Добавил:

Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Арзамасский политехнический институт (филиал НГТУ)

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

samostoyatelnaya.docx

Скачиваний:

Добавлен:

01.07.2025

Размер:

2.73 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 23 / 63 4 5 6 > Следующая >>>

7.1.1. Аудит системы качества

Предназначен для оценки соответствия системы качества в целом или ее отдельных частей установленным требованиям и эффективности функционирования системы. Объектами системы качества является деятельность подразделений предприятия. Это наиболее полный и представительный аудит состояния работ по управлению качеством и его обеспечению. Этот аудит информативнее аудита продукции и процессов.

7.1.2. Аудит качества продукции

Предназначен для определения соответствия фактических показателей качества продукции заданным. Может осуществляться на любых стадиях производства продукции. Как правило, он проводится в виде дополнительных испытаний готовой продукции, которая прошла проверку инстанций, отвечающих за качество, и уже находиться на складе. При этом важно проверить те показатели, которые важны заказчику. Аудит качества продукции проводиться для того, чтобы:

объективно оценить, достигнуты ли требуемые значения показателей качества продукции;
обеспечить сохранение достигнутых значений показателей качества продукции;

Объектами аудита являются продукция ее сборочные единицы и детали.

Нормативной основой в этом случае служат стандарты или технические условия на продукцию, а также спецификации на сборочные единицы и детали.

7.1.3. Аудит качества процесса

Предназначен для оценки соответствия процесса производства продукции установленным требованиям. Наиболее часто аудит проводится на специальных процессах. Возможен аудит процесса с целью его сертификации. Аудит качества процессов проводится для того, чтобы объективно оценить, достигнуты ли требуемые значения параметров процессов, обеспечить сохранение достигнутых значений, разработать мероприятия по улучшению качества. Объектами аудита качества процессов являются производственные операции. Нормативной основой в этом случае служат документированные процедуры и инструкции. Аудит качества процесса проводится доля того, чтобы:

оценить возможности обеспечения качества в ходе процесса;
обеспечить требуемые значения параметров качества процесса.

Нормативной основой аудита качества процесса служат спецификация и процедура процесса, инструкции по выполнению работ и контролю.

7.1.4. Аудит системы управления окружающей средой (экологический аудит)

В настоящее время в связи с возросшей конкуренцией у организаций разного рода возникают потребности продемонстрировать свою ответственность за состояние окружающей среды. Одним из путей удовлетворения этой необходимости была выдвинута концепция системы управления окружающей средой (EMАS) и связанная с этим практика проведения экологических аудитов. Системы по экологическим требованиям предназначены для того, чтобы помочь организации установить и постоянно выполнять требования, касающиеся ее экологической политики и целей, требования стандартов и другие требования.

Аудит системы управления окружающей средой - систематический и документально оформленный процесс проверки объективно получаемых и оцениваемых данных, с тем чтобы определить, соответствует ли система управления окружающей средой, принятая в организации, критериям аудита такой системы, установленным данной организацией, а также сообщить результаты, полученные в ходе этого процесса, руководству.

Нормативной основой для такого аудита являются стандарты ИСО 14000 (пока недостаточно применяемые в России) и соответственная документация предприятия на систему управления окружающей средой.

Объектом аудита может быть определенная экологическая деятельность, событие, условие, система управления и (или) информация об этих предметах [МС ИСО 14000- 96].

Аудит системы управления окружающей средой преследует те же цели что и аудит системы качества, только в области управления окружающей средой.

Понятие о сертификации.

Сертификация - это процедура подтверждения соответствия результата производственной деятельности, товара, услуги нормативным требованиям, посредством которой третья сторона документально удостоверяет, что продукция, работа (процесс) или услуга соответствует «заданным требованиям». Таким образом, сертификация - основное средство в условиях рыночной экономики, позволяющее гарантировать соответствие продукции требованиям нормативной документации. С позиции государственных интересов, такой инструмент, как сертификация, должен, с одной стороны, обеспечить улучшение качества продукции и услуг и гарантию безопасности их для потребителя, а с другой - не служить препятствием для развития предпринимательства, процедурно и финансово усложняя процесс получения сертификата. Перед началом рассмотрения системы подтверждения соответствия, созданной в настоящее время в нашей стране, и анализом законодательства в этой области необходимо привести используемые в последующем определения терминов и понятий, введенных различными нормативно-правовыми актами Российской Федерации.

Сертификация - деятельность третьей стороны, независимой от изготовителя (продавца) и потребителя продукции, по подтверждению соответствия продукции установленным требованиям.

Сертификация направлена на достижение следующих целей:

содействие потребителям в компетентном выборе продукции (услуги);
защита потребителя от недобросовестности изготовителя (продавца, исполнителя);
контроль безопасности продукции (услуги, работы) для окружающей среды, жизни, здоровья и имущества;
подтверждение показателей качества продукции (услуги, работы), заявленных изготовителем (исполнителем);
создание условий для деятельности организаций и предпринимателей на едином товарном рынке России, а также для участия в международном экономическом, научно-техническом сотрудничестве и международной торговле.

Само появление понятия «подтверждение соответствия» и наполнение его современным смыслом связано с резким обострением в последнее время проблемы качества товаров и услуг; глобализацией международной торговли; большим разнообразием изделий одного и того же функционального назначения, но разного качества; жесткой конкуренцией товаропроизводителей; необходимостью гарантировать безопасность продукции для потребителя.

Точная, объективная и достоверная оценка качества продукции основывается на сравнении фактических характеристик и свойств продукции, определенных экспериментально, с теми, которые установлены в нормативных документах.

Сертификация (в переводе с латыни "сделано верно") относится к наиболее общей формой оценки качества. Она основывается на проведении испытаний и оценке условий производства сертифицируемой продукции, контроле за выполнением этих процедур и надзоре за качеством со стороны независимого органа.

Благодаря сочетанию этих действий сертификация служит гарантией строго соответствия характеристик продукции установленным требованиям, а также эффективным средством и стимулом повышения качества ее.

До 60-х годов сертификация изолированно развивалась в отдельных странах. С конца 60-х годов сертификация широко распространяется благодаря ориентации международной торговли на товары "рыночной новизны". В 1970-1980 гг. Международной организацией по стандартизации (ИСО) совместно с Международной электротехнической комиссией (МЭК) был обобщен опыт ряда стран по проведению сертификации и разработан комплекс методических материалов и рекомендаций. Разработка и применение международных и региональных систем сертификации создали условия для организации в 1993 году единого европейского рынка (18 стран). В связи с этим была проведена унификация технических норм и правил, разработан европейский сертификат на системы обеспечения качества. В 1987 году ИСО была утверждена серия международных стандартов ИСО 9000 – ИСО 9004, воплотивших опыт различных стран.

Изменение государственного устройства в России создали условия прямого выхода на внешний рынок, что потребовало создание государственной системы сертификации. В соответствии с Законом РФ "О защите прав потребителей" от 7 апреля 1992 года, все товары, работы и услуги, к которым относятся обязательные требования стандартов, подлежат обязательной сертификации. Реализация товара, выполнение работ, оказание услуг без сертификата запрещаются.

Закон "О сертификации продукции и услуг" в РФ был принят 10 июня 1993 года (с изменениями от 27. 12. 1995, 2.03.1998 г., 31. 07. 1998 г., 25. 07. 2002 г.). Этим законом были установлены правовые основы сертификации продукции , а также права, обязанности и ответственность участников сертификации.

Сертификация продукции – процедура подтверждения соответствия, посредством которой независимая от изготовителя и потребителя организация (третья сторона) удостоверяет в письменной форме, что продукция соответствует установленным требованиям.

Цели сертификации:

Создание условий для деятельности организаций и предпринимателей на едином товарном рынке РФ, а также для участия в международной торговле;
Содействия потребителям в компетентном выборе продукции;
Защиты потребителя от недобросовестности изготовителя (продавца);
Контроля безопасности продукции для окружающей среды;
Подтверждения показателей качества, заявленных изготовителем.

Особенностью сертификации является то, что юридическое соответствие заявленных характеристик продукции требованиям НТД подтверждается специальным документом – сертификатом соответствия или знаком соответствия.

Сертификат соответствия – документ, выданный по правилам сертификации для подтверждения соответствия сертифицированной продукции установленным требованиям. Обязательной частью сертификата является сертификат пожарной безопасности. Сертификат может относиться ко всем требованиям стандарта или конкретным характеристикам продукта.

Знак соответствия – зарегистрированный знак, которым подтверждается соответствие маркированной им продукции установленным требованиям.

Получение сертификата или знака накладывают определенные обязательства на изготовителя. При обязательной сертификации действие сертификата и знака соответствия распространяется по всей территории РФ.

Развитие работ по сертификации.

В современных условиях хозяйствования предприятий базовые предпосылки эффективного действия ранее сложившейся системы обеспечения и контроля качества ВВТ значительно изменились, и назрела необходимость создания единой системы сертификации ЭРИ и РЭА и материалов для решения ряда новых задач и проблем в области комплектования вооружений и военной техники качественными электрорадиоизделиями и РЭА. К числу этих задач и систем относятся: развитие на предприятиях систем качества, удовлетворяющих современным требованиям в обл. управления качеством; проведение эффективной оценки систем качества изготовителей и разработчиков изделий для решения задач эффективного размещения оборонного заказа на разработку и производство военной продукции; решение проблемы применения ВВТ изделий, поставляемых из ближнего и дальнего зарубежья; обеспечение необходимых гарантий качества материалов, применяемых в РЭА и ЭРИ.

Система законодательства о стандартизации и качестве.

Распоряжение Правительства РФ от 24 сентября 2012 г. N 1762-р

1. Одобрить прилагаемую Концепцию развития национальной системы стандартизации Российской Федерации на период до 2020 года.

2. Федеральным органам исполнительной власти учитывать положения Концепции, указанной в пункте 1 настоящего распоряжения, при проведении работ в области технического регулирования и стандартизации.

Председатель Правительства Российской Федерации

Д. Медведев

Москва

24 сентября 2012 г. N 1762-р

Концепция развития национальной системы стандартизации Российской Федерации на период до 2020 года (одобрена распоряжением Правительства РФ от 24 сентября 2012 г. N 1762-р) I. Введение

Настоящая Концепция содержит систему взглядов на развитие национальной системы стандартизации в Российской Федерации и формирует цели, задачи и направления ее развития на период до 2020 года.

Национальная система стандартизации представляет собой взаимосвязанную совокупность организационно-функциональных элементов, документов в области стандартизации, определяющих в том числе правила и процедуры стандартизации для осуществления деятельности по установлению требований и характеристик в целях их добровольного многократного использования. Документы в области стандартизации направлены на достижение упорядоченности в сферах производства и обращения продукции, повышение конкурентоспособности продукции (работ, услуг) и реализацию иных целей и задач стандартизации.

Стандартизация является одним из ключевых факторов, влияющих на модернизацию, технологическое и социально-экономическое развитие России, а также на повышение обороноспособности государства.

Национальная система стандартизации включает в себя комплекс общетехнических стандартов и стандартов по отраслям экономики, стандарты безопасности труда и охраны здоровья, стандарты безопасности при чрезвычайных ситуациях и другие подсистемы стандартизации, а также участников работ по стандартизации, в том числе по стандартизации оборонной продукции (работ, услуг), и документы по стандартизации такой продукции. Документы по стандартизации оборонной продукции (работ, услуг) увязаны с национальными стандартами за счет комплексности стандартизации, обеспечивающей проведение работ по стандартизации взаимосвязанных объектов. Деятельность по стандартизации оборонной продукции (работ, услуг) обеспечивается в том числе за счет взаимосогласованных процедур планирования, разработки, принятия, пересмотра и отмены документов по стандартизации оборонной продукции (работ, услуг), а также национальных стандартов и общероссийских классификаторов технико-экономической и социальной информации, применяемых при разработке, производстве, эксплуатации и утилизации оборонной продукции (работ, услуг) и внесения в них изменений.

Стандартизация призвана обеспечивать:

развитие добросовестной конкурентоспособности продукции (работ, услуг);

выпуск и обращение инновационной и высокотехнологичной продукции;

устранение технических барьеров в торговле;

повышение уровня безопасности продукции (работ, услуг) и ее качества;

защиту жизни и здоровья граждан, имущества физических и юридических лиц, государственного и муниципального имущества;

охрану окружающей среды, жизни и здоровья животных и растений;

предупреждение действий, вводящих в заблуждение приобретателей, в том числе потребителей;

энергетическую эффективность и ресурсосбережение.

Стандарты являются инструментом снижения технических барьеров в международной торговле.

II. Современное состояние национальной системы стандартизации

Законодательную и нормативную базу национальной системы стандартизации составляют:

Конституция Российской Федерации;

международные соглашения, регулирующие вопросы стандартизации;

Федеральный закон "О техническом регулировании", определивший правовые основы стандартизации в Российской Федерации, участников работ по стандартизации, правила стандартизации, правила разработки стандартов и добровольность их применения, правила использования документов в области стандартизации, в результате применения которых на добровольной основе обеспечивается соблюдение требований национальных технических регламентов;

нормативные правовые акты Правительства Российской Федерации по вопросам стандартизации;

документы в области стандартизации, используемые на территории Российской Федерации.

Организационно-функциональную структуру национальной системы стандартизации составляют:

национальный орган по стандартизации (Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии);

федеральные органы исполнительной власти, а также организации, осуществляющие функции государственных заказчиков при выполнении работ по стандартизации;

технические комитеты по стандартизации;

совещательные органы по стандартизации;

межотраслевые советы по стандартизации;

службы стандартизации юридических лиц;

организации (в том числе научные), деятельность которых связана с работами в области стандартизации.

В состав федерального информационного фонда технических регламентов и стандартов входят:

национальные стандарты;

правила стандартизации, нормы и рекомендации в области стандартизации;

применяемые в установленном порядке классификации, общероссийские классификаторы технико-экономической и социальной информации;

стандарты организаций;

своды правил;

международные стандарты, региональные стандарты и региональные своды правил, стандарты иностранных государств и своды правил иностранных государств, зарегистрированные в Федеральном информационном фонде технических регламентов и стандартов;

надлежащим образом заверенные переводы на русский язык международных стандартов, региональных стандартов, региональных сводов правил, стандартов иностранных государств и сводов правил иностранных государств, принятые на учет национальным органом по стандартизации;

предварительные национальные стандарты.

В ходе реализации Концепции развития национальной системы стандартизации Российской Федерации до 2010 года, одобренной распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 февраля 2006 г. N 266-р, сформированы основные направления развития стандартизации при участии федеральных органов исполнительной власти, государственных корпораций, а также бизнес-сообщества и общественных организаций в работах по международной и региональной стандартизации.

В законодательные и правовые акты Российской Федерации, в том числе в сфере налогового администрирования и технического регулирования, внесены изменения, которые позволили:

повысить роль национального стандарта (предварительного национального стандарта) в техническом переоснащении и модернизации промышленного производства продукции, в том числе высокотехнологичной;

обеспечить применение изготовителем национального стандарта в качестве добровольно применяемого документа для оценки (подтверждения) соответствия продукции установленным обязательным требованиям;

значительно снизить неоправданные технические барьеры для вывода на рынок впервые выпускаемой в обращение продукции, то есть продукции, которая ранее не находилась в обращении на территории Российской Федерации или которая выпускалась ранее в обращение, но свойства или характеристики которой впоследствии были существенно изменены;

отнести затраты предприятий на разработку национальных стандартов к расходам на производство и реализацию товаров и услуг;

использовать международные, межгосударственные и региональные стандарты, а также документы в области стандартизации иностранных государств, принятые на учет национальным органом по стандартизации в целях ввода продукции в обращение и оценки ее соответствия.

