Разработка комплекса инструментов экспертного и встроенного статистического управления качеством в автомобильном производстве тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.23, кандидат наук Клейменов Сергей Иванович

• Клейменов Сергей Иванович
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Клейменов Сергей Иванович

ГЛАВА

3

3

3

3

3

ГЛАВА

4

4

4

4

Выводы по второй главе

РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ И

ИНСТРУМЕНТАРИЯ УПРАВЛЕНИЯ

КАЧЕСТВОМ НА СБОРОЧНЫХ ОПЕРАЦИЯХ АВТОМОБИЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Проблема обеспечения качества продукции в 83 сборочном производстве

Разработка методики выбора ключевых сборочных 86 операций для оснащения интеллектуальным инструментом

Разработка научно-программного комплекса 92 встроенного статистического управления качеством автосборочного производства

Разработка идеализированной вероятностно- 97 статистической математической модели сборочной операции по критерию качества

Выводы потретьейглаве

РАЗРАБОТКА СТАТИСТИЧЕСКОГО

ИНСТРУМЕНТАРИЯ МОНИТОРИНГА И УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ НА

МЕХАНООБРАБАТЫВАЮЩИХ ОПЕРАЦИЯХ АВТОМОБИЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

Проблема обеспечения качества продукции в 108 производствах механообработки

Аспекты реализации статистических инструментов 109 управления качеством в адаптивных системах активного контроля на операциях механообработки

Разработка и реализация встроенного статистического 113 инструментария управления по выявлению момента возникновения особой причины изменчивости на операциях механообработки

Оценка эффективности от внедрения встроенного

статистического инструмента по выявлению момента изменчивости производственного процесса на операциях механообработки

4.5 Выводы почетвертойглаве

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

162

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка комплекса инструментов экспертного и встроенного статистического управления качеством в автомобильном производстве»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Мировая автомобильная промышленность практически всегда находится в центре развития наиболее перспективных технико-технологических инициатив, на острие научно-технического прогресса (НТП).

Наблюдаемое в последнее время активное развитие цифровых инструментов создает предпосылки для дальнейшего улучшения продуктов, услуг и процессов в самых разных секторах реальной экономики. Именно поэтому, среди 12 ключевых направлений выделенных в президентском указе «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года», обозначены те, которые непосредственно связаны с ускорением технологического развития, а также обеспечением ускоренного внедрения цифровых технологий в экономику.

Развитие актуальных в настоящее время версий национального стандарта ГОСТ Р ИСО 9001-2015 «Системы менеджмента качества», а также соответствующего международного стандарта автомобильной промышленности IATF 16949:2016, по сути, предопределяет значительное усиление предупредительных аналитических процессов управления в системах менеджмента качества (СМК) организаций, которого можно добиться посредством улучшения информатизации, разработкой и внедрением методик и инструментария элементов цифрового производства.

Развитие цифровых технологий привязано к решению важных научно-прикладных задач определяющих методологию и инструментарий мониторинга сбора и обработки данных, характеризующих основные процессы организации, а также активную стандартизацию. Все это обеспечивает наиболее эффективное управление качеством. Качество продукции закладывается в процессе проектирования и обеспечивается в производстве. Именно в производстве, как показывает практика,

формируется значительный объем дефектов продукции, основными причинами которых являются несоответствия при выполнении сборочных операций и операций в процессе механообработки.

Значительный вклад в решение теоретических и практических вопросов управления качеством внесли ученые: Ю.П. Адлер, Б.В. Бойцов, В.А. Васильев, В.А. Лапидус, Г.П. Воронин, В.Я. Белобрагин, В.Г. Версан, А.Д. Шадрин, В.А. Барвинок, А.Н. Чекмарев, В.Е. Годлевский, Э. Деминг, У.Шухарт, К. Исикава, С.Р. Калабро и др.

Целью исследования является улучшение качества автомобилей, за счет разработки и реализации научно-практического комплекса инструментов экспертного и встроенного статистического управления в автомобильном производстве.

Задачи исследования:

1. Провести комплексный научно-технический и практический анализ проблемы качества производства автомобильной техники, а также передовой теории и практики управления производством.

2. Разработать концепцию комплекса инструментов управления качеством в автомобильном производстве, учитывающую достижения в области информатизации.

3. Разработать экспертную методику по вскрытию ключевых, с точки зрения качества, операций автосборки для решения задачи интеллектуализации производства.

4. Разработать научно-программный комплекс, вероятностно-статистическую математическую модель, статистический инструментарий для обеспечения встроенного управления качеством в автомобильном производстве.

5. Комплексная апробация предложенных научно-технических решений на автосборочном предприятии.

Область исследования соответствует п. 1 «Методы анализа, синтеза и оптимизации, математические и информационные модели состояния и динамики качества объектов», п. 3 «Методы стандартизации и менеджмента (контроль, управление, обеспечение, повышение, планирование) качества объектов и услуг на различных стадиях жизненного цикла продукции », п. 4 «Квалиметрические методы оценки качества объектов, стандартизации и процессов управления качеством», паспорта специальности 05.02.23 -Стандартизация и управление качеством продукции.

Объектом исследования являются структуры, процессы, комплексные системы мониторинга и управления качеством производства автотранспортных средств, действующие на предприятиях высокотехнологичного, массового автомобилестроения.

Предметом исследования являются методы и подходы к организации процесса мониторинга и управления качеством автомобилей в производстве.

Методы исследования. Решение поставленных задач проведено на основе принципов Всеобщего управления качеством (Total Quality Management, TQM) положений теории качества, методов теории вероятности и математической статистики, теории надежности, методологии всеобщего управления качеством процессного и системного подхода, а также реальных исследований с целью проверки адекватности теоретических положений.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке и реализации научно-практического комплекса инструментов экспертного и встроенного статистического управления качеством в автомобильном производстве. Предлагаемый комплекс, включает в себя:

1. Концепцию научно-практического комплекса инструментов экспертного и встроенного статистического управления качеством в автомобильном производстве, отличающуюся от известных учетом основных связей действующего производства и системы управления качеством и

обеспечивающую трансформацию традиционной модели управления в цифровую.

2. Экспертную методику по определению ключевых с точки зрения качества, сборочных операций для решения задачи интеллектуализации производства, а также научно-программный комплекс встроенного статистического управления качеством в автосборочном производстве.

3. Идеализированную вероятностно-статистическую математическую модель определяющую стабильное выполнение сборочных операций, без учета особых причин изменчивости, а также инструментарий по ее использованию в качестве комплексного целевого показателя качества производства.

4. Инструментарий встроенного статистического управления качеством продукции на операциях механообработки, позволяющий своевременно выделить момент возникновения особой причины изменчивости производственного процесса и таким образом обеспечивающий возможность для предупредительной корректировки процесса.

Практическая значимость работы заключается в разработке комплекса научно-прикладных решений, обеспечивающих улучшение процесса мониторинга и управления качеством в автосборочном производстве, состоящего из: рекомендаций по изменению корпоративных стандартов ПАО «КАМАЗ» СТО КАМАЗ 40.24.-2013 «Анализ измерительных и контрольных процессов», руководящего документа ПАО «АВТОВАЗ» РД 37.101.0234-2003 «Анализ измерительных и контрольных процессов», в части модернизации применяемых индексов качества; компьютерной программы по обработке статистических данных производственного процесса и формирования цифровых двойников технологических операций. Предложенные научно-технические решения внедрены в практику ПАО «КАМАЗ». Ежегодный экономический эффект (в 2018, 2019 гг.) от внедрения предложенных решений составляет 5 млн. руб.

Положения, выносимые на защиту:

1. Концепция научно-практического комплекса инструментов экспертного и встроенного статистического управления качеством в автомобильном производстве.

2. Экспертная методика по определению перечня ключевых сборочных операций по критерию качества, а также научно-программный комплекс встроенного статистического управления качеством в автосборочном производстве.

3. Идеализированная вероятностно-статистическая математическая модель сборочных операций, определяющая стабильное выполнение операций без учета особых причин изменчивости.

4. Инструментарий встроенного статистического управления качеством на операциях механообработки, позволяющий своевременно выделить момент возникновения особой причины изменчивости производственного процесса.

Апробация работы. Результаты работы обсуждались на профильных совещаниях дирекции по качеству ПАО «АВТОВАЗ» и департамента качества ПАО «КАМАЗ».

Основные положения и результаты работы докладывались: на Всероссийской профильной конференции «Автопром в России: Стратегия развития автосборочных заводов, конкурентоспособность российских компонентов» (Самара, 2007 г.), Международном научном автомобильном форуме МАНФ-2017 «Интеллектуальные транспортные системы», (Москва, НАМИ, 2017г.), XVII и XVIII Международной научно-практической конференции «Управление качеством» (МАИ, г. Москва, 2018г., 2019г.), а также Международной научно-практической конференции по проблемам менеджмента «Слагаемые успеха. Стандарты ISO: Лучшие практики управления» (ВОК, ИНТЕРСЕРТИФИКА-ТЮФ, г. Москва, 2018г.).

Личный вклад автора. Постановка задач осуществлялась совместно с научным руководителем. Теоретические и практические исследования автором выполнены самостоятельно.

Связь работы с научными программами, темами, грантами.

Исследования выполнялись в рамках работы по гранту Президента Российской Федерации для государственной поддержки ведущих научных школ (НШ-2515.2020.8), а также в рамках реализации комплексной программы по повышению удовлетворенности потребителей качеством продукции и услуг департамента качества ПАО «КАМАЗ».

Публикации. Содержание диссертации отражено в 23 работах, из них 10 - в изданиях входящих в перечень ВАК РФ, 3 - в изданиях, индексируемых базой Web of Science (авторский вклад объемом 6,4 п.л.).

Структура и объем диссертации Основной текст диссертации изложен на 162 страницах, содержит 59 рисунка, 14 таблиц и включает: введение, четыре главы, заключение, список литературы, состоящий из 178 наименований. В приложении представлены результаты практической апробации полученных научно-технических решений.

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ. ПРОБЛЕМА КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ В АВТОМОБИЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ.

