XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

В условиях современной цифровой экономики во всех сферах деятельности происходит активное внедрение различных информационных технологий. Они нашли свое применение, в том числе и в организации систем менеджмента качества на предприятиях, так как цифровая экономика требует и цифровизации контроля качества.

Одним из направлений государственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» является развитие новых производственных технологий. Необходимо создавать условия, при которых главным фактором производства во всех отраслях производства станут данные в цифровой форме. Достижение данной цели будет способствовать повышению конкурентоспособности предприятий и страны в целом, а также улучшению уровня жизни населения.

В условиях нашей страны развитие производства необходимо осуществлять по средствам внедрения ИТ-технологий нового уровня с целью полной реализации потенциала цифровых данных как основного фактора производства. Для этого в отрасли информационных технологий должны создаваться все необходимые платформы и сервисы.

На данный момент в рамках реализации государственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» были оценены и проанализированы стандарты и технические регламенты, которые регулируют весь жизненный цикл продукции в сфере производства. В дальнейшем существует необходимость поиска путей внедрения информационных технологий на каждом этапе производства, в том числе и на этапе контроля качества.

Одним из классических методов контроля качества является построение контрольной карты. Карта контроля качества представляет собой один из основных инструментов статистического контроля качества, который позволяет отслеживать ход процесса и воздействовать на него с помощью соответствующей обратной связи, предупреждая его отклонения от предъявляемых к процессу требований. Достоинства метода заключаются в том, что он указывает на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции, а также позволяет улучшить показатели качества и снизить затраты на его обеспечение. В то же время метод имеет и недостаток. Правильное построение контрольных карт довольно сложное и требует специальных знаний. В связи с этим автоматизация процесса построения и анализа карт контроля является довольно важной задачей.

Целью научно-исследовательской работы является выявление методов и программных средств для технического обеспечения системы менеджмента качества в литейном производстве (на примере АО «Радиозавод»), выработка рекомендаций по внедрению  цифровых технологий повышения качества в реальное производство.

В связи с этим задачами научно-исследовательской работы являются:

- описание методики построения и анализа контрольных карт;

- анализ существующего на рынке программного обеспечения, позволяющего строить контрольные карты;

- описание методик определения качества продукции в отрасли литейного производства;

- определение подходящего программного обеспечения для контроля качества в литейном производстве.

1 КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ КОНТРОЛЬНЫХ КАРТ

1.1 Методы построения и анализа контрольных карт

Впервые контрольные карты были предложены в 1924 г. У.Шухартом, работавшим в Bell Telephone Laboratories, с намерением исключить необычную вариацию, отделяя вариации, которые обусловлены определенными причинами, от тех, что обусловлены случайными причинами. Всякая контрольная карта состоит из центральной линии, пары контрольных пределов, по одному над и под центральной линией, и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса. Если все эти значения оказываются внутри контрольных пределов, не проявляя каких бы то ни было тенденций, то процесс рассматривается как находящийся в контролируемом состоянии. Если же, напротив, они попадут за контрольные пределы или примут какую-нибудь необычную форму, то процесс считается вышедшим из-под контроля (рисунок 1). Качество промышленной продукции в процессе производства неизбежно подвержено вариации.

Рисунок 1 – Примеры контрольных карт

Для такой вариации есть различные причины, которые можно разделить на следующие два вида.

1) Случайная причина. Вариация, обусловленная случайными причинами, необходима; она неизбежно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция проводится с использованием стандартных сырья и методов. В настоящее время исключение случайных причин непрактично технически и экономически.

2) Определенная причина. Вариация, обусловленная определенной причиной, означает, что существуют факторы, допускающие изучение. Этих воздействий можно избежать и нельзя упускать такую возможность: бывают случаи, когда изменения вызваны несоблюдением стандартов или применением не тех стандартов.

Когда точки попадают за контрольные пределы или проявляют определенную тенденцию, мы говорим, что процесс вышел из-под контроля. Другими словами, можно сказать: "Существуют определенные причины вариации, и процесс вышел из-под контроля". Чтобы управлять процессом, к этим причинам надо вернуться, хотя вариации, связанные со случайными причинами, допускаются.

Для построения контрольной карты необходимо оценить вариацию, обусловленную случайными причинами. Для этого мы делим данные на подгруппы, внутри которых остаются неизменными партия сырья, станок, оператор и другие общие факторы, так что вариации внутри подгрупп можно рассматривать примерно так же, как и вариации, обусловленные случайными причинами.

В зависимости от вида показателя и от цели существуют различные типы контрольных карт. В одном из типов контрольный предел вычисляется по такой формуле:

(среднее значение) ± 3 (стандартное отклонение),

где стандартное отклонение и есть вариация, обусловленная случайными причинами. Этот тип контрольных карт называется контрольной картой с 3-сигмовыми пределами.

Существуют два типа контрольных карт: один для непрерывных значений, а второй - для дискретных. Типы контрольных карт регламентируются Японским Промышленным Стандартом (JIS), как показано в таблице 1, а формулы для вычисления контрольных линий приведены в таблице 2.

Таблица 1 – Типы контрольных карт.

Значение характеристики (показателя качества)	Название
Непрерывное значение Дискретные значения	- карта (среднее значение и размерах) - карта (изменяемое значение) - карта (число дефектных изделий) - карта (доля дефектов) - карта (число дефектов) - карта (число дефектов на единицу)

- карта.

