автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.07, диссертация на тему:Информационные методы анализа качества продукции в комплексном автоматизированном производстве

- • ■ ■ Тульский государственный университет

Бахно Александр Львович

На правах рукописи

ИНФОРМАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ В КОМПЛЕКСНОМ АВТОМАТИЗИРОВАННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ

Специальность 05.13.07 - Автоматизация технологических

процессов и производств

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Тула 1998

Работа выполнена на кафедре "Проектирование и производство элементов" Тульского государственного университета

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Григорович В.Г.

Официальные оппоненты: -доктор-технических наук, профессор

Протасьев В.Б.; ' - кандидат технических наук Мурашов A.A.

Ведущее предприятие - ОАО "Тульский патронный завод"

со

Защита диссертации состоится "2ь " декабря 1998 г. в (О часов в учебном корпусе, 101 ауд. На заседании диссертационного совета Д 063.47.04 Тульского государственного университета (300600, г. Тула, проспект Ленина, 92)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тульского государственного университета.

Автореферат разослан "2~?" ноября 1998 г. ,

Ученый секретарь диссертационного совета д.г.н., профессор

В.М. Мазуров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

В настоящее время при формировании рыночных отношений в сфере производства становится актуальной задача обеспечения качества про- . дукции, соответствующего международным стандартам при общем снижении затрат на производство.

Анализ системы обеспечения качества продукции комплексного автоматизированного производства (КАП) на базе автоматических роторных • . линий (АРЛ) показал основной ее недостаток - запаздывающий характер регулирования технологического процесса (ТП). Лежащий в основе регулирования альтернативный принцип контроля, несмотря на оперативность и простоту малоэффективен для управления ТП, вследствие своей недостаточной информативности. В результате увеличивается объем контроля, его себестоимость и трудоемкость, снижается эффективность производства. В диссертации решается задача повышения информативности контроля по альтернативпому признаку.

Диссертация выполнялась в соответствии с научно-технической программой "Конверсия и высокие технологии" Государственного комитета Российской Федерации- по высшему образованию. Работа является результатом исследований, выполненных в соответствии с планом госбюджетных НИР №№ 10-95, 30-91.

Цель работы:

разработка методов анализа состояния технологических процессов, . . повышающих информативность контроля по альтернативному признаку, обеспечивающих повышение эффективности комплексного автоматизированного производства, снижение трудоемкости системы обеспечения качества продукции.

*

Автор ипичшает:

1) информационные методы анализа точности и стабильности тех- • нологической операции, в основе которых лежит альтернативный принцип оценки качества продукции;

2) информационные методы прогнозирования состояния технологического процесса;

3) обоснование применения информационной модели приемочного контроля;

4) рекомендации по использованию информационных планов контроля в КАП на базе АРЛ.

Научная новизна

На основании теоретических и экспериментальных исследований разработаны:

1) модели, функционально связывающие результаты контроля изделий предельными калибрами с оценками дисперсии и центра рассеяния размеров контролируемого параметра;

2) критерии значимости изменения дисперсии и смещения центра рассеяния размеров;

3) методы прогнозирования состояния ТП, учитывающие влияние операций по формированию исследуемого параметра;

•4) критерии значимости изменения состояния ТП;

5) рекомендации по применению информационного приемочного контроля в КАП.

\

Методы исследования

Теоретические исследования проводились на базе методов теории . вероятностей, математической статистики! теории информации, теории случайных процессов. Достоверность теоретических выводов подтверждена результатами имитационного моделирования на ЭВМ.

Практическая значимость ».

Полученные в диссертационной работе результаты теоретических исследований, аналитические зависимости, практические рекомендации позволяют перси 1Н от запаздывающей формы управления ТП к оперативной. Использование предлагаемых методик дает возможность снизить

трудоемкость и себестоимость системы обеспечения качества продукции КАП на базе АРЛ.

Практическая реализация

Использование разработанных рекомендаций, методов регулирования ТП, программ для ЭВМ на предприятии ОАО "Тульский патронный завод" позволило снизить трудоемкость контроля за счет уменьшения его ' объема. ;

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы были доложены и обсуждены на научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Тульского государственного университета 1995 - 1998 гг., на юбилейной международной научно-технической конференции "Прогрессивные методы проектирования технологических процессов, станков и инструментов" (г. Тула 1997 г.), на заседании кафедры "Проектирование и производство элементов" (1998 г).

4 Публикации

По. материалам проведенных исследований Опубликовано 4 печатных работы.

Структура и объем диссертации

Диссертация' состоит из. введения, четырех разделов, заключения, приложения и списка литературы из наименований. Работа содержит ¡Ж листов машинописного текста, ЗЛ рисунков, таблицу.

Осцовиое содержа,те рчСющы

В первом ртделе проведены анализ состояния системы обеспечения качества продукции в КАП на Сазе АРЛ, рассмотрены существующие методы статистического регулирования и контроля, и:; место в международной системе стандартов ISO 9000, возможности применения теории информации к задачам управления ТП a KAI1.

В КАП на базе АРЛ реализован принцип альтернат шш о го контроля. Информативность ею низка, так как он констатирует появление брака, но не дает возможность своевременно оценить изменение состояния ТГ1 с це-

лыо осуществления упреждающего управляющего воздействия. Существующие методы анализа точности и стабильности ТП, входящие в состав ISO 9000 и отечественных ГОСТов, основаны на количественных характеристиках состояния ТП. Внедрению данных методов в производство способствовали работы выдающихся ученых H.A. Бородачева, Х.Б. Кордон-ского, А.К. Кутая, М.И. Коченова, И.С. Солонина и др. За рубежом для статистического регулирования.ТП используются контрольные карты У.А. Шухарта, Д. Шайнина, JI. Нельсона, зонная карта, карта с использованием узких границ контроля и т.д.

Методы анализа точности и стабильности ТП и контрольные карты количественных характеристик трудоемки. Оперативность получения характеристик состояния ТП с их помощью не соответствует производительности АРЛ. Карты Нельсона, зонная карта не требуют количественных характеристик ТП, но не дают информации о причине нарушения хода ТП.

К недостаткам.системы обеспечения качества продукции в КАП следует отнести нерационально составленные планы приемочного контроля. Они составляются на основании допустимых уровней дефектности. Многочисленность уровней дефектности привело к многообразию планов контроля, повышающему его трудоемкость.

Так как методы анализа точности и стабильности ТП, статистического регулирования и контроля, основанные на аппарате теории вероятностей и математической статистики, не отвечают всем особенностям КАП на базе АРЛ, в Тульском государственном университете разрабатываются информационные методы управления качеством продукции в КАП. Методы основаны на понятиях "энтропия" и "информация", предложенных Р. Хартли, К. Шенноном, Н. Винером. Рэзработкой математического аппарата теории информации и исследованием ее связи с теорией вероятностей и математической статистикой'занимались С. Кульбак, Р.Л. Доб-рушпн, Д.В. Лидли, М.С. Пинскер и другие. Информационные принципы управления системами и процессами излагаются в работах Б.Н. Петрова, И .Д. Кочубиевского, Н.С. Райбмана; В.М. Чадеева, A.B. Солодова.

