автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Повышение эффективности статистического управления технологическими процессами путем совершенствования метода использования контрольных карт Шухарта

На правах рукописи

Дюпин Иван Викторович

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СТАТИСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ ПУТЕМ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ МЕТОДА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ КАРТ

ШУХАРТА

Специальность 05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рыбинск - 2007

003070739

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Рыбинской государственной авиационной технологической академии имени П А Соловьева

Научный руководитель

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Непомилуев Валерий Васильевич доктор химических наук, профессор Яблонский Олег Павлович

кандидат технических наук Соколов Михаил Авангардович

Ведущая организация

ОАО «Сатурн - Газовые турбины» г Рыбинск

Защита состоится 31 мая 2007 г. в [аСчасов на заседании диссертационного совета ДМ 212210 02 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Рыбинской государственной авиационной технологической академии имени П А Соловьева по адресу 152934, г Рыбинск, Ярославская область, ул Пушкина, 53, ауд Г-237

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Рыбинской государственной авиационной технологической академии имени П А Соловьева

Автореферат разослан о^иил^- 2007 г

Ученый секретарь

диссертационного совета

НадеждинИ В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Известно, что в условиях современного производства актуальны задачи гарантированного обеспечения качества и достижения максимальной идентичности изделий Одним из наиболее эффективных путей решения отмеченных задач является применение статистических методов управления процессами

Теоретические основы статистического контроля и управления качеством были разработаны в конце 30-х годов в США Уолтером Шухартом. Статистические методы могут рассматриваться как комплекс взаимосвязанных и взаимозависимых способов решения задач статистического анализа, контроля, регулирования и оценки качества продукции Центральным элементом методов статистического управления качеством являются контрольные карты Они могут быть использованы в любом производстве, независимо от вида выпускаемой продукции (машиностроение, радиоэлектроника, пищевая и легкая промышленность и т д), в сфере обслуживания и административной сфере

Теоретически, данный инструмент обеспечения качества предназначен для использования в технологических процессах, параметры которых подчиняются нормальному закону распределения. Однако подобных процессов существует не так много. В большинстве реальных процессов присутствует доминирующий системный фактор, оказывающий существенное влияние на характер распределения случайной величины Например, для технологических процессов обработки заготовок на металлорежущих станках нормальное распределение характерно, как правило, для 8 - 9 и более грубых квалитетов точности. Таким образом, чаще всего формально контрольные карты Шухарта (ККШ) могут быть использованы только там, где они не слишком нужны Попытки обосновать использование ККШ для негауссовых процессов делались еще самим У Шухартом, однако согласно действующего стандарта на ККШ ГОСТ Р 50779 42-99 необходимо нормальное распределение в регулируемом процессе

С другой стороны, современное производство имеет устойчивую тенденцию к уменьшению серийности, в связи с этим период отладки параметров карты должен быть сведен к минимуму. Однако, по существующему стандарту ГОСТ Р 50779 42-99 значения параметров контрольной карты выбираются по таблицам, ни в коей мере не отражающим особенности отдельных характеристик процесса, что затрудняет процесс статистического регулирования, особенно на первоначальном этапе использования ККШ

Дополнительным сдерживающим фактором для использования ККШ является неопределенность в отношении достигаемых результатов, то есть до практического использования ККШ неизвестно, насколько часто придется производить подналадку процесса, как изменится закон и характер распределения регулируемых параметров качества и др

Все это требует некоторого усовершенствования действующего метода использования ККШ

Современными прикладными науками накоплен большой теоретический и экспериментальный материал относительно характерных особенностей практически всех используемых в настоящее время технологических процессов Эти знания могут стать основой для совершенствования существующего метода использования ККШ

В связи с этим основные направления данного исследования можно сформулировать следующим образом-

а) обоснование возможности использования ККШ, рассчитанных на основании метода, регламентированного ГОСТ Р 50779.42-99 (ISO 8258-91), для управления негауссовыми процессами,

б) разработка методик определения основных параметров карты с учетом конкретных характеристик процесса,

в) разработка методик оценки результатов использования ККШ.

Цель диссертационной работы. Повышение эффективности и снижение трудоемкости статистического управления процессами с помощью ККШ путем разработки метода назначения и оптимизации параметров карты с учетом особенностей процесса

Для достижения указанной цели в диссертационной работе необходимо последовательно решить следующие задачи.

- разработать методику, алгоритм и программное обеспечение для компьютерного моделирования и исследования управления с помощью ККШ различными процессами (в том числе и негауссовыми),

- исследовать возможность применения ККШ, рассчитанных на основании ГОСТ Р 50779 42-99 (ISO 8258-91), для управления негауссовыми процессами,

- разработать метод назначения и оптимизации параметров ККШ, включающий методики

а) определения основных параметров ККШ с учетом конкретных характеристик процесса,

б) оценки результатов использования ККШ (параметров распределения результатов процесса, индекса возможностей процесса, частоты подналадок, вероятности появления брака),

в) оценки экономической эффективности практического использования разработанного метода

- апробировать разработки в производственных условиях

Предмет исследования - статистическое регулирование процессов

Объект исследования - действующий метод использования контрольных

карт Шухарта.

Методы исследований Для обработки первичной информации использовались общенаучные приемы анализа и синтеза Для решения поставленных в работе задач был использован метод имитационного моделирования применительно к управлению процессом с помощью ККШ, основные положения теории вероятности и математической статистики Исследования проводились с использованием разработанного автором инструмента для анализа процесса управления посредством ККШ (программный комплекс CAE - система «Control chart»)

Достоверность научных результатов исследования подтверждается репрезентативностью исходных материалов, сходимостью теоретических и экспериментальных данных, выбором адекватных моделей и методов, применением апробированных методик научного познания

На защиту выносятся•

- метод назначения и оптимизации параметров ККШ,

- методика, алгоритм и программное обеспечение (программный комплекс CAE - система «Control chart») для исследования процесса управления с помощью ККШ;

- результаты исследования возможности применения ККШ, рассчитанных на основании ГОСТ Р 50779 42-99 (ISO 8258-91), для управления негауссовыми процессами

Научная новизна работы

Разработан метод назначения и оптимизации параметров ККШ, включающий

- методику обоснованного назначения параметров контрольной карты (объем выборки (п), периодичность ее взятия (t)) и оценки результатов ее использования (параметров распределения результатов процесса, индекса возможностей процесса, частоты подналадок, вероятности появления брака),

- методику оценки экономической эффективности практического использования разработанного метода;

- инструмент для анализа процесса управления с помощью ККШ (программный комплекс CAE - система «Control chart»)

Практическая ценность работы: применение разработанного метода расширяет имеющиеся знания в области управления процессами и позволяет с

минимальными затратами обеспечить их эффективное статистическое управление

Апробация и реализация результатов Основные положения настоящей работы доложены и обсуждены на XIII Международной научно-йрактической конференции «Управление организацией диагностика, стратегия эффективность» (г Санкт-Петербург, 2005 г ), на 5-й Международной научно-технической конференции «Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла» (г. Брянск, 2005 г), на XIII Международной научно-технической конференции «Машиностроение и техносфера XXI века» (г Севастополь, 2006 г), на Международной школе-конференции молодых ученых, аспирантов и студентов имени П. А Соловьева и В. Н Кондратьева (г Рыбинск, 2006 г )

Разработанный автором для выполнения исследований по теме данной диссертационной работы программный комплекс CAE - система «Control chart» был отмечен Дипломом Лауреата Международного конкурса «Компьютерный инжиниринг» за 2006 г.

