Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор современной методологии управления качеством 13
1.1. Развитие теории управления качеством 13
1.1.1, Направления развития теории управления качеством 13
1.1.2. Современная методология стандартов ИСО 9000 15
1.2. Статистические методы в управлении качеством 17
1.2.1. Классические инструменты контроля качества и рекомендации ИСО 9000 17
1.2.2. Концепция статистического управления процессами 19
1.2.3. Инструменты, основанные на теории информации 22
1.3. Экономика качества 24
1.3.1. Взаимосвязь качества и конкурентоспособности 24
1.3.2. Определение затрат на качество 26
1.4. Управление качеством на непрерывных производствах 29
1.4.1. Особенности качества продукции непрерывных производств как объекта управления 29
1.4.2. Формальное описание объекта управления 31
1.4.3. Применение математических методов для управления качеством 34
1.5. Автоматизация управления качеством 38
1.5.1. Характеристика и возможности современных систем автоматизации производства 38
1.5.2. Подходы к автоматизации управления качеством 42
1.6. Выводы и постановка задач исследования 44
2. Разработка методологии системы управления качеством продукции 48
2.1. Цикл формального управления качеством 48
2.1.1. Формальная модель управления качеством 48
2.1.2. Статические и динамические инструменты управления качеством 51
2.2. Постановка задач операіивного управления качеством для отдельною технологического этапа 53
2.3. Исследование стабильности процессов и качества продукции...59
2.4. Модель управления качеством продукции на многоэтапном производстве 65
2.5. Выводы 69
3. Формализация экономической оценки эффективности системы управления качеством 71
3.1. Формализация оценки себестоимости продукции по бухгалтерским данным 72
3.1.1. Модель формирования себестоимости продукции 72
3.1.2. Настройка и адаптация модели по бухгалтерским данным 74
3.2. Представление модели объекта управления 78
3.3. Моделирование качества продукции как результата производственного процесса 84
3.3.1. Моделирование качества продукции при производстве 84
3.3.2. Моделирование контроля качества продукции 88
3.4. Исследование динамической модели 94
3.4.1. Исследование чувствительности модели по внутренним (управляемым) параметрам 97
3.4.2. Исследование чувствительности модели по внешним (неуправляемым) параметрам 99
3.5. Выводы 101
4. Разработка архитектуры автоматизированной системы управления качеством продукции 103
4.1. Обеспечение инвариантности АСУКП 103
4.1.1. Многоуровневая архитектура АСУКП 103
4.1.2. Шлюз доступа к данным контроля качества 107
4.1.3. Объектно-ориентированная модель данных АСУКП 110
4.1.4. Принципы реализации прикладных приложений АСУКП 112
4.2. Реализация модели данных АСУКП на базе объектно-реляционного шлюза 114
4.2.1. Архитектура объектно-реляционного шлюза в АСУКП 114
4.2.2. Автоматизированное проектирование и синтез объектно-реляционною шлюза 118
4.3. Объектно-ориентированная техника моделирования производственного процесса 120
4.4. Выводы 125
5 . Экспериментальная проверка эффективности разработанной методологии 127
5.1. Настройка АСУКП на кислородно-конвертерный технологический процесс 128
5.1.1. Формальное описание производственного процесса 128
5.1.2. Определение метода доступа к фактическим данным и общая характеристика данных 131
5.2. Проверка эффективности инструментов АСУКП 132
5.2.1. Традиционные инструменты статистическою контроля качества 132
5.2.2. Анализ причин и взаимосвязей 134
5.2.3. Построение и анализ моделей 135
5.2.4. Определение требований к сырью и технологии 140
5.2.5. Выбор критерия оптимизации и определение оптимальной технологии 142
5.2.6. Оценка возможности снижения себестоимости продукции... 147
5.2.7. Оценка стабильности производственного процесса 149
5.3. Выводы 153
Заключение 155
Библиографический список 157
Приложения 168
Приложение I. Классовые диаграммы модели данных АСУКП 168
Приложение 2. Классовые диаграммы объектно-реляционного шлюза
АСУКП 170
Приложение 3. Объекты производственного процесса ККЦ 174
Приложение 4. Контролируемые технологические величины в массиве
фактических данных 178
- Определение затрат на качество
- Постановка задач операіивного управления качеством для отдельною технологического этапа
- Настройка и адаптация модели по бухгалтерским данным
- Шлюз доступа к данным контроля качества
Введение к работе
Актуальность.
