Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ систем метрологического обеспечения и управления производством продукции на современном этапе 10
1.1 Состояние процессов управления производством продукции и услуг на современном этапе 10
1.2 Роль управления процессами производства 13
1.3 Влияние метрологического обеспечения на управление процессами при производстве продукции 23
1.4 Обобщенный анализ систем метрологического обеспечения и управления производством продукции 29
1.5 Выбор параметров, подлежащих измерениям 50
1.6 Выводы 56
2 Модели систем метрологического обеспечения и управления производственными процессами 58
2.1 Обобщенные подходы к построению моделей 58
2.2 Общие требования к моделированию систем 61
2.3 Математическое моделирование систем 63
2.3.1 Способы построение моделей 63
2.3.2 Булевы модели систем 64
2.3.3 Марковские модели 73
2.4 Топологическое представление моделей систем метрологического обеспечения и управления 79
2.4.1 Общие положения топологического метода моделирования систем метрологического обеспечения и управления 79
2.4.2 Разработка математических моделей систем метрологического обеспечения и управления 80
2.5 Применение S - графов для моделирования процессов и разработка математических моделей 86
2.6 Выводы 102
3 Анализ и исследование неопределенности моделей систем метрологического обеспечения и управления производством 104
3.1 Анализ неопределенности параметров модели 104
3.2 Оценка допусков на параметры модели 106
3.3 Оценка допусков на параметры модели с учетом корреляционной связи 114
3.4 Выводы 116
4 Разработка и исследование систем метрологического обеспечения и управления производством 117
4.1 Общие положения 117
4.2 Структурные схемы систем метрологического обеспечения и управления производственными процессами 117
4.3 Результаты экспериментальных исследований параметров модели 123
4.4 Общие принципы разработки алгоритмического обеспечения системы метрологического обеспечения и управления 142
4.5 Выводы 148
Заключение 150
Список использованных источников 153
- Роль управления процессами производства
- Общие требования к моделированию систем
- Оценка допусков на параметры модели
- Структурные схемы систем метрологического обеспечения и управления производственными процессами
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Производство продукции высоких технологий потребовало дальнейшего развития вопросов управления процессами производства качественной продукции. Всемирное признание в развитии вопросов управления производством получили работы в области систем менеджмента качества. В настоящий момент это развитие привело к появлению и повсеместному применению уже третьей версии стандартов серии ИСО 9000, в которых уделено существенное внимание вопросам мониторинга и измерений. При разработке или совершенствовании системы менеджмента качества, выполняя требования стандартов ИСО 9000, необходимо по-иному отнестись к метрологическому обеспечению производства. Особенностью текущего момента является то, что если на первых этапах развития работ в области систем менеджмента качества основное внимание уделялось вопросам административного управления, то в данный момент на передний план выдвигаются вопросы технического управления на основании объективных факторов, получить которые невозможно без мониторинга и измерений. Объективная количественная информация о состоянии параметров качества продукции, а также о состоянии производственного процесса на всех его стадиях служит основой для принятия управленческих решений. На современном уровне развития производства основным источником такой информации являются измерения. Возрастание требований к правильности и адекватности технологических и управленческих решений придает вопросам точности и достоверности измерений особую остроту и актуальность. Важная роль в обеспечении точности и достоверности измерений принадлежит метрологическому обеспечению производства. На предприятии метрологическое обеспечение относится к числу основных подсистем обобщенной системы управления производством и реализуется на всех стадиях жизненного цикла продукции.
Степень разработанности проблемы. Большой вклад в разработку систем метрологического обеспечения и управления производством внесли отечественные ученые Венецкий И.Г., Длин A.M., американские ученые Шухарт У.А., Деминг Э., Фейгенбаум А., Джуран Дж.М. Проблемы управления процессами, влияющими на качество изделий на предприятиях, исследовали в своих работах Глудкин О.П., Черняев В.Н., Иванищев М.В., Райбман Н.С., Федорченко Н.П., Матасова Ю.А.
