Управление качеством технологических процессов

1.Введение                                                                    

В условиях всё более изменчивого глобального окружения все компании стремятся к получению конкурентных преимуществ. В 1970 -1980-х гг. экономические преимущества, полученные японскими компаниями благодаря  их стратегическому и инновационному подходу  к качеству, заставили, практически все, западные фирмы осознать огромные конкурентные преимущества, которые он предоставлял. Это послужило толчком к резкому развитию системы управлению качеством.

Системы управления качеством - это управленческая практика и философия, появившаяся в середине 1980-х гг. и представляющая собой новый способ мышления,  направленный на достижение конкурентных  преимуществ на рынках с помощью повышения качества. Качество, при этом,  становится  объектом  управления, а цель этого управления - создание продукции такого уровня, который удовлетворяет определенным установленным требованиям, потребностям и запросам потребителя, при минимальных затратах. Управление качеством должно осуществляться на всех стадиях жизненного цикла продукции и на всех иерархических уровнях управления, то есть это органическая составляющая часть общей системы управления предприятием,   четкое взаимодействие всех подразделений, всех участников производственного процесса, имеющих четко сформулированную цель - обеспечение или улучшение качества.

 

2.Пирамиды автоматизации производственных процессов.

Развитие управление качеством неразрывно связано с развитием информационных технологий. Генерация и передача новых знаний является ключевыми факторами  успеха в управлении качеством. Стремительное развитие информационных технологий дало принципиально новые инструменты для управления качеством  и привело к кардинальному изменению идеологии построения информационно-управляющих (ИУС) и информационно-аналитических систем (ИАС) для производственных процессов. Эти  системы, интегрированные в единое целое, можно представить  как пирамидальную  структуру: данные - информация -  знания-решения (управляющие воздействия).

 

  Рисунок 1. Пирамида:  данные - информация -  знания-решения

  Основой пирамиды является ИУС, в которой осуществляется непосредственное управление технологическими процессами и формируются  исходные данные (значения параметров контроля и управления), полученные в процессе измерения, определяющих  характеристики производственных процессов. Следующий уровень ИУС -  информационный, обеспечивает предварительную обработку результатов измерений - систематизацию, получение обобщённых показателей, характеризующих свойства и структуру производственных процессов.  На  аналитическом уровне ИАС, совокупность систематизированных данных и обобщённых показателей (среднее арифметическое значение, среднее квадратичное отклонение размах, и т.д.) сравниваются  их с  установленными регламентными  значениями, зафиксированными в используемых стандартах, нормативах и технических условиях. Информация о несоответствии уровня качества заданным стандартам, регламентам поступает к ведущим специалистам, где проводится анализ и вырабатываются  управляющие решения по устранению или предупреждению отклонений. Таким образом, создаётся постоянно расширяющаяся, за счёт результатов анализа, база знаний и формируется цикл управляющих воздействий. Представленная   на рисунке 1 структура цикла управляющих воздействий отражает один из базовых принципов стандартов ISO по коррекции параметров процессов для соответствия их технологическим регламентам, который должен быть реализован в информационно-управляющей и информационно-аналитической системе.

 

Рис.2   Цикл управляющих воздействий.

  В представленном цикле управляющих воздействий, знания служат основой  для целенаправленного  координированного  действия (решения). Качество знания о производственных процессах оценивается по степени достижения ими заданного качества. Информационно-управляющая  и информационно-аналитическая  системы, выстроенные  подобным образом, позволяет структурировать данные, создать информационно-аналитическую  модель производственного процесса, обеспечить статистическое управление его качеством и создать, постоянно расширяемую базу знания для выработки эффективных управляющих воздействий.

К сожалению, в большинстве информационно-управляющих или информационно-аналитических системах, используемых на предприятиях, цикл управляющих воздействий не реализован, системы предоставляют своим пользователям  большие объёмы «сырых», необработанных данных, отсутствуют встроенные инструменты анализа ( для подобных случаев сформулирован, даже закон, аналогичный закону  Грэшема: "Плохие данные вытесняют качественное знание").                                                                                                                                                      

Для построения современных информационно-управляющих и информационно-аналитических систем, интегрированных в единое целое, используются системные приложения: SCADA, MES и ERP.  Иерархию взаимодействия этих системных приложений можно также представить пирамидой, отражающей  движение информационных потоков: снизу вверх.

 В структуре пирамиды комплексной автоматизации промышленного предприятия различают 5 уровней, связанных между собой как по горизонтали, так и по вертикали информационными каналами.

 

  Рис. 3 Пирамида информационной структуры управления предприятием.

 

Первый, нижний, уровень  - уровень оборудования (I/O), включающие датчики, исполнительные механизмы, регулирующие органы, относящиеся к управляемым объектам.

Второй уровень - уровень управления (CONTROL), состоит из программируемых контроллеров, регуляторов, промышленных управляющих компьютеров, осуществляющих автоматическое управление объектом, технологическим процессом, по информации получаемой от датчиков.

Третий уровень - уровень диспетчерского (операторского) управления (SCADA- Supervisory Control and Data Acquisition), включающие, управляющие компьютеры с  человеко-машинным интерфейсом, позволяющие следить за ходом управляемого процесса, получать и накапливать необходимую информацию о нем и при необходимости корректировать его диспетчером-оператором.

Четвёртый уровень- уровень управления производственными процессами, дифференцированными по технологическим переделам (MES- Manufacturing Execution System), состоит из программно-объединённых компьютеров, позволяющих управлять качеством производственных (технологических) процессов,  техобслуживанием оборудования, производственными рисками  и анализировать структуру производственных затрат и технико-экономических показателей производственных (технологических) процессов.

Пятый уровень - уровень управления предприятием (ERP,MRP), включает программно-объединённые компьютеры, позволяющим осуществлять планирование всех видов ресурсов предприятия - ERP (Enterprise Resource Planning) или планирование ресурсов производства MRP (Manufacturing Resource Planning)

Первые три уровня образуют: АСУ ТП - автоматизированная система управления технологическими  процессом, четвертый уровень: АСУПр - автоматизированная система управления производством,   а пятый: АСУП - автоматизированная система управления предприятием.

 

3.Процессный подход.

Под производственным процессом понимается упорядоченная, регулярная последовательность взаимосвязанных технологических процедур (процессов), которая превращает исходные ресурсы в конечные продукты. Технологические процессы, в свою очередь,  состоят из однотипных процедур с одними и теми же средствами технологического оснащения (оборудования).                   

До середины 80-х годов ХХ века, процесс производства рассматривался вторичным по отношению к конечному  продукту. В рамках этой концепции, что производили компании имело большее значение,  чем, как это производилось. Конечный продукт рассматривался менеджерами, как основное средство получения прибыли и повышения конкурентоспособности (продуктовый подход), а не производственный процесс. Глобализация, открытость рынков и всеобщая конкуренция внесла свои коррективы и в настоящее время производственный процесс рассматривается, как основное средство получения прибыли и повышения конкурентоспособности, считается что, характеристики процесса определяют свойства и качество конечного продукта.

Новая концепция - процессный подход, представляет производство конечного продукта, как сеть связанных между собой технологических процессов, в ходе которых осуществляется преобразование входных ресурсов в выходную продукцию, при этом   стабильный, точно исполняемый, высококачественный технологический процесс  наиболее эффективно (с минимальными затратами) обеспечивает получение продукции запланированного качества.  Следовательно, процесс создания продукта  и есть процесс подлежащий управлению, для обеспечения требуемых качественных показателей конечного изделия. Вместе с тем, управление качеством   должно быть неотделимо встроено в производственные (технологические) процессы и направлено на управление конкретными производственными процессами, в соответствии со стандартами, нормативам, и чёткими технологическими регламентами, выполнение которых  прямо или косвенно влияет на уровень качества выпускаемой продукции. То есть, обеспечивая качественный производственный процесс, в точном соответствии с технологическим регламентом, обеспечивается качественный конечный продукт,  при этом осуществляется переход от контроля качества к управлению качеством.  Акцент, с контроля качества конечных продуктов переносится  на управление качеством (соответствие технологическим регламентам) производственных, технологических процессов. Производственный процесс  рассматривается, как основной бизнес - процесс, создающий добавленную стоимость продукта. В автоматизированном процессно-ориентированном производстве, ключевой задачей становится не управление людьми, подразделениями и их функциями, а производственными процессами. 

Процессный подход к управлению качеством производственных  процессов предполагает выбор (определение)  параметров контроля и  управления, которые характеризуют и определяют ход процесса.  Воздействие на эти параметры, при их отклонений от заданных, изменяет  процесс, приводя его в соответствие  с  технологическим регламентом.  Определение  параметров контроля  и  управления производственных процессов достигается в результате    декомпозиции процессов, в виде  горизонтальных структур, на  отдельные взаимосвязанные  подпроцессы, каждый из которых является определенным технологическим переделом (процессом).  Для оценки их соответствия технологическому регламенту, для каждого технологического процесса определяется, необходимый и достаточный, список контрольных параметров, совокупность которых определяют и характеризуют производственный процесс, в целом, и  служат основой для создания системы управления качеством процессов. 

Резюмируя вышеизложенное, можно утверждать, что процессный подход базируется на следующих основных принципах:

  • Производственный процесс рассматривается как система. Будучи в устойчивом состоянии, никакая система не может эволюционировать (изменяться), поэтому необходимо добиваться устойчивости производственных процессов.
  • Производственный процесс, представляет собой совокупность связанных между собой технологических процессов(переделов), то есть любой производственный процесс , как система, может быть декомпозирована(расчленёна), как по времени, так по материальным ресурсам на отдельные взаимосвязанные подсистемы, которые, в свою очередь, также могут быть расчленены на части.
  • Целенаправленная, спланированная и при этом использующая ресурсы деятельность преобразует входные ресурсы в выходную продукцию.
  • Все технологические процессы должны быть по возможности максимально стандартизированными и прозрачными.
  • Следует проводить стандартизацию на основе взаимосвязанных стандартов, которые реализуются в виде нормативной документации и корпоративных стандартов.

