автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Анализ и управление производством безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта

На правах рукописи

Суворов Евгений Владимирович

АНАЛИЗ И УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДСТВОМ БЕЗОПАСНОГО МНОГОСЛОЙНОГО СТЕКЛА ДЛЯ АВТОМОБИЛЬНОГО ТРАНСПОРТА

б

Специальность 05.13 01 - системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Бор 2007

Работа выполнена в ОАО «Борский стекольный завод»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Тарбеев Валерий Викторович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Халатов Евгений Михайлович

доктор технических наук, профессор Талицкий Евгений Николаевич

Защита диссертации состоится 19 октября 2007 г в 16 часов на заседании диссертационного совета Д 01 01 ТППВО 0187 Торгово-промышленной палаты Владимирской области по адресу 600000, Владимир, ул Мира, 20, Экспоцентр ТППВО

С диссертацией можно ознакомиться в центре делового образования Торгово-промышленной палаты Владимирской области

Автореферат разослан 13 сентября 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор f

РИ Макаров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы

Конкуренция в условиях рынка обязывает товаропроизводителей уделять внимание проблеме качества как важнейшему фактору повышения уровня жизни населения, его социальной и экологической безопасности Успешное решение проблемы качества позволяет установить новые прогрессивные пропорции между отраслями и внутри них Эти пропорции могут быть достигнуты путем совершенствования технологии производства и повышения ее экономичности

Автопроизводители за короткий срок вышли на качественно новый уровень организации производства, используя различные подходы, концепции, методы эффективного менеджмента TQM, FMEA, SPS, SW, Justin-time, канбан, «Шесть сигм», РРАР, MSA, 5S, Lean production

Вопросам управления качеством, охраны окружающей среды посвящены исследования ученых разных стран В Шухарта, Э Деминга, А Фейгенбаума, И Г Венецкого, A M Длина и других Важность внедрения интегрированных систем менеджмента для российских предприятий отражена в работах ЮП Адлера, В В Бочарова, С В Василевской, ТВ Гусевой, А Д Никифорова, Р И Макарова, M 3 Свиткина, В В Тарбеева, Е Р Хороше-войидр

Вместе с тем следует отметить, что на сегодня мало научных работ, посвященных управлению качеством производства безопасного многослойного стекла (триплекса) для автомобильного транспорта

ОАО «Борский стекольный завод», являясь лидером стекольной отрасли России, имеет богатые традиции в области управления качеством продукции и природоохранной деятельности Значительное внимание завод уделяет внедрению последних достижений науки в области менеджмента в производство В 2006 г на заводе запущено новое производство триплекса (BRL-2) Переход на высокопроизводительную автоматизированную технологию производства многослойного автомобильного стекла потребовал проведения новых исследований по анализу и управлению этим производством

Целью диссертационной работы является повышение качества вырабатываемого безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта

Поставленная в работе цель достигнута за счет решения следующих задач:

1 Создана модель технологического процесса производства безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта Определены

критичные, с точки зрения качества, показатели процессов и инструменты, используемые при контроле качества

2 С использованием методов статистического анализа оценено качество технологической системы и технологических процессов производства безопасного многослойного стекла на примере производства ветрового стекла ВАЗ 2110

3 Предложена методика выбора представительных импульсов из множества данных с использованием методов многомерного статистического анализа - кластерного и множественного корреляционного анализов

4 Разработаны математические модели, описывающие зависимость параметров безопасного многослойного стекла от режима моллирования

5 С использованием системы многофакторных моделей и метода морфологического ящика решена задача поддержки принятия решений по коррекции режима моллирования в производстве многослойного стекла

Методы исследования

Анализ технологического процесса производства безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта проводился с использованием статистических методов и процессного подхода Планировался промышленный эксперимент, данные обрабатывались методами многомерного корреляционного и регрессионного анализов С использованием метода морфологического ящика и системы регрессионных моделей решена задача поддержки принятия решений по коррекции режима моллирования для обеспечения высокого качества вырабатываемого многослойного стекла

Научная новизна

1 Создана процессная модель технологического процесса производства многослойного стекла Проведена идентификация процессов Выделены ключевые характеристики Определены наиболее критичные, с точки зрения качества, показатели процессов и инструменты, используемые при контроле качества

2 Предложена методика выбора представительных импульсов из множества данных с использованием методов многомерного статистического анализа - кластерного и множественного корреляционного анализов

3 Разработаны системы регрессионных уравнений, описывающие зависимость напряжений растяжения и сжатия в кромке стекла от режима моллирования Оценено влияние факторных переменных на параметры вырабатываемого стекла

4 Предложена методика, позволяющая на основе анализа гистограммы распределения отклонений параметров в вырабатываемом стекле и использования метода морфологического ящика выбирать решения по коррекции температурного режима печи моллирования

Практическое значение

1 Результаты оценки надежности технологической системы производства безопасного многослойного стекла по производительности и коэффициенту использования машин, анализ вида дефектов, возникающих в процессе производства, могут использоваться для статистического регулирования процессов

2 Результаты анализа влияния погрешностей измерения температуры в каналах печи моллирования на точность регрессионных моделей и рекомендации по повышению точности целесообразно использовать при идентификации процессов

3 Методика поддержки принятия решений по коррекции режима моллирования, основанная на использовании системы многофакторных моделей и метода морфологического ящика, рекомендуется для использования в производстве многослойного стекла

4 Разработанные методики статистического анализа и регулирования технологического процесса целесообразно использовать в промышленных условиях при производстве многослойного стекла

На защиту выносятся следующие положения:

1 Процессная модель технологического процесса производства многослойного стекла и результаты идентификации процессов Ключевые характеристики в производстве безопасного стекла и наиболее критичные, с точки зрения качества, показатели процессов и инструменты, используемые при контроле качества

2 Методика выбора представительных импульсов из множества данных с использованием методов многомерного статистического анализа -кластерного и множественного корреляционного анализов

3 Системы регрессионных уравнений, описывающие зависимость провиса, напряжений растяжения и сжатия в кромке стекла от режима моллирования

4 Методика поддержки принятия решений по коррекции температурного режима печи моллирования, основанная на анализе гистограммы распределения отклонений параметров в вырабатываемом стекле и использовании метода морфологического ящика

5 Практические результаты использования методик статистического анализа и регулирования технологического процесса производства многослойного стекла в производственном коммерческом объединении (ПКО) «Автостекло» ОАО «Борский стекольный завод»

Публикации

Основное содержание диссертации отражено в восьми публикациях

Апробация работы

Основные научные результаты доложены на четвертой всероссийской конференции, г Вологда, 2006 г, второй международной научно-технической конференции «Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования», г Вологда, 2006 г , международной научной конференции ММТТ-20 «Математические методы в технике и технологиях», г Ярославль, 2007 г Объем и структура диссертации

Диссертация изложена на 119 страницах машинописного текста Состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложения Приложение содержит материалы, подтверждающие внедрение результатов в производство автомобильного стекла Библиографический список содержит 39 наименований Таблиц 32, рисунков 34

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, сформулирована цель и определены решаемые в диссертации научные задачи

В первой главе дана характеристика технологического процесса производства безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта и обеспечение его качества. Определена номенклатура показателей качества многослойного стекла для автомобильного транспорта