Однако в проведенных исследованиях не рассматривались вопросы моделирования метрологического обеспечения производства с совместным использованием административного и технического управления с целью выпуска продукции высокого уровня качества со стабильными показателями.
Таким образом, разработка графических и математических моделей систем метрологического обеспечения и управления производством является новой актуальной научной задачей, имеющей существенное значение не только для выпуска продукции высокого уровня качества, но и для ускорения разработки новой продукции за счет переноса части производственных процессов в их моде-
лирование на ЭВМ. Кроме того, такой подход позволяет решать и вопросы оптимизации производственного цикла.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является моделирование систем метрологического обеспечения и управления производством для принятия эффективных управленческих решений, направленных на установление, обеспечение и поддержание необходимого уровня качества продукции. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решены следующие задачи:
установлена связь метрологического обеспечения с управляющими системами производства;
приведено обоснование выбора контролируемых параметров продукции и производственных процессов;
разработаны обобщенные функциональные и структурные схемы систем метрологического обеспечения и управления производством;
разработаны графические и математические модели систем метрологического обеспечения и управления современным производством с использованием теории ^-графов на основе объективных данных мониторинга и измерений параметров надежности - процента выхода годной продукции на выходе производственного процесса и процента брака на входе следующего процесса и получены достоверные оценки допусков на параметры модели;
проведены экспериментальные исследования предложенных теоретических подходов к оценке качества выпускаемой продукции.
Объектом исследования являются системы метрологического обеспечения и управления производством продукции, обеспечивающие выпуск продукции высокого уровня качества со стабильными показателями.
Предметом исследования являются разработанные графические и математические модели систем метрологического обеспечения и управления производством продукции с использованием подходов, изложенных в стандартах серии ИСО 9000.
Методологическая и теоретическая база исследования. В работе использованы современные методы анализа систем управления, методы теории графов, теории множеств, теории вероятностей и математической статистики, графического и математического моделирования. Достоверность полученных результатов определяется корректным использованием соответствующего математического аппарата при выводе формул, использованием объективных данных мониторинга параметров продукции и компьютерной обработкой данных.
Эмпирическая база исследования. Основным направлением анализа систем метрологического обеспечения и управления производством является проблема повышения результативности и эффективности посредством наблюдения, измерения и обеспечения сопоставимости используемых оценок.
Основные научные положения диссертации, выносимые на защиту:
- обобщенные функциональные и структурные схемы систем метрологи
ческого обеспечения и управления производством;
результаты разработки графических и математических моделей систем метрологического обеспечения и управления производством, базирующиеся на объективных данных мониторинга, и измерений параметров продукции и производственных процессов;
метод оценки неопределенности результатов измерений контролируемых параметров на выходе производственных процессов и всего производства;
результаты экспериментальных исследований систем метрологического обеспечения и управления производством реальных предприятий с использованием методов, предложенных в диссертации.
Научная новизна результатов исследования:
разработаны обобщенные функциональные и структурные схемы систем метрологического обеспечения и управления производством;
предложены объективные оценки контролируемых параметров продукции и производственных процессов;
на основе теории графов разработаны математические модели систем метрологического обеспечения и управления производством продукции, базирующиеся на достоверных результатах технических измерений;
получены аналитические выражения для оценки допусков на параметры модели, включая выходные параметры продукции и параметры брака, справедливые для большинства законов распределения.
Научная и практическая значимость работы:
разработанный метод математического моделирования систем метрологического обеспечения и управления производством, с использованием параметров надежности, позволяет осуществлять непрерывный мониторинг производства без создания дополнительных структур;
методы моделирования могут быть использованы при разработке и модернизации выпускаемой продукции и позволяют повысить эффективность управления производством продукции в целях выпуска продукции высокого уровня качества со стабильными показателями;
рекомендованная оценка допусков на параметры модели позволяет получить устойчивую оценку при нормировании допусков и показателей точности измерения.
