Содержание к диссертации
Введение
1 Анализ существующих методов контроля качества продукции массового и сверхмассового многономенклатурного производства 9
1.1 Современное состояние, проблемы и перспективы контроля и испытаний продукции массового производства 9
1.2 Анализ статистических и информационных методов выборочного контроля 24
1.3 Цель и задачи исследования 35
2 Оптимизация и унификация методик контроля и испытаний изделий массового производства на основе статистического моделирования 37
2.1 Структурно-функциональное моделирование процесса контроля и испытаний продукции массового производства 37
2.2 Статистическое моделирование процесса контроля продукции массового производства 41
2.3 Принципы формирования унифицированных методик контроля с использованием кластерного анализа 56
3 Практическая реализация методов контроля и испытаний продукции массового производства на основе статистического моделирования 69
3.1 Разработка программного обеспечения для оптимизации и унификации систем методик контроля продукции массового производства на основе статистического моделирования 69
3.2 Примеры продукции и процессов ее контроля и испытаний ОАО «Тульский патронный завод» 75
3.3 Пример формирования оптимальных и унифицированных планов контроля продукции массового производства на основе статистического моделирования 78
3.4 Оценка возможности интеграции системы оптимизации планов контроля в систему информационной поддержки жизненного цикла изделия 89
Заключение. Основные выводы и рекомендации 93
Список используемых источников 95
Приложение 1 107
Примеры применяемых в массовом патронно-гильзовом производстве планов контроля 107
Приложение 2 121
Фрагменты программного обеспечения системы оптимизации и унификации планов контроля 121
Приложение 3 134
Акт о внедрении результатов работы 134
- Современное состояние, проблемы и перспективы контроля и испытаний продукции массового производства
- Статистическое моделирование процесса контроля продукции массового производства
- Разработка программного обеспечения для оптимизации и унификации систем методик контроля продукции массового производства на основе статистического моделирования
- Оценка возможности интеграции системы оптимизации планов контроля в систему информационной поддержки жизненного цикла изделия
Введение к работе
Актуальность работы. Одним из важнейших факторов роста эффективности производства является повышение качества выпускаемой продукции, которое непосредственно определяет ее конкурентоспособность. В настоящее время только конкурентоспособные предприятия могут успешно преодолевать возникающие трудности и проблемы. Обеспечение качества невозможно без контроля качества, который позволяет вовремя выявить ошибки, чтобы затем оперативно исправлять их с минимальными потерями.
В современных рыночных условиях разнообразные массовые производства также стремятся к диверсификации продукции, периодически перестраиваясь под потребности заказчика. Это связано с тем, что для устойчивого функционирования предприятия необходимо выполнять не только внутренние заказы с достаточно ограниченной номенклатурой типоразмеров изделий, но и экспортные заказы, в результате чего номенклатура изделий существенно увеличивается. Для этого требуется не только современное производственное оборудование, но и соответствующее контрольное оборудование, а также эффективные методики контроля. Для решения указанной задачи на предприятиях применяются различные методы контроля, направленные на повышение качества продукции.
В настоящее время, как за рубежом, так и на отечественных предприятиях широко применяются статистические методы контроля качества выпускаемой продукции, основанные как на применении теоретико-вероятностного подхода, так и использующие методы теории информации. Однако в условиях современного многономенклатурного производства методики контроля желательно не только оптимизировать, но и унифицировать для групп различных изделий. Эта задача может быть решена на основе использования современной вычислительной техники, когда появилась возможность более широкого применения при анализе и синтезе планов контроля методов имитационного статистического моделирования. Все это в целом открывает перспективы сокращения затрат на проведение контроля и испытаний продукции массового производства на основе поиска новых, более эффективных методик его проведения и дальнейшей их унификации.