В настоящее время в информационный фонд международных стандартов включено более 24000 стандартов.

За период с 2006 по 2010 годы принято и введено в действие более 3000 документов по стандартизации. Уровень их гармонизации с международными стандартами составляет 70 процентов.

Существующие проблемы в национальной системе стандартизации в значительной степени обусловлены тем, что в Федеральном законе "О техническом регулировании" стандартизация в основном рассматривается как инструмент обеспечения выполнения требований технических регламентов. В указанном законе не в полной мере отражены положения, определяющие разработку и актуализацию документов в области стандартизации. Между тем стандартизация должна рассматриваться как инструмент повышения качества жизни граждан и конкурентоспособности продукции (работ, услуг). Кроме того, данный закон не регулирует отношения в области охраны труда, в социальной сфере, в области систем менеджмента, оказания услуг и других областях, применительно к которым разрабатываются национальные стандарты.

Организационно-функциональная структура системы стандартизации нуждается в модернизации, одним из основных аспектов которой является повышение роли национального органа по стандартизации для реализации целей и задач, предусмотренных настоящей Концепцией.

Продолжается отток специалистов по стандартизации из научно-исследовательских организаций и предприятий промышленности, что приводит к снижению качества разработки национальных стандартов по целому ряду направлений стандартизации.

В этой связи необходимо определить приоритеты, стратегические цели, задачи, принципы и направления развития национальной системы стандартизации.

1. Развитие национальной системы стандартизации и совершенствование ее законодательных основ

Развитие национальной системы стандартизации должно отвечать основным направлениям социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года, бюджетной стратегии и решениям Президента Российской Федерации и Правительства Российской Федерации, касающимся развития реальных секторов экономики, а также международным нормам и правилам и основываться на внедрении проектных и процессных принципов управления, на организационных преобразованиях, обеспечивающих открытость системы и ее эффективное взаимодействие с потребителями информационных ресурсов в сфере стандартизации.

Совершенствование законодательства в сфере стандартизации Российской Федерации предполагает:

приведение национальной системы стандартизации в соответствие с международными соглашениями и иными нормативными документами в области стандартизации наднационального уровня в целях совершенствования и оптимизации структуры национальной системы стандартизации;

уточнение видов документов в области стандартизации на основе рекомендаций Международной организации по стандартизации;

совершенствование процедур планирования работ по стандартизации, процедур разработки, утверждения, проверки, пересмотра, отмены и внедрения документов в области стандартизации;

упрощение процедур и сокращение сроков утверждения национальных стандартов, идентичных международным и европейским стандартам;

усиление роли стандартизации на уровне предприятий для технического переоснащения и модернизации производства, преодоления сложившейся тенденции ликвидации служб стандартизации в субъектах хозяйствования;

стимулирование участия организаций и предприятий промышленности в работах по стандартизации, в том числе на принципах частно-государственного партнерства;

расширение практики применения в правовых актах и иных документах ссылок на документы в области стандартизации в качестве источника, позволяющего идентифицировать документ (составную часть документа), касающийся аспектов стандартизации, с учетом практики государств - членов Всемирной торговой организации и основных торговых партнеров Российской Федерации;

отмену правовых и иных норм, противоречащих Соглашению Всемирной торговой организации по техническим барьерам в торговле;

совершенствование деятельности технических комитетов по стандартизации, а также организаций, выполняющих работы в области стандартизации;

обязательность применения документов в области стандартизации для оценки соответствия продукции (работ, услуг), поставляемой по государственному оборонному заказу, при закупках товаров, работ, услуг для государственных и муниципальных нужд;

применение Кодекса добросовестной практики применительно к разработке, утверждению и применению стандартов (приложение N 3 к Соглашению Всемирной торговой организации по техническим барьерам в торговле);

совершенствование правового регулирования в области государственного управления, оптимизация функций федеральных органов исполнительной власти в области стандартизации (включая организацию разработки и актуализацию) в конкретных секторах экономики;

совершенствование организации размещения заказов на поставки товаров (работ, услуг) для государственных и муниципальных нужд в части более широкого использования национальных стандартов как инструмента соблюдения технических требований к закупаемой продукции (работам, услугам) или ее отдельным видам;

совершенствование правового регулирования корпоративных отношений, предусматривающих формирование модели, стимулирующей деятельность малого и среднего бизнеса по созданию производств и их технологической модернизации.

В целях концентрации усилий по развитию национальной стандартизации, однозначного понимания целей и задач национальных стандартов, обеспечения единства терминологии необходимо исключить употребление в национальном законодательстве словосочетания "федеральный стандарт" в отношении стандартов, не относящихся к сфере технического регулирования и аспектам стандартизации.

Ответственность за нарушение стандартов и низкое качество продукции.

Предпринимательские организации (изготовители, исполнители, продавцы) несут ответственность за низкое качество продукции (работ, услуг) в соответствии с Федеральным законом «О защите прав потребителей» и другими нормативными актами. Так, федеральный антимонопольный орган (его территориальные органы) вправе наложить штраф на изготовителя (исполнителя, продавца) за уклонение от исполнения или за несвоевременное исполнение его законных предписаний о нарушении прав потребителей до 5000 МРОТ. Федеральный орган по стандартизации, метрологии и сертификации (его территориальные органы) и другие федеральные органы исполнительной власти, осуществляющие контроль за качеством и безопасностью товаров (работ, услуг), в пределах своей компетенции вправе налагать штраф в случаях: уклонения от исполнения или несвоевременного исполнения их законных предписаний изготовителями (исполнителями, продавцами) - до 5000 МРОТ; причинения ущерба потребителям товарами (работами, услугами), не отвечающими требованиям, предъявленными к товарам (работам, услугам), - до 5000 МРОТ; продажи товаров (выполнения работ, оказания услуг), в том числе импортных, без сертификатов, подтверждающих соответствие товаров (работ, услуг) обязательным требованиям стандартов, - стоимости проданных товаров (выполненных работ, оказанных услуг). Указанные штрафы взыскиваются с изготовителей (исполнителей, продавцов) в безакцептном порядке в 30-дневный срок со дня получения соответствующих решений о наложении штрафа. В случае уклонения индивидуальных предпринимателей от уплаты штрафа в установленный срок или при неуплате штрафа в полном размере органы, принявшие решение о наложении штрафа, вправе обратиться в арбитражный суд с заявлениями о взыскании с индивидуальных предпринимателей соответствующих сумм штрафа, а также пени в размере 1% налагаемой суммы штрафа или его неуплаченной суммы за каждый день просрочки. В соответствии с Административным кодексом продаж товаров, не соответствующих требованиям стандартов, технических условий и образцам (эталонам) по качеству, комплектности и упаковке, на предприятиях торговли, а также на иных предприятиях, осуществляющих реализацию товаров населению, или гражданами, зарегистрированными в качестве индивидуальных предпринимателей, влечет наложение штрафа от 3 до 25 МРОТ. Торговля продовольственными товарами в нарушение санитарных правил либо без сертификата и (или) знака соответствия, удостоверяющих их безопасность для жизни и здоровья потребителей, влечет предупреждение либо наложение штрафа от 5 до 25 МРОТ с конфискацией товаров или без таковой.

Обмеривание, обвешивание, обсчет, введение в заблуждение относительно

потребительских свойств, качества товара или иной обман потребителей в магазинах,

на других предприятиях, реализующих товары или оказывающих услуги населению, а также

индивидуальными предпринимателями, занимающимися предпринимательской

деятельностью в сфере торговли (услуг), совершенные в небольшом размере, влекут

наложение штрафа от 1 до 30 МРОТ. Обманом потребителей в небольшом размере

является обман, причинивший потребителю ущерб в сумме, не превышающей

1/10 части МРОТ. Если установлено, что при несоблюдении производителем правил использования,

хранения или транспортировки товара (работы) он причиняет или может причинить вред

жизни, здоровью и имуществу потребителя, окружающей среде, изготовитель (исполнитель,

продавец) обязан незамедлительно приостановить его производство (реализацию) до

устранения причин вреда, а в необходимых случаях принять меры по изъятию его из

оборота и отзыву от потребителей. Убытки, причиненные потребителю в связи с отзывом

товара (работы, услуги), подлежат возмещению изготовителем (исполнителем) в

полном

объеме. Если изготовитель (исполнитель, продавец) представил ненадлежащую, т.е. недостоверную

или недостаточно полную, информацию о товаре (работе, услуге), что повлекло за собой

приобретение товара (работы, услуги), не обладающего необходимыми потребителю

свойствами, он вправе расторгнуть договор и потребовать полного

возмещения

убытков. Вред, причиненный жизни, здоровью или имуществу потребителя вследствие

конструктивных, производственных, рецептурных или иных недостатков товара (работы,

услуги), подлежит возмещению в полном объеме, если он причинен в течение установленного

срока службы или срока годности товара

(работы). Другие виды ответственности предпринимателей за производство и реализацию товаров

(работ, услуг) ненадлежащего качества, не соответствующих стандартам, техническим

условиям, условиям сертификации и знаков соответствия, установлены РФ от

7 февраля 1992 г. № 2300-1 «О защите прав потребителей (в редакции Федерального

закона от 9 января 1996 г. № 2-ФЗ).

7) Показатели назначения.

Показатели этой группы представляют первоочередной интерес для потребителей и производителей, так как именно они «обусловливают пригодность продукции удовлетворять определенные потребности в соответствии с ее назначением», характер и уровень удовлетворения этих потребностей. Даже состав этих показателей во многом позволяет судить о характере и назначении изделия. Например, если для изделия указаны мощность двигателя, вид кузова, вместимость салона, скорость движения и время ее набора, то, очевидно, что речь идет о легковом автомобиле; при указании на мощность двигателя, тяговое усилие, гусеничный ход, шлейф прицепных орудий, то, очевидно, речь идет о тракторе; при указании на дальность обнаружения цели, ширину диаграммы направленности, частоту приемопередачи, помехозащищенность, то ясно, что речь идет о радиолокационной станции (радаре); если указано на режим работы, быстродействие, характер и емкость памяти, принцип действия принтера, то, очевидно, говорится о компьютере.

Показатели надёжности.

Показатели надежности - количественно характеризуют, в какой степени данному объекту присущиопределенные свойства, обусловливающие надежность.

Показатели надежности (например, технический ресурс, срок службы) могут иметь размерность, ряд других(например, вероятность безотказной работы, коэффициент готовности) являются безразмерными.

Количественной характеристикой только одного свойства надежности служит единичный показатель.

Количественной характеристикой только нескольких свойств надежности служит комплексный показатель.

Надежность – это свойство объекта выполнять заданные функции, сохраняя во времени значения установленных эксплуатационных показателей в заданных пределах, соответствующих заданным режимам и условиям использования, технического обслуживания, ремонтов, хранения и транспортирования (ГОСТ 13377-75).

В это определение входят три основных составляющих: • выполнение заданных функций; • время их выполнения; • условия эксплуатации.

Эргономические показатели.

Эргономические показатели

– показатели, отражающие удобство эксплуатации изделиячеловеком. Взаимодействие человека с изделием выражается через комплекс антропометрических,физиологических и психологических свойств человека .

Эстетические показатели.

Эстетические показатели характеризуют информационно-художественную выразительность изделия (оригинальность, стилевое соответствие, соответствие моде), рациональность формы (соответствие формы назначению, конструктивному решению, особенностям технологии изготовления и применяемым материалам), целостность композиции (пластичность, упорядоченность графических изобразительных элементов).Эстетические показатели используются для характеристики художественной ценности товара и подразделяются на: показатели информационной выразительности, рациональности формы, целостности композиции и совершенства производственного исполнения.

Показатели технологичности.

Показатели технологичности характеризуют степень технической освоенности выпуска на заводе-изготовителе ГЗД, соответствие существующей технологии завода-изготовителя и технологии изготовления основных узлов и деталей ГЗД. [1]

Показатели технологичности характеризуют свойства продукции, обусловливающие оптимальное распределение затрат материалов, средств труда и времени при технологической подготовке производства, изготовлении и эксплуатации продукции. [2]

Показатели технологичности имеют отношение к таким свойствам конструкции изделия, которые определяют его приспособленность к достижению оптимальных затрат при производстве, эксплуатации и восстановлении заданных значений показателей качества. Они являются определяющими для показателей экономичности. [3]

Показатели технологичности характеризуют свойства состава и структуры или конструкции продукции, определяющие ее приспособленность к достижению минимальных затрат при производстве, эксплуатации и восстановлении для заданных значений показателей качества продукции, объема ее выпуска и условий выполнения работ. [4]

Показатели технологичности характеризуют свойства изделия, определяющие приспособленность его конструкции к достижению наименьших затрат всех видов ресурсов при производстве, эксплуатации и ремонте. [5]

Показатели технологичности характеризуют эффективность конструкторско-технологических решений для обеспечения высокой производительности труда при изготовлении и ремонте продукции. Именно с помощью технологичности обеспечивается массовость выпуска продукции, рациональное распределение затрат материалов, средств, труда и времени при технологической подготовке производства, изготовлении и эксплуатации продукции. [6]

Показатели технологичности характеризуют свойства состава и структуры или конструкции объекта, определяющие его приспособленность к достижению оптимальных затрат при производстве, эксплуатации и восстановлении для заданных значений показателей качества ( надежности) объекта, условий функционирования МН. [7]

Экологические показатели.

Экологические показатели качества продукции характеризуют особенности продукции, определяющие уровень вредных воздействийна окружающую среду, возникающих при эксплуатации или потреблении продукции. К экологическим показателям обычно относят: - содержание (концентрация) вредных веществ, выбрасываемых в окружающую среду при хранении, транспортировании, эксплуатации (потреблении) продукции; - вероятность вредных выбросов в окружающую среду (воду, воздух, землю, закрытое или вентилируемое помещение); - уровень вредных излучений (радиационных, световых, высокочастотных и т. п.) при изготовлении, хранении, транспортировании, эксплуатации (потреблении) продукции; - уровень создаваемых продукцией шума и вибрации, вредно воздействующих на человека и др.

Экологические показатели - это уровень вредных воздействий на окружающую среду, которые возникают при эксплуатации или потреблении продукции, например, содержание вредных примесей, вероятность выбросов вредных частиц, газов, излучений при хранении, транспортировании и эксплуатации продукции. [1]

Экологические показатели - характеризуют уровень вредных воздействий на окружающую среду, возникающих при эксплуатации или потреблении продукции. К ним, например, относятся: содержание вредных примесей, выбрасываемых в окружающую среду; вероятность выбросов вредных частиц, газов, излучений при хранении, транспортировании, эксплуатации или потреблении продукции. [2]

Экологические показатели определяют уровень вредных воздействий на окружающую среду в процессе эксплуатации или потребления изделия. К ним относятся: содержание вредных примесей, выбрасываемых в окружающую среду; вероятность выброса вредных частиц, газов и излучений, уровень которых не должен превышать предельно допустимой концентрации. [3]

Показатели безопасности.