Результаты диссертации внедрены в учебный процесс Новосибирского филиала ГОУ ДПО «Академия стандартизации, метрологии и сертификации», ФГБОУ ВПО «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики», а разработанные алгоритмы последовательно внедрялись в работу предприятий НПП «СТЭЛЛ» (г. Брянск), ОАО «Электрон», ООО «Тэксис» (г. Новосибирск), что подтверждено актами о внедрении.
Соответствие диссертации паспорту специальности. Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.11.15 - «Метрология и метрологическое обеспечение» в рамках направления «Создание новых научных, технических и нормативно-методических решений, обеспечивающих повышение качества продукции».
Апробация и реализация результатов исследования. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на заседании круглого сто-
ла администрации Новосибирской области 9 ноября 2009 г. «Проблемы создания и совершенствования системы качества на предприятиях» (Новосибирск, 2009 г.), научных семинарах ФГБОУ ВПО «Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатики» и ряде научно-технических конференций:
- Международная конференция «Актуальные проблемы электронного
приборостроения» (Новосибирск, 2004 г., 2006 г., 2008 г., 2010 г.);
- Российская научно-техническая конференция «Информатика и проблемы
телекоммуникации» (Новосибирск, 2005 г., 2006 г., 2008 г., 2009 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 19 работ, в том числе 3 работы опубликованы в журналах, входящих в Перечень изданий, определенных ВАК Минобрнауки РФ.
Структура диссертации. Диссертация и автореферат диссертации оформлены в соответствии с СТО СГГА 012-2011.
Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованных источников и приложений. Работа изложена на 152 страницах основного текста, содержит 52 рисунка и 14 таблиц. В списке использованных источников 100 наименований.
Роль управления процессами производства
Управление производством качественной продукции начиналось с выходного контроля готовой продукции. Стройный механизм управления производством каждого отдельного изделия дала система Фредерика Уинслоу Тейлора, датируемая 1905 г. Эта система устанавливала требования к качеству продукции в виде шаблонов (интервалов допусков), названных калибрами. Контроль осуществлялся специалистами (инспекторами). Система Тейлора ввела деление продукции на качественную и дефектную (брак). Общеизвестно, что школа научного управления Тейлора, взятая за точку отсчета в существовании управления качеством, является основой и для общего менеджмента. Система Тейлора включает в себя законы и правила, «которые заменяют личное суждение работника и которые могут быть с пользой применяемы только после того, как будет произведен систематический учет, измерение их действия». Долгое время (до середины 1950-х гг.) управление качеством сводилось к контролю качества продукции и относилось к инженерно-техническим вопросам, в то время как проблематика общего менеджмента носила ярко выраженный организационный характер с социально-психологическим оттенком. В то время как в области управления производством совершенствовались, прежде всего, методы контроля (контрольные карты В. Шухарта, таблицы выборочного контроля Г. Доджа и Г. Роминга и др.), в общем менеджменте складывалась «классическая административная школа», основными направлениями деятельности которой являлись [30, 54, 69]: - описание функций управления; - развитие принципов управления; - систематизация управления организацией.
Однако нельзя сказать, что в это время дороги управления производством качественной продукции и общего менеджмента разошлись. Примером тому служат принципы производительности труда, сформулированные Харрингтоном Эмерсоном, одной из основ которых был полный, точный, постоянный учет (в том числе — качества продукции), или организационные принципы Генри Форда, опирающиеся на развитую стандартизацию.
Активно развивающиеся концепции управления производством начали заимствовать элементы общего менеджмента, касающиеся организационных вопросов обеспечения качества. В это время в менеджменте сложилась «школа человеческих отношений», связанная с именами Фредерика Херцберга, Элтона Мейо, Абрахама Маслоу и др., применяющая в управлении науки о человеческом поведении. Доктрина «человеческих отношений» практически немедленно была воплощена и в управлении качеством. Таким образом, в 50-е годы сложились предпосылки создания новой концепции управления производством качественной продукции, ориентированной на удовлетворение запросов потребителя и превращающей совершенствование качества в задачу каждого сотрудника организации.
