CC BY
136
УДК 621:658.5:629.7
А. Л. АХТУЛОВ Л. Н. АХТУЛОВА И. Ф. ИВАНОВА А. В. ЛЕОНОВА
Омский государственный университет путей сообщения
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПРОЦЕССОВ КОНСТРУКТОРСКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ПОДГОТОВКИ ПРОИЗВОДСТВА СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ
Статья посвящена анализу, оценке и предложениям по совершенствованию процесса разработки оценки качества конструкторско-технологической подготовки производства ракетно-космической техники.
Ключевые слова: ракетно-космическая техника, подготовка производства, методика оценки качества, управление процессами, шесть сигм.
В настоящее время значительно возрос интерес в различных отраслях промышленности [1 — 4] к созданию автоматизированных систем проектирования, конструирования и технологической подготовки производства. Что вызвано, прежде всего, необходимостью обеспечивать рост свойств и характеристик разрабатываемых образцов новой техники по сравнению с зарубежными и отечественными прототипами при одновременном сокращении затрат, необходимых для их серийного производства и эксплуатации. Для достижения этих целей необходимо повышать степень обоснованности принимаемых технических решений, особенно на ранних стадиях проектирования, когда цена ошибок велика, проводить тщательную всестороннюю отработку всех элементов конструкции, что реально осуществимо лишь на основе сквозной автоматизации проектно-конструкторских и технологических работ.
Основными фазами проектирования любого объекта являются [4] (рис. 1): предпроектное исследование необходимости создания технического объекта (системы); разработка концепции конструирования элементов и изделия в целом; геометрическое проектирование; оценка параметров созданного объекта; аналитическое моделирование и экспериментальное исследование (это разработка математических моделей, методик и программ испытаний, идентификация аналитических и экспериментальных исследований с условиями эксплуатации); создание системы автоматизации проектирования.
Постоянное усложнение конструкций, систем и комплексов приводит в практике проектирования систем и комплексов к явно выраженным следующим тенденциям [5]: с одной стороны, усложнению структуры, повышению быстродействия и производительности, а с другой — значительно возрастают требования к надежности и эффективности в эксплуатации.
Наличие совокупности выполняемых техническим объектом задач, случайных и неопределенных параметров отдельных элементов в реальном процессе проектирования, многоэлементность систем и существенное влияние этих факторов, а также внешних воздействий на технические характеристики и облик создаваемого изделия приводит к необходимости их учета в математических моделях проектирования [6].
Проектное производство является сложной системой различных технологических процессов производства (проектных и вспомогательных), управления, планирования, обеспечения и др.
Для управления проектно-конструкторской деятельностью целесообразно выделить влияющие на качество процессы и ранжировать их в зависимости от принятых целей организации [7].
Процессы проектирования, как совокупный комплекс работ по проектному обеспечению, долж-
Рис. 1. Блок-схема процесса проектирования
ны обеспечивать все стадии и этапы «жизненного цикла» [8] объекта действующим законодательством и соответствующими нормативными документами.
В настоящее время значительное внимание уделяется вопросам оценки качества технических устройств [9]. Это связано с тем, что на рынке появляются новые, технически и технологически более совершенные устройства.
Основными этапами формирования качества являются [10] планирование, обеспечение и контроль.
Поэтому в задачах выбора и внедрения современных технических средств космической техники возникает необходимость объективной и достоверной оценки их качества, что приобретает особую актуальность при широком внедрении передовых технологий в организациях отрасли [11].
Качество космической техники имеет буквально жизненно важное значение [12], а усиливающийся рост требований к надежности и безопасности сложных технических устройств ракетно-космической техники обусловлен участием России в международных космических программах, что является проверкой соответствия отечественной космической техники международным требованиям и ее конкурентоспособности на мировом рынке.
Для сохранения лидирующих позиции России необходимо разрабатывать все более совершенные организационно-технические, научно-методические меры [11], обеспечивающие качество сложных технических элементов ракетно-космической техники [6].
Одним из важнейших принципов менеджмента качества любой организации является принятие решений на основе фактов [13].
Проблемы совершенствования методов оценки качества включают совершенствование средств контроля и развитие методов оценки.
В настоящее время для анализа и управления качеством продукции сформировались основные направления применения статистических методов [14, 15]: анализ качества; регулирование технологических процессов; контроль и оценка качества.