Процессный подход обладает   замечательным свойством - высокая эффективность его поэтапного внедрения, поскольку повышение качества одного технологического процесса (передела) будет способствовать улучшению качества другого.

Таким образом, очевидно, что процессный подход является комплексной методологией управления бизнесом и важнейшим признаком степени его совершенства.

Процессный подход  используется  в качестве базового в международных стандартах ИСО серии 9001. Опыт его применения, в ведущих экономических странах мира, позволяет сделать вывод об успешности  процессного подхода при решении следующих ключевых проблем:

  • Снижение уровня издержек и соответственно повышение рентабельности производства;
  • повышение качества конечных продуктов.
  • Повышение управляемости производственных процессов - создание прозрачной системы управления, ускорение процедур принятия управленческих решений, улучшение системы отчетности компании.
  • Снижение влияния человеческого фактора при управлении производственными процессами и предприятием в целом.

Изучение опыта предприятий различных отраслей  промышленности по внедрению стандартов ИСО серии 9001 версии 2001 года показывает, что наиболее сложным с точки зрения практической реализации является применение "процессного подхода", направленного на улучшение результативности системы менеджмента качества. Как правило, на отечественных предприятиях, контроль и управление качеством производственных процессов не встроен в сами процессы, не является обязательным атрибутом систем автоматического управления технологическими процессами.  Существующий уровень систем автоматизации, на многих промышленных предприятиях не соответствует современным требованиям,  для них характерна локальность, отсутствие комплексности, то есть автоматизировано несколь­ких клю­че­вых, локальных технологических про­цес­сов, отсутствует единая стратегия автоматизации производства в целом.  В результате предприятия имеют разрозненные  автоматические системы управления технологическими процессами, при котором современная автоматизация «соседствует» (именно «соседствует», а не взаимодействует)  с ранее установленными системами управления, начиная с времени появления первых доступных микропроцессорных средств автоматизации в начале 90-х гг. прошлого века.

В конечном итоге на предприятии множество реализаций автоматизированных систем от различных производителей и, как следствие, крайне разнородный состав средств автоматизации  (как аппаратных, так и программных),  что, во многих случаях, исключает информационный обмен между ними, передачу информации на верхние уровни управления (системы, зачастую, являются закрытыми)  и как следствие  их интеграцию в единую комплексную автоматизированную систему управления производственными процессами.

Следующим фактором  (по мере возрастания важности), препятствующему эффективному внедрению управлению качеством является высокая степень физического износа оборудования, не позволяющего реализовывать технологические процессы,  по критериям точности и стабильности, в соответствии с технологическими регламентами.                                                               Но ключевым фактором, который препятствует успешному внедрению процессного подхода и стандартов ИСО серии 9001, на многих предприятиях,  является, к большому сожалению, человеческий фактор  -  не знание ведущими специалистами предприятий методологии процессного подхода, основ управления производственными процессами и их качеством. Низкий профессиональный уровень  специалистов не позволяет ни эффективно внедрять автоматизацию технологических процессов, ни «выжать» максимум из имеющегося оборудования.

Хочется коснуться ещё одного аспекта этой проблемы. Многие предприятия считают  ключевым фактором конкурентоспособности на внешних рынках - цену конечного продукта,  забывая о значимости его функциональности и качестве.  Но потребитель всегда обращает внимание на функциональность и качество продукта и, как правило, эти факторы являются основным при выборе между сходными, по назначению, продуктами и однозначно  решающими при выборе продукта из одной (или близкой) ценовой категории.

Но,  несмотря на вышеперечисленные факторы,  современные  экономические условия, жёсткая борьба за рынок сбыта вынуждает (или должны вынуждать) предприятия, адекватно воспринимающие экономическую действительность, максимально эффективно использовать ресурсы производства, постоянно совершенствовать свои технологии, производственные фонды, структуру управления, готовить (обучать) и вести переподготовку кадров.  Современные глобальные критерии оценки их деятельности - только экономические: долгосрочные прибыльность и конкурентоспособность. Обеспечение высоких показателей эффективности может идти совокупно по таким направлениям как: повышения качества (потребительских свойств) продукции и  экономичности производства (снижение удельных энергетических затрат и уровня дефектности конечного продукта), гибкости производства, т.е. быстрого реагирования на потребности рынка. Заданные значения показателей эффективности производства могут быть достигнуты только при наличии квалифицированных специалистов, имеющие знания, умения и навыки в менеджменте качества, постоянного совершенствования  технологических процессов, которое невозможно без их комплексной  автоматизации, со встроенной в них системы управления качеством процессов, на базе передовых аппаратных и программных средств.

 

4.Управленческий учёт в соответствии  с идеологией процессного подхода.

Ключевым фактором рентабельности производственных процессов, при достижении заданного их качества, являются  обеспечение руководства предприятия необходимой информацией  для контроля  и управления структурой и стоимостью затрат. Эти функции выполняет управленческий учет, который не регламентируется законодательно, а определяется, прежде всего, целями предприятия,  в отличие от бухгалтерского учета, который в первую очередь предназначен для предоставления информации для внешних пользователей, что наличие жёстких нормативных требований к ведению бухгалтерского учёта - документирование, стандартные методы и формы отчетности.

На промышленных предприятиях, управленческий учёт  предназначен для решения следующих ключевых задач:

  • Учет всех видов затрат, калькуляция себестоимости, исчисление прибыли.
  • Реализация планово-контрольных функций. Анализ затрат для принятия управленческих решений по их оптимизации - достижение заданного качества конечного продукта при минимальных затратах.

Управленческий учет базируется на следующих принципах: 

  • оперативность (своевременность)  и полнота предоставления информации;
  • конфиденциальность информации (предназначена, прежде всего, для внутреннего использования);
  • интерпретируемость  предоставленной информации - обработанная, структурированная  и наполненная смыслом информация, используемая для анализа текущих процессов, возможности прогнозирования их поведения при различных «если», и последующих управленческих воздействий (в управленческий учет должна входить только та информация и отчетность, которые необходимы для реализации целей управления);
  • гибкость системы учета - приспособленность системы к изменению производственных (технологических) процессов;
  • формирование системы ключевых показателей эффективности производственных процессов, так называемых KPI (Key Performance Indicators) - критериев  достижения предприятием заданного качества производственных процессов и конечных продуктов, при  требуемой  эффективности использования исходных ресурсов (соотношение между плановыми заданными показателями производственных процессов и использования исходных ресурсов);
  • нормирование - расчет оптимальных норм и нормативов, который направлен на обеспечение эффективного использования всех видов исходных ресурсов и изыскание путей наиболее продуктивного превращения их в конечную продукцию.
  • управление отклонениями - предоставление полной и достоверной информации об отклонении текущих ключевых показателей эффективности от плановых, для  устранения причин их возникновения, управления стоимостью конечного продукта и получения максимальной рентабельности;
  • формирование отчётности для руководителей предприятия и технологических служб по контролируемым ключевым показателям эффективности.

Традиционно, на наших предприятиях затраты выявляют и учитывают так называемым котловым методом. В едином бухгалтерском регистре в течение всего отчетного периода учитываются все средства, израсходованные на производство, независимо от места их потребления и их целевой направленности. Расчет себестоимости на основании котлового метода учета затрат является самым простым. Надо просто накопленную за период сумму фактических затрат поделить на количество произведенной за этот же период продукции. Очевидно что, если котловой метод применять к производству разнотипной продукции, то это будет очень опрометчивым решением. Дело в том, что реальные стоимости изделий разных типов могут существенно различаться. А котловой способ их просто усреднит: дешевые изделия станут дороже, а дорогие дешевле. Котловой метод не выявляет возможностей снижения затрат, его основным недостатком является «обезличенность» информации. В итоге  подобный  управленческий учёт  приводит к искажению информации, необходимой для принятия управленческих решений. Такой учет не позволяет руководству предприятия получать необходимые данные для контроля  издержек производства по направлениям затрат, местам их возникновения, видам выпускаемой продукции.

Недостатки существующих систем учета затрат обусловили поиски ведущих фирм на Западе новых вариантов  управленческого учёта. Идеология процессного подхода  и стремление к организации эффективного управления затратами в целях их оптимизации, повышения конкурентоспособности продукции и в конечном счете получения прибыли и обеспечения устойчивого финансового состояния привели их к управленческому учёту по ABC (Activity Based Costing) - методу.

Сущность  АВС - метода заключается в том, что производственный процесс рассматривается,  как совокупность взаимосвязанных технологических процессов, а ресурсы, которые определяют затраты предприятия, потребляются не конечными продуктами, а производственными (технологическими) процессами и  затраты дифференцируются  по производственным (технологическим)процессам. То есть производственные процессы потребляют ресурсы, а конечная продукция потребляет производственные процессы, а учёт затрат ведётся по каждому отдельному технологическому процессу (переделу), а конечная стоимость производственных затрат на производство продукта определяется, как сумма производственных затрат по каждому технологическому процессу.

Основные достоинства управленческого учёта по АВС - методу:

  • Точное определение производственных затрат, дифференцированных по технологическим переделам, возможность устранить непроизводительные расходы.
  • On-line мониторинг экономической эффективности технологических процессов, их постоянное совершенствование и оптимизация для достижения целевых значений ключевых показателей эффективности( KPI );
  • Принятие управленческих решений по оптимизации номенклатуры выпускаемой продукции.

Внедрение управленческого учёта по АВС - методу необходимо начинать с его проектирования. На стадии проектирования необходимо  формализовать  учётные  процедуры, структурировать  и типизировать технологические процессы.  Проектирование управленческого учёта включает разработку системы ключевых показателей эффективности производственных процессов. Ключевые показатели должны быть предельно формализованы и измеряемы. Далее создаётся информационно-аналитическая модель управленческого учёта. Информационно-аналитическая модель, позволяет дифференцировать все ресурсные затраты по видам и местам их возникновения (по технологическим переделам) и соотносить их с показателями качества технологических процессов и конечных продуктов. В свою очередь, дифференциация ресурсных затраты по видам и местам их возникновения служит основой для создания рациональной схемы их технического учёта, позволит обеспечить управленческий учёт объективными входными  данными - измеренными значениями потребления ресурсов, количественно (суммарно) и в динамике (изменение потребления  во времени).

