Содержание к диссертации
Введение
1. Современные методы управления качеством и применение информационных технологий в производственных системах 20
1.1. Аттестация продукции и управление качеством в условиях промышленных предприятий 20
1.1.1. Производственные системы стандартизации качества продукции 20
1.1.2. Управление качеством продукции промышленных предприятий 24
1.2. Развитие теории проектирования информационного обеспечения производственных систем 29
1.2.1. Моделирование информационных структур баз данных 29
1.2.1.1. Развитие концепции баз данных в информационных системах 29
1.2.1.2. Модели формального описания предметной области 32
1.2.1.3. Концептуальные схемы и структуры баз данных 35
1.2.1.4. Преобразования моделей и оптимизация запросов в базах данных 37
1.2.2. Применение экспертных систем для решения производственных задач 39
1.2.2.1. Задачи экспертных систем и организация баз знаний 39
1.2.2.2. Архитектура распределенных приложений управления базами знаний 41
1.3. Совершенствование математического обеспечения систем оптимального управления 45
1.3.1. Математическое моделирование сложных систем 45
1.3.1.1. Имитационное системное моделирование 45
1.3.1.2. Идентификация в моделировании технологических связей 50
1.3.2. Решение оптимизационных задач управления качеством продукции 54
1.4. Программное обеспечение систем управления качеством 58
1.4.1. Корпоративные, проблемно-ориентированные системы и пакеты прикладных программ 58
1.4.2. Автоматизированные системы управления качеством в металлургии 61
1.5. Выводы 63
2. Разработка концепции автоматизированного управления качеством продукции 66
2.1. Методология управления качеством в условиях многоэтапных производств 66
2.2. Разработка основных видов обеспечения АСУ КП 72
2.2.1. Информационное обеспечение автоматизированной системы управления качеством 72
2.2.2. Математическое обеспечение автоматизированной системы управления качеством 76
2.2.3. Программное обеспечение автоматизированной системы управления качеством 80
2.3. Выводы 86
3. Информационное обеспечение автомати зированной системы управления качеством продукции 88
3.1. Разработка методологии оптимизации информационных схем производственных объектов 88
3.1.1. Формальное моделирование оптимальных схем в системах баз данных 88
3.1.1.1. Множественное моделирования объектов методами кластеризации данных 88
3.1.1.2. Нормализация графов функциональных зависимостей 92
3.1.2. Модельные преобразования схемы базы данных 100
3.2. Разработка методологии формальной оптимизации запросов 102
3.2.1. Формализация выражений реляционной математики 102
3.2.2. Реализация оптимальных запросов к информационным структурам 107
3.2.2.1. Формализация эквивалентных преобразований 107
3.2.2.2. Синтез алгоритма оптимизации реляционных выражений 116
3.2.2.3. Лингвистические преобразования реляционных выражений 121
3.3. Методология организации баз знаний экспертного
оценивания качества продукции 125
3.3.1. Разработка модели системы экспертного оценивания технологии производства и качества продукции 125
3.3.2. Разработка системы экспертного анкетирования 128
3.3.3. Разработка технологии сбора и хранения распределенной информации 130
3.3.4. Механизм обработки экспертной информации и вывода результатов 131
3.4. Выводы 135
4. Моделирование и оптимизация технологий в задачах управления качеством продукции 137
4.1. Синтез алгоритмов моделирования и оптимизации тех-нологических маршрутов многоэтапных производств 137
4.1.1. Объектно-структурное моделирование многоэтапных производств 137
4.1.2. Алгоритм оптимизации маршрутов производственнойсети 143
4.2. Идентификация связей в управлении качеством продукции 145
4.2.1. Алгебраические основы структурного и параметрического моделирования технологических связей 145
4.2.1.1. Адаптивная линейная идентификация технологических связей 145
4.2.1.2. Блочная адаптивная идентификация линейных моделей 151
4.2.1.3. Адаптивная нелинейная идентификация технологических связей 154
4.2.1.4. Блочная адаптивная идентификация нелинейных моделей 165
4.2.1.5. Суперпозиционная идентификация 171
4.2.1.6. Рекуррентно-итерационные алгоритмы ньютоновского типа 176
4.2.2. Метод оптимального моделирования технологических связей 181
4.3. Адаптивная оптимизация в управлении качеством продукции 186
4.3.1. Адаптивные методы определения приоритетов в многокритериальных задачах 186
4.3.2. Адаптивные алгоритмы решения многокритериальных задач управления качеством продукции 191
4.3.3. Статистические оценки точности оптимальных решений 197
4.4. Выводы 204
5. Программное обеспечение и реализация функциональной настройки АСУ КП 206
5.1. Программное обеспечение методологии управления качеством 206
5.1.1. Структура программного обеспечения АСУ КП 206
5.1.2. Программная реализация информационного обеспечения АСУ КП 210
5.1.2.1. Разработка сервера объектного представления 210
5.1.2.2. Модель программной реализации информационного обеспечения 219
5.1.2.3. Управление базами знаний экспертной системы 221
5.1.3. Программная реализация математического обеспечения АСУ КП 224
5.1.3.1. Модель программной реализации математического обеспечения 224
5.1.3.2. Управление программным обеспечением математической поддержки 230
5.2. Пример автоматизированного управления качеством листового проката 233
5.2.1. Реализация информационного обеспечения в системе
управления качеством листового проката 234
5.2.1.1. Оптимизация схемы и запросов информационных структур 234
5.2.1.2. Анкетирование специалистов металлургического предприятия 241
5.2.2. Реализация и оптимизация объектно-структурной модели технологических маршрутов производства листового проката 245
5.2.2.1. Объектное представление листопрокатных производств 245
5.2.2.2. Структурное моделирование листопрокатных производств 252
5.2.2.3. Оптимизация на графе производственных маршрутов 257
5.2.3. Реализация методов адаптивной идентификации технологических связей производства листового проката 263
5.2.4. Реализация методов адаптивной идентификации приоритетов показателей качества листового проката 268
5.2.5. Реализация методов адаптивной оптимизации модели качества металлопродукции 268
5.3. Выводы 278
Заключение 279
Условные обозначения 283
Библиографический список 285
Приложения 316
- Производственные системы стандартизации качества продукции
- Методология управления качеством в условиях многоэтапных производств
- Множественное моделирования объектов методами кластеризации данных
- Объектно-структурное моделирование многоэтапных производств
Введение к работе
Острая конкуренция на потребительском рынке продукции и растущий спрос на ее качество ставят перед предприятиями задачу выбора наиболее практичных и эффективных из современных информационных технологий для решения проблем качества. Основой управления качеством в соответствии с ISO 9000 является тотальный контроль производства с использованием систем автоматизированного измерения значений технологических величин и характеристик свойств продукции.
