CC BY
46
3. Егоров В.А. Автоматизация пр°ектирования предприятий. Л. : Машиностроение, 1983. 327 с.
4. Дружинин Г.В. Методы оценки и прогнозирования качества. М. : Радио и связь, 1982. 160 с.
V. Antsev, K. Khanin
Inconsistency management in construction design
A mechanism for inconsistencies prevention in project documentation based on the project's chains analysis being a group of interrelated as ruled by the design process project documentation's design and verification operations is represented.
Получено 19.01.09.
УДК 658.5
А.Н. Иноземцев, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой, (4872) 35-18-87, zem@uic.tula.ru (Россия, Тула, ТулГУ),
А.В. Анцев, магистрант, (4872) 35-18-87, antsev@tula.net (Россия, Тула, ТулГУ)
МОДЕЛЬ КВАЛИМЕТРИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЕКТА ИЗГОТОВЛЕНИЯ МАШИНЫ
Представлена модель квалиметрической оценки технологического проекта изготовления машины на основе метода сервисного качества с использованием нечетких лингвистических переменных и правил нечеткого вывода для применения в цикле развития DMAIC (Определение - Измерение - Анализ - Улушение - Контроль).
Ключевые слова: технологический проект, квалиметрическая оценка, цикл развития, нечеткая логика.
Промышленное производство является динамичной системой, продуктивность которой интенсивно нарастает. Регулятором требуемых темпов интенсивного роста выпуска продукции по количеству и качеству является его техническая подготовка. Только в результате осуществления единого непрерывного процесса поиска инженерно-технических решений по всем элементам производства до их практической реализации можно практически воздействовать должным образом на технический уровень и результативность производства. Следовательно, важным условием качественной подготовки производства и постоянного поддержания его на уровне современных требований является комплексное решение всех проблем подготовки производства по всему технологическому циклу - от постановки проблем создания и освоения принципиаьно новых машин до завершения их жизненного цикла и перехода на объекты, основанные на новых технических принципах. Для отимаьного управления технической подготовкой производства необходимы система покаателей ее качества, ме-
тоды их оценки, знание этапов, на которых целесообрано производить ее квалиметрическую оценку и окаывать регулирующие воздействия в случае, если возникнет такая необходимость в ходе подготовки производства [1]. Это позволит практически осуществить управление технической подготовкой производства на основе цикла равития DMAIC (Define -Measurement - Analyze - Improve - Control - Определение - Измерение -Анализ - Улучшение - Контроль) [2], который получил очень широкое распространение в различных отраслях промышленности.
Задачу управления качеством производственных процессов на промышленных предприятиях необходимо решать на основе применения современных информационных технологий, в том числе и реализующих идеи САЬБ-(ИПИ)-технологий. Однако для широкомасштабного внедрения CALS-технологий на российских предприятиях необходимо решить ряд проблем, связанных в основном с интеграцией большого объема ранородных данных: конструкторски, технологических, производственных, эксплуатационных и данных о качестве.
При решении задачи интеграции технологических данных установлено, что проектные решения и технологические документы, отражающие результаты технологической подготовки производства, целесообрано объединять в единый иерархически структурированный информационный объект - технологический проект (ТПр) изготовления машины [3, 4]. Технологический проект динамически развивается вместе с проектом машины и детально описывает технологический аспект производственного процесса ее изготовления. Причем, так как на раличных этапах жизненного цикла машины решаются и соответствующие им различные задачи технологического проектирования, то результаты решения данных задач надлежащим обраом отражаются в ТПр. Это обстоятельство укаывает на жизненный цикл (ЖЦ) ТПр, включающем следующие этапы [3]:
1) оценка полезности изготовления машины на основе укрупненных расчетов норм времени и расхода материалов;
2) раработка специфицированных проектных решений;
3) раработка проектных решений по межцеховой маршрутизации и формированию машинокомплектов;
4) раработка индивидуальных проектных решений по раличным технологическим переделам;
5) выпуск технологической документации;
6) применение технологической документации;
7) изменение, пересмотр, ревизия технологической документации;
8) учет и хранение технологической документации;
9) отмена (замена) технологической документации.
