CC BY
20
МАШИНЫ, АГРЕГАТЫ И ПРОЦЕССЫ
УДК 675.055.18
Анализ дискретных переменных при выборе материала оснастки прессов
Т. В. Гараз, преподаватель, e-mail: [email protected]
В. А. Иванов, д.т.н., проф. каф. «Бытовая техника», e-mail: [email protected] ФГОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса», Москва Ж. Усенбеков, к. т. н., проф. Академии моды, г. Алматы
Рассмотрены широко распространенные методы анализа дискретных переменных при изучении условий работы на вырубных прессах, в которых исходными данными для анализа являются не только абсолютные значения исследуемых показателей, но и число экспертов (респондентов), необходимое для проведения экспертной оценки; показана возможность вывода значений частот и процентов в виде чисел, изображенных непосредственно на столбиках диаграммы; доказано, что такое представление “линейных” распределений является значительно более наглядным по сравнению с табличными данными.
The authors look at methods of analysis for discrete variables in the study of working conditions in blanking presses, in which the source data for analysis are not only the absolute values of indices, but the number of experts (respondents), required to undertake a peer review. The study demonstrates the possibility of output frequencies and percent in the form of numbers, shown directly on the chart columns. The authors confirm that such a representation of "linear" distribution is much more obvious than with tabular data.
Ключевые слова: исходные данные для анализа, столбиковые диаграммы, числовые параметры, возрастная группа, программа статистической обработки дискретных переменных.
Keywords: baseline data for analysis, bar graph, numerical parameters, age group, the program of statistical treatment for discrete variables.
Для предприятий бытового обслуживания и коммунального хозяйства наиболее важным является повышение срока службы технологического оборудования. Весьма остро стоит проблема борьбы с изнашиванием деталей в оборудовании, многие элементы которого работают при высоких нагрузках и скоростях, а часто и при ограниченной подаче смазочного материала. Условия труда на предприятиях бытового обслуживания и легкой промышленности можно оценивать либо по значениям какого-либо параметра (вибрация и шум прессового оборудования, уровень которых часто превышает допустимый санитарными нормами, освещенность и т.п.), либо на основании мнений работающих, способных более объективно классифицировать эти условия. На участках раскроя материалов (в данном случае - кожи) широко распространены вырубные прессы, которые работают с разными видами приводов и различаются между собой по уровню технологических нагрузок. К группе наиболее быстроизнашивающихся номенклатур в так называемом раскройном оборудовании
относится, прежде всего, инструмент - ножи, а также оснастка - вырубные плиты. Увеличение сроков службы наиболее быстроизнашивающихся элементов и узлов машины способствует повышению уровня надежности оборудования и созданию условий для стабильного достижения высокого качества обработки продукции.
С целью обеспечения высоких конечных производственных результатов разработаны комплексные стандарты «Сервис», которые должны включать в себя целый комплект нормативнотехнической документации (НТД), содержащей требования к важнейшим технико-экономическим показателям создаваемых изделий, технологическому оборудованию, а также к исходным материалам - сырью. Так, одним из основных показателей качества, определяющим степень квалиметрическо-го уровня готовых изделий из натуральных кож и возможность их дальнейшего использования после проведения раскроя, является показатель сортности, который устанавливается в зависимости от количества и величины имеющихся на коже пороков.
Точное определение причин и мест возникновения дефектов кожи на протяжении технологического процесса равносильно установлению причин отставания реализуемого уровня качества продукции от проектного. Поэтому правильный раскрой кожи в значительной степени определяет эффективность производства. В этой связи совершенствование учета и анализа возникновения дефектов кож является одним из основных факторов, обеспечивающих достижение запланированного уровня качества продукции на операциях раскроя. Как правило, для определения условий труда исходные данные, представленные в виде дискретных переменных, необходимо трансформировать в значения, эквивалентные непрерывным. При этом, даже если признак является непрерывным (например, уровень вибраций, уровень шума и т.п.), в анкетах он фиксируются как дискретный. Рассмотрим метод анализа дискретных переменных, имеющий широкое распространение [1], при изложении которого будут использованы программы статистической обработки данных SPSS 8.0 Base для Windows [2].