Использование основных понятий теории информации оказалось эффективным в задачах управления и контроля в КАП на базе АРЛ. В работах И.Г. Григоровича, Ю.А. Глыбина, СЛ. Юдина, A.C. ("орелова, H.A. Корлолиной, И.О. Козловой разработано применение методов теории ин-

формации к решению задач контроля и регулирования ТП в КАП на базе АРЛ. Предложенное и апробированное в производстве КАП информационное сопровождение ТП позволило получать необходимые для управления-количественные характеристики ТП по результатам контроля предельными калибрами.

Предлагаемая диссертация основана на разработанной вышеупомянутыми учеными концепции информационного сопровождения ТП и направлена на создание методов управления качеством продукции, повышающих информативность контроля по альтернативному признаку. Достижение этой цели включает разработку методов оценки дисперсии и центра рассеяния размеров, критериев оценки точности и стабильности технологической операции (ТО), методов прогнозирования состояния 'ГП, критериев оценки стабильности ТП, обоснования применения информационной модели приемочного контроля, апробацию информационных методов в КАП.

Во втором разделе разрабатываются информационные методы анализа точности и стабильности ТО по результатам контроля предельными калибрами.

В качестве исходных предпосылок методов приняты следующие до-, лущения. Рассеяние размеров изделий, изготовленных инструментальным блоком, аппроксимируется нормальным распределением. .Отлаженному процессу соответствует распределение значений контролируемого параметра с центром рассеяния размеров (математическим ожиданием), совпадающим с серединой поля допуска, и дисперсией, определяемой уравне-

где Тн - нижняя граница допуска, - квантиль порядка ц/2 - стандартного нормального распределения, q - допустимый уровень дефектности.

Рассматривается случай, когда изменение центра рассеяния размеров (ц.р.р) отсутствует (рис.1) . Границы контроля а и Ь (а < Ь) устанавливаются симметрично относительно середины поля допуска либо совпадающими с границами допуска, либо лежащими внутри допуска. Изделия по контролируемому параметру X делятся на три -груши к

нием

1) х < а; 2) а < х < Ь; 3) х > Ь (рис.1). Вероятности попадания изделий в группы (в соответствующие зоны контроля) определяют с помощью интегральной функции нормального распределения. Появление брака вызывается изменением дисперсии с до а^

Установим взаимосвязь между вероятностью попадания х во вторую зону контроля и его дисперсией:

- агеЫ

где р'2 - вероятность попадания х во вторую зону контроля при о?; I£ - нормированная граница контроля

1Ь =Ь-Е(х0)/о0.

ФОа

Рис. 1. Возможные состояния ТО (изменение дисперсии):

1- кривая плотности распределения, соответствующая о $;

2-кривая плотности распределения, соответствующая с]

Для практического использования в (1) вместо вероятности р'2 подставим ее оценку:

^=а20Л2ь/ аг£

р'2 + 1

(2)

где' в - альтернативная выборочная дисперсия (а.в.й); р'2 - оценка вероятности р'2;

Р2 =т2 /п,

где п - объем выборки, т2 - число попаданий изделий во вторую зону контроля.

Оценка (2) остается неизменной при одновременном изменении дисперсии и ц.р.р. (рис.2).

ад

О а

Рис. 2. Возможные состояния ТО (одновременное изменение дисперсии и центра группирования размеров: 1 - кривая плотности распределения для оптимальной ТО; 2 — кривая плотности распределения с И е(х)-х0+Дх

При ст* и е(х)=х0+Лх р(а<х<Ь) = р2. При а? и Е(х)=х0 р(а<х<Ь) = р'2

2

р'2 = 2р(гЬ1)— 1, где р(-) - интегральная функция стандартного нормального распределения; ц - нормированная граница контроля, 1ь, =(Ь-Е(х0))/а, р"2 = р(0-р(0;

где I.

= I,

+ Д I,

Разложим функцию +^1) в ряд Тейлора и ограничимся двумя первыми членами ряда Р (1, + Д1,) = Р (1!) + :Г (1, )Д1 ], где Г(•) - дифференциальная функция Лапласа

= р(ЧМ0=2Р(0-»'

Таким образом, р"2 = р'2 • Следовательно, (2) эффективна при одновременном изменении ц.р.р. и дисперсии. Из математической статистики известно, что величина 8:[в (п-1)/ао - подчиняется "/} распределению с (п -1) степенями свободы.

Гипотеза проверялась методом имитационного моделирования. Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод, что гипотеза о X2- распределении может быть принята для границ контроля не превышающих двухсигмовые.

Проведенные исследования позволяют для оценки значимости изменения дисперсии использовать условие:

Г

ф(п-1)/ш82Р

РУН

2 .

— %|-а »

(3)

■ у

где Х\-а ~~ процентнль порядка 1-а распределения Пирсона с числом степени свободы (п -1). Мощность критерия определяется уравнением

мч

(4)

где л2 = ^ /а^2 Р

р'2 + 1

Условие (3) можно использовать для анализа состояния ТО. Критерий (3) позволяет по резулыатам альтернативного контроля получать ин-

формацшо о том, имеет ли место изменение дисперсии или нет. Проводился анализ устойчивости (3) к "засорениям" генеральной совокупности, оценивалось влияние погрешности измерения на мощность критерия (3). Установлено, что критерий (3) по устойчивости к "засорениям" генеральной совокупности, влиянию погрешностей, измерения превосходит общепринятый критерий для S2 . Мощность критерия для Sg B практически не

уступает мощности для S2 при использовании односигмовых границ контроля.

Рассмотрим возможность оценки центра рассеяния но результатам контроля предельными калибрами.

Пусть происходит одновременное изменение дисперсии и математического ожидания контролируемого параметра (рис.2). Тогда

j '.I _!l

p(x<a)=P;=F(ta,) = -^= ft 2dt,;

p(x> в)= рз = l-F(tB|) = -7=== /e~^dt|.

^2r- «ы

Вероятности pj и pj для оптимального состояния TO имеют одинаковые значения. Смещению ц.р.р. на Дхсоответствует приращение At! аргумента функции F(t,). Значения р'] и рз станут отличными друг от друга. Чтобы найти связй между At,,р J , рз, разложим F(t) в ряд Тейлора в окрестностях точек tal и tB] и ограничимся двумя первыми членами ряда:

Pi=F(tai + Ati)=F(t„)+f(tal)Ät1,

p5=l-F(tb,+Ät1)=l-F(tbl) + f(tb,)AtI.

Используя свойства интегральной' и дифференциальной функций нормального распределения после преобразований имеем:

_р;:р'з 2f(tai)'

Подставив в (5) вместо вероятностей их выборочные оценки, перейдем к исходной величине X и получим оценку положения'ц.р.р.

At^^LZHl. 1 (5)

где ш1Ч3 - количество изделий, отнесенных к 1 и 3 группе соответственно,- п - объем выборки. Будем называть ха в- альтернативным выборочным средним, так как она рассчитывается по результатам выборочного контроля по принципу альтернативной оценки качества продукции.

