автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Информационная поддержка выбора экономичных планов контроля качества продукции

На правах рукописи

Саввина Екатерина Александровна

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ВЫБОРА ЭКОНОМИЧНЫХ ПЛАНОВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ

Специальность: 05.02.23 - "Стандартизация и управление качеством

продукции"

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тула-2004

Диссертация выполнена на кафедре "Пищевые производства"в Тульском государственном университете

Научный руководитель:

кандидат технических наук, доцент Горелов Александр Стефанович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Анцев Виталий Юрьевич

кандидат технических наук, Чистяков Виталий Леонидович

Ведущая организация:

ОАО "Туласпирт"

Защита диссертации состоится

-¿Л

ЩгМЛ

271.04 Тульско

200

^г. ъ/4 ч.

во

на

заседании диссертационного совета Д 212.271.04 Тульского государственного университета по адресу: 300600, г. Тула, пр. Ленина, 92 (9 - 101).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тульского государственного университета.

Автореферат разослан

К.

Ученый секретарь диссертационного совета д.т.н.

А. Б. Орлов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Вопросы повышения качества продукции приобретают все большее значение в рыночной экономике.

Особенно жесткие требования к качеству предъявляются в пищевых производствах, так как выпуск некачественной продукции влияет на жизнь и здоровье людей. Необходимо использовать процедуры контроля, которые гарантируют качество продукции. Возникает задача уменьшения трудоемкости контроля технологически стабильных производств на основе использования статистических методов. Необходимость широкого внедрения статистических методов определяется концепцией Всеобщего Управления Качеством (TQM), стандартами серии ISO 9000.

Актуальной является задача разработки статистических методов планирования контроля качества продукции, обеспечивающих взаимоудовлетворяющие требования изготовителя и потребителя на основе единого подхода к оценке затрат, связанных с контролем, а также создания средств информационной поддержки выбора экономичных планов контроля.

Диссертация выполнена в соответствии с грантом Министерства образования РФ 204.01.02.012 "Разработка методики оценки биологических, химических и физических рисков системы безопасности производства пищевых продуктов".

Целью работы является: снижение затрат, связанных с выполнением контрольных операций за счет выбора экономичных планов статистического контроля при обеспечении требуемого качества выпускаемой продукции на основе информационной поддержки выбора планов контроля.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

1. Разработка метода выбора плана статистического контроля качества продукции, обеспечивающего минимальные затраты.

2. Разработка методики планирования приемочного контроля партии штучной продукции по альтернативному признаку.

3. Разработка методики планирования приемочного контроля партии штучной продукции по количественному признаку.

4. Разработка методики планирования приемочного контроля партии нештучной продукции по количественному признаку.

5. Разработка методики планирования процедуры статистического регулирования технологического процесса по альтернативному и количественному признаку для штучной продукции и процедуры статистического регулирования по количественному признаку для нештучной продукции.

6. Создание программного комплекса для обеспечения информационной поддержки выбора экономичных планов контроля качества продукции.

Методы исследования базируются на аппарате теории вероятности, математической статистики и теории статистического

РОС.,НАЦИОНАЛЬНА*I БИБЛИОТЕКА I

В соответствии с поставленной целью на защиту выносятся следующие положения:

- метод выбора плана статистического контроля качества продукции, учитывающий экономические показатели;

- методики планирования приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам для штучной и по количественному признаку для нештучной продукции;

- методики планирования процедуры статистического регулирования технологического процесса по альтернативному и количественному признаку для штучной продукции и процедуры статистического регулирования по количественному признаку процесса производства нештучной продукции.

Научная новизна.

Раскрыта взаимосвязь между планами выборочного контроля продукции и затратами, связанными с контролем, что позволяет с помощью созданной системы информационной поддержки обеспечить требуемый уровень качества продукции.

Практическая значимость результатов исследования.

Разработаны методики и реализующее их программное обеспечение планирования приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам для штучной и нештучной продукции; методики планирования процедуры статистического регулирования технологического процесса по альтернативному и количественному признаку для штучной продукции и методики планирования процедуры статистического регулирования по количественному признаку для нештучной продукции, которые рассчитаны на использование в производственных условиях.

Реализация работы. Результаты данной работы приняты к внедрению на ОАО "Туласпирт", ОАО "Тульский молочный комбинат" и используются в учебном процессе на кафедре "Пищевые производства" ТулГУ.

Публикации и апробация работы. По тематике исследований опубликовано 27 работ, из них 9 без соавторов.

Основные результаты исследований, разработок и отдельные положения работы докладывались: на конгрессе молодых ученых и специалистов "Науки о человеке" (г. Томск, 2001 г.); на международных семинарах "Автоматизация: проблемы, идеи, решения" в 2000-2003 гг. (г. Тула); на международной электронной научно-технической конференции "Автоматизация и информатизация в машиностроении" (г. Тула, 2001 г.); на конференции "Потребительский рынок, качество и безопасность товаров и услуг" (г. Тула, 2001 г.); на международных электронных научно-технических конференциях "Технологическая системотехника" в 2001-2003 гг. (г. Тула); на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава ТулГУ в 2001-2003 гг.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и общих выводов, списка использованной литературы и приложения. Материал диссертации изложен на 148 печатных страницах, содержит 68 рисунка, 7 таблиц, список литературы из 102 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, изложена ее структура и кратко раскрыто содержание глав диссертации.

В первой главе дан. анализ существующих методов планирования статистического контроля. Рассматриваемые вопросы относятся к группе статистического контроля качества, которому посвящен ряд действующих ГОСТов, а также литературные источники, авторами которых являются: Айвазян С. А., Алабин М.А., Беляев Ю.К., Бородач ев НА, Бусленко Н.Л., Воловельский С.И., Гаврилов А.И., Гнеденко Б.В., Колмогоров А.Н., Кордонский Х.Б., Коуден Д., Коченов М.И., Куме X., Кутай А.К., Лапидус В.А., Лукомский Я.И, Лумельский Я.П., Мхитарян B.C., Райбман Н.С., Соловьев А.Д., Солонин И.С., Хальд А., Хэнсен Б., Шакалис В.В., Шиндовский Э., Шор Я.Б., Шюрц О. и другие.