Вопросам выборочного контроля в массовом производстве посвящено значительное количество работ. Подобными исследованиями, в частности, занимались Ю.К. Беляев, Д. Коуден, А.К. Кутай, Х.Б. Кордонский, Я.П. Лумельский, С.Х. Сираждинов, М.И. Эйдельнант, Б. Хенсен, В.Г. Григорович, С.В. Юдин, В.В. Шильдин, X. Куме, В.А. Лапидус, Я.Б. Шор и др. Однако перечисленные исследователи не рассматривали задач унификации планов контроля в многономенклатурном массовом производстве с использованием возможностей современной вычислительной техники, когда, даже в производственных условиях, можно решать задачи имитационного статистического моделирования, позволяющие с большей достоверностью формировать оптимальные и, в том числе, унифицированные планы контроля. В результате возникает необходимость решения актуальной научной задачи разработки научно-методического обеспечения повышения эффективности контроля продукции массового производства на основе оптимизации и унификации планов выборочного контроля
Объектом исследования являются процессы испытания и контроля продукции массового производства.
Цель работы заключается в повышении эффективности контроля продукции массового производства на основе оптимизации и унификации планов выборочного контроля.
Основные задачи исследования:
– Обзор и анализ особенностей реализации выборочных методов и существующих методик контроля и испытаний в современном многономенклатурном массовом производстве.
– Структурно-функциональное моделирование процессов контроля и испытаний продукции массового производства и выявление оптимальной сферы применения унифицированных планов выборочного контроля.
– Теоретическое обоснование возможности унификации оптимальных планов выборочного разрушающего контроля.
– Разработка методик оптимизации и унификации планов выборочного разрушающего контроля.
– Разработка алгоритмов и программного обеспечения для реализации предложенных методик.
Методы исследования. Теоретические исследования базировались на концептуальных положениях, выводах и рекомендациях современных теорий в области статистических и информационных методов выборочного контроля. При проведении исследований использовался современный математический аппарат теории вероятностей, статистического моделирования и кластерного анализа.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем: Предложены теоретико-методические подходы к оптимизации и унификации планов выборочного разрушающего и неразрушающего контроля продукции массового производства на основе развития методов статистического имитационного моделирования и кластерного анализа, явившиеся основой для разработки методик и алгоритмов решения этих задач.
Основные защищаемые положения:
1. Структурно-функциональные модели контроля и испытаний продукции массового производства для процесса операционного контроля и контроля готовых изделий, позволившие уточнить сферу возможного применения унифицированных планов контроля – разрушающий контроль готовых изделий.
2. Теоретико-вероятностная модель обоснования возможности формирования унифицированных планов контроля в областях, соответствующих доверительным интервалам оптимальных планов.
3. Методика оптимизации и унификации планов выборочного разрушающего контроля на основе имитационного статистического моделирования и кластерного анализа.
4. Алгоритмы и программное обеспечение для реализации методик оптимизации и унификации планов выборочного разрушающего и неразрушающего контроля продукции массового производства в производственных условиях.
Практическая значимость. Результаты работы использованы в ОАО «Тульский патронный завод». Разработанные в диссертации предложения и рекомендации явились методической основой для разработки программного обеспечения и решения практических задач поиска оптимальных унифицированных планов испытания и контроля. Результаты работы представляют интерес для специалистов, занимающихся вопросами контроля и испытания в массовом многономенклатурном производстве. Результаты работы могут быть использованы также в учебном процессе при чтении курсов лекций по дисциплине «Методы контроля качества продукции»
Публикации. Результаты исследований отражены в семи научных публикациях и тезисах конференций, в т.ч. в четырех публикациях в изданиях, включенных в «Перечень…» ВАК Минобрнауки РФ. Общий объем публикаций - 2,6 печатных листов.
Апробация работы.
Основные результаты и положения настоящей диссертационной работы были доложены на VI Международной научно-практической конференции «Управление качеством в современной организации» (Пенза, 2011), IХ Международной научно-технической конференции «Материалы и технологии XXI века» (Пенза, 2011), V Международной научно-практической конференции. «Системы проектирования, моделирования, подготовки производства и управление проектами CAD/CAM/CAE/PDM» (Пенза, 2011), а также на ежегодных научно-технических конференциях и семинарах профессорско-преподавательского состава Тульского государственного университета и Российского государственного университета нефти и газа имени И.М. Губкина.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и приложения, изложенных на 135 страницах машинописного текста, включает 10 таблиц и 27 рисунков. Список литературы содержит 117 наименований.