Эта карта используется для анализа и управления процессами, показатели качества которых представляют собой непрерывные величины (длина, вec или концентрация) и несут наибольшее количество информации о процессе. Величина есть среднее значение для подгруппы, а R - выборочный размах для той же подгруппы. Обычно R-карту используют вместе с -картой для управления разбросом внутри подгрупп.

- карта.

Если данные о процессе поступают через большие интервалы времени или если группирование данных не эффективно, они наносятся на график отдельными точками по мере поступления, и их тоже можно использовать для построения контрольной карты. Поскольку подгрупп нет, то нельзя вычислить значение , и для определения контрольных пределов приходится использовать текущие значения размаха пo последовательно поступающим данным.

Таблица 2 – Перечень формул для контрольных линий.

Вид контрольной карты	Верхний контрольный предел (UCL), центральная линия (CL), нижний контрольный предел (LCL)

- карта, - карта.

Эти карты применяются в тех случаях, когда показатель качества представлен числом дефектных изделий или их долей. Для выборок постоянного фиксированного объема используется - карта числа дефектных изделий, тогда как - карта долей дефектов необходима при выборках меняющегося объема.

- карта, - карта.

Бывает, что анализ и управление процессом ведутся по дефектам в продукции, таким, как число царапин на листе металла, число дефектов пайки в телевизоре или число неровное в тканой материи. Карты типа с применяются для числа дефектов в изделиях одинакового размера, а u-карты предназначены для изделий разного размера.

Анализ процесса с помощью контрольных карт. Цель анализа процесса можно определить так: выявление характерных случаев вариации показателей качества процесса. После выявления таких случаев в ходе анализа процесса надо провести серию действенных мер против.

Разбиение на подгруппы.

Разбиение на подгруппы - наиболее важная часть подготовки контрольной карты, определяющая ее работоспособность. Неподходящий способ разбиения дает бесполезную карту.

После того как принято решение анализировать показатель качества процесса или управлять им, необходимо собрать данные. Вариация показателя качества процесса возникает по разным причинам. Соответственно до разбиения надо рассмотреть ту вариацию, которая требует исключения, а затем попытаться сгруппировать данные таким образом, чтобы вариация, обусловленная разрешенными факторами, образовала внутригрупповую вариацию. Для этой цели:

а) технологическую операцию следовало бы проводить при примерно одинаковых условиях (с технической точки зрения);

б) следует объединить в группы данные, собранные за относительно короткий период времени.

При группировании следует учитывать такие моменты:

а) существуют различные способы группирования. Вы должны выбрать объем подгруппы и испробовать различные способы комбинирования данных;

б) изменение способа группирования будет приводить к изменению тех факторов, которые образуют внутригрупповые вариации.

Таким образом, с помощью карт контроля качества можно своевременно обнаружить имеющиеся дефекты продукции, выявить момент и причину их возникновения, и принять меры для их устранения [4,5].

1.2 Контроль качества продукции на примере литейного производства

Литейное производство отличается от ряда других производств многооперационностью и используемых в технологическом процессе материалов. Отклонение от требуемого качества материала или неправильное выполнение одной из операций может привести к несоответствию качества отливки предъявляемым требованиям.

Своеобразие литейного производства состоит еще и в том, что большая часть его процессов лишена непосредственной наглядности и происходит при переменных физико-химических условиях. Все это затрудняет и усложняет технический контроль литейного производства.

В литейном производстве подлежат контролю: поступающие в производство основные и вспомогательные материалы, свойства полученных сплавов, оснастка, отливки на различных стадиях изготовления и обработки.

Основные и вспомогательные материалы поступают в литейный цех преимущественно через склады. Некоторые вспомогательные материалы поступают через цеховые кладовые. Задача контроля на этом участке — отбраковка поступающих некондиционных материалов. Ниже изложены отдельные виды контроля деталей в литейных цехах и их краткое содержание.

После того, когда рабочий изготовил партию деталей, передает ее мастеру для проведения контроля изготовленных деталей и определения количества деталей для предъявления на технический контроль. Мастер проводит визуальный контроль деталей. Этот вид контроля позволяет выявить литейные дефекты (недоливы, наросты, спаи, трещины, поверхностные раковины, пригар и др.), а также дефекты отделки отливок (заусенцы, остатки литниковой системы и др.).

Осмотр отливок следует организовать таким образом, чтобы исключить попадание дефектных отливок на последующие операции. Так, непосредственно после выбивки целесообразно подвергать отливки первичной разбраковке с отсортировкой явного брака и только после этого направлять их на дальнейшие отделочные операции.

Готовую партию отливок мастер предъявляет в ОТК. В первую очередь детали подвергают осмотру по наружному виду. Но в ряде случаев осмотр отливок невооруженным глазом является недостаточным. Тогда используют лупы различного увеличения. Если детали не соответствуют КД и ГОСТу, то он возвращает ее мастеру для вторичной переработки. Если соответствует КД и ГОСТу, то проводит контроль геометрических размеров на соответствии КД, ТД и ГОСТа.При контроле геометрических размеров отливок определяются исключительно типом производства [1].

В условиях единичного производства основной контроль размеров отливки выполняют разметкой, при которой из заготовки по существу «выкраивают» годное изделие. В этом случае даже не вполне точную заготовку (отливку) можно использовать при правильном разделении имеющихся на отливке припусков.