Модель Всеобщего контроля качества (Total Quality Control) была предложена Армандом Фейгенбаумом в начале 50-х годов. Под Всеобщим контролем качества Фейгенбаум понимал такую систему, которая позволяла решать проблему качества продукции, и ее цены в зависимости от выгоды потребителей, производителей и дистрибьюторов. Фейгенбаум предложил рассматривать качество не как конечный результат производства изделия, а на каждом этапе его создания. Созданная Фейгенбаумом система Всеобщего контроля качества была внедрена в практику работы японских предприятий Э. Демингом. Благодаря человеку - легенде, Эдварду У. Демингу, (Edwards Deming), одному из создателей «японского экономического чуда», теория управления качеством получила свое дальнейшее развитие. Считается, что именно деятельность Деминга во многом способствовала появлению высококачественных и недорогих японских товаров.
Признавая существование отклонений, необходимость отслеживания «неестественных» отклонений и выяснения их причин, Деминг выдвинул идею об отмене оценки заданий и результатов выполнения работы сотрудниками. Деминг полагал, что такая оценка создает атмосферу страха, способствует ориентации на краткосрочные задачи, игнорируя долгосрочные цели, и мешает коллективной работе. Им были предложены для менеджеров следующие принципы совершенствования качества [30, 54, 69]: a) соблюдайте постоянство целей; b) примите новую философию: откажитесь от низкого качества во всем; c) откажитесь от повсеместного контроля; d) откажитесь от партнерства, основанного только на цене продукции; установите долгосрочные партнерские отношения; уменьшите количество поставщиков; e) постоянно совершенствуйте систему производства и обслуживания; f) практикуйте в организации наставничество и обучение; g) внедрите современные методы руководства: функции управления должны смещаться от контроля количественных показателей к качественным; h) устраните страх: способствуйте тому, чтобы сотрудники высказывались открыто; і) устраните барьеры между подразделениями и сотрудниками организации. В то время как Деминг основное внимание сосредоточил на улучшении качества применительно в первую очередь к процессам и системам, Джозеф М. Джуран выделил необходимость для каждого менеджера индивидуальной деятельности, приводящей к повышению качества. Джуран является сторонником подхода, который предусматривает вовлеченность персонала в процедуры, обеспечивающие высокое качество.
Общие требования к моделированию систем
Моделирование начинается с формирования предмета исследований — системы понятий, отражающей существенные для моделирования характеристики объекта. Эта задача является достаточно сложной, что подтверждается различной интерпретацией в научно-технической литературе таких фундаментальных понятий, как система, модель, моделирование. Подобная неоднозначность не говорит об ошибочности одних и правильности других терминов, а отражает зависимость предмета исследований (моделирования) как от рассматриваемого объекта, так и от целей. Отличительной особенностью моделирования сложных систем является его многофункциональность и многообразие способов использования. Моделирование должно отражать все процессы жизненного цикла системы и при этом должны быть учтены вопросы технологичности моделей, реализованных на базе средств вычислительной техники; скорость получения результатов моделирования и их себестоимостью.
Одним из наиболее важных аспектов построения систем моделирования является проблема цели [64]. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании — это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта.
Для упрощения модели цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Если цель моделирования ясна, то возникает следующая проблема, а именно - проблема построения модели. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта. Для правильно построенной модели характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы, не существенные для данного исследования. Следует отметить, что оригинал и модель должны быть одновременно сходны по одним признакам и различны по другим, что позволяет выделить наиболее важные изучаемые свойства. В этом смысле модель выступает как некоторый "заместитель" оригинала, обеспечивающий фиксацию и изучение лишь некоторых свойств реального объекта.