Показатели безопасности - характеризуют особенности продукции, обусловливающие при ее эксплуатации или потреблении безопасность обслуживающего персонала. [1]

Показатели безопасности характеризуют особенности оборудования, обусловливающие безопасность обслуживающего персонала при транспортировании, монтаже, эксплуатации, хранении; это, например, вероятность безотказной работы, время срабатывания защитных устройств и ряд других показателей. [2]

Показатели безопасности характеризуют особенности машин, обусловливающие при их использовании безопасность обслуживающего персонала. [3]

Показатели безопасности характеризуют особенности продукции, обусловливающие при ее использовании безопасность человека ( обслуживающего персонала) и других объектов. Они должны отражать требования к мерам и средствам защиты человека в условиях аварийной ситуации, не санкционированной и не предусмотренной правилами эксплуатации в зоне возможной опасности. [4]

Показатели безопасности - связаны с обеспечением безопасности для человека при потреблении. Для холодильников они характеризуют защиту от поражения электрическим током, возможность открывания двери изнутри, травмобезопасность. [5]

Показатели безопасности характеризуют особенности продукции, обеспечивающие безопасность человека при потреблении или эксплуатации, транспортировке, хранении и утилизации продукции. [

Показатель качества (продукции) — это количественная характеристика одного или нескольких свойств продукции, входящих в её качество, рассматриваемая применительно к определённым условиям её создания и эксплуатации или потребления^[1].

Каждая продукция обладает своей номенклатурой показателей, которая зависит от назначения продукции, условий её производства и эксплуатации и многих других факторов. Показатель качества может выражаться в различных физических единицах измерения (например, секунда, метр, кв. метр, куб. метр, км/ч, грамм, вольт, ватт, и др.), условных единицах измерения (балл, рубль, FLOPS, процент избирателей и др.), а также быть безразмерным (вероятность наступления ожидаемого события, и др.). В виде технических требований показатели входят в составтехнического задания на разрабатываемую продукцию и технических условий.

Патентно-правовые показатели.

Патентно-правовые показатели качества продукции характеризуют патентную чистоту и патентную защиту изделий в Российской Федерации и за рубежом, что особенно важно в условиях широкого развития внешнеэкономических связей и международных торговых отношений. Показатель патентной защиты выражает степень защиты изделия авторскими свидетельствами в РФ и патентами в странах предполагаемого экспорта или продажи лицензий на отечественные открытия и изобретения. Он позволяет судить о воплощении в изделии отечественных технических решений, признанных изобретениями в РФ и за рубежом. Показатель патентной чистоты выражает степень воплощения в изделии, предназначенном для реализации только внутри страны, технических решений, не подпадающих под действие выданных в стране патентов исключительного права, а для изделия, предназначенного для реализации и за рубежом, - технических решений, не подпадающих также под действие патентов, выданных в странах предполагаемого экспорта. Этот показатель позволяет судить о возможности реализации изделия в РФ и за рубежом без предусмотренных законодательством санкций [67].

Патентно-правовые показатели характеризуются следующими единичными показателями:

- патентной защиты;

- патентной чистоты.

Показатель патентной защиты оценивается степенью обеспечения патентоспособности изделия и показывает количество и весомость новых изобретений, реализованных в данном изделии, т. е. технических решений, защищенных патентами, а также использование в данном изделии прогрессивных отечественных изобретений, защищенных патентами в России и за рубежом. В зависимости от назначения и характера изделия все его составные части и элементы разделяются на три группы:

- особо важные (изделие в целом, общая компоновка, внешний вид и т. п.), т.е. определяющие общую характеристику изделия;

- основные (конструктивная схема, принцип действия, способ изготовления, конструкция основных сборочных единиц и механизмов), т. е. составные части и элементы, определяющие качество изделия;

- вспомогательные - другие составные части и элементы, способствующие повышению качества изделия.

Показатель патентной защиты (П_з) определяется в баллах и находится по формуле:

П_з = П_з¹ + П_з²,

где:

П_з¹ - показатель патентной защиты изделия патентами в России;

П_з² - показатель патентной защиты изделия зарубежными патентами, принадлежащими российским предприятиям и гражданам.

Показатель патентной защиты изделия патентами России вычисляется в баллах по формуле:

П_з¹=K₁N¹_с1+ K₂N¹_с2+ K₃N¹_с3,

где:

К₁ = 1,0; К₂ = 0,7; К₃ = 0,1 - балл за каждый патент, полученный соответственно за особо важные, за основные и за вспомогательные составные части и элементы изделия;

N¹_с1
,N¹_с2
,N¹_с3— количество составных частей и элементов изделия соответственно каждой из трёх групп, защищенных российскими патентами.

Показатель патентной защиты изделия зарубежными патентами, принадлежащими российским предприятиям и гражданам, вычисляется в баллах по формуле:

П_з² = т •( K₁N²_с1+ K₂N²_с2+ K₃N²_с3),

где:

т - коэффициент, зависящий от числа стран, в которых получены патенты, и важности этих стран для экспорта изделия или продажи лицензий. Как правило, m = 2...4;

N²_с1
,N²_с2
,N²_с3 - количество составных частей и элементов изделия соответственно каждой из трёх групп, защищенных зарубежными патентами, принадлежащими российским предприятиям и гражданам.

В любом случае показатель патентной защиты П_з не должен превышать максимальное количество баллов.

Патентная чистота изделия показывает возможность беспрепятственной реализации его как в России, так и за рубежом. Она характеризует создание и использование технических решений в изделии, не подпадающих под действие патентов на изобретения, полезные модели или промышленные образцы, имеющие силу на территории данной страны. Кроме того, маркировка изделия не должна нарушать исключительные права на зарегистрированные в этой стране товарные знаки, а также фирменные наименования и указания о происхождении товаров.

Патентная чистота находится по формуле:

где:

П_ч - патентная чистота, %;

Г- число стран, по которым изделие обладает патентной чистотой;

Г₀ - общее число стран, в которых наиболее развито производство соответствующих САТС, включая число стран вероятного экспорта или продажи лицензий.

Примечание. Показатели эстетические, технологичности, унификации и патентно - правовые относятся только к специализированному звену автопоезда или к специализированному кузову.

Экономические показатели.

(ИНДИКАТОРЫ), величины или характеристики, показывающие состояние экономики. Их динамика задаетсястатистическим рядом рассчитываемых, как правило еженедельно, ежемесячно или ежеквартально значений,который помогает обнаружить тенденции развития экономики и предсказать ее будущее. Краткосрочныепроцессы и явления, отражающиеся на состоянии экономики, весьма многообразны. Некоторые из нихрегулярно повторяются в определенное время года, как, например, резкое увеличение объема розничныхпродаж накануне Нового года. Среди других важных для экономической жизни событий можно выделитьзабастовки и необычные погодные условия, начало и прекращение войн, общий спад деловой активности,начало экономического подъема или спекулятивного бума. Поскольку различные факторы действуют отнескольких недель до нескольких лет, очень важно иметь информацию, регулярно обновляемую черездостаточно короткие промежутки времени.

Оценка качества инструмента по обобщённому показателю.

При оценке уровня качества товаров в зависимости от количества показателей, по которым принимается решение

о качестве товаров, применяют следующие методы: дифференциальный, комплексный и смешанный.

Дифференциальный метод. Этот метод основан на сопоставлении значений единичных показателей качества оцениваемого и базового образцов. При этом определяют, достигнут ли уровень базового образца в целом, по каким показателям он достигнут, какие показатели существенно отличаются от базовых.

Выбор номенклатуры единичных показателей для оценки качества оцениваемого изделия проводится с учетом требований потребителя, условий эксплуатации и т. д.

Значения единичных потребительских показателей качества с их базовыми значениями сопоставляют исходя из общего условия:

где К.— значение оценки i-го показателя качества товара;

Р_: — значение i -го показателя качества оцениваемого товара;

Р.. — базовое значение i -го показателя.

В случае линейной зависимости между значениями оценки и значениями потребительских показателей пользуются следующей формулой:

где q. — значение оценки г-го относительного показателя качества.

При использовании предварительно построенных оценочных шкал сначала определяют значение потребительского показателя качества оцениваемого товара, а затем по шкале оценки — значение оценки этого показателя и его смысловую трактовку. Значение дифференциальных оценок выражается обычно в одинаковых безразмерных единицах (баллах). Может быть использована 10- и 100-балльная система. Источник:http://www.znaytovar.ru/new540.html

Обобщающий показатель качества представляет собой функцию единичных (комплексных) показателей качества. Он может быть выражен через главный показатель качества, отражающий основное назначение товара, средневзвешенный показатель качества или интегральный показатель качества. Источник:http://www.znaytovar.ru/new540.html

6) Принцип управления качеством продукции.

Управление качеством – один из самых часто используемых запросов в поисковике. Что же ищут под этим понятием? Понятие качества определено в стандарте ISO 9000:2005 (российский аналог — ГОСТ Р ИСО 9000-2008) «Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь» как:

Управление качеством — степень соответствия совокупности присущих характеристик (отличительных свойств) требованиям (потребностям или ожиданиям).

И нигде не сказано, что качество — это соответствие определенному ГОСТу или ТУ. Однако, на вопрос, «Что такое качество?», подавляющее большинство сотрудников любой компании ответят: «Качество продукции/услуг». На вопрос «Чему оно должно соответствовать?» отвечают: «У нас есть ГОСТ (ТУ, внутренний стандарт…), которому должно соответствовать качество продукции (услуг), выпускаемой нашим предприятием». «Кто отвечает за качество?». «Отвечать за качество должны контролеры ОТК. Иначе, для чего тогда нужен ОТК? Они должен проверять готовую продукцию на соответствие регламентирующим документам». И никто не говорит о качестве управления. К сожалению, все остальные сотрудники и руководство не считают, что качество — это и их забота тоже. И в этом главная проблема управления качеством. Качество должно быть «встроено» в каждый процесс. Без этого ничего не получится. Таким образом, от понятия качества продукции мы переходим на следующий уровень — к понятию качества управления (менеджмента), которое можно представить в виде нескольких уровней.

Принципы управления качеством

Понятие качества заложено и в самих восьми принципах системы менеджмента качества (СМК):

Ориентация на потребителя. Качество производимых товаров/услуг определяют всегда потребители. Компании должны пытаться добиться и даже превзойти требуемое потребителями качество.
Лидерство руководителя. Возглавлять СМК на предприятии должно высшее руководство предприятия. Без их личного участия и влияния процесс постоянных улучшений не может быть запущен. Они должны создать в компании условия для вовлечения всех сотрудников.
Вовлечение работников. Процесс улучшений также невозможен без вовлечения и управления персоналом предприятия. Сотрудники должны понимать свои цели и задачи, чувствовать свою значимость для компании и получать удовлетворение от работы.
Процессный подход. Процессный подход пронизывает всю организацию, определяя последовательность работы и порядок взаимодействия каждого сотрудника и подразделения.
Системный подход. Мало разработать процессы для всей организации. Необходимо объединить их между собой и управлять как единой системой.
Постоянное улучшение. Компания добивается качества путем внедрения постоянных улучшений. Качество процессов и, следовательно, качество управленческих решений, обеспечивается путем стандартизации процессов, их постоянным измерением, анализом, улучшением.
Принятие решений, основанных на фактах. Компания обеспечивает стабильное качество производимых товаров/услуг через мониторинг и анализ всех процессов: основного, управленческого и вспомогательных.
Взаимовыгодные отношения с поставщиками. Построение доверительных взаимовыгодных отношений с поставщиками является важным условием обеспечения качественного сырья/комплектующих. Бережливое производство и Теория ограничений представляют отличные проверенные решения для обеспечения бесперебойных поставок при минимальном объеме складских запасов.

Действительно, чтобы управлять качеством, никакая сертификация не обязательна. Для этого достаточно знаний и желания. Но внедренная СМК помогает структурировать все процессы, обозначить ответственность и взаимосвязи каждого сотрудника, использовать положительный и отрицательный опыт для постоянного улучшения компании.

Управление качеством продукции на стадии проектирования.

Система управления качеством продукции – это совокупность управляющих органов и объектов управления, взаимодействующих с помощью материально-технических и информационных средств при управлении качеством продукции.

Целью управления является достижение требуемого уровня качества продукции.

Сущность всякого управления заключается в выработке управляющих решений и последующей реализации предусмотренных этими решениями управляющих воздействий на определенном объекте управления.

Под управлением качеством продукции следует понимать установление, обеспечение и поддержание оптимального уровня качества продукции при ее разработке, изготовлении, хранении, транспортировке, эксплуатации и потреблении.

При управлении качеством продукции непосредственными объектами управления являются процессы, от которых зависит качество продукции.

Выработка управляющих решений производится на основании сопоставления информации о фактическом состоянии управляемого процесса с характеристиками его результата, заданного программой управления.

Управляющие воздействия должны быть направлены на сохранение фактического состояния управляемого процесса или на корректирование этого состояния.

Процессы управления с системе управления качеством в общем виде подразделяются на 2 группы:

1) переводящие систему производства на более высокий уровень, т.е. обеспечивающие создание и освоение продукции более высокого технического уровня и качества

2) поддерживающие систему производства в устойчивом состоянии и обеспечивающие выпуск освоенной продукции запланированного уровня качества.

Процесс управления качеством продукции в соответствии с общей теорией управления состоит из следующих операций:

 разработка программы управления, планирование повышения качества продукции;

 получение и анализ информации о состоянии любого объекта (изделия, процесса), влияющего на качество продукции;

 принятие решения по управлению качеством продукции и подготовка воздействия на объект;

 выдача управляющего воздействия;

 получение и анализ информации об изменениях в качестве объекта, которые были вызваны управляющими воздействиями.

Т.о., в системе управления качеством продукции реализуется принцип обратной связи.

Обеспечение качества на производстве и послепроизводственных этапах.

Уровень подготовки производства должен быть таким, чтобы технологический процесс и состояние всех элементов производства (оборудования, материалов и комплектующих, технологической оснастки и инструмента, производственного персонала, вспомогательных материалов, технической документации, производственной среды) обеспечивали изготовление машин в соответствии с требованиями технической документации.

Система управления должна быть такой, чтобы все элементы производства контролировались и, в случае необходимости, приводились в надлежащее состояние. Особое внимание следует уделять производственным процессам, формирующим параметры продукции, измерение которых связано с большими экономическими затратами или которые вообще не могут быть полностью проверены техническим контролем и путем испытаний.

Обязательными элементами системы управления должны быть контроль и испытания готовой машины, а также контроль и испытания в процессе производства. Там, где это возможно, необходимо применять статистические методы контроля.

Система управления качеством на после производственных этапах должна обеспечивать требуемое качество машин при погрузочно-разгрузочных работах, хранении, транспортировании, монтаже. Должны быть предусмотрены необходимые ресурсы, условия и мероприятия, предотвращающие появление дефектов на после производственных этапах. Необходимо, чтобы все факторы, влияющие на качество изделий на этих этапах, можно было проконтролировать и, в случае необходимости, на них воздействовать.

Целесообразно постоянно улучшать условия и выделять необходимые ресурсы, проводить технические консультации, обучать персонал, эксплуатирующий сложную технику, выполнять техническое обслуживание и ремонт изделий в период гарантийного срока, поставку запасных частей, обеспечивать персонал инструкциями по использованию, сборке, монтажу, вводу в эксплуатацию, обслуживанию и ремонту изделия. Система обратной связи по эксплуатационным характеристикам продукции должна обеспечивать контроль показателей качества используемой машины на протяжении всего срока службы и постоянный анализ соответствия качества машин потребностям потребителя, включая безопасность эксплуатации, воздействия на окружающую среду, надежность.

