Автоматизация управления качеством производственных процессов радиоэлектронного предприятия

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автоматизация управления качеством производственных процессов радиоэлектронного предприятия

Конищев А.Н.

Современное состояние предприятий наукоемких отраслей промышленности характеризуется тем, что при общем падении уровня производства, с одной стороны, резко понизилось качество выпускаемой продукции, с другой стороны, появилась возможность продажи продукции за рубеж. Обе причины вызвали необходимость наряду с обязательной сертификацией качества продукции производить сертификацию систем качества предприятий.

Указанные обстоятельства требуют обеспечения деятельности предприятия в условиях оценки и прогнозирования качества производственных процессов, определяющих конкурентоспособность и эффективность его работы.

Оценка качества производственных процессов предприятия заключается в мониторинге внешних и внутренних условий деятельности предприятия и последствий принимаемых решений и является этапом комплекса мероприятий, направленных на управление качеством. Кроме этого, в отличие от классических методов управления и контроля производственных процессов, являющихся фактически набором средств и методов, управление качеством производственных процессов предприятия обеспечивается комплексом организационно-методических мер, включающих оценивание, прогнозирование и формирование альтернатив принятия решений. Чтобы сбалансировать риски и прибыль, руководству необходимо проводить объемные вычисления, а это требует сбора данных из разрозненных источников.

Однако в настоящее время предлагаемые разработчиками методики управления качеством производственных процессов и выработки контрмер для противодействия деструктивным факторам используют слабо систематизированные классификаторы качества, как правило, рассчитанные на узкоспециализированную область. Автоматизированные системы управления качеством производственных процессов, предлагаемые на рынке прикладного программного обеспечения, представляют собой экспертные системы с присущими для использования экспертного подхода недостатками. С другой стороны, исследуемые процессы носят слабоформализованный характер, что затрудняет использование при их описании статистического подхода. Вышесказанное обуславливает высокую актуальность исследования способов управления качеством производственных процессов и прогнозирования эффективности работы предприятия на основе полученных оценок.

Качество производственного процесса будем понимать, как свойство процесса соответствовать цели производства. Рассматриваемое свойство можно оценить на основе совокупности параметров - факторов производства, которые в полной мере определяют успешность рассматриваемого производства. Для уточнения понятия «фактор производства предприятия» и разработки системной классификации факторов, влияющих на качество производственных процессов, будем считать, что с точки зрения измерения, обработки и использования в целях управления целесообразно различать полностью детерминированные факторы производства (ДФП) и факторы производства, связанные с некоторой долей неопределенности (НФП). НФП факторы связаны с временной неопределенностью, что затрудняет их оперативное оценивание и прогноз изменения (рыночные цены на сырье, количество работоспособных сотрудников, экологическая обстановка и т.д.). Оценивание ДФП факторов является наиболее разработанной областью. Наибольшую сложность и научный интерес представляет оценивание НФП факторов.

Под неопределенным фактором производства понимается процесс или явление, характеризуемое свойством неопределенности конечного состояния во времени, промежуточный или итоговый результат которого оказывает определенное влияние на качество производственного процесса. Для оценки степени влияния НФП определяется:

- максимальное n_max и минимальное n_min - действительные допустимые значения уровня фактора, оказывающего влияние на качество производственного процесса;

- функциональная зависимость коэффициента неопределенности фактора производства r_n и его уровня n.

В качестве допущения можно считать, что функциональная зависимость коэффициента неопределенности фактора r_n и уровня фактора производства n может быть как линейной, так и нелинейной.

Примером линейной обратной зависимости может быть риск отсутствия персонала (рис. 1а). При заполнении всех вакансий риск минимален, при отсутствии квалифицированных специалистов коэффициент риска максимален. Примером нелинейной зависимости может быть рост / падение национальной валюты (рис. 1б).

а)

б)

Рисунок 1. Передаточные функции рисков

При росте курса национальной валюты снижается конкурентоспособность предприятия на внешних рынках, при падении курса обесцениваются финансовые резервы предприятия. В таком случае качество производственного процесса r_n стремится к максимуму при некоторых средних значениях рассматриваемого фактора производственного процесса.

Для учета в модели вышеуказанных обстоятельств предлагается ввести понятие передаточной функции риска, формирование которой может производиться как экспертно, так и на основе результатов статистических исследований.

Для разработки модели производственного процесса мелкосерийного производства используется подход, применяемый при оценке проектов. Учитывая слабоформализованный характер управления производством, для реализации указанного подхода используется математический аппарат нечеткой логики, позволяющий более точно отразить нечеткость параметра «уровень качества производственного процесса».

Содержательное описание модели:

- ДФП факторы;

- НФП факторы;

- исходный вектор ДФП факторов производства, характеризующих качество производственного процесса.