Управление качеством продукции является в настоящее время важнейшей сферой деятельности промышленных предприятий. Базовыми принципами современной методологии всеобщего управления качеством являются: ориентация на потребителя, непрерывное совершенствование, принятие решений на основе фактов, инвариантность требований и рекомендаций по отношению к предприятию. Реализация этих принципов на предприятиях осуществляется в рамках систем менеджмента качества, требования к которым регламентируются стандартами ИСО серии 9000. Наличие у предприятия сертификата соответствия ИСО 9000 создает благоприятный имидж у потребителей, гарантируя высокое и стабильное качество выпускаемой продукции.
Формальную основу современной теории управления качеством составляют статистические методы. Методология их применения является универсальной по отношению к предприятию и дает хорошие результаты по повышению качества продукции. Существенным недостатком формальной базы управления качеством является отсутствие процедур принятия управленческих решений по повышению качества продукции через технологию, основанных на результатах статистического анализа фактических производственных данных. Отсутствуют также рекомендации, позволяющие использовать традиционные скалярные методы и модели в условиях, когда технология и качество описываются вектором характеристик. Это особенно важно для сложных, многоэтапных технологических процессов.
Имеются результаты использования статистического анализа данных для управления качеством продукции на некоторых типах производств, в частности, в черной металлургии. Актуальность применения статистических методов для подобных типов производств (непрерывных) обусловлена сложностью процессов, отсутствием теоретических моделей, обобщающих все множество факторов технологии, наличием множества неконтролируемых воздействий.
Имеющиеся разработки не увязаны с современной концепцией управления качеством, что затрудняет их интеграцию в систему менеджмента качества предприятия.
Современное промышленное предприятие в соответствии со стандартами ИСО 9000 должно обеспечить контроль производственных процессов - от сырья до готовой продукции. Это позволяет использовать данные контроля технологии и качества для определения путей их совершенствования. Уровень оснащенности промышленных предприятий системами автоматизации, осуществляющими сбор, хранение данных и оперативное управление технологическими процессами является достаточно высоким, а автоматизированные системы, обеспечивающие максимально эффективное использование данных для управления качеством, развиты недостаточно. Существующие в этой области решения обладают рядом существенных недостатков: в них отсутствуют средства настройки на конкретное предприятие, разработки мероприятий по повышению качества и определения управления; они сложны для пользователей, не имеющих специальной подготовки. В связи с этим актуальной задачей является разработка автоматизированных систем управления качеством продукции (АСУКП).
Обоснование целесообразности мероприятий по повышению качества требует наличия средств прогноза экономического эффекта от их осуществления. Для этого необходимо иметь модели, связывающие основные характеристики системы управления качеством и показатели финансово-хозяйственной деятельности организации. При текущем, оперативном управлении качеством продукции непрерывных производств желательно иметь средства для отслеживания влияния технологии на себестоимость производимой продукции.
Таким образом, актуальность темы диссертационной работы состоит в необходимости разработки системного подхода к управлению качеством продукции непрерывных производств, основанного на анализе фактических производственных данных и согласованного с основными принципами всеобщего управления качеством. Для практической реализации такого подхода требуется разработать методологию, инструменты и архитектуру автоматизированной системы, обеспечивающей решение задач по управлению качеством продукции.
Цель работы.
Разработка и исследование комплекса методов и средств, обеспечивающих автоматизацию решения задач управления качеством продукции непрерывных производств на основе анализа фактических производственных данных, в соответствии с принципами всеобщего управления качеством и с учетом влияния параметров системы управления качеством на результаты финансово-хозяйственной деятельности предприятия.
Основные задачи.