Сертификация продукции машиностроения.

Технический регламент «О безопасности машин и оборудования» устанавливает требования к продукции машиностроения. Принят этот регламент 18 октября 2011 Решением КТС № 823. Сертификация продукции машиностроения является обязательной:

Для автотранспортных средств;
Для лесохозяйственного и садово-огородного оборудования;
Для шахтного транспорта и стволовых подъемов;
Для бурильного оборудования;
Для сельскохозяйственных машин и так далее.

В свою очередь обязательное декларирование соответствия должно быть проведено:

Для тягодутьевых машин;
Конвейеров;
Газотурбинных установок;
Дизельных генераторов;
Дробилок;
Тягодутьевых машин и так далее.

Технический Регламент Таможенного Союза содержит в себе требования к безопасности машиностроительной техники. В процессе сертификации продукции машиностроения проводятся проверки механических характеристик, пожарной безопасности, уровня различных излучений и так далее. Экспертизу машиностроительной продукции могут проводить только специалисты, аккредитованные в этой сфере. При положительных результатах исследований будет выдана декларация соответствия или сертификат на продукцию машиностроения.

Благодаря сертификационным процедурам проверяется также безопасность производственного процесса, эксплуатационный период, а также особенности утилизации. В процессе идентификации продукции машиностроения будет установлено соответствие характеристик по конструктивным, технологическим и другим признакам.

- Понятие об опережающей стандартизации

Опережающей называется стандартизация, заключающаяся в установлении повышенных по отношению к уже достигнутому уровню требований к объекту стандартизации, которые, согласно прогнозу, будут оптимальными в планируемом будущем.

В настоящее время срок морального старения техники, технологии и технически сложных изделий существенно сократился. Выпускаемые изделия снимаются с производства, если созданы новые изделия того же назначения, но обладающие более высокими техническими, эргономическими, эстетическими и другими показателями.

5) Основные понятия и определения.

1. Нагрузкой называют преобразователь электрической энергии в другой ее вид (механическую, химическую, тепловую и т.д.). Нагрузку на электрических схемах принято обозначать буквой R . Единица сопротивления (нагрузки) – ом (Ом). На электрических схемах нагрузку изображают в виде (рис. 1.1).

Источником называют преобразователь механической, химической, тепловой и т.д. энергии в электрическую. Источник, генератор на электрических схемах

принято обозначать буквой E. Единица – вольт (В). На электрических схемах его

принято изображать в виде (рис. 1.2).

Источник электродвижущей силы (ЭДС) –

это такой источник, который вырабатывает постоянную по величине ЭДС ( ), независимо от нагрузки. Такой источник называют идеальным.

Неидеальный (реальный) источник, это такой источник, у которого внутреннее сопротивление не равно нулю.

3. Напряжение; падение напряжения; разность потенциалов принято на электрических схемах обозначать буквой U . Единица напряжения – вольт (В).

4. Сила электрического тока; электрический ток; ток обозначают буквой I .

Единица тока – ампер (А).

Е сли по нагрузке R пропустить ток I, то на ней будет падать напряжение . Это и есть закон Ома для ветви (рис. 1.3). Закон Ома можно записывать в одной из следующих форм:

Создадим замкнутую цепь (рис. 1.4). Ток в этой цепи можно определить по закону Ома для замкнутой ветви: .

5. Электрическая цепь – совокупность соединенных между собой источников и нагрузок, по которым могут протекать

электрические токи.

6. Электрическая схема– графическое изображение электрической цепи на бумаге.

7. Ветвь – участок электрической цепи между двумя узлами, в котором все элементы соединены последовательно.

8. Узел – это точка соединения двух или нескольких ветвей. Узел, объединяющий две ветви называют устранимым, так как он находится внутри новой образованной ветви.

Основные понятия и определения

В машиностроении изделием называется предмет производства, подлежащий изготовлению. В качестве изделия выступает машина, устройство, механизм, инструмент и т. п. и их составные части: сборочная единица, деталь. Сборочная единица — это изделие, составные части которого подлежат соединению на предприятии обособленно от других элементов изделия.

Сборочная единица в зависимости от конструкции может состоять либо из отдельных деталей, либо включать сборочные единицы более высоких порядков и детали. Различают сборочные единицы первого, второго и более высоких порядков. Сборочная единица первого порядка входит непосредственно в изделие. Она состоит либо из отдельных деталей, либо из одной или нескольких сборочных единиц второго порядка и деталей. Сборочная единица второго порядка расчленяется на детали или сборочные единицы третьего порядка и детали и т. д. Сборочная единица наивысшего порядка расчленяется только на детали. Рассмотренное деление изделия на составные части производится по технологическому признаку.

Деталь — это изделие, изготавливаемое из однородного по наименованию и марке материала без применения сборочных операций. Характерный признак детали — отсутствие в ней разъемных и неразъемных соединений. Деталь представляет собой комплекс взаимосвязанных поверхностей, выполняющих различные функции при эксплуатации машины.

Производственный процесс — это совокупность всех действий людей и орудий труда, необходимых на данном предприятии для изготовления и ремонта продукции. Например, производственный процесс изготовления машины включает не только изготовление деталей и их сборку, но и добычу руды, ее транспортирование, превращение в металл, получение заготовок из металла. В машиностроении производственный процесс представляет собой часть общего производственного процесса и состоит из трех этапов: получение заготовки; преобразование заготовки в деталь; сборка изделия. В зависимости от конкретных условий перечисленные три этапа можно осуществлять на разных предприятиях, в разных цехах одного предприятия и даже в одном цехе.

Технологический процесс — часть производственного процесса, содержащая целенаправленные действия по изменению и (или) определению состояния предмета труда. Под изменением состояния предмета труда понимается изменение его физических, химических, механических свойств, геометрии, внешнего вида. Кроме того, в технологический процесс включены дополнительные действия, непосредственно связанные или сопутствующие качественному изменению объекта производства; к ним относят контроль качества, транспортирование и др. Для осуществления технологического процесса необходима совокупность орудий производства, называемых средствами технологического оснащения, и рабочее место.

Технологическое оборудование — это средство технологического оснащения, в котором для выполнения определенной части технологического процесса размещают материалы или заготовки, средства воздействия на них, а также технологическую оснастку. К ним относят, например, литейные машины, прессы, станки, испытательные стенды и т. д.

Технологическая оснастка — это средство технологического оснащения, дополняющее технологическое оборудование для выполнения определенной части технологического процесса. К ним относятся режущий инструмент, приспособления, измерительные средства. Технологическое оборудование совместно с технологической оснасткой, а в некоторых случаях и манипулятором, принято называть технологической системой. Понятием «технологическая система» подчеркивается, что результат технологического процесса зависит не только от оборудования, но и в не меньшей степени от приспособления, инструмента, заготовки.

Заготовкой называется предмет труда, из которого изменением формы, размеров, свойств поверхности или материала изготовляют деталь. Заготовку перед первой технологической операцией называют исходной заготовкой. Рабочее место представляет собой элементарную единицу структуры предприятия, где размещены исполнители работы и обслуживаемое технологическое оборудование, подъемно-транспортные средства, технологическая оснастка и предметы труда.

По организационным, техническим и экономическим причинам технологический процесс делят на части, которые принято называть операциями.

Основные понятия и определения

- Оценка показателей параметрической надежности технологических систем методом имитационного моделирования.

Оценка надежности сложных систем выполняется с помощью методов, связанных с использованием данных об отказах и восстановлениях элементов, полученных в процессе эксплуатации систем.

Цель исследования

Сравнительный анализ существующих методов оценки показателей надежности сложных компонентов и систем.

Материал и методы исследования

Для расчета показателей надежности технических систем применяются аналитические методы. К ним относятся методы теории случайных процессов, теории экспертных оценок (эвристического прогнозирования), декомпозиции (эквивалентирования), логико-вероятностные, асимптотические, аналитико-статистические методы. На практике используют методы имитационного и статистического моделирования (метод Монте-Карло) [4].

Теория случайных процессов служит основой аналитических методов расчета показателей надежности. Расчет надежности сложных технических систем часто базируется на предположении о том, что время безотказной работы и время восстановления элементов имеют экспоненциальные распределения вероятностей. Процессы, протекающие в системах с экспоненциальным распределением интервалов времени, являются марковскими, т.е. при которых вероятность перехода системы в новое состояние зависит только от состояния системы в настоящий момент и не зависит от того, когда и каким образом система перешла в это состояние. При экспоненциальном распределении случайного времени пребывания системы в каждом из возможных состояний марковский процесс является однородным (интенсивности переходов между состояниями не зависят от времени). Однородные марковские процессы с конечным числом состояний и непрерывным временем являются основным математическим аппаратом исследования надежности сложных систем с восстановлением. Это объясняется тем, что именно они позволяют получать аналитические выражения или конструктивные вычислительные схемы для расчета различных показателей надежности. Кроме того, в подавляющем большинстве случаев исходными данными для элементов являются либо константные интенсивности отказов, либо средние наработки до отказа.

Построение марковских моделей надежности происходит следующим образом. На основе информации о структуре и принципах функционирования исследуемой системы определяется множество ее возможных состояний, которое разделяется на два подмножества: работоспособных состояний и состояний отказа. Строится граф переходов, вершинами которого являются состояния системы, а ребрами - возможные переходы между состояниями. Интенсивности переходов определяются характеристиками безотказности и ремонтопригодности элементов системы. По графу переходов составляется система уравнений, решение которой позволяет получить требуемые показатели надежности [8]. Оценка параметров надежности технических систем с использованием графов позволяет учитывать любые факторы, влияющие на систему. Недостатком описания системы графом состояний является сложность ввода данных и методов определения характеристик надежности для систем с большим количество состояний.

Процессы, протекающие в системах с произвольными распределениями интервалов времени (Эрланга, нормальное), являются полумарковскими, т.е. при которых вероятность перехода системы из одного состояния в другое зависит от времени, проведенного в первом состоянии. Возможности применения методов, основанных на полумарковских процессах, ограничены (позволяют определять лишь стационарные значения показателей надежности), поскольку в общем виде на их основе не удается разработать математическую модель восстанавливаемой технической системы с учетом структурной избыточности и любой дисциплины ремонта.

Многомерные марковские процессы описывают функционирование технических систем при произвольных распределениях времен безотказной работы и восстановления элементов с учетом структурной и временной избыточности, с учетом контроля технических средств, с учетом нескольких видов отказов. Расчет показателей надежности методом многомерных марковских процессов осуществляется с помощью статистического моделирования, требующего огромных затрат времени и памяти ЭВМ [9].

Методы теории случайных процессов применяются для оценки надежности различных электротехнических систем и комплексов с непрерывными технологическими процессами, для исследования надежности систем электроснабжения промышленных предприятий, в том числе газовых комплексов. Надежность систем электроснабжения зависит от множества факторов, большинство из которых являются случайными. Модели, основанные на математическом аппарате случайных событий и марковских, полумарковских случайных процессов, позволяют учесть влияние на надежность электроснабжения структурного и временного резерва, ограничений и степени независимости источников питания, согласованности работы защит и автоматики, уровня контроля за состоянием основных элементов систем электроснабжения.

Для оценки надежности сложных технических систем с малым числом состояний могут использоваться асимптотические методы. Установлена асимптотическая независимость показателей надежности от исходных распределений. Распределение длительности безотказной работы резервированных систем в условиях «быстрого» восстановления асимптотически экспоненциально. Недостатком асимптотических методов, ограничивающим их применение, является локальность получаемых решений. Они позволяют найти решения задачи лишь в небольших пределах изменения параметров системы. На практике же часто нужно выйти за эти пределы [8]. Асимптотические приближенные способы расчета показателей надежности электрических систем применяются для решения проектных и эксплуатационных задач, для исследования моделей резервирования и массового обслуживания.

Для анализа надежности систем с неэкспоненциальными распределениями применяются следующие методы: логико-вероятностные, дифференциальный метод разложения на фазы, метод Кендалла, метод аппроксимации интенсивностей, графовые, экспертной оценки (укрупнения состояний), эвристические, декомпозиции (эквивалентирования), аналитико-статистические, диффузионных процессов.

Логико-вероятностные методы анализа надежности сложных технических систем используют математический аппарат бинарной алгебры логики и теорию вероятности. Методы теории массового обслуживания, к которым относятся дифференциальный метод разложения на фазы, метод Кендалла, позволяют сводить немарковскую модель к марковской. Данные методы позволяют использовать лишь распределения Эрланга и приводят к значительному увеличению числа состояний, поэтому могут использоваться для расчета стационарных характеристик надежности и вероятности безотказной работы для систем кратковременного действия [6]. Логико-вероятностный метод расчета надежности электрической сети с использованием дерева отказов применяется, когда число различных отказов системы относительно невелико (например, для анализа надежности автоматизированной системы диспетчерского управления электроснабжением). Этот метод широко распространился при исследованиях надежности технологических систем АЭС, включая схемы надежного питания установок собственных нужд [8].

Методы ступенчатой аппроксимации интенсивностей отказов и восстановлений элементов применяются для оценки надежности систем, имеющих незначительное число состояний и медленно изменяющиеся интенсивности (например, телекоммуникационных систем и сетей [3]).

Для прогнозирования надежности объектов применяют методы эвристического прогнозирования (экспертной оценки). Методы эвристического прогнозирования основаны на статистической обработке независимых оценок значений ожидаемых показателей надежности разрабатываемого объекта (индивидуальных прогнозов), даваемых группой квалифицированных специалистов (экспертов) на основе предоставленной им информации об объекте, условиях его эксплуатации, планируемой технологии изготовления и других данных, имеющихся в момент проведения оценки. Опрос экспертов и статистическую обработку индивидуальных прогнозов показателей надежности проводят общепринятыми при экспертной оценке любых показателей качества методами (например, методом Дельфи).

Сущность эвристического метода оценки надежности восстанавливаемых систем заключается в объединении групп элементов этой системы в один эквивалентный элемент, который характеризуется альтернирующим процессом восстановления. Тем самым происходит уменьшение числа элементов в системе. Метод не позволяет установить погрешность вычислений и применяется исключительно для случая высоконадежных элементов и систем (например, для построения высоконадежных систем постоянного тока для объектов энергетики).

Метод декомпозиции (эквивалентирования) сложных технических систем основан на построении математических моделей, позволяющих получать достаточно точные верхнюю и нижнюю границы оцениваемого показателя надежности. Метод эквивалентирования последовательных и дублированных цепей получил широкое распространение для расчета надежности систем с большим числом элементов при параллельном и последовательном их соединении [2].

Метод статистического моделирования (или метод Монте-Карло) применяется для исследования поведения вероятностных систем в условиях, когда неизвестны в полной мере внутренние взаимодействия в этих системах. Этот метод заключается в воспроизведении исследуемого физического процесса при помощи вероятностной математической модели и вычислении характеристик этого процесса. Одно такое воспроизведение функционирования системы называют реализацией (или испытанием). После каждого испытания регистрируют совокупность параметров, характеризующих случайный исход реализации. Метод основан на многократных испытаниях построенной модели с последующей статистической обработкой полученных данных с целью определения числовых характеристик рассматриваемого процесса в виде статистических оценок его параметров. Процесс моделирования функционирования технической системы сводится к машинной имитации изучаемого процесса, который копируется на ЭВМ со всеми сопровождающими его случайностями [1]. Метод статистического моделирования является наиболее эффективным, а в ряде случаев - единственно возможным для оценки показателей надежности уникальных или малосерийных изделий, к которым относится оборудование атомных энергетических установок. Статическая оценка законов распределения отказов применяется для различного оборудования электрических сетей, в том числе для воздушных и кабельных линий.

