Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Метрологический и технологический аспекты обеспечения качества изделий машиностроения. постановка целей и задач исследований 8
1.1. Метрологическое обеспечение качества изделий машиностроения 8
1.2. Погрешность измерения - критерий оценки качества контрольных операций на машиностроительных предприятиях 14
1.3. Влияние погрешностей механической обработки на точность деталей машин 17
1.4. Анализ затрат на качество 25
1.5. Постановка цели и задач исследований 28
ГЛАВА 2. Методика проведения исследований 31
2.1. Объект исследований 31
2.2. Обоснование применения теории вероятности для совершенствования процесса технического контроля 35
2.3. Структурная схема и методика проведения исследований 39
2.4. Методика определения затрат на качество процесса технического контроля 47
Выводы к главе 2 49
ГЛАВА 3. Определение рисков контрольных операций на машиностроительных предприятиях 50
3.1. Постановка задачи проверки гипотезы о достоверности результата технического контроля 50
3.2. Последовательная проверка гипотезы о достоверности результата технического контроля 54
3.3. Возможные обобщения на случай многоальтернативного решения 57
3.4. Влияние погрешности измерения на достоверность контроля одного показателя 59
3.5. Обеспечение требуемой достоверности результатов контроля путем сужения допусков 63
3.6. Алгоритм выбора средства измерения на контрольные операции процесса технического контроля 67
Выводы к главе 3 69
ГЛАВА 4. Повышение качества изделий машиностроения на основе рационального выбора универсальных средств измерений 70
4.1. Определение закона распределения контролируемых параметров деталей изготавливаемых нам машиностроительных предприятиях 70
4.2. Определение законов распределений погрешностей измерений универсальных средств контроля 79
4.3. Анализ результатов исследований 88
4.4. Модель затрат на процесс технологического контроля на машиностроительном предприятии 93
4.5. Классификация элементов затрат на процесс технического контроля 96
4.6. Стоимостной анализ процесса технического контроля 102
4.7. Влияние точности средств измерений на качество машиностроительной продукции 108
4.8. Расчет экономического эффекта от внедрения результатов исследований 110
Выводы к главе 4 : 120
Основные выводы и результаты 123
Заключение 125
Список литературы
- Погрешность измерения - критерий оценки качества контрольных операций на машиностроительных предприятиях
- Обоснование применения теории вероятности для совершенствования процесса технического контроля
- Последовательная проверка гипотезы о достоверности результата технического контроля
- Определение законов распределений погрешностей измерений универсальных средств контроля
Введение к работе
В диссертации рассматриваются вопросы, связанные с обеспечением качества изделий машиностроения на основе рационального выбора средств измерений в условиях серийного и мелкосерийного производств.
При переходе машиностроительных предприятий к рыночной экономике важное значение, как известно, имеет комплекс организационных, экономических и плановых мероприятий, направленных на повышение технического уровня и качества продукции. В этих мероприятиях особая роль отводится службам технического контроля. Технология технического контроля - это составная часть технологии производства, включающая совокупность приемов и способов проведения контроля качества продукции и технологических процессов изготовления. При этом эффективность проведения технического контроля может быть повышена за счет тщательного спланированной и обоснованной его технологии. Совершенствованием и проектированием технического контроля должны заниматься все предприятия и организации, поэтому одной из особенностей работы является рассмотрение общего принципа, порядка и правила проведения контроля, обеспечивающего единство и сопоставимость его результатов контроля.
Качество контрольных операций зависит от характеристик используемых средств контроля, методик контроля и организации контрольных операций. Контрольные операции можно охарактеризовать их себестоимостью, разбросом показаний средств измерений, ошибками контроля первого и второго родов. Улучшение показателей качества технического контроля путем разработки и применения научно обоснованного подхода к назначению средств и методов контроля.
Важной характеристикой качества изделий машиностроения является их точность, в этой связи важным является снижение ошибок контроля точностных показателей.
Целью настоящей работы является повышение качества изделий
машиностроения на основе рационального выбора универсальных средств измерений с учетом ошибок контроля (первого и второго родов) и связанных с ними производственных затрат.
В качестве объекта исследования приняты технические процессы контроля на ОАО «Брянский завод колесных тягачей».
Методологической основой работы является системный подход к изучению и описанию процессов технического контроля на машиностроительных предприятиях.