- исходный вектор НФП факторов производства, характеризующих качество производственного процесса.

- вектор факторов производства, формирующих общий показатель качества производственного процесса;

Общее количество параметров ;

Количество значимых параметров ;

База правил ;

R - показатель качества производственного процесса, формируемый на основе

Все факторы распределены по трём группам:

- управление технологическими процессами ;

- управление средствами труда, предметами труда, производственными отношениями ;

- организационно-экономическое управление .

Каждая из представленных групп может содержать ДПФ и НПФ факторы. Таким образом, рассматриваемые факторы модели могут быть:

- ДФП факторы управления технологическими процессами;

- ДФП факторы управления средствами труда, предметами труда, производственными отношениями;

- ДФП факторы организационно-экономического управления;

- НФП факторы управления технологическими процессами;

- НФП факторы управления средствами труда, предметами труда, производственными отношениями;

- НФП факторы организационно-экономического управления.

Показатель качества производственного процесса соответственно определяется:

(1)

По определению, группа ДФП факторов детерминирована и не характеризуется неопределенностью. Поэтому для свертки параметров из векторной в скалярную величину производится оператором , использующим взвешенную аддитивную свертку.

Предлагаемая модель учитывает особенности ДФП и НФП факторов и с их учетом реализует свертку используемых данных для подготовки принятия решений в определенной ситуации, сложившейся при управлении предприятием. Структура модели представлена на рисунке 2.

Для формализации ДФП факторов, весовые коэффициенты которых получены на основе уравнения регрессии, используем аддитивную взвешенную свертку:

, (2)

где - случайная ошибка с нулевым средним и некоторой дисперсией.

Вид уравнения линейной регрессионной модели для при числе параметров =3 имеет вид:

(3)

Рисунок 2. Структура модели управления качеством производственных процессов

Вычисление коэффициентов регрессии b производится методом наименьших квадратов:

(4)

где - вектор наблюдений, представляющий собой результат обработки экспертных данных по каждому респонденту:

Таким образом, скалярное значения результирующего вектора определяется выражением:

(5)

где - количество параметров в векторах , и соответственно; - регрессионные коэффициенты для , и соответственно; - измеренные значения параметров , и соответственно.

Группа НФП факторов характеризуется низкой формализованностью, сложностью измерения и отсутствием формальных единиц измерения. Для формирования решения в таких условиях использование статистических методов затруднено, поэтому применен аппарат нечеткой логики, как наиболее точно отражающий особенности исследуемых процессов. Исходя из этого, оператор свертки ДФП факторов будет имеет более сложную структуру и реализован на основе алгоритма нечеткого логического вывода.

Множества (лингвистические переменные) классов состоят из пяти элементов (термов) - {очень низкий, низкий; средний, высокий, очень высокий}.

Каждый из пяти термов U формализуется нечетким множеством с помощью функции принадлежности:

, (6)

где t - номер терма; k - количество измерений, произведенных для построения функции принадлежности; - коэффициент принадлежности к множеству ut, значение которого находится в пределах [0..1].

Для оценивания НФП факторов предлагается использовать нечеткие лингвистические переменные, название которых будет соответствовать факторам производства, а значения термов пяти - уровням качественных характеристик фактора, влияющего на качество производственных процессов работы предприятия: высокое, выше среднего, среднее, ниже среднего, низкое.

Предполагается, что предприятие обладает относительно уникальным набором факторов производственного процесса , оказывающих основное влияние на формирование неопределенности при принятии решений. В процессном подходе контроль качества осуществляется путем сравнения запланированного показателя с действительным его значением. Цикл повторяется до совпадения результата с планом, который может периодически изменяться в соответствии с требованиями потребителей, и поэтому является важным методом достижения требуемого качества.

Допускаем, что все факторы измеримы и могут быть получены в течение времени ?t размером которого мы пренебрегаем. Измерения производятся с периодом T_M, в течение которого изменение каждого параметра носит монотонный характер. Состояние качества производственного процесса M характеризуется набором измеренных факторов и временем окончания измерения M {R, t}.

Методика анализа состояния производственного процесса состоит из двух основных этапов:

- подготовки и обработки исходных данных;

- формирования управленческого решения.

На первом этапе предварительно производится формирование факторов качества производственного процесса для предприятия . Необходим набор статистических данных как для независимых переменных (факторы), так и для зависимой переменной (показатель эффективности предприятия). Затем производится k измерений выбранных факторов с заданной периодичностью .

Измерение факторов может осуществляться как в автоматическом режиме (результаты финансовой отчетности, кадровые данные и т.д.), так и в диалоговом (экспертные данные, макроэкономические показатели и т.д.);

Измеренные параметры по признаку степени определенности делятся на НФП и ДФП факторы. Вектор ДФП факторов переводится в скалярное значение на основе взвешенной свертки. Группа НПФ факторов свертывается алгоритмом нечеткого логического вывода методом фазификации-дефазификации.