Современное состояние, проблемы и перспективы контроля и испытаний продукции массового производства
Повышение качества продукции является в настоящее время решающим фактором обеспечения конкурентоспособности любого предприятия, особенно в условиях рыночной экономики. Повышение материального, благосостояния населения, характерное для периодов стабильного экономического развития способствует формированию ситуации, когда значительная часть потребителей при принятии,решения о приобретении того или иного товара, решая для себя оптимизационную задачу «цена-качество», делают уклон в сторону качества, даже в условиях повышенной, естественно, в разумных пределах, цены.Качество продукции при приемлемой стоимости расцениваются в настоящее время, как решающее условие её конкурентоспособности на внутреннем и внешнем рынках. При этом следует помнить, что конкурентоспособность продукции во многом определяет, престиж страны и является решающим фактором увеличения её национального богатства.
Качество - совокупность свойств, признаков товаров, материалов, услуг, работ, характеризующих их соответствие своему предназначению и предъявляемым к ним требованиям, а также способность удовлетворять потребностям и запросам пользователей. Большинство качественных характеристик определяется объективно на основе стандартов, договоров, контрактов. Современный уровень развития технологий и научно технического прогресса, а также растущие потребности населения требуют повышения качества выпускаемой продукции. Качество продукции по мере развития научно-технического прогресса все в большей степени зависит от уровня технологии и определяется рядом таких факторов, как механизация и автоматизация технологических процессов, их непрерывность, качество исходных материалов, организация труда, требование техники безопасности и охраны труда на производстве. Необходимо учитывать также и экономические критерии управления качеством. Недопустимо также повышение качества продукции за счет ухудшения гигиенических, экологических, эстетических и других условий производства.
Современный этап развития концепций управления качеством характеризуется освоением методов всеобщего управления качеством, и поэтому усилие производителя направлено в большей степени на предупреждение ошибок," чем на их обнаружение и исправление. Управление качеством, поставленное в зависимость от нужд, пожеланий и требований- потребителя, охватывает на этом этапе всю деятельность. производителя. Качество не является больше эксклюзивной- сферой, деятельности отдела контроля качества, а становится превалирующим требованием к деятельности всех подразделений. Поставщики рассматриваются, как партнеры в обеспечении качества, ожидаемого потребителем. На этом этапе первостепенным становится всеобщее управление качеством предприятия как организационной структуры, включающей в как внешних, так и внутренних потребителей [1].
Для достижения новых целей в области обеспечения качества и под мощным воздействием японского опыта с середины 80-х гг. в мировой практике стал формироваться новый подход, характерный и для настоящего времени, получивший название «всеобщее управление качеством» (TQM), концепция которого базируется на следующих фундаментальных принципах [1].
ориентация деятельности предприятия на потребителей, от удовлетворения требований и ожиданий которых зависит успех предприятия на рынке сбыта;
непрерывное совершенствование производства и работы в области качества;
комплексное и системное решение задач обеспечения качества на всех стадиях жизненного цикла продукции;
смещение главных усилий в сфере качества в сторону человеческих ресурсов (отношение всех работников к делу, культура производства, стиль руководства);
участие всего без исключения персонала в решении проблем качества;
концентрация внимания не на выявление, а на предупреждение несоответствий;
отношение к обеспечению качества как к непрерывному процессу, когда эффекты на конечном этапе являются следствием достижений на всех предшествующих этапах производства;
использование широкого арсенала средств для выявления проблем качества и научных методов их решения, включая планирование экспериментов.
Реализация такого управления качеством стала возможной благодаря применению на предприятиях специально организованных систем качества и внедрению разнообразных научных методов с целью непрерывного и систематического его улучшения.