Для достижения поставленной в работе цели необходимо решить следующие задачи:
Провести теоретические исследования по выявлению влияния на качество изделий ошибок контроля первого и второго родов.
Провести экспериментальные исследования по выявлению совместного влияния на качество изделий законов распределения размеров деталей и погрешностей средств измерений.
Провести исследования по выявлению производственных затрат, связанных с метрологическим обеспечением качества изделий, и разработать методику их оценки на основе стоимостного анализа.
Разработать методологический подход к выбору универсальных средств измерений в условиях мелкосерийного и серийного производств.
Разработать рекомендации по использованию результатов исследований в практике, в частности, проект стандарта предприятия по выбору универсальных средств измерений для контроля линейных размеров.
Научная новизна работы заключается: в разработке методологического подхода к обеспечению одного из основных показателей качества деталей - точности при назначении универсальных средств измерений с учетом ошибок контроля и снижения производственных затрат;
в выявлении влияния законов распределения погрешности универсальных средств измерений и контролируемых параметров на качество изделий машиностроения.
Практическая значимость работы заключается в повышении качества изделий машиностроения и снижении производственных затрат путем рационального выбора средств измерений на основе учета ошибок контроля первого и второго родов. Разработан проект стандарта «Выбор универсальных средств измерений для контроля линейных размеров до 500 мм».
В результате проведения теоретических и экспериментальных исследований были получены следующие основные результаты:
В ходе теоретических исследований получены уравнения для расчета ошибок контроля первого и второго родов.
На основе проведения экспериментальных исследований установлен закон распределения погрешностей универсальных средств контроля, который подчиняется Бета-распределению для всех рассмотренных средств измерений; получены коэффициенты Бета-распределения для этих средств контроля.
Установлено влияние законов распределения погрешностей универсальных средств измерений и контролируемых параметров на качество изделий машиностроения и производственные затраты на их изготовление.
Установлены закономерности влияния совместного изменения коэффициентов Бета-распределения на ошибки контроля первого и второго родов.
5. В ходе проведения теоретических исследований получено выражение для коэффициента весомости контрольной операции, который используется при проведении стоимостного анализа процесса технического контроля в целях снижения его себестоимости.
Установлено, что назначение рациональных средств измерений на контрольные операции способствует повышению качества изделий машиностроения, удается снизить выпуск некачественных изделий и сократить производственные затраты вследствие необоснованного бракования годных изделий.
Разработан проект стандарта предприятия «Выбор универсальных средств измерений для контроля линейных размеров до 500 мм».
Достоверность и обоснованность научных исследований подтверждается результатами экспериментов и их реализацией в практике с экономических эффектом.
В рамках работы над диссертацией выполнен Грант Министерства образования РФ № Т00-6.3-156 «Разработка научно-методического обеспечения автоматизации функционально-стоимостного анализа технологического процесса контроля деталей машин» (2001-2002 гг.).
Результаты исследований были использованы на ОАО "Брянский завод колесных тягачей" (г. Брянск). Экономический эффект от внедрения результатов исследований за расчетный период (1 год) в ценах на 01.12.2003г. составил более 6400 руб. Результаты исследований также используются при подготовке в Брянском государственном техническом университете инженеров по специальности «Стандартизация и сертификация».
Погрешность измерения - критерий оценки качества контрольных операций на машиностроительных предприятиях
Погрешностью (абсолютной) измерения А называется разность между измеренным х и истинным значением величины х А = хизм-х. (1.3) Относительная погрешность у = -. (1.4) х Практически при использовании выражения (1.3) в него подставляют не истинное, а, так называемое, действительное значение, которое определяется экспериментально и настолько приближается к истинному значению, что может быть использовано вместо него.
В зависимости от источников возникновения погрешностей различают методические, инструментальные и личностные погрешности. Не останавливаясь на определении этих погрешностей, рассмотрим классификацию погрешностей в зависимости от их повторяемости при проведении серии измерений в одинаковых условиях.
Систематической погрешностью измерения называется составляющая погрешности измерения, которая остается постоянной или закономерно изменяется при повторных измерениях одной и той же величины в одних и тех же условиях. Случайной погрешностью измерения называется составляющая погрешности измерения, изменяющаяся случайным образом при повторных измерениях одной и той же величины.