В настоящее время для обеспечения потребительских свойств продукции на предприятиях используются методы статистического контроля качества, которые были, в основном, разработаны еще в 20 - 50 годы. Они позволяют определить, что измеренные значения технологических величин или характеристик качества находятся в (или вне) предписанных интервалов, а процесс - в стабильном (или нестабильном) состоянии, но не содержат инструментов для управления: выявления причин нестабильности и поиска путей ее устранения. Полнота концепции управления качеством может быть обеспечена решением актуальной проблемы разработки новых математических методов и реализацией их в виде комплексного программного обеспечения на основе современных информационных технологий, применение которых в условиях промышленных предприятий позволит автоматизировать процедуры принятия решений при управлении качеством, существенно повысить эффективность производства и предсказуемость свойств продукции.
Работа выполнена в соответствии с научными направлениями ЛГТУ "Информационные технологии управления качеством продукции в промышленности" и "Современные сложные системы управления".
Целью работы является исследование и решение комплекса проблем, связанных с созданием на основе информационных технологий целостной методологии, охватывающей все этапы эффективного управления качеством: - хранение и обработку данных о свойствах контролируемых величин;
- синтез математических моделей, отражающих причинно-следственные связи формирования качества;
- разработку и реализацию методов оптимизации сложных технологий для повышения качества продукции.
Основные задачи. Разработать целостную методологию управления качеством продукции, вписывающуюся в современные технологии организации информационного, математического и программного обеспечения. Для этого:
- создать, опираясь на современную теорию баз данных, формальные средства автоматизации процессов формирования эффективных схем баз информации о технологии производства и качестве продукции, организации оптимальных запросов к структурированным информационным базам;
- интерпретировать и развить методы теории графов для моделирования и определения технологических маршрутов производства продукции с минимальными затратами ресурсов;
- создать комплекс адаптивных алгоритмов идентификации и оптимизации моделей, отображающих технологию производства в свойства продукции, ориентированных на блочное поступление данных и поэтапную реализацию технологических операций в сложных производственных процессах;
- показать эффективность разработанной методологии и ее составляющих на примере реализации комплексного программного обеспечения автоматизированной системы управления качеством продукции для конкретных производств.
Методы исследования. В работе использованы теория и методы системного анализа, адаптивной идентификации, дискретной математики, математического программирования, принятия решений, математической статистики, проектирования систем баз данных и знаний, структурного и объектно-ориентированного проектирования и программирования.
Обоснованность и достоверность. Обоснованность предложенной концептуальной модели автоматизированной системы управления качеством продукции определяется тем, что она опирается на всесторонний анализ существующей методологии контроля качества и единую объектно-ориентированную основу, объединяющую методы и алгоритмы информационного, математического и программного обеспечения.
Обоснованность разработок, связанных с совершенствованием методологии оптимальной организации информационных структур, определяется тем, что они базируются на классических положениях реляционной математики, теории проектирования баз данных и знаний, развивая их в соответствии с целью работы.
Обоснованность разработанного математического обеспечения подтверждается тем, что оно опирается на развитые и дополненные в работе алгебраические основы оптимизационной математики, основы теории адаптивной идентификации, теории графов, математической статистики.
Проведенные в достаточном объеме вычислительные эксперименты, практическая реализация разработанных алгоритмов в производственных условиях, сравнительный анализ результатов с реальными производственными данными и экспертными оценками специалистов, положительные результаты использования разработанных информационного, математического и программного обеспечения в научных исследованиях и учебном процессе подтверждают достоверность результатов диссертации.