1. Сформировать комплекс математических методов управления качеством, отвечающий специфике непрерывных производств, и реализующий принцип непрерывного совершенствования качества. Методы должны обеспечивать анализ данных, выявление скрытых взаимосвязей, моделирование зависимостей качества от технологии и управление технологией производства по заданному критерию.
2. Разработать математическую модель, позволяющую прогнозировать экономический эффект от реализации мероприятий в области управления качеством, и средства интеграции актуальной модели формирования себестоимости продукции в задачи управления качеством.
3. Разработать основные архитектурные и программные решения по АСУКП, обеспечивающие масштабируемость системы, инвариантность по отношению к производственному процессу и эффективную работу с системой пользователей, не имеющих специальной подготовки.
4. Исследовать возможность и эффективность практического применения предлагаемой концепции автоматизированного управления качеством на примере реального производства из класса непрерывных, проверить возможность настройки системы, работоспособность математического и программного обеспечения для решения практических задач управления качеством, простоту пользовательского интерфейса. Методы исследования.
В работе использованы методы теории вероятностей, математической статистики, теории информации, математического программирования, теории автоматизированного управления, исследования операций, теории баз данных, объектно-ориентированного и компонентного проектирования и программирования.
Обоснованность и достоверность.
Обоснованность использования комплекса математических методов для решения задач управления качеством продукции определяется практикой применения статистических методов в управлении качеством продукции, исследованиями, показывающими возможность статистического моделирования качества продукции непрерывных производственных процессов и управления технологическими процессами на основе статистических моделей. Основные теоретические положения диссертации базируются на результатах математической статистики, теории информации, математического программирования.
Рассмотренный пример практического использования разработанной методологии и автоматизированной системы позволяет сделать выводы о возможности их применения для решения задач управления качеством продукции на непрерывных производствах. Полученные на фактических производственных данных результаты согласуются с теоретическими представлениями о существе рассмотренного технологического процесса и практическими рекомендациями, используемыми на производстве.
Научная новизна.
Следующие результаты, полученные в работе, характеризуются научной новизной и выносятся на защиту:
1. Концепция автоматизированной системы управления качеством продукции непрерывных производств, отличающаяся учетом затрат на производство и формальной реализацией принципов всеобщего управления качеством: непрерывное повышение качества и ориентация на потребителя.
2. Методика финансовой оценки эффективности мероприятий по повышению качества продукции, основанная на концепции системы автоматизированного управления качеством, отличающаяся возможностью прогнозировать в динамике повышение качества продукции и соответствующий финансовый эффект, обусловленный ростом конкурентоспособности продукции.
3. Архитектура инвариантной автоматизированной системы управления качеством продукции непрерывных производств, отличающаяся возможностью гибкой настройки на производственный процесс.
4. Методика разработки объектно-реляционного шлюза для систем с постоянным хранением данных, отличающаяся реализацией в виде двоичного сервера компонентов с возможностью использования в распределенных системах клиент-сервер и двухслойной архитектурой, позволяющей авто-матизированно генерировать программный код слоя поддержки предметной области,
5. Техника визуального объектно-ориентированного моделирования сложных производственных процессов для АСУКП, отличающаяся набором типов объектов, связей между ними и диаграмм моделирования, отвечающих специфике непрерывных производств.
6. Объектно-ориентированная модель данных для работы с элементами математического обеспечения АСУКП и хранения их в реляционной базе данных, отличающаяся отсутствием ограничений на сложность используемых функционалов и представлением их в виде графа, что позволяет применять эффективные численные методы вычисления производных. Практическая значимость,
Заключается в разработке АСУКП, которая может быть применена на производствах, относящихся к классу непрерывных: металлургия, химическая, пищевая промышленность. Ценность автоматизированной системы состоит в реализации законченного комплекса методов, которые могут решать все задачи, связанные с анализом фактических производственных данных с целью повышения качества, в частности: поиск скрытых взаимосвязей, разработка мероприятий по повышению качества через управление технологией. Система со держит средства настройки и интеграции в информационное пространство предприятия и ориентирована на пользователей, не имеющих специальной подготовки в области применяемых математических методов и информационных технологий.