Качество продукции по своей сущности является неустойчивым объектом Неустойчивость качества продукции зависит от качества производственного процесса, средств производства, качества труда Поэтому качество продукции может рассматриваться как объект управления, так как оно характеризуется наличием плановых заданий параметров и стремлением уклониться от плановых заданий К качеству мотут быть приложены основные принципы теории управления

В современных условиях управление качеством во многом базируется на стандартизации Важная роль в управлении качеством принадлежит техническим условиям на продукцию и стандарту предприятия, в котором определены основные технологические параметры процесса изготовления стекла Постоянное повышение качества вырабатываемой продукции, как это предусматривают стандарты ИСО серии 9000, возможно на основе системного подхода к управлению качеством, основу которого составляет управление качеством технологического процесса Адекватно отобразить технологические процессы и провести идентификацию позволяет моделирование С использованием методологии IDEF0 созданы модели технологического процесса производства триплекса, позволяющие анализировать влияние каждого участка технологического процесса на качество продукции, оценивать эффективность методов контроля качества заготовок стек-

ла, отдельных технологических операций и готовой продукции По результатам анализа решался вопрос настройки процессов на обеспечение точности и стабильности результатов

Выделены ключевые характеристики в производстве трехслойного безопасного стекла Определены наиболее критичные, с точки зрения качества, показатели процессов и определены инструменты, используемые при контроле качества (табл.1)

Эти характеристики подлежат особому вниманию и контролю в производстве, для них предусматривается статистический анализ стабильности и воспроизводимости Выбранные в результате анализа методы и средства контроля за характеристическими показателями процесса производства трехслойного безопасного стекла заносятся в план управления

В плане управления регламентируется слежение как за самим технологическим процессом, так и за выделенными ключевыми характеристиками вырабатываемого стекла Поставлена задача использования в контроле и управлении процессами методов многомерного анализа данных, позволяющих выделить из показаний датчиков и данных лабораторных анализов скрытые характеристики, обусловливаемые внутренними связями процессов Во второй главе дана оценка качества технологической системы и технологических процессов производства безопасного многослойного стекла Надежность технологической системы производства безопасного многослойного стекла оценена по производительности, коэффициенту использования машин стадий изготовления стекла и выходу продукции. Как показал анализ, технологическая система производства безопасного многослойного стекла характеризуется высокой стабильностью и точностью процесса среднее арифметическое значение выхода продукции составило 95,1 % со стандартным отклонением 3,3 %, коэффициент вариации равен 3,5 %, что характеризует высокую однородность анализируемых данных по выходу продукции

На производстве «Триплекс» функционирует автоматизированная система мониторинга СР 2000 Анализ собранной информации позволяет в режиме реального времени оценивать качество производства многослойного стекла, тенденции изменений и принимать оперативные корректирующие действия по поддержанию высокого качества вырабатываемой продукции

Предложена методика выбора представительных импульсов температуры моллирования, состоящая из следующих этапов

1) проверка наличия аномальных данных в исходной выборке,

2) проведение кластерного анализа данных для группировки термопар по близким показаниям,

3) проведение множественного корреляционного анализа для выбора представительных импульсов в каждой группе термопар,

4) интерпретация полученных результатов

Таблица 1

Ключевые характеристики в производстве трехслойного безопасного стекла

Технологический процесс, операция Ключевые этапы и оборудование, определяющие эффективность производства Наиболее критичные, с точки зрения качества, показатели Статистические инструменты, используемые и рекомендуемые при контроле качества

А01-складирование заготовок и контроль А012-контроль внешнего вида стекла Персонал, некачественная работа оборудования, некачественные заготовки, качество присосок Внешний вид заготовок на пирамиде, размер прямоугольной заготовки, толщина, разнотолщинность, цвет Выборочный контроль первого стекла с пирамиды

А02- резка, обработка кромок, мойка и сушка (5С) А022- резка заготовки, удаление облоя Линия резки и обработки стекла Сбой на участке загрузки, резки Некачественная настройка оборудования, некачественные ролики, несвоевременное удаление боя стекла из бункера - обработка кромки Настройка оборудования, сбой в работе линии, качество алмазных кругов, неточно выполненная развертка А023-мойка и сушка Моечно-сушильная машина Некачественная деминерализованная вода, сбои в работе оборудования Несвоевременная очистка моечной машины от шлама Геометрические параметры готовых стекол, показатели внешнего вида, качество реза Качество обработки кромки, геометрические параметры готовой продукции Качество мойки и сушки Регистрация даты выработки, номер смены, количество, дефектность, параметры работы оборудования Контроль вакуумметрического давления на столе фацета Контроль температуры воды в моечной машине, проводимости воды, расстояния между валками

А03- печать канта, напыление, сборка стекла (ХС) А034- нанесение шелкотрафаретной печати и зна- Качество печати Равномерность нанесения порошка на заготовку Входной контроль экранов и керамической краски Температура и влажность помещения, параметры керамической краски Контроль равномерности нанесения порошка на заготовку

ка омологизаиии Установка для нанесения шелко-трафаретной печати Некачественные экраны, керамическая краска Сбои в работе кондиционеров Некачественная мойка и сушка стекла А035- нанесение пересыпочного порошка Установка для нанесения пересыпочного порошка Отсутствие пересыпочного порошка

А04- базирование пакета стекла, мол-лирование (СС) А042- наложение на форму молнирования А044- молнирование Печь моллирования Некачественные пакеты, формы моллирования Сбои в работе оборудования Геометрия и параметры готовых стекол Контроль температуры печи, времени цикла, качества шелкотра-фаретаой печати и маркировки

AOS- мойка, сборка пакета (SQ А051- контроль поперечной кривизны Подача на Геометрия и параметры готовых стекол Качество мойки и сушки Равномерность наложения пленки, качество совмещения заготовок и обрезки пленки Контроль провисов, прилегания, габаритных размеров, плавности изменения поверхности стекла, напряжения растяжения и сжатия Температура и электропроводность воды, температура воздуха Входной контроль ПВБ пленки, внешний вид пленки Влажность и температура помещения пакетирования Время вылеживания ПВБ пленки Визуальный контроль каждого стеклопакета

элеватор смолированного стекла А052- разделение парных заготовок стекла, мойка.

сушка и охлаждение Охлаждение ПВБ пленки, рас-

крой на заготовки, вылеживание заготовок Моечно-сушильная машина Сбои в работе оборудования А053- сборка пакета с ПВБ пленкой Сбои в работе кондиционеров, некачественные размеры заготовок ПВБ пленки, некачественная пленка Плохое качество ножей для обрезки пленки

А06- вакуумная подпрессовка (СС) Вакуумная печь подпрессовки Сбои в работе установки, некачественные вакуумные кольца Качество подпрессованных стекол Вакуумметрическое давление, температура в вакуумной печи подпрессовки Контроль качества подпрессованного стекла

А07- прессование, окончательный контроль (СС) Автоклав Сбои в работе оборудования, выход из строя рабочих шаблонов Неосторожное обращение со стеклом (заколы, царапины) Качество ветровых стекол Уровень дефектности Yeld, CU, РРМ Время цикла, давление воздуха и температура внутри автоклава 100% когароль внешнего вида стекла Испытания на безопасность