В Тульском государственном университете сложилась научная школа по использованию статистических методов в машиностроениии. Основные научные результаты проведенных исследований отражены в работах докторов наук Анцева В.Ю., Григоровича В.Г., Иноземцева А.Н., Протасьева В.Б., Юдина СВ.

Анализ известных концепций назначения планов контроля показал, что принципиально они различаются базовыми понятиями: концепция Доджа-Ромига, основанная на понятиях допустимого уровня дефектности (LTPD) и пределе среднего выходного качества (AOQL); концепция стандарта MIL STD-105, основанная на понятии приемочного уровня качества (AQL); отечественная концепция В.А. Лапидуса, основанная на понятии нормативного уровня несоответствия (NQL). Первая концепция использует процедуру построения планов контроля по альтернативному признаку, где продукция подразделяется на две категории - годная и дефектная. Вторая и третья концепции позволяют использовать и процедуру контроля по количественному признаку, где регистрируются численные значения параметров, определяющих качество.

Существующие модели, как правило, включают этап назначения рисков потребителя и поставщика. Риски по-разному отражаются на затратах, связанных с контролем, отбраковкой и возвратом продукции. Кроме того, риск дает точечную оценку вероятности для определенного уровня качества. Более того, эти идеи не стимулируют улучшение качества, так как не учитывают воздействие конкуренции и оценку потребителей. Точка оптимального качества для конкурента, зачастую, не совпадает с принятым решением конкретного изготовителя за счет другой себестоимости продукции и другой организации контроля.

В 1972 г. в МГУ была разработана методика построения "системы экономичных планов - СЭП", составляющая основу ГОСТ 24660-81 "Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку на основе экономических показателей". Основным недостатком этого стандарта, ограничивающим его применение в настоящее время, является использование

его только для альтернативного контроля и отсутствие учета потерь при ложной приемке продукции.

С точки зрения устранения перечисленных выше недостатков предлагается новая концепция построения планов, базирующаяся на установлении функциональной зависимости между затратами, связанными с контролем и уровнем качества продукции.

Вводится понятие удельных затрат, получаемых с помощью трех коэффициентов:

Ь - отношение затрат на контроль единицы продукции к себестоимости единицы продукции;

а1 - отношение потерь при ложной браковке единицы продукции к себестоимости единицы продукции;

а2 - отношение потерь при ложной приемке единицы продукции к себестоимости единицы продукции.

Предлагаемая представлена на рис.

схема выбора плана статистического, контроля

1.

Улучшение качества

<4

Характеристики изделий и техпроцесса

N. п, К Я, х, а

Экономические характеристики

Ь, си, си

- 1 Цт, до 2

Л(}1 3

Назначение

1 Л, с, <1

Т]

Хц Хи, П •

Расчет

Выбор

Требования к

качеству

Множество планов

Множество вариантов затрат

План

Рис.1. Предлагаемая схема выбора плана

Согласно этой концепции, удельные затраты, связанные с процедурой обеспечения качества, можно представить в виде:

где -затраты собственно на процедуру контроля; убытки, связанные с ложной отбраковкой годной продукции; убытки, связанные с ложной приемкой негодной продукции.

Таким образом, каждому из множества планов соответствуют значения затрат. С помощью системы информационной поддержки, изготовитель выбирает для себя устраивающие его значения затрат и соответствующий план. Предлагаемый метод распространен на основные случаи приемочного контроля и статистического регулирования.

Во второй главе работы дается описание методик планирования приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам партии штучной продукции. Для штучной продукции подразумевается наличие в выборке отдельных единиц - штук.

Представлены двухмерные стоимостные функции, соответствующие планам одно- и двухступенчатого контроля по альтернативному признаку, контроля по количественному признаку.

В качестве исходных данных для выбора плана используются значения затрат при приемочном уровне дефектности и максимальные затраты В целях абстрактного рассмотрения стоимостных значений вышеприведенных удельных затрат используются значения При использовании двухступенчатого плана:

2\ =Ъ-П,

где N - объем контролируемой партии; д - доля дефектных изделий;

- вероятность принять партию продукции с долей дефектных изделий равной д.

п - средний объем контроля, и =«[ +«2' X Рщ (т\)» гДе ^П] (т1)

вероятность появления среди изделий первой выборки дефектных;

|С| - приемочное число в первой выборке;

- приемочное число во второй выборке;

- браковочное число в первой выборке.

Построение функции затрат для двухступенчатого плана представлено на рис.2 на примере плана контроля бутылок водки с параметрами:

Рис. 2. Зависимости удельных затрат от уровня дефектности при использовании

двухступенчатого плана Выбор плана с помощью математического пакета Mathcad производится из массива точек поверхности, представляющей собой функцию затрат от значений уровня дефектности q и приемочного числа с (рис. 3).

Рис.3. Двухпараметрическая функция удельных затрат при использовании двухступенчатого плана При контроле по количественному признаку методика позволяет принять верхнюю и нижнюю контрольные границы контролируемого параметра хц и XI, которым соответствуют приемлемые затраты го и максимальные затраты

2 шах •

Возможны различные варианты расчета затрат в зависимости от наличия верхней или нижней контрольной границы и реакции изготовителя или потребителя на забракование партии. В частности, при использовании одной нижней контрольной границы и в случае, когда партия отбраковывается изготовителем не производится полный контроль партии. Потребитель возвращает всю партию после собственной аналогичной приемки.

2! = Ь • я,

22=01 -л). (*)•[!-ад],

где Р^ (*) - вероятность приема партии при среднем арифметическом выборки

х; Р^ (х) - вероятность появления годного изделия при х.