С учетом этих определений погрешность измерения можно представить в виде суммы систематической Ас и случайной А погрешностей А = АС+А. (1.5)
Отметим, что составляющая погрешности, обусловленная одной и той же физической причиной, в зависимости от условий проведения измерений может менять свой характер. Следовательно, отнесение той или иной составляющей погрешности измерения к случайной или систематической должно проводиться с учетом условий проведения измерений.
Принципиальным различием случайных и систематических погрешностей является то, что первые могут быть обнаружены и исследованы при проведении многократных измерений при неизменных условиях. Обнаружение и оценка систематических погрешностей требует проведения специальных исследований, выходящих за рамки условий данного измерения. Разновидностью случайных погрешностей являются грубые погрешности и промахи.
Как известно, исчерпывающая информация о случайной погрешности заключена в функции ее распределения или плотности вероятности, поскольку, зная закон распределения, можно определить любую числовую характеристику случайной погрешности. Однако использование распределений, являющихся функциями, не всегда удобно для нормирования погрешностей и для сравнения по точности результатов измерений одной и той же физической величины.
Чтобы иметь возможность сравнить случайные погрешности с разными распределениями, используют различные показатели точности, сводящие плотность вероятностей к одному или нескольким параметрам, к которым относят среднее квадратическое отклонение (СКО), доверительный интервал при заданной доверительной вероятности, энтропийную погрешность.
Целесообразность использования функция распределения для описания случайных погрешностей очевидна. Несколько сложнее дело обстоит с систематическими погрешностями. В соответствии со своим определением систематическая погрешность при проведении измерений в определенных условиях принимает вполне конкретное значение, и в этом случае ее необходимо рассматривать как детерминированную величину, которая характеризуется своим единственно возможным значением.
Практически при исследовании систематической потешности оценивается ее возможное значение. Очевидно, что такие оценки имеют вполне очевидную погрешность, которая может характеризоваться своим распределением. В силу этого по результатам оценки систематической погрешности, как и по результатам измерения, можно судить о некотором распределении возможных значений систематической погрешности.
Таким образом, систематическая погрешность измерения, как и случайная, может характеризоваться законом распределения, а при ее нормировании могут использоваться те же числовые показатели, что нашло отражение, например, в ГОСТ 8.011-72, в котором предусмотрены однотипные показатели точности как для случайных, так и для систематических погрешностей.
Иногда делают попытки ввести понятие о предельном значении погрешности. Для финитных распределений (например, равномерное распределение) это приводит к существенным затруднениям. Однако в общем случае приходится использовать весьма завышенные оценки предельных значений, или неявно подменять предельные значения доверительными интервалами.
Погрешность измерения, являющаяся суммой двух величин, характеризуемых своими распределениями, также полностью описывается функцией распределения, получаемого путем свертки распределений случайной и систематической погрешностей. Очевидно, что погрешность измерения может характеризоваться теми же числовыми характеристиками что и ее составляющие погрешности. Однако в отличии от функций распределения эти характеристики не всегда могут быть выражены через соответствующие характеристики случайной и систематической составляющих. Следует отметить, что законы распределения составляющих погрешностей средств измерений подробно описаны в трудах Исаева Л.К. [29].
Современные стандарты, регламентирующие выбор средств измерений, допускают до 30% погрешности измерений в зависимости от точности контролируемого размера. Анализ литературных данных показывает, что законы распределения погрешностей измерений универсальных средств контроля изучены все же не достаточно.
Обоснование применения теории вероятности для совершенствования процесса технического контроля
Измерение - сложный процесс, включающий в себя взаимодействие целого ряда его структурных элементов. К ним относятся, в частности, объект измерения, метод и средство измерения, условия и субъект измерения, результат и погрешность измерения. Эти элементы и их взаимосвязи показаны на рис. 2.3 [51] в виде структурной схемы, из которой видно, что процесс измерения протекает по двум параллельным ветвям, содержащим соответствующие друг другу элементы, относящиеся к реальности (верхняя ветвь) и ее отражению (нижняя ветвь). Элементы обоих ветвей, неразрывно связанных между собой, соответствуют друг другу по типу «реальность-отражение (модель)».
Первым начальным элементом каждого измерения является его задача (цель), которая заключается в определении значения выбранной (измеряемой) физической величины с требуемой точностью в заданных условиях. Задачи измерения решает субъект измерения - человек (оператор). При постановке задачи конкретизируется сам объект измерения, в нем выделяется измеряемая физическая величина и определяется (задается) требуемая погрешность измерения.