Метод назначения и оптимизации параметров ККШ, соответствующее программное обеспечение, предложенные и реализованные в ходе выполнения диссертационной работы, были апробированы и приняты к внедрению на крупном машиностроительном предприятии, работающем в Центральном регионе России (г. Рыбинск), что подтверждено актом о внедрении.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 научных работ, в том числе в изданиях, рекомендованных ВАК, одна работа

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 177 страницах, содержит 50 рисунков, 5 таблиц, состоит из введения, четырех глав, выводов по результатам работы, библиографического списка использованных источников из 74 наименований и приложения

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность выбранной темы диссертационной работы, определена цель и задачи исследований, научная новизна и практическая значимость работы

Первая глава диссертации посвящена аналитическому обзору главных проблем в области современного статистического управления процессами, анализу процесса использования контрольных карт Шухарта. Изучены преимущества, недостатки и возможности по управлению процессами контрольными картами.

Анализ процесса использования контрольных карт Шухарта позволил определить основные проблемы применения статистических методов

управления процессами с помощью ККШ в условиях современного производства

Основные теоретические и практические положения в области статистического управления процессами отражены в исследованиях отечественных и зарубежных ученых, таких как Ю П Адлер, В. JI Шпер, О П Глудкин, В А Лапидус, О И Илларионов, М И. Розно, И. В Никифоров, Б Е Бродский, А Н Ширяев, В. Н Клячкин, W. Shewhart, Е. Demmg, К Ishikawa, H.-J. Mittag, Н. Kume, Т Kanazuka, С. Bennet, Н Schneeweiss, Н. Weller, A. Duncan, С. Barnard, N. Barish, К. Weichselberger, D Montgomery, R. Hoyer.

На основании анализа представленных литературных данных можно сделать выводы о том, что

- обеспечение статистического управления процессами является для любой современной российской компании ключом к интеграции в мировой рынок и неотъемлемым атрибутом успеха большинства компаний мирового уровня,

- без применения статистического управления процессами невозможно в условиях современного производства получить продукцию, отвечающую всем требованиям к качеству,

- ККШ - простой и эффективный инструмент для статистического управления процессами,

- вопросы, связанные с возможностью разработки методик, определяющих обоснованные значения параметров контрольной карты в зависимости от конкретных характеристик процесса и возможности использования ККШ для негауссовых процессов, должного развития в научных работах специалистов по статистическому регулированию не получили

По результатам анализа первой главы сформулированы цель и задачи исследования, выбраны объекты и методы исследования

Во второй главе диссертационной работы рассматриваются вопросы компьютерного моделирования управления процессами с помощью ККШ, описан программный комплекс «Control Chart» для проведения исследования по теме диссертации, его возможности и порядок работы с ним.

Поставленные в работе задачи решаются на основе имитационного моделирования управления процессами с помощью ККШ. Это обеспечивает чистоту проведения эксперимента, позволяет адекватно отразить структуру рассматриваемой сложной системы и в то же время заменяет дорогостоящий и трудоемкий эксперимент расчетом на компьютере

Структура программного комплекса «Control Chart» приведена на рис 1

Разработанные методики, описывающие возможные законы распределения характеристик процесса, характер доминирующего фактора и позволяющие рассчитывать контрольные границы ККШ, учитывают все основные факторы, необходимые для реализации и построения имитационной модели управления процессами с помощью ККШ.

Т,

Нвгпо&йкя проведения t :исследования КШ

В ТЙм числе:

■ V Методике описания гаконэ распределений характеристик ороц^Ьса L ~ Y ' ■

>.." Методов расчета и

ц (фтИльных-(ран*ц1<КШ при работе с нвгауссочыми ароцессма* у Метод иш хараггврг .

дочимрруощего фипфо

. .. . .. г i л J\r.- i>

колодные Данные: У Номинальные размеры

(Adltyci)

> Требован mi, * t «чищу осуществления npot^eoca

VO »•« . .

Улнв«* iS' Js' »Ъ«- -г

->■» -

■ ч*««"-- k - % w. 'С гу в —Г v - - й

■ - . ---v.-'-.) иг

И тэ и 1'У L: w.

Рис. 1. Схема моделирования управления процессом с помощью ККШ Программный комплекс «Control Chart» позволяет решать целый комплекс сложных и актуальных задач. Его центральным элементом является программа «KKSH for nonnormal process», в которую вводится необходимая информация об исследуемом процессе. Программа построена по модульному принципу и включает в себя несколько блоков. Блок-схема данной программы представлена на рис. 2.

Компьютерное моделирование процесса управления с помощью ККШ заключается в том, что имитируются ведение ККШ. Для виртуального технологического процесса (его роль играет блок генерации случайных чисел)

периодически производится взятие заданной выборки, расчет значений X и К,

построение соответствующих точек на виртуальной контрольной карте, интерпретации результатов, принятия решения о необходимости выполнения подналадки.

В третьей главе проводится исследование и оценка возможностей практического использования разработанного программного комплекса CAE -системы «Control chart» для управления процессами С этой целью был рассмотрен процесс наружного шлифования диаметра наружной цилиндрической поверхности детали «втулка» Номинальный диаметр детали составляет 15 мм, допуск на размер составляет 0,018 мм, что соответствует 7 квалитету точности Выбор процесса обусловлен относительной простотой получения статистической информации, известностью закона изменения параметров качества во времени

Действительный размер детали, изготавливаемой в процессе обработки заготовки на станке, является результатом совместного действия многих независимых, переменных во времени систематически и случайно действующих факторов неточности установки заготовки, неоднородности размеров, состава и свойств обрабатываемой заготовки, силовых и тепловых деформаций технологической системы, износа деталей технологической системы и др

Однако наряду с данными факторами, вызывающими рассеяние, действует доминирующий систематический фактор, непрерывно и равномерно изменяющий во времени положение центра группирования размеров обработанных деталей - износ обрабатывающего инструмента (шлифовальный круг), что и приводит к распределению параметров качества процесса по закону равной вероятности.

Оптимизация параметров ККШ осуществляется путем многократного повторения описанного выше процесса в программном комплексе «Control chart» с различными значениями объема выборки (п) и периодичности ее взятия (t), расчета параметров распределения результатов процесса (стандартного отклонения о и поля рассеяния), индекса возможностей процесса, частоты подналадок, вероятности появления брака и последующего выбора оптимального варианта с учетом конкретных производственных условий.

Были получены следующие результаты

1 Управление негауссовыми процессами с помощью ККШ приводит к изменению закона распределения параметров качества изготовленных деталей на нормальный или близкий к нему (рис. 3), что свидетельствует о возможности использования ККШ, рассчитанных на основании ГОСТ Р 50779 42-99 (ISO 8258-91), для негауссовых процессов

Подпрограмма генерации случайны* чисел

Вход; информация о законе распределения случайных чисел, диапазоне случ. чисел, количестве случ, чисел.

Выходные данные: таблица сгенерированного №го количества чисел, подчиняющихся определенному заданному закону, находящихся в определенном диапазоне

1

штятшт,...........

Подпрограмма имитации мзаЕенешИЕ доминирующего фаетгора

Вхзл: таблица сгенерированного .V го кодйНесгва. чисел, информация о характере изменения доминирующего фактора (цршолшейная, ¿щусордная;,:н др. ; Выходные данные: гаоляна еи-перрротшного Л-га количества чисел, % имдтруюшлу. йжянне опредеяешм'/л дс.мякярукчкег? фактора .