Из математической статистики известно, что величина

имеет Т - распределение Стыодента, следовательно,

можно построить критерий значимости смещения ц.р.р.:

|т,-т3|

где Тп_1а- квантиль порядка а Т - распределения Стыодента с (п-1)

степенями свободы.

Гипотеза о виде законафаспределения проверялась методом имитационного моделирования..Анализ полученных результатов позволяет сде-

х -р(х )

лать вывод, что гипотеза о Т-распределении -- -

\ в

принята для границ контроля, не превышающих двухсигмовые. Функцией мощности критерия (7) является

может быть

М(х,)=Р

1а12

-X

1 +

1а/2

2п-2

+ Р

+Х

1 +

а/2

2п-2

(8)

где X = —11 . ^.-/п, P3.P1 ~ вероятности выхода изделий за границы кон— V а1 /

троля, соответствующие смещению ц.р.р. в

Условие (7) можно использовать для анализа точности и стабильности ТО, с его помощью можно получить информацию о значимости смещения ц.р.р. Имитационным моделированием исследовалась устойчивость критерия (7), оценивалось влияние погрешности измерения на (8). Установлено, что (7) по мощности не уступает критерию для х, а по устойчивости к "засорению" генеральной совокупности и влиянию погреш-1ккчи ишерения превосходит общепринятый критерий для х. Доказано, чю наибольшая '»ффективность оценок (2) и (6) достигается при использо-

вании одинаковых (±1,0а)грашщ контроля, что позволяет значительно снизить его объем.

В третьем разделе разрабатываются информационные методы прогнозирования состояния ТП.

Рассмотрим случай, когда заготовка определяется одним параметром х, последовательно преобразуемым в параметр готовой детали У (рис.3). Исходные данные аналогичны представленным в разделе 2. Пусть Х| и Х|М - размеры контролируемого параметра после I и (I +1) операций соответственно. Технологический процесс изготовления детали (рис.3) есть марковский случайный процесс с дискретными состояниями и дискретным временем (марковская цепь), так как выполняются следующие условия:

1) множество состояний процесса дискретно;

2) переходы системы из состояния в состоят« происходят в моменты времени

3) для любого момента времени ^ вероятность каждого из состояний системы в будущем (1 > ) зависит только от ее состояния в настоящем (1 = 10 ) и не зависит от того, каким было ее поведение в прошлом (1 < 10).

|' *о. |—»| х, |—»] х, |—> ... —»| хы |—»| у [

Рис. 3.1. Представление технологического процесса: хо - исходный параметр заготовки;

XI, \2,..., хц - параметр заготовки, формируемый соответственно на 1,2,..., к-1 операции;

V - параметр готовой детали

Для определения вероятностей нахождения ТП в ] состоянии соста- . вим систему уравнений:

Р'1 = Р1Р|| +Р2Р21 + РзРз1.

' Р'2 = Р|Р|2+Р2Р22 +Р3Р32. . (9)

Р'3;--Р|Р|3+Р2Р23+РЗРЗЗ> где р-- вероятности попадания хг+1 в з зону контроля, р, - вероятности в] зону контроля.

Матрица переходных вероятностей [ру| содержит в себе информацию о преобразованиях параметра х на {[ +1) операции. Оптимально настроенной ТО соответствует эталонная матрица переходных вероятностей

Р?.

„3

Р21

_ э

Р 12

Р|3

_ э Р 23

Р22

Рз1 Р32 Р 33

Данную матрицу можно использовать в качестве эталонной меры для оценки состояния ТО.

С позиции информационной теории управления обеспечение качества продукции при непрерывном ТП КАП заключается в поддержке на постоянном заданном уровне информационных потоков, отражающих состояние TII. Одним из таких потоков является взаимная информация содержащаяся в двух системах:

1(х<ч->х/+,) = Н(х<) + Н(х<ч1)-Н(х„х<+1) (10)

где Н(хг)~ количество энтропии после ¿операции; Н(хг+1) - количеств! энтропии после (( +1) операции; Н(х,,х<+1- количество энтропии, содер жащееся в параметрах xf и xf+1.

Полную взаимную информацию I(x,> <-»xi+1), характеризующую со стояние (f + l) технологической операции можно определить с помощы р?1 или |р ¡: |. Определим, значимость расхождения межд

Р(х, ч->Х|+,) и 1ф(х, <-»Х|+1), где 1э(-) - полная взаимная информ;

ция при олтимально настроенной (£+ 1) технологической операции; !*(■) полная взаимная информация при фактическом состоянии (( +1) ТО.

Определим значимость расхождения между 1э( ) и 1''' (•)

1э(х, ох|+|)-1ф(Х| <->х|+|)

. %4.а 2п

(П

где Х4 а - а - квантиль у7 -распределения Пирсона с четырьмя степеня! свободы, п - объем выборки.

Число степенен свободы объясняется числом интервалов разбиения 1ля рассеяния параметра х. Условие (11) является критерием для оценки абильности ТО, учитывающим влияние предыдущих ТО, информацион-> связанных с ней.

Для эффективного использования предлагаемого метода был разра-)тан способ получения |ру| без увеличения объема контроля.

Предлагаемый метод позволяет достоверно оценить состояние ТП, 1Ждой отдельной операции, но для его применения необходимо произво-1Ть сложные вычисления, кроме того, он не дает информации о причине 1менения состояния ТГ1.

Существенно упростить методику анализа состояния ТГ1 можно ис-

зльзуя |ру| в качестве эталонной меры оценки стабильности ТП. С помо-

ыо |рц и (9) найдем параметры гипотетического распределения, соот-

пствующие оптимально настроенной (I + 1) ТО. Фактические параметры 1слределения определяются в процессе контроля. Установим значимость эоисходящих изменений:

г \

л I 1

Р.2+1

а^Р

1

- т1,ш2,а

- < -

2

агБ2 Р

< Р

Ч — * т1,т2,а '

£2+1 2

(12)

деР,

пП,т2,а

■ табличное значение критерия Фишера; р'2 - оценка вероят-

ости попадания параметра х во вторую зону контроля; р, - гипотетиче-кая оценка вероятности попадания х во вторую зону контроля при оптн-ально построенной + |)ТО.

/ \

Р| -Рз

V V

Р'1-Рз

1п-1,а1

(¡3)

где 1в_1а- а-квантиль Т-распределения Стыодента с (п-1) степеням

свободы; I - нормированная 'граница контроля; в и - гипотетичс ское и фактическое альтернативное выборочное среднее квадратическс ' отклонение.

С помощью условия (12) можно судить об изменении дисперсии, помощью (13) - об изменении ц.р.р. на исследуемой операции.

В условиях реального производства одним из направлений повьнш пия его эффективности является уменьшение объема контроля, за сч( снижения числа контрольных операций. Для ТП (рис.З) при наличии те ной информационной связи между операциями, контроль достаточно пр* водить после к-ой ТО. При таком значительном сокращении числа ко] трольных операций (КО) необходимо обладать информацией о наибол< вероятном месте появления разладки ТП. Эту информацию можно пол;

чить на основе анализа |ру|: ф

Чр22->тт; р12,р32->тт (*)

1!Ри-Рзз|->Ф"х; |Р21-Р2з|-»тах (**)

На ТО, обладающей свойствами (14) можно с наибольшей вероятн стыо ожидать изменения состояния ТП. Условие (*) определяет наибол тую вероятность изменения дисперсии, условие (**) - ц.р.р. контрол руемого параметра.