Структурирование, расчёт текущих ключевых показателей эффективности и их  анализ позволяет перейти к их нормированию и к типизации  производственных (технологических) процессов.  А нормирование  и типизация  производственных (технологических) процессов, обеспечивает переход   к  управлению  по их отклонениям от заданных показателей эффективности  - регистрация отклонений, их анализ и выработка управляющих воздействий по устранению отклонений.

 

5.Проектирование информационно-аналитической модели производственных процессов для внедрения статистического управления ими.

Поскольку чрезвычайно важным элементом в управлении качеством производственных (и составляющих их технологических) процессов является их формализация (стандартизация), главной задачей становится создание системы нормативных технико - экономических показателей процесса, определяющих его требуемое  качество, при постоянном контроле и управлении структуры и стоимости затрат (их управлении). Для решения этой задачи необходимо процессы спроектировать, то есть построить их информационно-аналитическую модель, отражающую порядок функционирования процессов, как при номинальных, так и при ненормальных или аварийных режимах, информационные потоки, характеризующие производственные процесс. Информационно-аналитическую модель обязательно должна включать в себя и средства (шаблоны) статистического  анализа процессов.  Проектирование нацелено, прежде всего, на создание эффективного  производственного (технологического) процесса, выполнение процессом требуемых функций и показателей.  Во внимание принимаются, главным образом, функциональные показатели качества(точность поддержания технологических параметров  и стабильность технологических процессов),  показатели надёжности и безопасности.

Постоянное усложнение производственных (технологических процессов) и необходимость их анализа с целью совершенствования функционирования и повышения эффективности, обусловливают необходимость применения специальных средств описания и анализа таких процессов. Эта проблема приобретает особую актуальность при внедрении систем управления качеством производственных (технологических)  процессов  в связи с необходимостью их формализации (стандартизации). 

В США в конце 70-х годов была предложена и реализована Программа интегрированной компьютеризации производства ICAM (Integrated Computer Aided Manufacturing), направленная на увеличение эффективности промышленных предприятий посредством широкого внедрения компьютерных (информационных) технологий. Реализация программы ICAM потребовала создания адекватных методов анализа и проектирования производственных процессов, способов обмена информацией между специалистами, занимающимися такими проблемами. Для удовлетворения этой потребности в рамках программы ICAM была разработана методология моделирования IDEF, (позволяющая исследовать структуру, параметры и характеристики производственных (технологических) процессов. Общая методология IDEF состоит из  методологий моделирования, основанных на графическом представлении процессов:

  • IDEF0- методология функционального моделирования и графическая нотация, используемая для формализации и описания производственных процессов в номинальном (нормальном) режиме. Отличительной особенностью IDEF0 является её акцент на соподчинённость (иерархичность) процессов. В IDEF0 рассматриваются логические отношения между процессами в номинальном режиме, а не их временная последовательность. IDEF0 - модель процесса по принципу "Как должно быть".
  • IDEF3 - методология имитационного моделирования и графическая нотация, используемая для формализации и описания производственных процессов при ненормальных и аварийных режимах. IDEF3 содержит всё необходимое для построения имитационных моделей (имитационного анализа), показывает причинно-следственные связи между ситуациями и событиями. Имитационные модели производственных (технологических) процессов строятся по принципу «что надо делать, если...»(например: параметры технологического процесса вышли за допустимые границы или применяемое оборудование находится в аварийном режиме). Результатом подобного имитационного моделирования является построение системы, позволяющей снизить/устранить риски аварийных и ненормальных режимов за счёт, разработанными в IDEF3, алгоритмов противоаварийной автоматики, действий обслуживающего персонала в аварийных и ненормальных ситуациях.
  • DFD-диаграммы потоков данных. Так называется методология графического структурного анализа и проектирования информационных систем, отражающая способ представления, процессов передачи и обработки информации Диаграммы DFD обеспечивают удобный способ описания передаваемой информации, как между автоматизированными рабочим местами проектируемой информационной системы, так и между этой системой и внешними, по отношению к ней, системами.

 

 Рисунок 4.  Обобщённая модель процесса в IDEF0.

Технологический процесс может быть представлен как «чёрный ящик», который, обобщённо характеризуется   информационной моделью, имеющей некие «входы» процессов и «выход» для отображения результатов работ, при этом происходящие в ходе работы системы процессы наблюдателю неизвестны включающей входные,  влияющие и выходные параметры.

Ключевым понятием IDEF0  является понятие функционального блока.  Функциональный блок графически изображается в виде прямоугольника и представляет собой некоторую конкретную функцию в рамках рассматриваемого процесса.

Каждая из четырех сторон функционального блока имеет своё определенное значение (роль), при этом:

  • Верхняя сторона имеет значение «Управление» (алгоритм процесса). Стрелка сверху содержит наименование алгоритма управляющего воздействия. В нотации IDEF0 каждая процедура должна обязательно иметь не менее одной стрелки сверху.
  • Левая сторона имеет значение «Вход» Входные стрелки слева описывают входящие материальные ресурсы.
  • Правая сторона имеет значение "Выход"; Выходная стрелка справа описывает результат технологического передела.
  • Нижняя сторона имеет значение "Механизм". Стрелки снизу описывают механизмы, оборудование, необходимые для выполнения технологического процесса (передела), но не изменяющие в процессе его выполнения свое состояние (хотя механизмы и оборудование изнашиваются в процессе эксплуатации, то есть меняют своё состояние. Но в рамках IDEF0 это изменение не учитывается).

 

Каждый функциональный блок в рамках единой рассматриваемой системы имеет свой уникальный идентификационный номер.

Одним из ключевых понятий методологии IDEF является декомпозиция. Принцип декомпозиции заключается в том, что сложный процесс разбивается на его составляющие, с описанием их функций. Декомпозиция позволяет постепенно и структурировано представлять модель производственного процесса в виде иерархической структуры технологических процессов(переделов), в него входящих. Ведение разработки последовательно, от общих черт к детальным, называется нисходящим проектированием.

 

 Рисунок 5. Декомпозированная модель процесса в IDEF0.

Необходимым дополнением к методологии IDEF0 является глоссарий. Глоссарий  представляет собой список определений для ключевых слов, фраз и аббревиатур, связанных с блоками, стрелками или с моделью в целом. Каждому из функциональных модулей соответствует набор параметров  (входных, выходных параметров и параметров управления), характеризующих этот функциональный модуль. Каждому параметру соответствует поле допуска,  его нормальное значение  и точка (датчик) измерения в технологической схеме процесса. Подобное структурирование параметров технологического процесса позволяет  формализовать его анализ. 

Глоссарий служит  основой для конфигурирования программного  обеспечения  и создания шаблонов  анализа  -  построения контрольных карт, так как в глоссарии указаны контролируемые параметры и их нормативные значения.  А для корреляционно-регрессионного   анализа  можно, например, определить   пары взаимовлияющих  параметров (парная регрессия) - параметров входов на  параметры выходов и управления или параметров управления на параметры выхода.

Глоссарий IDEF-0

Наименование технологии

Индификатор Модуля (по IDEF)

Наименование фактора производства

Характеристики фактора производства: переменные.

Тип переменной (вх/вых/упр)

Ед. Измерения переменных.

Диапазон измерения

Допуск

Точки измерения

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Первый подъем

А0.1

Электроэнергия на подачу воды

мощность

входная

кВт

0-100

20 +/-4

Реле защиты электродвигателя типа РЗ-03

Первый подъем

А0.1

Электроэнергия на обогрев

мощность

входная

кВт

0-5

1+/- 0,1

Счетчик электроэнергии типа СС-301

Первый подъем

А0.1

Давление скважины

давление воды

Выходная

МПа

0,00 - 1,00

 +/- 0,01 МПа

Преобразователь давления типа ИД-И-1,0

Первый подъем

А0.1

Расход воды сырой,

производительность

Выходная

м3/ч

0-120

60+/-5

расходомер РСМ-03-05

Первый подъем

 

Температура в павильоне

температура

Выходная

°С

-20 - +30

6 °С±2 °С

преобразователь температуры типа ТСБУ-50/+50

Первый подъем

А0.1

Расход воды на промывку,

производительность

Выходная

м3/ч

0-120

60+/-5

расходомер типа РСМ-03-05

Первый подъем

А0.1

Управление

производительностью

Скважина №1

производительность

Управление

м3/ч

0-120

60+/-5

расходомер РСМ-03-05

 

 

  Рисунок 6.  Имитационная модель в IDEF3.

 Глоссарий IDEF-3 

Наименование технологии

Индификатор Модуля (по IDEF3)

Наименование события

Тип события (авар/не норм. /предупр.

Условие события

Точки формирования события

 

 

 

 

 

 

Первый подъем

5.1.8

IDEF3_Защита сработала по превышению тока

авария

Ток >  40А

Реле защиты электродвигателя типа РЗ-03

Первый подъем

5.1.12

IIDEF3_Защита сработала по превышению напряжения

авария

Напряжение >  240В

Реле защиты электродвигателя типа РЗ-03

Первый подъем

5.1.13

IDEF3_Защита сработала по снижению мощности

авария

Мощность <7кВт

Реле защиты электродвигателя типа РЗ-03

Первый подъем

5.1.15

IDEF3_Защита сработала по повышению давления

авария

Давление >0,5МПа

Контроллер управления типа КУ-04

Первый подъем

5.1.38

IDEF3_Защита сработала по превышению тока ТЭН

авария

Ток > 10А

Автоматический выключатель

 

 

 

Наименование фактора производства

Характеристики фактора производства

Тип переменной

Ед. измер-я

Диапазон измерения

Допуск

Точки измерения/получения данных

АРМ

журнал

Производительность

объем перекач-й воды насосной станции

Вых.

м3

 

 

 

ГИ,Т,Э

Изм.

Производительность на вых.1

Текущий расход воды,

Вых.

м3/ч

 

 

 

Д

Откл.,Изм.

Производительность на вых.2

Текущий расход воды,

Вых.

м3/ч

 

 

 

Д

Откл. Изм

Электроэнергия

Объем затраченной энергии станции

Вх.