Методы имитационного моделирования в целом являются универсальными и допускают рассмотрение систем с большим количеством элементов. Однако их использование в качестве метода исследования задач надежности целесообразно лишь тогда, когда трудно или невозможно получить аналитическое решение. Основными этапами такого исследования являются: построение формальной модели, разработка программ имитации траекторий модели, проведение имитационных экспериментов.

При анализе высоконадежных систем с помощью имитационной модели возникают проблемы, связанные с очень большими затратами машинного времени, необходимого для вычислений с требуемой точностью. С увеличением надежности элементов эффективность моделирования уменьшается, и оно становится практически нереализуемым. Методы статистического и имитационного моделирования не позволяют в полном объеме определять надежность системы, если учесть большое количество сопутствующих факторов, влияющих на ее функционирование.

В теории надежности больших систем актуальной задачей является разработка математического аппарата для расчета, анализа и прогнозирования надежности функционирования, позволяющих анализировать технические системы, описываемые уравнениями больших размерностей. При разработке математической модели технической системы с большим числом состояний сталкиваются со следующими препятствиями, существенно затрудняющими анализ ее надежности: неоднозначность понятия отказа системы, взаимовлияние отказов элементов и частей системы, неопределенность исходных данных, многокритериальность, восстанавливаемость. Для оценки показателей надежности сложных технических систем с большим числом состояний используются методы имитационного моделирования, асимптотического анализа, случайных процессов и связанных с ними интегродифференциальных уравнений. В теории надежности предполагается, что технические системы и их компоненты могут пребывать в двух возможных состояниях: работоспособном и отказовом. При этом отказы элементов независимы, и система попадает в состояние отказа при отказе определенного числа элементов. Для сложных систем эти допущения часто бывают неприемлемыми. Между характеристиками отдельных частей системы имеется тесная взаимосвязь, и отказы отдельных частей системы являются зависимыми событиями.

Сложная техническая система является, как правило, многофункциональной. При этом количество выполняемых системой функций может достигать нескольких десятков. В реализации одной функции может участвовать большое число компонентов. Один и тот же компонент может быть задействован в выполнении нескольких функций. Поэтому компоненты, образующие систему, имеют различную длительность эксплуатации. При изучении надежности систем, выполняющих несколько функций, как правило, применяется функциональный подход, при котором описание надежности производится по каждой функции в отдельности, поэтому надежность системы характеризуется вектором показателей надежности всех ее функций. Таким образом, сравнительная оценка различных систем одного и того же назначения часто является затруднительной. Сложные технические системы должны длительное время работать безотказно. Это требование диктуется необходимостью обеспечения высокой их эффективности, безопасности, живучести, готовности и других показателей качества. Сложные системы состоят из десятков и сотен тысяч элементов, а время их работы исчисляется тысячами часов. Надежность элементов непрерывно увеличивается. Появление материалов высокой прочности, защищенных от коррозии, твердых схем, не требующих большой энергии для их питания, существенно уменьшило интенсивность отказов элементов. Однако сложность технических систем и требования к показателям их надежности растут с такой же скоростью, как и надежность элементов. Поэтому надежность многих сложных технических систем практически не растет. В этом основная проблема надежности техники [5].

Методы анализа надежности сложных систем должны учитывать: наличие последействия отказов энергетических систем и систем с восстановлением, два характера отказа электротехнических элементов, изменение основного параметра электрической схемы при отказе элементов структурно-резервированной системы, структуру сложной системы, неодновременность работы элементов. Математические модели функционирования сложных систем с точки зрения надежности, полученные без учета перечисленных факторов, не могут быть адекватными реальным системам.

Сравнительный анализ существующих методов (оценка их возможностей) показывает, что для оценки надежности и эффективности функционирования каждой сложной технической системы с большим числом состояний необходимо, основываясь на традиционных методах, разработать методику, учитывающую особенности функционирования и своеобразие конкретной системы, позволяющую оценить погрешности вычисления показателей надежности с требуемой точностью.

- Надежность технологического обеспечения контактной жесткости соединений.

Знание контактной жесткости дает возможность решать ряд таких важных технических задач, как распределение и концентрация давления по поверхности контакта, оптимизация конструкций из условия отсутствия резкой концентрации давления и местных раскрытий стыков, установление механизма работы фрикционных соединений и др. К числу динамических задач, требующих знания контактной жесткости, относятся: определение демпфирования и собственных частот колебаний, определение динамической устойчивости, ослабление затянутых соединений, накопление остаточных перемещений деталей под действием повторных ударных нагрузок.

Значение влияния контактной жесткости на эксплуатационные параметры сопряжений весьма велико. И, хотя потеря контактной жесткости не является прямой причиной выхода изделия из эксплуатации и не приводит к непосредственному разрушению машины, она является причиной потери герметичности соединения, а также изменения посадки и величины натяга в неподвижных соединениях, что и является причиной отказа или поломки машин. Кроме того, контактная жесткость имеет немаловажное значение при сборке узлов, характеризующихся точным взаимным расположением деталей. Подобными узлами являются роторы и корпуса компрессоров газотурбинных двигателей. Одним из основных требований точности, предъявляемым при сборке роторов и корпусов компрессора, является точность взаимного расположения деталей, что в свою очередь ведет к назначению жестких допусков на координирующие размеры в сборочной единице.

Научная библиотека диссертаций и авторефератов disserCat http://www.dissercat.com/content/obespechenie-kontaktnoi-zhestkosti-detalei-mashin-na-osnove-upravleniya-tekhnologicheskimi-u#ixzz48hOYy4XY

- Надежность технологического обеспечения триботехнических характеристик цилиндрических соединений при динамических нагрузках.

С целью обеспечения высокой надёжности и работоспособности техники в период эксплуатации требуется постоянное совершенствование производства, а именно, освоение новых технологических процессов, совершенствование производственного и испытательного оборудования, внедрение систем автоматизированного проектирования, изготовления, контроля и диагностики, внедрение отраслевых информационно-управляющих систем и т. д.

Исследования по влиянию технологических методов обработки и их условий на качество поверхности и эксплуатационные свойства деталей машин ведутся по двум направлениям: 1) технологическое обеспечение эксплуатационных свойств через управление параметрами состояния поверхностного слоя на стадии изготовления; 2) определение непосредственной связи условий обработки с эксплуатационными свойствами. Научная библиотека диссертаций и авторефератов disserCat http://www.dissercat.com/content/tekhnologicheskoe-upravlenie-tribotekhnicheskimi-kharakteristikami-soedinenii-tipa-podshipni#ixzz48hTGCBL8 Научная библиотека диссертаций и авторефератов disserCat http://www.dissercat.com/content/tekhnologicheskoe-upravlenie-tribotekhnicheskimi-kharakteristikami-soedinenii-tipa-podshipni#ixzz48hT4MR35

- Надежность технологического повышения износостойкости и контактной прочности лазерным легированием.

После обработки непрерывным лазером заметно увеличивается износостойкость чугунов и алюминиевых сплавов в условиях трения скольжения. Таким образом лазерная обработка заготовок из сталей и чугунов значительно увеличивает износостойкость. Так в условиях трения скольжения стали 45 по твердому сплаву коэффициент трения после лазерной закалки непрерывным лазером уменьшается на 10% по сравнению с коэффициентом трения при нормальном или улучшенном состоянии.

Для упрочнения инструментов применяется лазерная закалка импульсным излучением. Эффективна обработка боковых поверхностей вырубных пуансонов, так как в этом случае упрочненный слой сохраняется после многократных переточек, стойкость пуансонов возрастает в 2-5раз. При обработке фрез (из 8Х6ВФ, РФ1, Р6М5 и др.) лучом лазера их стойкость возрастает в 1.5-2раза. Упрочнение режущего инструмента локализовано в режущих кромках.

В ряде случаев лазерное термоупрочнение приводит к повышению теплостойкости.

Лазерное воздействие на специально нанесенные материалы используется для получения широкого спектра поверхностных покрытий. Они обладают высокими свойствами и создаются различными видами лазерной обработки: термической, глазурованием, аморфизацией, ударным упрочнением, легированием и наплавкой. Для повышения твердости углеродистых сталей целесообразно проводить лазерную цементацию. Для увеличения твердости и износостойкости титана, циркония, гафния и сплавов на их основе используется лазерное газовое азотирование. Лазерное силицирование приводит кроме повышения износостойкости к увеличению теплостойкости и коррозийной стойкости сталей.

В отличие от цементации и азотирования при борировании в структуре отсутствует остаточный аустенит, что обеспечивает высокие твердость и износостойкость. Лазерное легирование чугуна и стали хромом, приводит к увеличению коррозийной стойкости при одновременном повышении ударной вязкости и износостойкости. Возможно легирование цветных металлов и сплавов.

Лазерное легирование сталей У10, 45, ШХ 15 и титановых сплавов соединением MoS₂ обеспечивает повышение их износостойкости в 2-5 раз.

Одним из способов улучшения свойств напыленных покрытий, связанных с увеличением прочности сцепления с основой и повышением плотности напыленного материала, является их оплавление, которое осуществляется высококонцентрированными источниками энергии, в частности излучением СО₂-лазером.

Структура оплавленных лазером слоев характеризуется чрезвычайной дисперсностью, отсутствием окисных включений и пор.

Содержание легирующих элементов в оплавленных участках по результатам микрорентгеноспектрального анализа мало отличается от их содержания в исходном порошке. Лазерная обработка обеспечивает кратковременное расплавление напыленного слоя и последующее охлаждение с высокими скоростями. Это способствуют сохранению легирующих элементов, содержащихся в предварительно нанесенных напылением покрытиях, и их равномерному распределению в объеме наплавки.

Для наиболее тяжелонагруженных локальных участков различных деталей, таких, как уплотнительные фаски клапанов газораспределительного механизма двигателей внутреннего сгорания, посадочные поверхности деталей газо- и водораспределительной арматуры, металлургического оборудования и др., может применяться газопорошковая лазерная наплавка, которая обеспечивает высокие свойства покрытий.

Исследования показали, что лазерная обработка поверхностей обладает высокой надежностью технологического обеспечения заданных параметров их качества и эксплуатационных свойств.

- Взаимосвязь эксплуатационных свойств деталей машин с условиями их обработки.

. Одним из основных факторов, определяющих важнейшие эксплуатационные свойства деталей машин, являетсяшероховатость поверхности (рис. 11.1), поэтому при разработке чертежей ее принято во всех случаях регламентировать в соответствии с ГОСТ 2789—73. Этот стандарт устанавливает следующие параметры для оценки шероховатости поверхности Ra — среднее арифметическое отклонение профиля Rz — высота неровностей профиля по десяти точкам / тах — наибольшаявысота неровности профиля S — средний шаг неровностей по вершинам Sm — средний шаг неровностей профиля по средней линии tp — относительная опорная длина профиля. [c.209]

В зависимости от применяемого способа упрочнения можно изготовлять детали машин с требуемыми физико-механическими и химическими свойствами их рабочих поверхностей. Кроме того, можно изменять твердость,предел прочности, химический состав, величину и характер распределения остаточных напряжений в рабочем поверхностном слое деталей. Внедрение процессов упрочняющей обработки в практику машиностроения позволяет в широких пределах изменять предел выносливости, износостойкость, коррозионную стойкость, жаростойкость и другие эксплуатационные свойствадеталей машин.

Взаимосвязь эксплуатационных свойств деталей машин с характеристиками качества их поверхностей и поверхностных слоев [c.90] Требования к параметрам шероховатости устанавливают на основании их связи с функциональными показателями деталей машин, причем значения этих параметров могут быть рассчитаны по теоретическим или эмпирическим уравнениям связипоказателей эксплуатационных свойств деталей машин и их соединений с характеристиками качества поверхностей (табл. 2). [c.91]

Пластическая деформация сопровождается наклепом металла, следовательно, повышением твердости поверхностного слоя и возникновением в нем сжимающих остаточных напряжений. Кроме уменьшения шероховатости поверхности обкатыванием, во многих случаях улучшаются эксплуатационные свойства деталей машин. [c.138] ПОВЫШЕНИЕ ЭКСПЛУАТАЦИОННЫХ СВОЙСТВ ДЕТАЛЕЙ МАШИН НАКЛЕПОМ И ХИМИКО-ТЕРМИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКОЙ ИХ РАБОЧИХ ПОВЕРХНОСТЕЙ [c.246] Эту работу следует вести в трех направлениях привести в определенную систему накопленный опыт установить в определенную систему вопросы взаимозависимости типовых процессов и влияние их технологических факторов (режимов обработки) на эксплуатационные свойства деталей машин разработать новые технологические процессы, особенно в области разного вида покрытий (см. гл. IX). [c.247] На рис. 1 показана схема процесса конструктивно-технологического формирования детали. Правильная оценка и выбор указанных на схеме конструктивных и технологических факторов в связи с обеспечением оптимальных эксплуатационных свойств деталей существенно влияет на качество создаваемых образцов изделий. В настоящем разделе излагаются вопросы, относящиеся к влиянию на эксплуатационные свойства деталей машин методов их формообразования. [c.383]

4) Классификация методов определения количественных показателей качества.

Методы определения количественных показателей качества продукции делят на две группы:

по способам получения информации;

по источникам получения информации.

Методы определения значений показателей качества продукции в зависимости от способа получения информации делят на:

измерительный;

регистрационный; в) органолептический; г) расчетный.

Методы определения значений показателей качества продукции в зависимости от источника информации делят на:

традиционный;

экспертный;

социологический.

Классификация по способам получения информации.

Классификация методов по способам получения информации:

Измерительный метод основан на информации, получаемой с помощью технических измерительных средств. Результаты непосредственных измерений при необходимости приводят путем соответствующих пересчетов к нормальным или стандартным условиям, например к нормальной температуре, нормальному атмосферному давлению и т. п.

Значения, например, массы изделия, силы тока, числа оборотов двигателя, скорости автомобиля и др. определяются с помощью измерительного метода.

Регистрационный метод основан на использовании информации, получаемой путем подсчета числа определенных событий, предметов или затрат (отказов изделия при испытаниях, затрат на создание и эксплуатацию продукции числа частей сложного изделия (стандартных, унифицированных, оригинальных, защищенных авторскими свидетельствами или патентами и т. п.). Данным методом определяются показатели унификации, патентно-правовые показатели и др.

Органолептический метод основан на использовании информации, получаемой в результате анализа восприятий органов чувств человека: зрения, слуха, обоняния, осязания и вкуса. В этом случае органы чувств служат приемниками для получения соответствующих ощущений, а значения показателей находятся путем анализа полученных ощущений на основании имеющегося опыта и выражаются в баллах. Точность и достоверность этих значений зависят от способностей, квалификации и навыков лиц, их определяющих. Данный метод не исключает возможности использования некоторых технических (но не измерительных и не регистрирующих) средств, повышающих разрешающие способности органов чувств человека, например, лупы, микроскопы, микрофоны с усилителем. С помощью органолептического метода определяются показатели качества пищевых продуктов, эстетические показатели и др.