По пншграмма построения ККШ

.. .У—

ВУ»ц: таблица сгенерированного Л'-го количества чисел, -лмитнрунщйк"влияние определенгсого доминирующего фактора; значе)ПТя: среднего значения ^-(середина " интервала генерации), величина допуска 7.

Выходные данные: р~острреЛПмьге Я и А'карты с подсчитанными границами *

...__I

Подпрограмма моделирования использования К'КШ

Вход; таблица сгенерированного Л-го количества чисел, имитирующих влияние определенного доминирующего фаг гора, построенные Я и Л' карты с подсчитанными грапидами; информация о диапазоне значений «и г

Выходные данные: таблица данных, подвергнутых управлению со стороны ККШ, для каждого значения лв(с высчитанным значением среднего квадратического отклонения для каждого сочетания лиг, количество сделанных корректировок, гистограммы распределений

1

Подпрограмма анализ» данных

Анализируются данные для того, чтобы сделать соответствующие выводы по последовательности (строятся графики ддя-и и г и др от <г, определяйся уравнения

~——ч -—--- ------т магематетесж .моделей) в Мостовой

.....'' :■ ■ ■' - ..... - : '''

Рис.2. Блок-схема процесса имитационного моделирования управления процессом с помощью ККШ

I и

Рис. 3. Изменение закона распределения параметров качества процесса: I -характер распределения параметров качества сгенерированных массивов до проведения моделирования использования ККШ; II - характер распределения параметров качества процессов, управляемых с помощью ККШ

(А - для данных п = 2, t = 8, Тк =0,00012; Б - для данных п - 4, t = 2, Tit =0,00025; В-для данных n = 3,t = 10,Tk = 0,00036)

2, Для подобных процессов существует взаимосвязь между стандартным квадрат ячеек им отклонением о параметров качества и количеством изделий в выборке п, периодичностью ее взятия t и характеристиками исходного процесса (например, интенсивностью изменения во времени доминирующего фактора). Эта связь может быть оценена количественно с помощью предлагаемого метода.

В частности, количественно были подтверждены известные тезисы о том,

что:

- большие значения и, берущиеся с меньшей' частотой t, могут обнаружить малый сдвиг процесса более точно.

- малые значения п, берущиеся с наименьшей частотой 1, обнаруживают большие сдвиги в ходе процесса быстрее,

3, Проведенные исследования показали эффективность и целесообразность применения разработанного программного комплекса CAE — системы «Control chart» при управлении процессами посредством ККШ.

Четвертая глава посвящена разработке метода назначения и оптимизации параметров ККШ. На основании полученных в ходе проведенного исследования результатов, автором был предложен метод назначения и оптимизации параметров ККШ (рис. 4), включающий:

- методику определения параметров ККШ в зависимости от характеристик процесса, оценки результатов ее использования (параметров распределения результатов процесса, стандартного квадратичного отклонения о, поля рассеяния, индекса возможностей процесса, частоты подналадок, вероятности появления брака),

- методику оценки экономической эффективности практического использования разработанного метода,

- инструмент для анализа процесса управления ККШ - программный комплекс CAE - система «Control chart»

Блок-схема методики определения параметров ККШ в зависимости от характеристик процесса, оценки результатов ее использования представлена на рис 5.

Методика оценки экономической эффективности практического использования разработанного метода основывается на методике оценки затрат на процесс А именно на сопоставлении затрат на процесс, в котором ККШ не применяется с затратами на процесс при использовании контрольной карты, построенной согласно предлагаемого метода Условие экономической целесообразности применения ККШ является следующим превышение величины затрат на процесс, в котором не используется карты Шухарта над затратами на процесс, в котором они применяются ДР с N

An t 1 + —^-+ДСвнешп+ДСп >(nB tB lc + A) + (d p c+U), (1)

где t - трудоемкость контроля одной единицы (детали), н-ч, Ли - изменение количества единиц подлежащих контролю в случае перехода на управление процессом при помощи ККШ, шт, / - часовая тарифная ставка контролера, р/час; ДР - изменение доли дефектных деталей в случае перехода на управление процессом при помощи ККШ (%), с - стоимость детали, р, N - общее количество произведенных деталей, АСенешп - изменение суммы затрат на внешние потери в случае перехода на управление процессом при помощи ККШ, р; АС„ - изменение суммы затрат на контроль и переделку несоответствующей продукции в случае перехода на управление процессом при помощи ККШ, р, пв - количество выборок, необходимых для ведения ККШ, ед, t, - неперекрываемая трудоемкость осуществления контроля и обработки результатов контроля выборки, н-ч; 1С - часовая тарифная ставка специалиста, р/ч, А - стоимость бланков для ведения ККШ, р, d - период времени на который необходима остановка процесса, час; р - коэффициент производительности труда, ед/час; U - стоимость проведения корректировки процесса, р

Заготовки

Готовые детали

; Анализ процесса ;

Разработка компьютерной модели ггропесса

Предварительное назначение параметров ККШ

.........

Имитационное моделирование процесса использования ККШ

Технологическая система

г-----«-----п

■ Коррекция |

' I 1----£-----

I Определение I 1 величины I

! коррекции 1

Изменение параметров ККШ

I

ДА

- Л----,

Контроль 1-ой I выборки Н™

I

-----Л-----

I Нанесение 1

' результатов на ККШ '

I

I

Определение причин

Наличие сигнальных признаков

Определение параметров ККШ 11, ^ Ср, о

Продолжение работы

НЕТ

I

. J

БД

! Выбор оптимальных параметров карты ►I с учетом конкретных условий

- материальные потоки

- метод использования ККШ по ГОСТ Р 50779 42-99 (информационные потоки)

- дополнительно выполняемые работы в соответствии с предложенным методом (информационные потоки)

Рис 4 Структурная схема управления процессом с помощью ККШ согласно разработанного метода

Предварительные параметры ККШ должны быть следующими п = 3, 1= интервал значений {I х} (причем х-»шт) i

Виртуальное производство с использованием ККШ

+ +

Виртуальное производство с использованием ККШ Ввод данных в CAE систему «Control chart» согласно соответствующего профиля

Ввод данных в CAE систему «Control chart» согласно соответствующего профиля

Нажать кнопку «Далее» ♦ —

Результаты моделирования представлены в сводном файле «Результаты ех1»

Провести экономический расчет эффективности применения выбранных параметров п и t сопаено методике экономической эффективности

Анализ полученных результатов моделирования (файл «Результаты ех1») Определение оптимального варианта параметров п и I ККШ для применения в

реальном производстве, исходя из полученных значений о и коэффициентов способности процесса

©

Выбрать экономически наиболее оптимальные значения параметров п и t

Начать реальное производственное регулирование рассматриваемого процесса с использованием ККШ с оптимальными параметрами

Конец

Рис 5 Алгоритм методики определения параметров ККШ в зависимости от

характеристик процесса и оценки результатов ее использования

Оценка экономической эффективности применения результатов данной работы при управлении процессом шлифования наружной цилиндрической поверхности детали «втулка» показала, что трудоемкость осуществления статистического управления процессом уменьшается в среднем на 20%

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1 Существующий метод использования ККШ ГОСТ Р 50779 42-99 (ISO 8258-91) имеет ряд принципиальных недостатков, требующих проведения исследований и уточнения самого метода . ,

2 В работе предложен метод назначения и оптимизации параметров ККШ Данный метод состоит из ряда отдельных методик и инструментов Он позволяет обоснованно определять, в зависимости от особенностей конкретного процесса, результаты использования ККШ и на. этой основе оптимизировать значения параметров карты (объем выборки, периодичность ее взятия). Это дает возможность начинать реальную работу по управлению процессом с помощью ККШ, уже имея определенный багаж знаний относительно параметров карты, что существенно снижает издержки по статистическому управлению, особенно в начальный период использования контрольной карты.