Применение аппарата марковских цепей позволяет расширить и с можности прогнозирования состояния ТП. Обладая информацией о мс рнцах переходных вероятностей на всех операциях формирования паг мегра У (рис.З), можно, используя данные одной контрольной операции методы, описанные в разделах 2 и 3 прогнозировать состояния ТП. Э расширяет возможности альтернативного контроля, повышает его эффе ■ тивность, дает дополнительную информацию для принятия управлшоще воздействия на процесс. '

С помощью имитационного моделирования исследовалась мощное кршериев (11), (12), (13), их устойчивость к "засорениям" генеральной с нокупности. Установлено, что мощность критериев (11), (12), (13) не уст п:ич мощности общепринятых критериев Стъюденга и Фишера, по устс

чивости информационные информационные критерии превосходят критерии Т-Стыодента и Б-Фишера.

На основании результатов моделирования на ЭВМ произведена оптимизация объема выборки для информационных методов прогнозирования состояния ТП. Установлено, что оптимальный объем выборки п = 40. Следует отметить, что точность и надежность методов прогнозирования ТП для выборок из интервала 24 < п < 49 была приблизительно одинакова.

В четвертом разделе производится анализ существующих методов статистического приемочного контроля (СПК), обосновывается использование информационной модели контроля, разрабатываются рекомендации по применению информационных планов контроля в КАП на базе ЛРЛ.

. Анализ существующих методов СПК показал их основные недостатки: отсутствие функциональной связи между объемами партии и выборки, значительный средний объем контроля, невозможность одновременно учитывать риск поставщика и требования потребителя к среднему выходному уровню дефектности. Информационный приемочный контроль основан на применении теории информации и работах группы ученых ТГУ под руководством д. .т. н. профессора Григоровича В.Г. и заключается в следующем.

Принцип контроля по альтернативному признаку предполагает разделение изделий на две группы: годные и бракованные. При стабильном ТП вероятность попадания изделия в одну из групп также стабильна. Процесс характеризуемый двумя состояниями, вероятность которых постоян: на, является биноминальным процессом, оценить который можно с помощью его выборочной энтропии:

Н(ч) = -ф1пч-(1>-ч)-1п(1-я) (15)

где £}=с1/п - отношение числа дефектов с1 в выборке к ее. объему л; q - вероятность получения бракованного изделия, 1 - ц - вероятность получения годного изделия.

. Эмпирическая энтропия является нормально распределенной случайной величиной с параметрами:

М(Н) = П(Ч) = -Ч1пЧ-а-я)-1п(1-Ч), .(16)

о2(Н)=^-[Ч-1п2я+(1-Ч)-1п2(1-Ч)-Н2(Ч)! п

Пусть Н 0 (с) 0 ) — энтропия процесса, соответствующая допустимому

уровню дефектности . Вероятность того, что Й(я) не превысит Н0 оп-. ределяется формулой:

н-н(ч)

Р(Н <Н0 ) = -

1

Iе

2-а (Н)

ан.

(17)

Выражение (17) является математической моделью информационного приемочного контроля.

Оперативная характеристика информационного плана контроля рассчитывается по формуле:

н-н(ч)

1

Ь(Н) = Ь(Ч;п;с) = -Объем выборки вычисляется по формуле (19):

- 2°2(Н) ёН. . -(18)

п =

Н(Чо) Н(ч,)

Н(Ч1)-Н(Чо)

(19)

где 1Ьо /(ц_р) - квантиль распределения Гаусса; а - риск поставщика; р-риск потребителя; - среднее значение допустимого уровня дефектно сти; q1- среднее значение браковочного уровня дефектное!*!.

Для вычисления приемочного числа С используется формула:

= Н(ч0) + 1,_а о

■Н(Чо)

(20)

п п V п) \ п / Для расчета параметров планов ИПК разработаны программы щ

ЭВМ.

Для обоснования применения ИПК в реальном производстве проводился сравнительный анализ планов ИПК и планов СПК на основе ГОСТ 18242-72 и ГОСТ Р50779.52-95. Анализ показал преимущества ИПК: меньший средний оГи.ем контроля, обоснование объема выборки, совмещение интересов поставщика и потребителя. Это позволяет рекомендовать ИПК для применения в реальности производстве.

С помощью пакета разработанных программ для ЭВМ, представленных в приложении к диссертации, разработаны планы ИПК для производства изделия 7-Н-6. Это позволило сократить число планов контроля заснет уменьшения количества уровней дефектности, снизить трудоемкость СПК и его себестоимость.

Основные выводы

В диссертационной работе решена научная задача, заключающаяся в разработке методов анализа состояния ТП, повышающих информативность контроля по альтернативному признаку, обеспечивающих повышение эффективности КАП, снижение трудоемкости системы обеспечения качества продукции.

В результате теоретического и экспериментального исследования установлено:

1. Основной недостаток системы обеспечения качества продукции в КАП на базе АРЛ - запаздывающий характер управления ТП, вследствие низкой информативности альтернативного контроля.

2. Решение задачи повышения информативности контроля по альтернативному признаку возможно на основе синтеза методов теории информации, математической статистики, теории случайных процессов.

3. Предложены оценки состояния ТП - альтернативная выборочная дисперсия и альтернативное выборочное среднее, рассчитываемые по результатам контроля предельными калибрами. Оценки учитывают возможность одновременного изменения дисперсии и математического ожидания контролируемого параметра. ,

4. Построены, критерии значимости изменения дисперсии и центра рассеяния размеров контролируемого параметра. Критерии по мощности не уступают общепринятым 82 их, по устойчивости к "засорениям" гене-

ральной совокупности и влиянию погрешностей измерения превосходят их.

5. Разработаны методы прогнозирования состояния ТП на базе синтеза аппаратов теории информации, теории случайных процессов, математической статистики.

6. Получены критерии значимости изменения состояния ТП, рассчитываемые по результатам контроля предельными калибрами. Мощность критериев не уступает общепринятым критериям Стьюдента и Фишера.

7. Обосновано применение информационных планов приемочного контроля в реальном производстве. Разработаны планы ИПК для производства изделия 7-Н-6.

8. Предложенные методы и методики управления качеством на основе контроля по альтернативному принципу оценки качества изделий обладают информативностью контроля по количественному признаку, поэтому разработанный математический аппарат может рассматриваться в качестве базы для создания системы управления качеством продукции в массовом автоматизированном производстве.

9. Промышленная аппробация предложенных методов анализа и прогнозирования состояния ТП и информационных планов контроля, реализованная в рамках госбюджетных НИР №№ 10-95, 30-91 подтвердила теоретические выводы работы.

Основное содержание диссертации ¡пложено в следующих работах:

1. Григорович В.Г., Юдин C.ß., Бахцо A.JI. Метод прогнозирования состояния технологических процессов на базе теории информации // Журн. "Кузнечно-штамповочное производство". 1997. № 10. С. 47 - 51.