В случае отбраковки партии Построение функции затрат от значения нижнего предела рассмотрено на примере контроля упаковок сметаны по параметру "жирность" (рис.4). Исходными данными для расчета являются: браковочный уровень качества - ££?£==20%, сг=1%, Ъ—1,1, а|=0,7, 02=2,1, N=3000 шт, п =5 шт.

2000

Рис. 4. Зависимости удельных затрат от нижней контрольной границы (z(xi) при х=20, za{xi) при дг=20,5, zb(xi) "Р11 х=21, zc(xi) ПРИ *~21,5, zd{xi)

при 1=22)

Выбор плана с помощью пакета Mathcad производится из массива точек поверхности, представляющей собой функцию затрат от значений уровня качества х и нижней контрольной границы (рис.5).

Рис. 5. Двухпараметрическая функция удельных затрат при контроле партии по

количественному признаку

Проверена достоверность предлагаемых методик с помощью статистического моделирования путем генерирования случайных чисел (рис.6). Доказано, что в среднем для совокупности партий k>10, при контроле по альтернативному признаку, экспериментальные значения затрат хе соответствуют теоретическим г..

ч я

а) Ъ)

Рис. 6. Результаты статистического моделирования удельных затрат для двухступенчатого плана при: а) к = 10, Ь) к =500

При моделировании процедуры приемочного контроля штучной продукции по количественному признаку, доказано, что при объеме партии 500 экспериментальные значения затрат соответствуют теоретическим (рис.7).

а) Ь)

Рис.7. Результаты статистического моделирования затрат при контроле партии штучной продукции по количественному признаку при: а) N = 500, Ь) N = 1000

Третья глава посвящена разработке методик планирования приемочного контроля по количественному признаку партии нештучной продукции. Под нештучной продукцией подразумевается продукция, в партии которой выборочные единицы первоначально трудно различимы, например, емкость со сметаной, бункер с зерном и т.п.

Представлены двухмерные функции удельных затрат. В качестве критериев выбора плана используются значения: AQL,zo,zmax. Значения удельных затрат для партии определяются:

Ч =b-Vn, z2 =ах -(У-V„)[\- />(*)], z3 = a2-(V -Vn)-P(x), где V- объем партии нештучной продукции, V„- проконтролированный объем (суммарный объем проб), - вероятность приема партии со средним значением параметра

Для нижнего предела контроля дГ£ значения 23 теоретически существуют в диапазоне х от 0 до LQL - предельного уровня качества, а значения существуют в диапазоне х от LQL до оо. Для верхнего предела контроля хц значения 23 существуют в диапазоне д: отLQL до оо, а 22 существуют в диапазоне х от 0 до LQL.

Оптимальные для изготовителя затраты должны быть при приемлемом уровне качества который приблизительно соответствует уровню при

налаженном производстве. Кроме того, изготовитель должен знать, какие максимальные затраты 2тах могут возникнуть при разладке процесса.

В результате расчета зависимостей Zq = <p(xi), zq = <р(хц),

zmax 2 = <P(xl) , ¿щах 2 = 9&V )>

: 3 = <P(XL)> zmax3 = <P(xu)

изготовитель получает полную картину о влиянии выбранных им контрольных границ XI и хи на текущие и максимально возможные затраты.

Пример построения затратной функции при контроле творога по параметру "влажность" представлены на рис. 8. Исходными данными для построения являются: = 80%, а — 1%, а\ = 0,25, а2 =0,8, хц = 79%.

хт»Д =0.252 Еплй =0.143

Рис. 8. Функции удельных затрат, связанных с контролем единицы продукции

по параметру "влажность"

Выбор плана с помощью пакета Mathcad производится из массива точек поверхности, представляющей собой функцию затрат от значений уровня качества х и контрольной границы хц (рис. 9).

Рис. 9. Двухпараметрические функции удельных затрат для плана контроля

нештучной продукции

С помощью статистического моделирования затрат ге доказана достоверность предлагаемых методик планирования контроля партий нештучной продукции при числе партий к> 20 (рис. 10).

Рис. 10. Результаты статистического моделирования контроля партий нештучной продукции по количественному признаку при: а) k=100, Ь) k=300

В четвертой главе представлена методика назначения периодичности т статистического регулирования технологического процесса.

Статистическое регулирование технологических процессов заключается в том, что в определенные моменты времени отбирают выборки или пробы и измеряют контролируемый параметр. По результатам измерений принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировки.

Рассмотрены случаи регулирования по результатам альтернативного контроля и контроля по количественному признаку производства штучной продукции, а также регулирования по результатам контроля по количественному признаку производства нештучной продукции. Проведено моделирование процесса статистического регулирования и доказана достоверность предлагаемых методик.

Построение функций затрат при различных планах статистического регулирования (значениях периодичности контроля и контрольных границ) позволяет изготовителю выбрать план, обеспечивающий приемлемые значения затрат го при налаженном процессе и при разладке процесса приемлемые значения затрат ¿щах. В частности, при контроле штучной продукции по альтернативному признаку, значения затрат определяются:

где z\ - затраты на контроль, Z2 - затраты на наладку, Z3 - убытки от брака;

POlo)' POll) - вероятности безотказной работы приэд и

Я0'Я1 - доля брака при налаженном и разлаженном процессе соответственно;

- единовременные затраты на контроль одной выборки, - затраты на контроль единицы продукции, - стоимость наладки, - стоимость убытков от одной дефектной единицы продукции; т - периодичность контроля; п - объем выборки;

П - производительность оборудования; Т - средняя наработка на отказ.

На рис. 11 представлен пример построения функции затрат при проведении статистического регулирования производства упаковок молочных продуктов на автоматической линии.