В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация в других — проблема построения формальной структуры объекта. Возможны трудности и при реализации модели, особенно в случай имитационного моделирования больших систем. При этом следует подчеркнуть роль исследователя в процессе моделирования. Постановка задачи, построение содержательной модели реального объекта во многом представляют собой творческий процесс и базируются на эвристике. И в этом смысле нет формальных путей выбора оптимального вида модели. Часто отсутствуют формальные методы, позволяющие достаточно точно описать реальный процесс. Поэтому выбор той или иной аналогии, выбор того или иного математического аппарата моделирования полностью основывается на имеющемся опыте исследователя и ошибка исследователя может привести к ошибочным результатам моделирований.
Учитывая ранее рассмотренный материал, можно сделать вывод, что процесс построения модели начинается с определения цели, на основе которой определяются границы системы и уровень детализации процессов моделирования. В настоящее время широко применяют различные способы оценки параметров: по методу наименьших квадратов, по методу максимального правдоподобия, метод корреляционно - регрессивного анализа, метод линейного программирования, метод динамического программирования, байесовские и марковские модели, топологическое моделирование и матричный метод анализа, и др. [34]. Метод корреляционно - регрессивного анализа используется для определения тесноты связи между показателями, не находящимися в функциональной зависимости, которая измеряется корреляционным отношением. Метод линейного программирования применяется, если требуется найти экстремум некоторой функции переменных величин при решении системы линейных уравнений, в этом случае, переменные и факторы должны быть определены и количественно ограничены. Этот метод позволяет выбирать оптимальный вариант решения из значительного количества альтернативных вариантов. Метод динамического программирования применяется при решении оптимизационных задач, в которых целевая функция и ограничения характеризуются нелинейными зависимостями. Более подробно в подразделе рассмотрим марковские и булевы модели, так как они применимы к любым системам, не требуют никакой специальной информации о характере исследуемых систем.
Оценка допусков на параметры модели
Во втором разделе получена математическая модель системы метрологического обеспечения и управления производственными процессами (2.48), которая позволяет определить вероятностные параметры модели, но не определен возможный допуск на эти параметры. Оценка допусков на параметры модели проведена в соответствии с РМГ 43 - 2001 Применение «Руководства по выражению неопределенности измерений» [70].
Для определения неопределенностей результатов измерений рекомендуется использовать следующие понятия [70]: - среднеквадратическое отклонение, характеризующее случайную погрешность соответствующую стандартной неопределенности, вычисленной по типу А (иА); - среднеквадратическое отклонение, характеризующее неисключенную систематическую погрешность соответствующую стандартной неопределенности, вычисленной по типу В (ив); -среднеквадратическое отклонение, характеризующее суммарную погрешность, соответствующую суммарной стандартной неопределенности («с); -доверительные границы погрешности соответствующие расширенной неопределенности (Up).
Неопределенность параметров модели можно представить с помощью характеристики случайной составляющей и неисключеннои систематической составляющей неопределенности измерений. Наиболее полной характеристикой неопределенности является формальный способ представления, когда задан закон распределения измеряемой величины или неопределенности измерения [64-66].
Распределение может быть задано в функциональной форме (дифференциальная функция распределения или характеристическая функция), в дискретной форме (гистограмма распределения) или в виде моментов функции распределения, причем, в последнем случае, количество моментов и точность их оценки достаточны для требуемой оценки при заданном способе представления.
Точечный способ представления заключается в том, что величина б характеризуется числом, принимаемым за значение неопределенности. Интервальный (доверительный) способ представления заключается в определении интервала, в котором с заданной вероятностью находится значение неопределенности, которое зависит от доверительной вероятности и функции распределения неопределенности. Все эти величины связаны между собой через среднеквадратическое отклонение и квантиль К(а) с доверительной вероятностью а [64 - 66].