Объект измерения - это реальный фактический физический объект, свойства которого характеризуется одной или несколькими измеряемыми физическими величинами. Он обладает многими свойствами (СВЬ...,СВІ, рис. 2.3) и находятся в многосторонних и сложных связях с другими элементами процесса измерения.
Субъект измерения (оператор) принципиально не в состоянии представить себе объект целиком во всем многообразии его свойств и связей. Вследствие этого взаимодействие субъекта с объектом измерения возможно только на основе математической модели последнего.
Модель объекта измерения строится до выполнения измерения в соответствии с решаемой задачей на основе априорной информации об объект измерений и условиях измерения. На рис 2.3 это отражено в виде суммирования сведений о цели, условиях измерения и априорной информации об объекте.
При использовании средств измерений (СИ) важно знать степень соответствия выходной измерительной информации истинному значению измеряемой величины. Качество измерений, как известно, характеризуется точностью, достоверностью, правильностью, сходимостью и воспроизводимостью результатов измерений, а также величиной допускаемых погрешностей. Точность измерения - характеристика качества измерения, отражающая близость к нулю погрешности его результата. Достоверность измерений определяется степенью доверия к результату измерения и характеризуется доверительной вероятностью того, что истинное значение измеряемой величины находится в указанных пределах. Правильность измерений - это характеристика измерений, отражающая близость к нулю систематических погрешностей результатов измерений.
Неидеальность измерительного процесса, следствием которого является погрешность результата измерения AQ, оценивается уравнением [51]: Q = Q + A =(q + Aq)([Q] + A[Q]) = q[Q] + q[Q] + qA[Q]+AqA[Q]}, (2.1) где Q - результат измерения; [Q] - единица измерения величины; Aq погрешность нахождения числового значения измеряемой величины; A[Q] погрешность реализации в данном измерении единицы измеряемой величины.
Истинное значение и результат измерения принадлежат как ветви реальностей (рис. 2.3), так и ветви отражений (моделей). Вследствие принципиальной неадекватности любой модели отражаемой реальности невозможно, оперируя с реальными объектами и СИ в реальных условиях, обеспечить тождественность получаемого результата и истинного значения измеряемой величины.
Результат измерения и оценка его погрешности находятся субъектом измерения с помощью вычислительных средств (ветвь реальности), работающих по определенному алгоритму обработки измерительной информации (ветвь отражений).
Для математического анализа погрешности измерения, как известно, целесообразно применять теорию вероятностей, изучающую закономерности случайных явлений: случайных событий, случайных величин и случайных процессов. Однако получаемые в- теории вероятностей закономерности справедливы только для массовых явлений, которые могут многократно повторяться при одних и тех же контролируемых условиях. К таким явлениям относятся, например, множество измерений, проводимых с помощью одного или нескольких средств измерений, характеристики множества СИ одинакового типа, различные операции контроля при выпуске серийной продукции и т.д. При этом приходится сталкиваться как со случайными событиями (отказы СИ, правильные и неправильные решения при контроле, наличие грубых погрешностей), так и со случайными величинами (погрешностями измерения, время безотказной работы, значение контролируемого параметра) и случайными процессами (флуктуации питающих напряжений, колебания параметров окружающей среды, тепловые и дробовые шумы электронных устройств). В силу этого аппарат теории вероятностей оказывается наиболее адекватным сути многих задач измерительной техники и метрологии.
Последовательная проверка гипотезы о достоверности результата технического контроля
В разделе 3.1. рассмотрен случай, когда при проверке гипотезы Н против альтернативы Н принимается только одно из двух возможных решений: Н истинна или Н ложна. При этом в зависимости от принятого критерия оптимальности можно обеспечить минимум средних потерь или минимум вероятности ошибки одного вида. Однако в результате такого алгоритма принятия решения получаемые значения минимума могут оказаться недопустимо большими. Для уменьшения этих значений можно использовать последовательную процедуру принятия решения, которая заключается в следующем.
По результатам каждого эксперимента принимается одно из трех решений: гипотеза Н истинна, гипотеза Н ложна, экспериментальные данные не позволяют сделать окончательный вывод и необходимо продолжить исследования.