Исходными данными для анализа являются: cq= 20, q=0,5, С2=200, с3= ОД Чо= 0,001, q\= 0,068, П= 150 шт/мин, п= б. Представлены функции для различных значений времени наработки на отказ

3000 4000 5000 6000 7000 X, шт

Рис. 11. Функции затрат при проведении статистического регулирования производства штучной продукции (гс(г) при Т= 8 час; гЪ{г) при Г= 9 час;

гс(г) при Т= 10 час)

Можно выбрать такую периодичность, которая соответствует минимуму затрат или другую периодичность, затраты при которой устраивают изготовителя.

Проведено моделирование процедур, которое показало, что теоретические и экспериментальные графики соответствуют друг другу при анализе процесса за период времени, содержащий определенное число к циклов отказа и более. На рис. 12 представлены теоретические и экспериментальные функции затрат при контроле упаковок молочных продуктов.

2600 4000 6000 8000 1 104 10500 2600 4000 6000 8000 1 10* 10900

1 х

а) Ь)

Рис. 12. Моделирование процесса статистического регулирования при: а) k=10,

Ь^=100

Таким образом, в данной работе реализован комплексный подход к задаче совершенствования методов контроля качества в производстве штучной и нештучной пищевой продукции. Программный комплекс оказывает информационную поддержку при назначении планов приемки партии штучной продукции по альтернативному и количественному признаку, приемки партии

нештучной продукции по количественному признаку, статистического регулирования процесса производства штучной продукции по альтернативному и количественному признакам и нештучной продукции по количественному признаку.

Главным результатом работы является создание системы информационной поддержки выбора такой процедуры контроля, которая гарантирует требуемое качество, при этом изготовитель и потребитель оперативно выбирают оптимальную процедуру контроля на базе сформированного с помощью современной вычислительной техники массива планов.

Общие выводы

1. Установлено, что существующая методика статистического приемочного контроля по альтернативному признаку на основе экономических показателей не учитывает потери от ложной приемки продукции и неприменима к другим видам приемочного контроля.

2. Предложен единый подход к формированию системы планов статистического контроля качества продукции на основе комплексной оценки требований изготовителя и потребителя с помощью экономических показателей. Данный подход позволяет назначать планы контроля штучной продукции по альтернативному признаку, по количественному признаку; контроля нештучной продукции по количественному признаку, а также статистического регулирования в соответствии с экономическими возможностями изготовителя.

3. Разработаны четыре методики выбора плана, основанные на новом подходе, учитывающем затраты не только на контроль, но и потери от ложного забракования годной и ложной приемки бракованной продукции.

4. Разработана система информационной поддержки выбора экономичных планов контроля, использование которой обеспечивает требуемое качество продукции.

5. Применение методик и информационной поддержки назначения планов приемочного контроля ряда параметров продукции позволяет сократить затраты, связанные с контролем молочной продукции от 3,0 до 30,0%; водочных изделий от 0,5 до 24,0 %.

Основное содержание работы отражено в следующих опубликованных диссертантом работах:

1. Горелов А.С., Саввина Е.А., Маткин Ю.Л., Гладун А.А. Статистическое планирование контроля качества продукции. Тула: Гриф и К0,2003.-186 с.

2. Горелов А.С., Саввина Е.А. Планирование контроля с учетом экономического фактора // АИМ2001. Сборник трудов Второй международной электронной научно-технической конференции. - Тула: Гриф и К°, 2001 - с.86-89.

3. Саввина Е.А. Статистические методы управления качеством в производстве продуктов питания. - Науки о человеке. Сборник статей молодых ученых и

& - 4 2 2 9

специалистов /Под ред. Л.М. Огородовой, Л.В. Капилевич. - Томск: STT, 2001, с. 129.

4. Саввина Е.А. Статистическое регулирование технологического процесса с учетом экономических показателей // "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-5-2000, Тула, ТулГУ, 2002. - с.45-46.

5. Саввина Е.А. Затратная модель приемки партии по альтернативному признаку // "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К°, 2002.-с.54-56.

6. Саввина Е.А. Методика анализа плана контроля партии по количественному признаку // "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К°, 2002.-с.86-90.

7. Саввина Е.А., Горелов А.С. Методика определения параметров статистического регулирования с учетом экономических показателей // Межвузовский сборник научных трудов "Механика деформируемого твердого тела и обработка металлов давлением" Тула, ТулГУ,2002-с. 124-131.

8. Саввина Е.А., Горелов А.С. Экономико-статистические методики расчета параметров планов автоматического выборочного контроля продукции в роторных линиях // "Комплексная автоматизация производства на базе роторных и роторно-конвейерных линий" Сборник научных трудов/ Под науч. ред. В.В. Прейса. ТулГУ.-Тула, Гриф и К°, 2002.- с. 123-127.

9. Саввина- Е.А., Маткин ЮЛ., Горелов А.С. Экономико-статистические методики выбора планов контроля партии нештучной продукции // "Технологические системы в машиностроении" Труды международной научно-технической конференции, посвящ. памяти выдающихся ученых Коганова И.А. и Лаптева СИ. - 19 окт. 2002, Тула, ТулГУ, 2002.- с.427-431.

Ю.Саввина Е.А., Горелов А.С. Статистический эксперимент по оценке достоверности затратной модели приемочного контроля партии изделий // Известия ТулГУ. Выпуск 1 (спец.). Тула, Гриф и К0,2003.- с.278-282.

П.Саввина Е.А., Горелов А.С. Применение экономического метода анализа планов контроля нештучной продукции // "Автоматизация: проблемы, идеи, решения." Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-8-2003, Тул, ТулГУ, 2003, с. 131-136.

Изд лиц ЛР № 020300 от 12 02 97. Подписано в печать//Й Формат бумаги 60x8^7« Бумага офсет ши

Тульский гос^дарс!ценный университет

Отсигано в реяакциоипо-тдзге.'н.екпм центре Гу.'н.скот п)с\'длре1 пешни о \ пиперине! а

Введение

1. МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА

ПРОДУКЦИИ.