2. Бахно А.Л., Юдин C.B., Григорович В-Г- Информационный метод анализа точности и стабильности технологической операции // Известия ТулГУ. Серия "Машиностроение" 1997. Цьщ. 1. С. 168-175

3. Маликов A.A., Бахно A.J1. Исследование технологических возможностей повышения надежности аппаратов высокого давления для синтеза высококачественных монокристаллических алмазов // Прогрессивные методы проектирования технологических процессов, станков и инструментов: Тез. докл. междунар. науч.-техн. конф. Тула, 1997. С. 131.

4. Бахно A.JI. Повышение информативности предельного контроля // Известия ТулГУ. Серия "Машиностроение" 1998. Вып. 3. С, 56-61.

||«ш>1.1»о s ii.4jm. i Ht. Ф «(Of.li 0>4J iii 6UX&4 1/16. sjjijh |щ|и|рзфч,а» ,\i 2

Оф*.ЧшаЯ lu"MII.. Î V.l. HCl. .1 /,/ . Vu. kp.-«lП. ^ / . Уч. И»д. Л. ' '

lup-i* ihi. i.iuui и ,

I* HvKHti t«u\ U[K ituniii.iit >i(Htti[iuiu-l. .10061)0. I. Тула, пр. Ленина, 92.

IV |.lk llllill.....- II 1 t.l I i ll.ll.llll II l II I p ............ lOty.UptlBl-IUlUlU y НИ ВерСИ 111 * .

ММЧЙИ!. I . 1 > I.I. \ I Ь • I l.lll.l. 14

Введение.

1. Управление качеством в комплексном автоматизированном производстве (состояние, проблемы, перспективы).

1.1. Комплексное автоматизированное производство на базе АРЛ как объект исследования.

1.2. Статистический контроль качества.

1.3. Применение теории информации в задачах управления качеством КАП.

1.4. Цель и задачи работы.

2. Информационный метод анализа точности и стабильности технологической операции.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Оценка дисперсии размеров контролируемого параметра.

2.3. Исследование надежности метода.

2.3.1. Критерий значимости изменения дисперсии.

2.3.2. Мощность критерия значимости изменения дисперсии.

2.3.3. Устойчивость критерия значимости изменения дисперсии.

2.3.4. Влияние погрешности измерения на мощность критерия значимости изменения дисперсии.

2.4. Оценка центра рассеяния размеров.

2.5. Исследование надежности метода.

2.5.1. Критерий значимости изменения центра рассеяния размеров

2.5.2. Мощность критерия изменения центра рассеяния размеров

2.5.3. Устойчивость критерия изменения центра рассеяния размеров

2.5.4. Влияние погрешности измерения на мощность критерия изменения центра рассеяния размеров.

2.6. Выводы.

3. Информационные методы прогнозирования состояния технологического процесса.

3.1. Постановка задачи.

3.2. Теоретические предпосылки методов прогнозирования состояния ТП.

3.3. Надежность методов анализа состояния ТП.

3.3.1. Мощность критериев значимости изменения состояния ТП.

3.3.2. Устойчивость критериев.

3.4. Исследование влияния объема выборки на точность и надежность информационных методов.

3.6. Выводы.

4. Обоснование применения информационных методов контроля качества продукции в массовом производстве.

4.1. Постановка задачи.

4.2 Анализ существующих методов и стандартов статистического приемочного контроля качества продукции

4.3. Информационный метод приёмочного контроля.

4.3. Сравнительный анализ планов статистического контроля и информационных планов контроля.

4.5. Практическое применение планов ИПК.

4.6. Выводы.

В диссертационной работе решается научная задача повышения эффективности комплексного автоматизированного производства (КАП) за счет снижения трудоемкости и себестоимости системы обеспечения качества продукции на основе информационных методов контроля и прогнозирования состояния технологического процесса, реализуемых в КАП на базе автоматических роторных линий.

Анализ системы обеспечения качества продукции в КАП показал основной ее недостаток - несоответствие производительности оборудования и оперативности регулирования технологического процесса (ТП). Лежащий в основе регулирования альтернативный принцип контроля, несмотря на свою экономичность и оперативность, оказывается малоэффективным для управления ТП с целью предупреждения появления брака. В результате увеличивается трудоемкость контроля и снижается эффективность производства. Диссертационная работа направлена на решение задачи повышения информативности контроля по альтернативному признаку за счет разработки новых методов Анализа результатов контроля и внедрения на их основе новой методики регулирования ТП и приемочного контроля, которые позволили бы осуществлять оперативное управление ТП в КАП.

Актуальность темы связана с сокращением затрат на производство, необходимостью повышения эффективности КАП в условиях рыночной экономики.

Работа выполнялась в соответствии с научно-технической программой "Конверсия и высокие технологии" Государственного комитета Российской Федерации по высшему образованию.

Диссертация является результатом исследований, выполненных в рамках госбюджетных научно-исследовательских работ (темы №№ 10-95, 30-91) при непосредственном участии автора.

• Проведенный в первом разделе обзор методов контроля качества и регулирования ТП на базе математического аппарата теории вероятностей и математической статистики привел к выводу, что они не решают задачи оперативного управления ТП. Решение данной задачи возможно, если при разработке методов контроля и методик регулирования использовать синтез классических методов и аппарата теории информации.

Во втором разделе разрабатываются информационные методы анализа точности и стабильности технологической операции (ТО). Предлагаются оценки дисперсии и центра рассеяния размеров - альтернативная выборочная дисперсия и альтернативное выборочное среднее соответственно. Строятся критерии значимости изменения дисперсии и центра рассеяния размеров, которые служат условиями для оценки точности и стабильности ТО.

В третьем разделе разрабатываются информационные методы прогнозирования состояния технологического процесса. Предлагаются оценки состояния ТП, учитывающие влияние всех операций ТП, информационно связанных между собой. Рассматриваемые методы позволяют прогнозировать состояние ТП по данным альтернативного контроля, расширяют возможности по предсказанию места наиболее вероятной разладки технологического процесса.

В четвертом разделе обосновывается применение информационных планов приемочного контроля, учитывающих одновременно риск поставщика и требования потребителя к среднему выходному уровню дефектности.

Рассматривается реализация предлагаемых планов контроля в производстве изделия 7-Н-6. Внедрение разработанной методики анализа состояния ТП и планов контроля на предприятии п/я Р-66-87 позволило снизить трудоемкость контроля за счет уменьшения условного брака и уменьшения объема контроля.

4.6. Выводы

В результате проведённого сравнительного анализа стандартов СПК по альтернативному признаку доказано преимущество информационной модели контроля над стандартными. Данная модель позволяет одновременно учитывать риск изготовителя и требования потребителя к среднему выходному уровню дефектности. Главным достоинством информационной модели контроля является наличие функциональной связи между объёмами партии и выборки, которая отсутствует в стандартных моделях. Информационные планы имеют меньший средний объём контроля по сравнению с планами СПК рекомендованными ГОСТ 18242 - 72 и ГОСТ Р 50779.52 - 95. Использование ИПК в автоматизированном массовом производстве позволяет снизить риск возврата годных партий, трудоёмкость контроля и другие издержки производства.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена научная задача, заключающаяся в разработке информационных методов анализа качества продукции КАП, способствующих повышению эффективности комплексного автоматизированного производства на базе автоматических роторных линий, снижению трудоемкости и себестоимости обеспечения качества продукции в массовом производстве.

