5.5.2. Информационное обеспечение управления качеством продукции и процессов

По мере развития в этом направлении система CALS превратилась в непрерывную информационную поддержку (НИП) жизненного цик­ла изделий (Continuous Acquisition and Life Cycle Support — GALS), представляющую собой концепцию и технологию его информацион­ной поддержки на всех стадиях, основанную на использовании еди­ного информационного пространства (интегрированной информа­ционной среды). Она обеспечивает единообразно информационное взаимодействие посредством электронного обмена данными между всеми участниками этого цикла: заказчиками, поставщиками, произ­водителями, эксплуатационниками и ремонтниками.

В модифицированном виде, т. е. как технологии непрерывной информационной поддержки жизненного цикла продукции, СА1£- технологии представляют собой компьютерные технологии инфор­мационного описания продукции, производственной и коммерческой среды и протекающих в ней процессов. Информация представляет­ся в установленном нормативной документацией виде и предназна­чается для ее сбора, хранения, обмена и совместного использования участниками процесса. Последнее обеспечивается компьютерными сетями, стандартизацией форматов данных и унификацией инфор­мационных моделей как самого жизненного цикла продукции и осу­ществляемых в ходе его бизнес-процессов, так и самой продукции, а также производственной, коммерческой и эксплуатационной сре­ды, в которой протекают эти процессы.

Интегрированная модель продукции, ее жизненного цикла и про­текающих на разных его стадиях бизнес-процессов представляет со­бой единый источник (банк) информации для любых процессов, вы­полняемых в ходе этого процесса, в том числе и процессов управления качеством продукции на всех его стадиях. Основными компонентами бЛИ-системы являются САПР, АСУП, системы хранения и управ­ления информацией о продукции. Основными руководящими доку­ментами в области разработки и использования С/415-технологий являются нормативные документы в области систем менеджмента ка­чества и информационных технологий поддержки жизненного цик­ла продукции [20; 21].

В рамках С/415-системы для управления качеством создается функциональная модель менеджмента качества продукции и про­цессов, описывающая сеть процессов обеспечения качества продук­ции и их интерфейсы, а также связанные с ними процедуры и ресур­сы, информацию о свойствах и качестве продукции и процессов на ее стадиях, методические материалы, нормативно-технические и другие документы, распределение полномочий и ответственности персона­ла предприятия, составляющие информационную базу для принятия управленческих решений в отношении качества продукции и процес­сов на всех стадиях ее жизненного цикла. Такая модель служит алго­ритмом системы менеджмента качества предприятия.

САЬЯ-система представляет собой комплекс базовых информаци­онных моделей, описывающих типовые элементы системы менедж­мента качества в соответствии с рекомендациями международных стандартов ИСО серии 9000, и графические модели процессов жиз­ненного цикла продукции. Методы и технология функционально­го моделирования приводятся в рекомендациях ГОСТ Р 50.1.028- 2001.

Использование С/415-систем и технологий способствует:

• обеспечению заданного качества продукции и процессов на стади­ях ее жизненного цикла путем электронного моделирования и до­кументирования всех выполняемых процессов и процедур;

• повышению привлекательности и конкурентоспособности про­дукции, созданной в интегрированной информационной среде, с использованием современных компьютерных технологий и име­ющей средства информационного обеспечения и поддержки на стадии эксплуатации;

• повышению управляемости процессов и сокращению затрат на управление качеством;

• сокращению затрат на документооборот путем ограничения ис­пользования бумажных документов;

• сокращению сроков обмена информацией путем использования современных средств связи.

В развитых странах С/415-системы и технологии рассматривают­ся как важные компоненты стратегии развития в условиях рыночной экономики. В РФ также используются системы и технологии GALS, создан Межведомственный промышленный совет по GALSnpw Мин- оборонпроме РФ.

5.5.3. Компьютерное моделирование управления качеством

Для решения некоторых задач из области управления и контроля ка­чества приемлемым программным продуктом является пакет по ста­тистической обработке данных STATGRAPHICS Plus for Windows, разработанный американской фирмой Manugistics в 1994 г. под опе­рационную систему Windows. Пакет содержит около 250 процедур обработки данных, применяемых в экономике, бизнесе, маркетин­ге, производстве и других областях. Из имеющихся в пакете модулей обработки в первую очередь представляет интерес модуль Quality Control, предназначенный для оценки эффективности всех звеньев производственного процесса и построения соответствующих кон­трольных карт [69].

Основной перечень процедур, входящих в состав модуля Quality Control, включает в себя:

• анализ Парето;

• использование контрольных карт (Х-карта и 7?-карта, Х-карта и 5-карта, Х-карта и 52-карта, индивидуальные карты);

• использование карт приемочного контроля: р-карты, нр-карты, с-карты, г^-карты;

• анализ свойств процесса;

• карты с временными весами — карты со скользящим средним, кар­ты с экспоненциально взвешенным скользящим средним;

• многомерные контрольные карты.

Большая часть указанных процедур выполняется в два этапа:

• проведение первоначального анализа (Initial Study);

• сопоставление с установленной нормой (Control to Standard Study).

Далее рассматриваются некоторые из приведенных процедур. Анализ Парето. Эта процедура позволяет построить карты Паре- то, являющиеся, по существу, гистограммами категорийных данных. В производстве часто используется этот подход для идентификации и ранжирования наиболее важных проблем. Анализ Парето указывает частоту каждого типа дефекта, поэтому с его помощью можно выявить наиболее часто встречающийся тип дефекта.