Механическая обработка в крупносерийном и массовом производстве характеризуется применением специального оборудования, кондукторов и приспособлений, точно определяющих положение заготовки относительно режущего инструмента при механической обработке, а также заранее рассчитанными режимами резания. В этих условиях контроль размеров отливок приобретает особое значение и обусловлен следующими требованиями: контроль должен быть быстрым и точным; проверка размеров должна быть объективной. Использование в таких условиях универсального измерительного инструмента становится затруднительным, и его все чаще заменяют специальными контрольно-измерительными инструментами и приспособлениями.

Наиболее простые средства измерения отклонений фактических размеров от номинальных — это скобы, пластины, кольца, пробки, шаблоны, т.е. жесткий предельный измерительный инструмент. Такой инструмент можно широко применять при контроле геометрических размеров отливок, не подвергаемых механической обработке, но обусловленных определенными допусками по условиям сборки или эксплуатации.

При контроле в отливках размеров, связанных с обрабатываемыми поверхностями, необходимо определить, обеспечен ли заданный припуск на обработку в допустимых пределах (т. е. не останется ли чернота после обработки), равномерно ли распределен заданный припуск по всей обрабатываемой поверхности, а также нет ли чрезмерного увеличения припуска на обработку, что может привести к поломке инструмента, нарушению установленного режима резания и т. п. В этих случаях применение предельного измерительного инструмента недостаточно, и его приходится заменять специальными контрольными приспособлениями. Контрольные приспособления для проверки отливок должны обеспечивать: выполнение всех контрольных измерений от базовых мест, принятых для механической обработки; возможность отсчета отклонения проверяемого размера или припуска на обработку либо возможность определения, находятся ли они в допустимых пределах; выполнение всех контрольных измерений с одной установки проверяемой отливки; максимальное упрощение процесса измерений. Для использования работников низкой квалификации; достаточно высокую производительность; точные и неизменные показания; легкость регулирования и смены изнашиваемых частей.

После проверки заполняет БД о результатах технического контроля деталей и количестве предъявленных деталей. В БД проводится обработка данных, после чего выдает результат о годности детали и количестве наработки пресс-формы. В случае если детали признаны годными и пресс-форма не превысила допустимое количество изготовленных деталей, то контрольную партию деталей передают для дальнейшего использования. В случаи если детали признаны не годными или количество наработки пресс-формы превысило допустимое количество изготовленных деталей, то партия возвращается к мастеру для дальнейшего принятия решения.

Виды дефектов литья, причины их образования и меры предупреждения.

Эффективность борьбы с браком литья определяется в значительной степени правильностью диагноза — выявлением действительного вида брака отливки, его причины и виновника брака. Только правильным решением этих вопросов, составляющих сущность контроля готовых отливок, можно обеспечить условия для ликвидации возникшего брака и предупредить появление его в дальнейшем.

Основные виды дефектов литья: спай, недолив (неполная отливка), заливы, наросты, пригар, раковины, рыхлоты, пористость, трещины, коробление, механические повреждения, окисление и пережог, несоответствие размеров и конфигураций отливок заданным (перекос, разностенность и др.), несоответствие заданным химического состава металла, микроструктуры и физико-механических свойств. Более подробно дефекты описаны в соответствующих ГОСТах и специальной литературе. Каждый из дефектов отливок может быть следствием ряда причин и их комбинации.

Наиболее вероятные причины возникновения того или иного дефекта устанавливают с учетом данных приемочного контроля, характеризующих состояние отдельных элементов технологического процесса. Меры предупреждения брака зависят от наиболее вероятной причины брака. Последней определяются и место возникновения брака и, в соответствии с организационным построением производства, конкретный виновник.

Для эффективной борьбы с браком и надлежащего инструктажа виновников большое значение имеет правильно организованная площадка брака. Площадка должна быть местом ежедневного разбора, предъявления и разъяснения брака его виновникам, установления в присутствии виновника меры взыскания, а также информации цехового коллектива о взысканиях за брак и поощрениях за его снижение. Работники технического контроля должны быть активными участниками работы на площадках брака, а также участниками всех технологических мероприятий, приобщающих коллективы литейных цехов к самоконтролю при выполнении каждой производственной операции [2,3].

Наиболее важным является оснащение каждой операции необходимыми регулирующими и контрольно-измерительными приборами. В связи с этим наличие автоматизированной системы измерения и контроля существенно бы облегчило задачу контроля. Рассмотрим имеющееся на рынке программное обеспечение, позволяющее осуществлять статистический контроль качества продукции.

2 ОБЗОР ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ КАРТ

2.1 Программное обеспечение для построения контрольных карт

Выявлено, что на российском рынке присутствуют наиболее значимые современные статистические научные программы для контроля качества: SPSS Statistics, Statistica, библиотеки программ С#, R и другие.

SPSS Statistics – это пакет прикладных программ для статистической обработки данных. Данная программа изначально была разработана на английском языке, однако русская версия имеет все те же модули и по функционалу не уступает оригиналу. SPSS Statistics пользуется популярностью среди специалистов разных областей, которым необходима обработка данных [11].

Построение контрольных карт при наличии временной зависимости позволяет проверить, лежат ли средние значения переменных в пределах области рассеяния, объясняемой действием случайных факторов, или же они выходят за пределы этой области. В общем случае подразделение данных может происходить не только по временным интервалам, а и посредством других подгрупп.

Программа позволяет построить четыре разновидности контрольных карт и имеет две возможности представления данных. В связи с этим численность возможных контрольных карт довольно велика. SPSS позволяет провести анализ средних значений и анализ относительных частот переменных, относящихся к номинальной шкале. Пример построения контрольной карты в данной программе представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 - Контрольная карта в SPSS

Не менее полезной программой для построения контрольных карт является программа Statistica. В данной программе предусмотрен специальный модуль «Контроль качества», позволяющий построить процедуры контроля качества продукции в процессе ее производства, текущего контроля качества.