3. В результате выполнения данной работы созданы математические модели, программное обеспечение и методики, которые позволяют исследовать и оптимизировать процесс статистического управления с помощью ККШ

4 Разработанный метод позволяет с минимальными затратами обеспечить статистическую управляемость процессов

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Непомилуев, В. В. Контрольный карты Шухарта как инструмент управления негауссовыми процессами [Текст] / В В Непомилуев, И. В Дюпин//Методы менеджмента качества -2005 -№9 - С 34-38

2 Непомилуев, В. В. Control Chart» - CAE система исследования процесса управления качеством контрольными картами Шухарта [Текст] / В В Непомилуев, И В Дюпин // Известия Тульского государственного университета Серия Экономика Управление. Стандартизация Качество -Тула Изд-во ТулГУ, 2006 - С. 87-91

3 Дюпин, И. В. Контрольные карты Шухарта как инструмент обеспечения качества продукции, оказания услуг при управлении негауссовыми процессами организации [Текст] / ИВ. Дюпин // Управление организацией диагностика, стратегия эффективность- труды XIII международной научно-

практической конференции - Санкт-Петербург. Изд-во Политехи. Ун-та, 2005.-С 46-50

4 Дюпин, И. В. Управление негауссовыми процессами с помощью контрольных карт Шухарта [Текст] /ИВ Дюпин // Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла материалы 5-й международной науч-техн конф -Брянск-БГТУ, 2005. - С 275-276.

5 Непомилуев, В. В. Статистический контроль производственных процессов с помощью контрольных карт [Текст] / В В Непомилуев, И В Дюпин // Машиностроение и техносфера XXI века1 сборник трудов XIII международной научно-технической конференции. - Донецк- ДонНТУ, 2006. -Т.З.-С. 105-109.

6 Непомилуев, В. В. Статистический контроль производства спрямляющих лопаток компрессора двигателя Д049Р [Текст] / В В Непомилуев, И В Дюпин // Авиационная и Ракетно-космическая техника с использованием новых технических решений, материалы Международной школы-конференции молодых ученых, аспирантов и студентов им П. А Соловьева и В. Н. Кондратьева. - Рыбинск. РГАТА, 2006. 4 4 - С 165167

Зав РИОМ А Салкова Подписано в печать 27 04 2007 Формат 60x84 1/16 Уч-издл 1 Тираж 100 Заказ 25

Рыбинская государственная авиационная технологическая академия им П А Соловьева (РГАТА)

Адрес редакции 152934, г Рыбинск, ул Пушкина, 53 Отпечатано в множительной лаборатории РГАТА 152934, г Рыбинск, ул Пушкина, 53

Введение.

1 Анализ современного состояния вопроса по статистическому управлению технологическими процессами.

1.1 Актуальность проблемы.

1.1.1 Статистическое управление технологическими процессами. Семь основных инструментов контроля.18 N

1.1.2 Проблемы, связанные с применением статистического управления технологическими процессами и статистических методов.

1.1.3 Проблема расширения диапазона использования контрольных карт

Шухарта.

1.1.3.1 Примеры и характеристика негауссовых процессов.

1.2 Обзор литературных данных и научных публикаций по теме диссертации.

1.3 Анализ процесса использования контрольных карт Шухарта. Преимущества, недостатки и возможности по управлению технологическими процессами.

1.3.1 Основы использования контрольных карт Шухарта.

1.3.2 Основные цели ведения контрольных карт Шухарта.

1.3.3 Преимущества и недостатки контрольных карт Шухарта.

1.3.4 Анализ влияния ККШ на разброс параметров качества управляемого технологического процесса.

1.3.5 Существующие предпосылки и правила по определению объема выборки и промежутка времени между выборками.

1.3.6 Общая структурная схема управления технологическим процессом с помощью ККШ (согласно ГОСТ Р 50779.42-99).

1.4 Выбор объектов и методов исследования.

1.5 Выводы.

1.6 Цель и задачи исследования.

2 Компьютерное моделирование управления технологическими процессами с помощью контрольных карт Шухарта. Разработка программного комплекса для проведения исследования.

2.1 Метод компьютерного моделирования.

2.1.1 Этапы и цели компьютерного математического моделирования.

2.2 Метод имитационного моделирования и его возможности.

2.3 Описание, классификация и анализ этапов имитационного моделирования управления технологическими процессами с помощью ККШ

2.3.1 Описание модели.

2.3.1.1 Методика описания законов распределения случайных величин.

2.3.1.2 Расчет и уточнение контрольных границ ККШ при работе с негауссовыми процессами.

2.3.1.3 Методика описания характера изменения доминирующего фактора.

2.3.2 Разработка программного обеспечения.

2.3.2.1 Алгоритмизация модели.

2.3.2.2 Инструментализация модели.

2.3.3 Обработка результатов моделирования.

2.4 Выводы.

3 Исследование возможностей применения разработанного программного комплекса CAE - системы «Control chart» при управлении технологическими процессами контрольными картами Шухарта.

3.1 Исследование возможностей применения ККШ в сочетании с разработанным программным комплексом CAE - системы «Control chart» на примере технологического процесса.

3.1.1 Описание процесса.

3.1.2 Проведение моделирования использования ККШ в программном комплексе CAE - системе «Control chart» для процесса шлифования наружного диаметра детали «втулка».

3.1.2.1 Закон распределения случайной величины.

3.1.2.2 Зависимость износа инструмента от времени шлифования.1 OS

3.1.2.3 Допуск и поле рассеяния процесса.

3.1.2.4 Вычисление контрольных границ ККШ.

3.1.2.5 Интервал рассматриваемых значений количества изделий в выборке п и периодичности ее взятия t при выполнения моделирования использования ККШ.

3.1.2.6 Ход выполнения работ по проведению моделирования посредством программного комплекса CAE - системы «Control chart».Ill

3.1.3 Обработка полученных результатов исследования.

3.1.3.1 Отбраковка грубых ошибок (промахов).

3.1.3.2 Построение эмпирического закона распределения для сгенерированных и полученных, обработанных данных.

3.1.3.3 Оценка характеристик и возможностей процессов.

3.1.3.4 Построение серии точечных диаграмм, отражающих влияние рассматриваемых факторов на среднее квадратическое отклонение ст параметров качества.

3.1.3.5 Определение уравнений зависимостей параметров контрольной карты

3.2 Выводы.

4 Метод назначения и оптимизации параметров ККШ.

4.1 Методика обоснованного назначения параметров ККШ в зависимости от характеристик процесса, оценки результатов ее использования.

4.2 Методика оценки экономической эффективности практического использования разработанного метода.

4.3 Общая структурная схема управления технологическим процессом с помощью ККШ согласно разработанного метода назначения и оптимизации параметров карты.

4.4 Выводы.

Выводы по результатам работы.