Выходная характеристика неопределенностей есть величина случайная, распределенная по неизвестному закону. В РМГ 43 - 2001 рассматриваются нормальное и равномерное распределение, но априори принимать нормальное распределение ошибочно. Понятие нормального закона для выходной характеристики может привести к двукратному завышению оценки. Для построения достоверных оценок надо знать закон распределения, но определение закона распределения функции как композиции законов распределения аргументов представляет собой чрезвычайно сложную математическую задачу и практически не решается. Поэтому важно иметь оценку, инвариантную относительно закона распределения. В строгом смысле таких оценок нет, но приближенно (с достаточно высокой точностью приближения) такими оценками могут служить интервальные оценки при доверительных вероятностях, равных 0,8 и 0,95.
Из рисунка следует, что эти функции достаточно ясно показывают различие законов распределения. Для более полного анализа требуется рассмотреть аналогичные графики для других законов распределения (усеченного нормального, треугольного, трапецеидального и др.). На рисунке 3.4 приведены зависимости квантиля распределения от заданной вероятности для стандартных законов распределения [64]. Для различных законов распределения показаны эксцессы у (нормированные центральные моменты четвертого порядка).
Из рисунка следует определенная закономерность в поведении функций для одномодальных законов распределения (эксцесс -1.2 у 3), так как все они пересекаются и пересекают кривую, относящуюся к равновероятному закону в области точки а, равной 0,9. При этом значении квантиль равен 1,6 с разбросом менее 6%. Кроме того, кривые распределения при вероятности, равной 0,95 имеют 10% разброс относительно значения квантиля 1,85. Если эксцесс у -1,2, то при а = 0,8 можно принять К(а) = 1,25 для любых законов распределения. Ограничения на величину эксцесса не являются существенными, так как оценивание интервальным способом приходится применять при оценке суммарной неопределенности, то есть при оценке полной неопределенности.
Кучность пересечения - различных законов распределения устанавливает важный фактор - при некоторых доверительных вероятностях, а именно, а = 0,8; а = 0,9; а = 0,95 соотношения между среднеквадратическим отклонением и соответствующим доверительным интервалом не зависит от законов распределения. Этот факт может быть эффективно использован для простых, устойчивых, следовательно, достоверных оценок неопределенностей и допусков на параметры модели [64]. В случае возможного присутствия доминирующей составляющей с равновероятным законом и учете существенного влияния антимодальной составляющей следует выбирать оценку на уровне доверительных вероятностей 0,95. Дополнительным аргументом в пользу выбора данной оценки является известное из теории вероятности свойство - эксцесс композиции распределений большого среднего эксцесса частных составляющих. Это означает, что закон распределения случайных величин «вытягивается» к нормальному распределению даже при наличии далеких от него по эксцессу частных составляющих.
Таким образом, полная неопределенность есть результат совокупности многих частных неопределенностей, а композиция случайных величин стремится к нормальному закону с увеличением их количества. Это обстоятельство позволяет рекомендовать оценку на уровне доверительных вероятностей 0,95. При больших значениях а, отсутствие каких - либо сведений о законе распределении может привести к большим ошибкам [64].
На практике обычно стараются получить предельно - допустимую оценку отклонения случайной величины, но, как следует из рисунка 3.4, данная оценка требует обязательного знания закона распределения выходной величины, поскольку кривые законов распределения при а 0,95 имеют максимальное расхождение. Поэтому можно определенно утверждать, что оценка предельно - допустимого отклонения без оценивания закона распределения выходной величины обладает минимальной достоверностью среди всех других оценок [64].