В результате теоретического и экспериментального исследования установлено:

1. Основной недостаток системы обеспечения качества в комплексно-автоматизированном производстве - запаздывающий характер системы управления технологическим процессом. Низкая информативность контроля по альтернативному признаку, реализуемого в КАП на базе АРЛ, является причиной высокой трудоемкости и себестоимости контроля, снижает эффективность комплексного автоматизированного производства.

Решение задачи повышения информативности контроля по альтернативному признаку возможно на основе синтеза методов теории информации, математической статистики, теории случайных процессов.

2. В качестве оценки дисперсии размеров контролируемого параметра предложена альтернативная выборочная дисперсия, рассчитываемая по результатам контроля по альтернативному признаку. Установлено, что распределение альтернативной выборочной дисперсии связано с распределением %2.

Оценка учитывает возможность одновременного изменения выборочной дисперсии и математического ожидания размеров контролируемого параметра.

3. Построен критерий значимости изменения дисперсии размеров контролируемого параметра. Критерий устойчив к "засорениям" генеральной совокупности, по мощности не уступает общепринятому %2 - критерию для 82.

4. В качестве оценки центра рассеяния размеров предложено альтернативное выборочное среднее, рассчитываемое по результатам предельного контроля. Установлено, что распределение оценки связано с распределением Стьюдента. Оценка учитывает возможность одновременного изменения дисперсии и центра рассеяния размеров.

5. Построен критерий значимости изменения центра рассеяния размеров относительно середины поля допуска. Критерий устойчив к "засорениям" генеральной совокупности. Мощность критерия не уступает мощности общепринятого критерия Стьюдента для среднеарифметического значения.

6. На базе синтеза элементов теории информации, теории случайных процессов, математической статистики разработаны методы прогнозирования состояния ТП. В основе методов лежат свойства матрицы переходных вероятностей.

7. Получены критерии значимости изменения состояния ТП, рассчитываемые по результатам предельного контроля. Мощность критериев не уступает общепринятым критериям Т-Стьюдента и Б-Фишера.

8. Предложен алгоритм формирования информационных планов контроля, позволяющий учитывать риск изготовителя и требования потребителя к среднему выходному уровню дефектности. Установлена функциональная связь между объемом выборки и партии. Использование двухсигмовых границ контроля позволяет резко сократить объем выборки при той же достоверности контроля.

9. Промышленная аппробация предложенных методов анализа и оценки состояния ТП и информационных планов контроля, реализованная в рамках научно-исследовательских работ № 10-95, 30-91 подтвердила теоретические выводы работы.

10. Предложенные методы и методики контроля качества на основе контроля по альтернативному признаку обладает информативностью контроля по количественному признаку, поэтому разработанный математический аппарат может рассматриваться в качестве базы для создания системы управления качеством продукции в массовом автоматизированном производстве.

1. Бахно А.Л. Повышение информативности предельного контроля // Известия ТулГУ. Серия "Машиностроение" 1998. Вып. 3. С. 56-61.

2. Бахно А.Л., Юдин С.В., Григорович В.Г. Информационный метод анализ точности и стабильности технологической операции // Известия ТулГУ. Серия "Машиностроение" 1997. Вып. 1. С. 168 175.

3. Башарин Г. П. О статистической оценке энтропии последовательности независимых случайных величин // Теория вероятностей и её применения. 1959. - т. 4. № 3. С. 361 - 364.

4. Беляев Ю. К. Вероятностные методы выборочного контроля. М.: Наука, 1975.408 с.

5. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука. 1983. - 416 с.

6. Бородачёв Н. А. Анализ качества и точности производства. М.: Машгиз, 1946. 251 с.

7. Браунли К. Статистическая теория и методология в науке и технике/ Пер. с англ. М.: Наука. 1977. - 407 с.

8. Бриллюэн Л. Наука и теория информации. М.: Физматгиз, 1960. - 392 с.

9. Ваганов A.M., Косенко Г.Г. Общий подход к мерам радиолокационной информации Котельникова, Шеннона и Кульбака // Радиотехника и электроника. 1972. - Т. 17. № 7. - С. 1524 - 1526.

10. Вальд А. Последовательный анализ. / Пер. с англ. М.: Физматгиз, 1960.

11. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. М.: Наука. 1991.

12. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969. 576 с.

13. Виннер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине / Пер. С англ. М.: Наука, 1983. 340 с.

14. Гербуз В. И. Обеспечение требуемого уровня начальной парамет= рической надёжности изделий // Надёжность и контроль качества. 1994. -№5.-с. 47- 53.

15. Гербуз В. И., Рабен П. И. К вопросу введения дополнений в ГОСТ 18242 72 // Надёжность и контроль качества. - 1989. - № 10. - с. 47 - 53.

16. Гербуз В. И., Шестакова Н. И. Статистический приёмочный контроль качества изделий в условиях системы бездефектного труда // Стандарты и качество. -1967.-№ 4. с. 32 - 46.

17. Глыбин Ю.А. Разработка и внедрение методов управления качеством продукции в производстве боеприпасов стрелкового оружия-Дис. канд. Техн. наук. Тула: ТПИ, 1983. - 187 с.

18. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука. 1988.-448 с.

19. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. М.: Наука, 1965. - 524 с.

20. Горелов А. С. Интенсификация процессов формирования качества деталей, изготавливаемых на роторных линиях штамповочного производства. Дис. канд.техн.наук. Тула: ТулПИ, 1986. 227 с.

21. Городницкий С.Р. Аппроксимация законов распределений случайных величин методом минимума меры Кульбака Лейблера // Надежность и контроль качества. - 1993 - № 9. - С. 3 - 6.

22. ГОСТ 15895 77 Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения. Взамен ГОСТ 15895- 70, ГОСТ 16649 - 71, кроме приложения. Изд. 2-е. Изд. стандартов, введён с 23.12.77.

23. ГОСТ 18242 72 (СТ СЭВ 548 - 77, СТ СЭВ 1673 - 79). Статистический приёмочный контроль по альтернативному признаку. Планы контроля. Изд. 2-е. Изд. стандартов, 1982., введён с 01.01.1974.

24. ГОСТ Р 50779.30 95 Статистические методы. Приёмочный контроль качества. Общие требования. Изд. стандартов, введён с 01.07

25. ГОСТ Р 50779.52 95 Приёмочный контроль качества по альтернативному признаку. Изд. стандартов, 1995, введён с 01.07.1996.

26. ГОСТ Р ИСО 9001-9003 96 Системы качества. Модель для обеспечения качества при проектировании и разработке, при производстве и монтаже, при окончательном контроле и испытании. Изд. стандартов, вве-дёны с 01.01.1997.

27. Григорович В. Г. Информационное сопровождение технологических процессов автоматизированных производств. Дис. докт. техн. наук. Тула: ТулПи, 1992.312 с.

28. Григорович В. Г., Юдин С. В. Информационное моделирование технологических процессов. М.: Машиностроение, 1992. 139 с.