1.1 Анализ развития автомобильной промышленности и автомобильного рынка Европы и России. Итоги и перспективы

Рынок легковых автомобилей в Европе[138, 140]. По итогам 2018 года европейский рынок новых легковых автомобилей показал рост всего на 1,1% до 17,4 млн. единиц. Первые 16 позиций в рейтинге рынков Старого Света остаются неизменными (рисунок 1.1). На первом месте в европейском рейтинге по-прежнему Германия, которая за прошедший год сократила рыночную долю на 0,2%. На столько же сократился и объем продаж в 2018 году у этой страны, а в количественном выражении значение осталось на том же уровне - 3,4 млн. машин. Определенная политическая и экономическая нестабильность из-за приближающегося Вгехй привела к тому, что в Великобритании, идущей на втором месте, второй год продолжается спад продаж. Падение составило 6,8% до 2,4 млн. экземпляров, что поспособствовало уменьшению рыночной доли Соединенного Королевства на 1,2% до 13,6%. Третью ступень занимает Франция, где за 2018 год было продано 2,2 млн. единиц, увеличив объем на 3%. Стоит отметить, что на лидирующую тройку приходится 46% европейских продаж. Четвертую строчку занимает Италия, реализовавшая машин на 3,1% меньше, чем годом ранее, что в количественном выражении составило 1,9 млн. штук. Российский авторынок продолжил свое восстановление, показал положительную динамику в 13,3% и преодолел рубеж в полтора миллиона -1,7 млн. реализованных автомобилей. Таким образом, доля России прибавила 1% и составляет теперь 9,6%. На шестой позиции находится Испания, спрос на легковые автомобили в этой стране вырос на 7% до 1,3 млн. штук. Показатели остальных стран, входящих в топ-10 европейского рейтинга, гораздо скромнее и не превышают 1 млн. штук. Рынок Бельгии составил

549,6 тысячи автомобилей (+0,5%), Польши - 531,9 тысячи машин (+9,4%), Нидерландов - 443,8 тысячи штук (+7,1%), Швеции - 353,7 тысячи экземпляров (-6,8%). Наибольшую динамику роста авторынка в Европе наблюдаем в Литве, где купили машин на 25,1% больше, чем в 2017 году. Самое значительное падение продаж зафиксировано в Исландии (-15,5%). В рейтинге автопроизводителей тройка лидеров осталась прежней (таблица 1.1). Первенствует немецкий Volkswagen, который по итогам 2018 года реализовал 1,9 млн единиц. Французский Renault с 1,2 млн. проданных автомобилей занимает вторую ступень рейтинга. Продав более миллиона экземпляров, на третьем месте расположился американский Ford. На четвертую позицию рейтинга поднялся французский Peugeot, показав результат 974,1 тысячи проданных автомобилей. Далее, с результатом 907,4 тысячи экземпляров, находится немецкий Mercedes-Benz. С восемнадцатого на шестое место поднялся Opel, в продажи которого включены автомобили, проданные под дочерней маркой Vauxhall. Объем реализации этих автомобилей в 2018 году составил 884,4 тысячи штук. На седьмое место спустился немецкий BMW с результатом 850,8 тысячи автомобилей. ЯпoнcкaяToyota нашла 821,9 тысячи покупателей на европейском рынке и занимает восьмое место рейтинга. Замыкают топ-10 чешская Skoda (810,7 тыс. шт.) и немецкий Audi (740,4 тыс. шт.). Анализируя группы компаний, видим прежнюю тройку лидеров европейских продаж. Первенство принадлежит VW Group, входящие в его состав марки реализовали за прошлый год 3,9 млн. легковых автомобилей. За ней следует альянс RenaultNissan (2,7 млн. шт.) и PSA Group (2,5 млн. шт.). Стоит подчеркнуть, что у ряда марок заметная доля реализованных автомобилей приходится на Россию. Не учитывая марку LADA, фиксируем, что лидером в этом отношении является японский Lexus, доля российских покупателей которого составляет 34,2%. У корейских KIA и Hyundai этот показатель составляет 31,5% и 24,6% соответственно. Отметим еще японские бренды Nissan,

Toyota, французский Renault и чешскую Skoda, в которых доля российских продаж составляет не менее 10% (рисунок 1.1).

Рисунок 1.1 - Структура рынка легковых автомобилей Европы Таблица 1.1 - Структура продаж автомобильного рынка Европы по маркам.

Марка

Европа*

2017 год В т.ч. РФ

Доля РФ.

Европа*

г 018 год В т.ч. РФ

Доли РФ.

Voäkswagen

Renault

Ford

Peugeot

Mercedes-Benz

OpelA/auxhall

BMW

Toyota

Skoda

Audi

K1A

Hyundai FIAT

Citroen/Ds

Nissan

Dada

SEAT

LADA

Volvo

MINI

Jeep

Honda

Land Rover

smart

Jaguar

Alfa Romeo

Porsche

Lexus

Laneia/Chiyster

GM

Alpine

1 797,70 1 287.10 1 059.20 927,90 923.90 345.20 857,30 730.90 767,50 843,30 654,10 679.60 779,90 613,20 642.50 472,80 401,00 307,20 308,60 217,00 109,70 142,90 160,40 99,90 71.60 85.80 78,00 69,20 60,90 633,10 0,00

91,30 136.40 40.80 2,90 35,40 0,00 30,00 94,20 62,30 16,90 101,90 156,60 0,40 2.60 76.00 0,00 0,00 302,00 7,00 1,60 1,30 2,40 8,90 0,90 2,20 0,00 4,60 23,70 0,00 32,10 0,00

5,10 10,60 3,90 0,30 3,80 0,00 3.50 12,10 8,10 2,00 27,80 23.00 0,10 0,40 11,80 0,00 0,00 98,30 2.30 0,70 1,20 1,70 5,50 0,90 3,10 0,00 5,90 34,20 0,00 5,10

1 860,20 1 241,90 1 034,80 974,10 907,40 884,40 850.80 821,90 810,70 740,40 721,90 720,40 711,60 645.30 574,80 528,20 452,40 353,60 327.80 220,40 170,40 140,70 140,20 99,70 86,40 82,90 75,60 71,00 43,90 33,30 1,90

108,10 136,10 40,40 2.60 36,20 0,00 35,60 108,50 81,50 16,20 227,60 177.10 0,30 1.60 80.90 0,00 0,00 348,40 7,80 2,30 1,80 5,10 9,80 0,70 2,50 0,00 5,10 24,30 0.00 30,00 0,00

5,80 11.00 3,90 0,30 4,00 0,00 4.20 13,20 10,10 2,20 31,50 24,60 0,00 0,20 14,10 0,00 0,00 98,50 2,40 1,00 1,10 3,60 7,00 0,70 2,90 0,00 6,70 34,20 0,00 90,10 0,00

Рынок грузовых автомобилей в Европе [139, 141]. За прошедший год в странах Европы было реализовано 710,3 тысячи грузовых автомобилей, что на 3,3% выше предыдущего показателя. Сегмент среднетоннажных

грузовиков (полной массой от 3,5 до 16 тонн) занимает в этом объеме 55,7%, что в количественном выражении составляет 395,8 тысячи единиц (+3,5%). Оставшиеся 44,2% приходятся на крупнотоннажную грузовую технику (ИСУ) - 314,4 тысячи грузовиков (+3,1%). Крупнейшим рынком грузовых автомобилей в Европе остается Германия (рисунок 1.2), увеличившая продажи на 3% до 161,2 тысячи машин. Вторую строчку в европейском рейтинге по по-прежнему сохраняет Франция, увеличившая спрос на 8,6% до 104,9 тысячи штук. Великобритания остается на третьем месте с показателем 90,9 тысячи единиц, что на 4,6% меньше, чем в 2017 году. Отметим, что на долю лидирующей тройки суммарно приходится половина общеевропейских продаж грузовой техники. На четвертой строчке рейтинга остается Польша, рынок которой вырос на 6,8% до 52 тысяч грузовиков. Увеличив продажи на 5% до 46,2 тысячи машин, Италия поднимается на ступень выше и замыкает пятерку лидеров. В ТОП-10 крупнейших европейских рынков грузовых автомобилей также вошли: Испания (44 тыс. шт.; -3%), Нидерланды (30,3 тыс. шт.; +8,6%), Бельгия (19,9 тыс. шт.; +9,7%), Чехия (17 тыс. шт.; -2,7%) и Литва (16,5 тыс. шт.; +18,8), продемонстрировавшая наилучшую динамику роста. Стоит отметить, что отрицательная динамика продаж грузовиков в минувшем году была зафиксирована в 8 европейских странах, тогда как в 2017 году таких было 12.

Рисунок 1.2 - Структура рынка грузовых автомобилей Европы

1.2 Проблема качества продукции в автомобильном производстве

Анализ развития мирового автомобильного рынка, а также внутреннего национального автомобильного рынка России показывает рост конкуренции между ведущими автосборочными предприятиями. Причем, практика российского авторынка такова, что в последние десять лет произошло несколько экономических кризисов, а вместе с ними и существенное падение продаж новых автомобилей. При этом, на территории РФ, как было показано выше, работают как ведущие мировые автомобильные компании, так и традиционные национальные автопроизводители. Конкуренция между ними постоянно обостряется. Это вызывает периодические остановки производства автомобилей разных марок, а в некоторых случаях, например, для такой компании как Ford в 2019г.- и полную остановку производства автомобилей на территории нашей страны. В то же время, следует признать и определенные успехи в плане удержания доли рынка традиционными российскими автопроизводителями, такими как ПАО «АВТОВАЗ», ПАО «КАМАЗ» Группа «ГАЗ» и т.д. Но и здесь не все так просто. Компания ПАО «АВТОВАЗ» является неотъемлемой частью международного глобального игрока Renault-Nissan-Mitsubishi Alliance. Международным партнером компании ПАО «КАМАЗ» является Daimler AG. Получается, что полностью независимых национальных автопроизводителей практически не осталось. При этом влияние «западных» партнеров на отечественные автосборочные предприятия становится все более очевидным и определяющим и в части инжиниринга, и в части технологий, и в части компонентного обеспечения.