Реализация результатов работы.
Разработанная автоматизированная система демонстрировалась на нескольких металлургических предприятиях, которые рассматривают возможность ее практического применения. Результаты работы внедрены и используются в учебном процессе ЛГТУ при изучении студентами специальностей «230102.65 - Автоматизированные системы обработки информации и управления», «010503.65 - Математическое обеспечение и администрирование информационных систем» дисциплин «Управление сложными системами», «Базы данных», «Проектирование АСОИУ».
Апробация результатов исследования.
Основные теоретические и практические результаты исследований были представлены:
• на международных конференциях - «Моделирование как инструмент решения технических и гуманитарных проблем» (Таганрог, 2002), «7-ой международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке» (Харьков, 2003), «Теория активных систем» (Москва, 2003), «Современные сложные системы управления СССУ/HTCS» (Воронеж, 2003, 2005; Тверь, 2004; Тула, 2005), «Современные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий (Инноватика- 2004)» (Сочи, 2004), «Interactive Systems And Technologies: The Problems of Human-Computer Interaction» (Ульяновск, 2006), «Исследование, разработка и применение высоких технологий в промышленности НТРГ2006» (Санкт-Петербург, 2006), «Системы управления эволюцией организации CSOE 2006» (Египет, Хургада, 2006);
• на всероссийской выставке научно-технического творчества молодежи НТТМ 2005 (Москва, ВВЦ, 2005); • на межрегиональной конференции «Моделирование и развитие процессов обработки металлов давлением» (Магнитогорск, 2002).
Публикации.
По теме диссертационного исследования всего опубликовано 18 работ в отечественных изданиях, в том числе: одна статья в периодическом журнале, рекомендованном ВАК для публикации основных результатов диссертации; 12 работ в сборниках научных трудов и трудов международных конференций. В работах, опубликованных в соавторстве, автором: разработана концепция самообучающейся системы управления качеством продукции [48,59,62,65] и методы оценки стабильности технологии [57], предложена методика хранения элементов математического обеспечения системы в реляционной базе данных [88], разработана многоуровневая архитектура автоматизированной системы на базе объектно-реляционного шлюза [60,62,113], предложена объектно-ориентированная техника моделирования производственного процесса [46], разработана классификация механизмов использования систем сбора данных предприятия [53,54], показана возможность автоматизированного синтеза информационного обеспечения системы управления качеством продукции [45], разработаны механизмы использования бухгалтерских данных для получения актуальной себестоимости продукции в систему управления качеством [51]. В работах [50,67] показана возможность идентификации моделей формирования химического состава стали в кислородно-конвертерном производстве по фактическим данным и проанализирована адекватность моделей.
Структура и объем диссертации
Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка, включающего 117 наименований, и 4-х приложений. Общий объем работы - 180 страниц машинописного текста. Основная часть работы изложена на 157 страницах, содержит 59 рисунков и 16 таблиц.
Определение затрат на качество
Современное определение затрат на качество основывается на том, что само по себе качество бесплатно, а затраты на качество возникают вследствие проблем в производственном процессе. Поэтому затраты на качество определяются как разность между фактической себестоимостью продукции и ее возможной (уменьшенной) себестоимостью, определенной при условии отсутствия случаев отказа продукции или возникновения несоответствия при ее производстве [7]. Исходя из такого определения затраты на качество классифицируются на 2 вида [70,80,110]: 1. Затраты на соответствие (предупреждение и контроль). 2. Затраты на несоответствие (исправление внутренних, выявленных на предприятии, и внешних дефектов). Такая классификация затрат на качество представляет интерес и ценность с исследовательской точки зрения. Однако этот подход приводит к отрыву затрат на качество от общих затрат предприятия, ведет к выделению управления качеством в самостоятельную функцию и утрате прямой связи этой деятельности с результатом бизнеса [3]. Все затраты на качество находят свое отражение в финансово-хозяйственной деятельности предприятия вне зависимости от того, ведется ли специальный учет затрат на качество. Эффект от реализации мероприятий в области качества также отражается в системе управленческого учета. Однако при отсутствии специальных средств выделения затрат на качество в общих затратах и эффекта от реализации программы совершенствования качества в общей структуре доходов невозможно измерить и проанализировать финансовую эффективность реализуемых мероприятий и объективно обосновать их перед руководством предприятия [4]. Таким образом, эффективный учет затрат на качество и управление этими затратами возможны только в рамках общей системы управленческого учета предприятия. Возможность использования управленческого бухгалтерского учета для учета затрат на качество показана в [73,74] на примере действующей системы. Учет таких затрат осуществляется в рамках существующих систем бухгалтерского учета, в том числе автоматизированных, за счет введения соответствующей детализации по счетам.