В процессе эксплуатации на состояние сложного технического устройства влияет множество различных факторов, которые по своей природе могут быть как неслучайными, так и случайными. В лучшем случае известны статистические характеристики этих факторов, однако и такая информация не всегда может быть получена при определении параметров, так как сам процесс измерения, в свою очередь, всегда носит вероятностный характер. Влияние случайных факторов на устройство приводит к неоднозначности контроля его параметров. Внешним проявлением этого случайного характера является тот факт, что выходные параметры устройства и его состояние также представляют собой случайный процесс, а конкретный результат каждого измерения — его реализацию.
Поэтому необходимо установить факторы, которые характеризуют несоответствия, в большинстве случаев они являются статистическими данными, те есть задача сбора, обработки и анализа результатов решается с помощью математической статистики, включающей в себя современные методы анализа и выявления несоответствий (корреляционный и регрессионный анализы, проверку статистических гипотез, факторный анализ, анализ безотказности и др.).
Анализ существующих методов оценки качества показывает [16], что в их основе находится оценка
ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА
ВХОДЫ X
СИСТЕМА
выходы У
Рис. 2. Модель «черногоящика»
-— связь системы с внешней
средой (на входе и выходе); □ Д — эпе иен ты систе и ы;
— подсистем ы;
О § — внутренние свизи системы, Рис. 3. Модель «прозрачного ящика»
качества выходных параметров устройств, рассматривая как детерминированное событие. При этом используемые методы не имеют объектом анализа процесс формирования параметров, а лишь оценивают устройства по их значениям, без учета случайностей в развитии процессов, что снижает достоверность оценки.
Таким образом, в настоящее время рассматривается как объект изучения, внутреннее устройство которого либо неизвестно, либо слишком сложно для того, чтобы можно было по свойствам его составных элементов и структуре связей между ними делать выводы о поведении объекта; метод исследования таких объектов.
«Черный ящик» (рис. 2) — модель системы, представляющая собой известные параметры выходов и входов при неизвестном внутреннем устройстве. Исследуя известные параметры, с помощью такой модели можно получить представление о внутреннем устройстве. Таким образом, система изучается не как совокупность взаимосвязанных элементов, а как нечто целое (рис. 3), взаимодействующее со средой на своих входах и выходах.
Стохастическое поведение может быть следствием случайных воздействий на динамическую систему или, что очень существенно, выражать внутренние свойства системы. Стохастический процесс может быть следствием особенности системы и возникает при определенных условиях даже без внешних воздействий.
Влияние точности технологической системы на качество производственных процессов было замечено давно. Но статистическое обоснование вариабельности системы, зависящей от различных, в большинстве своем случайных, производственных факторов, дал известный американский ученый В. Шу-харт [14] только в 20-м веке. Он выявил, что вариации (отклонения) в системе по своему происхождению вызываются двумя принципиально различными причинами: общими и специальными.
Общими причинами считаются те, которые являются неотъемлемой частью данного процесса, то есть внутренне ему (процессу) присущие. Общие причины связаны с точностью поддержания параметра и условий осуществления процесса, с идентич-
Рис. 4. Диаграмма«Шестьсигм»
ностью условий на входах и выходах процесса и т.д. Эти причины являются результатом совместного воздействия болыполо количества случайных величин, каждгя из которых вносит относительно малый вклад в результирующую вариацию системы. Именно отсутствие доминирующих по знххентю причин и дает относительщтостабильность процесса. Совозупность мьлых вариаций создаео ухтойчи-вую технологическую систему.
Специальными причинами вариаций считаются воздействия на процесс (или на систему) внешних факторов, внутренне не присущих системе и не предусмотренных нормальным ходом процесса. Как правило, в результате воздействия специальных причин и происходит отклонение параметров от заданных значений параметров.
Разделение причин вариаций на два указанных вида определяет и разные методы борьбы с вариациями. В. Шухарт выдвинул два основных принципа борьбы с вариациями [14]: первый — искать не виновников брака, а вовлекать всех причастных к поиску и устранению причин несоответствий (отклонению параметров за границы допустимых значений), второй — искать источники несоответствий в вариациях процесса.
Таким образом, стабилизировать процесс — это сделать его устойчивым к внешним воздействиям, что и является главной задачей статистических методов управления процессами.
Задача статистического регулирования технологического процесса состоит в том, чтобы на основании результатов периодического (т.е. в динамике) контроля выборок относительно малого объема оценивать его стабильность и корректировать наладку процесса на требуемое качество [16].