Научная новизна. В работе получены и выносятся на зашиту следующие результаты, характеризующиеся научной новизной:
- целостная методология управления качеством и построенная на ее основе концептуальная модель автоматизированной системы, отличающаяся возможностью выбора каналов управления с использованием адаптивных методов математической обработки производственной информации и логической обработки распределенной интеллектуальной информации;
- методология формирования информационных структур, отличающаяся формализацией оптимизационных алгоритмов для генерации эффективных схем баз данных и запросов в системе управления качеством продукции;
метод формирования информационной базы экспертного оценивания информации, отличающийся использованием современных технологий сбора рас пределенной информации о качестве продукции на основе локальных и глобальных компьютерных сетей;
- методика определения множества маршрутов в производственных сетях, отличающаяся формальной структурной детализацией объектных моделей и алгоритмом оптимизации этих моделей, представленных в виде циклических графов с нагруженными затратами ресурсов дугами и вершинами, обозначающими агрегаты и склады производств;
- единая алгоритмическая основа структурной и параметрической адаптивной идентификации линейных и нелинейных зависимостей, отличающаяся использованием рекуррентных и рекуррентно-итерационных процедур, ориентированная на специфику блочного поступления набора идентифицируемых параметров и массива данных о технологии производства и качестве продукции;
- адаптивные алгоритмы оптимизации моделей, отличающиеся использованием блочных рекуррентно-итерационных процедур, интерпретированных к решению многокритериальных оптимизационных задач и блочных рекуррентных алгоритмов уточнения весовых коэффициентов по данным статистического контроля качества.
Практическая значимость состоит в разработке современной технологии и инструментальных средств в виде методик, алгоритмов и программного обеспечения, охватывающих весь комплекс задач оперативного управления качеством продукции в условиях промышленных предприятий. Примеры практического использования показывают, что разработанные средства позволяют получать продукцию, максимально приближающуюся к заданному качеству с минимальными затратами ресурсов.
Реализована автоматизированная система, в которой решены задачи взаимодействия информационного, математического и программного обеспечения. Модули системы могут быть адаптированы к условиям различных действующих предприятий, выпускающих продукцию с регламентированным качеством.
Материалы по теме диссертационной работы используются в Липецком государственном техническом университете при подготовке инженеров по специальностям "Автоматизированные системы обработки информации и управления", "Математическое обеспечение и администрирование информационных систем", "Прикладная математика", бакалавров и магистров направления "Информатика и вычислительная техника".
Реализация результатов работы. Результаты исследований реализованы и внедрены в рамках хоздоговорных и инициативных работ в виде; системы автоматизированного проектирования сквозной технологии производства листового проката, подсистемы автоматизированного формирования документов для анализа качества продукции листопрокатного производства в ОАО "Новолипецкий металлургический комбинат"; методических рекомендаций при создании автоматизированной системы управления технологическими процессами в ОАО Липецкий металлургический завод "Свободный сокол"; автоматизированной системы управления технологией и качеством цемента в ОАО "Липецк-цемент"; системы автоматизированного проектирования технологии производства цемента в ОАО "Мальцовский портландцемент"; программного комплекса оптимизации информационных структур систем баз данных в ОАО "Липецкэ-лектросвязь"; экспертной системы прогноза рыночной оценки недвижимости в ОГУП"Липецкоблтехинвентаризация".
Апробация результатов исследования. Результаты исследований были представлены:
- на международных конференциях - ICSE Coventry University (Великобритания, Ковентри, 1994), IEEE Workshop on Nonlinear Signal and Image Processing (Греция, Салоники, 1995), First International Symposium on Communication Systems and Digital Procession (Великобритания, Шеффилд, 1998), "Современные проблемы информатизации в технике и технологиях" (Воронеж, 1999-2002), "Interactive Systems: The Problems of Human - Computer Interaction" (Ульяновск, 1999), "Программное обеспечение автоматизированных систем управления SAS-2000" (Липецк, 2000), "Измерения, контроль, информатизация" (Барнаул, 2001), "Теория и практика производства проката" (Липецк, 2001, 2003), "Со временные системы управления предприятием CSBC2001" (Липецк, 2001), "Теория активных систем" (Москва, 2001), "Современные сложные системы управления СССУ/HTCS" (Липецк, Старый Оскол, Воронеж, 2002, 2003), "Информационные технологии в естественных, технических и гуманитарных науках", "Моделирование как инструмент решения технических и гуманитарных проблем" (Таганрог, 2002);
- на межрегиональных, региональных и республиканских конференциях - "Состояние и перспективы развития научно-технического потенциала Липецкой области" (Липецк, 1993), "Перспективные информационные технологии в высшей школе" (Тамбов, 1995), "Новые информационные технологии в университетском образовании" (Новосибирск, 1996), конгрессах по прикладной и индустриальной математики - ИНПРИМ 96, 98 (Новосибирск, 1996, 1998), "Изобретательское и инновационное творчество в решении проблем развития Липецкой области" (Липецк, 1996), 3-й Украинской конференции по автоматическому управлению "Автоматика-96" (Севастополь, 1996), "Инновационные процессы в высшей школе и проблемы совершенствования подготовки специалистов" (Липецк, 1998), "Моделирование и развитие процессов обработки металлов давлением" (Магнитогорск, 2002);
- на всесоюзных конференциях - "Новые технологические процессы прокатки как средство интенсификации производства и повышения качества продукции" (Челябинск, 1989), "Проблемы повышения качества металлопродукции по основным переделам черной металлургии" (Днепропетровск, 1989);
- на семинаре-совещании администрации Липецкой области и руководителей промышленных предприятий "Об итогах работы предприятий промышленности Липецкой области за 9 месяцев 2002 года".