А08- упаковка (SC) Недостаточное количество изготовленного годного стекла Некачественно подготовленная тара, недостаток тары Качество упаковки, подготовка к отправке потребителю Выполнение спецификации на отгрузку Контроль качества упаковки, номер упаковочной тары, упаковочный лист, штрихкодовая марка (вР2Ш)

Рассмотрено использование предложенной методики для выделения представительных импульсов режима отжига в печи молнирования График изменения температуры вдоль камеры отжига хорошо аппроксимиру-

Продольная координата

Рис 1 График изменения температуры в камере отжига в период с 1 06 2006 г по 31 07 2006 г

Показания термопар, установленных в камере отжига, сильно коррелированны (табл 2)

Таблица 2

Матрица парных коэффициентов корреляции температуры в камере отжига печи молнирования

Термопары Z19Z20 221Z21 RET F(PV)

А В С А В С

А 1,00 0,65 0,77 0,46 0,45 0,43 -0,02 -0,22

В 0,65 1,00 0,92 0,66 0,68 0,68 0,07 -0,02

С 0,77 0,92 1,00 0,72 0,65 0,69 -0,05 -0,04

А 0,46 0,66 0,72 1,00 0,74 0,86 -0,08 0,12

В 0,45 0,68 0,65 0,74 1,00 0,73 0,02 0,21

С 0,43 0,68 0,69 0,86 0,73 lJ.oo 0,07 0,29

RET -0,02 0,07 -0,05 -0,08 0,02 0,07 1,00 0,33

F(PV) -0,22 -0,02 -0,04 0,12 0,21 0,29 0,33 1,00

Для объединения термопар в группы по близким показаниям был использован кластерный анализ (рис 2)

На дендрограмме переменные zl9z20c, zl9z206 и ret наиболее удалены от других переменных, следовательно, их можно взять в качестве представительных импульсов Для выбора наиболее информативного сигнала в кластере, в который вошли элементы zl9z20a, z21z22a, zl9c, z2lz22B и/, был проведен множественный корреляционный анализ Оценкой степени

связанности служит выборочный множественный коэффициент корреляции

В результате расчетов были получены следующие значения множественного коэффициента корреляции для каждого элемента из кластера

^19220а=0,75, ^1й2а = 0,91, ^ = 0,86, ^28=0,89, ^ =0,75

Как видно, у переменной г2\г22а значение множественного коэффициента корреляции самое высокое, то есть она наиболее тесно связана со всеми остальными переменными своего кластера Значимость рассчитанного коэффициента корреляции оценивалась по критерию Фишера расчетное значение Fpгi(.ч = 44,4 больше табличного ^а6л=2,64 для уровня значимости 5 % Показания термопары г2\г22а являются наиболее информативным сигналом в анализируемом кластере Таким образом, для дальнейшего контроля температурного режима камеры отжига вместо 8 датчиков достаточно иметь 4 информативных сигнала

С использованием описанной методики были проанализированы режим камер предварительного нагрева и главной камеры В результате обработки исходных данных было выделено 38 представительных импульсов, достаточных для контроля температурного режима молнирования Как показали проведенные расчеты, температурный режим в главной камере и камере отжига характеризуется стационарностью и высокой точностью Коэффициент вариации температур относительно среднего уровня не превышает 3,1 % в главной камере и достигает 10,6 % в камере отжига Плотность вероятностей распределения температуры в контролируемых точках отличается от нормального закона распределения, на что указывают расчетные значения показателей асимметрии и эксцесса (табл 3)

Стабильность и точность процесса являются основными показателями исполнения технологического процесса производства триплекса и во многом, но не полностью, определяют показатели качества производимой продукции, так как на качество могут влиять и другие факторы Поэтому

Dendrogram

Nearest Neighbor Method,Squared Euclidcan

о .С а сб О

о О о ОЧ

<N CS сч N

N N N N N

ON ON а\

C-i

Nt N ы N1

Рис 2 Дендрограмма температур в камере отжига

важно оценивать отлаженность и настроенность технологического процесса по показателям свойств произведенной продукции и уровню дефектности

Таблица 3

Статистические оценки температурного режима главной камеры

Параметры Сводовые термопары

лгшм С212213 £>212213 С21 4215 Л216217 #210211

Средняя температура, °С 685,8 674 678 674,5 682 615

Стандартное отклонение, °С 5 8,7 4,8 5 4,2 14,5

Коэффициент вариации, % 0,7 1,3 0,7 0,7 0,6 2,4

Показатель асимметрии -1,3 -3,7 -2,9 0,9 5,4 26,3

Эксцесс -4 0,9 -0,2 -4,1 -0,8 88,5

.7212213 да №15 5218 га 0211 £214215

Средняя температура, °С 647 627 637 719 720

Стандартное отклонение, °С 15,7 4,8 19,9 4,6 1,4

Коэффициент вариации, % 2,4 0,76 3,1 0,64 0,2

Показатель асимметрии -2,6 5,7 1Д 7,6 29

Эксцесс -1,3 9,3 -4,1 4,3 101

Подовые термопары

лгюги сгпгп .0212213 С214215 Л216217 Я210211

Средняя температура, °С 660 638,5 652 632 673 590

Стандартное отклонение, °С 0,4 6,92 7,5 2,8 7,4 2,6

Коэффициент вариации, % 0,1 1,1 1,1 0,4 1,1 0,4

Показатель асимметрии 20,3 2,3 -3,5 1 0 -6,7

Эксцесс 57 0,86 -1,6 -2 5 11,7

7212213 #214215 В218 £•210211 £■214215

Средняя температура, °С 614 616 626 670 675

Стандартное отклонение, °С 15,7 2,9 19,5 1,2 0,6

Коэффициент вариации, % 2,6 0,5 3,1 0,2 0,1

Показатель асимметрии -17,8 8,7 1,8 11,3 8,8

Эксцесс 48 21,8 -3,8 14,4 11,9

Характеристики технологического процесса, рассчитанные по статистическим данным изменения напряжения в кромке стекла, показывают на недостаточную стабильность и точность ведения процесса моллирования Точность и стабильность технологического процесса может оцениваться на основе показателей уровня дефектности

На производстве каждый вид дефекта имеет код, начиная с кода 4001 - бой заготовок стекла на пирамидах, до 4082 - брак автоматической резки и мойки стекла Частота появления дефектов с указанием кода ма-

и

шин технологической линии (для дефектов с долей больше 0,05 от общего количества обнаруженных дефектов) приведена в табл 4

Таблица 4

Частота появления вида дефектов по отношению к общему количеству обнаруженных дефектов

Код 4001 4018 4060 4005 4032 4010

Доли 0,0985 0,0792 0,0618 0,0607 0,0543 0,0495

Машина 4С1,4К1 4А\ 4А\,4П,4Р\ 4У1 4Л1ДР1

Примечание Коды машин технологической линии 4С1 - резка, 4Р1 - печать, 4Л - печь моллирования, 4А1 - пакетирование, 4К1 - упаковка

С использованием расчетных данных построена диаграмма Парето, на которой отображен ранжированный ряд вида дефектов (рис 3) Проведен анализ вида дефектов, возникающих в процессе выработки безопасных стекол Большая доля дефектов связана с боем заготовок стекла на пирамидах (код 4001), дефектами печати (код 4018), царапинами (код 4005), грязью (код 4032) и сколами (код 4010) Полученные данные могут использоваться при выработке решений по уменьшению отходов стекла в процессе производства

г

о ■&

а а х

3 ю

0 в

11

1

1= о <3

0,12 01 0,08 0,06 0,04 0,02

■

И т --И—п

> _ М.