кВт*ч

 

 

 

ГИ,Т,Э

Изм.

Давление на выходе 1 ВНС

давление воды на выходе ВНС (в соотв. с № 1-4 заданной зоны)

Упр.

МПа

0,00 - 1,00

+/-0,01

Преобразователь давления типа --4-20мА

Д, Т

Откл. Изм

Давление на выходе 2 ВНС

давление воды на выходе ВНС

Упр.

МПа

0,00 - 1,00

+/-0,01

Преобразователь давления типа - 4-20мА

Д, Т

Откл. Изм

удельные затраты электроэнергии

Удельные затраты ВНС

 

кВтч/м3

 

 

 

ГИ,Т,Э

Откл. Изм

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Наработка насоса-1

Моточасы 1 Н

 

ч

 

 

 

ГИ,Т,Э

Изм.

 

Моточасы 2 Н

 

ч

 

 

 

ГИ,Т,Э

Изм.

 

Моточасы 3 Н

 

ч

 

 

 

ГИ,Т,Э

Изм.

 

Моточасы 4 Н

 

ч

 

 

 

ГИ,Т,Э

Изм.

 

Моточасы 5 Н

 

ч

 

 

 

ГИ,Т,Э

Изм.

 

Моточасы 6 Н

 

ч

 

 

 

ГИ,Т,Э

Изм.

 

Аварии ПЧ 1

 

 

 

 

 

Д,Т,Э

Авар.Соб

 

Аварии ПЧ 2

 

 

 

 

 

Д,Т,Э

Авар.Соб

 

Аварии 1 УБЗ

 

 

 

 

 

Д,Т,Э

Авар.Соб

 

Аварии 2 УБЗ

 

 

 

 

 

Д,Т,Э

Авар.Соб

 Сокращения для обозначения АРМ: Д=диспетчера, Т=технолога, Э=энергетика, ГИ=главного инженера, Дир.=директора.
Сокращения для обозначения журналов архивных данных: Соб.=событий, Изм.= измерений

 

 1.1. Диктующие точки

Наименование фактора производства

Характеристики фактора производства

Тип переменной

Ед. измер-я

Диапазон измерения

Допуск

Точки измерения/получения данных

АРМ

журнал

Давление

давление воды

Упр.

МПа

0,00 - 1,00

+/-0,01

Преобразователь давления типа --4-20мА

Д,Т

Откл., Изм.

 

 2. Станция обезжелезивания (Фильтры 1-4)

Наименование фактора производства

Характеристики фактора производства

Тип обработки переменной

Ед. измер-я

Диапазон измерения

Допуск

Точки измерения/получения данных

АРМ

журнал

Производительность станции обезж.

объем очищенной воды

Вых.

м3

 

 

КУ-04

ГИ,Т,Э

Изм.

Производительность станции обезж.

Текущий расход чистой воды,

Вых.

м3/ч

 

 

КУ-04

Д

Изм.

Объем воды на промывку фильтров

объем промывной воды

Вых.

м3

 

 

КУ-04

ГИ,Т,Э

Изм.

Длит. работы фильтра 1-4

Наработка

 

час

 

 

КУ-04

ГИ,Т

Изм.

Время фильтрации фильтра 1-4

Длит-ть последнего интервала фильтрации

Упр.

час

 

 

КУ-04

Д, Т

Соб. Изм. Откл

Время промывки фильтра 1-4

Длит-ть последнего интервала промывки

Упр.

сек

 

 

КУ-04

Д, Т

Соб. Изм. Откл

Число промывок в месяц

Частота промывок

 

 

 

 

КУ-04

ГИ,Т

Изм.

Авария насоса-1

 

 

 

 

 

КУ-04

Д,Э

Авар.Соб.

Авария насоса-2

 

 

 

 

 

КУ-04

Д,Э

Авар.Соб.

Запрет промывки фильтров

Запрет промывки по уровням РЧВ

 

 

 

 

КУ-04

Д, Т

Соб.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 3. Станция оборотного водоснабжения (Отстойник 1-2)

Наименование фактора производства

Характеристики фактора производства

Тип обработки переменной

Ед. измер-я

Диапазон измерения

Допуск

Точки измерения/получения данных

АРМ

журнал

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Длит. осветления

Время осветления

Упр.

 

час

 

КУ-04

Д, Т

Соб. Изм. Откл

Авария датчиков уровня

 

 

 

 

 

КУ-04

Д

Авар.Соб.

Авария насоса осветленной воды

 

 

 

 

 

РЗ-03

Д

Авар.Соб.

Авария насоса шлама

 

 

 

 

 

РЗ-03

Д

Авар.Соб.

 

4. Первый подъем воды (с 2 РЧВ и 6 скважин)

Наименование фактора производства

Характеристики фактора производства

Тип обработки переменной

Ед. измер-я

Диапазон измерения

Допуск

Точки измерения/получения данных

АРМ

журнал

Уровень воды РЧВ-1

уровень воды

Упр.

м

0,00 - 4,00

 +/- 0,2

Преобразователь уровня типа SG-25,0 4-20мА

Д, Т

Откл. Изм.

Уровень воды РЧВ-2

уровень воды

Упр.

м

0,00 - 4,00

 +/- 0,2

Преобразователь уровня типа SG-25,0 4-20мА

Д, Т

Откл. Изм.

 

4.1. Скважины первого подъема №1-6 (с УПП, без задвижек)

Наименование фактора производства

Характеристики фактора производства

Тип обработки переменной

Ед. измер-я

Диапазон измерения

Допуск

Точки измерения/получения данных

АРМ

журнал

Производительность

объем поднятой воды

Вых.

м3

 

 

 

расходомер РСМ-03-05 с интерфейсом RS485

ГИ,Т,Э

Изм.

Электроэнергия

Объем затраченной энергии

Вх.

кВт*ч

 

 

Реле защиты электродвигателя типа РЗ-03

ГИ,Т,Э

Изм.

Давление в оголовке скважины

давление воды

Вых.

МПа

0,00 - 1,00

 +/- 0,01

Преобразователь давления типа ИД-И-1,0 4-20мА

Д, Т

Изм. Откл.

Производительность

Текущий расход воды,

Вых.

м3/ч

0-120

60+/-5

расходомер РСМ-03-05 с интерфейсом RS485

Д, Т

Изм.Откл.

удельные затраты электроэнергии

Удельные затраты

 

кВтч/м3

 

 

Рассчитываемая переменная в КУ-04

Д, Т, Э

Изм.Откл.

Время простоя

Время простоя

 

час

 

 

Рассчитываемая переменная в КУ-04

Д, Т

Изм Откл

Время работы

Время работы

 

час

 

 

Рассчитываемая переменная в КУ-04

Т

Изм.

Авария -затопление павильона

 

 

 

0/1

 

датчик типа VN-2

Д

Авар.Соб.

Несанкционир-е открытие люка и двери павильона

 

 

 

 

 

два датчика

Д

Авар.Соб.

Предупр-е: неиспр. оборуд-я-Расходомер

 

 

 

0/1

 

Расходомер

Д

Соб.

Предупр-е: неиспр. оборуд-я-Датчик давления в оголовке

 

 

 

0/2

 

Датчик давления

Д

Соб.

Авария оборуд-я-Неисправен насос

 

 

 

0/7

 

РЗ-03

Д

Авар.Соб.

Авария пуска или работы УПП-

 

 

 

0/9, /10, /13, /15

 

КУ-04

Д

Авар.Соб.

Авария датчиков УПП

 

 

 

0/10, /12, /13, /14, /15

 

КУ-04

Д

Авар.Соб.

 

 

  Рисунок 7. Пример DFD-диаграммы.

 

 Глоссарий к DFD.

АРМ оператора/диспетчера, реализующего следующие функции:

  • Отображение на мнемосхемах параметров, характеризующих режим и состояние технологического объекта.
  • Сообщения об отклонениях и аварийных событиях, квитирование их. Появление указанных сообщений сопровождается инструкциями по поддержке принятия решений при аварийных и ненормальных режимах и событиях.
  • Телеуправление технологическими объектами.

 

АРМ главного оператора/диспетчера, реализующего следующие функции:

  • Отображение на интегральных и детализированных мнемосхемах параметров, характеризующих режим и состояние технологического объекта.
  • Сообщения об отклонениях и аварийных событиях.
  • Телеуправление технологическими объектами.
  • Журнал действий операторов/диспетчеров.
  • Краткосрочное прогнозирование изменения выбранного параметра во времени, контроль тренда.

 

 АРМ гл. энергетика реализующего следующие функции:

  • Журнал телеизмерений энергетических параметров.
  • Журнал отклонений энергетических параметров от заданных значений.
  • Журнал действий РЗиА.
  • Комплексный журнал телеизмерений энергетических параметров и всех событий.
  • Комплексный журнал по отклонениям энергетических параметров и аварийным событиям, связанным с энергетическим оборудованием.
  • Балансы по учётным энергетическим параметрам (баланс мощностей и энергии - как проверка на достоверность или несанкционированное потребление).
  • Отчёт по учетным энергетическим параметрам за выбранные промежутки времени.
  • Отчёт по аварийным событиям и действиям РЗиА за выбранные промежутки времени.
  • Отчёт по отклонениям и аварийным событиям и действиям РЗиА за выбранные промежутки времени.
  • Карта использования энергетического оборудования и статистический анализ показателей за выбранные промежутки времени.
  • Статистический анализ энергетических параметров:
  1. Гистограммы событий (отклонения и аварийные события).
  2. Типические графики энергетических параметров.
  • Среднесрочное и долгосрочное прогнозирование изменения во времени энергетических параметров.
  • Мониторинг состояния и управление техническим обслуживанием энергетического оборудования.