Цель работы - разработка типологии современного прессового оборудования по динамическим признакам его нагружения в процессе работы и установление способов снижения вибраций и шума. Для получения объективного заключения важно учитывать не только абсолютные значения показателей вибрации и шума, но и число экспертов (респондентов), которых необходимо привлечь для проведения экспертной оценки. При этом исходные данные статистического анализа необходимо тщательно проверить и отредактировать до начала более сложного анализа.
Иногда пренебрегают важным первым шагом -чисткой данных. Обычно статистические программы для ЭВМ содержат специальные процедуры, облегчающие такую проверку. В пакете SPSS 8.0 Base этой цели служит процедура «Frequencies» (Частоты), а также визуализация данных (графическое представление) в виде столбиковых и ящичко-вых диаграмм (последний способ представления данных предложен Дж. Тьюки).
Прежде чем излагать сущность процедур, следует напомнить, что, как правило, исходные данные в электронных таблицах (а именно таковыми являются все программы статистической обработки) представляются в виде матрицы, в строках которой расположены так называемые наблюдения, или случаи («Сases»), а в столбцах - переменные («Variables»). Столбцы и строки могут меняться местами; эта операция - транспонирование - производится автоматически средствами программ. В дальнейшем для определенности полагаем, что строками матрицы являются наблюдения (объекты).
Основное требование факторного анализа -факторы должны быть количественными. Поскольку данные социологических опросов (а определение заключений экспертов можно отнести к этой группе опросов) обычно измеряются в номинальных и порядковых шкалах, то требуется их представление в количественных шкалах, для формирования которых использован следующий подход. Как известно, наиболее информативны данные, измеренные на абсолютной шкале. В социологических опросах таковыми являются частости (т.е. частоты, выраженные в долях или процентах) вариантов ответов респондентов. Эти частости относятся к выборочной совокупности, но переходя к генеральной совокупности, их можно интерпретировать как вероятности. Путем построения таблиц сопряженности можно получить оценки этих вероятностей для групп участников опросов, различающихся по тем или иным признакам, что означает переход к переменным, измеренным на абсолютной шкале. Это требование в рассматриваемом случае выполнено, т.е. при переходе от перечисленных признаков к частости положительных ответов по выборке респондентов было получено семь количественных переменных Хь..., Х7, которые являются оценками генеральной совокупности в целом.
Подсчет частот и процентов может производиться как для числовых, так и для номинальных (строковых) переменных. В табл. 1 приведен пример табличного представления частотного распределения вариантов ответов респондентов - работников службы быта на вопрос «Как изменились условия работы при внедрении разработок?» (строковая переменная), а на рис. 1 - соответствующая столбиковая диаграмма (линейное распределение).
В первом столбце табл. 1 все наблюдения классифицированы по данной номинальной (строковой) переменной как «валидные» и «пропущенные»: первых - 954, вторых - всего лишь 23 (в итоге 977). Это означает, что в 23 анкетах отсутствуют ответы на данный вопрос, т.е. данные по переменной «Как изменились условия работы при внедрении разработок?» имеют 23 пропуска, и во втором столбце вариант ответа по этим анкетам обозначен как «Системные пропущенные». В то же время остальные анкеты (с валидными ответами) характеризуются вариантами ответов, предусмотренными анкетой («Существенно улучшилось», «Немного улучшилось», «Осталось без изменений», «Немного ухудшилось», «Существенно ухудшилось»). Третий и четвертый столбцы соответственно обозначены как «Процент» и «Валидный процент», что соответствует частостям встре-
Таблица 1. Оценка условий работы при внедрении разработок
Наблюдения Вариант ответа Частота Процент Валидный процент Кумулятивный процент
Валидные Существенно улучшилось 21 2,1 2,1 2,1
Немного улучшилось 116 11,9 12,2 14,3
Осталось без изменений 262 26,8 27,5 41,8
Немного ухудшилось 265 27,1 27,8 69,6
Существенно ухудшилось 290 29,7 30,4 100,0
Всего 954 97,6 100,0 -
Пропущенные Системные пропущенные 23 2,4 - -
Итого 977 100,0 - -
Рис. 1. Столбиковая диаграмма распределения вариантов ответов на вопрос «Как изменились условия работы при внедрении разработок?»: а - в частотах; б - в процентах (валидных) (I - существенно улучшилось; II - немного улучшилось; III - осталось без изменений; IV - немного ухудшилось; V - существенно ухудшилось)
чаемости вариантов ответов, рассчитанным в процентах к общему числу наблюдений («Процент») и к числу «валидных» наблюдений («Валидный процент»). В последнем столбце, озаглавленном «Кумулятивный процент», «валидные» частости просуммированы в порядке расположения вариантов ответов. Данные в столбце «Кумулятивный процент» информативны только для количественных или порядковых переменных.