Обеспечение качества продукции невозможно без организации контроля качества. Под контролем качества понимается проверка соответствия количественных или качественных характеристик продукции или процесса, от которого зависит соответствие продукции установленным техническим требованиям. Суть контроля заключается в получении информации о состоянии объекта контроля и сопоставлении полученных результатов с установленными требованиями, зафиксированными в чертежах, стандартах, технических условиях, договорах на поставку и других документах. Организация контроля качества — это система технических и административных мероприятий, направленных на обеспечение производства продукции, полностью соответствующей требованиям нормативных документов. Информация, полученная в результате контроля должна служить основой для разработки различных корректирующих и предупреждающих действий с целью улучшения параметров процесса, а, следовательно, и повышения качества производимой продукции.
Контроль качества независимо от совершенства применяемых для этого методик предполагает, прежде всего, отделение хороших изделий от плохих. Естественно, что качество изделия не повышается за счет выбраковка некачественных изделий, но удаление некачественных изделий не позволяет им поступать к потребителям, а- по результатам контроля могут быть сделаны выводы о необходимости и направлениях совершенствования процесса производства. Поэтому современные фирмы сосредотачивают внимание не только на выявлении брака, но и на его предупреждении при тщательном контроле производственного процесса, который в настоящее время анализируется на основе весьма эффективного процессного подхода.
В основу этого подхода положено понятие бизнес-процесса. Под бизнес-процессом понимается совокупность последовательно или/и параллельно выполняемых операций, преобразующая материальный или/и информационный потоки в соответствующие потоки с другими свойствами. Процесс протекает в соответствии с управляющими директивами, вырабатываемыми на основе целей деятельности. В ходе процесса потребляются финансовые, энергетические, трудовые и материальные ресурсы и выполняются ограничения со стороны других процессов и внешней среды.
Представление деятельности предприятия как совокупности отдельных бизнес-процессов позволяет ускорить реакцию на ее изменяющиеся внешние и внутренние условия и отслеживает состояние всех процессов и материальных ресурсов в реальном времени.
Основные термины и определения контроля качества, зафиксированы в ГОСТ 16504-81 [18]. К ним, в частности, относятся: объект контроля; метод контроля; исполнители контроля; документация на проведение контроля. Современные условия организации службы качества предприятия характеризуется комплексным подходом, суть которого сводится к объединению усилий не только подразделения, отвечающего за технический контроль, но и подразделений, охватывающих всю работу по обеспечению и анализу качества, а также привлечение методов стимулирования качества.
Статистическое моделирование процесса контроля продукции массового производства
Как уже отмечалось ранее, для оценки качества планов контроля, основанных как на статистической, так и на информационной модели, использовалось имитационное статистическое моделирование. Вместе с тем возможности современной вычислительной техники настолько возросли, что появляется перспектива использования статистического моделирования для непосредственного определения параметров планов контроля и их корректировке в зависимости от его результатов.
Именно на основе использования имитационного моделирования могут быть сформированы унифицированные методики контроля продукции массового производства, обеспечивающие оптимизацию выбранного критерия качества контроля.
Если имеется план с однократной выборкой, который принято обозначать трехэлементным множеством: [N,n,c] (где N - размер партии, п — размер выборки, с - приемочное число), то вполне очевидно, что для всего множества контролируемых марок изделий может быть сформирован некоторый экономический критерий K=F(\N,n9c\9a9P)t (21) являющийся функцией выбранного унифицированного плана контроля и соответствующих ему рисков поставщика (изготовителя) и потребителя.
В данном критерии учитывается как стоимость самого контроля (в том числе разрушающего), так и возможные потери в случае реализации рисковых ситуаций, соответствующих рискам поставщика и потребителя.
Тогда при выборе оптимального унифицированного плана контроля возникают следующие задачи.
1. Разработка или выбор алгоритма поиска оптимального плана контроля.
2. Разработка методики оценки критерия для каждого плана контроля, проверяемого на оптимальность.