Достижение высшего уровня в «Шесть сигм», означает, что в ходе анализируемого процесса число дефектов составляет только 3,4 на миллион возможных (рис. 4). Другими словами, работа выполняется почти безупречно.
Основная идея заключается в том, что если можно измерить число дефектов, то, значит, можно определить и способы, позволяющие их устранить.
С точки зрения математической статистики, нужно повысить индекс воспроизводимости процессов, удержать каждый из них в пределах стандартного отклонения от нормы. Использование «Шести сигм» приводит к значительному снижению вариативности процессов.
Но качество не является конечной целью всех усилий при работе по системе «Шести сигм». Это
результат промежуточный. Главный критерий успеха — снижение потерь в виде брака и возможных рисков для репутации производителя товаров или услуг.
Россия находится на этапе активного преобразования экономических и государственных институтов, требующих нового качества управления. Интеграция российского производственного сектора в мировое экономическое пространство практически невозможна без кардинальной перестройки существующих процессов управления. Полноценное внедрение управленческого подхода «Шесть сигм» на российских предприятиях обеспечит выход этих предприятий на мировой уровень качества, а это единственный способ полноценного возрождения экономики страны, особенно ее промышленного потенциала.
Уровень, измеряемый в числе «сигм» (например, от 1 до 6), является мерой надежности процесса. Так, работа на уровне шести сигм означает, что процесс допускает всего 3,4 дефекта на миллион единиц (Defects per Million Opportunities — DPMO).
В указанной методологии используются контрольные параметры, основанные на фактических данных, дающих полный обзор процессов, и после ее внедрения руководство предприятия может принимать решения, исходя не из предположений, а из фактической информации.
Значительная часть многих проектов внедрения системы «Шесть сигм» посвящена определению аспектов процесса, критически важных для качества. Методология «Шесть сигм» дает несколько мощных инструментов, помогающих удостовериться в том, что выборочные данные корректны и действительно определяют факторы, оказывающие наибольшее влияние на производственный результат.
Метод «Шесть сигм», построенный на основе цикла PDSA, обычно проходит пять этапов: первый, формулирование общих определений; второй, исходя из стратегических планов организации, определяются цели для действий по совершенствованию процесса; третий, задание контрольных параметров; четвертый, создаются метрики, характеризующие производительность процесса и пятый, выполняется сбор данных.
«Шесть сигм» фокусируется на процессе, который порождает или устраняет дефекты, а не на самих дефектах.
То есть осуществление всех процессов так, чтобы для любых параметров любого процесса индекс воспроизводимости Cp был равен 2,0 (или больше). На рис. 4 этому условию отвечает центральная кривая, для которой Cp равно 2,0, если верхняя и нижняя границы допуска находятся на расстоянии ±6s от центра этой кривой. Одновременно известно, что концепция шести сигм основана на том, что удовлетворяющие данному критерию процессы производят не более 3,4 дефекта на миллион изделий. Строго говоря, эти две цифры не соответствуют друг другу, т.к. значению Cp, равному 2,0], т.е. два дефекта на миллиард изделий. Это несоответствие объясняется очень просто: в рамках концепции «Шесть сигм» принимается, что центр распределения может смещаться в пределах полутора сигм в ту или иную сторону.
В рамках данной концепции принята следующая классификация организаций по критерию воспроизводимости [17] (табл. 1).
Впоследствии в рамках концепции «6 сигм» цикл Шухарта — Деминга трансформировался в цикл
MAIC: Measure (Измеряй) — Analyze (Анализируй) — Improve (Улучшай) — Control (Управляй). В последнее время наблюдается тенденция к дополнению этого цикла рядом стадий. Наиболее часто встречается вариант DMAIC — в начале цикла добавляется стадия Define (Определяй). Стоит подчеркнуть, что в подходе «Шесть сигм» акцент делается не столько на числе дефектов на миллион возможностей, сколько на методологии систематического снижения вариабельности процессов.
В соответствии с требованиями [8] выходные данные проектирования на этапе проектных решений должны: во-первых, удовлетворять требованиям потребителя, выраженным в задании на проектирование и исходных данных, а также соответствовать требованиям законодательства и нормативов; во-вторых, «определять характеристики проектируемого объекта, которые являются существенными с точки зрения его безопасности и правильного использования», т.е. удовлетворять базовым характеристикам, установленным нормативными документами для состава утверждаемой части (проект) и в-третьих, содержать критерии приемки.