На диаграммах рис. 1 распределения представлены в частотах и в процентах (валидных). Имеется возможность вывода значений частот и процентов в виде чисел, изображенных непосредственно на столбиках диаграммы. Такое представление «линейных» распределений является значительно более наглядным по сравнению с табличными данными.
Наглядны также и другие виды диаграмм: секторные, точечные, ленточные, «объемные» и т.д., отличающиеся друг от друга только характером графического представления частот или валидных процентов (частостей), т.е. практически только своим внешним видом. Однако существуют некоторые правила, которых следует придерживаться. Например, следует учитывать, что сек-
торные диаграммы наглядны до тех пор, пока число уровней номинальной переменной не слишком велико (не более 5 - 7); точечные диаграммы обычно применяют для уровней временного характера и т.п. Поэтому следует предварительно выбрать какой-то определенный способ представления графической информации.
Для непрерывной (квазидискретной) числовой переменной, например, возраста рабочих, который важен с точки зрения состояния здоровья и квалификации, фиксируемого с весьма небольшими интервалами ее изменения (в данном случае -год), табличное представление линейного распределения выглядит слишком громоздко, и следует прибегать к простому приему - укрупнению интервалов ее изменения. При сравнении вибрационной нагруженности прессов типа ПВГ-18 и ПВГ-8 можно видеть, что спектральный состав сигнала, получаемого от подвижной части (ударника, траверсы), достаточно сходен для обоих прессов, в то время как спектры неподвижной части (станины) различны, что можно объяснить существенными отличиями конструкций и в большей части проявляется на станине, чем на ударнике. Следующий импульс, значительно превосхо-
Рис. 2. Распределение возраста респондентов: а - в частотах; б - в процентах (валидных)
дящий по величине предыдущие, имеет место в момент касания ударником резака.
Нужно сказать, что работа на вырубных прессах вызывает не только повышенную усталость, так как прессы работают в условиях ударного нагружения, но и виброболезнь и «сухость рук», когда рабочий держит резак в процессе вырубки. За счет этого повышается производительность труда, но с точки зрения техники безопасности является недопустимым. Поэтому в прессах предусматривается дополнительная защита в виде использования одновременно обеих рук, датчиков попадания посторонних предметов в рабочую зону и т.п. Однако на предприятиях бытового обслуживания встречаются случаи, когда система защиты рук рабочего отключается и он работает.
Одной из важных причин возникновения нарушений слуха и появления многих нарушений здоровья человека является повышенные уровни вибраций и шума. Для его снижения на электро-гидравлических вырубных прессах предусмотрена возможность установки металлических и неметаллических вырубных плит. При работе на алюминиевых плитах в элементах пресса создаются ударные нагрузки, обусловленные высокой твердостью плит, что способствует более частым отказам прессов. При установлении полимерных плит пресс работает в более «мягком» режиме, в результате чего уровень вибрации и шума снижается на 2 - 6 дБ в зависимости от упругодемпфирую-щих свойств этих плит.
В качестве примера на рис. 2 изображены диаграммы распределения возраста респондентов, ответивших на вопросы той же анкеты, причем эти диаграммы получены по «сырым» (несгруппиро-ванным) данным. При этом выбирались респонденты в возрасте от 17 до 84 лет. Это относится как к занятому на производстве, так и находящемуся на пенсии населению. Такой подход объясняется тем, что даже после прекращения трудовой деятельности люди продолжают оценивать условия работы на основе собственного опыта. Тем более что с течением времени, когда у них начинают проявляться болезни и другие последствия трудовой деятельности, бывшим рабочим легче оценить какие-то недостатки в условиях труда, исходя уже из всего своего жизненного и профессионального опыта.