1.1. Развитие статистических методов контроля качества продукции.

1.2. Планирование при контроле по альтернативному признаку.

1.3. Планирование при контроле по количественному признаку.

1.4. Основные концепции назначения планов контроля.

1.5. Новый подход к планированию контроля.

1.6. Цель и задачи работы.

2. ПЛАНИРОВАНИЕ ПРИЕМОЧНОГО КОНТРОЛЯ ПАРТИИ

ШТУЧНОЙ ПРОДУКЦИИ.

2.1. Характеристики планов при контроле по альтернативному признаку.

2.2. Характеристики планов при контроле по количественному признаку.

2.3. Методики выбора планов контроля по альтернативному признаку партии штучной продукции.

2.4. Моделирование процесса контроля при использовании плана по альтернативному признаку.

2.5. Методики выбора планов контроля по количественному признаку партии штучной продукции.

2.6. Моделирование процесса контроля при использовании плана по количественному признаку.

2.7. Практическое применение метода назначения плана контроля партии штучной продукции по альтернативному признаку.

2.8. Практическое применение методики анализа плана контроля партии штучной продукции по количественному признаку.

2.9. Выводы.

ПЛАНИРОВАНИЕ ПРИЕМОЧНОГО КОНТРОЛЯ ПАРТИИ

НЕШТУЧНОЙ ПРОДУКЦИИ.

3.1. Методики выбора планов контроля партии нештучной продукции.

3.2. Моделирование процесса контроля нештучной продукции при использовании планов.

3.3. Практическое применение метода анализа планов контроля нештучной продукции.

3.4. Выводы.

СТАТИСТИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО

ПРОЦЕССА.

4.1. Учет экономических показателей для определения параметров статистического регулирования.

4.2. Методики определения периодичности взятия выборок и проб.

4.3. Моделирование процедуры статистического регулирования.

4.4. Анализ периодичности статистического регулирования для параметров действующих производств.

4.5. Выводы.

Вопросы повышения качества продукции приобретают все большее значение в рыночной экономике.

Особенно жесткие требования к качеству предъявляются в пищевых производствах, так как выпуск некачественной продукции влияет на жизнь и здоровье людей. Необходимо использовать процедуры контроля, которые гарантируют качество продукции. Возникает задача уменьшения трудоемкости контроля технологически стабильных производств на основе использования статистических методов. Необходимость широкого внедрения статистических методов определяется концепцией Всеобщего Управления Качеством (TQM), стандартами серии ISO 9000.

Актуальной является задача разработки статистических методов планирования контроля качества продукции, обеспечивающих взаимоудовлетворяющие требования изготовителя и потребителя на основе единого подхода к оценке затрат, связанных с контролем, а также создания средств информационной поддержки выбора экономичных планов контроля.

Диссертация выполнена в соответствии с грантом Министерства образования РФ 204.01.02.012 "Разработка методики оценки биологических, химических и физических рисков системы безопасности производства пищевых продуктов".

В связи с этим целью работы является: снижение затрат, связанных с выполнением контрольных операций за счет выбора экономичных планов статистического контроля при обеспечении требуемого качества выпускаемой продукции на основе информационной поддержки выбора планов контроля.

В соответствии с поставленной целью на защиту выносятся следующие положения:

- метод выбора плана статистического контроля качества продукции, учитывающий экономические показатели;

- методики планирования приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам для штучной и по количественному признаку для нештучной продукции;

- методики планирования процедуры статистического регулирования технологического процесса по альтернативному и количественному признаку для штучной продукции и процедуры статистического регулирования по количественному признаку процесса производства нештучной продукции.

Методы исследования базируются на аппарате теории вероятности, математической статистики и теории статистического моделирования.

Научная новизна.

Раскрыта взаимосвязь между планами выборочного контроля продукции и затратами, связанными с контролем, что позволяет с помощью созданной системы информационной поддержки обеспечить требуемый уровень качества продукции.

Практическая значимость. Разработаны методики и реализующее их программное обеспечение планирования приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам для штучной и нештучной продукции; методики планирования процедуры статистического регулирования технологического процесса по альтернативному и количественному признаку для штучной продукции и методики планирования процедуры статистического регулирования по количественному признаку для нештучной продукции, которые рассчитаны на использование в производственных условиях.

Реализация работы. Результаты данной работы приняты к внедрению на ОАО "Туласпирт", ОАО "Тульский молочный комбинат" и используются в учебном процессе на кафедре "Пищевые производства" ТулГУ.

Апробация работы.

Основные результаты исследований, разработок и отдельные положения работы докладывались: на конгрессе молодых ученых и специалистов "Науки о человеке" (г. Томск, 2001 г.); на международных семинарах "Автоматизация: проблемы, идеи, решения" в 2000-2003 гг. (г. Тула); на второй международной электронной научно-технической конференции "Автоматизация и информатизация в машиностроении" (г. Тула, 2001 г.); на конференции "Потребительский рынок, качество и безопасность товаров и услуг" (г. Тула, 2001 г.); в международных электронных научно-технических конференциях "Технологическая системотехника" в 2001-2003 гг. (г. Тула); на ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава ТулГУ в 2001-2003 гг.; на заседаниях кафедры "Пищевые производства" ТулГУ.

Публикации.

По тематике исследований опубликовано 27 работ, из них 9 без соавторов.

Структура работы.

В первой главе работы дается обзор существующих методов планирования статистического контроля. Проведен литературный обзор существующих концепций планирования. Предложена новая концепция планирования с учетом экономических показателей.

Во второй главе работы дается описание методик планирования приемочного контроля по альтернативному и количественному признакам партии штучной продукции. Представлены двухмерные стоимостные функции, соответствующие планам одно- и двухступенчатого контроля по альтернативному признаку, одноступенчатого контроля по количественному признаку. Проведен анализ достоверности предлагаемых планов на основе статистического моделирования процесса. Приведены примеры практического применения данных методик.