Л - ::

4001 4С1 4У1 4018 4А1.4Р1 4060 4А1 4005 4А1,

4 VI, 4Р1

4032 4\/1 4010 4А1 4Р1

Код вида дефектов с указанием машин

Рис 3 Диаграмма Парето вида дефектов в общем количестве обнаруженных дефектов в процессе выработки стекол

В третьей главе проведены исследования и разработка математических моделей, описывающих зависимость параметров многослойного безопасного стекла от режима моллирования

Исследованы отклонения поверхности стекла от опорной поверхности контрольного шаблона (провис), показаны условия воспроизводимости (статистический показатель CR=0,73) и управляемости процесса (коэффициент запаса точности Кзт=0,17) Разработана регрессионная модель, описывающая зависимость провиса от режима моллирования

у = 2,2- 0,008Ti5 - 0,005 Т16 + 0,056 Тп -0,11 Т19 + 0,027 Т22 +0,005 Т23 -- 0,021 Т27 - 0,045 728 + 0,008 732 + 0,021 Т33 + 0,185 Т37 +0,001 Т38 -

- 0,013 Т45 - 0,026 Т48 + 0,04 Т49 , (1)

где у - величина провиса, мм, Т, - температура в камерах печи моллирования, "С, i - код термопары

Модель (1) считается значимой расчетное значение коэффициента Фишера Fp = 7,2 больше табличного FT = 1,77 при уровне значимости 5 %

Разработана система регрессионных уравнений, описывающая зависимости напряжений растяжения в кромке стекла от режима моллирования

у, = - 276,9 - 0,031Ti4 - 0,218Т]8 + 0,19Т19 + 0,202Т20 + 0,005Т23 - 0,057Т24 + 0,125Т26 -- 0,151Т30 - 0,012Т3, + 0,379Т36 - 0,496Т37 - 0,052Т39 + 0,035Т4, +0,006Т42 - 0,013Т43 + + 0,02Т45 + 0,538Т47 - 0,047Т5О (2)

Оценки уравнения (2) Я2 = 44 %, F = 3,55, Ss = 0,61 МПа, е=0,44 МПа, dw = 2,17,

75 = Н 1,8 + 0,13Т,9 - 0,203T2i + 0,076Т22 - 0,008Т23 + 0,046Т24 - 0,149728 -

- 0,185Т3о + 0,076Т33 + 0,032Т35 + 0,005738 - 0,041739 + 0,006Т42 + 0,033Т48 (3)

Оценки уравнения (3) R2 = 38 %, F = 4,1, & = 0,64 МПа, е -0,49 МПа, dw = 2,42,

ys = 308,6 - 0,044Ti4 - 0,012Т,5 + 0,1TI7 - 0,24T2I + 0,27T24 - 0,058T2S -- 0,27T26 + 0,125T27 + 0,145T28 + 0,ЗТ30 + 0,02T32 - 0,104T34 + 0,046Т35 -

- 0,2Т36 - 0,527Т37 - 0,003Т38 - 0,046Т4! - 0,129Т44 + 0,096Т45 (4)

Оценки уравнения (4) R2 = 58 %, F = 6, & = 0,6 МПа, е =0,42 МПа, dw = 2,36,

ую = 179,2 - 0,017Тн - 0,124Ti7 + 0,269Ti8 - 0,3T19 - 0,044Т26 + 0,204Т28 + + 0,4Т30 - 0,012Т32- 0,316Т36 + 0,412Т37 + 0,003Т38 + 0,14Т39 - 0,078Т4! -

-0,101144-0,68747-0,077X49 (5)

Оценки уравнения (5) i?2 = 44 %, F = 4,2, & = 0,65 МПа, е= 0,46 МПа, dw = 2,2, где R2 - коэффициент детерминации, F - расчетное значение критерия Фишера, Se - стандартная ошибка модели, е - средняя абсолютная ошибка аппроксимации, dw - расчетное значение критерия Дарбина-Уотсона

Разработанные модели (2 - 5) считаются значимыми, расчетные значения коэффициентов (Fp) больше табличного FT = 1,8 при уровне значимости 5 % Значимость отдельных коэффициентов регрессии проверялась по /-статистике В структуре моделей все коэффициенты значимы при уровне значимости 5 %

Оценено влияние факторных переменных на параметры вырабатываемого стекла (вычислены коэффициенты эластичности Э(/) и бета-коэффициенты Р(/))

Разработана система регрессионных уравнений, описывающая зависимости напряжений сжатия в кромке стекла от режима моллирования Оценено влияние факторных переменных на параметры вырабатываемого стекла

Полученные системы уравнений регрессии, описывающих зависимости напряжений растяжения и сжатия в кромке стекла от режима моллирования, и результаты анализа коэффициентов моделей могут использоваться при принятии решений по коррекции режима моллирования в производстве многослойного стекла

Проведен анализ возможности повышения точности моделей, описывающих зависимость параметров многослойного безопасного стекла от режима моллирования Использование метода главных компонент упрощает структуру модели, но не обеспечивает требуемую точность Погрешности измерения температуры в каналах печи моллирования влияют на точность регрессионных моделей Величина вклада погрешности измерения температуры в коэффициент детерминации модели провиса (1) приведена на рис 4

35 0% 300%-25.0%

(В

5 20,0% -

ю а ж X

г 15,0% С 0) ш

10.0% 5,0% 0.0%

Рис 4 Величина вклада погрешности измерения температуры в коэффициент детерминации модели провиса

Анализ диаграммы (рис 4) позволяет ранжировать величины вклада по степени убывания влияния на приращение коэффициента детерминации При этом особенно выделяются вклады факторных переменных Т37, Т26, Т19

Т15 Т1в Т17 Т19 Т22 Т23 Т26 Т27 Т28 Т32 ТЗЗ Т37 Т38 Г45 Т48 Т49

Точки измерения температуры (факторные переменные)

Общее приращение остаточной дисперсии модели провиса, вызванное погрешностями измерений температуры в камерах нечи моллирования, вычисляется по формуле

№

где п количество наблюдений, £ число факторных переменных в модели провиса.

Для анализируемого случая п - 96, к - 16, £,"= 0,19 (мм)2 получаем = 0,13. Общее приращение остаточной дисперсии модели (1) за счет ошибок измерения температуры весьма велико. Поэтому имеет смысл тратить усилия на повышение точности регистрации температуры в точках Т37, Т26, Т19 или «раскачивать» эти температуры при идентификации процесса моллирования многослойного стекла.

Четвертая глава посвящена использованию много факторных моделей для анализа и принятия решений по коррекции режима моллирования в производстве многослойного стекла. Для повышения качества вырабатываемого безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта использованы регрессионные модели (гл. 3), описывающие зависимость показателей многослойного стекла от режима моллирования.