Положения диссертации поддержаны грантами по фундаментальным исследованиям:
- Министерством образования РФ - Г00 4.1 - 68 "Разработка теории оптимального проектирования информационных систем"; Т02-05.9-222 "Разработка и реализация адаптивных методов моделирования в системах управления метал лургическими процессами";
- Российским фондом фундаментальных исследований - № 03-01-96484 " Формализация алгоритма оптимизации реляционных запросов"; № 03-01-96487 "Оптимизация схем баз данных и запросов на основе теории преобразований реляционных выражений".
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано более 100 работ в отечественных и зарубежных изданиях, в том числе: монография; 9 учебных пособий для вузов; 23 статьи из перечня периодических журналов, рекомендованном ВАК для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени доктора наук; 9 работ в сборниках научных трудов и трудов международных конференций; патент и 2 авторских свидетельства на изобретения. В работах, опубликованных в соавторстве, автором: разработана и систематизирована методология формальной оптимизации информационных структур [30, 115, 166 - 171]; разработана концептуальная модель информационного обеспечения систем автоматизированного моделирования сложных производств [107, 112, 114, 183]; разработана методика сбора экспертной информации [117]; обосновано применение блочных адаптивных алгоритмов при решении задач нелинейной идентификации и оптимизации [38,39,41,160]; определены условия функционирования алгоритмов нелинейной идентификации и оптимизации в производственных задачах [28, 29, 32, 36, 37, 40, 123, 124, 195]; классифицированы методы и разработаны модельные схемы решения оптимизационных задач [31, 33, 111,165, 200]; разработаны тесты и критерии эффективности для оценки работоспособности алгоритмов оптимизации [31 - 33, 92]; разработаны методы адаптации приоритетов показателей качества в многокритериальных задачах оптимизации [160]; применены методы статистического оценивания для прогноза возможности получения продукции заданного качества [32, 118, 120, 160]; исследовано влияния технологических факторов на конечные свойства продукции [108, 111, 119, 201]; разработаны функциональные схемы устройств и аппаратно-программных комплексов для контроля показателей качества продукции [109, 122, 236 - 238].
Основное содержание работы. В первой главе проведен анализ современных методов управления качеством и применения информационных технологий в производственных системах. Показано, что современное понимание задачи управления качеством должно быть неразрывно связано с действующими системами стандартов и с управлением производственными процессами, включая технологию.
Стандарты сертификации качества продукции, в том числе и ISO 9000, рекомендуют применение концепции всеобщего управления качеством, включающей методы статистического контроля. Выявлено, что традиционные статистические методы позволяют реализовать лишь функции контроля качества на основе анализа данных о полученных свойствах готовой продукции, а эффективное управление качеством возможно только на основе внедрения и тесного взаимодействия с современной методологией управления качеством продукции.
Анализ показал, что современный подход к оптимизации качества продукции влечет за собой разработку универсального комплекса, включающего информационное, математическое и программное обеспечение. С учетом состояния и тенденций развития информационных технологий и их применения для повышения эффективности управления качеством сформулированы задачи, которые направлены на совершенствование теории автоматизированного проектирования баз данных, повышение гибкости экспертных систем, разработку новых адаптивных методов моделирования и оптимизации технологии производства.
Во второй главе разработана общая концепция автоматизированного управления качеством продукции. В частности, представлена методология оперативного управления, включающая формальные процедуры анализа производственных данных на предмет выявления связей между технологией и потребительскими свойствами продукции. Формальное описание этих связей дает возможность автоматизировать процедуры выбора и корректировки технологического процесса, с учетом качества исходного сырья и прогноза свойств едини цы продукции. Это приводит к задаче управления, которая в общем случае сформулирована следующим образом: найти такую допустимую технологию, которая обеспечит получение качественной продукции при минимальных затратах на производство.
Образующийся цикл коррекции технологии требует решения ряда задач, связанных с разработкой автоматизированной системы управления качеством продукции (АСУ КП), концепция которой предполагает два канала управления: 1) на основе формального математического аппарата обработки производственной информации; 2) на основе логической обработки интеллектуальной информации.
АСУ КП функционально отражает реализацию теоретических и практических аспектов, связанных:
- с созданием эффективного информационного обеспечения системы на основе концепции баз данных и знаний;
- со структурным моделированием производственных схем на основе их объектного представления;
- с оптимизацией качества на основе математического моделирования и программирования;
- с управлением качеством на основе экспертного оценивания технологических величин.
Перечисленные аспекты влекут за собой решение комплекса задач, направленных на разработку информационного, математического и программного обеспечений АСУ КП.
В третьей главе развиваются теоретические аспекты организации информационного обеспечения АСУ КП, основу которого определяет концепция баз данных и знаний, разработанных с использованием объектно-реляционной модели данных.
Эффективность информационного обеспечения предлагается повысить использованием разработанных формальных процедур, позволяющих автоматизировать формирование оптимальных базовых схем и запросов к базам дан ных и знаний.
Следует отметить, что АСУ КП решает задачу формирования баз знаний экспертного оценивания технологии производства и качества продукции. Одним из условий корректности технологии сбора информации является достаточное число независимых экспертов. Поэтому при анкетировании специалистов, удаленных географически целесообразно использовать методы с применением локальных компьютерных сетей и Web - технологий. При этом электронные версии анкет располагаются на соответствующих серверах, реализуя возможности сетей и модемных соединений.