Расчетный метод основан на использовании информации, получаемой с помощью теоретических или эмпирических зависимостей. Этим методом пользуются главным образом при проектировании продукции, когда она еще не может быть объектом экспериментальных исследований. Расчетный метод служит для определения значений, например, показателей производительности, безотказности, долговечности, сохраняемости, ремонтопригодности изделия и др.

В ряде случаев значения показателей качества продукции находят с использованием нескольких методов, перечисленных ранее. Например, показатель ремонтопригодности может определяться средним значением трудозатрат (человеко-час), необходимых для осуществления данной категории ремонта. Здесь применяется комбинация регистрационного метода (подсчет лиц определенной квалификации, занятых ремонтом) с измерительным (измерение времени, затраченного на ремонт) [32, 52].

Классификация в зависимости от источника информации.

Классификация методов в зависимости от источника информации:

Традиционным методом осуществляется определение значений показателей качества продукции должностными работниками специализированных экспериментальных и расчетных подразделений предприятий, учреждений или организаций.

К экспериментальным подразделениям относятся лаборатории, испытательные станции, стенды и т. п., а к расчетным — конструкторские отделы, вычислительные центры, службы надежности.

Работники лабораторий определяют и поставляют информацию, например, о механической прочности металлов, содержании серы, золы в угле, кислотности веществ и др.

Эти испытания продукции должны проводиться в условиях, максимально приближенных к нормальным или форсированным эксплуатационным. Например, в условиях летно-испытательных станций авиазаводов, полигонов автомобильных и тракторных предприятий, испытательных площадок и стендов для комплексных испытаний насосов, компрессоров, электрических двигателей и т. п.

Экспертным методом осуществляется определение значений показателей качества продукции группой специалистов-экспертов. В эти группы объединяются, например, товароведы, дизайнеры, дегустаторы и т. п. Такие группы периодически действуют в качестве экспертных комиссий, каждый член которых обладает правом решающего голоса. Как правило, эксперты пользуются экспертным способом получения информации о качестве оцениваемой продукции. С помощью экспертного метода определяют значения таких показателей качества, которые в настоящее время не могут быть определены другими, более объективными методами.

Социологическим методом осуществляется определение значений показателей качества продукции фактическими или потенциальными потребителями продукции. Сбор мнений потребителей производится путем устных опросов или с помощью распространения специальных анкет-вопросников, а также путем организации конференций, выставок и т. п..

- Статистические методы оценки показателей качества продукции.

С помощью статистических методов анализа качества решаются задачи: — определения точности и стабильности технологического процесса (без чего статистический контроль и статистическое регулирование невозможны); — установления характера различия средних значений (случайного и неслучайного) одного и того же параметра качества изделий или его рассеяния, изготавливаемых в различных условиях производства (например, на различном оборудовании или в различные смены); — оценки степени влияния (корреляции) двух или более факторов на показатели качества продукции; — выявления факторов, существенно влияющих на изменение параметров качества, и факторов, которыми можно пренебречь; — выявления изменения параметров качества во времени и характера (случайный или неслучайный) этого изменения и т.д.

- Параметры распределения вероятности и выборки.

Статистические методы управления качеством продукции обладают таким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса ели установленных требований не тогда, когда продукция изготовлена и представлена на контроль, а в процессе ее производства, т.е. когда можно своевременно вмешаться в процесс; производства и скорректировать его.

1.2. Внедрение статистических методов управления качеством продукции должно сочетаться с внедрением или совершенствованием технологических процессов и считаться экономически целесообразным, если на управление и убытки от брака после внедрения статистических методов меньше, чем до их внедрения, т.е. основывается на экономическом анализе возможных последствий, вызванных правильными или ошибочными решениями.

1.3. Конечной целью внедрения статистических методов управления качеством продукции является оптимизация производственных процессов и производства в целом для значительного повышения эффективности производства, качества продукции, культуры производства, квалификации специалистов и т.д., и получения максимального эффекта от затрачиваемых материальных и трудовых ресурсов.

1.4. Оценку экономической эффективности внедрения статистических методов управления качеством продукции можно проводить до и после их внедрения по методике "Оценка экономической эффективности внедрения статистических методов контроля качества продукции" М. Изд-во Стандартов, 1976 г.

1.5. Типовой алгоритм внедрения статистических методов управления качеством продукции на предприятии приведен на рис.2. Источник:http://www.gosthelp.ru/text/R506013292RekomendaciiSis.html

- Законы распределения вероятностей.

Вид функций F(x), р(х), или перечисление р(х_i) называют законом распределения случайной величины. Хотя можно представить себе бесконечное разнообразие случайных величин, законов распределения гораздо меньше. Во-первых, различные случайные величины могут иметь совершенно одинаковые законы распределения. Например: пусть y принимает всего 2 значения 1 и -1 с вероятностями 0.5; величина z = -y имеет точно такой же закон распределения. Во-вторых, очень часто случайные величины имеют подобные законы распределения, т.е., например, р(х) для них выражается формулами одинакового вида, отличающимися только одной или несколькими постоянными. Эти постоянные называются параметрами распределения.

Хотя в принципе возможны самые разные законы распределения, здесь будут рассмотрены несколько наиболее типичных законов. Важно обратить внимание на условия, в которых они возникают, параметры и свойства этих распределений.

- Биномиальное распределение.

https://ru.wikipedia.org/wiki/Биномиальное_распределени

http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%91%D0%B8%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5

Биномиальное распределение — дискретное распределение вероятностейслучайной величины принимающей целочисленные значения с вероятностями:

Данное распределение характеризуется двумя параметрами: целым числом называемым числом испытаний, и вещественным числом называемом вероятностью успеха в одном испытании. Биномиальное распределение — одно из основных распределений вероятностей, связанных с последовательностью независимых испытаний. Если проводится серия из независимых испытаний, в каждом из которых может произойти "успех" с вероятностью то случайная величина, равная числу успехов во всей серии, имеет указанное распределение. Эта величина также может быть представлена в виде суммы независимых слагаемых, имеющих распределение Бернулли.

- Распределение Пуассона.

4 . Распределение Пуассона Распределение Пуассона получается как предельный случай распределения Бернулли, если устремить р к нулю, а n к бесконечности, но так, чтобы их произведение оставалось постоянным: nр = а. Формально такой предельный переход приводит к формуле

(6.3)

Параметр распределения: a

Распределению Пуассона подчиняются очень многие случайные величины, встречающиеся в науке и практической жизни.

Пример 2: число вызовов, поступающих на станцию скорой помощи в течение часа. Разобьем интервал времени Т (1 час) на малые интервалы dt, такие что вероятность поступления двух и более вызовов в течение dt пренебрежимо мала, а вероятность одного вызова р пропорциональна dt: р = μdt ; будем рассматривать наблюдение в течение моментов dt как независимые испытания, число таких испытаний за время Т: n = T / dt; если предполагать, что вероятности поступления вызовов не меняются в течение часа, то полное число вызовов подчиняется закону Бернулли с параметрами: n = T / dt, р = μdt . Устремив dt к нулю, получим, что n стремится к бесконечности, а произведение n×р остается постоянным: а = n×р = μТ.

Пример 3: число молекул идеального газа в некотором фиксированном объеме V. Разобьем объем V на малые объемы dV такие, что вероятность нахождения двух и более молекул в dV пренебрежимо мала, а вероятность нахождения одной молекулы пропорциональна dV: р = μdV; будем рассматривать наблюдение каждого объемчика dV как независимое испытание, число таких испытаний n=V/dV; если предполагать, что вероятности нахождения молекулы в любом месте внутри V одинаковы, полное число молекул в объеме V подчиняется закону Бернулли с параметрами: n = V / dV, р = μdV. Устремив dV к нулю, получим, что n стремится к бесконечности, а произведение n×р остается постоянным: а = n×р =μV.

http://dfe3300.karelia.ru/koi/posob/PT/theory/unit-6.html

- Нормальный закон распределения.

2 . Нормальное распределение Распределение с плотностью, описываемой формулой

(6.1)

называется нормальным. (Рисунок 6.2) Параметры распределения: a , σ

Рисунок 6.2 Типичный вид плотности и функции нормального распределения

Регрессионный и дисперсионный анализ.

http://ami.nstu.ru/~headrd/seminar/Dis_refr.htm

В классических регрессионном и дисперсионном анализах аппарат проверки статистических гипотез базируется на предположении нормальности закона ошибок наблюдений. Нарушение данного предположения по-разному отражается на распределениях статистик используемых критериев проверки гипотез. Предельные распределения статистик критериев могут зависеть от закона распределения ошибок и применяемого метода оценивания параметров.

В данной работе исследуются распределения статистик, используемых при проверке гипотез в линейном регрессионном и дисперсионном анализах, при различных отклонениях закона распределения ошибок от нормального. В качестве возможных законов распределений ошибок рассматриваются распределения: логистическое с плотностью , Коши с плотностью , экспоненциальное семейство (ЭС) распределений с плотностью при различных значениях параметра формы .

Рассматриваемая модель отклика имеет вид

, (1)

где – вектор наблюдений размерности , – матрица независимых переменных размерности ( ), отражающая структуру проводимых экспериментов, – вектор оцениваемых параметров размерности , – вектор ошибок наблюдения системы размерности ( ). В регрессионном анализе матрица называется регрессором системы, в дисперсионном анализе – матрицей планирования. Обозначим – ранг матрицы .

В самом общем виде линейную гипотезу относительно параметров можно представить следующим образом

, (2)

где - известная матрица , ; - заданный вектор , - оценка вектора параметров , определяемая, в нашем случае, методом максимального правдоподобия (ММП). Для проверки гипотез в регрессионном и дисперсионном анализах используется статистика вида:

, (3)

где – матрица, обобщенно-обратная к , совпадающая с матрицей в случае, если является матрица полного ранга, т.е. . В [1, 2] показано, что в случае нормальности ошибок наблюдений, статистика (3) подчиняется закону распределения Фишера со степенями свободы k и n-g. Отметим, что распределение Фишера является частным случаем бета-распределения II рода:

, (4)

где плотность бета-распределения задается выражением [3]

Исследование распределений статистики вида (3) в случае отклонения распределения ошибок наблюдений от нормального проводилось с помощью хорошо зарекомендовавшей себя [4, 5] методики компьютерного моделирования. Методика предусматривает моделирование выборок значений исследуемых статистик и сглаживание полученных выборок наиболее подходящим теоретическим распределением. Для более точного определения модели (предельного) распределения статистики параметры аппроксимирующего закона усредняются по множеству экспериментов (по серии смоделированных выборок статистики).

Рассмотрим некоторые результаты исследований, полученные в рамках регрессионного и дисперсионного анализов.

Простейшей гипотезой, рассматриваемой в регрессионном анализе, является гипотеза об адекватности оценок вектора неизвестных параметров истинным значениям. В этом случае выражение (2) записывается следующим образом

, (5)

а статистика (3) значительно упрощается и принимает вид (учитывая, что в регрессионном анализе ):

. (6)

В [1] показано, что в случае нормального закона распределения отклонений регрессии (будем называть этот случай «классическим») предельным распределением статистики (6) является распределение Фишера со степенями свободы m и n-m, т.е. .

Проведенные исследования показали, что в большинстве рассмотренных нами случаев эмпирические функции распределения статистики (6), полученные в результате моделирования, при использовании для оценивания вектора параметров регрессии метода максимального правдоподобия хорошо описываются бета-распределением II рода. Для различных значений числа наблюдений n и количества m оцениваемых параметров линейной регрессии найдены значения параметров бета-распределения II рода, аппроксимирующего в соответствующем случае распределение статистики (6). Найденные аппроксимации могут выступать при проверке гипотез в качестве моделей предельных распределений статистик в случае ошибок наблюдений отклика, подчиняющихся законам распределения Коши и экспоненциальному семейству с параметрами формы =0.5, =1.0 (соответствует распределению Лапласа), =2.0 (соответствует нормальному закону), =3.0, =10.0. В случае логистического закона ошибок наблюдений в качестве предельного распределения статистики (6), как и в «классическом» случае, может использоваться распределение Фишера .

Рис. 1 Рис. 2

На рисунках 1 и 2 в качестве иллюстрации представлены построенные в результате исследований модели предельных распределений статистики (6), соответствующие различным законам распределения ошибок наблюдений.

Рассматривая полученные модели распределений статистик, можно сделать вывод, что незначительные отклонения закона распределения ошибок наблюдений отклика от нормального (как в случае логистического закона распределения) не влияют значимо на предельное распределение исследуемой статистики. В то же время для моделей регрессии с ошибками наблюдений, подчиняющимися законам распределения, сильно отличающимся по свойствам от нормального (Коши, ЭС при и т.п.), распределения статистики (6) также сильно отличаются от «классического» предельного распределения .

Для того чтобы можно было сравнить результаты исследований задач дисперсионного анализа с результатами, приведенными выше для регрессионного анализа, была рассмотрена нетипичная для дисперсионного анализа модель с невырожденной матрицей , которая допускает проверку гипотезы, аналогичной по форме гипотезе (5). Матрица является невырожденной, когда матрица планирования является матрицей полного столбцового ранга, что справедливо для модели вида [2]:

(7)

В этом случае , , , . При проведении исследований использовалась модель вида (7) размерности , имеющая ранг матрицы планирования , , . При всех перечисленных характеристиках модели (7) распределение статистики (3) для проверки гипотезы вида (5) в случае нормально распределенной ошибки наблюдений будет подчиняться распределению Фишера .

На рис. 3-4 приведены построенные приближения предельных законов распределений статистики (3) для проверки гипотезы вида (5) на примере модели (7) в случаях, когда закон распределения ошибок наблюдения описывается распределением Коши, логистическим или экспоненциальным семейством с различными параметрами формы . На рис. 3 – при значениях параметра =0.5, =1.0, =2.0 (=2.0 случай «классического» нормального распределения ошибки), на рис. 4 – при значениях параметра =2.0, =3.0, =10.0. Из рис. 3 легко заметить, что при уменьшении параметра формы  закона распределения ошибок наблюдений, приближенные предельные распределения статистик удаляются, “поднимаясь” от предельного распределения статистики в случае нормального распределения ошибок. Случай, когда ошибки наблюдений подчинены закону Коши, соответствует предельному для экспоненциального семейства при  . Распределение статистики (3) при ошибках, подчиняющихся распределению Коши, является, как это можно увидеть по рис. 3, некоторым пределом распределений статистик для моделей, с ошибками наблюдений, подчиняющимися распределениям экспоненциального семейства при  . Результаты исследований, представленные на рис. 3, позволяют говорить о том, что отклонения закона распределения ошибок от нормального в сторону распределений с “тяжелыми хвостами” (в рамках экспоненциального семейства при уменьшении параметра формы) очень быстро приводят к существенным отклонениям распределения статистики от классического предельного F-распределения Фишера.

Вид функций распределения статистики (3), представленных на рис. 4, показывает, что при увеличении параметра формы распределения экспоненциального семейства ошибок наблюдения приближенные предельные распределения статистик также, “поднимаясь”, удаляются, хотя, может быть, и не с такой скоростью как в случае уменьшения параметра формы, от предельного распределения статистики, соответствующего случаю нормального распределения ошибок. Представленный здесь также случай логистического распределения ошибок наблюдения, которое интересно тем, что по своим свойствам очень близко к нормальному, позволяет сделать вывод о том, что если распределения ошибок наблюдения близко к нормальному, то и предельное распределение статистики будет близко к классическому F-распределению Фишера.