Для обеспечения возможности управления качеством ТПр необходимо оперативно получать информацию о его текущем состоянии. Поэтому становится актуальной задача разработки модели квалиметрической
оценки ТПр, применяемой на стадии измерения цикла р л вития DMAIC. В данной модели для определения уровня качества технологического проекта в целом оценивается качество реализации этапов его жизненного цикла. В свою очередь, качество релизации каждого из этапов ЖЦ ТПр определяется качеством соответствующих компонентов ТПр, имеющих важное значение на данном этапе. При этом компоненты ТПр оцениваются рядом поклателей качества.
При проведении квалиметрической оценки ТПр в ходе опроса экспертов определяются нормативное и текущее значения поклателей компонентов ТПр на различных этапах ЖЦ. Для расчета значений поклателей выполнена соответствующа интерпретация метода сервисного качества ServQual (a multi-item scale for measuring consumer perseptions of service quality - комплексная шкла для измерения поте бете ль ского восприяия качества сервиса), который блируется на применении системного и процессного подходов и использует механизмы оценки удовлетворенности потребителей и определения эффективности корректирующих и предупреждающих мероприятий [5, 6].
В зависимости от характера этапа ЖЦ ТПр нормативное и текущее значения поклателей компонентов технологического проекта на соответствующих этапах ЖЦ могут быть субъективными, получаемыми в результате обработки суждений различных людей. Поэтому в модели квалиметрической оценки ТПр использованы нечеткие лингвистические
переменные и правил нечеткого вывода для преобрлования таких типов значений показателей в количественный вид.
Первоначально значения поклателей компонентов ТПр на соответствующих этапах ЖЦ, полученные в лингвистическом виде, поступают в блок фуззификации. Целью блока фуззификации является установление соответствия между конкретным (обычно численным) значением отдельной входной переменной системы нечеткого вывода и значением функции принадлежности соответствующего ей терма входной лингвистической переменной. В результате выполнения этого этапа для всех входных пере-
менных должны быть определены конкретные значения функций принадлежности по каждому из лингвистических термов, которые используются в подусловиях блы правил системы нечеткого вывода.
После блока фуззификации следует' блок нечеткого вывода. В нем осуществляется агрегирование подусловий в нечетких правилах продукций. Для нахождения степени истинности условий каждого из правил нечетких продукций используются парные нечеткие логические операции. Те правила, степень истинности условий которых отлична от нуля, считаются активными и используются для дальнейших расчетов. Затем активизируются подзаключения в нечетких правилах продукций по методу min-активации, при этом для сокращения времени вывода учитываются только активные правила нечетких продукций. Наконец, аккумулируются заклю-
чения нечетких правил продукций путем объединения нечетких множеств, соответствующих термам родзаключений, относящихся к одним и тем же выходным лингвистическим переменным.
База правил нечеткого вывода формируется экспертами в соответствующих областях. В случае, когда возникает необходимость спроектировать нечеткую систему, но в наличии имеются только численные данные, можно применить один из простейших, но в то же время весьма универс аьный метод построения баы нечетких правил на основе численных данных [7]. Этот метод предполагает выполнение следующих шагов.
Шаг 1. Разделение пространств входных и выходных данных на области. Отдельные области обозначаются следующим обраом: М N (Малый N), М1, (Маый 1), 5 (Средний), £>1, (Большой 1), ..., DN (Боль-
шой N). Для каждой из данных областей определяют одну функцию принадлежности.
Шаг 2. Построение нечетких правил на основе обучающих данных. Вначае определяют степени принадлежности обучающих данных к каждой области, выделенной на шаге 1. Эти степени будут выражаться значениями функций принадлежности соответствующих нечетких множеств для каждой группы данных. После этого сопоставляют обучающие данные с областями, в которых они имеют максимаьные степени принадлежности. Окончательно для каждой пары обучающих данных записывают одно правило.