На втором этапе полученные обобщенные значения НФП и ДФП факторов также свертываются в итоговый показатель качества производственного процесса и оценивается степень допустимости значения качества производства. При условии, если вычисленный параметр R находится в области допустимых значений, результаты измерений M {R, t} заносятся в информационное хранилище, а следующее измерение проводится через период T. Если показатель качества производства R вышел за пределы допустимых значений, то принимается решение о воздействии на управляемые факторы производственного процесса в рамках имеющихся ресурсов с целью выведения параметра R в интервал допустимых значений. Для этого низменный вектор входных параметров пересчитывается еще раз.

Структура методики анализа состояния производственного процесса представлена на рисунке 3.

Методика краткосрочного прогнозирования значений влияющих факторов производственного процесса заключается в прогнозировании значений факторов производственного процесса на момент времени t_k+1 (один лаг). Для реализации прогноза на краткосрочный период необходим некоторый набор данных для построения временных рядов по всем факторам с последующим формированием прогнозной оценки на шаг вперед. Некоторые факторы могут быть детерминированы, что повышает точность прогноза. По результатам прогнозирования повторно проводится расчет показателя качества производственного процесса.

Предложенный алгоритм позволяет:

- сделать вывод об успешности производственной деятельности на основе практического опыта классификации качества производственных процессов по полученному значению;

- предложить управляющее воздействие путем изменения влияющих факторов производственного процесса, с целью коррекции показателя качества;

- отслеживать динамику изменений как влияющих факторов производственного процесса, так и показателя качества с целью априорного использования корректирующих управляющих воздействий.

управление решение автоматизированный производственный

Рисунок 3. Структура методики анализа состояния производственного процесса

Литература

1. Версан, В.Г. Интеграция управления качеством продукции [Текст] / В.Г. Версан. - М., 1994.

2. Версан, В.Г. Стандарты ИСО 9000 версии 2000 года: стратегия внедрения [Текст] / В.Г. Версан. - М., 1999.

3. Глудкин, О.П. Всеобщее управление качеством (TQM) [Текст] / О.П. Глудкин. - М., 1999.

4. Гличев, А.В. Основы управления качеством продукции [Текст] / А.В. Гличев. - М., 1997.

5. Крылова, Г.Д. Основы стандартизации, сертификации, метрологии [Текст] / Г.Д. Крылова. - М., 1999.

6. Касаев, К.С. О свойствах объектов с позиций синергизма [Текст] / К.С. Касаев. - М.: Вестник машиностроения, 1991. - №3.

7. Компьютерные технологии сопровождения и поддержка наукоемкой продукции на всех этапах жизненного цикла. Материалы конференции. М., 2001.

8. Интеграция данных об изделии на основе CALS-технологии. Материалы конференции. М, 2001.

9. Никифоров, А.Д. Процессы управления объектами машиностроения [Текст] / А.Д. Никифоров, А.Н. Ковшов, Ю.Ф. Назаров. - М., 2001.

10. Никифоров, А.Д. Метрология, стандартизация и сертификация [Текст] / А.Д. Никифоров, Т.А. Бакиев. - М., 2002.

11. Окрепилов, В.В. Управление качеством [Текст] / В.В. Окрепилов. - М., 1998.

12. Пиннингс, И. Новая технология и организационные структуры [Текст] / И. Пиннингс, А. Бьюитандам. - М., 1990.

13. Сергеев, А.Г. Метрология [Текст] / А.Г. Сергеев, В.В. Крохин. - М.: Логос, 2001.

14. Сергеев, Н.П. Метрология в радиоэлектронике [Текст] / Н.П. Сергеев. - М.: МАТИ-РГТУ Им. К.Э. Циолковского, часть 1 - 1997; 2-1999.

15. Системы управления качеством. - М.: Стандарты, 1970.

16. Сретенский, В.Н. Метрологическое обеспечение управления качеством изделий электронной техники [Текст]: Электронная техника, серия «Управление качеством и стандартизация», вып. 1 (96) / В.Н. Сретенский. - М.: 1973.

17. Федоренко, Г.И. Использование методов энтропии для решения задач стандартизации [Текст] / Г.И. Федоренко, М.Н. Дадашев. - М.: Приборостроение и радиоэлектроника, 1998. - №3,4.

18. Федоров, М.В. О комплексной оценке качества промышленных изделий [Текст] / М.В. Федоров. - М.: 1973.

19. Филлипс, Д. Методы анализа систем [Текст] / Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас. - М., 1983.

20. Шилейко, А.В. Введение в информационную теорию систем [Текст] / А.В. Шилейко, В.Ф. Кочиев, Ф.Ф. Химушин. - М., 1985.

Размещено на Allbest.ru