Поскольку результаты k-го шага a = (a.j;....ak) состоят из результатов измерения всех к шагов, то и отношение правдоподобия Lk(ak) будет неодинаковым для различных к как по величине, так и по форме определяющего его выражения. L(a) = - -. (3.10) Wa\H Таким образом, последовательная проверка гипотезы предусматривает на каждом шаге задание двух пороговых значений Р1к. и Р2к (Р1к Р2к) и проверяемая гипотеза принимается, если Lk(ak) p2, (3.11) отвергается, если Lk(ak) pi5 (3.12) и исследования должно быть продолжены, если Pk Lk(ak) P2k. (3.13) Пороговые значения могут быть фиксированными или изменяющимися от шага к шагу.
При фиксированных значениях порога вероятность того, что окончательное решение не будет принято за сколь угодно большое число шагов, отлична от нуля. Однако в большинстве практических случаев, в частности при допусковом контроле, время исследований должно быть ограничено. При этом изменяющиеся границы значения Р1к и р2к задают таким образом, что они при некотором значении k=n совпадают. Это означает, что окончательное решение обязательно должно быть принято за п шагов.
Очевидно, что с увеличением объема экспериментальных данных достоверность контроля возрастает. Поэтому Р1к и р2к нужно выбирать из условия, чтобы вероятности ошибок каждого рода не превышали допускаемых значений. В этом случае можно ожидать, что при некотором к они совпадут. Проиллюстрируем это на примере.
Сравнение с порогом отношения правдоподобия эквивалентного сравнению с порогом среднего арифметического 1 k ki=i При справедливости проверяемой гипотезы s распределено нормально с математическим ожиданием, равным 1, и с дисперсией —. Поэтому к pl=ofHikzlvk Откуда получим 1 с=1 + Ф-1(Р1доп) где Ф"1 - функция, обратная интегралу вероятности. При ложности проверяемой гипотезы s распределено нормально с нулевым математическим ожиданием и дисперсией—. Поэтому к /i Vk Р2=1-Ф -л/к. (3.14) Откуда fa} і И-2к= "/г Ф (1-Р2доп) Wk; Поскольку Р1доп и Р2доп меньше 0,5 и Ф_1(1-Р2доп) 0, а Ф_1(РіДоп) 0 поэтому с ростом k fi2 уменьшается, a fij увеличивается и при к = а[ф-1(1-Р1доп)-ф-1(РіДОп)]2 ІІ=Д2. Например, при Р1доп = Р2доп = 0,25 имеем Ф"1(1-Р2доп) = -Ф_1(Р,доп) = 2, и последовательная проверка закончится за 16а2 шагов Для ускорения окончания последовательной проверки можно увеличивать допускаемые значения вероятностей ошибок с ростом к.
Проверка гипотезы Н против альтернативы Н допускает обобщение на случай, когда множество возможный решений больше двух, т.е. когда по результатам эксперимента должно быть принято решение об истинности одной из п гипотез НІ. К такой задаче сводится, например, различение измерительных сигналов, поступающих по каналу связи, отнесение изделия к определенному сорту. При многоальтернативном решении возможны ошибки п(п -1) видов, так как при истинности каждой из гипотез возможны п -1 ошибка.
Аналогично рассмотренному выше случаю n = 2 любое правило многоальтернативного решения эквивалентно разбиению всего множества результатов наблюдения на п непересекающихся подмножеств. При этом решении об истинности НІ приниматься, если aeXj. Тогда вероятность ошибочного решения об истинности НІ, при истинности НІ будет задаваться выражением Ріі=Р(аєХі\Ні). (3.15) Вероятности Pjj дают исчерпывающее описание достоверности принимаемых решений, однако для построения оптимального правила необходим критерий оптимальности, например средний риск.