Рис. 3 Рис. 4

В целом, сравнивая результаты исследований на регрессионных и дисперсионных моделях вида (7), которые проводились независимо, можно отметить схожее поведение распределений статистик. Существенные различия были заметны в поведении предельного распределения статистики в случае распределения ошибок наблюдений, подчиняющихся закону Коши, по отношению к поведению предельного распределения статистики в случае ошибок наблюдений, распределенных в соответствии экспоненциальным семейством при  . Отмечено было также различие в степени близости предельного распределения статистики (в дисперсионном и регрессионном анализе) при логистическом распределении ошибок по отношению к классическому предельному распределению.

Далее была предпринята попытка выяснить, будут ли результаты, приводимые выше, различаться с результатами, которые могут быть получены для классической модели дисперсионного анализа – модели с вырожденной матрицей . Вопрос влияния отклонения распределения ошибок наблюдений от нормального на предельное распределение статистики (3) был исследован на примере модели вида

(8)

которая отличается от модели (7) тем, что в векторе параметров появляется еще один элемент – аддитивная постоянная , а в матрице планирования – дополнительный, соответствующий , столбец из единиц. В этой модели , , , , . В силу вырожденности матрицы гипотеза вида (5) в такой модели не проверяема. Такая ситуация характерна для дисперсионного анализа, в рамках которого широко применяется проверка гипотез, основанных на ФДО (функциях, допускающих оценивание). С определением последних и видами гипотез, формируемых на их основе, можно познакомиться в [2]. При проведении исследований мы проверяем гипотезу вида

, (9)

где и - некоторые известные значения ФДО и . При проверке этой гипотезы распределение статистики (3) в случае нормально распределенной ошибки наблюдений будет подчиняться закону распределения Фишера . На рис. 5 и рис. 6 приведены данные, полученные для модели (8) при проверке гипотезы (9), аналогичные тем, что были приведены на рис. 3 и рис. 4 для модели (7) при проверке гипотезы (5). Сравнительный анализ рис. 3 и рис. 5, рис. 4 и рис. 6 позволяет говорить о том, что вырожденность матрицы не приводит, по крайней мере, в случае рассмотренных моделей, к каким-либо существенным изменениям в характере поведения предельных распределений статистик при отклонении ошибки наблюдений от нормального закона.

В целом сравнение результатов, полученных в рамках регрессионного и дисперсионного анализа для моделей, в которых ошибка наблюдений подчиняется двустороннему экспоненциальному закону распределения с различными значениями параметра формы, позволило выявить общие тенденции. Полученное в результате моделирования приближение предельного распределения статистики (3) при параметре формы двустороннего экспоненциального закона  = 2 совпадает с предельной функцией распределения статистики для “классического” случая. В данном случае при проверке согласия получаемых в результате моделирования эмпирических распределений статистик с предельным “классическим” F-распределением Фишера всегда достигался очень высокий уровень значимости по всем применяемым критериям согласия [9,10]. Самое “высокое” (на рисунках) из рассмотренных приближений предельных функций распределения статистик получается при значении параметра =0,5 (из рассмотренных). Далее с ростом значения параметра  вплоть до  = 2, приближенные функции распределения “спускаются” к предельному закону, справедливому для “классической” регрессии. При дальнейшем росте значения параметра формы, приближенные функции распределения статистики “поднимаются” от предельного закона, справедливого для статистики критерия при нормальных ошибках наблюдений.

Рис. 5 Рис. 6

Проведенные исследования показали перспективность применения методики компьютерного исследования статистических закономерностей в задачах регрессионного и дисперсионного анализа. Исследования показали возможность построения простых аналитических моделей для распределений статистик, используемых при проверке статистических гипотез в регрессионном и дисперсионном анализе. Часто хорошей моделью для распределений статистик, используемых в регрессионном и дисперсионном анализах, оказывается бета-распределение II-го рода. Построены модели распределений статистик для ряда законов распределений ошибок отклика при различных регрессионных моделях.

Применение методов дисперсионного и регрессионного анализа позволяет не только оценить существенность влияния различных факторов на свойства машины, но и в ряде случаев устанавливать аналитические зависимости между учитываемыми факторами и признаками, характеризующими те или иные свойства машины. [1]

Каковы условия для изменения дисперсионного и регрессионного анализа, которым должны удовлетворять ВПО. [2]

Распространенными ( эффективными) для подобных задач считаются методы дисперсионного и регрессионного анализа, а также методы анализа данных. [3]

Результаты экспериментов по определению коррозионной стойкости низколегированной стали, полученные согласно построенным планам комплексных исследований, обрабатывались методами корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа, что позволило создать модели для численного прогнозирования коррозионных процессов. [4]

Значительные изменения в методике исследования технологических процессов произошли с развитием и внедрением идей планирования эксперимента, где подразумевается использование и тесное взаимодействиедисперсионного и регрессионного анализа. [5]

К первому виду обработки относится определение статистических характеристик по результатам испытаний, нахождение погрешности и ошибок измерения, аппроксимирующее сглаживание и экстраполяция экспериментальных кривых, дисперсионный и регрессионный анализ, определение общего вида расчетных аналитических зависимостей, построение графиков и номограмм. [6]

В процессе отработки методики на лабораторном стенде было установлено, что асфальтосмолопарафиновые отложения ( АСПО) не образуются за время эксперимента ( 24 ч) и поэтому не вносят погрешность в результаты измерений. Обработку данных производили с использованием методов корреляционного, дисперсионного и регрессионного анализа, что позволило дать сравнительный анализ процессов образования гидратов железа или его окислов в околотрубном пространстве нефтяных скважин. [7]

Схема програм - [ IMAGE ] Установка с программным управлением иного испытания станков для испытаний образцов на изнашивание.

В этом случае ЭВМ оценивает параметры распределений случайных величин, подбирает их законы распределения, выполняет дисперсионный и регрессионный анализ. Результаты испытаний могут непосредственно вводиться с испытательной установки ( ИУ) в ЭВМ через устройство связи с объектом испытаний ( УСО), или их предварительно обрабатывают вручную и затем вводят в ЭВМ в виде массивов данных. В математическом обеспечении ЭВМ должны быть стандартные программы обработки экспериментальных результатов. [8]

В ряде случаев, например, при установлении нормативов на обслуживание и ремонт машин, необходимо знать значения характеристик ремонтопригодности для конкретных условий их использования, обслуживания и ремонта. Существенность влияния факторов, определяющих эти условия, может быть оценена планированием экспериментов и анализом их результатов с использованием методов дисперсионного и регрессионного анализа, рассмотренных в гл. Для этой цели могут быть использованы и методы проверки статистических гипотез о равенстве ( различии) числовых характеристик двух или более групп наблюдений показателя ремонтопригодности, проведенных при различных уровнях ( условиях) интересующего фактора. Примеры применения этих методов рассматриваются в гл. [9]

Задачи ( 17) - ( 21) относятся к исследованию моделей, в которых на выходные технические характеристики влияет ряд факторов и необходимо выявить их наиболее неблагоприятное ( или, наоборот, оптимальное) сочетание, а также степень влияния. Сюда же относятся испытания при предельных и повышенных нагрузках, а также некоторые специальные виды испытаний - вверх - вниз и др. В этих задачах используютсядисперсионный, регрессионный анализ, факторный эксперимент. [10]

В настоящее время под влиянием практических потребностей эти направления математической статистики в достаточной мере обеспечены литературой, отражающей как теоретические, так и прикладные аспекты их развития. Постановка задач в этой области и полезные литературные ссылки имеются в книгах Уилкса ( 1967), гл. Наиболее полно дисперсионный и регрессионный анализ изложен в монографиях Шеффе ( 1963), Плэкета ( 1960) и Уильямса ( 1959); широко обсуждаются вопросы оптимального планирования экспериментов, которое имеет целью увеличение точности статистических оценок; при регрессионном анализе, например, задача планирования состоит в указании таких значений контролируемых переменных, при которых некая заданная функция от неизвестных параметров обладает теми или иными экстремальными свойствами. Подробный анализ темы планирования, посвященный практическим задачам регрессионного и конфлюэнтного анализа, имеется в работе Клепикова и Соколова ( 1964) ср. [11]

Надежная статистическая оценка вклада контролируемых факторов возможна лишь при условии, что эксперимент ( наблюдение) некоторым образом организован. Это определяет тесную связь дисперсионного анализа с планированием эксперимента. В тех случаях, когда изменение хотя бы части контролируемых факторов может быть измерено количественно, пользуются комбинацией дисперсионного и регрессионного анализа ( см. гл. [12]

- Метод семи инструментов.

Другие названия метода: "Семь новых инструментов контроля качества", "Семь инструментов планирования и управления".

Автор метода: Японский союз ученых и инженеров, 1979 г.

Назначение метода

Наиболее часто эти инструменты находят применение при решении проблем, возникающих на этапе проектирования.

Цель метода

Решение проблем, возникающих в процессе организации, планирования и управления бизнесом на основе анализа различного рода фактов.

Суть метода

Семь инструментов управления качеством (УК) обеспечивают понимание сложных ситуаций и позволяют облегчить задачу управления качеством путем улучшения процесса проектирования продукции или услуги.

Инструменты УК усиливают процесс планирования благодаря их способности:

уяснять задачи;

устранять недостатки;

содействовать распространению и обмену информацией между заинтересованными сторонами;

использовать бытовую лексику.

В результате инструменты УК позволяют вырабатывать оптимальные решения в кратчайшие сроки.

Диаграмма сродства и диаграмма связей обеспечивает общее планирование.

Диаграмма дерева, матричная диаграмма и матрица приоритетов обеспечивает промежуточное планирование.

Блок-схема процесса принятия решения и стрелочная диаграмма обеспечивает детальное планирование.

План действий

Последовательность применения методов может быть различной в зависимости от поставленной цели.

Эти методы можно рассматривать и как отдельные инструменты, и как систему методов. Каждый метод может находить свое самостоятельное применение в зависимости от того, к какому классу относится задача.

Особенности метода

Семь инструментов управления качеством - набор инструментов, позволяющих облегчить задачу управления качеством в процессе организации, планирования и управления бизнесом при анализе различного рода фактов.

Диаграмма сродства - инструмент, позволяющий выявлять основные нарушения процесса путем обобщения и анализа близких устных данных.

Диаграмма связей - инструмент, позволяющий выявлять логические связи между основной идеей, проблемой и различными факторами влияния.

Диаграмма дерева - инструмент стимулирования процесса творческого мышления, способствующий систематическому поиску наиболее подходящих и эффективных средств решения проблем.

Матричная диаграмма - инструмент, позволяющий выявлять важность различных неочевидных (скрытых) связей. Обычно используются двумерные матрицы в виде таблиц со строками и столбцами a1, a2,., b1, b2. - компоненты исследуемых объектов.

Матрица приоритетов - инструмент, для обработки большого количества числовых данных, полученных при построении матричных диаграмм, с целью выявления приоритетных данных. Этот анализ часто рассматривается как факультативный.

Блок-схема процесса принятия решения - это инструмент, который помогает запустить механизм непрерывного планирования. Его использование способствует уменьшению риска практически в любом деле. Планирует каждый мыслимый случай, который может произойти, перемещаясь от утверждения проблемы до возможных решений.

Стрелочная диаграмма - инструмент, позволяющий планировать оптимальные сроки выполнения всех необходимых работ для реализации поставленной цели и эффективно их контролировать.

Дополнительная информация:

Семь инструментов УК обеспечивают средства для понимания сложных ситуаций и соответствующего планирования, формируют согласие и ведут к успеху при коллективном решении проблем.

Шесть из этих инструментов используются в работе не с конкретными числовыми данными, а со словесными высказываниями и требуют понимания концепций семантики для обнаружения и сбора основных данных.

Сбор исходных данных обычно осуществляют во время "мозговых атак".

Достоинства метода

Наглядность, простота освоения и применения.

Недостатки метода

Низкая эффективность при проведении анализа сложных процессов.

Ожидаемый результат

Использование инструментов управления качеством позволяет экономить ресурсы и тем самым улучшает чистую прибыль компании.

А.М. Кузьмин

"Метод "Семь инструментов управления качеством"" и другие Методы поиска идей и создания инноваций

- Блок-схема процесса.

Блок-схема процесса

Блок-схема - это схематическое представление этапов выполнения любого процесса; порядок, в котором следуют отдельные операции, с использованием специальных символов, отражающих природу этих операций, как это показано на рисунке 1.1.

Процесс создания и анализа блок-схемы позволяет выявить источник проблемы.

Рис. 1.1. Символы, используемые на блок-схемах

(Источник: В5 7850: часть 2:1992): 1 - описание документа, 2 - начало и конец этапа,3 - описание деятельности, 4 - принятие решения, 5 -указание направления потока от одного этапа работы к другому, 6 - описание базы данных.

Пример построения блок-схемы разработки документа.

Рис. 1.2. Блок - схема (для разработки документа) (Источник: 35 7850: Часть 2:1992)

Контрольное задание № 1

Разработать блок-схему для цикла совершенствования процесса и ид

Блок-схема - это графическое отображение процесса, которое четко показывает нам, как протекает процесс. Блок-схема показывает систематическую последовательность этапов выполнения работы и то, какие группы вовлечены в процесс.

Для чего используют блок-схемы?

Документировать и описывать текущий процесс.

Разрабатывать модификации к текущему процессу или исследовать то, где могут возникнуть проблемы.

Разрабатывать совершенно новый процесс.

Определять как, когда и где , измерять текущий процесс, чтобы убедиться, соответствует ли он устойчивым требованиям.

Типы блок-схем Блок схема макро уровня:

Блок-схема микроуровня: "Идем в кино"

Как построить блок-схему?

Блок-схема процесса представляет собой планирование этапов по завершению работы. Для того, чтобы показать определенные виды деятельности, используются особые символы

Круг	Прямоугольник	Ромб	Стрелка

Начальный и конечный этапы	Этапы, виды деятельности внутри процесса	Ситуации, требующие принятия решения	Направление от одного деятельности к другому

Можно использовать символы в виде точек, чтобы показать второстепенное направление процесса (пример: копия используемого бланка возвращается к создателю).

Первый ряд используется для того, чтобы разделить процесс на сферы ответственности.

Первая колонка используется для того, чтобы определить общие этапы и их продолжительность.

Этапы должны быть организованы так, чтобы каждый этап попадал в нужную сферу ответственности.

Когда использовать блок-схемы?

Блок-схема процесса требуется в этапах "Текущая ситуация" и "Стандартизация"; однако, блок-схемы также можно использовать в этапах "Основания для улучшения", "Анализ", "Контрмеры"

Блок-схема — распространенный тип схем (графических моделей), описывающихалгоритмы или процессы, в которых отдельные шаги изображаются в виде блоков различной формы, соединенных между собой линиями, указывающими направление последовательности.

Стандарты выполнения[править | править вики-текст]

Правила выполнения схем определяются следующими документами:

ГОСТ 19.701-90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Условные обозначения и правила выполнения^[1].

Для программной документации (устарели, заменяются ГОСТ 19.701-90):

ГОСТ 19.002-80. Схемы алгоритмов и программ. Правила выполнения^[2].

ГОСТ 19.003-80. Схемы алгоритмов и программ. Обозначения условные графические^[3][4].

Данные документы в частности регулируют способы построения схем и внешний вид их элементов.