Наиболее частая ситуация, когда строятся две карты: Х-карта и R-карта (рисунок 3).

Рисунок 3 – Контрольная карта в программе Statistica

На данных картах по горизонтали откладываются номера соответствующих выборок, по вертикали X -карты отражаются выборочные средние исследуемых характеристик, а для R-карты - размахи соответствующих выборок. Центральная линия на X -карте соответствует размеру, используемому в качестве стандарта, а центральная линия R-карты будет соответствовать приемлемому размаху показателя в выборках. То есть последняя контрольная карта является картой изменчивости процесса. Кроме центральной линии, на карте обычно присутствуют две дополнительные горизонтальные прямые, обозначающие верхний и нижний контрольные пределы. Как правило, отдельные точки, нанесенные на карту, соединяются прямыми линиями. Если результирующая кривая на графике выходит за верхний или нижний контрольный предел или ее конфигурация выражает определенную тенденцию поведения для следующих друг за другом выборок, то это рассматривается как указание на существование проблем с качеством [17]. Данное обстоятельство требует детального изучения с целью устранения существующих проблем.

Язык программирования R также позволяет построить контрольную карту. Данный язык программирования предназначен для статистической обработки данных и работы с графикой. Для построения контрольной картой необходимо использовать функцию «Quality Control Charts for 'ggplot'» (ggQC) (рисунок 4).

Рисунок 4 – Пример построения контрольной карты на языке R

Также в программе имеются дополнительные функции для оформления контрольной карты. Так можно отметить контрольные границы, естественные пределы контроля и работников на данном участке [13].

На данный момент в нашей стране широкое применение получила программа Sartorius ProControl. Она представляет собой модульную систему для статистического управления производственным процессом в соответствии с основными требованиями по упаковке и статистическому управлению процессом. Данная программа способна проводить мониторинг, оценку и архивирование производственных данных со статических и динамических контрольно-весовых автоматов, контроль на линии, проверку параметров/переменных, а также статистическое управление процессом.

В том числе с помощью программы строятся контрольные карты различных типов, гистограммы выборок продукции (рисунок 5).

Рисунок 5 – Контрольная карта в Sartorius ProControl

Мониторинг затрагивает весь производственный процесс от взвешивания компонентов на входном контроле до проверки параметров перед отправкой. Программа может взаимодействовать с необходимым периферийным оборудованием (pH-метры, рефрактометры, машины для проверки таблеток, датчики толщины, микрометры, вискозиметры, приборы для определения плотности). Все выявленные неполадки регистрируются и генерируется список действий по их устранению, информация по управлению, мониторинг команд с пульта в соответствии с IFS / BRC / HACCP / ISO 220 [16].

Таким образом, можно сделать вывод, что автоматизация процессов построения контрольных карт значительно облегчает и повышает эффективность контроля качества на предприятии. Всеобщее внедрение автоматизированных средств контроля качества позволит повысить качество продукции предприятия благодаря своевременному выявлению возникающих на производстве проблем. Повышение качества продукции промышленных предприятий позволит обеспечить рост сертификации систем менеджмента качества российских предприятий по международным стандартам ISO. Судя по внедрениям фирмы Сарториус, в стране существует платежеспособный спрос на цифровые системы контроля качества. Рынок будет только расти, если принять во внимание успехи в сельском хозяйстве, появление новых покупателей. Внедрение цифровых систем контроля качества позволило бы перейти от поставок продовольственного сырья к поставкам сертифицированной пищевой продукции. Разработка, внедрение и эксплуатация информационных систем для реализации этого направления развития неразрывно связано с процессом своевременной подготовки специалистов для цифровой экономики [6,10].

Производство программных продуктов для цифровых систем контроля качества не требует больших капитальных вложений и могло бы стать частью «прорывного» проекта в области цифровой экономики [7].

2.2 Аппаратное обеспечение контроля качества

Для обеспечения высокого, стабильного качества изделий и минимального количества брака при литье под давлением в ходе производственного процесса следует применять различные методы контроля свойств отливок. Это связано со значительными затратами и необходимостью проведения некоторых испытаний в лабораторных условиях, на основе результатов которых можно корректировать процесс литья. Сложная взаимосвязь отдельных технологических параметров затрудняет выбор соответствующего управляющего воздействия для устранения отклонения показателей отливок от заданных значений. Особенно трудно добиться заданного уровня качества во время пускового периода при возобновлении производства после остановки машины. Пусковой период в зависимости от вида отливки может длиться несколько часов. В течение всего этого времени выпускается брак, а квалифицированный персонал занят непрерывной корректировкой параметров процесса.

Для сокращения числа проверок, направленных на поддержание заданного качества отливки, необходимы контроль и регулировка тех параметров, которые непосредственно определяют свойства отливки и поддаются измерению в ходе процесса.