29. Григорович В.Г;, Юдин C.B., Бахно АЛ. Метод прогнозирования состояния технологических процессов на базе теории информации// Журн. "Кузнечно-штамповочное производство". 1997. № 10. С. 47 51.

30. Григорович В.Г., Глыбин Ю.А., Сидоров В.М., Юдин C.B., Горелов A.C. Информационное моделирование технологических процессов комплексно-автоматизированных производств //Журн. М-ва СССР. 1983. Сер. XIII - Вып. 4(47). - С. 20-28.

31. Григорович В.Г., Горелов A.C., Минаева Л.И. Информационный метод расчета допусков для технологических процессов комплексных автоматизированных производств // Журн. М-ва СССР. 1985. Сер. XIII - Вып. 4(45). - с. 29 - 32.

32. Григорович ВХ, Сидоров В.М., Горелов A.C., Юдин C.B. Информационная модель технологического процесса изготовления патрона // Журн. М-ва СССР. 1984.-Сер. XIII-Вып. 4(51).-С. 17-24.

33. Григорович В. Г., Юдин С. В. Информационное обеспечение техно логических процессов. М.: Машиностроение, 1992. 144 с.

34. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики. М.: Наука, 1966. - 664 с.

35. Добрушин Р.Л. Общая формулировка основной теоремы Шеннона теории информации // Успехи матем. наук. 1959. T.XY. Вып. 6. -С. 3-104.

36. Егоров А.С. Анализ и пути сокращения условного брака в массовом производстве. Дис. . канд. техн. наук. - Тула. ТПИ. 1972. -189 с.

37. Закс Л. Статистическое оценивание / Пер. с нем. М.: Статистика. 1976.-598 с.

38. Зубков A.M. Предельные распределения статистической оценки энтропии // Теория вероятностей и ее применения. 1973. - T.XYIII. Вып. 3. -с. 643 - 650.

39. Игнатов В.А. Теория информации и передача сигналов. М.: Сов. радио. 1979.-280 с.

40. Измерения в промышленности. Справочное изд. в 3-х кн. Кн. 1. Теоретические основы. Пер. С нем. / Под ред. Профоса П. М.: Металлургия. 1990.-492 с.

41. Илларионов О.И. Обнаружение разладки технологического процесса с помощью х карт по нескольким выборкам II Надежность и контроль качества. - 1992. - № 12. - С. 21-28.

42. Илларионов О.И. Расчет рабочих характеристик двойных х, S контрольных карт при фиксированной вероятности годных изделий // Надежность и контроль качества. 1994. - № 4 - С. 19-27.

43. Кавалеров Г.И., Мандельштам С.М. Введение в информационную теорию измерений. М.: Энергия, 1974. - 376 с.

44. Кендалл М., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973.

45. Клейман Е.А. Статистические методы регулирования и контроля качества. М.: Изд-во стандартов. 1966. - 213 с.

46. Клусов И.А. Проектирование роторных машин и линий. М.: Машиностроение. 1990. - 320 с.

47. Клусов И.А. Проектирование роторных машин и линий. М.: Машиностроение. 1990. - 320 с.

48. Клусов И.А. и др. Роторные системы технологических машин. -Тула: ТПИ, 1971.-Ч. 1.-241 с.

49. Клусов И.А. и др. Роторные системы технологических машин. -Тула:ТПИ. 1971.-Ч. И.-179с.

50. Коган И.М. Прикладная теория информации. М.: Радио и связь. 1981.216 с.

51. Колмогоров АН. К логическим основам теории информации и теории вероятностей // Проблемы передачи информации. 1969. Т. 5. № 5. С. 3 7.

52. Колмогоров А.Н. Комбинаторные основания теории информации и исчисления вероятностей //Успехи матем. наук. 1983. Т. 38. Вып. 4. С. 27 36.

53. Колмогоров А.Н. Несмещенные оценки / Изв. АН ССС. Сер. Мат., 1950. Т. 14. № 4. С. 303 - 326.

54. Колмогоров А.Н. Три подхода к определению понятия "количество информации" // Проблемы передачи информации. 1965. Т. 1. № 10. -С.3-11.

55. Контроль качества с помощью персональных компьютеров / Т. Макино, М. Охаси, X. Докэ, К. Макино: Пер. С япон. М.: Машиностроение. 1991.-224 с.

56. Кораблина H.A. Разработка информационных методов анализа точности и стабильности технологических процессов производства БСО. -Дис. канд. техн. наук. Тула: ТПИ. 1988. - 212 с. № 55.

57. Коуден Д. Статистические методы контроля качества. М.: Физ-матгиз. 1961. - 624 с.

58. Коченов М.И., Правоторова Е.А., Сергеев В.И. Вероятностное моделирование в задачах точности. М.: Наука. 1973. - 152 с.

59. Кочубиевский И.Д. Принцип порога различимости в определении количества информации и построении математических моделей технических и биологических объектов // Вопросы технической кибернетики. Владивосток: ДВФ СО АН СССР. 1966. С. 17 - 31.

60. Кошкин J1.H. Комплексная автоматизация на базе роторных линий. -М.: Машиностроение. 1972. 352 с.

61. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.648 с.

62. Кульбак С. Теория информации и статистика / Пер. с англ. М.: Наука, 1967.-408 с.

63. Кутай А.К. Справочник по производственному контролю в машиностроении. М.: Машиностроение. 1974. - 407 с.

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

65. Лапидус В.А. Контроль качества продукции на основе принципа распределения приоритета // Надежность и контроль качества. 1984. - № 6. -С. 17-23.

66. Линдли Л.В. О мере информации, даваемой экспериментом: Сб. Математика. 1959. Т. 3. № 3. С. 87 - 104.

67. Лумельский Я.П. Статистическая оценка результатов контроля качества. М.: Стандарты. 1979. - 200 с.

68. Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессии / Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика. 1982. Вып. 1. - 317 с.

69. Мюллер П., Нойман П., Шторм Р. Таблицы по математической статистике / Пер. с нем. М.: Финансы и статистика. 1982. - 272 с.

70. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Л.: Энергоатомиздат. 1991. - 304 с.

71. Ноулер Л.А. и др. Статистические методы контроля качества продукции / Пер. с анг. М.: Изд-во стандартов, 1984. - 104 с. № 70.

72. Общемашиностроительные нормативы времени на обслуживание станочных автоматических линий. М.: Экономика, 1988. - 61 с.

73. Петров Б.Н., Петров В.В., Уланов Г.М. и др. Начала информационной теории управления // Техническая кибернетика. 1970. - № 3. -С. 10-14.

74. Петухов В.И. Методы оптимизации измерительной информации. -Рязань. 1972.-207 с.

75. Пинскер М.С. Информация и информационная устойчивость случайных величин и процессов. М.: Изд-во АН СССР. 1969. - 203 с.

76. Поллард Дж. Справочник по вычислительным методам статистики / Пер. с англ. М.: Финансы и статистика. 1982. - 344 с.

77. Программирование микроЭВМ на языке Бейсик: Справочник / Е.С. Башмакова, И.М. Витенберг, А.Б. Либеров, А.Л. Пашков: Под ред. И.М. Витенберга. М.: Радио и связь. 1991. - 240 с.