Предложена методика, позволяющая на основе анализа гистограммы распределения отклонений провиса в вырабатываемом стекле (рис. 5) и использования метода морфологического ящика (табл. 5, 6) выбирать решения по коррекции температурного режима печи моллирования (табл. 7),

Гистограмма частот

4,9 5,4 5,9 6,4 6,9 7,4 7,9 Провис, мм

Рис 5. Распределение отклонений провиса многослойного стекла

Таблица 5

Влияние изменения температуры в камерах печи моллирования на стандартное отклонение провиса многослойного стекла при выработке

Камера печи моллирования Температура в печи моллирования Коэффициент модели, л, СКО температуры, Abs(cijSxj) Вариационный ряд

Т15 -0,0084 2 0,017

Т16 -0,0054 2,6 0,014

Предваритель- Т17 0,056 0,2 0,011

ного нагрева Т19 -0,111 1 0,11

Т22 0,027 2,4 0,065

Т23 0,0048 2,4 0,011

Т26 -0,13 4,9 0,637 1

Т27 0,021 7 0,147 6

Главная, свод Т28 Т32 -0,045 0,0079 4,1 15,7 0,184 0,124 5 7

ТЗЗ 0,021 3,9 0,082

Главная, Т37 0,185 0,5 0,092

под Т38 0,0013 6,2 0,008

Т45 -0,013 19,5 0,253 2

Отжига Т48 -0,026 7,1 0,185 4

Т49 0,04 5,1 0,204 3

Таблица 6

Морфологическая таблица

Камера печи моллирования Коды термопар

Предварительного нагрева Главная, свод Главная, под Отжига Т19, Т22, Т15 Т26, Т28, Т27, Т32 Т45 Т49, Т48

Таблица 7

Корректирующие действия по уменьшению стандартного отклонения провиса многослойного стекла в процессе моллирования

Стандартное отклонение провиса Температура, °С Провис, мм

Т22 Т32 Т45

Фактическое После коррекции режима 2,4 1,2 15,7 7,8 19,5 9,7 0,49 0,27

Для уменьшения разброса провиса в изделии предлагается уменьшить в два раза колеблемость температуры в точках Т22, Т32, Т45 камеры печи моллирования

С использованием системы моделей, описывающих напряжения растяжения в кромке стекла, и метода морфологического ящика решена задача коррекции температурного режима моллирования в производстве многослойного стекла (табл 8)

Таблица 8

Морфологическая таблица выбора решений по изменению среднего значения напряжений растяжения в кромке многослойного стекла

Камера печи моллирования Коды термопар

Предварительного нагрева, свод Предварительного нагрева, под Главная, свод Главная, под Отжига Т14, Т15 Т20, Т21, Т22, Т25 Т27, Т31, Т32, ТЗЗ, Т34, Т35, Т43, Т45 Т48, Т49, Т50,

Показана необходимость стабилизации температурного режима дополнительно в точке Т49 камеры отжига печи моллирования При этом обеспечивается требуемый размах напряжений растяжения в кромке стекла при его производстве

Выбор наилучшего варианта корректирующих действий по изменению средних значений напряжений растяжения совмещен с задачей выбора решений по изменению поверхностных напряжений сжатия в кромке стекла С использованием системы моделей напряжения сжатия и метода морфологического ящика проведен анализ и выбрано решение по коррекции температуры в камерах печи моллирования, обеспечивающее выработку качественного многослойного стекла с поверхностными напряжениями, удовлетворяющими техническим требованиям

- Для выбора корректирующих действий составляется совмещенная таблица коэффициентов эластичности систем уравнений регрессии для напряжений растяжения и сжатия

- По критерию непротиворечивости результатов корректирующих действий по данным совмещенной таблицы эластичности составляется совмещенная морфологическая таблица выбора решений по изменению среднего значения напряжений растяжения и сжатия в точках контроля Т1 и Т7

- Лучший вариант решений находится путем перебора параметров из строк морфологической таблицы При этом учитываются ограничения, накладываемые критериями на смещение центра распределения напряжений растяжения, смещение центра распределения напряжений сжатия, смещение центров распределения температур

Наилучший вариант коррекции температурного режима моллирования приведен в табл 9

Величина коррекции температуры в камерах печи моллирования рассчитывалась с использованием коэффициентов эластичности

&с, = 5у,/ Э,,, (7)

где 5х, - расчетное значение коррекции средней температуры х] в камерах печи молли-рования, %, Ъу, - изменение среднего значения напряжения в /-ой точке контроля, %, Эу, - коэффициент эластичности уравнения регрессии при температуре хр

Таблица 9

Коррекция среднего значения температур в камерах печи моллирования

Принимаемое решение по коррекции температуры Уменьшение напряжения растяжения, % Увеличение напряжения сжатия, %

у* Ув У8 Ую У i Уз Уп Уи

Увеличить температуру Т14 на 4,5 % Уменьшить температуру Т22 на 0,5 % Уменьшить температуру Т35 на 1,8 % Увеличить температуру Т43 на 5,2 % Увеличить температуру Т49 на 2,3 % 21,7 17,2 8,6 19,1 21,1 17,8 26,7 7,3 8,8 17,3 12,8

Смещение центров распределения напряжений 38,9 27,7 38,9 26,7 16,1 17,3 12,8 -

Критериальные требования 38,8 27,6 26 24,2 16,3 - 13 -

Оптимальный вариант коррекции предусматривает изменение средней температуры в камерах печи моллирования в небольшом диапазоне от 0,5 до 5,2 %, который практически реализуем в промышленных условиях

Заключение

1 На основе анализа состояния современных систем управления производством безопасного многослойного стекла для автомобильной промышленности показана актуальность проведения теоретических исследований и разработок, направленных на совершенствование систем управления технологическими процессами

2 Создана процессная модель технологического процесса производства многослойного стекла Проведена идентификация процессов Выделены ключевые характеристики в производстве трехслойного безопасного стекла Определены наиболее критичные, с точки зрения качества, показатели процессов и определены инструменты, используемые при контроле качества

3 Оценена надежность технологической системы производства безопасного многослойного стекла по производительности, коэффициенту использования машин стадий изготовления стекла и выходу продукции

4 Предложена методика выбора представительных импульсов из множества данных с использованием методов многомерного статистического анализа — кластерного и множественного корреляционного анализов

5 Проведен анализ вида дефектов, возникающих в процессе выработки безопасных стекол Большая доля дефектов связана с боем заготовок стекла на пирамидах, дефектами печати, царапинами, грязью и сколами

6 Проведены исследования отклонения поверхности стекла от опорной поверхности контрольного шаблона, показаны условия воспроизводимости и управляемости процесса Разработана регрессионная модель, описывающая зависимость провиса от режима моллирования

7 Разработаны системы регрессионных уравнений, описывающие зависимость напряжений растяжения и сжатия в кромке стекла от режима моллирования Оценено влияние факторных переменных на параметры вырабатываемого стекла

8 Проведен анализ возможности повышения точности моделей, описывающих зависимость параметров многослойного безопасного стекла от режима моллирования Оценено влияние погрешностей измерения температуры в каналах печи моллирования на точность регрессионных моделей Показана необходимость повышения точности измерения температур в определенных точках печи моллирования либо «раскачивания» этих температур при идентификации

9 Предложена методика, позволяющая на основе анализа гистограммы распределения отклонений параметров в вырабатываемом стекле и использования метода морфологического ящика выбирать решения по коррекции температурного режима печи моллирования

10 С использованием системы многофакторных моделей и метода морфологического ящика решена задача поддержки принятия решений по коррекции режима моллирования в производстве многослойного стекла

11 Разработанные методики статистического анализа и регулирования технологического процесса использованы в ПКО «Автостекло» ОАО «Борский стекольный завод» при анализе и выработке корректирующих действий