Третья глава работы посвящена разработке методик планирования приемочного контроля по количественному признаку партии нештучной продукции. Представлены двухмерные функции затрат. Доказана достоверность предлагаемых методик с помощью статистического моделирования. Приведены примеры практического применения методики tV планирования приемочного контроля по количественному признаку нештучной продукции.

В четвертой главе изложены методики оценки параметров статистического регулирования технологического процесса. Рассмотрены случаи регулирования по результатам альтернативного контроля и контроля по количественному признаку штучной продукции, а также регулирование по результатам контроля по количественному признаку потока нештучной продукции. Проведено моделирование процесса статистического ^ регулирования и доказана достоверность предлагаемых методик. Приведены примеры практического применения методики оценки параметров статистического регулирования технологического процесса.

Основные научные выводы даны в конце глав и заключении работы.

Автор выражает благодарность профессору Маткину Ю.Л, а также сотрудникам кафедры "Пищевые производства" за консультации, обсуждение полученных результатов, дискуссии по работе.

Общие выводы

1. Установлено, что существующая методика статистического приемочного контроля по альтернативному признаку на основе экономических показателей не учитывает потери от ложной приемки продукции и неприменима к другим видам приемочного контроля.

2. Предложен единый подход к формированию системы планов статистического контроля качества продукции на основе комплексной оценки требований изготовителя и потребителя с помощью экономических показателей. Данный подход позволяет назначать планы контроля штучной продукции по альтернативному признаку, по количественному признаку; контроля нештучной продукции по количественному признаку, а также статистического регулирования в соответствии с экономическими возможностями изготовителя.

3. Разработаны четыре методики выбора плана, основанные на новом подходе, учитывающем затраты не только на контроль, но и потери от ложного забракования годной и ложной приемки бракованной продукции.

4. Разработана система информационной поддержки выбора экономичных планов контроля, использование которой обеспечивает требуемое качество продукции.

5. Применение методик и информационной поддержки назначения планов приемочного контроля ряда параметров продукции позволяет сократить затраты, связанные с контролем молочной продукции от 3,0 до 30,0%; водочных изделий от 0,5 до 24,0 %.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

Таким образом, в данной работе реализован комплексный подход к задаче совершенствования методов контроля качества в производстве штучной и нештучной пищевой продукции. Программный комплекс оказывает информационную поддержку при назначении планов приемки партии штучной продукции по альтернативному и количественному признаку, приемки партии нештучной продукции по количественному признаку, статистического регулирования процесса производства штучной продукции по альтернативному и количественному признакам и нештучной продукции по количественному признаку.

Главным результатом работы является создание системы информационной поддержки выбора такой процедуры контроля, которая гарантирует требуемое качество, при этом изготовитель и потребитель оперативно выбирают оптимальную процедуру контроля на базе сформированного с помощью современной вычислительной техники массива планов.

1. Басовский Л.Е., Протасьев В.Б. Управление качеством: Учебник.-М.: ИНФРА-М, 2001.-212 с. (Серия "Высшее образование").

2. Бейли И. Статистические методы в биологии. Пер. с англ. М.: Изд. иностр. лит., 1962.-260с.

3. Беляев Ю.К. Вероятностные методы выборочного контроля. М.: Наука, 1975.-408С.

4. Васин С.А., Анцев В.Ю., Иноземцев А.Н., Пушкин Н.М. Информационная поддержка систем управления качеством изготовления машин.-Тула: тул. гос. ун-т, 2002.-428с.

5. Гельфанд С.Ю., Дьяконова Э.В. Статистические методы контроля качества продукции в консервной и пищеконцентратной промышленности. М.: Легкая и пищевая пром-ть, 1984.-160с.

6. Гнеденко Б.В. Математическая статистика и контроль качества. — М.: Знание, 1976.-64 с.

7. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности.-М.:Наука, 1965.-396с.

8. Горелов А.С. Методики расчета параметров статистического регулирования технологических процессов. Вопросы оборонной техники, серия 13. 1997-№1-2. -с. 21-22.

9. Горелов А.С. Основные концепции статистического контроля. // Сб. докл. межд. сем. "АПИР-5", Тула, ТулГУ, 2002., с. 72-74.

10. Ю.Горелов А.С. Планирование автоматического выборочного контроля в роторных линиях // Вопросы оборонной техники, серия 13.-1991-№3-4.-с.25-28.

11. П.Горелов А.С. Планирование автоматического выборочного контроля с дублированием показаний //Вопросы оборонной техники, серия 13.-1993-№1-2.-с.35-39.

12. Горелов А.С. Разработка схем устройств автоматического выборочного контроля качества продукции, производимой роторными машинами. Безлюдные роторные и гибкие технологии Сб. научн. трудов. Тула, 1987, с.120-125.

13. З.Горелов А.С. Учет взаимосвязи параметров технологического процесса при совершенствовании системы статистического контроля качества продукции // Вопросы оборонной техники, серия 13.-1996-№1-2.-с.48-50.

14. Горелов А.С., Саввина Е.А. Планирование контроля с учетом экономического фактора. АИМ2001. Сборник трудов Второймеждународной электронной научно-технической конференции. — Тула: Гриф и К0, 2001, с. с.86-89.

15. Горелов А.С., Саввина Е.А., Маткин Ю.Л., Гладун А.А. Статистическое планирование контроля качества продукции.-Тула: Гриф и К,2003.-186с.

16. ГОСТ 15 467-79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. -М.: Изд-во стандартов, 1979.-28с.

17. ГОСТ 16 493-70 Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке. М.: Изд-во стандартов, 1970.-43с.

18. ГОСТ 16 504-81 Система государственных испытаний продукции. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1981.- 28с.