Существенный интерес представляет то, что еще десять лет назад наши традиционные автопроизводители доминировали на рынке [74]. А сегодня, только отдельные автомобили российских марок можно увидеть в топах и рейтингах продаж [67]. При этом, несмотря на жесточайший кризис в автопроме, далеко не все иностранные автопроизводители спешат покинуть российский рынок. Наоборот, компании все в большей степени стремятся

создать новый продукт максимально ориентированный под запросы потребителей, продукт, имеющий оптимальное соотношение цены и качества.

А что дальше? Как будут изменяться предпочтения российских потребителей? И, в соответствии с этим, как будет развиваться автомобильный рынок?

Ситуация на рынке может меняться из-за макроэкономических показателей, но если потребитель, в массе своей, ориентирован на продукт, продажи будут обеспечены. Именно поэтому важно обеспечить создание такого продукта, который максимально соответствует желаниям потребителей [70, 74]. На первый план, для потребителей автомобилей в России выходят как устоявшиеся, так и новые показатели качества. К устоявшимся и понятным абсолютно всем, относятся показатели безотказности, ремонтопригодности, цены владения и т.д. А вот к новым показателям мы привыкаем стремительно. Еще лет десять назад, для большинства российских автолюбителей вопросы инновационного, модного дизайна, органичности и функциональности расположения инструментов управления режимами работы бортовых систем и т.д., мягко говоря, не были в приоритете, а сегодня, это значимые факторы оценки качества новых автомобилей в эксплуатации. Здесь, можно привести результаты анализа того, что происходит, на крупнейших автомобильных рынках мира. Одним из общепризнанных экспертных институтов, занимающихся бенчмаркинговой оценкой качества новых автомобилей, является компания 1.Б.Ро,№ег, которая ежегодно готовит соответствующие отчеты. Так вот, согласно данным института, по результатам исследования рынков США и Китая, далеко не всегда лидирующее место, с точки зрения воспринимаемого потребителями качества, занимают автомобильные бренды, имеющие минимальное количество проблем с надежностью в первые три месяца эксплуатации автомобилей [70, 72]. Иными словами, российский автомобильный рынок

уже не исключение из правил. Несмотря на экономические проблемы, он становится частью глобального рынка, и в связи с этим, происходит быстрая трансформация потребительских предпочтений из системы координат определяющей национальные особенности, в международную систему, где наряду с вопросами надежности, особое значение приобретают эмоциональные оценки потребительской удовлетворенности.

Но необходимо помнить о показателе, который, как может показаться, не имеет отношения к качеству - цена продукта. Существенной проблемой здесь, на наш взгляд, является ценовая политика, следуя которой российские автомобили вплотную приблизились по стоимости к средним европейским или корейским маркам. Конечно, есть понятные объяснения, которые сводятся к тому, что локализация производства некоторых новых отечественных автомобилей не превышает 30 - 40% [70, 74]. Но тогда закономерен вопрос, а почему нужно считать такие автомобили отечественными? И кто сказал, что искушенный разнообразием российский потребитель, будет патриотичным? А между тем, вольно или не вольно, «бомба» связанная с информационной подготовкой потребительской среды, даже через крупнейшие СМИ, к мнению «Отечественное - не значит, лучшее по качеству» была заложена еще десятилетия назад. И теперь, становится еще более понятным процесс изменения потребительских предпочтений: «Я немного доплачу, но куплю автомобиль лучшего качества». К счастью, некоторые из наших автопроизводителей, вовремя это осознали, что обеспечило им большую стабильность объемов продаж новых автомобилей в последние кризисные годы.

Именно поэтому, ценовой аспект качества, наряду с эмоциональной оценкой воспринимаемого потребителями качества, сегодня являются ключом к предпочтениям покупателей новой высокотехнологичной продукции.

Один из крупнейших российских автопроизводителей легковых автомобилей, начиная с 2003г., ежегодно проводит исследование «Оценка удовлетворенности покупателей автомобилей» (рисунок 1.3) [87].

Рисунок 1.3 - Факторы оценки качества автомобилей при реализации исследования «Оценка удовлетворенности покупателей автомобилей»

В качестве примера, приведем результаты рассматриваемого исследования. Представляем диаграмму, отражающую динамику изменения единичных показателей удовлетворенности по факторам сервиса и технических характеристик (рисунок 1.4). По каждому из единичных факторов представлены оценки удовлетворенности за три года, причем последняя оценка, указана как графически, так и в виде бальной оценки -количественно. Представленные на рисунке 1.4 факторы, в 2000-х годах были ключевыми факторами конкурентоспособности новых автомобилей [74, 86].

Доступность запасных частей ^— I 0 8 Наличие/отсутствие сети магазинов з/ч

ш -

® Наличие/отсутствие сети фирменных СТО

а. Возможность ремонта своими силами

о _

Ё

га Качество сервисного обслуживания

Качество гарантийного сервисного обслуживания

(С в

Рисунок 1.4 - Бальная оценка удовлетворенности потребителей по факторам:

сервис; технические характеристики.

Однако, уже в 2006 - 2007 гг. основные факторы конкурентоспособности отечественных автомобилей, в значительной степени стали отставать от соответствующих критериев продукции иностранных автопроизводителей [70]. Именно в этот период на территории нашей страны очень активно стали работать иностранные автосборочные предприятия (таблица 1.2, 1.3). Фактически, до этого момента автомобильная промышленность в России определялась только национальными производителями, по сути, монополистами. А изменение отношения к российским автомобильным маркам в период после 2008 года не были связаны с ухудшением качества продукции отечественных автосборочных предприятий. Просто на рынке появились автомобили иностранного производства. Во многих случаях качество иностранных автомобилей было лучше, особенно, если дело касалось американских, европейских, японских и корейских марок. В некоторых случаях качество продукции было хуже, чем у российских автопроизводителей, когда это касалось китайских, иранских марок автомобильной техники. Важным фактором изменения потребительских предпочтений в тот период стало активное продвижение иностранных брендов через средства массовой информации (СМИ). Иногда, такое продвижение сопровождалось беспрецедентным давлением со стороны СМИ на потребителей через недостаточно объективную подачу

информации. После кризиса 2008 года ситуация начала стремительно меняться, и объемы продаж и производства российской автомобильной техники уже стали определяться в большей степени конкуренцией, нежели производственными мощностями предприятий.

Анализ данных о причинах отказа потребителей от покупки автомобилей российской марки (таблицы 1.2, 1.3), наглядно свидетельствуют об основных факторах отказа потребителей от покупки новых отечественных автомобилей. Здесь, первые места занимают факторы качества сборки и надежности автомобилей в эксплуатации. Конечно, нужно учитывать, что с момента рассматриваемого исследования прошло уже более десяти лет. Но, давайте зададим себе вопрос: «А что изменилось в восприятии потребителей с точки зрения эмоциональной оценки качества отечественных автомобилей?».

Также, большой интерес вызывают данные, представленные в таблице 1.3. Они относятся к результатам того же исследования и показывают, что основной причиной отказа от приобретения автомобилей иностранного бренда для наших потребителей является недоступная цена, а также высокая стоимость сервисного обслуживания. Интересно, а является ли сегодня цена покупки и цена владения автомобилем иностранного бренда, в массовом сегменте, препятствием к его приобретению, относительно продукции отечественных автопроизводителей?

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Клейменов Сергей Иванович, 2020 год

■о -

п

Рисунок 4.2 - Типовая структурная схема организации активного контроля для технологического процесса круглого шлифования

Обработка детали выполняется на шлифовальном станке. Скорость подачи Ус шлифовального круга меняется в соответствии с этапом обработки по заданному алгоритму. Размер детали Ь с помощью датчика Д1 преобразуется в электрический сигнал Цц и поступает в ПАК. В ПАК выполняется сравнение текущего сигнала Цц с пороговыми значениями, используемыми в алгоритме управления. В результате формируется управляющие сигналы Цу, определяющие этапы цикла обработки (а, следовательно, и смену скорости подачи шлифовального круга), а также момент отвода шлифовального круга от детали. По окончании обработки оператор контролирует деталь на ППК, получая объективный размер детали Ь2. В случае большого отклонения размера Ь2 от номинального значения оператор может внести поправку в ПАК. Однако для того, чтобы повысить эффективность от средств контроля, не достаточно иметь достаточно точный прибор или комплекс, который отображал бы результат контроля детали, например, на аналоговой шкале, или на цифровом индикаторе, необходимо реализовывать возможность дополнительной обработки измерительной информации.

Традиционно, совершенствование средств контроля при описанной выше организации рабочего места оператора станка велось за счет улучшения средств послеоперационного контроля. Внедрялись электронные средства контроля, в том числе и многоканальные системы, обеспечивающие оператора станка информацией обо всех геометрических параметрах детали, которые необходимо было проконтролировать единовременно. Также актуален вопрос формирования базы данных, в которой хранится весь массив проконтролированных замеров, с сохранением времени и даты их проведения. Формирование базы данных позволяет отслеживать динамику изменения состояния технологического процесса, что особенно удобно при проведении улучшений технологического процесса, например, таких как использование новых материалов, обрабатывающих инструментов или

режимов обработки. При грамотно реализуемом плане проведения контрольных операций с четкой периодичностью их проведения значительно облегчается задача по обнаружению момента возникновения «особой» причины изменчивости, выводящей процесс из устойчивого состояния. При этом для удобства использования целесообразно не просто отображать результаты в текстовом формате, а предоставить возможность графического представления информации, с помощью контрольных карт средних и размахов X - R или средних и стандартных отклонений X - S [32, 33, 51].

В настоящее время обычной практикой для фирм производителей контрольно-измерительной техники является возможность удаленного доступа к конкретному прибору, например по локальной сети с возможностью просмотра/использования накопленных замеров. В зависимости от размещения оборудования (компактность или сильная рассредоточенность средств контроля), технических и экономических возможностей предприятия используются три вида канала передачи данных: проводная линия, например, по каналу связи «Ethernet»; специальная электронная карточка или Flash-карта; радиоканал.

Организация канала связи с помощью проводной линии в локальную сеть хоть и обладает высокой стоимостью при ее первичной установке, однако компенсируется низкими затратами на обслуживание и является оптимальным вариантом при компактном размещении контрольного оборудования. Бывают ситуации, что одно или несколько рабочих мест удалено от общей совокупности приборов, в этом случае передача данных может быть реализована посредством Flash-карты, с последующим переносом полученных данных в централизованную базу данных. В зависимости от условий производства и используемого оборудования, так же как и при компактном расположении средств контроля, локальная сеть может быть реализована через радиоканал.