78. Райбман Н.С., Чадеев В.М. Адаптивные модели в системах управления. М.: Сов. радио. 1966. - 159 с.

79. Рекомендации: Применение статистических методов регулирования технологических процессов: Р 50-601-19-91. М.: ВНИИС. 1992. -49 с.

80. Розенблат-Рот М. Энтропия стохастических процессов // ДАН СССР. 1957.-|Т. 112. №1.-С. 16-19.

81. Розно М.И. Статистический контроль партий продукции по альтернативному) признаку при измененном допуске (метод АКУД) // Надежность и контроль качества. 1992. - № 2. - С. 41 - 52.

82. Рубичев H.A., Фрумкин В.Д. Достоверность допускового контроля качества. M.f Изд-во стандартов. 1990. - 172 с.

83. Сакагучи М. Заметки по статистическим приложениям теории информации: Сб| Математика. 1959. Т. 3. № 3. С. 105 - 115.

84. Саката Сиро. Практическое руководство по управлению качеством /Пер. сяп. -М.: Машиностроение. 1980.-215 с.

85. Сафарянц А.Р. Теоретическое и экспериментальное исследование точности и стабильности контроля деталей в контрольных роторных машинах автоматических роторных линий. Дис. канд. техн. наук. - Тула: ТПИ. 1965.- 198 с. I

86. Сираждинов С. X., Эйдельнант М. И. К вопросу об оценках качества продукции по результатам выборочного контроля. Труды Ин - та математики УзССР, Ташкент, 22, 1961. С. 135 - 145.

87. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания: (Статистическая обработка неоднородных совокупностей). М,: Статистика. 1980.-208 с. :

88. Солодов A.B. Теория информации и ее применение к задачам автоматического управления и контроля. М.: Наука, 1967. - 432 с.

89. Солонин И.С. Математическая статистика в технологии машиностроения. М.: Машиностроение. 1972. - 215 с.

90. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т. 1: Пр. с англ. / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана. М.: Финансы и статистика. 1989. - 510 с.

91. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т. 2.: Пер. с англ. / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана. М.: Финансы и статистика. 1990. - 526 с.

92. Справочник по специальным функциям с формулами, графиками и математическими таблицами / Под ред. М. Абрамовича и И. Стиган / Пер. с англ. М.: Наука. 1979. - 830 с.

93. Стратонович Р.Л. Теория информации. -М.: Сов. радио. 1975. 423 с.

94. Устойчивые статистические методы оценки данных: Сб. статей / Под ред. Р.Л. Лонера, Г.Н. Уилкинсона / Пер. с англ. М.: Машиностроение. 1984.-232 с.

95. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. В 2-х т. Т. 1.: Пер. с англ. М.: Мир, 1984. - 528 с.

96. Фигурнов В.Э. IBM РС для пользователя. Санкт-Петербург: АО "Коруна". НПО "Информатика и компьютеры". 1994. - 352 с.

97. Хальд Р. Математическая статистика с техническими приложениями / Пер. с англ. М.: ИЛ, 1956. - 664 с.

98. Хартли Р. Передача информации // Теория информации и ее приложения. 1959.-С. 32-41.

99. Хастингс Н., Пикок Дж. Справочник по статистическим распределениям/ Пер. М англ. М.: Статистика, 1980. - 95 с.

100. Хинчин А.Я. Об основных теоремах теории информации //Успехи матем. наук. 1956. Т. XI. Вып. 1(67). С. 17 - 75.

101. Хофман Д. Измерительно-вычислительные системы обеспечения качества. Пер. С нем. М.: Энергоатомиздат, 1991. - 272 с.

102. Хьюбер Дж.П. Робастность в статистике / Пер. с англ. М.: Мир, 1984.-304 с.

103. Хэнсен Б.Л. Контроль качества. Теория и применение. М.: Прогресс, 1968.-518 с.

104. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ. 1963.-830 с.

105. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука/Пер. с англ. -М.: Мир, 1978.-418 с.

106. Шеридан Т.Б., Феррелл У.Р. Системы человек машина / Пер. с англ. - М.: Машиностроение. 1980. - 400 с.

107. Шилейко А.В., Кочнев В.Ф., Химушин Ф.Ф. Введение в информационную теорию систем / Под ред. А.В. Шилейко. М.: Радио и связь. 1985. -280 с.

108. Шиндовский Э., Шюрц О. Статистические методы контроля производства / Пер. с нем. М.: Изд-во стандартов. 1969. 544 с.

109. Шиндовский Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством. Контрольные карты и планы контроля / Пер. с немец. М.: Мир, 1976.-597 с.

110. Шинкаренко JI.M. Некоторые аспекты построения систем обеспечения качества // Надежность и контроль качества. 1992. - № 2. - С. 18 - 27.

111. Юдин С. В. Информационные методы управления качеством продукции при производстве БСО (на примере изделия 7Н6). Дис. канд. техн. наук. Тула: ТПИ, 1984. 174 с.

112. Козлова Н.О. Информационный метод контроля качества продукции КАП. Дис.канд. техн. наук. - Тула: ТГУ. 1995. - 165 с.

113. Burr I. W. Fundamental Principles of Sequential Analysis, Industrial Quality Control, p. 48-51 (May 1953).

114. Dodg H. F. A sampling Inspection Plan for Continuous Production. Annals of Mathematical Statistics, 14, p. 264 279, 1943.

115. Dodg H. F. Chain sampling Inspection Plan, Industrial Quality Control, p. 10-13 (January 1958).

116. Dodg H. F., Roming H. G. Sampling Inspektion Tables Single and Double Sampling, 2. AufL, New York, John Wiley and Sons; London, Chapmen and Hall, 1959.

117. Hamaker H. C. Die Abnahmeprufung von Partien mittels Stichproben, Philips Technische Rundchau, 11, H. 6, S.186 193.

118. Jaehn A. H. Improving 2c efficiency with zone Control Carts // AS2C Quality Congress Transacti6ns/ Minneapolis? 1987/ p. 558 563.

119. Military Standard (MIL STD - 105D) - Sampling procedures and tables for inspection by attributes, Washington, US Government Printing Office, 1963.153

120. Nelson L. I. A simplified Sequential Procedure for Process Adjustment // Industrial Quality Control. 1963. n. 7. p. 15 -18.

121. Schaafsma A. H. Willemze F. G. Moderne Qualitätskontrolle, Eindhoven, Philips Technische Bibliothek, 1955.

122. Shannon C. E. A mathematical Theory of Communication. Pt. 1, 2 //Bell Syst. Sechn. J., 1948. V. 27. N. 3, p. 379 423; n. 4. p. 623 - 656.

123. Statistical Research Group (Columbia University), Sequential Analysis of Statistical Data, 1945 and 1953.

124. TGL 14450 Attributprufimg mittels Stichproben.

125. Wald A., Wolfowitz J. Sampling Inspection Plan for Continuous Production with Insure a Prescribed Limit on the Outgoing Quality, Annals of Mathematical Statistics., 16, p. 30 -49, 1945.