19. ГОСТ 18 321-73 Качество продукции. Статистические методы управления. Правила отбора единиц продукции в выборку. М.: Изд-во стандартов, 1973 .-7с.

20. ГОСТ 24 297-87 Входной контроль продукции. Основные положения. -М.: Изд-во стандартов, 1987.-9с.

21. ГОСТ 24 660-81 Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку на основе экономических показателей. -М.: Изд-во стандартов, 1981.-115с.

22. ГОСТ 27.202-83 Надежность в технике. Технологические системы. Методы оценки надежности по параметрам качества изготовляемой продукции. М.: Изд-во стандартов, 1983.-50с.

23. ГОСТ Р 50 779.0-95 Статистические методы. Основные положения. -М.: Изд-во стандартов, 1995.-4с.

24. ГОСТ Р 50 779.10-2000 Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения. -М.: Изд-во стандартов, 2000.-37с.

25. ГОСТ Р 50 779.11-2000 Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 2000.-41с.

26. ГОСТ Р 50 779.21-96 Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным данным. ч.1. Нормальное распределение. М.: Изд-во стандартов, 1996.-44с.

27. ГОСТ Р 50 779.30-95 Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 1995.-34с.

28. ГОСТ Р 50 779.40-96 Статистические методы. Контрольные карты. Общее руководство и введение. М.: Изд-во стандартов, 1996.-20с.

29. ГОСТ Р 50 779.41-96 Статистические методы. Контрольные карты для арифметического среднего с предупреждающими границами. М.: Изд-во стандартов, 1996.-24с.

30. ГОСТ Р 50 779.42-99 Статистические методы. Контрольные карты Шухарта. М.: Изд-во стандартов, 1999.-32с.

31. ГОСТ Р 50 779.43-99 Статистические методы. Приемочные контрольные карты. М.: Изд-во стандартов, 1999.-24с.

32. ГОСТ Р 50 779.50-95 Статистические методы. Приемочный контроль по количественному методу. Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 1995.-28с.

33. ГОСТ Р 50 779.51-95 Статистические методы. Непрерывный приемочный контроль качества по альтернативному признаку. М.: Изд-во стандартов, 1995.-20с.

34. ГОСТ Р 50 779.52-95 Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку. М.: Изд-во стандартов, 1995.-229с.

35. ГОСТ Р 50 779.53-98 Статистические методы. Приемочный контроль качества по количественному признаку для нормального законна распределения, н.1. Стандартное отклонение известно. М.: Изд-во стандартов, 1998.-98с.

36. ГОСТ Р 50 779.71-99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. 4.1. Планы выборочного контроля последовательных партий на основе приемлемого уровня качества AQL. -М.: Изд-во стандартов, 1999.- 70с.

37. ГОСТ Р 50 779.72-99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. ч.2. Планы выборочного контроля отдельных партий на основе предельного качества LQ. -М.: Изд-во стандартов, 1999.-23с.

38. ГОСТ Р 50 779.73-99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. ч.З. Планы выборочного контроля с пропуском партий. М.: Изд-во стандартов, 1999.-12с.

39. ГОСТ Р 50 779.74-99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля и карты контроля по количественному признаку для процентанесоответствующих единиц продукции. М.: Изд-во стандартов, 1999.-104с.

40. ГОСТ Р 50 779.75-99 Статистические методы. Последовательные планы выборочного контроля по альтернативному признаку. М.: Изд-во стандартов, 1999.-42с.

41. ГОСТ Р 50.4.004-2000 Аккредитация испытательных лабораторий пищевых продуктов и продовольственного сырья. М.: Изд-во стандартов, 2000.-74с.

42. ГОСТ Р 51 705.1-2001 Системы качества. Управление качеством пищевых продуктов на основе принципов ХАССП. Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 2001.-12 с.

43. ГОСТ Р ИСО 9000-2001 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.-М.: Изд-во стандартов, 2001.-26с.

44. ГОСТ Р ИСО 9001-2001 Системы менеджмента качества. Требования.- М.: Изд-во стандартов, 2001.-21с.

45. ГОСТ Р ИСО 9004-2001 Системы менеджмента качества. Требования.- М.: Изд-во стандартов, 2001.-46с.

46. Григорович В.Г., Юдин С.В. Информационное обеспечение технологических процессов. -М.: Машиностроение, 1992.-144с.

47. Григорович В.Г., Юдин С.В., Козлова Н.О., Шильдин В.В. Информационные методы в управлении качеством. -М.: РИА "Стандарты и качество", 2001.-208с. (Серия "Дом качества", вып. 1(10).

48. Григорович В.Г., Юдин С.В., Юдин А.С. Контроль качества в массовом производстве // Труды первой международной электронной научно-технической конференции "Технологическая системотехника" Тула, Гриф и К0, 2002, с. 172-175.

49. Григорович В.Г., Яковлев С.П. Применение математической статистики и теории планирования эксперимента в обработке металлов давлением. Тула: ТПИ, 1979-80с.

50. Деминг Э. Выход из кризиса.- Тверь: Альба, 1994.-497с.

51. Деффель К. Статистика в аналитической химии. Пер с нем. -М.: Мир, 1994.-268С.

52. ИСО 9004-4 Управление качеством и элементы систем качества. ч.4. Руководящие указания по улучшению качества. М.: Изд-во стандартов, 1994.-54с.

53. Катеман Т., Пийперс Ф.В. Контроль качества химического анализа. Пер. с англ.- Челябинск.: Металлургия, 1989.-448с.

54. Колмогоров А.Н. Статистический приемочный контроль при допустимом числе деффектных изделий, равном нулю. JL: 1951.

55. Кордонский Х.Б. Приложение теории вероятностей в инженерном деле.-Л.:Физматгиз, 1963 .-43 6с.

56. Коуден Д. Статистические методы контроля качества. М.: Изд-во физ.-мат. литературы, 1961.-624с.