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

1 Макаров Р И , Хорошева Е Р , Суворов Е В , Кочетов А И Модель системы менеджмента качества производства безопасного стекла для наземного транспорта // Материалы четвертой всерос конф - Т 2 - Вологда,2006 -С 111-114

2 Суворов Е В , Кочетов А И, Макаров Р И Использование математических моделей для оценки качества технологического процесса производства безопасного трехслойного стекла // Современные проблемы экономики и новые технологии исследований межвуз сб науч тр - Ч 2 -Владимир, 2006 - С 269-271

3 Макаров Р И, Суворов Е В , Кочетов А И Применение статистических методов в производстве безопасного стекла для наземного транспорта // Автоматизация машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования - материалы второй между-нар науч-техн конф -Т 2 - Вологда, 2006 - С 121-124

4 Макаров Р И , Суворов ЕВ , Кочетов А И Выделение ключевых характеристик в производстве трехслойного безопасного стекла // Алгоритмы, методы и системы обработки данных сб науч ст / под ред С С Садыкова, Д Е Андрианова - М • Горячая линия - Телеком, 2006 -С 253-257

5 Макаров Р И, Суворов Е В, Кочетов А И Анализ влияния режима моллирования на форму поверхности многослойного стекла // Математические методы в технике и технологиях сб тр XX междунар научн конф.-Т 5 -Ярославль,2007 -С 163-165

6 Мельцаева О А, Суворов Е В Обоснование выбора точек контроля процесса моллирования многослойного стекла // Математические методы в технике и технологиях сб тр XX междунар науч конф - Т 7 -Ярославль, 2007 - С 285 - 286

7 Красноперое И С , Суворов ЕВ Обоснование выбора точек контроля температурного режима моллирования многослойного стекла // Математические методы в технике и технологиях сб тр XX междунар науч конф -Т 7 - Ярославль, 2007 -С 283-285

8 Макаров Р И., Суворов Е В , Кочетов А И Выбор корректирующих действий в производстве многослойного стекла на основе статистического анализа // Формирование социально-ориентированной экономики вопросы теории и практики межвуз сб науч тр - Владимир, 2007 - С 220 - 222

Подписано в печать 12 09 07

Формат 60x84/16 Уел печ л 1,16 Тираж 50 экз Заказ 101

Отпечатано в ООО "Транзит-ИКС" г Владимир, ул Электрозаводская, 2

Введение

Глава 1. Технологический процесс производства безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта и обеспечение качества

1.1. Качество листового стекла. Требования, предъявляемые ккачеству

1.2. Моделирование производственных процессов, влияющих на качество продукции

1.3. Выделение ключевых характеристик в производстве трехслойного безопасного стекла

Выводы по главе

Глава 2. Оценка качества технологической системы и технологических процессов производства безопасного многослойного стекла

2.1. Оценка надежности технологической системы производства безопасного многослойного стекла

2.2. Оценка отлаженное™ и настроенности технологических процессов по режимным переменным

2.3. Оценка отлаженности и настроенности технологических процессов по показателям свойств произведенной продукции и уровню дефектности

Выводы по главе

Глава 3. Исследование и разработка математических моделей, описывающих зависимость параметров многослойного безопасного стекла от режима моллиров

3.1. Исследование и разработка модели провиса

3.2. Исследование и разработка моделей напряжения растяжения в кромке стекла

3.3. Исследование и разработка моделей напряжения сжатия в кромке стекла

3.4. Исследование возможности упрощения структуры и повышения точности регрессионных моделей

Выводы по главе

Глава 4. Использование многофакторных моделей для анализа и принятия решений по коррекции режима моллирования в производстве многослойного стекла

4.1. Использование модели провиса для анализа и принятия решений по коррекции режима моллирования

4.2. Использование системы моделей растяжения для анализа и принятия решений по коррекции режима моллирования

4.3. Использование системы моделей сжатия для анализа и принятия решений по коррекции режима моллирования

Выводы по главе

Конкуренция в условиях рыночной экономики обязывает предприятия уделять внимание проблеме качества как важнейшему фактору повышения уровня жизни населения, его социальной и экологической безопасности. Все большее число отечественных специалистов и политиков осознает, что преодоление кризисного состояния производства лежит на пути скорейшего освоения конкурентоспособной продукции с одновременным улучшением ее качества и снижением цены.

Успешное решение проблемы качества важно во многих отношениях. Оно позволяет установить новые прогрессивные пропорции между отраслями и внутри них. Эти пропорции могут быть достигнуты путем совершенствования технологии производства и повышения ее экономичности. Повышение качества продукции важно для автоматизации производственных процессов во всех отраслях.

В российской автомобильной промышленности сложилась, на первый взгляд, безвыходная ситуация. С одной стороны есть сборщики, осваивающие передовые технологии, с другой - ответственные производители автокомпонентов, но, тем не менее, конкурентоспособного автомобиля произвести не удается [2]. Сейчас слабым звеном в цепочке производства автомобилей стали взаимоотношения между поставщиками и сборщиками. И те и другие сталкиваются с непониманием со стороны партнеров по бизнесу: поставщики, предлагая более качественную, но дорожающую продукцию; сборщики, требуя снижения доли дефектов на миллион изделий (возможностей) - ррт, себестоимости продукции, сертификации.

Автопроизводители за короткий срок вышли на качественно новый уровень организации производства, используют различные подходы, концепции, методы эффективного менеджмента: TQM, FMEA, SPS, SW, Justin-time, канбан, «Шесть сигм», РРАР, MSA, 5S, Lean production.

Многие российские поставщики производят качественную продукцию, которой комплектуются иномарки, производимые в России. Автосборщики стремятся к унификации требований для своих поставщиков. Таким документом в России стали технические условия ISO/TS 16049:2002 [3]. В ISO/TS 16049 содержатся требования к СМК в области автомобилестроении, основанные на требованиях как международного (ISO 9001:2000), так и национальных стандартов. ISOfTS 16049 приняты как альтернатива этим стандартам и применяются у поставщика при предъявлении такого требования сборщиком. Наличие сертификата соответствия требованиям «автомобильного стандарта» является условием для заключения контрактов с ведущими российскими автозаводами.

В ISO/TS 16049 описаны требования к организации, а также установлены конкретные методы по достижению этих требований. Так, на предприятии должны работать FMEA-команды, в ходе перспективного планирования качества продукции (APQP - Advanced Product Qualitu Planning) для каждого из процессов должны быть определены и включены в план управления соответствующие статистические инструменты (SPS -статистическое управление процессами); необходимо освоить РРАР (Product Part Approval Process - процесс согласования производства части) и MSA (Measure-ment-System-Analusis - анализ измерительных систем). Комплексное использование названных методов позволяет производить более качественную продукцию.

Настало время, когда производители продукции поняли, что путь их выживания и благополучия в рыночной среде - это создание продукции высокого качества, конкурентоспособной как на внутреннем, так и на внешнем рынках.

Вопросам управления качеством, охраной окружающей среды посвящены исследования ученых разных стран. Неоценимый вклад в развитие концепции управления качеством внесли работы россиян Венецкого И.Г., Длина A.M., американцев В.Шухарта, Э.Деминга, А.Фейгенбаума и др.