Известно, что в природе окружающих нас вещей не существует двух совершенно одинаковых предметов и явлений. В то же время перед человечеством, при производстве необходимых ему видов продукции стоит задача достижения максимальной идентичности однотипных изделий и задача обеспечения заданного уровня качества при изготовлении каждого отдельного изделия. Одним из наиболее эффективных путей решения отмеченных задач является применение статистических методов контроля и управления на всех стадиях жизненного цикла изделий - от разработки изделия и до его эксплуатации.

Управление качеством современных организаций построено на принципах, очень сильно отличающихся от принципов Тейлора. Фактически, это можно считать реализацией системы Шухарта. Однако, большинство отечественных предприятий используют, может порой и не осознавая этого, систему Тейлора [67], которая доминировала в управлении производством в первой половине XX в. Она сыграла выдающуюся роль в развитии индустрии. Но постепенно становились все более очевидными ее главные недостатки: ограниченные возможности системы, конфликтность, репрессивный характер управления - все это делает ее применение в современных условиях неэффективным. Именно применение статистических методов контроля и управления должно обеспечить переход отечественных предприятий от системы Тейлора к системе Шухарта.

В системе Шухарта все работы по качеству носят командный, групповой характер, что исключает конфликтность, присущую системе Тейлора. Система статистического управления качеством в производстве является очень важной подсистемой управления качеством в целом в компании. Она направляет коллективную деятельность компании на улучшение процессов и обеспечивает совместную, хорошо скоординированную работу с разработчиками изделия [68].

Теоретические основы статистического контроля и управления качеством были разработаны в конце 30-х годов в США Уолтером Шухартом. Статистические методы могут рассматриваться как комплекс взаимосвязанных и взаимозависимых способов решения задач статистического анализа, контроля, регулирования и оценки качества продукции. Центральным элементом методов статистического управления качеством являются предложенные Шухартом У. А. контрольные карты, служащие для управления и контроля за тем, чтобы производственный процесс оставался статистически подконтрольным. Они могут быть использованы в любом производстве, независимо от вида выпускаемой продукции (машиностроение, радиоэлектроника, пищевая и легкая промышленность и т. д.), в сфере обслуживания и административной сфере.

Данный инструмент обеспечения качества направлен на использование в статистически регулируемых технологических процессах, распределение параметров качества которых строго подчиняется закону нормального распределения или закону Гаусса. Общеизвестно, что подобных процессов, параметры качества которых строго подчинены закону нормального распределения, существует не так много. В большинстве реальных процессов присутствует определенный доминирующий системный фактор, оказывающий влияние на характер распределения случайной величины. Это формально делает невозможным процесс управления ими при помощи такого эффективного и простого инструмента как контрольные карты Шухарта, так как стандартная методика на ККШ ГОСТ Р 50779.42-99 (ISO 8258-91) не дает возможности для использования их в этом случае.

Современными прикладными науками накоплен большой теоретический и экспериментальный материал относительно характерных особенностей практически всех используемых в настоящее время технологических процессов, например, характер, скорость и закономерности изменения доминирующего фактора. Эти знания могут стать основой для совершенствования существующего метода использования ККШ. Основные направления данного совершенствования: а) обоснование возможности использования ККШ, рассчитанных на основании ГОСТ Р 50779.42-99 (ISO 8258-91), для управления негауссовыми процессами; б) разработка методики определения основных параметров карты с учетом конкретных характеристик процесса; в) разработка методики оценки результатов использования ККШ.

Обеспечить решение данных задач, а следовательно, и усовершенствовать действующую методику использования ККШ можно за счет применения метода компьютерного моделирования для процесса управления ККШ.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности и снижение трудоемкости статистического управления процессами с помощью ККШ путем разработки метода назначения и оптимизации параметров карты с учетом особенностей процесса.

Научная новизна работы:

Разработан метод назначения и оптимизации параметров ККШ, включающий:

-методику обоснованного назначения значений параметров контрольной карты (объем выборки (п), периодичность ее взятия (t)) и оценки результатов ее использования (параметров распределения результатов процесса, стандартного квадратичного отклонения о, поля рассеяния, индекса возможностей процесса, частоты подналадок, вероятности появления брака);

- методику оценки экономической эффективности практического использования разработанного метода;

-инструмент для анализа процесса управления ККШ (программный комплекс CAE - система «Control chart».

Теоретическая и практическая ценность работы: применение разработанного метода расширяет имеющиеся знания в области управления процессами и позволяет с минимальными затратами обеспечить их эффективное статистическое управление.

Апробация и реализация результатов. Основные положения настоящей работы докладывались и обсуждались на конференциях:

-XIII Международная научно-практической конференция «Управление организацией: диагностика, стратегия эффективность» (г. Санкт-Петербург, 7-8 апреля 2005 г.);

- 5-ая Международная научно-техническая конференция «Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла» (г. Брянск, 19-21 октября 2005 г.);

- XIII Международная научно-техническая конференция «Машиностроение и техносфера XXI века» (г. Севастополь, 11-16 сентября 2006 г.);

-Международная школа-конференция молодых ученых, аспирантов и студентов им. П.А. Соловьева и В.Н. Кондратьева (г. Рыбинск, 1-3 ноября 2006 г.);

Разработанный автором для выполнения исследований по теме данной диссертационной работы программный комплекс CAE - система «Control chart» был отмечен Дипломом Лауреата Международного конкурса «Компьютерный инжиниринг» за 2006г.

Материалы диссертации послужили основой для проведения внутриорганизационного обучения, создания программных продуктов и регламентирующих документов в области статистического управления крупного машиностроительного предприятия, работающего в Центральном регионе России.

Публикации. Основное содержание работы изложено в 6-ти публикациях, в том числе в одном рекомендованном ВАК издании.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 177 страницах, содержит 50 рисунков, 5 таблиц, состоит из введения, четырех глав, выводов по результатам работы, списка использованной литературы (74 наименования), приложений.

ВЫВОДЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ РАБОТЫ

Диссертационная работа обобщает исследования, проведенные автором и посвященные проблеме совершенствования действующего метода использования контрольных карт Шухарта. Она представляет собой комплексное исследование, включающее в себя все этапы решения поставленных задач от разработки теоретических моделей и положений до методических рекомендаций, доведенных до уровня практического применения.

По результатам работы можно сформулировать следующие выводы:

1. Проведенный анализ показал, что существующий метод использования ККШ ГОСТ Р 50779.42-99 (ISO 8258-91) имеет ряд принципиальных недостатков, требующих проведения исследований и уточнения самого метода.

2. В результате выполненных исследований предложен метод назначения и оптимизации параметров ККШ. Данный метод состоит ряда методик и инструментов. Он позволяет обоснованно определять, в зависимости от заданных условий протекания технологического процесса, результаты использования ККШ и на этой основе оптимизировать значения параметров карты (объем выборки, периодичность ее взятия). Это дает возможность начинать реальную работу по управлению технологическим процессом с помощью ККШ, уже имея определенный багаж знаний относительно параметров карты, что существенно снижает издержки по статистическому управлению особенно в начальный период использования контрольной карты.

3. В ходе выполнения работы созданы математические модели, программное обеспечение и методики, которые позволяют исследовать и оптимизировать процесс статистического управления с помощью ККШ, рассчитанных на основании ГОСТ Р 50779.42-99 (ISO 8258-91), различных технологических процессов.

4. Разработанный метод позволяет с минимальными затратами обеспечить статистическую управляемость технологических процессов.