Параметры процесса, определяющие качество отливки. Исследования, проведенные в последние годы, показали, что непосредственное влияние на качество отливки оказывают: температура расплава в зоне перед шнеком; температура стенки формы; скорость впрыска, давление в форме, деформация и герметичность формы. Все они легко поддаются измерению. Стабилизировать их можно двумя способами: поддержанием постоянства вторичных параметров, оказывающих на них влияние, и непосредственным регулированием. При этом возмущающие воздействия по степени их влияния на качество отливки можно условно разделить на 2 категории:

- категория А: качество ухудшается медленно, но неизменно в течение длительного периода времени. Основные причины - изменение температуры стенки формы, масла и расплава; геометрии  сопла, разводящих и впускных каналов под действием подаваемого материала; вязкости масла в результате старения и загрязнения; условий вентиляции формы; давления в нагревательном цилиндре у машин с предпластикацией.

- категория Б: качество изменяется от цикла к циклу. Основные причины - колебания момента переключения, быстроты срабатывания обратного клапана, длительности пластикации, скорости впрыска, давления в нагревательном цилиндре у машин с предпластикацией.

Температура расплава в зоне перед шнеком. Колебания этого параметра определяют колебания температуры расплава в форме и, соответственно, скорости охлаждения, а также динамических и статистических потерь давления. Причем именно изменение потерь давления  оказывает особенно сильное влияние на воспроизводимость качества отливки.

Основными условиями поддержания постоянного уровня температуры расплава перед шнеком являются: точная настройка регулятора температуры стенки цилиндра; неизменность частоты вращения шнека, скоростного напора и длительности пластикации; небольшие колебания навески материала.

Температура стенки формы. Колебания этого параметра обусловливают неоднородность структуры отливаемых изделий, а также изменения их массы и размеров. Они вызваны значительной теплоотдачей через крепежные плиты машины (в период пуска); изменением температуры окружающей среды и расхода охлаждающей жидкости (вследствие изменения частоты вращения центробежного насоса термостата при колебании напряжения в сети или в результате уменьшения диаметра каналов охлаждения при отложении солей жесткости) и т.д. Регистрация температуры стенки позволяет также выявить влияние прерывания цикла на этот параметр и качество отливки. Причины отклонения температуры стенки формы от заданного значения можно установить путем непрерывного ее контроля. Например, циклические колебания среднего уровня температуры так же, как и большие колебания температуры расплава, указывают на их неустойчивость режима регулирования в системе охлаждения. Нерегулярные или длительные изменения свидетельствуют о колебаниях расхода охлаждающей воды, ее температуры, температуры окружающей среды или продолжительности цикла. 

Поскольку многие возмущающие воздействия влияют на температурное поле формы в течение длительного периода времени, воспроизводимость температуры ее стенки при отсутствии постоянного контроля практически недостижима. Это относится, в частности к формам с несколькими контурами охлаждения, а также к большим формам.

Давление в форме оказывает наибольшее влияние  на качество отливки. К контролируемым параметрам в данном случае относятся давление расплава в самой форме, в зоне перед шнеком и давление масла в гидросистеме. Отклонение давления в форме от заданного значения на разных стадиях процесса формирования отливки может быть вызвано изменением скорости  впрыска, температуры расплава и формы, моментов переключения давления, поскольку эти факторы определяют условия заполнения формы, подпитки и охлаждения расплава.

Недостатком измерения давления в форме является то, что получаемые данные справедливы только для конкретной точки замера. В некоторых случаях можно найти корреляционные зависимости характеристик материала в разным местах отливки от давления, вблизи литникового канала. Чем ближе чувствительный элемент датчика расположен к литниковому каналу, тем более точно можно судить о процессе заполнения.

Измерение давления расплава в зоне перед шнеком и масла в гидросистеме не дает представления о давлении непосредственно в форме. Однако величина этих параметров в момент впрыска характеризует сопротивление течению расплава и влияет на давление в форме. Колебания температуры расплава, скорости и навески могут быть скорее обнаружены по изменению давления в зоне перед шнеком и в гидросистеме, чем по изменению давления в форме. 

Основным недостатком контроля процесса по этим параметрам является отсутствие информации о квазистатической фазе формирования отливки, которая в значительной мере определяет точность ее размеров. Кроме того, при переходе с одной машины на другую для установки оптимального давления масла в гидросистеме или расплава в зоне перед шнеком приходится искать новую эталонную кривую давления. При измерении давления в форме получают оптимальную кривую для формы, не зависящую от типа машины.

Необходимо также отметить, что значительного уменьшения колебаний давления и скорости, а также массы и размеров отливки можно добиться путем контроля температуры масла. Благодаря предварительному его нагреву и термостатированию достигается значительное снижение доли брака во время пуска машины.

Деформация и герметичность формы. При впрыске расплава в оформляющую полость форма деформируется, в некоторых случаях наблюдается нарушение ее герметичности. Поэтому деформацию формы или те параметры, которые ее определяют, следует контролировать.  

Измерение растяжения на траверсах и козырьке блока замыкания имеет большое значение прежде всего для воспроизведения усилия замыкания формы на машине с коленчато-рычажным приводом. В случае гидравлических систем замыкания соответствующее усилие можно легко контролировать по  показаниям манометра, измеряющего давление в гидроцилиндре. Применимость и достоверность результатов измерения  деформации в решающей степени зависит от места замера. На сигналы, полученные при деформировании наружной поверхности формы, часто влияют усилия изгиба, что снижает надежность оценки.

Для контроля процесса достаточно вместо непрерывного измерения всех перечисленных параметров производить дискретное считывание их значений в отдельные моменты времени. Наиболее простым является сбор следующих данных: длительности пластикации, цикла и изменения давления в форме во времени. Поскольку масса отливки зависит от объема формы, давления и температуры расплава в ней, она может служить контрольным параметром, характеризующим качество отливки, при проведении замеров в лаборатории. Однако его нельзя использовать для автоматического контроля процесса, так как помехи, вызванные встряхиванием весов и движением воздуха слишком велики для достижения требуемой точности измерения непосредственно у литьевой машины.