 

АРМ главного технолога реализующего следующие функции:

  • Журнал телеизмерений технологических параметров и температуры окружающего воздуха.
  • Журнал отклонений технологических параметров от заданных значений.
  • Комплексный журнал телеизмерений технологических параметров и всех событий.
  • Комплексный журнал по отклонениям и аварийным событиям.
  • Баланс по учётным технологическим параметрам (баланс подъёма и потребления воды - как проверка на достоверность или несанкционированное потребление).
  • Отчёт по учетным технологическим параметрам за выбранные промежутки времени.
  • Отчёт по технологическим отклонениям и аварийным событиям за выбранные промежутки времени.
  • Статистический анализ технологических параметров:
  1. Гистограммы событий (отклонения и аварийные события);
  2. Типические графики энергетических параметров;
  • Среднесрочное и долгосрочное прогнозирование изменения во времени технологических параметров.
  • Мониторинг состояния и управление техническим обслуживанием технологического оборудования.

Таким образом, глоссарий выполняет очень важную функцию, гармонично дополняет наглядный графический язык, снабжает диаграммы IDEF и DFD  необходимой дополнительной информацией и  является основой для построения информационно-аналитической модели процессов,  последующего конфигурирования программного обеспечения. Ключевыми результатами  проектирования являются список технологических параметров (подлежащих анализу), перечень аварийных и ненормальных режимов(управление производственными рисками) технические требования к технологическому оборудованию и технологическим процессам. Обобщая, можно утверждать, что проектирование информационно-аналитической модели производственных процессов,  для внедрения процессного подхода и системы статистического управления  процессами, является необходимым этапом жизненного цикла производственной (технологической) системы. Построение адекватной информационно-аналитической модели является важнейшей задачей при изучении любого производственного процесса, так как получаемые, в рамках модели,  в результате анализа, итоговые решения служат базой для выработки управляющих воздействий - по оптимизации технологических процессов (максимум качества при минимуме затрат).

 

6.Основные положения прикладной статистики.

Статистическое управление производственными (технологическими)процессами представляют собой взаимосвязанный комплекс методов отслеживания качества на основе прикладной статистики:

  • Статистический анализ.
  • Статистическая оценка качества.
  • Статистическое управление.
  • Статистический приемочный контроль.

В прикладной статистике, используемой для управления качеством,  можно выделить два основных направления. Одно из них представляет собой статистическое описание (описательная статистика) производственного процесса на основе только измеренных значений. Другое направление - статистический анализ, включающий обработку измеренных значений с целью проведения анализа и получения статистических выводов относительно производственных процессов. Статистические выводы служат основой управляющих воздействий по их оптимизации.

Статистические методы управления качеством производственных процессов, включают в себя средства прикладной статистики:

  • Гистограммы.
  • Контрольные карты.
  • Корреляционно-регрессионный анализ.
Описательная статистика производственных процессов  построена, только на измеренных данных (как и вся методология статистического управления процессами) и  представляет производственные процессы в виде различных таблиц, графиков и гистограмм, то есть служат своеобразными фотографиями исследуемых процессов. Описательная статистика  систематизирует полученную информацию, позволяет получить обобщенные показатели, характеризующих свойства и структуру производственных процессов.

 

6.1.Ряд распределения. Гистограммы - графическое представление ряда распределения.

Основным способом обобщения,  систематизации и сжатия полученной информации (данных измерений) является группировка данных -  построение ряда распределения. Ряд распределения (вариационный ряд) представляет собой распределение данных измерений на группы (интервалы  измерений) по количественному признаку. Каждой группе (интервалу) соответствует определённая частота, то есть количество измерений попадающих в определённую группу (интервал измерения). Построение ряда распределения является весьма важным этапом в статистическом анализе. Достаточно простая и компактная группировка данных позволяет быстро выявить основные тенденции в структуре частотного распределения и соответственно хода технологического процесса.

 

Ряд распределения.

Номер группы (интервала)

Диапазон

Частота

1

0-20

5

2

20-40

10

3

40-60

15

4

60-80

8

5

80-100

4

 

Вариационный ряд распределения можно представить не только таблицей, но и в виде статистического графика - интервальной гистограммы,  графического представления табличных данных.

Количественные показатели некоторого параметра  представляются  в виде прямоугольников, площади которых пропорциональны частоте их появления. Чаще всего для удобства восприятия ширину прямоугольников, интервал измерения, берут одинаковый, при этом их высота определяет частоту значения параметра.

Таким образом, интервальная гистограмма представляет собой графическое изображение зависимости частоты попадания элементов выборки от соответствующего интервала измерения.

 

 

 Рисунок 8. Гистограмма интервальных измерений.

 

6.2.Расчёт центральной тенденции: среднее арифметическое, математическое ожидание медиана и мода.

В прикладной статистике среднее арифметическое - одна из наиболее распространённых мер центральной тенденции, представляющая собой сумму всех наблюденных значений, деленную на их количество.

 

В прикладной статистике среднее арифметическое - одна из наиболее распространённых мер центральной тенденции, представляющая собой сумму всех наблюденных значений, деленную на их количество.

 

медиана - значение признака, которое делит ранжированную совокупность на две равные части: 50 % «нижних» единиц ряда данных будут иметь значение признака не больше, чем медиана, а «верхние» 50 % - значения признака не меньше, чем медиана.

 Ранжированный ряд - это расположение значений признака в порядке возрастания или убывания.

Мода - значение во множестве наблюдений, которое встречается наиболее часто.

Математическое ожидание - одна из важнейших характеристик распределения вероятностей случайной величины. Для случайной величины X, принимающей последовательность значений Х1, Х2, ..., Хk, ... с вероятностями, равными соответственно p1, p2, ..., pk, ..., математическое  ожидание определяется формулой:

ЕХ=

При равновероятных значениях  математическое ожидание равно среднему арифметическому.

 

6.3.Основные характеристики вариации: размах, среднеквадратичное  отклонение.

Размах- разность между наибольшим и наименьшим значениями результатов наблюдений

Среднеквадратичное отклонение - степень отклонения данных наблюдений или множеств от среднего значения. Небольшое стандартное отклонение указывает на то, что данные группируются вокруг среднего значения, а значительное - что начальные данные располагаются далеко от него. Стандартное отклонение равно квадратному корню величины, называемой дисперсией. Она есть среднее число суммы возведенных в квадрат разностей начальных данных, отклоняющихся от среднего значения.

Среднеквадратическое отклонение:

 

 

 

6.4.Нормальное распределение и его свойства.

Случайной величиной называется величина, которая в результате опыта может принять то или иное значение, неизвестное заранее. Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями.                                                                            Нормальный закон распределения (часто называемый законом Гаусса) играет исключительно важную роль в теории вероятностей и занимает среди других законов распределения особое положение. Это - наиболее часто встречающийся на практике закон распределения. Главная особенность, выделяющая нормальный закон среди других законов, состоит в том, что он является предельным законом, к которому приближаются другие законы распределения при весьма часто встречающихся типичных условиях. Существует бесконечное семейство нормальных распределений, каждое из которых задаётся двумя параметрами: математическим ожиданием  и стандартным отклонением .  Кривая нормального распределения имеет симметричную относительно  колокообразную форму. Значением  определяется положение кривой распределения, а величиной  - форма этой кривой. Чем больше, тем больше кривая распределения смещена  вправо по оси абсцисс (ось Х). С увеличением  кривая распределения кривая растягивается вдоль оси абсцисс, а при уменьшении - сжимается и вытягивается вверх вдоль оси ординат.

 

 Рисунок 9. Кривые нормального распределения.

 

 

 Рисунок 10.  Доли площадей под кривой нормального распределения под участками

 

 

 

Площади под кривой  нормального распределения обладают следующими свойствами:

  • Площадь под кривой нормального распределения на интервале от до (или составляют 68,27% всей площади, ограниченной всей кривой. Это означает, что на этом участке сосредоточено 68,27% всех значений распределения.
  • Площадь под кривой нормального распределения на интервале от до (или составляют 95,45% всей площади, ограниченной всей кривой. Это означает, что на этом участке располагается 95,45% всех значений распределения.
  • Площадь под кривой нормального распределения на интервале от до (или составляют 99,73% всей площади, ограниченной всей кривой. Это означает, что на этом участке сосредоточено 99,73% всех значений распределения, то есть практически вся кривая располагается над участком , следовательно, практически все значения распределения сосредоточены в границах трёх по обе стороны от

Последнее свойство нормального распределения широко используется в прикладной статистике, как например, правило 6.

6.5.Корреляционно-регрессионный анализ.

Помимо контрольных карт для глубокого понимания,  прогнозирования и управления производственными процессами используется корреляционно-регрессионный анализ. Производственный процесс, состоящий из технологических процессов, представляет собой превращение исходных ресурсов в конечные продукты и соответственно технологический процесс может быть представлен как «чёрный ящик», который, обобщённо характеризуется  следующей информационной моделью, включающей:

  • входные параметры;
  • влияющие регулируемые (управляемые) параметры;
  • влияющие нерегулируемые (не управляемые) параметры;
  • выходные параметры.

 Под входными параметрами понимаются параметры, характеризующие исходные продукты или  сырьё (вес, объём, температура и т.д.),  которые поступают на вход  технологического процесса. Под влияющими регулируемыми параметрами (параметрами управления), понимаются параметры и показатели управления технологическим оборудованием, энергетическими потоками (производительность, температура и влажность, время и т.д.).  Под влияющими нерегулируемыми параметрами понимаются параметры, имеющие случайную природу или принимающие таковой характер ввиду отсутствия методов и средств измерения, фиксирующих их изменение и влияние на технологический процесс.  Под выходными параметрами понимаются параметры, характеризующие выходные продукты технологического процесса (вес, объём, температура и т.д.).

 

К регулируемым относят процессы,  на которые способна влиять автоматика управления, изменяя и направляя их ход, движение в требуемую сторону.    

Для обеспечения максимальной эффективности производственных процессов - требуемое качество конечных продуктов при минимальных затратах, необходимо глубокое знание о применяемых технологиях, о взаимосвязях входных, выходных и влияющих параметров, характеризующих технологические процессы. Источником этого знания является корреляционно-регрессионный анализ данных - измеренных значений выходных,  влияющих и входных параметров.    Полученное знание служит основой для совершенствования технологических процессов, повышение качества управления ими, прогнозирование их поведения.                                                  

Задачи корреляционного анализа сводятся к измерению тесноты связи между выходными,  влияющими и входными параметрами, определению неизвестных причинных связей (причинный характер которых должен быть выяснен с помощью теоретического анализа) и оценки факторов, оказывающих наибольшее влияние на выходные параметры. Задачами регрессионного анализа являются выбор типа математической модели (формулы связи), установление степени влияния входных на влияющие параметры и степень их влияния  на зависимые  выходные параметры и определение расчётных значений зависимых выходных параметров.