Подключение прибора послеоперационного контроля к корпоративной сети производственного участка, зачастую, реализуется по каналу связи «Ethernet», что обеспечивает передачу данных на скорости до 100 Мбит/с. В этом случае каждому прибору присваивается уникальный IP-адрес (или реже сетевое имя прибора, что характерно для небольших производств, когда число приборов невелико) в сетевом окружении. Благодаря этому появляется возможность оперативно проанализировать «течение» технологического процесса на конкретном рабочем месте, тем самым выявив «узкие» места и своевременно ввести корректирующие мероприятия.

При таком подходе появилась возможность отслеживать медленноменяющиеся во времени тенденции благодаря проведению глубокой статистической обработки с использованием дисперсионного, регрессионного анализа. Дальнейшее развитие средств послеоперационного контроля выполнялось, в основном за счет совершенствования компьютерных технологий и развития используемого программного обеспечения. Это позволило непосредственно на рабочем месте оператора станка выполнять простейшую статистическую обработку проведенных замеров. При этом структура системы контроля совершенствуется за счет увеличения количества используемых обратных связей, как это представлено на рисунке 4.3.

Как показывает практика для эффективной реализации преимуществ статистического анализа необходимо минимизировать дополнительные трудозатраты со стороны обслуживающего персонала - оператора станка, контролера или наладчика. Традиционное ведение бумажных контрольных карт с введением измеренных параметров вручную с последующим проведением простейших вычислений продемонстрировала свою нежизнеспособность. В этой связи только автоматизация самого процесса сбора, построения контрольных карт и, даже аналитической обработки, может дать положительный эффект. Все это в совокупности позволило

предоставлять всем заинтересованным участникам технологического процесса объективную информацию о качестве выпускаемой продукции, на основе которой можно вырабатывать координирующие действия, улучшающие и стабилизирующие весь процесс.

Рисунок 4.3 - Структурная схема системы активного контроля со статистической обработкой результатов контроля

Вместе с тем, средства активного контроля также совершенствовались, но независимо от послеоперационного контроля, за счет совершенствования программного обеспечения, режимов обработки, за счет установки дополнительных датчиков. Однако при этом, связь между средствами активного и послеоперационного контроля осуществлялась только через оператора станка. От оперативности введения корректировок (подналадки) которого в программу обработки во многом зависело качество получаемых деталей на станке. В этом заключен основной недостаток подобной структуры средств контроля. Несмотря на положительный эффект от внедрения статистической обработки информации на этапе послеоперационного контроля, в рассмотрение поступает не весь объем информации, а только его часть, т.е. определенная выборка деталей. Поэтому от периодичности взятия выборок и их объема во многом зависит эффективность вводимых корректировок. Причем частота взятия выборок

должна быть тщательно регламентирована. С одной стороны для лучшего отслеживания состояния технологического процесса периодичность взятия выборок должна быть как можно чаще, с другой стороны сильно возрастает трудоемкость процедуры контроля и время на ее выполнение, особенно при контроле деталей сложной конфигурации.

Решение проблемы запаздывания информации, имеющей место при подобной организации, может быть достигнуто путем совершенствования средств активного и послеоперационного контроля на основе двухконтурной системы активного контроля. Основным достоинством данной структуры является отслеживание состояния технологического процесса непосредственно в темпе технологического процесса системой активного контроля. Современный уровень развития компьютерной техники позволяет формировать ПАК на базе промышленного компьютера, а благодаря развитому программному обеспечению появляется возможность получать информацию по каждой обработанной детали. Поскольку сбор информации о параметрах и условиях обработки детали, а также всей сопутствующей информации выполняется в цикле обработки детали, отсутствует потеря времени на контроль, причем сама процедура автоматизирована и не требует дополнительных действий со стороны оператора станка. При подобной организации отсутствует запаздывание информации от своевременно необнаруженной причины, дестабилизирующей технологический процесс, поскольку учитывается динамический размер каждой обработанной детали, на основе которого и осуществляется управление циклом обработки. В результате можно сформировать карту динамических размеров деталей, что позволяет отображать информацию по всей совокупности деталей. В этом случае момент возникновения «особой» причины изменчивости, выводящий технологический процесс их стабильного состояния будет выявлен своевременно, тем самым предотвращен выпуск бракованной продукции. Все это выполняется в ПАК, который образует первый или основной контур

системы. ППК в этом случае образует второй или дополнительный контур системы. Структурная схема подобной организации активного контроля в этом случае представлена на рисунке 4.4 [89].

Дополнительный контур при этом используется для предоставления объективной информации о качестве обработанной детали, поскольку размер обработанной детали, получаемый в основном контуре по ряду причин (динамические измерения, наличие СОЖ в зоне контроля, колебания температуры, задержка отвода шлифовального круга и т.п.) имеет определенную погрешность. В результате размер детали в основном контуре требует определенной корректировки. Для этого, полученные во втором контуре объективные данные используются для уточнения корректирующих коэффициентов основного контура. При этом, корректировка с использованием дополнительного контура может осуществляться через более длительные временные интервалы, чем при традиционном подходе, особенно при стабильном технологическом процессе, что позволяет снизить трудоемкость контроля со стороны обслуживающего персонала. С целью повышения достоверности результатов о контролируемом размере в основном контуре системы активного контроля целесообразно использование статистической обработки получаемых данных.

Рисунок 4.4 - Структурная схема двухконтурной адаптивной системы активного контроля со статистической обработкой информации

ПАК

■С' ■С.

Таким образом, определение конечной скорости съема припуска VMK в момент окончания обработки и отвода шлифовального круга от детали в темпе технологического процесса позволит оперативно отслеживать текущую ситуацию и вводить корректирующие мероприятия. Полученные результаты при этом лучше визуализировать, например, с помощью контрольных карт средних и размахов, гистограмм распределения.

В результате статистические характеристики в принятых обозначениях в основном контуре системы активного контроля будут иметь вид:

- среднее значение погрешности размера:

ЛЬ = C\AVMK = 1 ^j^MKi ~ VMKНОМ )= C1 (VMK ~ VMKном )' (4.6)

n i=i

- размах значений погрешности размера:

R&L = ЛЪщах _ ALmin = C2 (VMKmax _ VMKmin ) , (4.7)

где n - количество деталей в выборке.

Непрерывное отслеживание показателей качества обрабатываемых деталей предотвращает не только запаздывание, но и потерю информации об изменении состояния технологического процесса во времени. Данное обстоятельство дает возможность распознать ранние признаки появления особой причины изменчивости до момента появления бракованной продукции.

Дополнительный контур системы в этом случае используется для периодической идентификации коэффициентов Cj и С2 в используемой в основном контуре системы:

„ AL2

Ci; («>

MK

С2 = v R-V ' (4-9)

MK max MK min

где AL 2 - погрешность размера, полученная в дополнительном контуре.

На этом принципе строится двухконтурная система активного контроля, включающая в себя ПАК в качестве основного контура и ППК как дополнительный контур.

На рисунке 4.5 проиллюстрирована реализация алгоритма контроля, реализуемого на основе раннего обнаружения момента разладки оборудования:

- (рис. 4.5а) - точечная диаграмма величины отклонения размера от номинального значения, рассчитываемого на основе значений конечной скорости снятия припуска в момент окончания обработки косвенным путем в темпе технологического процесса в основном контуре системы активного контроля;

- (рис. 4.56) - контрольная карта средних и размахов (X - R карта), полученная путем статистической обработки точечной диаграммы по малым выборкам, формируется в основном контуре системы активного контроля;

- (рис. 4.5в) - X - R карта для объективной оценки погрешности размеров, формируемая в статических условиях с использованием дополнительного контура.

Момент обнаружения «особой» причины обозначен на диаграмме линией I-I. Изначально, когда технологический процесс находится в устойчивом состоянии и отсутствует влияние преобладающего возмущающего фактора, либо оно незначительно, в этом случае значение конечной скорости снятия припуска можно считать оптимальным в рамках определенного диапазона. Динамическая точечная диаграмма (кривая 1) отображает величину погрешности размера для каждой обработанной детали.

При этом в основном контуре системы также выполняется традиционная статистическая обработка методом малых выборок (в данном случае по 3 детали в выборке) через определенный интервал времени, в результате формируется динамическая X - Я карта (кривые 2 и 3).

При этом моменты взятия выборок во втором контуре системы, для формирования статической X - Я карты (кривые 4 и 5) выполняются реже, чем в основном контуре и определяются причинами долговременного характера. Как только обнаруживается действие возмущающего фактора, в данном случае это выражается приближением к границе статистического регулирования ПСЬ на динамических диаграммах, как точечной (кривая 1), так и на картах средних и размахов (кривые 2 и 3). Начиная с этого момента, выполняется тщательный послеоперационный контроль в дополнительном контуре, на основе чего подтверждается наличие влияющего на технологический процесс возмущающего фактора, либо необходимость коррекции используемого алгоритма для раннего обнаружения причины изменчивости в основном контуре системы.

Тщательный послеоперационный контроль необходим в связи с тем, что отклонение размера, не сразу реагирует на действие возмущающего фактора [135, 137].

Подобным образом может осуществляться оценка качества микрогеометрии поверхности - шероховатости на основе определения конечной скорости снятия припуска в момент окончания обработки. Наиболее распространен качественный метод оценки шероховатости, например, сличение с образцом визуально или путем осязания. Реже, для особо ответственных деталей, применяются профилометры или профилографы, поскольку они требуют аккуратного обращения для получения объективных результатов контроля и определенных профессиональных навыков.

Подобная структура двухконтурной системы активного контроля является универсальной и обладает рядом достоинств по отношению к традиционным средствам и в зависимости от задач конкретного производства способна реализовывать: программные, адаптивные или оптимальные алгоритмы управления; статистическое регулирование на основе контрольных карт средних и размахов, либо посредством динамической карты контроля.