Применение Web-технологий и концепции распределенных систем ставит вопрос о совместном использовании преимуществ реляционных и объектно-ориентированных моделей. Так с помощью разработанного сервера объектного представления осуществляется доступ, с одной стороны, к информационным ресурсам и, с другой, к задачам приложений АСУ КП. Для практического формирования оптимальных запросов сложной структуры с теоретически неограниченным числом уровней вложенности установлено соответствие синтаксисов между формальными реляционными выражениями и конструкциями языка SQL, в которых используются суперпозиционные композиции элементарных операций.
В четвертой главе разработаны алгебраические основы адаптивных методов моделирования и оптимизации для решения задач управления качеством продукции.
Основой описания производственных систем является совокупность принципов объектного и структурного моделирования. Анализ производственных систем с использованием объектного подхода проведен в соответствии с утверждением об их иерархической подчиненности. Степень иерархической детализации зависит от возможности выделения в этой структуре элементарных объектов, ассоциации которых определяют технологическую последовательность производства продукции описываемой структурной моделью в терминах "склад - агрегат - склад", т.е. структурная модель строится в рамках концепции объектного моделирования производственного процесса.
Типы структурных взаимодействий между объектами могут быть описаны в виде ориентированного графа с вершинами, обозначающими склады, и ребрами, обозначающими агрегаты. Таким образом возникает задача оптимизации на циклических графах с нагруженными ребрами и вершинами, где нагрузкой могут являться затраты ресурсов на производство продукции. Для решения этой задачи разработан алгоритм, позволяющий получить оптимальное решение в производственных сетях с циклами, а также оценить оптимальные промежуточные решения, используя принципы динамического программирования.
С учетом этих решений далее следует установить между технологией и показателями качества взвешенные зависимости, которые в математической постановке формируют модель качества.
При идентификации и оптимизации модели качества следует учитывать особенности, связанные с нелинейностью технологических связей и блочным поступлением информации о реализации процессов производства продукции.
Далее в главе 4 рассмотрены алгебраические основы рекуррентных и ре-куррентно-итерационных процедур структурной и параметрической идентификации линейных и нелинейных моделей в ситуациях одноразового и блочного пополнения набора идентифицируемых параметров и массива исходных данных.
Таким образом, ключевым результатом данной главы, является разработка, с единых позиций, адаптивных алгоритмов с последующей их реализацией в АСУКП.
В пятой главе решаются задачи, связанные с программной реализацией информационных и математических средств в интегрированной АСУ КП. Структура программного обеспечения разбита на группы подсистем, объединенных по функциональному признаку. Названия подсистем отражают функциональность их в решении задачи управления качеством продукции. В главе дано описание разработанных программных модулей и варианты управления системой. Приводятся результаты функционирования АСУ КП, применены ас пекты разработанных теорий в решении многофункциональной задачи управления качеством холоднокатаной листовой стали в условиях производств металлургического предприятия.
В заключении указаны основные научные и практические результаты диссертационного исследования.
В приложении приведены данные экспериментальных исследований; результаты расчетов, полученные с использованием разработанных информационно-математических методов; акты использования результатов диссертационного исследования.
Производственные системы стандартизации качества продукции
Современное понимание задачи управления качеством должно быть неразрывно связано с действующими системами стандартов и с управлением производственными процессами, включая технологию.
На основе действовавших стандартов складывались системы обеспечения качества для производящих отраслей, например: комплексная система управления качеством продукции (на опыте электротехнической и энергомашиностроительной промышленности), система управления качеством МинАвиаПро-ма и т.п. С 60-х годов системы сертификации развивались практически во всех возможных направлениях: как национальные, как региональные, и как международные. До недавнего времени существовало несколько видов оценок качества продукции [152]: соответствие качества стандартам, техническим условиям (ТУ), договорам; оценка на предпроизводственной стадии, когда принимается решение о разработке продукции; ее параметры заносятся в карту технического уровня и сравниваются с аналогом, который уже до этого удовлетворял конкретную потребность; аттестация продукции по категориям качества; разбивка продукции по сортам; сертификация продукции; оценка по результатам испытаний опытных образцов; оценка экономичности продукции с точки зрения расхода ресурсов по себе-стоимости, ценам (оптовой и розничной), суммарным затратам (на изготовление и эксплуатацию); оценка качества продукции торговыми органами для экспорта и внутренних нужд; оценка госприемкой. Одним из основных этапов оценки качества продукции являлся выбор номенклатуры показателей качества. В 1979 году ВНИИ Стандартизации Госстандарта предложил для оценки качества номенклатуру из 10 видов показателей [152]. За базовую модель качества изделия выбиралась не только существующая, но и гипотетическая, отражающая самые различные уровни оценок потребительских свойств: средний достигнутый мировой; средний достигнутый народнохозяйственный; высший достигнутый народнохозяйственный; экономически оптимальный; перспективный народнохозяйственный; перспективный мировой. Наличие большого количества видов оценок свидетельствовало о двух проблемах: во-первых, оценка качества считалась сложной задачей; во-вторых, признавалось, что в то время отсутствовали достаточно объективные методы по количественной оценке качества, которые принимались бы всеми потребителями. Кроме того, стандарты предписывали не только количественные характеристики показателей качества, но и однозначно определяли методики контроля. Зачастую это не способствовало развитию научных направлений, связанных с обеспечением качества