Все указанные требования находят отражение в качестве проектных решений. В области проектирования объектов промышленного производства общими требованиями к качеству проектных решений являются: снижение материалоемкости, трудоемкости и стоимости объекта; высокая технологичность конструктивных решений, внедрение прогрессивных методов производства изделий; эффективное использование всех ресурсов.
Оценка качества проектных решений осуществляется для определения соответствий принятых инженерных и технологических решений новейшим достижениям науки и техники, основным данным и требованиям потребителя (включая технико-экономические показатели), заложенным в объект на проектирование, программам развития, целевым программам.
Таким образом, методики оценки качества, разрабатываемые с целью установления порядка оценки качества проектных решений, в конкретном производстве, должны, как правило, включать: общие и специальные требования к качеству проектируемого объекта; состав базовых значений технико-экономических показателей и базовых характеристик; методы расчета характеристик и показателей качества; методики оценки качества проектных решений на основе анализа и сравнения полученных результатов; порядок организации контроля общих, частных и элементных проектных решений; описание функций контроля качества проектных решений специалистами; перечень технологических этапов, после завершения, которых проводится контроль проектных решений; формы документов контроля качества.
Методы контроля качества проектных решений должны быть ориентированы на использование средств компьютерной техники с учетом объемов перерабатываемой информации и иных аспектов сложности оценочных процедур.
Библиографический список
1. Ахтулов, А. Л. Автоматизация проектирования функциональных компонентов динамических систем / А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова // Системный анализ, управление и навигация : тез. докл. 13-й Междунар. конф. — М. : МАИ, 2008. — С. 134-137.
Таблица 1 Влияние воспроизводимости процессов на конкурентоспособность организаций
Расстояние между центром распределения и границей допуска Число дефектов на миллион Затраты на ликвидацию дефектов, % от объема продаж Уровень конкурентоспособности
6 сигм 3,4 <10 Мировой класс
5 сигм 233 10-15
4 сигмы 6210 15-20 Средний по отрасли
3 сигмы 66807 20-30
2 сигмы 308537 30-40 Неконкурентоспособный
1 сигма 690000 >40 -
2. Ахтулов, А. Л. Перспективы создания и использования систем автоматизации проектирования, конструирования и технологической подготовки производства образцов новой техники / А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова, О. М. Кирасиров // Совершенствование технологий, машин и оборудования : сб. науч. тр. — Омск : ОмГАУ, 2006. — С. 23-41.
3. Ахтулов, А. Л. Методология построения и практическое применение системы автоматизации проектирования машин / А. Л. Ахтулов // Вестник СибАДИ. — Омск : Издат. дом «ЛЕО», 2005. — Вып. 3. — С. 14-29.
4. Ахтулов, А. Л. Обеспечение качества проектирования мостовых кранов с учетом динамических характеристик : монография / А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова [и др.] ; под общ. ред. А. Л. Ахтулова. — Омск : СибАДИ, 2010. — 144 с.
5. Ахтулов, А. Л. Методика оценки качества процессов проектирования сложных технических устройств / А. Л. Ахтулов, А. В. Леонова, Л. Н. Ахтулова // Омский научный вестник. — Омск : ОмГТУ, 2013. — № 3 (123). — С. 87-91.
6. Ахтулова, Л. Н. Алгоритм прогнозирования несоответствий в модели улучшения качества серийных процессов производства / Л. Н. Ахтулова, О. В. Дежурова // Омский научный вестник. — 2010. — № 1 (87). — С. 105-109.
7. Ахтулов, А. Л. Измерение результативности системы менеджмента качества как инструмент совершенствования деятельности организации / А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова, А. Ю. Мустакова, С. Т. Ташмагамбетова // Омский научный вестник. — 2013. — № 1 (117). — С. 132-136.
8. ГОСТ ISO 9001-2011. Системы менеджмента качества. Требования. — М. : Стандартинформ, 2012. — 36 с.
9. Ахтулов, А. Л. Системно-креативный подход как база методологии создания конкурентоспособной продукции / А. Л. Ахтулов // Проблемы оценки и мотивации улучшения качества работы предприятий : межвуз. темат. сб. науч. тр. / Омский гос. ун-т путей сообщения. — Омск, 2011. — С. 57-61.
10. ГОСТ Р ИСО 9004-2010. Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации. Подход на основе менеджмента качества. — М. : Стандартинформ, 2011. — 46 с.