В большинстве случаев на производстве чаще применяются программные средства активного контроля с ППК. Среди основных преимуществ выделяются простота эксплуатации и настройки при возможности обеспечивать приемлемые показатели качества обработки для условий массового машиностроения при допускаемом отклонении от номинального значение не более 20 мкм. В случаях с более жесткими полями допусков в диапазоне от 5 до 10 мкм требуемых показателей можно достичь с использованием адаптивных (подстраивающихся или самонастраивающихся) средств контроля, которые способны скомпенсировать преобладающие по влиянию на технологический процесс возмущающие факторы.

Вариант реализации подобного алгоритма представлен на рисунке 4.6. При стабильном состоянии технологического процесса, когда действие возмущающих факторов отсутствует или скомпенсировано, обработка детали осуществляется по следующей траектории:

^нач ^ 1 ^ 2 ^ Умк ном, (4.10)

где Бнач - величина начального припуска обрабатываемой детали;

Умк ном - значение конечной скорости снятия припуска, при котором достигается номинальное значение размера обработанной детали.

Рисунок 4.5 - Реализация алгоритма двухконтурной системы на основе раннего обнаружения «особой» причины изменчивости

При этом Бчист и Бвых значения величины припуска обрабатываемой детали, при которых происходит переключение скорости подачи с черновой на чистовую и с чистовой на выхаживание соответственно, в условиях стабильного состояния технологического процесса обработки. При обнаружении ПАК наличия возмущающего фактора, дестабилизирующего технологический процесс, автоматически выполняется переход на новую траекторию обработки:

^нач ^ 3 ^ 4 ^ Умкном. (4-11)

ВЫХ. 3ВЫХ. ^ЧИСТ. 3НАЧ

Рисунок 4.6 - Трехинтервальный цикл обработки, реализуемый с использованием адаптивных средств контроля

Для реализации траектории обработки по выражению (4.11) выполняется сдвиг момента срабатывания команды при переходе с чистовой обработки на выхаживание при новом значении припуска Б'вых- Итогом обработки по новой траектории является достижение номинального размера детали.

Несмотря на ужесточение полей допусков на определенные геометрические параметры изготавливаемых деталей, раннее обнаружение причин разладки и попытка компенсации максимального числа возмущающих факторов, проблемой остается невозможность получения деталей строго одного размера. В этой связи вводится сортировка проконтролированных деталей на классы точности, а в последующем выполняется селективная сборка. Стоит отметить, что для многих деталей ширина класса достигает всего нескольких микрометров. В связи с тем, что зачастую участки механической обработки деталей и последующей их сборки часто разнесены друг относительно друга, изготовленные и проконтролированные детали необходимо маркировать. Маркировка помимо непосредственной задачи - передать значение проконтролированного

параметра для конкретной детали на участок сборки для получения максимально возможного качества собранного узла позволяет вести учет каждой изготовленной детали и отслеживать качество изготовления.

4.4 Оценка эффективности от внедрения встроенного статистического инструмента по выявлению момента изменчивости производственного процесса на операциях механообработки

Для оценки эффективности от внедрения новых средств контроля или модернизации уже имеющегося необходимо выполнение расчетов, позволяющих сравнить преимущества, достигаемые за счет использования средств контроля [91]. Применительно к продукции механообрабатывающего производства можно провести оценку по характеру распределения контролируемых параметров для партии обработанных на данном оборудовании средств контроля. Для сравнения можно воспользоваться моментами распределения, описывающими свойства распределений [82, 118].

Первый момент - математическое ожидание или координата центра распределения. В общем случае центр распределения определяется как точка на оси абсцисс, слева и справа от которой вероятность появления различных значений случайной величины равны между собой.

+<ю

X = | хр( х^х, (4.12)

—то

где р(х) - плотность распределения вероятностей.

При дискретных отсчетах, что имеет место в данном случае вместо вычисления интеграла допустимо перейти к вычислению среднего арифметического:

_ п V

X = ^. (4.13)

,=1 п

Второй момент - дисперсия случайной величины Э, характеризующая рассеяние отдельных значений от центра распределения. Действующее значение рассеяния или среднее квадратическое отклонение является более удобной для оценки характеристикой и имеет размерность случайной величины:

Е (х, - х)

п

,=1 (4.14)

Для получения несмещенной оценки дисперсии - стандартного отклонения пользуются формулой:

!£ (х, - х):

м (4.15)

п -1

В этой формуле вместо количества образцов п используется количество степеней свободы п-1. Таким образом, первая формула используется при расчете по всей генеральной совокупности, во втором случае - по выборке. При этом разница в расчете не заметна при большом объеме рассматриваемой выборки (больше 100).

Третий момент характеризует асимметрию или скошенность распределения относительно его среднего значения:

1 п ( V _ X V

А = 1 £ . (4.16)

п ,=1

5

На практике для суждения о степени симметричности большее применение имеет безразмерный коэффициент асимметрии, дающий несмещенную оценку:

п

' X - X л 3

(п - 1)-(п - 2) г=1

V ^

А = ( л/ -V- . (4.17)

Четвертый момент характеризует протяженность распределения и позволяет оценить величину остроконечности распределения по отношению к нормальному:

1

Г X; - Х^ 4

п г=1

v

5

е = ^^ . (4.18)

Обычно оценку проводят по коэффициенту эксцесса, который позволяет судить о протяженности рассматриваемого распределения по отношению к нормальному (для которого е =3):

е= п-(п +1) "ГX, -X^4 _ 3-(п-1)2

(п - 1)-(п - 2)-(п - 3) ы ^ 5 ) (п - 2)-(п - 3)' '

Испытания выполнялись на оборудовании одного из ведущих российских предприятий по выпуску автомобилей, в частности круглошлифовальном станке производства завода Ыушса Кктёа, для наружной шлифовки. На указанном оборудовании выполняется обработка

лхт7-0,015 /■>'7-0,036 -Г,

детали с допуском: 027 -27 мм. Результаты замеров до модернизации и после сведены в таблицу 4.1. Показатели, отмеченные знаком «'» относятся к данным, полученным на оборудовании до модернизации.

На рисунках 4.7 и 4.8 представлены гистограммы размеров обработанных на шлифовальном станке деталей с наложенным графиком функции плотности распределения вероятностей нормального закона со старым средством контроля и с использованием двухконтурной структуры активного контроля соответственно. Помимо замены самого средства активного контроля дополнительно проводились работы по модернизации шлифовального станка. Дополнительно в таблицу 4.2 сведены

статистические показатели полученных результатов. Все значения размера обработанных деталей представлены в относительном виде относительно центра поля допуска на обрабатываемую деталь - 26,975 мм.

Таблица 4.1 - Результаты испытаний средств контроля

№ детали Время' Ь'2 , мкм Т' ОБ, сек Время Т ОБ, сек Умк, мкм/сек Ь2 , мкм

1 12:29 8 25,5 10:18 27,4 13,2 0

2 12:31 11 25,9 10:19 29 9,4 4

3 12:34 7 25,6 10:21 28,3 10,3 4

4 12:35 9 25,5 10:22 28,3 11,6 4

5 12:37 3 23,4 10:23 27,9 11,9 2

6 12:38 5 25,6 10:24 28 12,2 2

7 12:39 5 25,7 10:32 28,3 11,9 3

8 12:40 6 26,2 10:33 28,1 11,0 2

9 12:41 8 26 10:34 28,2 11,0 4

10 12:42 7 25,8 10:35 28 12,2 4

11 12:43 6 25,7 10:36 27,8 12,7 1

12 12:44 7 26 10:37 28,7 8,2 4

13 12:46 4 25,5 10:38 28,4 10,8 3

14 12:47 5 25,3 10:40 25,8 12,4 4

15 12:49 1 23,2 10:41 28,3 10,4 2

16 12:50 4 26,1 10:42 28,6 9,7 5

17 12:51 5 25,8 10:43 28,2 11,7 3

18 12:52 3 26 10:44 28,5 8,7 4

19 12:53 7 26,2 10:45 28 11,9 2

20 12:54 1 26,2 10:46 28,2 11,3 3

21 12:55 4 26,3 10:47 28 11,9 2

22 12:56 7 26,2 10:52 28,1 11,6 3

23 12:57 6 26 10:53 28,3 10,0 4

24 12:58 5 26 10:54 28,3 10,5 2

25 13:00 2 23,8 10:55 27,6 13,5 1

26 13:01 0 25,5 10:57 28,3 10,8 4

27 13:02 5 26 10:58 28 11,8 2

28 13:03 3 25,4 10:59 28 13,7 0

29 13:04 6 26,3 11:00 27,9 11,9 1

30 13:05 5 26,3 11:10 28,3 11,4 4

7

6 5 4 3 2 1 О

-4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14

Рисунок 4.7 - Гистограмма распределения замеров на этапе послеоперационного контроля до модернизации оборудования

Таблица 4.2 - Статистические показатели процесса механообработки

Наименование показателя Значение до модернизации Значение после модернизации

Максимальное значение в выборке 11,0 5,0

Минимальное значение в выборке 0,0 0,0

Среднее арифметическое выборки 5,17 2,77

Стандартное отклонение 2,45 1,33

Коэффициент асимметрии -0,04 -0,48

Коэффициент эксцесса 0,25 -0,64

Анализ рисунков 4.7 и 4.8, а также данных в таблице 4.2 показывает положительный эффект от результатов модернизации контрольного оборудования и модернизации оборудования. В частности, более чем в 2 раза сократилось величина рассеяния итогового размера детали от центра распределения, а также сам центр распределения сместился ближе центру поля допуска контролируемого параметра. Коэффициент асимметрии говорит о большем, чем до модернизации смещении результатов относительно среднего значения влево. Коэффициент эксцесса также увеличился и сменил знак по отношению к первоначальному, что свидетельствует о снижении величины остроконечности по отношению к нормальному закону распределения. Таким образом, для дальнейшего смещения центра распределения к центру поля допуска контролируемого параметра требуется провести ряд дополнительных настроек.

Рисунок 4.8 - Гистограмма распределения замеров на этапе послеоперационного контроля после модернизации оборудования

Выявив положительный эффект от модернизации используемого оборудования определим возможность раннего выявления момента разладки технологического процесса. Для этого сопоставим данные, получаемые на этапе активного контроля основного контура в темпе технологического процесса - конечную скорость снятия припуска в момент окончания обработки, с реальным размером детали, получаемым на этапе послеоперационного контроля дополнительного контура.

