Аннотация
Постановка задачи (актуальность работы): в статье рассмотрена актуальная для России проблема производства качественной продукции. Обоснована необходимость изучения выявленных причин снижения надежности отечественной промышленной продукции. Цель работы: изучение причин использования в обратном направлении системы глубинных знаний Э. Деминга, изначально направленной на повышение качества промышленной продукции. Используемые методы: применялись положения системы глубинных знаний Э. Деминга. Геометрическое моделирование составляющих системы глубинных знаний осуществлялось с помощью диаграмм Венна, методов и аспектов теорий познания и вариабельности. Для исследования функционирования производственных систем и выпускаемой продукции была реализована методика оценки их состояния по критерию сигнал/шум. Для оценки качества производственных систем использовались методы Тагути. Новизна: изучены причины обратного использования системы глубинных знаний Э. Деминга. Предложен подход к оценке надежности технической продукции по Т–критерию Тагути. Результат: рассмотрена структура системы глубинных знаний, содержание ее составляющих и их возможности. Найдены причины снижения надежности современной техники, приведены примеры умышленного снижения показателей этого свойства. Показано, что при несомненных достоинствах системы в задачах повышения качества ее используют и в обратном направлении. Отмечено, что система глубинных знаний может использоваться для оценки технического совершенства продукции и качества ее изготовления. Практическая значимость: в результате интерпретации критерия сигнал/шум предложен подход к оценке продукции, при котором необходимо учитывать не только уровень ее проектных значений показателей, но и следующие характеристики: переход параметров продукции из постоянных в переменные, увеличение или снижение общего числа используемых параметров. Такой подход позволит не допускать как недооценку качества продукции, так и завышение ее показателей.
Ключевые слова
Надежность техники, система глубинных знаний, оценка качества, «сигнал/шум».
1. Деминг У.Э. Выход из кризиса. Тверь: Альба, 1994. 498 с.
2. Haughey B. Linking Design Reviews with FMEA to Quickly Mitigate the Risk of Change ... Design Review Based on Failure Modes. Annual reliability and maintainability symposium (RAMS), Orlando, FL (2017).
3. Dil E.J., Ben Dhieb F., Ajji A. Modeling the effect of nanoplatelets orientation on gas permeability of polymer nanocomposites // Polymer. 2019, vol. 168, pp. 126–130. doi: 10.1016/j.polymer.2019.02.024.
4. Chen S.H., Ho Y.L. Lifespan of super-alloy Waspaloy cutting tools // Heliyon. 2019, vol. 5, no. 4. doi: 10.1016/j.heliyon.2019.e01388.
5. Lei Z.F., Su W.B. Research and Application of a Rolling Gap Prediction Model in Continuous Casting // Metals. 2019, vol. 9, no. 3. doi: 10.3390/met9030380.
6. Rajyalakshmi K., Nageswara Rao Boggarapu. Expected range of the output response for the optimum input parameters utilizing the modified Taguchi approach // Multidiscipline Modeling in Materials and Structures 15 (2): 508–522 (2019).
7. Протасьев В.Б., Плахотникова Е.В., Истоцкий В.В. Пример реализации методики оценки состояния производственных систем по критерию сигнал/шум при производстве твердосплавных борфрез // Вестник БГТУ. 2019. № 1 (74). С. 15–19.
8. Протасьев В.Б., Плахотникова Е.В., Литвинова И.В. Методика оценки состояния производственных систем по критерию «сигнал/шум» на примере технологических процессов изготовлении продукции из прутковых заготовок // Черные металлы. 2018. № 6. С. 20–25.
9. Nejadseyfi O., Geijselaers, H.J.M., van den Boogaard A.H. Evaluation and assessment of non-normal output during robust optimization // Structural and multidisciplinary optimization. 2019, vol. 59, no. 6, pp. 2063–2076. doi: 10.1007/s00158-018-2173-2.
10. Havinga J., van den Boogaard A.H., Klaseboer G. Sequential improvement for robust optimization using an uncertainty measure for radial basis functions // Struct Multidiscip Optim 55(4): 1345–1363 (2017).
11. ПНСТ 144-2016. Применение статистических методов к новым технологиям и процессам изготовления продукции. Робастные параметры продукции. Введ. 01.01.2017. М.: Стандартинформ, 2016. 42 с.
12. Kolahan F., Moghaddam M. Azadi. The use of Taguchi method with grey relational analysis to optimize the EDM process parameters with multiple quality characteristics // Scientia Iranica 22 (2): 530–538 (2015).
13. Большая советская энциклопедия. Т. 18. 3-е изд./ гл. ред. А.М. Прохоров. М.: Сов. энциклопедия, 1978. С. 201.
14. Носенков А.А., Ковель А.А., Медведев В.И. Некоторые вопросы теоретического и инженерного обеспечения совместимости современной техники // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. 2003. № 4. С. 130.