продукции. Однако следует отметить, что такой подход к оценке качества существует и сейчас (например, при оценке уровня конкурентоспособности продукции), но за рубежом эти способы оценки приняты не были. Поиск объективных количественных оценок качества продукции в нашей стране привел к усилению научных исследований, а затем и появлению научного направления - квалиметрии [75, 136, 152]. Квалиметрия оперирует не с определением некоего абсолютного качества, а с относительными оценками и определяет качество по отношению к изделию, принятому за базу сравнения -уровень качества (ГОСТ 15467-79). Были введены понятия показателей качества: единичный, комплексный, групповой, обобщенный, относительный и интегральный. Предполагалось учитывать только важнейшие свойства продукции при оценке качества. Методы контроля и анализа качества в настоящее время описаны во многих прикладных работах (см., например, [17, 56, 58, 59, 143, 154, 189 и др.]) и используются на предприятиях различных отраслей. В соответствии с нормами, принятыми в большинстве промышленно развитых стран, - Европейским сообществом, США, Канадой и др., предприятие -поставщик продукции должно приложить усилия по созданию отношений доверия между ним и потребителем для осуществления поставок качественных изделий. Задача по созданию отношения доверия должна рассматриваться предприятием - поставщиком как средство повышения и признания качества своих продуктов. В частности, именно такой подход был положен в основу принятого Европейским сообществом (ЕС) документа - Глобальной концепции законодательного обеспечения качества товаров и услуг на европейском рынке. Глобальная концепция опирается в основном на три позиции [196]: системы менеджмента качества у изготовителя; проверку продуктов через испытательные лаборатории; единую оценку соответствия качества (сертификацию). Помимо сертификации продукта (испытания типовых образцов в завершающей стадии разработки продукции) глобальная концепция ЕС предписывает применение системы менеджмента качества как гарантии стабильности свойств произведенных продуктов. С целью создания надежной системы качества, был разработан комплекс стандартов, описывающий состав и структуру системы, требования к ее элементам - нормы семейства ISO 9000 [157], который включает: все международные стандарты с номерами ISO 9000 - 9004; все международные стандарты с номерами ISO 10001-10020; стандарт ISO 8402. Концептуальной основой этой системы является то, что организация самостоятельно может разрабатывать методологию контроля и обеспечивать качество продукции, учитывая при этом свои особенности [172]. Для этого ЕС разработало модульную концепцию. При этом изготовитель продукции в определенной степени свободен в выборе различных модулей для получения аналогичного или даже идентичного результата. Модульная концепция является средством обеспечения гибкой адаптации процесса оценки соответствия продуктов производственному процессу. При этом может быть достигнута желаемая техническая цель, т.е. предприятию не нужно подробно излагать (предписывать) метод по оценке соответствия. Стандарты написаны в форме задач системы качества, которые предприятию предстоит выполнить. Разработка единой системы менеджмента качества, как в регулируемой, так и в нерегулируемой государственным законодательством областях производства продукции способствует еще и сокращению общего количества (и весьма значительного) различных стандартов, предписаний, положений и других часто противоречивых документов, которые производитель должен выполнять и которые, в силу их множества и противоречивости, часто не в состоянии выполнить [157, 172, 202]. В основном, нормы ISO 9000 применяются в следующих четырех ситуациях [157, 196,172]:
Методология управления качеством в условиях многоэтапных производств
Одной из важнейших проблем остается разработка и внедрение систем контроля и управления качеством продукции в металлургии. Автоматизированные системы управления технологией на металлургических предприятиях решают задачи, направленные, как правило, на обеспечение производства металла заданного химического состава, стабилизацию процесса прокатки, минимум расхода энергии, обеспечение качества поверхности и геометрических характеристик полосы с максимальной производительностью стана (см., например, [109, 116,133, 201, 236-238 и др.]).
В [143] рассматривается комплекс решений по созданию автоматизированной системы управления качеством (АСУК) продукции в цехе холодной прокатки тонколистовой стали. Однако надо отметить, что хотя в системе концептуально выделено информационное и математическое обеспечение, но решения по взаимодействию подсистем на уровне программных реализаций с применением современных информационных технологий и математических методов, учитывающих распределенную модель данных и периодическое обновление технологической информации, в работе не приведены.
В [133] предложен вариант управления механическими свойствами стального проката в процессе производства горячекатаных полос на непрерывном широкополосном стане 2000 на базе АСУ ТП Череповецкого металлургического комбината. Механические характеристики горячекатаной стали зависят от ее химического состава и технологических параметров горячей прокатки. Таким образом, колебания химического состава в пределах, допустимых для марки стали, являются возмущающим фактором (при регулируемой технологии не учитывается). Возмущающее влияние химического состава на уровень механических свойств проката компенсируется процессами регулирования. Разработанная в АО «Северсталь» совместно с ИЧМ НАН Украины АСУ, представляет собой программно-технический комплекс, интегрированный с компьютерной системой управления производством.
В МГИСиС разработали программу [133], реализующую модель взаимосвязи процессов формирования микроструктуры с температурно-скоростными условиями прокатки и охлаждения металла на широкополосном стане горячей прокатки. Программа позволяет прогнозировать механические свойства по длине горячекатаной полосы. Модель может быть использована для оптимизации технологии производства горячекатаной полосы с заданными механическими свойствами, контроля качества и проектирования оборудования.
Следует отметить, что в приведенных примерах действие управления технологией и качеством продукции распространено лишь на локальные металлургические переделы и агрегаты.