Первая задача может быть решена с использованием элементов кластерного анализа [90]. Каждый существующий в настоящее время план контроля, для каждой марки изделия, может быть представлен в виде точки в пространстве, размерность которого определяется количеством параметров плана. Тогда все эти планы могут быть объединены в один или несколько кластеров. Для каждого кластера определяются координаты его центра, либо как среднеарифметические значения координат всех планов (точек), входящих в кластер, либо по методу наименьших квадратов как точка, для которой сумма квадратов расстояний до всех плановv (точек), принадлежащих данному кластеру, будет минимальна. Для определения принадлежности плана (точки) к одному из кластеров в многомерном пространстве вычисляются расстояния от нее до остальных точек, пока не включенных в кластеры, и до центров всех уже сформированных кластеров. При этом если минимальным окажется расстояние до кластера, то точка считается принадлежащей данному кластеру и уточняются его центра. Если же минимальным оказалось расстояние до другой точки, еще не вошедшей в кластер, то формируется новый кластер из этих точек. Подобный процесс продолжается, пока все точки не будут распределены по кластерам [90].
Тогда можно предположить, что множество планов контроля, соответствующих центрам кластеров, содержит планы, достаточно близкие к оптимальным. После этого производится оценка значений критерия (2.1) для этих планов, выбирается план, для которого полученное значение будет минимальным, и дальнейший поиск оптимального плана выполняется с использованием метода восхождения по градиенту, приняв данный центр кластера за исходную точку.
Решение второй задачи может быть осуществлено методом статистического моделирования, если известна оценка частоты бракованных изделий для различных марок изделий. Однако при этом следует учитывать не только статические распределения годных и бракованных изделий, но и динамические тренды, соответствующие реальному изменению этих распределений, поэтому для выбора оптимального унифицированного плана необходимо собирать статистические данные в течение определенного промежутка времени.
В результате может быть определен унифицированный план» контроля продукции массового производства, применимый к заданной группе изделий. Однако при изменении номенклатуры производимых изделий оптимальный план будет изменяться, поэтому решение рассмотренной задачи должно осуществляться постоянно на основе накопленной статистики с целью оперативной коррекции плана.
Естественно, что в условиях массового производства невозможен стопроцентный выход годных изделий и всегда будет существовать некоторая засоренность партий изделий браком. Поэтому потребитель устанавливает некоторый предельно допустимый уровень засоренности дефектными изделиями р . N где D - предельно допустимое количество бракованных изделий в партии.
Тогда партии, имеющие засоренность j9 р , считаются годными и производителем и потребителем, а партии с р р , - негодными, и их следует браковать. Если покупатель обнаруживает, что для приобретенной им партии р р то он может выставить производителю рекламацию на сумму С за каждое дефектное изделия сверх допустимого количества.
Все приведенные выражения известны достаточно давно и с успехом применяются для отдельных типоразмеров контролируемых изделий, однако в случае решения задачи унификации планов контроля для целого ряда различных типоразмеров изделий при различных объемах партий использование приведенных выражений для аналитического решения данной задачи достаточно сложно, а в ряде случаев и невозможно. Поэтому в настоящей работе приводится пример решения подобной задачи на основе статистического моделирования. При этом использован известный метод Монте-Карло [78] и метод Фон-Неймана [95] для моделирования различных распределений вероятностей.
Представим партию изделий в виде некоторого множества \al,a2,...,ai,...,ciN\, каждый элемент которого может соответствовать как годному, так и негодному изделию. Для моделирования процесса контроля свяжем с каждым элементом данного множества значения некоторой функции негодности (брака) Bi. При этом, если / -й элемент негоден, то Bj = 1, а если элемент годен, то В І = 0. Для моделирования Ркр=-ТГ (2-2) партии, содержащей D дефектных изделий вычислим величину засоренности браком:
Для каждого номера / с помощью выбранных программных средств генерируем случайное число у [/"(/)] равновероятно распределенное в интервале [0,1]. Тогда, если у [f(i)] p, то элемент считается дефектным, и для него В{ = 1. Если же у [/"(/)] р, то элемент считается годным, и для него Bt = 0. Функция У (г) выбирается таким образом, чтобы исключить повторение аргумента в генераторе случайных чисел, так как при этом, в случае использования недостаточно эффективного генератора, возможно повторение случайных чисел. Однако при использовании генератора, исключающего подобное повторение, от применения промежуточной функции можно отказаться.