Серьезную основу для развития теории управления качеством и концепции интегрированной системы менеджмента (ИСМ), прежде всего применительно к стекольному производству, заложили труды отечественных академиков в области химической технологии и стекольного производства Кафарова В.В., Китайгородского И.И., Саркисова П.Д., академика в области теории систем и управления Прангишвили И.В.

Накоплен значительный опыт в области интеграции систем управления, важность внедрения ИСМ для предприятий России отражена в работах Адлера Ю.П., Бочарова В.В., Василевской С.В., Гусевой Т.В., Никифорова А.Д., Макарова Р.И., Свиткина М.З., Тарбеева В.В. и др. В текущем году появилась работа Хорошевой Е.Р., посвященная теоретическим основам построения интегрированных систем управления промышленных предприятий (на примере стекольных заводов) [5].

ОАО «Борский стекольный завод» имеет богатые традиции в области управления качеством продукции и природоохранной деятельности. Борский стекольный завод входит в семью предприятий Группы Asahi, в тоже время является лидером стекольной отрасли России. На рынке автомобильного стекла стекольный завод удерживает лидирующие позиции. Качество продукции завода подвержено неоднократным аудитам автопроизводителей и сертификатом поставщика Ford Q1. Значительная часть продукции лидера российского автомобилестроения ОАО «ВАЗ» комплектуется стеклами производства Борского стекольного завода.

На заводе ведутся работы по совершенствованию систем менеджмента, итогом которого станет получение единого сертификата на соответствие требованиям международных стандартов ISO 9001, ISO 14001 и OHSAS 18001 с областью распространения на организации Группы Glaverbel в России.

Производственная деятельность стекольного завода сопряжена с потенциальной опасностью загрязнения окружающей среды или нанесения ей ущерба. Завод контролирует свою деятельность с целью соблюдения соответствующих природоохранных стандартов, реализует программы по охране окружающей среды.

В ОАО «Борский стекольный завод» ведутся работы по совершенствованию систем менеджмента. Уделяется большое внимание повышению уровня и компетенции сотрудников, зная, что будущее компании зависит от суммы накопленных внутри компании знаний и их применения. На заводе работает школа «Секреты успеха», где обучаются молодые и талантливые сотрудники отделов и подразделений компании.

Значительное внимание завод уделяет внедрению последних достижений науки в области менеджмента в производство. Финансирует проведение научных исследований, направленных на повышение эффективности систем менеджмента, в которых активное участие принимают ведущие специалисты завода и защищают ученые степени.

Результаты научных исследований и практический опыт внедрения в производство нашли отражение в изданных учебных пособиях, рекомендованных для студентов, обучающихся по направлению 653500 «Строительство» [6, 7].

Вместе с тем следует отметить, что на сегодня мало научных работ, посвященных управлению качеством производства безопасного многослойного стекла (триплекса) для автомобильного транспорта. Пионерской работой в этой области была кандидатская диссертация Чуплыгина В.Н. [8], в которой с использованием системного анализа и моделирования исследованы принципы создания системы управления качеством триплекса. Оценена эффективность применения статистических методов при контроле качества продукции, определении точности и стабильности технологических процессов производства и удовлетворенности потребителей качеством вырабатываемого стекла и обслуживанием. Однако, объектом исследования было старое производство триплекса, которое закрыто в 2006г. Вместо него построено и запущено новое производство триплекса (BRL-2). Все производство автомобильного стекла в настоящее время сконцентрировано в едином модуле [4]. Переход на высокопроизводительную автоматизированную технологию производства многослойного автомобильного стекла потребовал проведения новых исследований по анализу и управлению этим производством.

Целью диссертационной работы является повышение качества вырабатываемого безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта.

Поставленная в работе цель достигнута за счет решения следующих задач:

1. Создана модель технологического процесса производства безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта. Определены критичные, с точки зрения качества, показатели процессов и определены инструменты, используемые при контроле качества.

2. С использованием методов статистического анализа оценено качество технологической системы и технологических процессов производства безопасного многослойного стекла на примере производства ветрового стекла ВАЗ 2110.

3. Предложена методика выбора представительных импульсов из множества данных с использованием методов многомерного статистического анализа - кластерного и множественного корреляционного анализов.

4. Разработаны математические модели, описывающие зависимость параметров многослойного безопасного стекла от режима моллирования.

5. Использованы многофакторные модели для анализа и принятия решений по коррекции режима моллирования в производстве многослойного стекла.

Основные обозначения и сокращения, используемые в работе

ИСМ - интегрированной системы менеджмента; ПКО - производственное коммерческое объединение; Ррт {part per million) - доля дефектов на миллион изделий (возможностей);

РРАР (Product Part Approval Process) - процесс согласования производства части;

MSA (Measure-ment-System-Analusis) - анализ измерительных систем; MSPS (.Multivariate Statistical Process Control) - многомерный статистический контроль процессов;

Lean production - бережливое производство;

TQM- всеохватывающий, тотальный менеджмент качества;

SPS (Statistical Process Control) - статистический контроль процессов;

СМК - система менеджмента качества;

APQP (Advanced Product Qualitu Planning)

PAT (Process Analytical Technology) - технология анализа процессов; CC (Critical Characteristic) - критические показатели; SC (Significant Characteristic) - значительные показатели; Yield - выход продукции;

CU- коэффициент использования оборудования;

Net cadence - производительность по качественному стеклу;

Выводы по главе 4

1. Предложена методика, позволяющая на основе анализа гистограммы распределения отклонений провиса в вырабатываемом стекле и использования метода морфологического ящика выбирать решения по коррекции температурного режима печи моллирования. Для уменьшения разброса провиса в многослойном стекле необходимо уменьшить в два раза колеблемость температуры в точках Т22, Т32, Т45 камер печи моллирования.

2. С использованием системы моделей, описывающих напряжения растяжения в кромке стекла, и метода морфологического ящика показана необходимость стабилизации температурного режима дополнительно в точке Т49 камеры отжига печи моллирования. При этом обеспечивается требуемый размах напряжений растяжения в кромке стекла при его производстве.

3. С использованием системы моделей напряжения сжатия и метода морфологического ящика проведен анализ и выбрано решение по коррекции температуры в камерах печи моллирования, обеспечивающее выработку качественного многослойного стекла с поверхностными напряжениями, удовлетворяющими техническим требованиям.

Заключение

1. На основе анализа состояния современных систем управления производством безопасного многослойного стекла для автомобильной промышленности показана актуальность проведения теоретических исследований и разработок, направленных на совершенствование систем управления технологическими процессами.

2. Создана процессная модель технологического процесса производства многослойного стекла. Проведена идентификация процессов. Выделены ключевые характеристики в производстве трехслойного безопасного стекла. Определены наиболее критичные, с точки зрения качества, показатели процессов и определены инструменты, используемые при контроле качества.

3. Оценена надежность технологической системы производства безопасного многослойного стекла по производительности, коэффициенту использования машин стадий изготовления стекла и выходу продукции.

4. Предложена методика выбора представительных импульсов из множества данных с использованием методов многомерного статистического анализа- кластерного и множественного корреляционного анализов.

5. Проведен анализ вида дефектов, возникающих в процессе выработки безопасных стекол. Большая доля дефектов связана с боем заготовок стекла на пирамидах, дефектами печати, царапинами, грязью и сколами.