За рубежом для эффективного управления производством и устойчивого обеспечения заданных показателей качества металлопродукции на некоторых предприятиях осуществляется организация автоматизированного контроля и управления технологии с учетом нескольких этапов обработки стали. Так, на-ример, на заводе Florange фирмы Sollac (Франция) [280] разработаны и внедрены программы и методы управления, дающие возможность проследить и оценить изменение технологических параметров во времени, обнаружить тенденцию их отклонения от оптимальных значений и своевременно оказать влияние на ход технологического процесса. Управление распространено на 26 агрегатов. На металлургическом заводе фирмы «Син - Ниппон Сэйтэцу» (Япония) [6] -одном из наиболее автоматизированных предприятий этой отрасли - используется система управления цехом горячей прокатки, подключенная к общезаводской сети на базе ЭВМ. Сеть имеет систему групповой обработки, включающую четыре подчиненных системы: централизованного общезаводского управления, постоянного контроля за производством, постоянного контроля за качеством продукции и основной массив данных. Система групповой обработки связана с неавтономными системами управления отдельными крупными производствами, такими, как доменные печи, сталеплавильный цех, цех горячей прокатки и т.д.
Существуют и отечественные разработки автоматизированных систем, охватывающих многоэтапное управление технологией производства [107, 123, 124, 195 и др.]. Но, к сожалению, полномасштабной реализации на металлургических предприятиях они до сих пор не получили.
Результаты анализа современного состояния проблем, связанных с повышением эффективности управления качеством продукции, позволяют сделать следующие выводы. 1. Основой и руководством по разработке и внедрению современной методологии управления качеством на предприятиях являются международные стандарты серии ISO9000, как объединяющие и систематизирующие национальные стандарты качества. Современные стандарты сертификации качества продукции рекомендуют применение концепции всеобщего управления качеством, включающей методы статистического контроля. 2. Традиционные статистические методы позволяют реализовать лишь функции контроля качества на основе анализа данных о полученных свойствах готовой продукции, а эффективное управление качеством возможно только на основе внедрения и тесного взаимодействия с современной методологией управления качеством продукции. 3. Современный подход к оптимизации качества продукции влечет за собой разработку и применение новых математических методов и компьютерных технологий. При этом практически невозможно обойтись без наличия гибкого, многофункционального, универсального комплекса, включающего информационное, математическое и программное обеспечение, и позволяющего исследовать производственные процессы. 4. Промышленные объекты отличаются сложной структурой потоков. Поэтому при создании автоматизированных систем управления производственными процессами целесообразно использовать объектно-ориентированный подход, обладающий высокой степенью универсальности при описании схем производств, расширении круга задач, модифицикации и развитии систем в перспективе. 5. Современные автоматизированные системы управления производственными процессами оперируют большим количеством разнородной информации, поэтому информационная поддержка таких систем основана на концепции баз данных, эффективность которой зависит от: технического обеспечения, структуры хранения данных, структуры запросов для получения точных и своевременных результатов их обработки.
Множественное моделирования объектов методами кластеризации данных
Прогноз свойств позволяет исследовать возможное изменение качественных показателей продукции при варьировании технологических условий обработки полуфабриката.
Экспертное оценивание технологических режимов обработки продукции позволяет на основе методов дедуктивной обработки знаний экспертов оценивать технологические траектории с точки зрения семантической непротиворечивости результатов прогноза.
На основе результатов экспертного заключения и/или модельного прогноза выдаются рекомендации по совершенствованию технологий производства, обеспечивающей получение качественной продукции. Программная реализация информационного обеспечения основана на слиянии реляционного и объектно-ориентированного подходов и на возможности хранения информации о классах предметной области, объектами которой манипулирует система, в реляционной базе данных.
Доступ к данным осуществляется с помощью разработанного сервера объектного представления (СОП), определяющего, с одной стороны, объектно-ориентированный интерфейс к АСУ КП, с другой - к реляционной СУБД. Концептуально информационное обеспечение состоит из трех основных компонент - клиентской, ORB-сервера и сервера БД, которые функционируют на удаленных ПЭВМ, реализуя метод распределенного сбора, хранения и обработки информации (рис. 2.8). Клиентская компонента - специальное программное обеспечение, основными функциями которого являются: поддержка пользовательского интерфейса, передача данных ORB-серверу, обработка хранимых данных и знаний и выдача результатов обработки. ORB-сервер - специальное программное обеспечение, являющееся промежуточным звеном между клиентской компонентой и сервером БД. Его основные функции: прием данных от удаленных пользователей и передача им результатов обработки данных знаний. ORB-сервер непосредственно взаимодействует с сервером БД. Сервер БД - общее программное обеспечение, предназначенное для обработки запросов ORB-сервера, организации доступа к данным, резервного копирования и восстановления информационных структур. Стратегия организации баз данных и знаний определена совокупностью программного обеспечения, функционирующего по единому принципу на географически удаленных узлах. Ее лингвистическую основу составляет язык высокого уровня Java с использованием пакета JDK 1.2.2, что упрощает реализацию распределенных приложений на основе CORBA-технологии (см. п. 1.2.2.2) (поддержка CORBA включена в ЛЖ 1.2.2). Программная реализация математического обеспечения АСУ КП имеет модульную объектно-ориентированную структуру, предоставляет возможность исследования объектов производственных систем на всех уровнях декомпозиции сложного предприятия, предлагает все необходимые функции для эмуляции технологического процесса, комбинирует в себе современную архитектуру приложений с простотой использования CASE-средств.