 

7.Статистические методы управления качеством производственных процессов.

Использование статистических методов управления технологическими процессами позволяет обеспечить выпуск высокачественной продукции, не осуществляя тотального контроля качества конечного продукта. Статистические методы управления качеством  процессов обладают, в сравнении со сплошным контролем продукции, таким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса не тогда, когда вся партия конечных продуктов изготовлена, а в процессе, когда можно своевременно вмешаться в процесс и скорректировать его.

Согласно стандартам ИСО  целями статистического управления процессами являются:

  • увеличение знания о процессе;
  • регулирование параметров производственных процессов в соответствии с установленными регламентами, исключение или уменьшение их отклонений от заданных пределов.

 Общая экономическая цель статистического управления процессами состоит в том, чтобы увеличить количество качественной  конечной продукции процесса, произведенного из данного количества входных ресурсов, уменьшить себестоимость и увеличить прибыль за счет:    

  • экономически эффективного управления процессом, нацеленного на более высокую стабильность и улучшение производственного процесса и соответственно конечной продукции;
  • исключение или уменьшения отклонений от целевых значений параметров производственного процесса или готовой продукции;
  • количественной оценки уровня качества(точности и стабильности) производственного процесса для определения его готовности к эффективному производству;
  • идентификации, когда и где искать неслучайные причины отклонений и проводить предупреждающие регулировки процесса, а в каких случаях этого не делать;
  • указания потенциальных причин отклонений или видов и условий отказов и их источников, идентификации причин низкой производительности и отклонений в производстве и обнаружения неслучайных причин отклонений, что способствует увеличению оперативности обнаружения неисправностей и сокращению затрат на их поиск;
  • обеспечения информацией, которая помогает выявить, когда присутствуют неслучайные причины отклонений, которые необходимо исключить или минимизировать их последствия и выполнить эффективные корректирующие действия;
  • контроля, исключения и/или сокращения случайных причин отклонений за счет внесения изменений в проект и производственные процесс;
  • увеличения знаний о причинах отклонений, воздействующих на процессы.

Как отмечалось выше, под производственным процессом понимается упорядоченная, регулярная последовательность взаимосвязанных технологических процедур (процессов), которая превращает исходные ресурсы в конечные продукты. Течение этих процессов характеризуется определённым набором параметров, которые в общем можно назвать показателями их качества. Этот набор параметров  и является объектом статистического исследования, то есть служит основой для статистической оценки точности и стабильности процессов.    

Для статистического исследования необходимо обеспечить автоматизированный сбор  данных о характеристических параметрах производственных процессов. Для этого контроллеры управления производственными (технологическими) процессами должны быть оснащены необходимыми программно - техническими средствами: стандартным аппаратным интерфейсом (RS485, Ethernet  и т.д.) и доступным протоколом информационного обмена.

 

7.1.Контрольные карты Шухарта.

Стабильность технологического процесса определяется постоянством распределения характеризующих его контролируемых параметров. Контрольные  карты Шухарта используется для обеспечения статистического контроля стабильности процесса. Своевременное выявление нестабильности позволяет получить управляемый процесс, без чего никакие улучшения невозможны в принципе. Контрольные карты впервые введены в 1924 году Уолтером Шухартом с целью снижения вариабельности (изменчивости) процессов путем исключения отклонений, вызванных не системными причинами. Построение контрольных карт главным образом, направлено на подтверждение или отклонение гипотезы о стабильности и контролируемости процесса. За счет того, что карты носят многократный характер, они позволяют определить,  регулярно ли протекание исследуемого процесса, и  если это так, то процесс должен стремиться к нормальному, гауссовскому распределению. В противном случае, на графике можно будет проследить тренды, серии и другие ненормальные отклонения.  Для  оценки стабильности процессе необходимо выбрать параметры, его характеризующие, которые  будут подвержены дальнейшему статистическому исследованию.                                                                     

Этот этап очень важен, потому что, выбор не характеристических параметров процесса сделает всю контрольную карту менее эффективной, ввиду исследования малозначительных показателей. В зависимости от специфики производственных (технологических) процессов, определяется частота, длительность сбора и соответственно объем выборки для обеспечения репрезентативности данных.  Полученные данные разбиваются на группы по признакам, которые позволяют наиболее рационально сгруппировать данные (например: данные группируются по производственным сменам (по времени)).

Для контрольной карты Шухарта -  карты средних, определяются центральная и контрольные линии, где центральная линия (CL-control limit), представляет собой номинальное значение  технологического параметра, а значения контрольных линий (границ): верхней UCL(upper control limit) и нижней  LCL(lower control limit))  определяются по формулам. Затем на  контрольную карту средних наносятся значения выборочных средних для того, чтобы контролировать характер их отклонения от номинального значения параметра и  выход выборочных средних за контрольные границы.

 

  Рисунок 11. Контрольная карта Шухарта - карта средних.

Для контрольной карты Шухарта -  карты размахов, определяются центральная линия и верхняя контрольная граница, нижняя контрольная граница равна нулю.  Значение центральной линии равно усреднённому значению средних групповых размахов, а верхняя контрольная граница UCL рассчитывается по  формуле. Затем на  контрольную карту средних наносятся значения выборочных средних размахов  для того, чтобы контролировать характер их отклонения от центральной линии и  выход выборочных средних размахов за контрольную границу.

 

  Рисунок 12. Контрольная карта Шухарта - карта размахов.

 

7.2.Проверка стабильности и управляемости процесса.

Контрольные карты средних и размахов призваны дать ответ на вопрос - стабилен ли производственный (технологический) процесс?

Основные критерии нестабильности процесса:

  • Выход за контрольные границы
  • Серия - определенное число точек, неизменно оказывающееся по одну сторону от центральной линии - (сверху) снизу.
  • Серия длиной в семь точек рассматривается как ненормальная. Кроме того, ситуацию следует рассматривать как ненормальную, если:
  • Не менее 10 из 11 точек оказываются по одну сторону от центральной линии.
  • Не менее 12 из 14 точек оказываются по одну сторону от центральной линии.
  • Не менее 16 из 20 точек оказываются по одну сторону от центральной линии.
  • Наличие тренда - непрерывно повышающаяся или понижающаяся кривая.
  • Приближение к контрольным границам. Если две или три точки оказываются очень близки к контрольным границам, то это свидетельствует о ненормальности распределения.
  • Периодичность. Когда, спустя, определенные равные промежутки времени, кривая идет то на «спад», то на «подъем».

Производственный (технологический) процесс считается стабильным, если он стабилен как по средним (карта средних), так и по размахам (карта размахов).

7.3.Проверка точности производственных (технологических) процессов.

Огромное  значение в решении проблем качества приобретает обеспечение точности поддержания параметров  технологических процессов, особенно тех параметров, которые имеют существенное функциональное влияние на эксплуатационные и  качественные показатели выпускаемой продукции. Соответственно, одной из основных целей статистического анализа являются оценки точности поддержания параметров технологического процесса,  определение закономерностей их изменения во времени, необходимые для дальнейшего совершенствования технологического процесса, а также для определения оптимальных параметров его статистического регулирования.  Под точностью технологического процесса понимается его свойство обеспечивать близость действительных значений технологических параметров к нормируемым их значениям, постоянство  распределения вероятностей его параметров в течение некоторого интервала времени без вмешательства извне.  Графическая оценка точности осуществляется с помощью контрольных карт точности,  а числовая оценка осуществляется с помощью соответствующих индексов воспроизводимости процессов.

Для оценки точности технологического процесса предлагается использовать, разработанную компанией «ЭНСИТЕХ», контрольную карту, в основе которой лежит интервальная гистограмма(столбиковая диаграмма). Интервальная гистограмма строится следующим образом: все измеренные значения технологического параметра за выбранный промежуток времени, от минимума до максимума, разбиваются на равные интервалы и  фиксируется частота их появления в каждом интервале. Высота каждого столбика пропорционально частоте попадания значений технологического параметра в интервал. На интервальную гистограмму наносятся горизонтальные линии, соответствующие номинальному значению технологического параметра и его предельно допустимым значениям.

 

 Рисунок 13.  Контрольная карта точности - интервальная гистограмма.

На контрольной карте точности видно, сколько времени, суммарно, процесс был в норме, в поле допуска (между красными вертикальными линиями, синяя вертикальная линия - номинальное значение), сколько времени выходил за верхнюю и нижнюю, предельно допустимые границы.  Интервальная гистограмма позволяет оценить, за выбранный промежуток времени, распределение таких технико-экономических показателей использования, как:

  • Использование оборудования по установленной номинальной мощности.
  • Использование оборудования по номинальной производительности.

7.4.Индексы воспроизводимости.

Для анализа точности  технологических процессов находит широкое применяют индексы (коэффициенты) воспроизводимости процесса.

Индекс Cp учитывает только разброс процесса и характеризует его соответствие ширине поля допуска. Этот индекс вычисляется для статистически стабильного (устойчивого) процесса.. Индекс Cp вычисляется следующим образом:

 

 где - ширина поля допуска;

 - величина среднеквадратичного отклонения.

 

Опыт передовых фирм (Ford, GM, Mersedes) показывает, что значение индекса Cp должно быть:

Cp>1,33

Индекс Cpk характеризует центрированность, т.е. настроенность процесса на центр поля допуска. Индекс Cpk вычисляется следующим образом:

 

где  - расстояние от центра кривой распределения до ближайшей границы допуска; http://www.vevivi.ru/best/images/servus/96/30/5103096.png- оценка среднеквадратичного отклонения.