Для этого воспользуемся данными таблицы 4.1 и рассчитаем отклонение конечной скорости снятия припуска АУМК , в качестве номинального значения выбрав среднее:

^УМКг УМК1

Умк .

(4.20)

А также отклонение размера детали АЬ2 для каждой детали:

(4.21)

Результаты представлены на рисунке 4.9.

Рисунок 4.9 - Точечные диаграммы конечной скорости снятия припуска и

размеров деталей

В подобном виде диаграммы малоинформативные и по ним сложно судить о степени соответствия между данными, получаемыми в темпе технологического процесса и в статических условиях дополнительного контура. Проведем простейшую статистическую обработку методов контрольных карт средних и размахов по 3 детали в выборке, результаты проиллюстрированы на рисунке 4.10.

Рисунок 4.10 - Контрольные карты средних и размахов для отклонения

скорости и размера

Анализ контрольных карт, представленных на рисунке 4.10, уже достаточно информативен и позволяет отследить общие тенденции на обоих графиках, в особенности для карты средних. Коэффициент корреляции, рассчитанный для значений отклонения конечной скорости снятия припуска и отклонения размера детали, можно определить по следующему выражению:

£ (АЬ2, -А Ь 2 У(АУМк, -АУмк)

К

1=1

х(аь2, -АЬ2)2 (АУмк, -АУмк)2

(4.22)

1=1

1=1

Коэффициент корреляции получился Л*=-0,8987, что подтверждает высокую степень связи между анализируемыми параметрами. В этой связи можно рассчитать коэффициенты аппроксимирующего выражения для отклонения размера через показатели отклонения конечной скорости съема припуска, которое будет иметь вид:

АЬ = 4 -АУМК + Л, (4.23)

где А\ и - постоянные коэффициенты, для конкретного оборудования и параметров обработки.

В рассматриваемом случае выражение (4.23) примет вид:

АЬ = -0,769 -АУМК - 0,0\

(4.24)

Представим на одном графике (рисунок 4.\\) контрольную карту средних значений отклонения размеров деталей, полученных непосредственно в дополнительном контуре АЬ2 с отклонением размеров деталей, рассчитанных по выражению (4.24) на основе отклонения конечной скорости снятия припуска в момент окончания обработки в основном контуре АЬ\.

1.5

0.5

а 0

о -0.5

-1.5

/4 |\

* < В ч /с < ч /у 1 1 У

..........1 г

/ \

* Доп. кош Осн. кош

10

№ выборки

Рисунок 4.\\ - Карта средних значений отклонения размера деталей для основного АЬ\ и дополнительного АЬ2 контуров

Как видно из сравнения представленных графиков рассчитанные значения отклонения размера детали в основном контуре хорошо повторяют результаты статического контроля дополнительного контура. Максимальные расхождения между отклонением размера, полученном в динамическом режиме и статическом режимах прослеживаются только на первых двух выборках, достигая максимальной разницы в 0,4 мкм.

Таким образом, данные получаемые в темпе технологического процесса могут быть использованы для оценки качества готовых деталей, являясь довольно точным показателем отклонения геометрических параметров детали от номинального значения. Также это позволит использовать данные параметры для раннего обнаружения причин изменчивости, выводящих технологический процесс из устойчивого состояния.

Стоит отметить, что величины погрешности обработки АЬ, даже при постоянстве времени отвода шлифовального круга в момент окончания обработки, близки к результатам, полученным во втором контуре системы контроля только в случае больших значений конечной скорости снятия припуска Умк. Если значения Умк находятся в диапазоне от 5 мкм/с и выше, то совпадение динамической погрешности размера, полученное в основном контуре с результатами статических измерений в дополнительном контуре велико. В случае, когда значения Умк находятся в диапазоне до 5 мкм/с, что часто имеет место в производственной практике, увеличивается доля влияния прочих возмущающих факторов - температурный режим обработки, состояние шлифовального круга и периодичность его правки, качество СОЖ и ее количество, поступающее в зону обработки. В подобных ситуациях требуется контроль дополнительных факторов для более точных вычислений.

В настоящее время, предложенная в работе, двухконтурная система внедряется в цехах, занимающихся механообработкой, например на операциях финишного шлифования коренных (а также шатунных) шеек коленчатых валов. Современные коленчатые валы в свою очередь изготавливают литьем, используя в качестве материала высокопрочный чугун. После выполнения предварительной обработки производится снятие окончательного припуска с использованием средств активного контроля (рисунок 4.12). В процессе шлифования припуск уменьшается, срабатывание команд прибора активного контроля переключает подачу (с черновой на чистовую, с чистовой на выхаживание). По достижении значения величины припуска, который соответствует достижению номинального размера, прибор активного контроля дает окончательную команду и останавливает процесс шлифования. При этом обработка ведется комплексно - пять кругов, вращающихся на одной оси (для каждой коренной шейки). Как правило, контроль и управление ведется по одной из шеек, или же по двум крайним шейкам. Из-за наличия возмущающих факторов, неоднородного износа кругов, вариации начального припуска для каждой из шеек, для объективного контроля используется дополнительный контур (рисунок 4.13). Дополнительный контур представляет собой прибор послеоперационного контроля, предоставляющий объективную информацию о полученных размерах, на основе которого появляется возможность провести корректировку используемого алгоритма управления в основном контуре для стабилизации окончательных размеров для каждой из обрабатываемых коренных шеек.

Рисунок 4.12 - Прибор активного контроля в составе шлифовального станка

Рисунок 4.13 - Прибор послеоперационного контроля 4.5 Выводы по четвертой главе

В результате решения задачи по разработке и реализации встроенного статистического инструментария мониторинга и управления качеством на операциях механообработки, разработан инструмент выявления момента возникновения особой причины изменчивости.

\. Разработанный встроенный статистический инструмент, позволяет в производственном процессе своевременно проводить корректировку установок оборудования при проявлении тенденций к выходу контролируемых параметров изделий в процессе производства, из управляемых границ изменчивости. Разработанный инструментарий обеспечивает возможности для реализации в виде программных, адаптивных или оптимальных алгоритмов управления. Инструментарий реализует статистическое регулирование на основе контрольных карт средних и размахов, либо посредством динамической карты контроля.

2. Анализ результатов внедрения статистического инструментария, показывает положительный эффект. В частности, более чем в 2 раза сократилось величина рассеяния итогового размера детали от центра распределения, а также сам центр распределения сместился ближе центру поля допуска контролируемого параметра.

3. Сравнение графиков значений отклонения размера детали, в основном контуре удовлетворительно повторяют результаты статического контроля по дополнительному контуру. Данные получаемые в темпе технологического процесса могут быть использованы для оценки качества готовых деталей, являясь довольно точным показателем отклонения геометрических параметров детали от номинального значения.

4. Достигнутые показатели не являются исчерпывающими, средства подобного класса обладают значительным потенциалом для дальнейшего совершенствования и расширения своих функциональных возможностей.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Предложено решение важной научно-технической задачи направленной на повышение качества производства автомобилей. В ходе решения поставленной задачи в диссертационной работе получены следующие основные научные и практические результаты:

\. Разработана концепция научно-практического комплекса инструментов экспертного и встроенного статистического управления качеством в автомобильном производстве, которая отличается от известных учетом основных связей внутри действующего производства, с точки зрения формирования статистических данных отражающих качество продукции. Реализация концепции в практику предприятия наилучшим образом обеспечивает трансформацию традиционной системы управления качеством производства в цифровую.

2. Разработана экспертная методика поиска ключевых, сточки зрения качества, операций сборочного производства автомобилей для оснащения интеллектуальным инструментом. Методика позволяет проводить экспертный анализ стандартного кодификатора дефектов автомобилей на предмет выявления дефектов и связанных с ними сборочных операций, которые наиболее существенно влияют на безопасность эксплуатации автомобилей. В результате практической реализации методики из 3\85 кодов кодификатора выделено 275 кодов дефектов, по которым выбраны 22 ключевые сборочные операции. Предложен научно-программный комплекс встроенного статистического управления качеством, обеспечивающий оперативный мониторинг и управление сборочным процессом, по ключевым операциям, с помощью индексов воспроизводимости.

3. Предложена идеализированная вероятностно-статистическая математическая модель качества выполнения сборочных операций, не учитывающая особые причины изменчивости, которая в практике

автомобильного производства может быть использована для формирования комплексных целевых индексов качества производственного сборочного процесса. Совместное применение параметров идеализированной вероятностно-статистической модели и научно-программного комплекса, в практике автосборочного предприятия обеспечивает снижение уровня производственной дефектности по ключевым сборочным операциям с 10,16% до 0,2% отклонений.

4. Разработан и реализован встроенный статистический инструментарий мониторинга и управления качеством продукции на операциях механообработки, позволяющий своевременно выделить момент возникновения особой причины изменчивости производственного процесса. Применение инструментария в производственной практике обеспечивает более чем двукратное сокращение величины рассеяния размерного параметра от центра распределения, за счет возможности корректировки процесса.

5. Разработаны и внедрены в практику автопроизводителей ряд рекомендаций, по изменению корпоративных стандартов автосборочных предприятий, в части модернизации применяемых индексов воспроизводимости, а также программному обеспечению по обработке статистических данных производственного процесса.

Все предложенные научно-технические решения внедрены в практику ПАО «КАМАЗ». Ежегодный экономический эффект (в 2018, 2019 гг.) от внедрения предложенных решений составляет 5 млн. руб.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1 Автопром в России. Итоги 2018 года, перспективы. Маркетинговый отчет. Аналитическое агентство Автостат. Январь 2019г. - 57 с.

2 Анализ измерительных систем. MSA. Ссылочное руководство (3-е изд., испр.) - Н. Новгород: ООО СМЦ «Приоритет», 2002 г.

3 Адлер, Ю.П. Качество и рынок, или как организация настраивается на обеспечение требований потребителей [Текст] /Ю. П. Адлер. - В сб.: Поставщик и потребитель. - М.: РИА "Стандарты и качество", 2000. -128 с.

4 Азгальдов, Г.Г. Квалиметрия для всех: учебное пособие. [Текст] /Г. Г. Азгальдов, А. В. Костин, В. В. Садовов. - 2012. - С.110-111.