Шаг 3. Приписывание каждому правилу степени истинности. Обычно получается большое количество пар обучающих данных, по каждой из которых может быть сформулировано одно правило, поэтому существует высока вероятность того, что некоторые из этих правил окажутся противоречивыми. Это относится к правилам с одной и той же посылкой (условием), но с раными следствиями (выводами). Один из методов решения этой проблемы заключается в приписывании каждому правилу так называемой степени истинности с последующим выбором из противоречащих друг другу правил того, у которого эта степень окажется наибольшей. Таким образом, не только рарешается проблема противоречивых правил, но и значительно уменьшается их общее количество. Степень истинности определяется как произведение значений функций принадлежности переменных, входящих в это правило.
Шаг 4. Создание баы нечетких правил. Баа заполняется нечеткими правилами, полученными на шаге 3. Если имеется несколько нечетких правил с одной и той же посылкой, то из них выбирается то, которое имеет наивысшую степень истинности.
Процедра нечеткого вывода завершается в блоке дефуззификации, где из нечетких лингвистических переменных формируются численные результаты. Для этого используется метод центра тяжести. Центр тяжести рассчитывается по формуле
тах I х • ц(х )х
У _ тій тах
тій
где ц(х) - значение функции принадлежности нечеткой лингвистической переменной в точкех.
На основе полученных после процедуры нечеткого вывода нормативного и текущего значений показателей компонентов ТПр на соответствующих этапах ЖЦ с использованием весовых коэффициентов рассчитываются качество реализации этапа ЖЦ ТПр и необходимость корректировки данных компонентов ТПр. Весовые коэффициенты определяются в ходе опросов экспертов относительно важности покаателей.
Уровень качества /-го этапа ЖЦ ТПр рассчитываем по формуле
ґСі, -з,/''
. 5и
где SQ¿ - уровень качества ¿-го этапа ЖЦ ТПр; т - количество анализируемых показателей компонентов ТПр на данном этапе; Же.. - весовой кои
эффициент у-го покаателя компонента ТПр ¿-го этапа ЖЦ; Су - текущее значение у-го покаателя компонента ТПр ¿-го этапа ЖЦ; Sjj - нормативное значение у-го покаателя компонента ТПр ¿-го этапа ЖЦ.
После проведения квалиметрической оценки ТПр с применением модели, использующей нечеткие переменные и правила нечеткого вывода, формулируются рекомендации для проведения улучшений. Это делается следующим образом.
Сначала определяется качество ТПр в целом по формуле
TPQ =-Щ ,
¿ = 1
где TPQ - качество ТПр; п - количество этапов ЖЦ ТПр; Ж?. - весовой
коэффициент ¿-го этапа ЖЦ ТПр.
В случае получения положительного значения уровень качества является достаточно высоким и его корректировка не требуется. Если результат примерно равен нулю, то желательно провести улучшение ТПр.
Если принято решение о корректировке ТПр, то выбирается наиболее предпочтительный этап ЖЦ для улучшений. Для этого определяются коэффициенты необходимости корректировки этапов ЖЦ ТПр:
Ж?
=—,
^ SQ¿
где К?. - коэффициент необходимости корректировки ¿-го этапа ЖЦ ТПр.
Этап ЖЦ ТПр с наибольшим значением коэффициента Ки будет
наиболее предпочтительным для улучшений. Для этого этапа рассчитываются коэффициенты необходимости корректирования покаателей компонентов ТПр.
Коэффициент необходимости корректирования покаателя компонента ТПр на соответствующем этапе ЖЦ Кс.. предлагается определять
У
по зависимости
Кс =100 жс
ч- л
-У--1
с,і
\ и у
Увеличение коэффициента необходимости корректировки покаа-теля в 100 раз необходимо для получения более наглядных результатов.
После этого сравниваются коэффициенты необходимости корректировки покаателей компонентов ТПр на этапе ЖЦ, который решено улучшать, и выбирается самый слабый из них. Именно его рекомендуется изменять в первую очередь.