Традиционно при рассмотрении взаимосвязи затрат и качества используется абстрактная модель, представленная на рис. 6 [80,96]. Из этой модели следует наличие оптимального уровня качества Q , обеспечивающего минимальный уровень затрат Z . Однако выбор этой величины в качестве статичной цели управления противоречит современному принципу непрерывного повышения качества при снижении затрат. Качество За граты О Рис. 6. Соотношение между качеством и затратами на качество. 1 - затраты на соответствие, 2 -на несоответствие, 3 - основные издержки производства, 4 суммарные затраты, Q - «оптимальное» качество, 2 - «оптимальные» затраты Современная теория управления качеством рассматривает повышение качества и снижение затрат как одновременные процессы, которые необходимы для выживания предприятия [4,13,23,33]. Основными предпосылками для совместной реализации этих процессов являются: 1. Принцип бездефектного производства, обеспечение качества непосредственно в технологическом процессе, предупреждение дефектов [70]. 2. Экономное (бережливое) производство, т.е. использование возможностей оптимизации деятельности (производственной, административной и др.) предприятия, не связанной напрямую с качеством продукции [13,33]. По мере совершенствования СМК изменяется структура затрат: затраты на несоответствие и основные издержки производства постепенно снижаются, а основную долю затрат составляют затраты на соответствие [23,80].
Таким образом, причина противоречия между традиционной моделью оптимального качества и современной моделью непрерывного совершенствования состоит в том, что традиционная модель описывает соотношение в статике, т.е. при текущем уровне развития СМК. По мере развития СМК характер зависимостей меняется (на рис. 6 - штриховые линии), и точка оптимального качества Q смещается, т.е. появляется возможность повышения качества при снижении затрат. По мере развития СМК скорость снижения затрат падает [96].
Выводы о возможности снижения себестоимости при повышении качества получены для машиностроительного производства, где основная причина несоответствий качества состоит в недостатках механической обработки, причем стоимость этой обработки зачастую не святна с вероятностью возникновения несоответствий. На непрерывных производствах механизм формирования качества принципиально другой, а вероятность возникновения брака напрямую связана с затратами на осуществление технологии, в частности с выбором и соотношением сырья и материалов, цена которых составляет значительную часть себестоимости изделия. Таким образом, появляются дополнительные возможности управления затратами на технологию, но повышение качества может потребовать повышения затрат, что показано на примере в главе 5.