1. Глудкин, О. П. Всеобщее управление качеством: учебник для вузов Текст. / О. П. Глудкин, Н. М. Горбунов, А. И. Гуров, Ю. В. Зорин; под ред. О. П. Глудкина. М.: Горячая линия. - Телеком, 2001. - 702 с.

2. Шоттмиллер, Дж. Статистическое управление процессами эволюция в новое столетие Текст. / Дж. Шоттмиллер // Методы менеджмента качества. -2003.-№6.-С. 45-53.

3. Адлер, Ю. П. Менеджмент 21 века краткий обзор основных тенденций. - Электротехника. 2010 год Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер. - М., 1997.-Т. 1.-Ч.2.-С. 338-343.

4. Колесов, И. М. Основы технологии машиностроения: учеб. для машиностроит. спец. вузов Текст. / И. М. Колесов. М.: Высш. шк., 1999. -591 с.

5. Маталин, А. А. Технология машиностроения: учебник для машиностроительных вузов по специальности «Технология машиностроения, металлорежущие станки и инструменты» Текст. / А. А. Маталин. JL: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985. - 496 с.

6. Клячкин, В. Н. Статистические методы в управлении качеством: компьютерные технологии: учеб. пособие Текст. / В. Н. Клячкин. М.: Финансы и статистика, 2007. - 304 с.: ил.

7. Годфри, Б. А. История и эволюция качества на ЭйТиТи Текст. / Б. А. Годфри // Курс на качество. 1992. - № 2. - С. 59-75.

8. Адлер, Ю. П. Истоки статистического мышления Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер // Методы менеджмента качества. 2003. - № 1. - С. 34-40.

9. Shewhart, W. A. The application Statistics as an Aid in Maintaining Quality of a Manufactured Product Text. / W. A. Shewhart // Journal of the American Statistical Association. 1925. - Vol/ 20, Dec. - P. 546 - 548.

10. Трайбус, M. Вирусная теория менеджмента Текст. / М. Трайбус. -М.: ГП Редакция журнала «Стандарты и качество», 1997. - 32 с.

11. Shewhart, W. A. Statistical Method from the Viepoint of Quality Control Text. / W. A. Shewhart. N.Y.: Dover Publications, Inc. - 1939, (reprint 1986): -163 p.

12. Kanazuka, T. The effect of measurement error on the power of X-R charts Text. / T. Kanazuka // Journal of quality technology. 1986. - Vol/18. - P. 91-95.

13. Bennet, C. A. Effect of measurement error on chemical process control Text. / C. A. Bennet // Industrial Quality Control. -1954. Vol/10. - P. 17-20.

14. Mittag, H.-J. Auswirkungen von Mebfehlern auf die Eingriffskennlinie von qualitatsregelkartsen des Shewhart Typs. Diskussionspapier No 167 des Fachbereichs Wirtschafts wissenschaft der Fern Universitat, Hagen Text. / H.-J. Mittag. -1991.

15. Schneeweiss, H. Leneare Modelle mit fehlerbehafteten Daten. Physica-Verlag Text. / H. Schneeweiss, H.-J Mittag. Heidelberg. - Wien, 1986.

16. Aroin, L. A. The effectiveness of quality charts Text. / L.A. Aroin, H. Levene // Journal о the American Statical Association. 1950. - Vol/45. - P. 520529.

17. Weller, H. On the economical sample size for controlling the mean of a population Text. / H. Weller // Annals of mathematical statistics. 1952 . - Vol/23. -P. 247-254.

18. Pfanzagl, J. Das zeitliche moment beider fertigungsuberwachung Text. / J. Pfanzagl // Statistische Viettel-jahresschrift. 1954. - Vol/7. - P. 145-149.

19. Duncan, A. J. The economics design of x charts used to maintain current control of a process Text. / A. J. Duncan // Journal of the American Statistical Society. - 1956. - Vol/B 21. - P. 239-271.

20. Barnard, C. A. Control charts and stochastic Process Text. /

21. C. A. Barnard // Journal of the royal Statistical Society.

22. Barish, N. N. Economic design for control decisions Text. / N.N. Barish, N. Hauser // Journal of industrial engineering. 1963. - P. 125-134.

23. Weichselberger, K. Probleme der statistischen qualitaskontrolle Text. / K. Weichselberger // Der Wirtchaftsingenieur in der Praxis. 1966. - P. 26-40.

24. Montgomery, D. C. Introduction to statistical quality control Text. /1. D. C. Montgomery. 1991.

25. Нив, Г. Пространство доктора Деминга Текст.: в 2-х кн. Кн. 1. / Г. Нив. Тольятти: Городской общественный фонд «Развитие через качество», 1998.-332 с.

26. Wheeler, D. Advanced Topics in Statistical Process Control. The power of Shewhart's Charts Text. / D. Wheeler. Knoxville, SPC Press, Inc. -1995.1. P. 470.

27. ГОСТ P 50779.42-99. Статистические методы. Контрольные карты Шухарта Текст. Введ. 2000- 01- 01. - М.: Изд-во стандартов, 1999. - 36 с.

28. A Pocket Guide of Tools for Continuous Improvement. The Memory Jogger. 2nd edition Text. / Methuen, MA: GOAL/QPC. 1988. - 89 p.

29. Адлер, Ю.П. Интерпретация контрольных карт Шухарта Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер // Методы менеджмента качества. 2003. - № 11. - С. 33-41.

30. Total Quality Management. QI Story: Tools and Techniques. A Guidebook for Teams Text. / AT&T. Palm Beach Gardens, FL: Qualitec Quality Services, Inc.,-1991.-147 p.

31. Статистические методы повышения качества Текст. / под. ред. X. Кумэ; пер. с англ. М.: Финансы и статистика. - 1990. - 304 с.

32. Statistical Process Control (SPC). Reference Manual Text. / Crysler Corporation, Ford Motor Company, and General Motors Corporation. 1995. -P. 86-123.

33. Шпер, В. JI. Еще раз о контрольных картах и вокруг них. Размышления по поводу одной заокеанской дискуссии Текст. / В. JI. Шпер // Надежность и контроль качества. 1998. - № 10. - С. 3-13.

34. Balestracci, D. Data «Sanity»: Statistical Thinking Applied to Everyday Data Electronic resource. / D. Balestracci. (http://deming.ces.clemson.edu/pub/den/datasanity.pdf).

35. Hoyer, R. W. A Graphical Exploration of SPC. Part 2: The probability structure of rules for interpreting control charts Text. / R. W. Hoyer, W. C. Ellis // Quality Progress. -1996. Vol. 29. - № 6. - P. 57-64.

36. Илларионов, О. И. Контрольные карты: технологический взгляд Текст. / О. И. Илларионов // Методы менеджмента качества. 2003. - № 2. -С. 41-45.

37. Адлер, Ю. П. «Управление знаниями»: новые акценты поиска источников конкурентных преимуществ Текст. / Ю. П. Адлер, Е. А. Черных // Стандарты и качество. 2002. - № 6. - С. 48-55.

38. Wierda, S. J. Multivariate Statistical Process Control Text. / S. J. Wierda // Thesis, Wolters-Noordhof, Groningen, Netherlands. 1994.

39. Адлер, Ю. П. Контрольные карты Шухарта Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер // Методы менеджмента качества. 2003. - № 5. - С. 30 - 37.

40. Илларионов, О. И. Контрольные карты: технологический взгляд Текст. / О. И. Илларионов // Методы менеджмента качества. 2001. - № 11.-С 53-58.

41. Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. М.: Мир, 1974. - 408 с.

42. Илларионов, О. И. Расчет характеристик контрольных X. карт при неточной наладке технологического процесса Текст. / О. И. Илларионов // Методы менеджмента качества. 2000. - № 11.- С. 16 - 20.

43. Илларионов, О. И. Статистическое регулирование технологического процесса при случайной степени разладки (Х- карты) Текст. / О. И. Илларионов, А. Ю. Петров // Методы менеджмента качества. 2001. -№ 1.-С. 26-30.

44. Илларионов, О. И. Проектирование контрольных карт на основе критерия полной вероятности брака Текст. / О. И. Илларионов // Методы менеджмента качества. 2003. - № 6 - С. 32 - 36.

45. Dunkan, A. J. The economic design of X -chart used to maintain current control of a process Text. / A. J Dunkan // J. Amer. Statist. Assoc. 1956. - V. 51. -P. 228-242.

46. Dunkan, A. J. The economic design of x chart when there is a multiplicity of assignable causes. Text. / A. J Dunkan // J. Amer. Statist. Assoc. -1971.-V. 66.-P. 107-121.

47. Chan, L. K. A new measure of process capability: Cpm Text. / L. K. Chan, S. W. Cheng, F.A. Spring // Journal of quality technology. 1988. - Vol. 20. -P. 162-175.

48. Boyles, R. A. The Taguchi capability index Text. / R. A. Boyles // Journal of quality technology. -1991. Vol. 23. - P. 17-26.

49. Миттаг, Х.-Й. Статистические методы обеспечения качества Текст. / Х.-Й. Миттаг, X. Ринне; пер. с нем. М.: Машиностроение, 1995. - 616 с.

50. Капырин, В. В. Системы управления качеством Текст. / В. В. Капырин, Г. Д. Коренев. М.: «Европейский центр по качеству». - 2002. -324 с.

51. Чернов, С. П. Имитационное моделирование и экспертные системы в инновационной деятельности организаций Текст. / Чернов // Инновации. -2000. № 1-2 (28-29). - С. 78-86.

52. Непомилуев, В. В. Разработка технологических основ обеспечения качества сборки высокоточных узлов газотурбинных двигателей Текст.: автореферат дис. д-ра техн. наук / Непомилуев В.В. Рыбинск. - 2000. -36 с.

53. Вентцель, Б. С. Исследование операций: задачи, принципы, методология Текст. / Е. С. Вентцель. Изд. 2-е, стер. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. - 1988. - 208 с.

54. Таха, X. Введение в исследование операций Текст.: В 2-х кн. Кн. 2; пер. с англ. / X. Таха. М.: Мир. - 1985. - 496 с.

55. Фридланд, А. Я. Информатика: процессы, системы, ресурсы Текст. / А. Я. Фридланд. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. - 2003. - 632 с.

56. Васильков, Ю. В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании Текст. / Ю. В. Васильков. М.: «Финансы и статистика», 1999. - 302 с.

57. Шеннон, Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука Текст. / Р. Шеннон. - М.: Мир, 1990. - 452 с.

58. Deming, W. Е. Out of the Crisis Text. / W. E. Deming // Cambridge University Press. -1986. P. 56-71.

59. Непомилуев, В. В. Контрольные карты Шухарта как инструмент управления негауссовыми процессами Текст. / В. В. Непомилуев, И. В. Дюпин // Методы менеджмента качества. 2005. - №9. - С. 34-38.

60. Непомилуев, В. В. Статистический контроль производства спрямляющих лопаток компрессора двигателя Д049Р Текст. /

61. Тейлор, Ф. У. Принципы научного менеджмента Текст. / Ф. У. Тейлор: пер с англ. Контроллинг. - 1991. - Вып. 1 - 104 с. (Taylor, F.W. (1947) Scientific Management. Harper and brothers, New York).

62. Лапидус, В. А. Система статистического управления процессами. Система Шухарта Текст. / В. А. Лапидус // Надежность и контроль качества. -1999.-№ 5.-С. 16-21.

63. Mizuno. Company-wide Total quality Control Text. / Mizuno, Shigeru // Asian Productivity Organization, Japan: Tokyo. -1992. P. 214.

64. Косилова, А. Г. Справочник технолога-машиностроителя. В 2-х т. Текст. / А. Г. Косилова, Р. К. Мещеряков; 4-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1985. - 656 с.

65. Нельсон, JI. С. Контрольные карты Шухарта — Тесты на особые случаи Текст. / Л. С. Нельсон // Технологии качества. 1984. - № 4. -С. 237-239.

66. Нельсон, JI. С. Интерпретация X контрольных карт Шухарта Текст. / Л. С. Нельсон // Технологии качества. 1985. - № 2. - С. 114 - 116.

67. ГОСТ Р 50779.40-96. Статистические методы. Контрольные карты. Общее руководство и введение Текст. Введ. 1997-07-01. - М.: Изд-во стандартов, 1996. - 20 с.1.TERFACE Type1. TFloat = Extended; Const1. EpsFloat = 5.0e-0017;

68. Function Rand(A, В : TFloat): TFloat;

69. Function NormlRand: TFloat;

70. Function Norm2Rand: TFloat;

71. Function LogNormRand(M, S : TFloat): TFloat;

72. Function X2Rand(V: Byte): TFloat;

73. Function GammaRand(B, С : TFloat): TFloat;

74. Function BetaRand(V, M: TFloat): TFloat;

75. Function VeybRand(C, В : TFloat): TFloat;

76. Function NakRand(M, S : TFloat): TFloat;

77. Function RaysRand(A, S : TFloat): TFloat;

78. Function ReRand(S : TFloat): TFloat;

79. Function SimpRand(A, В : TFloat) : TFloat;

80. Function BernRand(P: TFloat): Byte;

81. Function BinomRand(P: tFloat; N: Integer): Integer;1.PLEMENTATION

82. Вещественная степень Y вещественного числа X, (XAY) *}

83. Function PowFF(x, у: TFloat): TFloat;1. Begin1. x<0 Then PowFF:=Cos(2.0*Pi*Frac(0.5*y))*Exp(y*Ln(Abs(x))) Else IF x=0 Then PowFF:=0 Else PowFF:=Exp(y*Ln(x)) End;1. Функция Rand.

84. Генератор равномерно распределенных случайных чисел

85. Р(х) = 1/(Ь а) , (а < х < Ь).