 

 

 

 Опыт передовых фирм показывает, что значение индекса Cpk должно быть:

Cpk>1,33

Связь между индексом Cpк и процентом выхода(брака) продукции за допуск показана в таблице:

 

        Cpk>1.33
        хорошо

    1 < Cpk< 1.33       удовлетворительно

       Cpk<1   неудовлетворительно

  Cpk<0            недопустимо

  менее 0.006%
 выхода за допуск

от 0.006% до 0.27%
 выхода за допуск

  более 0.27%
 выхода за допуск

 более 50%
 выхода за допуск

 В электронной промышленности обычно добиваются еще большего значения индекса воспроизводимости: Cpk > 1.5, что обеспечивает уровень дефектности не хуже, чем 3.4 бракованных изделия на один миллион.

При статистическом регулировании процесса следует добиваться, чтобы

Cpk= Cp >1.33

Это достигается за счет:

  • уменьшения разброса, что ведет к увеличению Cp;
  • центрирования процесса внутри поля допуска, что увеличивает Cpk.

Индекс  К является мерой смещения среднего от середины допуска. Этот показатель должен быть близок к 0.

 

 К

 

 7.5.Диаграмма Парето

Диаграмма Парето - инструмент, позволяющий выявить и отобразить проблемы, установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать, и распределить финансовые ресурсы с целью эффективного разрешения этих проблем.

Для количественной и качественной ретроспективной оценки частоты аварийных и ненормальных режимов и идентификации базовых сценариев этих  событий, используемых  в имитационной модели, строится диаграмма Парето, характеризующая частотное распределение аварийных и ненормальных режимов.  Полученная диаграмма  используется при построении дерева неисправностей и служит для логического (качественного) и численного (количественного) анализа производственных рисков:

  • идентификация событий, которые могут непосредственно вызвать отклонения производственных (технологических) процессов от заданных регламентом норм, и оценка вероятности таких событий;
  • оценка отказоустойчивости производственных (технологических) процессов - способность их функционировать даже после того, как произошло указанное количество неисправностей более низкого уровня или событий, способствующих появлению неисправности;
  • проверка независимости неисправностей систем, подсистем или компонентов, осуществляющих производственные (технологические) процессы;
  • оценка данных для определения места расположения критических компонентов и неисправных механизмов, осуществляющих производственные (технологические) процессы;
  • выбор методов и устройств диагностики неисправностей;
  • определение методов обслуживания оборудования (например: по его состоянию и степени критичности влияния надёжности оборудования на ход производственных (технологических) процессов).

 

  Рисунок 14. Гистограмма  всех аварийных и ненормальных режимов.

 

Гистограмма  аварийных и ненормальных режимов используется и для  расчёта финансового ущерба от подобных режимов и их последствий.  Полученные результаты, в дальнейшем используются для оценки  эффективности инвестиций в технические решения, предназначенные для устранения подобных режимов. То есть по прошествии  определённого времени после внедрения  выбранного решения, соответствующие аварийные и ненормальные режимы должны исчезнуть  или, в крайнем случае, их  количество должно заметно сократится. Расчёт с поставщиком  технического решения, может  быть «привязан» к результату  (количество событий до и после внедрения решения), который  оценивается по гистограмме.

8.Регистрация отклонения технологического параметра от заданного значения (границы).

Статистическое управление производственными процессами реализуется, как управление по отклонениям, суть которого заключается в следующем - управляющие воздействия ставят своей задачей обеспечить соответствие технологического процесса определенному стандарту или технологическому регламенту. По каналу обратной связи субъект управления получает информацию о возможных отклонениях от установленного стандарта или  регламента и вырабатывает управляющие воздействия, подавляющие (исключающие) или ликвидирующие возникшие отклонения (возврат в норму). Подобное управление именуют управлением по отклонениям. Очевидно, что при таком виде управления исключительную значимость приобретает регистрация отклонений и их последующий анализ.  Компания «ЭНСИТЕХ», разработало специальный алгоритм регистрации отклонений, основанный на  методах описательной статистики и реализованный в контроллерах собственного производства. При выходе контролируемого параметра за заданные допустимые границы в памяти контроллера регистрируется гистограмма отклонения.  Диапазон, от допустимого  значения контролируемого параметра  до значения максимума/минимума отклонения, разбивается на 24 интервала и фиксируется частота появления в каждом интервале  значений отклонений. Для оценки качества измеряемых данных, их достоверности, состояния датчика, в дополнительном 25 интервале регистрируется количество измерений вышедших за номинальный диапазон измерения  датчика, то есть за границы унифицированных сигналов: 0-20мА, 4-20мА и т.д.

 

  Рисунок 15. Гистограмма отклонений.

 

Помимо гистограммы, отклонение характеризуется следующими показателями:

  • место (технологический объект или процесс) и дата, время (начало) отклонения;
  • длительность отклонения;
  • максимальное/минимальное значение отклонение;
  • среднее значение отклонения;
  • длительность (время до) достижения максимального/минимального значение отклонения.

 

  Рисунок 16. Журнал отклонений.

 Длительность достижения максимального/минимального значение отклонения, параметр, характеризующий скорость выхода контролируемого параметра за допустимую границу, очень важен для определения способа управленческого воздействия - действия промышленной автоматики или оператора.  Для предупреждения или минимизации времени отклонения, при сравнительно большой скорости выхода (длительность, например, до нескольких минут) управляющие воздействия осуществляются средствами промышленной автоматики, то есть в автоматическом режиме. При малой скорости и большой длительности выхода контролируемого параметра за допустимую границу (длительность достижения максимального/минимального значение отклонения, например, от пяти минут и более), управляющее воздействие выполняется оператором/диспетчером, то есть в диспетчерском режиме. Необходимо отметить, что диспетчерский режим это в ни коем случае не ручной режим. В диспетчерском режиме,  управляющее воздействие осуществляется с АРМа диспетчера/оператора, используя каналы управления контроллера. Порядок действия автоматики или диспетчера/оператора определяются алгоритмом, спроектированному  на основе имитационной модели (стандарт IDEF3) и  анализа дерева неисправностей»  (МЭК 61025:1990 «Менеджмент риска». «Анализ дерева неисправностей»). В диспетчерском режиме, при появлении сообщения о выходе контролируемого параметра за допустимые границы, на экран АРМа оператора/диспетчера вызывается инструкция, содержащая порядок действий, пошагово, в зависимости от анализа состояния и показателей технологического процесса. Анализ выполняется программой, спроектированной на основе имитационной модели.Вид управляющего воздействия (автоматический или диспетчерский) и  его алгоритм при появлении отклонений, то есть при выходе параметров технологических процессов за допустимые границы необходимо спроектировать. Как указывалось выше, но повторимся в виду чрезвычайной важности проблемы, вид управляющего воздействия (средствами промышленной автоматики или с АРМа оператора/диспетчера) определяется скоростью возникновения или  длительностью отклонения. При быстрых или кратковременных отклонениях управляющие воздействия необходимо выполнять в автоматическом режиме средствами промышленной автоматики, поскольку дефицит времени, в подобных ситуациях, не позволяет  оператору/диспетчеру действовать эффективно.  При медленных  и длительных отклонениях, для снижения затрат, связанных с внедрением резервных контуров автоматики, ликвидацию отклонения можно доверить оператору/диспетчеру.  Действия  автоматики или оператора/диспетчера  должны быть определены спроектированным алгоритмом или инструкцией, появляющейся на экране монитора одновременно с сообщением об отклонении.  Проектирование алгоритма управляющих воздействий (инструкции для оператора/диспетчера) при выходе технологических параметров за допустимые пределы, то есть при ненормальных или аварийных режимах, может выполняться в нотации стандарта IDEF3, который дополняет IDEF0 и содержит всё необходимое для построения имитационных моделей (имитационного анализа) и в рамках методологии анализа дерева неисправностей. Имитационные модели технологических процессов и алгоритм управляющих воздействий строятся по принципу «что надо делать, если...»(например: параметры технологического процесса вышли за допустимые границы).  Структура и анализ возможных «если..» осуществляется на основе ретроспективной гистограммы аварийных и ненормальных режимов (если она есть из предыдущего опыта эксплуатации подобных технологий) и дерева неисправностей - модели причинно-следственных связей отклонений технологических процессов от заданных норм с отказами оборудования и другими событиями (воздействиями).  Таким образом,  используя нотации IDEF0 и IDEF3, анализ дерева неисправностей и средства статистического анализа строится информационно-аналитическая модель функционирования производственных процессов.

9. Приёмка оборудования на стадии опытно-промышленной эксплуатации.

Для успешной покупки технологии (в виде технологических  линии или оборудования), на стадии проектирования (до покупки), формируется техническое задание на его закупку, содержащее  технические требования и требуемые технологические показатели, предъявляемые к поставляемым линиям или оборудованию. Для подтверждения, согласно стандарту  ISO 9001, заявленных поставщиком технологических показателей и выполнения предъявляемых требований (процесс  валидации), используется стадия опытно-промышленной эксплуатации. Цель  опытно-промышленной эксплуатации - испытать   технологию, на соответствие техническому заданию,  в производственных условиях на площадке заказчика. Состав,  порядок и методы  испытаний излагаются в программе и методике испытаний (ПМИ), являющаяся неотъемлемой частью проектирования. ПМИ строится на основе информационно = аналитической модели,  с использованием статистических методов - контрольных  карт точности и стабильности (выше описанных). На стадии опытно-промышленной или промышленной эксплуатации, осуществляется сравнение «Как есть» (текущие параметры процесса) с "Как должно быть"(проектные параметры) и регистрируются возникающие отклонения. В тех случаях, когда в ходе  опытно - промышленной эксплуатации или по её результатам, наблюдаемые показатели не соответствует требуемым, обнаружены отклонения (по контрольным картам), поставщик должен оперативно устранить выявленные отклонения. Срок опытно - промышленной эксплуатации, как правило, составляет от одного до шести месяцев. Применение статистических методов контроля, практически исключает, риск приёмки в промышленную эксплуатацию  не качественной технологии, при этом сама процедура  испытаний требует минимальных затрат времени - просмотр статистических отчётов,  которые содержат всю необходимую   информацию, как для заказчика, так и для поставщика.    

10.Функция потерь.