Аналогично будем моделировать случайную выборку п элементов из множества \a{,a2,...,cii,...,aN\. Для этого свяжем с каждым элементом данного множества значения некоторой функции принадлежности к выборке Vt. При этом, если / -й элемент принадлежит к выборке, то Vj = 1, а если элемент не принадлежит к выборке, то Vt = 0.
Для моделирования выборки, содержащей п изделий вычислим величину вероятности принадлежности изделия к выборке
Разработка программного обеспечения для оптимизации и унификации систем методик контроля продукции массового производства на основе статистического моделирования
Программное обеспечение для оптимизации и унификации систем методик контроля продукции массового производства на основе статистического моделирования разработано с применением систем управления базами данных. Это позволило формировать модели контролируемой партии и выборок в форме баз данных. Поскольку современные СУБД рассчитаны на обработку больших объемов информации, то подобный подход позволяет достаточно просто моделировать большие контролируемые партии.
При моделировании использованы следующие базы данных.
1. База данных IZDELIE.DBF, содержащая сведения о используемых методиках (планах) контроля для различных типоразмеров изделий. В эту базу заносится исходная информация для дальнейшей оптимизации.
2. База данных OPTIMIZ.DBF, содержащая все возможные сгенерированные программой варианты оптимизируемых методик (планов). После оптимизации в этой базе остается только оптимальный план, который может быть сохранен в базе данных IZDELIE.DBF.
3.База данных PARTIA.DBF, представляющая собой модель контролируемой партии с заданным уровнем засоренности браком и последовательных выборок. Эта база генерируется для каждого из вариантов плана, сформированных в базе OPTIMIZ.DBF. Структура баз данных IZDELIE.DBF и OPTIMIZ.DBF, в основном, одинакова и представлена ниже. Отличие заключается только в наличии в базе OPTIMIZ.DBF дополнительного числового поля NOMPLAN, содержащего идентификационный номер сгенерированного плана.
Система была использована для формирования оптимальных планов контроля для многономенклатурного массового производства. Исходная экранная форма для оптимизации и унификации представлена на рисунке 3.1.
Если объем второй выборки не указан, то данный план моделируется как план с однократной выборкой. Методики (планы), которые желательно унифицировать объединяются в группы с общим номером и оптимизируются совместно.
Исходная экранная форма имеет интерфейс для перемещения по базе данных, копирования, вставки и удаления планов. Оптимизация осуществляется для выбранных в окнах формы патрона и методики, причем параметры плана рассматриваются как начальные. Для запуска оптимизации используется клавиша «Моделирование».
На рисунке 3.2 представлена визуализация процесса моделирования, при этом указывается процент выполнения задачи.
После окончания оптимизации на дисплее появляется форма, содержащая оптимальный план (рисунок 3.3), который может соответствовать либо только одному типу патрона, либо целой группе типоразмеров, объединенных одинаковым значением номера унифицированной группы.
Этот оптимальный план может быть сохранен в исходной базе данных. При этом к его имени автоматически добавляется приставка «ОПТ».
Следует отметить, что продолжительность оптимизации для методик контроля с двукратной выборкой существенно больше, чем с однократной, вследствие большего количества анализируемых вариантов. Однако, поскольку время моделирования для каждого варианта плана не превышает десятой доли секунды, то при использовании эффективных методов поиска экстремума общее время оптимизации находится на приемлемом уровне.