Контрольные карты для анализа количественных данных. Мо­дуль Quality Control в пакете STATGRAPHICS содержит четыре типа контрольных карт, используемых для анализа количественных дан­ных: Х-карта и 7?-карта, Х-карта и 5-карта, Х-карта и 52-карта; инди­видуальные карты.

В контрольные карты можно включить предупреждающие пределы или скользящие средние. На первом этапе анализа можно исключить подгруппы без изменения данных. На этапе сопоставления с норма­тивом определяются среднее значение и среднеквадратическое откло­нение (CKO) или контрольные пределы процесса.

Контрольные карты среднего и совместное использование раз­маха отображают графики средних значений и размаха в подгруппах. Совместное использование карт среднего и размаха обеспечивает хо­рошее представление контролируемого производственного процесса. График средних значений соответствует среднему значению выбороч­ных подгрупп, график размаха — вариации в подгруппах размаха. При проведении этого анализа на первом этапе оцениваются контрольные пределы, определяющие своего рода «стандарт» конкретных измере­ний. Затем проводятся измерения, результаты которых сравнивают­ся с установленными контрольными пределами.

При мониторинге производственного процесса общепринятым подходом является контроль через периодические интервалы вре­мени, чтобы быть уверенным в сохранении состояния «статического контроля». Говорят, что процесс находится под контролем, если его характеристики не выходят за установленные пределы. Для опреде­ления факта нахождения процесса под контролем необходимо брать выборки данных через равные промежутки времени, вычислять по этим выборкам среднее и размах и сравнивать получаемые значения с контрольными пределами.

Контрольные карты среднего и среднеквадратнческого отклоне­ния. Подобно предыдущим картам этот вид анализа содержит две кар­ты: среднего значения и среднеквадратнческого отклонения (СКО).

Индивидуальные контрольные карты. В некоторых производ­ственных ситуациях трудно сформировать из данных подгруппы:

• производственный процесс очень медленный, поэтому неудобно накапливать данные перед анализом процесса;

• необходимо анализировать каждый изготовленный объект;

• результаты измерений некоторых параметров процесса различают­ся незначительно, что приводит к малому значению СКО.

В таких обстоятельствах более полезным является использова­ние индивидуальных контрольных карт (размер подгруппы равен единице).

Индивидуальная контрольная карта не способна отражать малые изменения среднего значения, поэтому здесь можно дополнитель­но применять контрольные карты накопленной суммы (Cumulative Sum). В этом случае рассчитываются накопленные суммы отклоне­ний выборочных значений от среднего. Карта CuSum позволяет обна­руживать внезапные изменения в процессе быстрее, чем при исполь­зовании традиционных карт. Столкнувшись с таким изменением на ранней стадии процесса, можно ввести корректировки в процесс с це­лью исключения значительных нежелательных явлений.

Контрольные карты приемочного контроля. Модуль Quality Control содержит четыре атрибута контрольных карт: р-карты, пр- карты, с-карты, г^-карты. Тип применяемой карты зависит от спосо­ба, которым подсчитывается число дефектов. Для каждого типа карт можно использовать опцию скользящего среднего или предупрежда­ющих границ.

Анализ, проводимый с помощью р-карт, основан на оценке доли дефектных изделий в выборке, и в случае неприемлемо высокой доли формулируется вывод о выходе процесса из-под контроля. На пер­вом этапе оцениваются контрольные пределы, которые устанавли­вают норму для использования при измерении параметров процесса.

Применение пр-карты. Подобно предыдущим картам пр-карты основаны на выявлении дефектных изделий, но этот анализ исполь­зует число дефектных изделий в выборке. При построении пр-карт вначале оцениваются контрольные пределы, которые устанавлива­ют норму использования при измерении параметров процесса. Да­лее вводится число дефектных изделий и проводится сопоставление с нормативом.

Процедура позволяет определить, находятся ли данные рассматри­ваемого процесса в состоянии статистического контроля. Карты стро­ятся при допущении, что данные взяты из биномиального распреде­ления, параметры которого оцениваются по выборке.

Применение с-карты. Этот тип карт позволяет найти контрольные пределы, связанные с числом дефектов. Программа использует рас­пределение Пуассона как модель установления контрольных границ. Такие карты полезны в случае, когда необходимо найти число дефек­тов, а не просто классифицировать изделие как дефектное.

Применение и-карты. Этот вид карт определяет число дефектов на единицу продукции, выраженное в долях. Такой анализ является более приемлемым по сравнению с с-картами в том случае, если объ­ем выборки или размер подгрупп представляет собой переменную величину. Как и прежде, на первом этапе оцениваются контрольные пределы, устанавливающие норму для измеряемых характеристик процесса. Затем вводится число дефектов на изделие для оценки со­стояния процесса.

Контрольные карты строятся при допущении, что данные подчи­няются распределению Пуассона с параметрами, оцениваемыми по результатам выборки.

Многомерные контрольные карты. При разработке многомерных контрольных карт учитывается, что в выборке имеется более чем одна переменная, коррелируемая с наблюдениями других переменных. В этом анализе используется статистика Т2 и предполагается, что дан­ные подчиняются многомерному нормальному распределению.

При анализе исходные коррелированные переменные преобра­зуются в новые независимые параметры, в результате формируется единственная статистика на основе новых переменных. Затем про­грамма строит многомерные наблюдения по одной контрольной кар­те, имеющей верхний контрольный предел. Цель процедуры заключа­ется в определении того, все ли рассматриваемые наблюдения взяты из одного многомерного нормального распределения.

Приведенный материал показывает возможность решения задач в области управления качеством и оценки контролепригодности объ­ектов с помощью пакетов прикладных программ.