Традиционно считается, что продукт имеет приемлемое качество, находясь в пределах поля допуска; за пределами поля допуска продукт становится полностью непригодным к использованию. Все вариации продукта внутри поля допуска не влияют на качество конечного изделия. Японский ученый Г. Тагути в 1960 году высказал мысль, что качество не может более рассматриваться как мера соответствия требованиям проектной/конструкторской документации, в части границ допуска. Соблюдения качества процесса  в терминах границ допусков недостаточно. Необходимо постоянно стремиться к номиналу, к уменьшению (минимизации) разброса даже внутри  допустимых границ, установленных проектом (регламентом и т.д.). Согласно подходу Тагути  - нет четко ограниченных пределов, которые дают возможность судить о качестве технологического процесса. Максимальное качество достигается в середине поля допуска. Соответственно, затраты, связанные с обеспечением качества в этой точке минимальные (максимум качества при минимуме затрат). Отклоняясь от целевого значения, качество продукта постепенно падает, а затраты по обеспечению качества, соответственно, растут.

 

  Рисунок 17. Функция потерь Тагути.

 

Философию качества, по Тагути, можно свести к следующим базовым постулатам:

  • Мы не можем снизить затраты без воздействия на качество;
  • Мы можем повысить качество, не увеличивая затрат;
  • Мы можем снизить затраты за счет повышения качества;
  • Мы можем уменьшить затраты за счет снижения изменчивости производственных (технологических) процессов, что автоматически ведет к повышению их качества и эффективности.

 

 Рисунок 18. Пример построения функции потерь Тагути на основе интервальной гистограммы.

 

11.Программно-аппаратный комплекс «Титан».

Компания «ЭНСИТЕХ»  разработала  и предлагает к внедрению инновационный продукт: информационно-управляющую (ИУС)  и информационно - аналитическую (ИАС) системы, объединённых в единый  программно-аппаратный комплекс ПАК «Титан».                

ИУС  (SCADA-уровень) обеспечивает:

  • автоматическое и диспетчерское управление технологическими процессами;
  • автоматический мониторинг (контроль отклонений) требуемых параметров, характеризующих технологические процессы, режим работы оборудования;
  • защиту технологических процессов и электротехнического оборудования (электроприводов) от ненормальных и аварийных режимов;
  • визуализацию текущих технологических параметров, сигнализация и сообщения о ненормальных и аварийных режимах, графическое отображение результатов измерений. Появление сообщений сопровождается инструкциями по поддержке принятий решений оператором/диспетчером при аварийных и ненормальных режимах;
  • ведение журналов: телеизмерений, ненормальных (отклонений) и аварийных режимов, действий оператора и т. д.;
  • отчёты и рапорты;
  • ведение базы данных реального времени;
  • обеспечение единого системного времени;
  • осуществление информационного обмена с контроллерами нижнего уровня других производителей.

 Информационно-аналитическая система(MES-уровень) реализует следующие функции:

  • просмотр журналов: телеизмерений, ненормальных (отклонений) и аварийных режимов, действий оператора и т. д., графическое отображение результатов измерений технологических параметров;
  • статистическое управление процессами:
  • контрольные  карты точности;
  • контрольные  карты Шухарта - ретроспективная оценка стабильности технологических процессов и прогноз их стабильности;
  • карты отклонений.
  • сбора и хранение данных, требуемых для анализа;
  • статистический анализ технологических параметров:
  • корреляционно - регрессионный анализ;
  • анализ отклонений технологических параметров от  заданных;
  • анализ эффективности технологических процессов - анализ технико-экономических показателей технологических процессов, работы оборудования, энергетических  удельных затрат, сравнение плановых и фактических показателей.
  • управление производственными рисками;
  • управление инвестициями;
  • управление обслуживанием технологического оборудования по его состоянию и значимости. Значимость технологического оборудования - степень его влияния на соответствие технологического процесса технологическому регламенту;
  • осуществление информационного обмена с внешними приложениями и между АРМами;
  • отчёты.

 

 Рисунок 19. Структура программно-аппаратного комплекса «Титан»

 

 Программа внедрения программно-аппаратного  комплекса  «Титан»  предусматривает реализацию следующих этапов:

1.Нулевой этап (преддоговорной).

1.1. Определение конкретных целей  и задач внедрения программно - аппаратного комплекса «Титан».
1.2. Обследование.

  • Обследование предприятия;
  • Собрание с участием руководителей предприятия;
  • Интервьюирование специалистов предприятия;
  • Составление отчета;
  • Утверждение отчета.

1.3. По результатам  обследования:

  • уточняются цели и задачи внедрения программно - аппаратного комплекса «Титан»;
  • определяются исходные данные для технического задания (ТЗ);
  • создаётся ТЗ на проект и программно-аппаратный комплекс, предварительно оцениваются объем работ, сроки, стоимость проекта и ПАК «Титан»;
  • со стороны потенциального исполнителя оформляется технико-коммерческое предложение (ТКП), в котором указываются объем работ, сроки, стоимость проекта и ПАК «Титан». Представленное ТКП является основой для заключения договора.

2. Организационный этап (преддоговорной).

        2.1.  Утверждение регламентов.

  • Порядок проектирования и реализации проекта
  • Порядок внесения изменений в проектные документы.
  • Порядок и сроки сдачи-приемки работ;
       2.2.   Организация проектирования и внедрения ПАК «Титан» (два уровня).
  • Управляющий комитет (1-ое лицо заказчика или его заместитель и представитель исполнителя). Совещания - 1 раз в месяц. Определяют стратегию, выделяют ресурсы;
  • Рабочий комитет (руководители среднего звена и представители Исполнителя). Совещания - 1 раз в неделю. Планируют, организуют и контролируют работы;

3. Проектирование программно - аппаратного комплекса «Титан» (начиная с 3-его этапа, все последующие этапы выполняются после заключения договора).         

  • Планирование проектных работ.
  • Составление технического задания на детальное предпроектное обследование в соответствии с утвержденным регламентом.
  • Проведение детального предпроектного обследования в соответствии с утвержденным регламентом.
  • Специалисты исполнителя составляют ТЗ на систему;
  • Заказчик утверждает ТЗ.
  • Выполнение проектирования.
  • Уточнение состава оборудования и объёма работ, стоимости и сроков внедрения ПАК «Титан». Стоимость и сроки не могут быть увеличены при неизменности условий, указанные в ТКП и договоре.
  • Согласование и утверждение проекта.

4. Внедрение.

  • Планирование работ по внедрению комплекса.Монтаж аппаратной части комплекса.
  • Наладка и тестирование ИУС «Титан».
  • Обучение персонала Заказчика.
  • Сдача ИУС «Титан» в опытно - промышленную  эксплуатацию.
  • Сдача ИУС «Титан» в промышленную эксплуатацию.
  • Предварительная статистическая обработка данных, полученных с уровня ИУС «Титан».
  • Настройка математических моделей ИАС «Титан».
  • Настройка аналитических инструментов ИАС «Титан».
  • Тестирование математических моделей и аналитических инструментов ИАС «Титан».
  • Обучение персонала Заказчика применению математических моделей и аналитических инструментов в ИАС «Титан».
  • Опытно- промышленная эксплуатация ИАС «Титан» и программно-аппаратного комплекса в целом.
  • Сдача программно-аппаратного  комплекса  «Титан»  в промышленную эксплуатацию.

5.Гарантийное и постгарантийное (по дополнительному договору) сопровождение эксплуатации программно-аппаратного  комплекса  «Титан».  

  • Регистрация и обслуживание заявок на устранение неисправностей оборудования и  программного обеспечения программно-аппаратного  комплекса  «Титан-водоснабжение»  с помощью электронного портала технической поддержки в сети Интернет.
  • Оперативное консультирование пользователей по телефону (действует горячая линия) или по электронной почте по вопросам эксплуатации оборудования и программного обеспечения.
  • Консультирование специалистов Заказчика по вопросам функционирования программного обеспечения с выездом к Заказчику.
  • Оперативное устранение неполадок в функционировании системы.
  • Обновление программного обеспечения и документации после устранения неполадок.
  • Изменение конфигурации системы в связи с новыми требованиями Заказчика.

 

 

Литература.

1.      Д. Уилер, Д. Чамперс. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. «Альпина Бизнес Букс», Москва 2009г.

2.      В.Н. Сулицкий. Методы статистического анализа в управлении. «Дело», Москва 2002г.

3.      Э. Сигел. Практическая бизнес - статистика. «Вильямс» Москва-Санкт-Петербург-Киев 2002г.

4.      В.В. Ефимов, Статистические методы в управлении качеством продукции.Ульяновск 2003г.

5.      Л.З. Румшинский. Математическая обработка результатов эксперимента. «Наука» 1971г.

6.      Математическая статистика. Под редакцией Зарубина и Крищенко. МГТУ им.Н.Э.Баумана. Москва 2002г.

7.      Х. Таха. Введение в исследование операций.  «Вильямс» Москва-Санкт-Петербург-Киев 2001г.

8.      О.О.Замков, А.В. Толстопятенко, Ю.В.Черемных. Математические методы в экономике. «Дело и сервис» Москва 2001г.

9.      П.С. Серенков. Методы менеджмента качества. Методология организационного проектирования инженерной составляющей системы менеджмента качества. «Новое знание» Минск. «Инфра-М» Москва. 2011г.

10.  С.В.Черемных, И.О.Семёнов, В.С. Ручкин Моделирование и анализ систем IDEF-технологии: практикум. «Финансы и статистика» 2006г.

11.  Информационные технологии в бизнесе. Под редакцией Милана Желены. «Питер» Москва-Санкт-Петербург-Харьков. 2002г.

12.  Н. Паклин, В. Орешков. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям. «Питер» Москва-Санкт-Петербург- Нижний Новгород - Воронеж-Ростов -Киев -Харьков-Минск. 2010г.

13.  А.И. Афонничкин,  Д.Г. Михаленко. Упрвленческие решения в экономике. «Питер» Москва-Санкт-Петербург- Нижний Новгород - Воронеж-Ростов -Киев -Харьков-Минск. 2019г.

14.  В.Т.Чая, Н.И. Чупахина. Управленческий учёт.  «Эксмо» Москва 2009г.

15.  К. Друри. Управленческий  и производственный учёт. «Юнити» Москва 2005г.