Определение законов распределений погрешностей измерений универсальных средств контроля
При расчете экономической эффективности применения новых средств измерений (СИ) необходимо учитывать временную динамику процесса внедрения. Годовой интегральный хозяйственный экономический эффект от использования применения нового СИ в каждом расчетном t-м году в течении периода времени ТЭ2 определяется по формуле: где m - количество измерений в процессе технического контроля; Зі и 32 -приведенные затраты на годовой объем работы единицы базового и нового СИ в t-й год эксплуатации, руб., которые рекомендуется определять по формулам: где ИЭ1 - общие текущие издержки в процессе эксплуатации единицы базового СИ в году, предшествующем использованию (эксплуатации нового СИ), руб.; Иэг - общие текущие затраты в процессе эксплуатации нового СИ в расчетном t-м периода Тэг, руб.; Ki, К2 - общие единовременные затраты на внедрение единицы базового и нового СИ с учетом фактора времени (затраты на анализ состояния измерений и выбор требуемого СИ; на обучение специалистов; подготовку специальных помещений; приобретение, монтаж и освоение необходимого технического дополнительного оборудования; на приобретение требуемого СИ и его освоение применительно к конкретным производственным условиям); Тэь Тэг - сроки службы базового и нового СИ с учетом их морального износа (определяются в зависимости от периода морального износа Тмг и периода внедрения нового СИ Тк). ТЭ2=Т-ТК2, (4.18) ГДЄ Т - раСЧеТНЫЙ ПерИОД Времени (Т=Тк2+Тэ2) В формуле (4.16) используется коэффициент эквивалентности Кэ, учитывающий изменение качества получаемой измерительной информации от нового СИ по сравнению с базовым. Количественной характеристикой качества измерительной информации можно считать ее достоверность D. Тогда коэффициент кэ определяется из формулы: кэ= (419) где Di, D2 - достоверность измерительной информации, получаемой с применением базового и нового СИ соответственно. Величина (П1-П2) - в формуле (4.16) - это дополнительный экономический эффект в процессе использования нового СИ по сравнению с базовым в t-й год периода ТЭ2- Данный эффект возникает за счет сокращения экономических потерь в результате повышения достоверности проводимых измерений и качества получаемой измерительной информации. В итоге сокращается вероятность возникновения ошибок перового и второго родов при использовании нового СИ по сравнению с базовым.
В технологическом процессе изготовления шестерни 6909-2602026 имеется две контрольные операции. В табл. 4.18. приведены расчетные значения рисков ошибок контроля первого и второго родов для каждого этапа процесса технического контроля в зависимости от применяемого средств измерения.
Тогда годовой экономический эффект по зависимости (4.16) от совершенствования процесса технического контроля шестерни 6909-2602026 составит: Эг = (55,8 - 787,25) + (8668,05 - 2116,41) = 5820,19 (руб). С учетом годового плана выпуска продукции (20 шт.) и затрат предприятия на исследовательские работы экономический эффект составит: Э=Эг 20-Зп=5820,19-110000=6403,80(руб).
Выводы по главе 4
На основании анализа главы 4 можно сделать следующие рекомендации по совершенствованию процесса технического контроля:
1. Погрешность контроля с помощью универсальных средств измерений подчиняется Бета-распределению.
2. Поля рассеяния размеров заготовок в 12-9 квалитетов точности подчиняется нормальному закону распределения.
3. Поля рассеяния размеров заготовок 8-6 квалитетов точности подчиняется экспоненциальному закону распределения.
4. Поле рассеяния размеров заготовок 5 квалитета точности подчиняется равномерному закону.
5. Получены значения коэффициентов Бета-распределения для универсальных средств контроля.
6. Установлено влияние законов распределений погрешностей универсальных средств измерений и контролируемых параметров на ошибки контроля первого и второго родов и связанные с ними производственные затраты на изготовление изделий машиностроения. Равномерный закон распределения контролируемых параметров, например, обуславливает большую погрешность чем нормальный закон распределения контроля (первого и второго родов) соответственно в 1,66 раза.
7. При одновременном увеличении коэффициентов Бета-распределения v и w ошибки контроля первого и второго родов возрастают; при неизменном значении v и возрастающем значении параметра w ошибки контроля первого и второго родов возрастают; при неизменном значении параметра w и возрастающем значении параметра v ошибки контроля первого и второго родов уменьшаются; при увеличении v и уменьшении параметра w ошибки контроля первого и второго родов уменьшаются, а при уменьшении параметра v и возрастании параметра w ошибки контроля первого и второго родов увеличиваются.
8. Назначение средств измерений на операции технического контроля необходимо осуществлять, используя критерий приведенных затрат.
9. Назначение рациональных средств измерений на контрольные операции способствует повышению качества изделий машиностроения.
Например, для шпицевого соединения D-10x45,5 х55 х9— удается снизить выпуск некачественных изделий с 5,44 до 0,46 и сократить производственные затраты вследствие необоснованного бракования годных изделий с 262,45 руб. до 1,95 руб. (на 1000 единиц изделий).
10. Экономический эффект от апробации предложенной методики на ОАО "Брянский завод колесных тягачей" (процесса технического контроля шестерни) составил 6403,8 руб. в год.