Для некоторых отливок и определенных условий обработки улучшения качества можно достичь путем целенаправленного регулирования отдельных технологических параметров: давления в форме, скорости перемещения шнека и режима подпитки. Регулирование давления в форме применяется главным образом для контроля степени заполнения формы, а при работе машин на предельной мощности - переключения вследствие утечек расплава через обратный клапан и зазор между клапаном и цилиндром, а также колебания времени срабатывания обратного клапана, которые наблюдаются, например, при управлении по пути, в большинстве случаев частично или полностью компенсируются.

Если установка датчика давления в форме затруднена, то в качестве регулируемого параметра можно использовать давление масла в гидросистеме. Для достижении при высоком сопротивлении течению во время заполнения формы высокой надежности переключения часто требуется снижение скорости перемещения шнека перед моментом переключения. Регулировать скорость перемещения шнека наиболее целесообразно по ступенчатой схеме: медленно - быстро - медленно. При высоких скоростях впрыска двух- и трехпозиционные регуляторы потока вследствие инерционности непригодны для реализации такого режима. Вероятно, в этих случаях целесообразно использовать электронную следящую систему. Торможение шнека в конце стадии заполнения обычно обеспечивает более равномерное и стабильное переключение без пиков давления.

Поскольку по мере охлаждения отливки эффективность подпитки расплавом уменьшается, давление на шнек целесообразно снижать пропорционально падению давления в форме. Это позволяет уменьшить перегрузки и степень ориентации материала вблизи литника. Такое "программирование" можно осуществлять путем управления или регулирования (таблица). 

Влияние режима изменения давления на свойства отливки. При выборе системы регулирования следует руководствоваться величиной и частотой выявленных колебаний и отклонений отдельных измеряемых параметров. Непосредственно регулировать температуру расплава перед шнеком, в принципе, возможно. Однако компенсации поддаются лишь остаточные или медленно изменяющиеся возмущающие воздействия. Для практического же применения данного метода затраты представляются слишком высокими, а эксплуатационная надежность - низкой.

Была предпринята попытка регулировать температуру стенки формы с помощью регулятора непрерывного или квазинепрерывного действия; при этом в качестве регулирующего параметра  использовали температуру охлаждающей среды. При таком способе точки замера должны находиться достаточно далеко от каналов кавитации для исключения влияния циклических колебаний температуры.

Как компромиссное решение этот способ вполне пригоден. Хорошие результаты дает регулирование на основе результатов периодических измерений температуры стенки непосредственно перед заполнением формы. Регулирующим воздействием в этом случае может служить средняя температура или расход охлаждающей среды. Во время остановки регулятор должен работать по измененным критериям.

Применение гидравлических двух- и трехпозиционных регуляторов потока с компенсацией давления обычно гарантирует удовлетворительное поддержание скорости перемещения шнека независимо от изменения сопротивления течению в цилиндре и форме. При небольшом времени впрыска вследствие инерционности, эти регуляторы работают очень короткое время или вообще не работают и не обеспечивают воспроизводимости скорости перемещения шнека. В этом случае целесообразно использовать быстроходные сервоклапаны. Однако применение только быстроходного исполнительного органа недостаточно. Для получения хороших временных характеристик необходимы короткие соединительные трубопроводы в гидросистеме, а также установка исполнительного органа как можно ближе к гидравлическому инжекционному цилиндру.

Значительному уменьшению разброса качественных показателей отливок и снижению количества брака во время пуска способствует параллельное регулирование скорости перемещения  шнека и давления в гидросистеме на квазистатической фазе. Преимуществом такой схемы является и сравнительная простота обслуживания.

Минимальный разброс качественных показателей и частичная компенсация колебаний температуры могут быть достигнуты путем регулирования давления внутри формы. Однако затраты на реализацию этого способа сравнительно велики. Поэтому такую систему регулирования следует применять  лишь в особых случаях при производстве прецизионных изделий.

Таким образом, современные литьевые машины рекомендуется оснащать следующими приборами и механизмами: - индикаторами и приборами для контроля температуры стенки цилиндра и масла в гидросистеме, длительности пластикации и цикла, усилия замыкания и давления;- быстроходными клапанами высокой точности; - регуляторами объемного потока с компенсацией давления; - устройствами с цифровой индикацией для регулирования давления, времени, скорости, температуры и пути [12].

Таким образом, аппаратное обеспечение качества продукции обходится довольно дорого и требует дополнительных приспособлений и разработок. Автоматизация контроля качества может позволить решить данные проблемы.

3 ВЫБОР ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ КОНТРОЛЬНЫХ КАРТ

3.1 Программные библиотеки для построения контрольных карт

Построение карт контроля качества возможно с помощью применения языков программирования таких как: R, C#, Python. Рассмотрим подробнее каждый из них.

Язык программирования R предназначен для статистической обработки данных и работы с графикой. Для построения контрольной карты необходимо использовать функцию «Quality Control Charts for 'ggplot'» (ggQC). При этом есть возможность построить два вида контрольных карт XmR и XbarR.

Построение карты XmR необходимо при анализе процесса, когда производится один продукт и существует значительный временной разрыв между производством или наблюдением. То есть данные карты скорее полезны для наблюдения прерывающегося процесса.