Постановка задач операіивного управления качеством для отдельною технологического этапа
Рассмотрим некоторые наиболее общие варианты математической постановки задачи оперативного управления технологией производства, обеспечивающие повышение качества продукции и/или снижение затрат ресурсов. 1. Управление по критерию минимизации функции потерь (Тагути) При выборе технологии с учетом свойств всех продуктов, являющихся результатом технологического этапа / критерий (2.1а) имеет вид: Отличием рассмотренной постановки задачи от представленных в литературе состоит в использовании моделей затрат ресурсов в финансовом выражении, основанных на актуальных бухгалтерских данных об их стоимости и фактическом наличии. Если модели характеристик качества продукции /{.Р() являются линейны ми по переменным «J/1, то задача (2.1) сводится к задаче квадратичного программирования, которая может быть решена симплекс-методом [15,16], Раскрывая (2.1а), имеем: Постановка задачи (2.8) может быть обобщена на случай выбора оптимальной технологии с учетом свойств нескольких видов производимой продукции по аналогии с (2.2). Основной недостаток постановки (2.1) состоит в невозможности учета себестоимости продукции при расчете оптимального управления, что приводит к неопределенности (выбору произвольного решения) при наличии альтернативных решений, обеспечивающих оптимальное значение функции потерь. 2. Управление по критерию минимизации себестоимости Если себестоимость продукции поставлена в зависимость от технологического режима (возможность автоматизированного построения таких моделей будет рассмотрена далее, в 3.1), то оптимальное управление может быть рассчитано исходя из критерия: V2=zU) = p(CM,Ul \W[,)) mm, (2.9) при системе ограничений (2.16). Понятно, что если модели характеристик качества /() и модель себестоимости р{) линейны по управляющим воздействиям, то задача (2.9) решается симплекс-методом [15]. Учитывая аддитивный характер себестоимости, целесообразно подразделить общие затраты в соответствии с классификацией управляющих воздействий (см. 1.4.2) на стоимость сырья и материалов и затраты на функционирование технологического агрегата, узла и т.п. Следует отметить, что такая классификация может быть согласована с бухгалтерским учетом предприятия. 4\ zX{,) + z4,) = pxu\CU)\UU)) + pll,\C,u\Uu\W{,)) m\n. (2.10) Относительно функции (pX(i) предположение о линейном характере зависимости по переменным и параметрам может быть принято, причем параметрами является стоимость соответствующих ресурсов с/ (см. 3.1 ниже), т.е.: P lVV - (2-М) Затраты на функционирование технологического агрегата, относимые на себестоимость единицы продукции (энергоносители, заработная плата и т.п.), в общем случае могут не находиться в линейной зависимости от управляемых и контролируемых параметров. Однако для некоторых видов технологических процессов показано, что эти затраты могут быть описаны сепарабельными функциями [63], поэтому: ? " = Y. A "Vi 4 )+ Irf "( 4"). (2.12) A=l k=\ Далее без потери общности может быть рассмотрена только первая часть суммы в правой части (2.12), учитывая, что только переменные ик являются управляемыми. Таким образом, для некоторых видов технологических процессов при условии использования линейных моделей характеристик качества задача управления по критерию минимизации себестоимости сводится к задаче сепарабель-ного программирования, решаемой симплекс-методом [16]. Задача формулируется в виде: Ч» » = / " + "" = X W V" + YV%i".«i")- min, (2.13) 4=1 A=I при системе ограничений (2.86). Использование минимизации себестоимости в качестве единственного критерия оптимального управления представляется нецелесообразным, т.к. не согласуется с современным направлением в управлении качеством на снижение изменчивости качества продукции. Критерии же (2.9), (2.13) не обеспечивают снижение изменчивости.
Настройка и адаптация модели по бухгалтерским данным
Эффективность использования представленной модели формирования себестоимости продукции в автоматизированной системе управления качеством определяется возможностью постоянной актуализации значений параметров, используемых в модели. Для решения этой задачи могут быть использованы бухгалтерские данные, которые содержат всю необходимую информацию о затратах, составляющих себестоимость продукции. Стоимость единицы сырья в (3.5) может быть определена из бухгалтерских данных: сря,=Х?гРЙГ Х?гРЯ (3-8) где / є {10,21} - один из счетов, аккумулирующий сырье, материалы или полуфабрикаты. Прочие прямые затраты в расчете на единицу продукции z j определяются в виде константы по актуальным бухгалтерским данным за заданный интервал времени. При определении «по среднему» за последний период: -" _ у-"/""- fyJР сх а\ где I - один из счетов, аккумулирующих прямые затраты на производство, У = {21;40} - один из счетов, аккумулирующих полуфабрикаты или готовую продукцию. Для идентификации косвенных затрат на единицу продукции z может быть использована модель, отражающая зависимость этих затрат от управляемого технологического режима и его контролируемых характеристик (обозначения соответствуют рис. 7): zkP»r=Av„,wa)- (3-ю) В частном случае модели (3.10) могут быть сепарабельными: г= + Лг,.К.)+...+ ,(Лл.Кі)+»- С3-11) где ип1 - і-ая компонента вектора Vn; bnrt,fnri - параметр и функция, показывающие величину косвенных затрат вида г на единицу управляющего воздействия или измеряемого показателя вида / на технологическом этапе n. Отсутствие индекса р в bnri,fnri показывает, что эти параметры и функции не зависят от вида производимой продукции.