Видно, что из-за неудачного «масштаба» приведенные диаграммы малоинформативны: интервал в один год для числовой квазидискретной переменной «Возраст» слишком мал даже при достаточно большом объеме выборки (977 респондентов); частости по отдельным значениям переменной (точнее, интервалам значений) не достигают и 4%.
Совсем иначе, более информативно, смотрятся те же самые диаграммы для преобразованной путем укрупнения интервалов, теперь уже строковой (порядковой) переменной «Возрастные группы» (рис. 3). Поскольку на вопрос о возрасте (годе рождения: известно, что при такой постановке вопроса меньше ошибок в ответах респондентов) ответили все 977 опрошенных респондента, валид-
Частота
300,0
200,0 '
100,0 '
IV
VI
194
195
I II
121
126
V
137
204
Процент
300,0
200,0
100,0
III IV
VI
12,4
12,9
19,9
20,0
V
14,0
20,9
а)
Возрастные группы
б)
Возрастные группы
Рис. 3. Столбиковая диаграмма распределения возрастных групп респондентов: а - в частотах; б - в процентах (I - до 21 года; II - 22-29 лет; III - 30 - 39 лет; IV - 40 - 49 лет; V - 50 - 59 лет; VI - 60 лет и старше)
Таблица 2. Распределение возрастных групп респондентов по валидным параметрам
Возрастные группы Частота Процент Валидный процент Кумулятивный процент
До 21 года 121 12,4 12,4 12,4
22 - 29 лет 12б 12,9 12,9 25,3
30 - 39 лет 194 19,8 19,8 45,1
40-49 лет 195 20,0 20,0 б5,1
50 - 59 лет 137 14,0 14,0 79,1
60 лет и старше 204 20,9 20,9 100,0
Итого 977 100,0 100,0 -
ные частости равны частостям, рассчитанным по всем анкетам (см. «Возрастные группы» для новой переменной). Так как включенных в факторный анализ групп респондентов довольно много - 15, для удобства дальнейшего анализа их можно разделить на две совокупности - по статусным и по возрастным признакам.
При укрупнении интервалов числовой переменной, которая при этом преобразуется в номинальную (точнее, в порядковую, поскольку возрастные группы упорядочены в порядке возрастания), проявляется структура респондентов по возрастному признаку: среди опрошенных заметно превалируют возрастные группы 30 - 39 лет, 40 -49 лет, 60 лет и старше (табл. 2). Старшая возрастная группа соответствует выходу на пенсию, поэтому рассматривается с точки зрения быстрой замены респондентов при их увольнении. В свете требований к репрезентативности выборки необходимо сравнить наблюдаемое распределение респондентов по возрастным группам с фактическим, фиксируемым региональными органами статистики для работающего населения. Возраст здесь играет не только роль индикатора состояния здоровья, но и предопределяет скорый процесс замены такого состава работающих на более молодые возрастные группы.
В некоторых случаях бывает полезно упорядочить уровни числовой переменной на столбико-
вых диаграммах, т.е. не удовольствоваться их расположением по возрастанию приписанных числовых значений (меток), а располагать в порядке убывания или возрастания значений. Это особенно важно тогда, когда число уровней достаточно велико, а цель анализа - ранжирование объектов по величине показателя.
Таким образом, рассмотрены методы статистического анализа дискретных переменных при изучении условий работы на вырубных прессах. Вывод значений частот и процентов изображен в виде чисел, непосредственно на столбиках диаграммы. Такое представление является значительно более наглядным по сравнению с табличными данными, поскольку в свете требований к репрезентативности выборки необходимо сравнивать наблюдаемое распределение респондентов по возрастным группам с фактическим, которое фиксируется региональными органами статистики для работающего населения.
Литература
1. Иванов В. А., Шуметов В. Г., Милых Ф. Г. и др. Теория и практика принятия решений в экономике и управлении экспертными методами. М.: МГУДТ. 2003.
2. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. М.: СПСС Русь. 1998.
3. Иванов В. А., Шуметов В. Г., Босько Л. В., Шенбель И. А. Анализ применения различных полимерных плит при вырубании деталей обуви // Кожевенно-обувная промышленность. 1987. № 7. С. 44 - 45.
Поступила 05.03.2010 г.