Создать карту XmR с помощью функции ggQC довольно просто. В начале моделируются некоторые данные о диаметре изделия, ежемесячно производимого предприятием. Затем анализируется полученная карта (рисунок 6).

Рисунок 6 – Пример построения XmR-карты на языке программирования R

Если данные попадают за пределы верхнего контрольного предела, стоит выяснить не менялись ли другие показатели в течение анализируемого периода. Контрольные пределы отображаются на контрольной карте с помощью функции stat_QC_labels. Для того чтобы показать на графике последовательность данных необходим движущийся диапазон (mR участок). Его можно применить с помощью функцию state_mR. Также имеется возможность изучить диаметр изделий и структуру производства, суммировать средние и контрольные пределы для изделий своего предприятия и конкурентов. Для этого используются функции ddply и QC_Lines.

Второй вид контрольной карты Xbar R используется при мониторинге непрерывного процесса с течением времени. К примеру, детали производимые на протяжении нескольких циклов или партия постоянно производимых изделий. Данную контрольную карту также не сложно построить с помощью ggQC. Сначала моделируются некоторые данные о производственной линии. Например, предприятия производит одновременно 4 единицы изделия. Процесс производства занимает час. То есть за сутки будет произведено 96 изделий. Необходимо отследить параметр – ширина изделия. Для решения этой задачи применяетя функции ggQC и ggplot. Затем расставляются контрольные пределы и надписи (рисунок 7).

Рисунок 7 – Пример построения XbarR-карты на языке программирования R

Построенная карта отражает необходимую информацию, однако иногда следует получить представление и о последовательности процесса. Для этого строится R-гистограмма (рисунок 8).

Рисунок 8 – Пример построения R-гистограммы на языке программирования R

На данной контрольной карте второй показатель выходит за пределы контроля, то есть ширина изделия больше чем необходимо. Для выяснения причин такой ситуации может понадобиться дополнительные функции для оформления контрольной карты (рисунок 9).

Рисунок 9 – Пример построения контрольной карты на языке программирования R

С помощью дополнительных функций имеется возможность обозначить естественные пределы контроля и работников на данном участке.

Последним шагом при изучении контрольных карт является проверка новых данных. Вычисленные пределы управления можно использовать для мониторинга новых выборочных данных из того же процесса [9,14].

Еще одним средством построения контрольных карт является язык программирования C SHARP (С#). Данный язык программирования имеет статистическую типизацию. Для построения контрольной карты можно воспользоваться библиотекой графиков. Затем необходимо настроить программную часть формы.

В результате получаем следующие графики (рисунок 10).

Рисунок 10 – Пример контрольных карт в C#

Существует еще один метод добавления контрольной карты. Для этого используется программный код (рисунок 11).

Рисунок 11 – Пример контрольной карты в C#

Таким образом язык программирования C# позволяет в полной мере реализовать функцию построения контрольных карт качества.

С помощью языка программирования Python также возможно построить контрольную карту. Python представляет собой высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Для построения контрольных карт чаще всего используют 5 функций, рассмотрим подробнее каждый из них.

Функция mpld3 объединяет ядро черчения в Python библиотеке matplotlib и популярных JavaScript-библиотеках для построения графиков D3, чтобы создать условия удобной визуализации. График можно сделать в matplotlib, добавить интерактивную функциональность с плагинами, которые используют как Python, так и JavaScript, а затем отобразить его с помощью D3. Данная функция также включает встроенные плагины для масштабирования, панорамирования и добавления всплывающих подсказок (информация, которая появляется при наведении указателя мыши на точку данных). Особым достоинством mpld3 является его хорошо документированный API, который позволяет создавать пользовательские плагины. Лучше всего mpld3 работает с наборами данных малого и среднего размера.

Функция pygal дает хороший выбор для создания красивых готовых графиков с очень небольшим количеством строк кода. Каждый тип диаграммы представлен как отдельный метод (например, pygal.Histogram для гистограммы, pygal.Box для прямоугольной диаграммы), и есть множество красочных стилей по умолчанию. К тому же имеется возможность настроить почти каждый элемент участка, включая размеры, заголовки, метки и рендеринг. Для удобства пользователя на диаграммах отображаются всплывающие подсказки, однако в настоящее время нет возможности увеличивать и уменьшать масштаб или перемещаться по диаграммам. Диаграммы можно выводить в виде SVG и добавлять их на веб-страницу с тегом embed или вставляя код непосредственно в HTML. Как и mpld3, pygal подходит для небольших наборов данных.

При применении функции Bokeh графики можно выводить в виде объектов JSON, документов HTML или интерактивных веб-приложений. Bokeh позволяет масштабировать и панорамировать для навигации по участкам, сосредоточиться на наборе точек данных.

Функция HoloViews позволяет создавать структуры данных, способствующие визуализации. После перемещения данных в объект HoloView (например, GridMatrix для многовариантного анализа или макет для отображения компонентов рядом друг с другом) можно визуально исследовать данные. Построение графиков происходит отдельно на matplotlib или Bokeh, поэтому можно сосредоточиться на данных, а не писать код построения.

Функция Plotly дает широкие возможности построения от простых гистограмм до сложных 3D графиков. Все графики Plotly содержат всплывающие подсказки и имеют пользовательские элементы управления поверх диаграммы, как только она будет внедрена с помощью JavaScript API Plotly [15].

Для построения контрольной карты на Python необходимо настроить программную часть. В результате получаем следующий график (рисунок12).