Основные элементы схем алгоритма[править | править вики-текст]

Наименование	Обозначение	Функция
Блок начало-конец (пуск-остановка)		Элемент отображает выход во внешнюю среду и вход из внешней среды (наиболее частое применение − начало и конец программы). Внутри фигуры записывается соответствующее действие.
Блок действия		Выполнение одной или нескольких операций, обработка данных любого вида (изменение значения данных, формы представления, расположения). Внутри фигуры записывают непосредственно сами операции, например, операциюприсваивания: a = 10*b + c.
Логический блок (блок условия)		Отображает решение или функцию переключательного типа с одним входом и двумя или более альтернативными выходами, из которых только один может быть выбран после вычисления условий, определенных внутри этого элемента. Вход в элемент обозначается линией, входящей обычно в верхнюю вершину элемента. Если выходов два или три, то обычно каждый выход обозначается линией, выходящей из оставшихся вершин (боковых и нижней). Если выходов больше трех, то их следует показывать одной линией, выходящей из вершины (чаще нижней) элемента, которая затем разветвляется. Соответствующие результаты вычислений могут записываться рядом с линиями, отображающими эти пути. Примеры решения: в общем случае − сравнение (три выхода: >, <,=); в программировании − условные операторы if (два выхода: true,false) и case (множество выходов).
Предопределённый процесс		Символ отображает выполнение процесса, состоящего из одной или нескольких операций, который определен в другом месте программы (в подпрограмме, модуле). Внутри символа записывается название процесса и передаваемые в него данные. Например, в программировании − вызов процедуры или функции.
Данные (ввод-вывод)		Преобразование данных в форму, пригодную для обработки (ввод) или отображения результатов обработки (вывод). Данный символ не определяет носителя данных (для указания типа носителя данных используются специфические символы).
Граница цикла		Символ состоит из двух частей − соответственно, начало и конец цикла − операции, выполняемые внутри цикла, размещаются между ними. Условия цикла и приращения записываются внутри символа начала или конца цикла − в зависимости от типа организации цикла. Часто для изображения на блок-схеме цикла вместо данного символа используют символ условия, указывая в нём решение, а одну из линий выхода замыкают выше в блок-схеме (перед операциями цикла).
Соединитель		Символ отображает вход в часть схемы и выход из другой части этой схемы. Используется для обрыва линии и продолжения её в другом месте (для избежания излишних пересечений или слишком длинных линий, а также, если схема состоит из нескольких страниц). Соответствующие соединительные символы должны иметь одинаковое (при том уникальное) обозначение.
Комментарий		Используется для более подробного описания шага, процесса или группы процессов. Описание помещается со стороны квадратной скобки и охватывается ей по всей высоте. Пунктирная линия идет к описываемому элементу, либо группе элементов (при этом группа выделяется замкнутой пунктирной линией). Также символ комментария следует использовать в тех случаях, когда объём текста, помещаемого внутри некоего символа (например, символ процесса, символ данных и др.), превышает размер самого этого символа.

- Диаграмма рассеяния-разброса.

Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния (разброса) показывает взаимосвязь между двумя видами связанных данных и подтверждает их зависимость. Такими двумя видами данных могут быть характеристика качества и влияющий на неё фактор, две различных характеристики качества, два фактора, влияющих на одну характеристику качества, и т.д.

Для построения диаграммы рассеяния нужно не менее 30 пар данных (x,y). Оси x и y строят так, чтобы длины рабочих частей были примерно одинаковы. На диаграмму наносят точки (x,y), название диаграммы, а также интервал времени, число пар данных, названия осей, ФИО, должность исполнителя, и т.д. Точки, далеко отстоящие от основной группы, являются выбросами, и их исключают.

Возможны различные варианты скоплений точек. Для установления силы связи полезно вычислить коэффициент корреляции по формуле

Коэффициент корреляции используют только при линейной связи между величинами. Значение r находится в пределах от –1 до +1. Еслиr близко к 1, имеется сильная положительная корреляция (сильная связь между рядами данных). Если rблизко к –1, имеется сильная отрицательная корреляция. При r, близком к 0, корреляция слабая (отсутствует). Если r близко к 0,6 (или –0,6), корреляционная зависимость считается существующей.

Характерные варианты скоплений точек показаны на рис.

Рис. Характерные варианты скоплений точек на диаграммах рассеяния

Можно оценить достоверность коэффициента корреляции. Для этого вычисляют его среднюю ошибку по формуле

При rm_r>= 3 коэффициент корреляции считается достоверным, т.е. связь доказана. При r/m_r< 3. связь недостоверна.

Если исходные данные представлены в виде дискретного вариационного ряда, то может быть построен график прерывистого варьирования, представляющий собой ломаную кривую, которая называется полигоном распределения.

Диаграмма рассеяния-разброса

Диаграмма рассеяния-разброса строится как график зависимости между двумя параметрами, что позволяет определить, есть ли взаимосвязь между данными параметрами. Если такая взаимосвязь существует, можно устранить отклонение одного параметра, воздействуя на другой. При этом возможны три вида взаимосвязи - положительная, отрицательная взаимосвязь, а также отсутствие взаимосвязи.

Диаграмма рассеяния - разброса представлена на рис. 1.3.

Рис. 1.3. Диаграмма рассеяния-разброса

Контрольное задание № 2

Привести пример, где будет представлена корреляция между двумя параметрами исследуемого объекта.

Корреляция - понятие, отражающее наличие связи между явлениями, процессами и характеризующими их величинами.

http://lektsii.org/5-30717.html

- Диаграмма Парето.

Диаграмма Парето

Диаграмма Парето, названная так по имени ее автора, итальянского ученого-экономиста Парето (1845-1923), позволяет наглядно представить величину потерь в зависимости от различных дефектов. Благодаря этому можно сначала сосредоточить внимание на устранении тех дефектов, которые приводят к наибольшим потерям.

Для учета совокупного процента потерь от нескольких дефектов строится кумулятивная кривая.

Пример диаграммы Парето представлен на рис. 1.4. и отражает вероятность определенного типа неисправностей телефона.

Рис. 1.4. Диаграмма Парето:1 - шум наличии. 2- разрыв линии, 3 - тревога, 4 - не отвечает, 5 - нет звонка

Диаграмма Парето является производственным документом и отвечает логике систем качества в стандартах ИСО.

Диаграмму Парето желательно строить в течение каждого месяца, чтобы служба качества немедленно определяла причину брака и намечала оперативные мероприятия по ее устранению.

Контрольное задание № 3

Выявить причины брака в производственном процессе и на основании построенной диаграммы Парето установить максимальные потери от брака, чтобы предпринять оперативные действия по их устранению.

Причинно-следственные диаграммы и мозговая атака.

Причинно-следственная диаграмма Ишикавы в виде рыбьего скелета (рис. 1.5) впервые появилась и стала использоваться в Японии для выявления причин сбоя технологических процессов, когда очевидные нарушения обнаружить трудно. При построении диаграммы используют, так называемый, «метод мозговой атаки», рекомендуемый для идентификации возможных причин.

Для этого руководствуются следующими правилами:

а) формируется группа работников (порядка шести специалистов), из которой устраняется руководство,

б) сохраняется анонимность высказываний,

в) работники низшего ранга высказываются первыми,

г) ограниченность времени проведения экспертиз.

д) строится диаграмма Ишикавы и начинается обсуждение

е) за найденное решение, его авторы получают вознаграждение.

Причинно-следственная диаграмма применяется, как правило, при анализе дефектов, приводящих к наибольшим потерям.

Она позволяет выявить причины таких дефектов и сосредоточиться на их устранении. При этом анализируются пять основных причинных факторов: информация, человек, машина (оборудование), материал и метод работ.

Рис.1.5. Причинно-следственная диаграмма Ишикавы

Пример полностью развернутой причинно-следственной диаграммы (для анализа низкого качества фотокопий) показан на рис. 1.6.

1.6. Причинно-следственная диаграмма Ишикавы:

1 - первоначальная настройка, 2 - время сушки, 3 - степень перекоса, За - загрязнения, 4 - период хранения, 5 - свежесть, 6 –степень экспозиции, 7 – период хранения, 8 - способ хранения, ровность, 9 - качество бумаги, 10 - чистота рук, 11 - чистота стола, 12 - качество бумаги, 13 - прозрачность, 14 - прочность, 15- степень экспозиции, 16 -острота, 17 - твердость карандаша, 18 -нажим при написании, 19 - скорость, 20 - яркость лампы, 21 - чистота лампы, 22 - время работы, 23 - состояние катушки.

Контрольное задание № 4

Проанализировать несовершенный производственный процесс, выявить основные недостатки с помощью диаграммы Ишикавы.

Гистограмма

Гистограмма - это столбчатый график, используемый для наглядного изображения распределения конкретных значений параметра по частоте повторения за определенный период времени. При нанесении на график допустимых значений параметра можно определить, как часто этот параметр попадает в допустимый диапазон или выходит за его пределы.

Полученные данные анализируют, применяя другие методы: долю дефектных изделий и потерь от брака используют с помощью диаграммы Парето; причины дефектов определяют с помощью диаграммы Ишикавы и диаграммы рассеяния-разброса; изменение характеристик во времени определяют по контрольным картам [2].

Рис. 1.7. Гистограмма

Диаграмма причины-следствия Исикавы (Cause-and-Effect-Diagram) - это графический метод анализа и формирования причинно-следственных связей, инструментальное средство в форме рыбной кости для систематического определения причин проблемы и последующего графического представления. Диаграмма причины-следствия разработана в начале 1950-х годов химиком Каорой Исикавой и названа позже его именем. Эта техника первоначально применялась в рамках менеджмента качества для анализа проблем качества и их причин. Сегодня она нашла всемирное распространение и применяется в других проблемных областях. Является одним из инструментов бережливого производства, где используется в групповой работе для поиска проблем и их причины.

При этом методе возможные причины дифференцированно разделяются по своему влиянию на 5 основных причин: человек, машина, методы, материал, окружающая среда. Каждая из этих пяти основных причин может быть в свою очередь разделена на более подробные причины, которые соответственно могут разбиваться на еще более мелкие (см. схему 1).

Схема 1. Принцип метода диаграммы Исикавы.

Области применения Диаграммы Исикавы

Для систематического и полного определения причин возникновения проблемы;

Для анализа и структурирования процессов на предприятии;

Если необходимо визуализировать и оценивать соотношения причинно-следственных связей;

Для обсуждения проблем в рамках групповой (командной) работы при "мозговой атаке".

Преимущества метода

помогает группе сосредоточиться на содержании проблемы;

хорошая основа для дискуссии по разнообразным причинам проблемы;

позволяет группировать причины в самостоятельные категории;

сосредотачивает группу на поиске причин, а не признаков,

хорошо применим при групповом обсуждении, создает результат коллективного знания;

является легко осваиваемым и применимым.

Недостатками могут быть

для анализа комплексных проблем является слишком нечетким и объемным;

нельзя представить причинно-следственные связи в соединении друг с другом;

нет охвата причин в их взаимодействии и временной зависимости.

Последовательность построения диаграммы Исикавы

1. Проясняют и оговаривают следствие или проблему. Рисуют диаграмму и вносят основные величины влияния: исходный пункт - это горизонтальная стрелка вправо, Исходный пункт - это горизонтальная стрелка вправо, в острие которой ставят ясно сформулированную проблему. К линии под наклоном стыкуют стрелки основных причин влияния на проблему.

2. Отрабатывают более подробно по каждой основной причине возможные более подробные величины влияния и вносят под наклоном к основной стрелке. Если устанавливают, что в основе этих причин лежат другие, то боковая стрелка снова может разветвляться; таким образом получают более мелкое разветвление.

3. Проверяют полноту: действительно ли учтены все возможные причины. Посредством визуализации могут легко обнаружиться еще и другие причины.

4. Выбирают более реалистичные высказывания о причинах. Потенциальные причины оцениваются в отношении их степени влияния на проблему. Затем устанавливается перечень причин с наибольшей реальной степенью влияния.

5. Проверяют установленные самые вероятные причины на достоверность: посредством опроса специалистов в заключении анализируется, обнаружились ли действительно правильные причины проблемы.

Производственный пример: построение диаграммы причины-следствия Исикава для анализа проблемы «дефект соединительного шланга».

Схема 2. Диаграмма Исикавы проблемы «дефект соединительного шланга»

- Контрольные карты управляемости .

Контрольная карта - это графическое средство, использующее статистические подходы, важность которых для управления производственными процессами была впервые показана доктором У.Шухартом в 1924 г. [1]. Теория контрольных карт различает два вида изменчивости. Первый вид - изменчивость из-за "случайных (обычных) причин", обусловленная бесчисленным набором разнообразных причин, присутствующих постоянно, которые нелегко или невозможно выявить. Каждая из таких причин составляет очень малую долю общей изменчивости, и ни одна из них не значима сама по себе. Тем не менее сумма всех этих причин измерима и предполагается, что она внутренне присуща процессу. Исключение или уменьшение влияния обычных причин требует управленческих решений и выделения ресурсов на улучшение процесса и системы. Второй вид - реальные перемены в процессе. Они могут быть следствием некоторых определяемых причин, не присущих процессу внутренне, и могут быть устранены, по крайней мере, теоретически. Эти выявляемые причины рассматриваются как "неслучайные" или "особые" причины изменения. К ним могут быть отнесены поломка инструмента, недостаточная однородность материала, производственного или контрольного оборудования, квалификация персонала, невыполнение процедур и т.д. Цель контрольных карт - обнаружить неестественные изменения в данных из повторяющихся процессов и дать критерии для обнаружения отсутствия статистической управляемости. Процесс находится в статистически управляемом состоянии, если изменчивость вызвана только случайными причинами. При определении этого приемлемого уровня изменчивости любое отклонение от него считают результатом действия особых причин, которые следует выявить, исключить или ослабить. Задача статистического управления процессами - обеспечение и поддержание процессов на приемлемом и стабильном уровне, гарантируя соответствия продукции и услуг установленным требованиям. Главный статистический инструмент, используемый для этого, - контрольная карта, - графический способ представления и сопоставления информации, основанной на последовательности выборок, отражающих текущее состояние процесса, с границами, установленными на основе внутренне присущей процессу изменчивости. Метод контрольных карт помогает определить, действительно ли процесс достиг статистически управляемого состояния на правильно заданном уровне или остается в этом состоянии, а затем поддерживать управление и высокую степень однородности важнейших характеристик продукции или услуги посредством непрерывной записи информации о качестве продукции в процессе производства. Использование контрольных карт и их тщательный анализ ведут к лучшему пониманию и совершенствованию процессов.

<<< < Предыдущая 1 23 / 63 4 5 6 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
30.10.2018143.87 Кб17practice(ASPM 08-1-2011).doc
#
23.08.2019224.77 Кб7PRAKTIKA_4_KURS_Irina.doc
#
19.12.2018134.29 Кб7praktika_russky_yazyk.docx
#
10.09.2019236.54 Кб49Preddiplomnaya_praktika_VT-402.doc
#
21.07.201931.26 Кб8Russky_yazyk.docx
#
01.07.20252.73 Mб0samostoyatelnaya.docx
#
04.02.2016144.9 Кб12SODERZhANIE.doc
#
15.09.2019162.3 Кб9tipovye_zadachi_po_ekonomike.doc
#
04.02.201653.87 Кб18Trebovania_k_oformleniyu_rabot.docx
#
04.02.201670.08 Кб15v19-25.docx
#
13.11.201931.48 Кб16voromy_po_filosofii.docx