Оценка возможности интеграции системы оптимизации планов контроля в систему информационной поддержки жизненного цикла изделия
Современные CAD/CAM/CAE/PDM системы в сочетании с PLM системами обеспечивают информационную поддержку всего жизненного цикла изделия. При этом изделие представляется в форме электронной информационной модели, которая в общем случае содержит множества данных, которые в совокупности определяют геометрию изделия и иные свойства, необходимые для его изготовления, контроля, приемки, сборки, эксплуатации, ремонта и утилизации. Таким образом, электронная информационная модель должна содержать исчерпывающую информацию о конструкции, принципе действия, характеристиках (свойствах) объекта и его составных частей и может быть представлена в форме объединения ряда частных информационных моделей:
где Іимо — информационная модель объекта (изделия),
1мм — маркетинговая (концептуальная) модель, содержащая требования к изделию;
1КМ — конструкторская модель изделия;
1ТМ — технологическая модель изделия;
1СМ — сбытовая модель изделия;
1ЭМ — эксплуатационная модель изделия.
В свою очередь, каждая из частных информационных моделей содержит свои подмодели - подмножества, соответствующие различным элементам производственного и жизненного циклов изделия. В частности, технологическая модель изделия может быть представлена, как
1ТМ = {ГМИXJTC UTK KJ ОКП U МК U ПИ), (3.3)
где ГМИ — геометрическая модель изделия и входящих в него узлов, сборочных единиц и отдельных деталей;
ТС — данные о технологии изготовления деталей изделия;
ТС - данные о технологии сборки изделия;
ТК — данные о технологии контроля и испытаний отдельных деталей и узлов;
ОКП — данные об оперативно-календарном планировании и межцеховой маршрутизации при производстве изделия;
МК - сведения о закупочных материалах и комплектующих;
ПИ— данные о контроле и испытании изделия в целом; и т.д.
Все перечисленные подмножества информационных моделей формируются и существуют в среде PDM-систем, обеспечивающих управление всей информацией об изделии, которые, в свою очередь являются неотъемлемой частью PLM-систем, обеспечивающих управление жизненным циклом изделия.
Однако в настоящее время практически на всех предприятиях имеется система менеджмента качества (СМК), основанная на принципах TQM (Total Quality Management) - комплексного- или «всеобщего» управления качеством. В рамках этой системы создаются комплексы стандартов СМК, производится сертификация продукции и аудит качества как самой продукции, так и процессов ее изготовления и контроля.
Однако в настоящее время наблюдается некоторый разрыв между СМК и PLM (PDM) системами. В частности, стандарты СМК обычно представляют собой бумажные документы, не подкрепляемые информационными- системами. В то же время интеграция TQM и PLM (PDM) могла бы обеспечить дальнейшее повышение качества управления инженерными и техническими данными, документами, информацией об изделии И т.д.
Примером % подобной интеграции может являться, включение стандартов на процессы испытания и контроля изделий, являющихся документами СМК предприятия, в PDM-систему. При этом конкретные методики испытания и контроля, применяемые для данного изделия, могут быть включены в его информационную модель в качестве ее элементов. Кроме того, из модели изделия, в составе PDM-системы целесообразно предусмотреть выход в информационные подсистемы, позволяющие оперативно корректировать параметры процессов контроля и испытания, в зависимости от изменяющихся условий производства или при освоении производства новых изделий (рисунок 3.14).
Рассмотренная в настоящей работе система оптимизации планов контроля может быть рассмотрена как система информационной поддержки процессов контроля и испытания с возможностью оперативной коррекции параметров этих процессов, в частности, планов контроля.
Таким способом могут быть учтены не только статические распределения годных и бракованных изделий, но и динамические тренды, соответствующие реальному изменению этих распределений.
Подобная система моделирования может быть интегрирована в используемую на предприятии PDM-систему и, таким образом, будет обеспечена одна из возможных связей технологической составляющей информационной модели изделия с системой менеджмента качества. Дальнейший поиск и развитие подобных связей будет способствовать интеграции PDM и TQM систем в рамках единого информационного пространства действующей на предприятии PLM-системы.