В наиболее простом случае модели (ЗЛО) могут быть линейными по параметрам и факторам; Модели (3.10)-(3.12) являются альтернативой (3,6) и предоставляют возможность определять косвенные затраты на производство отдельной единицы продукции по конкретной технологии, реализованной на производстве. Недостатком моделей (3.10)-(3.12) является отсутствие возможности варьировать учетную политику предприятия за счет гибкого перераспределения косвенных расходов между видами продукции. Идентификация моделей (3.10) может быть проведена по данным бухгалтерского учета за заданные интервалы времени через фактические суммы косвенных затрат (3.7). Рассмотрим затраты на интервале времени t. Сумма косвенных затрат вида г на технологическом эгапе п (соответствующем агрегате) определяется как: ,2()нл С(» = л (О- (3.13) За этот же интервал времени / на агрегате было произведено известное количество единиц продукции различных видов, т.е. 2Я\(0 = 5 ,( ), (3-14) р где суммирование ведется по всем единицам продукции различных видов, произведенных в интервале времени /. Если известны технологические режимы производства продукции в интервале времени /, фактические затраты (3.13), (3.14) могут быть сопоставлены с технологическими факторами: \(0 = 1ЖЛ0А( )). (3.15) В частности, если использовать линейную по параметрам и факторам модель (3.12), то (3.15) примет вид: Zir(t) = S(t) brlr,Q+bnr,\U "0) + - + bnrjW\n(t) + . (3.16) где S(t) - объем производства продукции по всем видам, u{t),w{t) - средневзвешенные значения технологических факторов на интервале времени /, рассчитанные с учетом объема продукции (в штуках, тоннах и т.п.), произведенной при данном технологическом режиме. При известных фактических затратах за несколько интервалов времени /,,...,/; значимые факторы и оценки значений параметров в модели (3.16) могут быть определены методом наименьших квадратов. При использовании более сложных моделей оценки косвенных затрат, например (3.11), процедура идентификации потребует определения также функций влияния отдельных технологических факторов на затраты. Необходимо отметить, что в тех случаях, когда невозможно построить адекватную модель оценки отдельных видов косвенных затрат от технологии, можно использовать и традиционную нормативную модель отнесения затрат на себестоимость в зависимости от вида продукции (3.6). Традиционные модели могут быть использованы и для отражения в модели формирования себестоимости принятой на предприятии политики ценообразования. Сумма косвенных затрат на единицу продукции может быть определена аналогично (3.9) по последнему периоду, если их сумма существенно не изменяется. Ценность предлагаемого подхода в этом случае состоит в возможности интефации модуля оценки себестоимости автоматизированной системы управления качеством продукции с автоматизированной системой бухгалтерского учета предприятия. Необходимо отменить, что модели (3.6) и (3.15) могут применяться одновременно для различных видов затрат. Таким образом, общую модель оценки себестоимости единицы продукции можно записать в виде: 11 Г п г где суммирование ведется по всем этапам производства продукции и по всем статьям затрат на каждом из этапов, а отдельные компоненты затрат вычисляются по подходящим частным моделям из представленных выше. При этом в зависимости от вида затрат (прямые затраты на сырье и материалы, прямые затраты на афегате, косвенные затраты) в суммировании в (3.17) участвует только одна из величин z/A, z 7 , zK, а две другие полагаются равными 0. Модель формирования себестоимости (3.17) должна быть введена в качестве дополнительной переменной в задачу определения оптимального управления (см. 2.2). В частном случае себестоимость продукции (3.17) является критерием оптимальности при определении управления. При этом наряду с общей суммой может быть использована детализация но виду затрат, т.е.: V=2X- = 1( ,+ + )- (3.18) п II Как будет показано ниже, {3.17) и {3.18) могут быть использованы для введения дополнительных ограничений по выделенным на производство средствам.