Структурные схемы систем метрологического обеспечения и управления производственными процессами
В разделе проведено исследование систем метрологического обеспечения и управления процессами предоставления услуг связи фирмы «Электрон». Предоставление услуг связи - является основной продукцией данного предприятия. Как известно, одним из этапов жизненного цикла технической системы является ее эксплуатация. Эксплуатация подразумевает удовлетворение той потребности общества, для которой создавалась техническая система, т.е. на этапе эксплуатации проводится анализ эффективности системы. Анализ эффективности проводится на основе обработки оперативной информации, полученной с помощью средств контроля и диагностики. При этом контролируется надежность элементов системы. Информация о степени удовлетворения технической системы заданной потребности играет роль обратной связи, предполагающей процесс совершенствования рассматриваемой системы. На любом этапе жизнедеятельности системы необходимо выявлять и разрешать различные технические противоречия. Улучшение одних характеристик может привести к ухудшению других. Высокие темпы развития технологии средств связи, непрерывный характер изменений, происходящий в сфере услуг связи сопровождается таким же непрерывным изменением задач проведения измерений для создания и обслуживания систем связи. Это, в свою очередь, ведет к отставанию в области разработок специализированных измерительных средств и стандартизированных методов измерений. Учитывая, что развитие средств связи идет очень динамично, а разработка систем диагностик и их отработка отстают от развития самих средств связи, применение независимых от оборудования систем контроля в ряде случаев является единственно корректным решением. Как известно, цифровым системам свойственен «пороговый эффект деградации», когда ухудшение параметров не приводит долгое время к ухудшению качества связи. При достижении определенного порога параметры качества изменяются скачкообразно, причем в этом случае довольно сложно выделить сразу причину нарушения связи, поскольку причиной является накопленные в течении длительного времени отклонения от нормы нескольких параметров.
Цель ОАО «Электрон» в области качества обеспечение его лидирующего положения за счет максимального удовлетворения растущих потребностей и ожиданий потребителей. Для достижения цели метрологические службы предприятия выделили три этапа. На первом этапе проводится сбор исходных данных и требований к системе и ее компонентам. На втором этапе используется необходимый инструментарий и в ходе обследования выявляются существующие и прогнозируемые узкие места и степень их влияния на функционирование системы. На третьем этапе проводится комплексный анализ собранной информации и определение степени соответствия требованиям заказчика или потребителя. Состояние метрологического обеспечения на предприятии оказывает значительное влияние на качество предоставляемых услуг, ее экономическую эффективность, безопасность при эксплуатации и т.д. В процессе метрологической оценки технического обслуживания проверяется: наличие необходимой документации по настройке и эксплуатации оборудования, наличие и выполнение графика профилактических мероприятий, обеспечение профилактических мероприятий средствами измерений и методиками их выполнения, полнота и качество контроля параметров, наличие и состояние форм учета контроля параметров и т.д.
Как указывалось в предыдущих разделах, для построения системы метрологического обеспечения и управления производственными процессами необходимо учесть все виды деятельности, осуществляемые на данном предприятии, правила и методы обеспечения и управления качеством продукции.
Основной деятельностью предприятия является предоставление телекоммуникационных услуг, таких как: - доступ в Интернет; - мультисервисные сети; - REX.40; - IP - телефония; - видеотелефония; - кабельное телевидение; - учебно-коммерческий центр.
Процессы технической эксплуатации оборудования и управления сетью базировались на старых принципах, разработанных для сети связи. Это предполагало управление сетевыми элементами непосредственно на месте. При этом требовалось наличие круглосуточного сменного обслуживающего персонала на объектах связи. Многоуровневая схема взаимодействия персонала при организации работ по эксплуатации сети приводила к увеличению времени устранения аварийных ситуаций на сети и существенно ограничивала динамичность ее развития в целом. Также увеличивалось время внесения изменений в логику работы сетевых элементов для организации новых клиентских серверов. Соответственно, качество предоставления услуг, по сути, не улучшалось. Использование методов, разработанных в данной работе, позволило обеспечить «открытость» функций системы, что в свою очередь обеспечивает качество и легкость в управлении. Еще одно важное преимущество - это экономичность решений при необходимости выполнения технической модернизации или расширения системы.