Рисунок 12 – Пример построения контрольных карт в Python

Все перечисленные программные средства и статистические методы относятся к используемым в учебном процессе и это делает их более доступными широкому кругу разработчиков. Исследование показало, что статистическая аналитика качества на R обладает мощными инструментами, располагает обширными функциональными возможностями, но требуется знание специфического языка R. Объёмы библиотек на Python догоняют объёмы на C#, бурно развивающийся сегмент бесплатных библиотечных ресурсов. В целом же автоматизация процессов построения контрольных карт значительно облегчает и повышает эффективность контроля качества на предприятии и снижает затраты на него [8].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В научно-исследовательской работе были рассмотрены вопросы, касающиеся выбора программного обеспечения для контроля качества продукции с применением контрольных карт. Для этого были изучены методы построения и анализа контрольных карт, а также рассмотрены особенности контроля качества на литейном производстве. В результате было выявлено, что основные дефекты литейного производства могут быть выявлены путем измерения и взвешивания продукции. Таким образом, для данного производства применимо использование контрольных карт, на которых будет отражено колебание веса или размера изделия, а в случае выхода за контрольные пределы будет обнаружен дефект и момент его возникновения.

Затем было проведено исследование существующего на рынке программного обеспечения для построения контрольных карт. Автоматизация процессов построения контрольных карт значительно облегчает и повышает эффективность контроля качества на предприятии. Судя по внедрениям фирмы Сарториус, в стране существует платежеспособный спрос на цифровые системы контроля качества. Изучение аппаратного контроля качества в литейном производстве также позволило сделать вывод, что оно обходится довольно дорого и требует дальнейшей доработки.

Дальнейшее исследование касалось изучения программных библиотек для построения контрольных карт. Было выявлено, что такие библиотеки существуют на языках программирования R, C#, Python. Статистическая аналитика качества на R обладает мощными инструментами, располагает обширными функциональными возможностями, но требуется знание специфического языка R. Объёмы библиотек на Python догоняют объёмы на C#, бурно развивающийся сегмент бесплатных библиотечных ресурсов. В целом же автоматизация процессов построения контрольных карт значительно облегчает и повышает эффективность контроля качества на предприятии и снижает затраты на него.

Таким образом, проведенное исследование позволило сделать следующие выводы:

1. Литьё под давлением не исключает внутренних дефектов корпуса изделия, скрытых от наружного осмотра и измерений размеров деталей: пустоты, рыхлые участки, раковины и утончение стенок внутри неразборной конструкции.

2. Автор предлагает дополнить используемые на производстве методы контроля качества (измерение размеров, визуальный осмотр и фиксирование царапин, раковин, пустот и литников) измерением веса с помощью информационной системы с цифровыми весами.

3. Процедура измерения веса литого корпуса изделия не требует больших затрат времени и позволит перейти к использованию карт контроля качества типа .

4. Дополняя стандартные процедуры контроля качества картами контроля веса, появляется возможность обнаружения дрейфа технологических параметров (давления, равномерность размешивания присадок и пластификаторов для пластмассовых корпусов) и прогнозирования появления бракованных изделий.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. ГОСТ 53464-2009 (Допуски размеров, массы и припуски на механическую обработку)

2. ГОСТ 19946-74 (Пресс-формы для литья под давлением деталей из цветных сплавов)

3. ГОСТ 2789-73 Шероховатость поверхности

4. Макино, Т.; Охаси, М.; Докэ, Х. Контроль качества с помощью персональных компьютеров. - М.: Машиностроение, 1991. - 224 с.

5. Хитосе Кумэ. Статистические методы повышения качества. – М.: Финансы и статистика, 1990. – 304 с.

6. Воронков Н.М., Прокофьев О.В., Семочкина И.Ю. Использование методов системного анализа для исследования социально-экономических систем. Современные информационные технологии. – 2009. – № 10. – С. 95-96.

7. Голубкова И.В., Прокофьев О.В. Информационные технологии контроля качества на производстве/ Территория инноваций. – Энгельс, 2018. – №10(26). – С. 13-19.

8. Прокофьев О.В., Голубкова И.В. Программные библиотеки для разработки систем контроля качества/ Современные информационные технологии. – 2018. – Выпуск 28. – С. 105-110.

9. Прокофьев О.В., Семочкина И.Ю. Применение языка R и среды RStudio для математической обработки данных/ Современные информационные технологии. – 2017. – № 25. – С. 47-51.

10. Прокофьев О.В., Сёмочкина И.Ю. Применение интеллектуального анализа данных в системах поддержки принятия решений для управления профессиональным образованием/ Современные информационные технологии. – 2012. – № 16. – С. 140-143.

11. Контрольные карты в SPSS [Электронный ресурс]. URL: http://samoychiteli.ru /document20655.html

12. Литье под давлением [Электронный ресурс]. URL: http://bibt.ru

13. Язык программирования R [Электронный ресурс]. URL: https://cran.r-project.org/web/packages/ggQC/index.html

14. Implementation and Interpretation of Control Charts in R [Электронныйресурс]. URL: https://datascienceplus.com/implementation-and-interpretation-of-control-charts-in-r/

15. Python Libraries for Creating Interactive Plots [Электронныйресурс]. URL: https://blog.modeanalytics.com/python-interactive-plot-libraries/

16. Sartorius ProControl [Электронныйресурс]. URL: http://www.sartoros.ru/

17. Statistica [Электронный ресурс]. URL: http://statistica.ru/local-portals/quality-control/kontrolnye-karty/

Код для цитирования: Скопировать