57. Кутай А.К., Кордонский Х.Б. Анализ точности и контроль качества в машиностроении.-М.: Машгиз, 1958.-362с.

58. Лумельский Я.П. Статистические оценки результатов контроля качества.-Изд-во стандартов, 1979.-200с.

59. Мхитарян B.C. Об одном критерии выбора плана непрерывного выборочного контроля продукции. -М.:Машгиз, 1970.

60. Мхитарян B.C. Статистические методы в управлении качеством продукции.-М.: Финансы и статистика, 1982.-119с.

61. Налимов В.В. Применение математической статистики при анализе вещества.- М.: Изд.физ.-мат. Литературы, 1960.-432с.

62. Применение прикладных статистических методов при производстве продукции (для специалистов по управлению качеством). / М.И. Розно и др.- Нижний Новгород.: СМЦ "Приоритет", 1997.-54с.

63. Райкин А.А., Мхитарян B.C. Статистические методы контроля качества продукции. -М.: Машгиз, 1970.

64. Саввина Е.А. Анализ планов контроля нештучной продукции. -"Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К0, 2002, с. 128131.

65. Саввина Е.А. Затратная модель приемки партии по альтернативному признаку. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник краткихдокладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К°, 2002, с.54-56.

66. Саввина Е.А. Методика анализа плана контроля партии по количественному признаку. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К0, 2002, с.86-90.

67. Саввина Е.А. Оценка параметров статистического регулирования.-"Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К°, 2002, с. 161164.

68. Саввина Е.А. Статистические методы управления качеством в производстве продуктов питания. Науки о человеке. Сборник статей молодых ученых и специалистов /Под ред. JI.M. Огородовой, JI.B. Капилевич. - Томск: STT, 2001, с. 129.

69. Саввина Е.А. Статистический подход к формированию качества продукции. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-6-2001.- Тула, Гриф и К°, 2002, с.105-108.

70. Саввина Е.А. Статистическое регулирование технологического процесса с учетом экономических показателей. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-5-2000, Тула-2002. - с.45-46.

71. Саввина Е.А. Стоимостной анализ непрерывной контрольной процедуры. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К°, 2002, с.76-77.

72. Саввина Е.А. Экономичные планы контроля качества продукции. -Лучшие научные работы студентов и молодых ученых технологического факультета // Сборник статей. 2000, с.178-181.

73. Саввина Е.А., Горелов А.С. Затратное моделирование CSP-процедур. -"Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К°, 2002, с. 143145.

74. Саввина Е.А., Горелов А.С. Оптимизация планов контроля пищевой продукции с учетом экономического фактора. "Потребительский рынок: качество и безопасность товаров и услуг", Орел, 2001, с.93-96.

75. Саввина Е.А., Горелов А.С. Планирование контроля с учетом интегральных затрат. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, Гриф и К0, 2002, с. 108-112.

76. Саввина Е.А., Горелов А.С. Статистический эксперимент по оценке достоверности затратной модели приемочного контроля партии изделий. -Известия ТулГУ. Выпуск 1 (спец.). Тула, Гриф и К°, 2002, с.278-282.

77. Саввина Е.А., Горелов А.С. Экономико-статистические методики выбора планов контроля партии штучной продукции. "Технологическая системотехника". Сборник трудов международной электронной научно-технической конференции. Тула, Гриф и К°, 2002, с. 180-182.

78. Саввина Е.А., Горелов А.С. Экономико-статистическое планирование выборочного контроля продукции. Известия ТулГУ Серия "Машиностроение" Выпуск 7. Тула: ТулГУ, 2002, с.294-303.

79. Семь инструментов качества" в японской экономике. М.:Издательство стандартов, 1990, 88с.

80. Сенченко И.Н., Горелов А.С. Проблемы создания системы качества в алкогольной отрасли // Проблемы и опыт обеспечения качества в производстве и образовании: Сб.науч.тр. /ТулГУ.-Тула, 2001, с. 146-149.

81. Сенченко И.Н., Маткин Ю.Л., Горелов А.С. Автоматизация процессов выборочного контроля // Техника и технология монтажа машин.

82. Варшава,2001 .-№2.-с.78-81.

83. Сенченко И.Н., Маткин Ю.Л., Горелов А.С. Экономико-статистические методы обеспечения качества// Материалы IV междун.конфер. "Техника и технология монтажа машин" -Польша, Ржешов, 2001, с.121-124.

84. Справочник по прикладной статистике. Пер. с англ./ Под ред. Э.Ллойда, У. Ледермана.- М.: Финансы и статистика, 1990.-526с.

85. Статистические методы повышения качества. Пер с англ./ Под ред. X. Кумэ. М.: Финансы и статистика, 1990.-301 с.

86. Статистический контроль качества продукции на основе принципа распределения приоритетов./ В.А. Лапидус, М.И. Розно, А.В. Глазунов и др. М.: Финансы и статистика, 1991.-224с.

87. Хальд А. Математическая статистика с техническими приложениями.-М.: Иностр. литература, 1956.-664с.

88. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. М.: Мир, 1973.-958с.

89. Хэнсен Б. Контроль качества. М.: Прогресс, 1968.-519с. 97.Чернышов Г.Л., Стариков В.И. Вероятность и статистика в биологии ихимии.- Воронеж: Изд. ВГУ, 1998.-272с.

90. Шиндовский Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством.-М.: Мир, 1976.-600с.

91. Ширинкин А.И., Маткин Ю.Л., Горелов А.С., Васин В.М. Формирование качества продукции // Техника и технология монтажа машин.- Варшава, 200 1.-№2.-с.8 1-84.

92. Шор Л.Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности.- М.: Советское радио, 1962.-552с.

93. Japanese Industrial Standart JIS Z 9011-63. Sigle Sampling Inspection Plan by Atlributes with Adjustment.

94. Dodge H.F. A Sumpling Inspection Plan for Continious Production. — Annals of Math. Stat. 1943.-V.14.