Модули объектно-структурного моделирования, оптимизации маршрутов производственной сети, структурной идентификация, параметрической идентификации, идентификации приоритетов, оптимизации моделей качества, статистического оценивания и соответствующие им процедуры образуют специальное программное обеспечение математической поддержки АСУ КП. (2.10).
Объектно-структурное моделирование многоэтапных производств
Современные производственные процессы описываются как иерархически сложные системы, в которых каждый объект представляет собой систему, которая в свою очередь, состоит из объектов более низкого уровня иерархического представления, имеет собственную структуру и к тому же является ча-стью некоторой более общей производственной системы (рис. 4.1). При решении производственных задач, связанных с исследованием технологических процессов и динамики потоков продукции, структурная модель предприятия с любым характером производства представляется на разных уровнях иерархии.
Иерархическая модель сложного производства не накладывает ограничений на степень детализации представленных в ней объектов. Скорее, степень детализации зависит от возможности выделения во всем процессе элементарных объектов производства. Как правило, отдельным объектам соответствуют отдельные агрегаты станки или рабочие места, на основе которых определяются самостоятельные технологические операции.
Современные производственные системы отличаются сложной структурой потоков (например, с множеством последовательно-параллельных технологических этапов, наличием разнообразного оборудования, многообразием видов продукции и т.д.). Каждому этапу потока соответствует определенный объект производства. Совокупность взаимодействий между ними отражается отношениями, которые могут иметь различный характер.
В технологических производственных системах обычно выделяют следующие классы объектов [84]: - класс агрегатов, в которых согласно технологии имеет место целенаправленное изменение состояния продукции, положения в пространстве, внутреннего строения, формы и т.п.; - класс складов, в которых не происходит изменения состояния продукции, например, склады полуфабрикатов и готовой продукции и т.п.; - класс контролеров, в которых исследуется состояние продукции, например, испытание, контроль, тестовая проверка и т.п., влияющих на траекторию следования заготовок, полуфабрикатов и готовой продукции. В общем случае каждому технологическому агрегату предшествует склад, управляющий механизмом поступления единиц продукции на обработку и предписывающий траекторию дальнейшей их обработки. Механизм использования продукции со склада данного этапа также может включать требования к ее промежуточному качеству. Сказанное соответствует дисциплине оценки (контроля) состояния продукции, которая осуществляется практически на каждом этапе обработки. Оценка состояния может влиять, например, на организацию очереди следования продукции на обработку, на настройку технологических параметров агрегата, следующего за складом продукции и т.п. Таким образом, дисциплину складирования (ожидания) и контроля состояния продукции можно объединить в рамках единого объекта «склад». Агрегаты участвуют в обработке продукции, поступающей с объектов «склад», в зависимости от ее промежуточного состояния. При этом агрегаты могут выполнять различные технологические операции, каждой из которых соответствует объект «агрегат». Модель взаимодействия выделенных объектов «склад» и «агрегат» может быть представлена в виде структуры нового объекта {этапа производственного процесса) (рис. 4.2) [107]. Производственная система представляет собой совокупность взаимосвязанных этапов. Для ее описания требуется отыскать единое представление не только одного этапа, но и полной модели производства, причем создать возможность детализации объектов и их свертки в соответствии с иерархической структурой системы. Для построения структурной модели всего процесса разработана объектная модель производства (рис. 4.3), которая иллюстрирует принадлежность объектов «склад» и «агрегат» к объектам более высоких уровней. В простейшем случае они объединены «этапом производства». Далее структурная модель может быть преобразована в ориентированный граф с дугами, нагруженными затратами ресурсов и нагруженными вершинами, обозначающими агрегаты и склады производств, связи которого описываются матрицей инцидентностей. Элементы этой матрицы размером {ms, пА), где ms-количество складов (состояний), ПА — количество агрегатов, принимают значения из множества {0,+1,-1), характеризующие связи объектов системы. Элемент {rrti, rij}, равный +1 обозначает, что /-й склад формирует поток продукции для/-го агрегата, -1 - если су-го агрегата после обработки передается продукция на /-и склад. Во всех остальных случаях, когда склады и агрегаты не связаны технологическим потоком, элементы матрицы инцидентностей равны нулю. Для соблюдения корректности представления производственного процесса в виде последовательности «склад - агрегат - склад» все обратные связи помечаются объектом типа «агрегат». Обычно в данном случае имеется в виду транспортное устройство, влияющее на положение единицы продукции в пространстве (в соответствии с проведенной выше классификацией такой объект относится к классу «агрегатов»). Если в реальном технологическом процессе, при возврате продукции на предыдущий этап обработки, не происходит никаких технологических действий, то в системе для формализации вводится фиктивный агрегат. В соответствии с иерархией представления производств, могут присутствуют глобальные обратные связи, которые соединяют объекты разных производств. Такие связи имеют место при решении комплексных задач на уровне отраслей, предприятий, производств, т.е. методика представления в виде графа применима для описания любой схемы производственного процесса, построенной с разной степенью детализации. Результатами структурного моделирования являются декомпозиция производственного процесса до необходимого уровня иерархического представления и выделение необходимой схемы для формирования ориентированного графа, описываемого матрицей инцидентностей для складов и агрегатов.