После улучшения выбранного показателя производится перерасчет обобщенного уровня качества ТПр. Если уровень качества не достаточен, то процедура поиска и улучшения самого слабого покаателя повторяется до тех пор, пока уровень качества технологического проекта не станет больше нуля.
Если известны затраты на улучшение этапов ЖЦ ТПр и покаателей компонентов ТПр на соответствующих этапах ЖЦ, то, проранжировав показатели по отношению коэффициента необходимости корректировки и затрат на улучшение, можно выбрать показатели, улучшение которых дает наибольший экономический эффект.
Граф тес ки модель кваиметрической оценки ТПр представлена на рис. 1 в виде диаграммы взаимодействий языка ЦМЬ.
Укрупненно агоритм применения кваиметрической модели ТПр с использованием нечетких переменных и правил нечеткого вывода можно сформулировать следующим обраом:
1) определение компонентов ТПр;
2) определение покаателей качества компонентов ТПр;
3) получение весовых коэффициентов покаателей качества;
4) определение необходимых нечетких переменных;
5) составление баы правил нечеткого вывода;
6) получение нормативных значений покаателей;
7) получение текущих значений показателей;
8) расчет уровня качества по всем покаателям;
9) расчет коэффициента необходимости корректировки;
10) выбор приоритетных направлений для улучшений.
Выполнение этих шагов продемонстрировано на диаграмме (рис. 2).
Качество ТПр
1
1...
Качество компонента ТПр
1...Т
Показатель
компонента
О
Эксперт
І
1... Текущее Нормативное 1... 1...
значение значение
О
Эксперт
|
Блок в
ывода
Блок дефуззийшкации
База
правил
Уровень Рекомендации Необходимость
качества корректировки
Эксперт
Весовой 1... 1...
коэффициент
Рис. 1. Модель оценки качества ТПр с использованием нечетких переменных и правил нечёткого вывода
Эксперт ТПр Технолог Модель оценки
Компоненты, их показатели
и весовые коэффициенты База правил и нечеткие
переменные
Текущее и нормативное
значение
показателей
необходимость
корректировки
Оценка
качества [ 1 __ Рекомендации
Уровень качества и
Рис. 2. Диаграмма последовательностей применения модели
Постоянное сравнение желаемого уровня качества технологического проекта изготовления машины с достигнутыми результатами имеет важное значение, особенно при реализации долгосрочных проектов. Модель квалиметрической оцени ТПр обеспечивает непрерывную проверку качества проекта и позволяет, в случае необходимости, принять корректирующие меры.
Список литературы
1. Амиров Ю.Д. Научно-техническая подготовка промышленного производства. М. : Экономика, 1978. 223 с.
2. Тиго К., Есио К., Грегари В. Качество в XXI веке. Роль качества в обеспечении конкурентоспособности и устойчивого развития. М. : Стандарты и качество, 2005. 280 с.
3. Васин С.А., Иноземцев А.Н., Анцев В.Ю. Информационна инфраструктура технологической подготовки производства // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2004. №2 6. С. 32-44.
4. Иноземцев А.Н, Анцев А.В. Управление качеством технологического проекта изготовления машины // Изв. ТулГУ. Сер. Технологическая системотехника. 2006. Вып. 9. С. 107-119.
5. Багиев Г.Л., Алексеев А.А. Основы поведения маркетинговых исследований. М : ВШЭ, 2003. 58 с.
6. Анцев А.В. Квалиметрическая оценка технологического проекта изготовления машины // Изв. ТулГУ. Сер. Экономика. Управление. Стандартизация. Качество. 2006. Вып. 5.С. 89-98.
7. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский М. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М. : Горяча линия-Телеком, 2007. 452 с.
A. Inozemtsev, A. Antsev
Qualimetric evaluation model of machine production’s manufacturing project
A qualimetric evaluation model of machine production’s manufacturing project based on a service quality method using fuzzy linguistic variables andfuzzy deduction rules is represented. This model is used in the DMAIC progress cycle (Define -Measurement - Analyze - Improve - Control).
Получено 19.01.09