11. ГОСТ Р ИСО 10006-2005. Системы менеджмента качества. Руководство по менеджменту качества при проектировании. — М. : Стандартинформ, 2005. — 28 с.
12. ГОСТ РВ 0015-002-2012. Система разработки и постановки на производство военной техники. Система менеджмента качества. Общие требования. — М. : Госстандарт России, 2012. — 42 с.
13. ГОСТ ISO 9000-2011. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. — М. : Стандартинформ, 2012. — 32 с.
14. Ахтулов, А. Л. Использование карт потока создания ценности как средство постоянного улучшения деятельности организации / А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова, Т. И. Стадоль-
ская // Омский научный вестник. — 2013. — № 5 (122). — С. 40-46.
15. Ахтулова, Л. Н. Управление несоответствиями в серийных технологических процессах промышленного предприятия / Л. Н. Ахтулова, О. В. Дежурова, Д. А. Грюнер // Омский научный вестник. — 2009. — № 3 (83). — С. 149-153.
16. Леонова, А. В. Оценка качества процессов функционирования сложных технических устройств с использованием методологии «шесть сигм» / А. В. Леонова // Проблемы разработки, изготовления и эксплуатации ракетно-космической и авиационной техники : материалы VII Всерос. науч. конф., по-свящ. памяти гл. конструктора ПО «Полет» А. С. Клинышкова ; ОмГТУ, ПО «Полет» — фил. ФГУП «ГКНПЦ им. М. В. Хруни-чева», 2012. — Омск, 2012. — С. 112-117.
17. Ахтулова, Л. Н. Идентификация процессов системы менеджмента качества промышленного предприятия / Л. Н. Ахтулова, А. М. Суртаев // Омский научный вестник. — 2009. — № 1 (75). — С. 84-86.
АХТУЛОВ Алексей Леонидович, доктор технических наук, профессор (Россия), действительный
член Международной академии авторов научных открытий и изобретений и Академии проблем качества, почетный работник высшего профессионального образования, профессор кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» Омского государственного университета путей сообщения (ОмГУПС), профессор кафедры электроэнергетики Тобольского индустриального института — филиала Тюменского государственного нефтегазового университета. Адрес для переписки: ahtulov-al1949@ yandex.ru АХТУЛОВА Людмила Николаевна, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры «Экономика транспорта, логистика и управление качеством» ОмГУПС.
ИВАНОВА Ирина Фёдоровна, аспирантка кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» ОмГУПС. ЛЕОНОВА Анна Владимировна, аспирантка кафедры «Вагоны и вагонное хозяйство» ОмГУПС. Адрес для переписки: ahtulov-al1949@ yandex.ru
Статья поступила в редакцию 18.07.2014 г. © А. Л. Ахтулов, Л. Н. Ахтулова, И. Ф. Иванова, А. В. Леонова
УДК 681.5:621.315.5:621.311
Л. Н. АХТУЛОВА А. Л. АХТУЛОВ Н. Н. ПЕТУХОВА С. И. СМИРНОВ Е. Н. ЛЕОНОВ
Омский государственный университет путей сообщения Тобольский индустриальный институт
МОДЕЛЬ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ С УЧЕТОМ СВОЙСТВ СЕГНЕТОЭЛЕКТРИКОВ С РАЗМЫТЫМ ФАЗОВЫМ ПЕРЕХОДОМ
Данная статья посвящена разработке систем автоматизации проектирования на основе свойств сегнетоэлектриков в области фазовых переходов. Рассматривается задача, создания модели исследования сегнетоэлектрических материалов для выявления их параметров и возможного использования в качестве компонентов при проектировании систем электропитания.
Рассматривается алгоритм синтеза принципиальных схем объектов электроснабжения, позволяющий создать систему автоматизированного проектирования с учетом детализации и основных характеристик.
Ключевые слова: электроэнергетическая система управления, сегнетоэлектрики, принципиальная схема, система автоматизации проектирования, детализация, интегральное уравнение.
Электронные процессы в нелинейных кристал- В современных отраслях техники наибольший
лах усиленно изучаются в последние годы в свя- интерес представляет многообразие возможностей
зи с развитием таких актуальных направлений, как применения сегнетоэлектриков.
квантовая электроника, нелинейная оптика и опто- Это вещества, структура кристалла которых до-
электроника. пускает существование в определенном диапазо-