86. Function Rand(A, В : TFloat): tFloat; Begin

87. Rand:=A + (В A)*Random; End;1. Функция NormlRand. *

88. Генератор нормально распределенных случайных чисел. *-1/2 *р(х) = (2*pi) • Exp(-хи/2), (-$ < х < $). *1.********************************************************************

89. Function NormlRand: TFloat; CONST FS : Boolean = TRUE; Norm2: TFloat =0.0; Var

90. R, Phi: TFloat; Begin If FS Then Begin

91. R:=Sqrt(Abs(2.0*Ln(Random)));Phi:=2.0*PI*Random; Norm lRand:=R* Cos(Phi); Norm2 :=R* Sin(Phi); End Else NormlRand:=Norm2; FS:=not FS; End;{* Функция Norm2Rand. *

92. Генератор нормально распределенных случайных чисел. *-1/2 * {* р(х) = (2-pi) • Exp(-хи/2), (-$ < х < $). *

93. Function Norm2Rand: TFloat; Const

94. FS : Boolean = TRUE; Norm2: tFloat =0.0; Var

95. VI, V2, S,R: tFloat; Begin IF FS Then Begin Repeat

96. Vl:=2.0*Random -1.0; V2:=2.0*Random -1.0; S:=Sqr(Vl) + Sqr(V2); Until S < 1.0;

97. R:=Sqrt(Abs(2.0*Ln(S)/S)); Norm2Rand:=R*Vl; Norm2:=R*V2; End Else Norm2Rand:=Norm2;1. F S:=not FS; End;1. Функция LogNormRand. *

98. Генератор логнормально распределенных случайных чисел. *-1/2 *2*pi) ln«(x/m) -i *р(х) =-------- • Exp!---------! , (х>0, m>0, s>0) . *x«s L 2»sn * ********************************************************************

99. Function LogNormRand(M, S : TFloat): TFloat; Begin1.gNormRand:=M*Exp(S*Norm2Rand); End;1. Функция X2Rand. *

100. Генератор случайных чисел, распределенных по закону хи-квадрат. *v-2)/2 v/2 *р(х) = х • Ехр-хи/2. / [2 • Г(v/2)], *х>0, v-положительное целое). * ********************************************************************

101. Function X2Rand(V: Byte): TFloat; Var I: Integer; S: TFloat; Begin S:=l;1. odd(V) Then Begin

102. For i:=0 To (V-l) div 2 Do S:=S*Random; X2Rand:=-2.0*Ln(S) + Sqr(Nonn2Rand); End Else Begin

103. For i:=0 To V div 2 -1 Do S:=S*Random; X2Rand:=-2.0*Ln(S); End; End;1. Функция GammaRand. *

104. Генератор случайных чисел, подчиняющихся гамма-распределению. *- х -. (с-1) Ехр -х/Ь. *р(х) = !---! • --------- , (хбО, Ь>0, с>0) . *1.- b • Г(с) * ********************************************************************

105. Function GammaRand(B, С : tFloat): TFloat;1. Var

106. V, I : Integer; S, CI, VI, V2 : TFloat; Begin1. V.-Trunc(C); CI :=C V;1. (Cl>=EpsFloat)and((1.0 CI) >= EpsFloat) Then Begin Repeat

107. S:=PowFF(Random, 1/C1) Until S<=1.0;

108. V2:=-S*Ln(Random)/(S + PowFF(Random, 1/(1.0-C1))); End Else Begin V2:=0;1. ((1.0 CI) < Eps Float) Then Inc(V); End; S:=l;

109. For i:=l To V Do S:=S*Random; GammaRand:=B*(V2 Ln(S)); End;1. Функция BetaRand.

110. Генератор случайных чисел, подчиняющихся бета-распределению {*v-1 m-1р (х) = х • (1-х) / В (v, ш), (Ое х el, v>0, m>0) .

111. Function BetaRand(V, M: TFloat) : TFloat; Var

112. SI, S: TFloat; Begin Repeat S1 :=PowFF(Random, 1/V); S:=S1 + PowFF(Random, 1/M); Until S<=1.0; BetaRand:=Sl/S; End;1. Функция VeybRand. *

113. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Вейбулла. *с-1 с с *р(х) = (с*х / b ) • Exp-(x/b) ., (х е 0, с>0, Ь>0) *

114. VeybRand:=B*PowFF(Abs(Ln(Random)), 1/C); End;j1. Функция NakRand. *}

115. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Накагами. *} {* *}2 m -im 2m-1 - т»хн-, *}р(х) -------• !---! • х • Exp!----!, (х > 0, т>0, s>0) *}1. Г(т) L sn- L sn *}1.*******************************************************************}

116. Function NakRand(M, S : TFloat): TFloat; Begin

117. NakRand:=S* Sqrt(GammaRand( 1.0, M)/M); End;1. Функция RaysRand. *}

118. Function RaysRand(A, S : TFloat): TFloat; Begin

119. RaysRand:=Sqr(A + S*Norm2Rand) + Sqr(S*Norm2Rand); End;1.********************************************************************j1. Функция ReRand. *}

120. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Релея. *} {* *}1. X ХП -, *}р(х)---- • Exp!------!, (X > 0) . *}sn L 2sh *}*}

121. ReRand:=S*Sqrt(Abs(2.0*Ln(Random)));1. End;1. Функция SimpRand. *}

122. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Симпсона. *}- 4•(х-а)/(b-а)п , а < х < (а+Ь)/2, *}р(х) = ! 4•(Ь-х)/(b-а)и , (а+Ь)/2 < х < Ь, *}10 , х < а; х > Ь. *}1.**********************************************************

123. Function SimpRand(A, В : TFloat): TFloat; Begin

124. SimpRand:=A + 0.5*(B-A)*(Random + Random); End;1.********************************************************************j1. Функция BernRand. *}

125. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Бернулли. *} {* *}р(х=к) = к*р + (1—к)»q, к=0,1; q=l-p. *}*}********************************************************************}

126. Function BernRand(P: TFloat): Byte; Begin

127. Random < P Then BernRand:=l Else BernRand:=0 End;

128. Функция BinomRand. *} {* Генератор случайных чисел, распред. по биномиальному закону. *} {* k к п-к *}

129. Р(х=к) = Сп • р • (1-р), к=0,п. *}*}

130. Pl.-l; For k:=l To N Do PI :=P1*(1.0 p);k:=0; V:=Random;1. V:=V-P1;1. While V>=0 Do1. Begin

131. P1:=P1*(N k)*p/((k+l)*(1.0 - p));1.c(k); V:=V-P1; End;1. BinomRand:=k; End.1. АКТо

132. Дюпина Ивана Викторовича, посвященной обеспечению качества статистического управления процессов путем оптимизации параметров и процесса использования контрольных карт Шухарта и представленной яа соискание ученой степени кандидата технических наук

133. ОАО «Сатурн Газовые турбины»

134. Исполнительный директор ОАО «Сатурн Газовые турбины»1. Ш. ".Тихомиров П.А.г/1. Дроздов С.В.

135. Начальник производства ОАО «Сатурн Газовые турбины»1. Иванов В.В.

136. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ1. ДИПЛОМ1. HAI РАЖДАЕТСЯ Дюпин И.В.,студент Рыбинской государственной авиационной технологической академии им. П.А. Соловьева

137. Г10 ИТОГАМ ОТКРЫТОГО КОНКУРС А НА ЛУЧШУЮ РАБОТУ С ТУДЕНТОВ ПО ЕСТЕСТВЕННЫМ, ТЕХНИЧЕСКИМ1. И ГУМАНИТАРНЫМ НАУКАМ

138. ГОУ шю «млти» РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. 1СЭ. ЦИОЛКОВСКОГОниц

139. ОАО "НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КОНСТРУИРОВАНИЯ"1. ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ

140. МЕЖДУНАРОДНАЯ МОЛОДЕЖНАЯ НАУЧНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ

141. ПРОГРАММА «НИЦ АСК- ВУЗАМ»1. ВСЕРОССИЙСКИЙ КОНКУРС1. КОМПЬЮТЕРНЫЙ ИНЖИНИРИНГ»

142. НАГРАЖДАЕТСЯ лауреат конкурса 2006 года1. Дюпин И.В.

143. РГАТА им. ПА. Соловьева, Рыбинск) по разделу

144. Председатель Оргкомитета Зам. Председателя О/ ГАГАРИНСКИХ ЧТЕНИЙ, Главный конструктор ОАО0.6, Давыдов