5 Антология русского качества / под ред. Б.В. Бойцова, Ю.В. Крянева. - 4-е изд. испр. и доп. - М.: Академия проблем качества, 2007. - 580с.

6 Активный контроль размеров [Текст] / под ред. С.С. Волосова. М. : Машиностроение, 1984. - 222 с.

7 Балашов, Б.П. Статистический контроль и регулирование качества массовой продукции [Текст] / Б.П. Балашов, В.А. Долженков - М. : Машиностроение, 1984. - 231 с.

8 Барвинок, В.А. Статистические методы управления качеством / А.Н. Чекмарев, В.А. Барвинок, В.В. Шалавин - М.:1999. - 319 с.

9 Белобрагин, В.Я. Основы стандартизации / В.Я. Белобрагин, A.B. Зажигалкин, Т.И. Зворыкина - М: РИА «Стандарты и качество», 2015. -464с.

10 Белостоцкая, A.A. Оценка качества в системе маркетинга услуг [Текст] / A.A. Белостоцкая, A.B. Круглов. - Учебное издание. - СПб.: Изд-во СПГУЭФ, 2009. - 76 с.

11 Белоусов, И.И. Управление конкурентоспособностью промышленного предприятия [Текст] :автореф. дис. ... канд. экон. наук : 08.00.05 / Белоусов И.И. - Москва, 2007. - 26с.

12 Болотин, B.B. Прогнозирование ресурса машин и конструкций [Текст] / В.В. Болотин - М.: Машиностроение, 1984. - 312 с.

13 Боровиков, В.П. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов [Текст] / В.П. Боровиков - СПб.: Питер, 2003. - 688 с.

14 Бойцов, Б.В. Некоторые вопросы технологического проектирования конструкций из полимерных композиционных материалов, работающих в экстремальных условиях [Текст] / Б.В. Бойцов, С.С. Коротков, В.В. Кривонос, Ю.М. Тарасов - М.: Академия проблем качества, 2019. -112 с.

15 Брагин, Ю.В. Путь QFD. Проектирование и производство продукции исходя из ожиданий потребителей [Текст] / Ю.В. Брагин, В.Ф. Корольков.

- Ярославль: Негосударственное некоммерческое образовательное учреждение "Центр качества", 2003. - 240 с.

16 Брандт, 3. Анализ данных. Статистические и вычислительные методы для научных работников и инженеров [Текст] : [пер. с англ.] / 3. Брандт

- М. : Мир, 2003. - 686 с.

17 Бредихин, А. Л. Измерение и мониторинг удовлетворенности потребителей в СМК автосборочных предприятий, построенных на требованиях стандарта ИСО/ТУ 16949 [Электронный ресурс] / А.Л. Бредихин, Е.В. Лямин URL http://quality.eup.ru/MATERIALY13/up-vaz.htm (дата обращения 10.03.2012).

18 Бурылов B.C. Организационно-методические основы оценки качества деятельности предприятий автосервиса [Текст] / В. С. Бурыдов. - Санкт-Петербург, 2016. - 15 с.

19 Биктимирова, Г.Ф. Разработка метода информационно-технологического сопровождения качества автокомпонентов на этапах подготовки производства [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Г.Ф. Биктимирова - Москва, 2018. - 22с.

20 Варюхина, E.B. Механизмы организационно-экономического управления безопасностью полетов и надежностью авиационной техники [Текст] :автореф. дис. ... канд. экон. наук : 05.13.10 / Е.В. Варюхина - Москва, 2013. - 26с.

21 Васильев, В. А. Методология управления и улучшения качества инновационных технологических процессов / В.А. Васильев, С.А. Одиноков - М.:, 2016. 160с.

22 Ватсон, Г. Методология "Шесть сигм" для лидеров, или как достичь 3,4 дефекта на миллион возможностей [Текст] : [пер. с англ.] Раскина А.Л.; [под науч. ред.] Адлера Ю.П. / Г. Ватсон - М. : РИА "Стандарты и качество", 2006. - 224 с.

23 Воронин, Г.П. Техническое регулирование спустя семь лет: больше вопросов чем ответов / Г.П. Воронин // Стандарты и качество. - 2010. -№6. - С. 28-35.

24 Ветров, A.C. Сравнительный анализ сервисного обслуживания автомобилей в авторизированных дилерских центрах [Текст] / А. С. Ветров, Э. Т. Абушаева // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2014. - № 1. - 36-39 с.

25 Версан, В. Г. Системы управления качеством продукции / В. Г. Версан, И. И. Чайка. - М. : Изд-во стандартов, 1988. - 102 с.

26 Герасимов, A.B. Методы идентификации и оперативного прогнозирования состояния агрегатов автомобиля для автоматизированной бортовой системы управления [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Герасимов A.B. - Москва, 2014. - 26с.

27 Гейлер З.Ш. Самонастраивающиеся системы активного контроля [Текст] / З.Ш. Гейлер. - М. : Машиностроение, 1978. - 224 с.

28 Гличев, A.B. Основы управления качеством продукции [Текст] / A.B. Гличев. - М.: Стандарты и качество, 2001. - 424 с.

29 Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика [Текст] / В.Е. Гмурман - М.: Высш. шк., 2003. - 479 с.

30 Гнеденко, Б.В. Математические методы в теории надежности [Текст] / Б.В. Гнеденко, Ю.К. Беляев, А.Д. Соловьев - М.: Наука, 1965. - 524 с.

31 Годлевский, В. Е. Менеджмент качества в автомобилестроении : монография / В. Е. Годлевский, Г. Л. Юнак; под ред. А. В. Васильчука. -Самара: ООО "Офорт"; ЗАО "Академический инжиниринговый центр", 2005. - 628 с.

32 Годлевский В.Е. Статистические методы анализа качества [Текст] / В.Е. Годлевский [и др.] - Самара, НВФ «Сенсоры. Модули. Системы», 1998. - 103 с.

33 Годлевский, В. Е. Применение статистических методов в автомобилестроении / В. Е. Годлевский, А. Н. Плотников, Г. Л. Юнак; под ред. А. В. Васильчука. - Самара: ГП "Перспектива", 2003. - 196 с.

34 Годлевский, В. Е. Система менеджмента качества : учебное пособие / В. Е. Годлевский, Г. Н. Изюменко, О. М. Карпилова, В. Я. Кокотов. -Самара: Самарский научный центр РАН, 2001. - 132 с.

35 Годлевский, В. Е. Система менеджмента качества на основе ИСО/ТУ 16949-2002. / В. Е. Годлевский, Е. А. Вакулич, А. Я. Дмитриев, А. В. Литвинов, К. М. Файн, Е. А. Шабанова. - Самара: ГП "Перспектива", 2002. - 288 с.

36 Гребенюк, В.М. Управление качеством сложных информационных систем в радиоэлектронике методами комплексной стандартизации [Текст] :автореф. дис... канд. техн. наук : 05.02.23 / В. М. Гребенюк -Москва, 2014. - 18с.

37 Грязнов, М.В. Обеспечение надежности функционирования транспортных систем доставки автомобильным транспортом (на примере Уральского региона) [Текст] :автореф. дис. докт. техн. наук : 05.22.01 / Грязнов М.В. - Москва, 2013. - 38с.

38 ГОСТ 15467-79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения М.: Стандартинформ, 2011. - 34с.

39 ГОСТ Р ИСО 21747-2010 «Статистики пригодности и воспроизводимости процесса».

40 ГОСТ Р ИСО 22514-1-2015 «Статистические методы. Управление процессами».

41 ГОСТ Р ИСО 11462-1-2007 «Статистические методы. Руководство по внедрению статистического управления процессами».

42 ГОСТ Р ИСО 7870-1-2011 «Статистические методы. Контрольные карты».

43 ГОСТ Р 54732-2011. Менеджмент качества. Удовлетворенность потребителей. Руководящие указания по мониторингу и измерению - М.: Стандартинформ, 2012. - 28 с.

44 ГОСТ Р 50779.46-2012 Статистические методы. Управление процессами. Часть 4. Оценка показателей воспроизводимости и пригодности процесса.

45 ГОСТ Р ИСО 19011-2012 Руководящие указания по аудиту систем менеджмента - М.: Стандартинформ, 2013. - 44с.

46 ГОСТ Р ИСО 9001-2008 Система менеджмента качества. Требования -М.: Стандартинформ, 2010. - 29с.

47 ГОСТ Р ИСО 9001-96 Система качества. Модель обеспечения качества при проектировании, разработке, производстве, монтаже и обслуживании [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://standartgost.rU/g/TOCT Р ИСО 9001-96.

48 ГОСТ Р ИСО 9004-2010 Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации. Подход на основе менеджмента качества - М.: Стандартинформ, 2011. - 46с.

49 ГОСТ Р ИСО 22514-7-2014 Статистические методы. Управление процессами. Часть 7. Воспроизводимость процессов измерений.

50 ГОСТ Р ИСО 9001-2001 Системы менеджмента качества. Требования.

51 ГОСТ Р 51814.3-2001. Системы качества в автомобилестроении. Методы статистического управления процессами [Текст]. - Введ. 200201-01. - М. : Изд-во стандартов, Стандартинформ, 2001. - 33 с.

52 Деминг, Э. Выход из кризиса: Новая парадигма управления людьми, системами и процессами [Текст] / Э. Деминг; [пер. с англ.]. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 370 с.

53 Джордж С., Ваймерскирх А. Всеобщее управление качеством: стратегии и технологии, применяемые сегодня в самых успешных компаниях. (TQM). -СПб.: "Виктория плюс", 2002. 256 с.

54 Дмитриев, П.И. Методы и средства управления знаниями в базовых процессах жизненного цикла программных средств [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / П.И. Дмитриев. - Санкт Петербург, 2014. - 16с.

55 Елисеева, Т.А. Снижение риска производителя технических систем на этапе проектирования совершенствованием оценки надежности [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Т.А. Елисеева - Тула, 2017. - 20с.

56 Заятров, A.B. Комплексная оценка качества и надежности электрооборудования легкового автомобиля [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.09.03 / A.B. Заятров - Тольятти, 2013. - 20с.

57 Заятров A.B. Комплексная оценка качества и надёжности электрооборудования легкового автомобиля [Текст] :дис. ... канд. техн. наук : 05.09.03 / Заятров Алексей Викторович. - Тольятти, 2013. - 186 с.