6. Проведены исследования отклонения поверхности стекла от опорной поверхности контрольного шаблона, показаны условия воспроизводимости и управляемости процесса. Разработана регрессионная модель, описывающая зависимость провиса от режима моллирования.

7. Разработаны системы регрессионных уравнений, описывающие зависимость напряжений растяжения и сжатия в кромке стекла от режима моллирования. Оценено влияние факторных переменных на параметры вырабатываемого стекла.

8. Проведен анализ возможности повышения точности моделей, описывающих зависимость параметров многослойного безопасного стекла от режима моллирования. Оценено влияние погрешностей измерения температуры в каналах печи моллирования на точность регрессионных моделей. Показана необходимость повышения точность измерения температур в определенных точках печи моллирования либо «раскачивания» этих температур при идентификации.

9. Предложена методика, позволяющая на основе анализа гистограммы распределения отклонений параметров в вырабатываемом стекле и использования метода морфологического ящика, выбирать решения по коррекции температурного режима печи моллирования.

10. С использованием системы многофакторных моделей и метода морфологического ящика решена задача поддержки принятия решений по коррекции режима моллирования в производстве многослойного стекла.

11. Разработанные методики статистического анализа и регулирования технологического процесса использованы в ПКО «Автостекло» ОАО «Борский стекольный завод» при анализе и выработке корректирующих действий.

1. Никифоров А.Д. Управление качеством, М.: ДРОФА, 2004.- 720с.

2. Патовая ситуация: надолго ли? Конференция / Методы менеджмента качества. 2006, №5. - С.54-56.

3. ИСО/ТУ 16949:2002. Системы менеджмента качества. Особые требования по применению стандарта ИСО 9001:2000 в автомобилестроении и организациях, поставляющих соответствующие запасные части.

4. Годовой отчет ОАО «Борский стекольный завод». Газета Стеклозаводец, спецвыпуск, 28.06.2007.

5. Хорошева Е.Р. Теоретические основы построения интегрированных систем управления промышленных предприятий (на примере стекольных заводов). Автореферат докторской диссертации, Владимир, 2007.- 32с.

6. Макаров Р.И., Хорошева Е.Р., Лукашин С.А. Автоматизация производства листового стекла (флоат-способ): Учебное пособие. М: Ассоциация строительных вузов, 2002. -192с.

7. Макаров Р.И., Тарбеев В.В., Хорошева Е.Р., Попов Ю.М., Чуплыгин В.Н. Управление качеством листового стекла (флоат-способ): Учебное пособие. М.: Издательство ассоциации строительных вузов, 2004.-152с.

8. Чуплыгин В.Н. Управление качеством безопасного многослойного стекла для автомобильного транспорта. Автореферат кандидатской диссертации, Бор, 2005.- 22с.

9. Управление качеством продукции: Учеб. пособие / Под ред. Н.И. Новицкого. М.: ООО «Новое знание», 2002. - 367с.

10. ГОСТ 5727 88. Стекло безопасное для наземного транспорта. Общие технические условия. ИПК Издательство стандартов, Москва,2001. 17с.

11. Тарбеев В.В. Прогрессивные технологические процессы при производстве полированного стекла на Борском стекольном заводе / Учебное пособие. Нижний Новгород, 1997. 115с.

12. Давид Марка, Клемент МакГоуэн. Методология структурного анализа и проектирования: Пер. с англ. М.: 1993, 240с.

13. Макаров Р.И., Тарбеев В.В., Чуплыгин В.Н., Хорошева Е.Р. Процессный подход и статистические методы управления качеством триплекса. Стекло и керамика, №8,2004.-СЗ 5.

14. Макаров Р.И., Хорошева Е.Р., Тарбеев В.В., Чуплыгин В.Н., Левковский Д.И. Процессная модель производства безопасного многослойного гнутого стекла / Межвуз. сб. науч. тр. Краеведение и регионоведение, Часть 2, -С.130 134.

15. Макаров Р.И., Хорошева Е.Р., Суворов Е.В., Кочетов А.И. Модель системы менеджмента качества производства безопасного стекла для наземного транспорта / Материалы четвертой всероссийской конференции 21 февраля 2006г., том 2, Вологда. С. 111-114.

16. Суворов Е.В., Кочетов А.И., Макаров Р.И., Использование математических моделей для оценки качества технологического процесса производства трехслойного безопасного стекла.

17. Зворыкин Н.М. Реализация процессного подхода на промышленном предприятии /Методы менеджмента качества. -2004. -№1. -С.35-40.

18. Малышев О.В. Реконструкция метамодели процесса по стандартам ISO серии 9000:2000/ Методы менеджмента качества, №9,2004. -С. 17-20.

19. Розно М.И. От «голоса потребителя» до производства без проблем / Методы менеджмента качества, 2006, №3. -С8-13.

20. ГОСТ Р 51814.2-2001. Системы качества в автомобилестроении. Методы анализа видов и последствий потенциальных дефектов.

21. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2003. -352с.

22. Кучерявский С.В. Технология анализа процессов / Методы менеджмента качества, 2006, №5. -С 12-17.

23. Федюкин В.К. Управление качеством процессов. СПб.: Питер, 2004.-208с.

24. Евсеев С.Н. Попробуем разобраться. / Методы менеджмента качества, 2006, №5. -С.4-8.

25. Красноперов И.С., Суворов Е.В. Обоснование выбора точек контроля температурного режима моллирования многослойного стекла / Сб. тр. XX международной научной конференции. Математические методы в технике и технологиях. Ярославль, 2007. Том 7, -С.283-285.

26. Н.В. Смирнов, И.В. Дунин-Барковский. Краткий курс математической статистики для технических приложений. М.: Физматгиз, 1959.-436с.

27. Мельцаева О.А., Суворов Е.В. Обоснование выбора точек контроля процесса молирования многослойного стекла / Сб. тр. XX международной научной конференции. Математические методы в технике и технологиях. Ярославль, 2007. Том 7, -С.285-286.

28. Эконометрика: Учебник. / Под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2002. -344с.

29. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / В.В.Федосеев, А.Н. Гамаш, Д.М. Дайтбегов, И.В. Орлова, А.Половников,- М.:ЮНИТИ, 1999.-391 с.

30. Макаров Р.И., Суворов Е.В., Кочетов А.И. Анализ влияния режима моллирования на форму поверхности многослойного стекла/ Сб. тр. XX международной научной конференции. Математические методы в технике и технологиях. Ярославль, 2007. Том 5, -С.163-165.

31. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ./Дж.Щ.Ким, Ч.У. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова.-М.: Финансы и статистика, 1989.-215 с.

32. Сошникова JI.A., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике: Учеб. Пособие для вузов/Под ред. проф. В.Н. Тамашевича.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.-558 с.

33. Бородюк В.П., Лецкий Э.К. Статистическое описание промышленных объектов. М., Энергия, 1971. 112 с.

34. Основы автоматического управления/ под. ред. B.C. Пугачева. Наука, Главная ред. Физ-мат. Литературы, 1967, 680с.

35. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: Учеб. пособие для вузов / Под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. -М.: Высш. шк., 2004 -616 с.

36. Гиссин В.И. Управление качеством продукции: Учеб. пособие. -Ростов н/Д: Феникс, 2000. -256с.-(Учебники «Феникса»).

37. Начальник производства «Триплекс» 5 сентября 2007 г.1. И®