Шлюз доступа к данным контроля качества
Методология автоматизированного управления качеством продукции основывается на представлении данных контроля производственного процесса в виде таблицы, в которой по столбцам расположены характеристики, а по строкам - единицы продукции (см. таблицу 1, стр. 32). Модель данных, используемая для хранения этой информации на предприятии, может существенно отличаться от требуемого формата. Более того, данные, относящиеся к отдельным агрегатам, могут храниться в различных базах данных, в том числе обслуживаемых различными СУБД. Некоторые технологические процессы могу г быть слабо автоматизированными, а данные их контроля - фиксироваться и храниться только на бумажных носителях. Для решения проблемы импорта данных контроля качества в АСУКП разработан оригинальный механизм, который может быть назван «шлюзом доступа к данным контроля качества». Задача шлюза - обеспечение независимости АСУКП от формата представления данных в системах предприятия, т.е. реализация интерфейса для доступа к этим данным, обеспечивающего независимость системы от способа их получения. Конкретный способ доступа может выбираться из стандартных методов (см. ниже, таблица 6) или реализовываться специализированным внешним компонентом, подключаемым к системе.
Принцип работы шлюза соответствует концепции хранилищ данных, по которой БД для оперативной обработки и БД для анализа разделены, а согласование данных осуществляется периодически (см. 1.5.2, [8]). Учитывая, что для анализа используются данные, организованные в формате таблицы (см. таблицу 1, стр. 32), АСУКП не требуется механизм многомерных кубов данных, применяемый в OLAP и Data Mining. Таким образом, шлюз обеспечивает импорт данных из БД предприятия произвольного формата в таблицу, формат которой определяется описанием производственного процесса (множеством измеряемых характеристик сырья, процесса и продукции) (рис. 24).
В соответствии с методологией самообучающейся системы управления качеством (см. 2.1.2) в АСУКП должны быть реализованы шлюзы двух типов: «статический» и «динамический» для поддержки соответствующих классов инструментов управления качеством. Статический шлюз по назначению соответствует концепции хранилищ данных и обеспечивает формирование таблицы результатов контроля качества за заданный период времени. Динамический шлюз формирует таблицу аналогичного формата с данными, характеризующими текущее выпускаемое изделие. Таблица, формируемая динамическим шлюзом,заполнена лишь частично - в соответствии с этапом обработки, на котором находится изделие к текущему моменту времени. Производственный процесс БД АСУТП, БД АСУП Системы предприятия АСУКП Компонент сбора данных контроля качества Шлюз доступа к данным контроля качества Таблица данных контроля качества Среда ручного ввода данных Д Компоненты анализа и управления качеством Передача данных Вызов внешних модулей Рис. 24. Использование шлюза для доступа к данным контроля качества Возможность использования информационных систем предприятия зависит от технической оснащенности производства средствами вычислительной техники, наличия локальной вычислительной сети и т.д. По уровню оснащенности с позиций использования данных контроля качества в АСУКП может быть использована следующая классификация: 1. На предприятии существует централизованная (или связанная распределенная) база данных, в которую заносятся данные контроля качества. АСУКП связана с этой БД локальной сетью, возможен непосредственный доступ шлюза АСУКП к данным в БД. 2. На предприятии хранятся данные контроля качества в локальных информационно-управляющих системах, их базах данных и т.п. АСУКП не имеет 109 непосредственной связи с этими системами, а данные могут быть экспортированы в БД стандартного формата и перенесены на рабочую станцию АСУКП для дальнейшего использования. 3. Данные контроля качества на предприятии не хранятся в автоматизированных информационных системах. Запись и обработка данных ведется только на бумажных носителях. Таблица 6 содержит механизмы импорта данных контроля качества, которые разработаны для каждой из перечисленных ситуаций. Понятно, что эффективная работа динамического шлюза может быть обеспечена только при наличии централизованной БД.