58 Заятров A.B., Козловский, В.Н. Комплексная оценка качества и надёжности электрооборудования транспортных средств : монография [Текст] / A.B. Заятров, В.Н. Козловский. - Самара : Издательство СамНЦ РАН. - 2014. - 176 с.

59 Кабак, И.С. Обеспечение надежности сложных программных средств на основе искусственных нейронных сетей [Текст] :автореф. дис. ... докт. техн. наук : 05.13.01 / И.С. Кабак - Тольятти, 2015. - 45с.

60 Калабро, С.Р. Принципы и практические вопросы надежности [Текст] / С.Р. Калабро; [пер. с англ.]. - М.: Машиностроение, 1966. - 376 с.

61 Касторская, Л.В. Анализ измерительных систем (MSA) в вопросах и ответах - Н. Новгород: ООО СМЦ «Приоритет», 2006.

62 Калажкова, Ю.А. Квалиметрическая оценка качества деятельности научно-технической организации [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Ю.А. Калажкова - Санкт Петербург, 2016. - 17с.

63 Каплан, P.C. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию [Текст] / P.C. Каплан, Д.П. Нортон. - М.: ЗАО "Олимп-Бизнес", 2003. - 304 с.

64 Качалина, JI.H. Конкурентоспособный менеджмент [Текст] /Л. Н. Качалина - М.: Изд-во "МАМИ", 2002.- 398 с.

65 Калачева, Е.А. Система менеджмента качества организации на основе интегрированной информационной среды [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Е.А. Калачева - Москва, 2015. - 24с.

66 Козловский, В. Н. Комплекс обеспечения качества системы электрооборудования автомобилей. / В. Н. Козловский, Д. П. Панюков. -М. :PalmariumAcademicPublishing, AV AkademikerverlandGmbH&Co., Deutschland. - 2014. - 361 с.

67 Козловский, В. Н. Комплексная оценка удовлетворенности потребителей качеством автомобилей / В. Н. Козловский, В. И. Строганов, С. П. Клейменов // Стандарты и качество. - 2013. - №5. - С. 94 - 98.

68 Козловский, В. Н. Методика ранжирования проблем качества высокотехнологичной продукции машиностроения по экономическим критериям / В. Н. Козловский, Н. В. Афиногентова, А. В. Заятров // Актуальные проблемы экономики. - 2016. - №3. - С. 329 - 344.

69 Козловский, В. Н. Моделирование электрооборудования автомобилей в процессах проектирования и производства: монография. / В. Н. Козловский. - Тольятти: ТГУ, 2009 - 227 с.

70 Козловский, В. Н. Обеспечение качества и надежности системы электрооборудования автомобилей // В.Н. Козловский / диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук / Моск. гос. автомобил.-дорож. ин-т (техн. ун-т). - Тольятти, 2010. - 440с.

71 Козловский, В. Н. Обеспечение качества и надежности электрооборудования автомобилей: монография. / В.Н. Козловский. -Тольятти: ТГУ, 2009. - 274 с.

72 Козловский, В. Н. Перспективные направления аналитических исследований качества и надежности автомобилей в эксплуатации /

B. Н. Козловский, В. И. Строганов, Д. И. Панюков, Н. В. Афиногентова // Труды НАМИ. - 2014. - №259. - С. 79 - 87.

73 Козловский, В. Н. Прогнозное моделирование в вопросах обеспечения гарантии новых автомобилей / В. Н. Козловский, Д. И. Панюков, Н. В. Афиногентова // Актуальные проблемы экономики. - 2015. - № 2. -

C. 420 - 426.

74 Козловский, В.Н. Новые технологии оценки конкурентоспособности автомобилей в эксплуатации : монография [Текст] / В. Н. Козловский, Н. В. Афиногентова. - Самара: Издательство AHO «Издательство СНЦ», 2015. - 158 с.

75 Козловский, В.Н. Обеспечение качества электромобилей и гибридов в эксплуатации / В. Н. Козловский, В. И. Строганов. - М. : PalmariumAcademicPublishing, AV AkademikerverlandGmbH&Co., Deutschland. - 2015. - 405 с.

76 Козловский, В.Н. FMEA и потребители продукции автопрома /

B.Н. Козловский, Д.И. Панюков, С.А. Шанин // Грузовик. - 2016. - №8. -

C. 34 - 36.

77 Козловский, В.Н. Стратегическое планирование конкурентоспособности с точки зрения качества / В.Н. Козловский, Д.И. Панюков, С.А. Шанин // Стандарты и качество. - 2017. - №3. - С. 76 - 80.

78 Козловский, В.Н. Оценка реакции автопроизводителя на запросы потребителей / В.Н. Козловский, Г.Л. Юнак, Д.В. Айдаров, С.А. Шанин // Стандарты и качество. - 2017. - №6. - С. 80 - 85.

79 Козловский, В.Н. Формирование эффективной FMEA-команды / В.Н. Козловский, Д.И. Панюков, С.А. Шанин // Стандарты и качество. - 2017.

- №7. - С. 68 - 72.

80 Козловский, В.Н. Цифровая среда поддержки процессов управления конкурентоспособностью и качеством продукции и услуг. Концепция и примеры / В.Н. Козловский, Д.В. Айдаров, С.А. Шанин, С.И. Клейменов // Материалы Международной научно-практической конференции «Слагаемые успеха. Стандарты ISO: лучшие практики управления» Москва, 2018г.

81 Козловский В.Н., Айдаров Д.В., Панюков Д.И., Васильев М.М. Концепция цифровой среды поддержки управления конкурентоспособностью [Текст] // Стандарты и качество, - 2018. -№ 6. - С. 86 - 89.

82 Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников [Текст] / А.И. Кобзарь. - М. : ФИЗМАТЛИТ, 2006.

- 816 с.

83 Клейменов, С.И. Проблема скорости реагирования автопроизводителя на производственные дефекты автомобилей в эксплуатации / С.И. Клейменов, С.А. Шанин, В.Н. Козловский // Материалы XVII Международной научно-практической конференции «Управление качеством», МАИ, г. Москва. - 2018.

84 Клейменов, С.И. Законы Мерфи и менеджмент качества в автомобильной промышленности / С.И. Клейменов // Автопром в России: Стратегия развития автосборочных заводов, конкурентоспособность российских компонентов (сборник докладов и выступлений), Министерство промышленности и энергетики Самарской области, г.Самара. - 2007. - С.107-109.

85 Клейменов, С.И. FMEA - первые шаги / С.И. Клейменов // Вестник Поволжского Клуба Качества. - 2005. - № 3(7). - С. 19 - 24.

86 Клейменов, С.И. Модели аналитических исследований качества и надежности легковых автомобилей в эксплуатации / С.И. Клейменов,

B.И. Строганов, В.Н. Козловский // Автомобильная промышленность. -2013. - №9. - С. 1 - 5.

87 Клейменов, С.И. Анкетные исследования воспринимаемого потребителем качества автомобилей / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский, Д.И. Панюков // Автомобильная промышленность. - 2014. - №6. - С. 3 -7.

88 Клейменов, С.И. Организация интеллектуального комплекса управления качеством сборочных операций на предприятиях автомобильной промышленности / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский, Д.В. Айдаров // Международный научный автомобильный форум МАНФ-2017 «Интеллектуальные транспортные системы», г. Москва, НАМИ - 2017. -№6. - С. 67 - 73.

89 Клейменов, С.И. Развитие средств активного контроля для повышения оперативности решения проблем качества продукции механообработки /

C.И. Клейменов, A.B. Заятров, В.Н. Козловский, В.И. Санчугов // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. -2019. - № 3(Т. 21). - С. 5-13.

90 Клейменов, С.И. Экспериментальное исследование возможностей производственного комплекса диагностики работоспособности системы электрооборудования автомобилей / С.И. Клейменов, М.А. Пьянов, В.Н. Козловский В.Н., С.А. Шанин // Грузовик. - 2019. - № 3. - С. 16-22.

91 Клейменов, С.И. Оценка эффекта от внедрения двухконтурной системы активного контроля и раннего обнаружения «особой» причины изменчивости на операциях механообработки / С.И. Клейменов, A.B. Заятров, В.Н. Козловский, А.Н. Чекмарев, A.B. Седельников // Известия

Самарского научного центра Российской академии наук. - 2018.-№6 (Т. 20). - С. 27-32.

92 Клейменов, С.И. Актуализация проблемы оценки качества производства продукции на операциях механообработки / С.И. Клейменов, А.Н. Чекмарев, A.B. Заятров, В.Н. Козловский // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2018.-№6(Т. 20). - С. 2426.

93 Клейменов, С.И. Нелинейные процессы оптимизации в рамках цифровой среды управления качеством / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский, Д.В. Айдаров, М.М. Васильев // Методы менеджмента качества. - 2019. -№ 3. - С. 26-33.

94 Клейменов, С.И. Проблемы и перспективы интеллектуализации управления качеством сборочных процессов в автомобилестроении / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский, Д.В. Антипов, Д.В. Айдаров // Автомобильная промышленность. - 2018. - № 10. - С. 1-5.

95 Клейменов, С.И. Стратегический менеджмент качества автомобильных корпораций / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский, Д.В. Айдаров, С.А. Шанин // Методы менеджмента качества. - 2019. - № 1. - С. 34-38.

96 Клейменов, С.И. Производственный комплекс диагностики работоспособности системы электрооборудования автомобилей / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский, М.А. Пьянов, М.В. Шакурский // Грузовик. - 2018. - № 10. - С. 19-22.

97 Клейменов, С.И. Основные аспекты разработки электротехнического производственного комплекса диагностики работоспособности электрооборудования автомобилей / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский, К.В. Киреев, М.А. Пьянов // Электроника и электрооборудование транспорта. - 2018. - № 5. - С. 43-47.

98 Клейменов, С.И. Аспекты создания профессиональной группы экспертов при решении проблемы качества продукции автопрома /

С.И. Клейменов, В.Н. Козловский, Д.В. Антипов, Д.И. Панюков // Автомобильная промышленность. - 2018. - № 5. - С. 1-6.

99 Клейменов, С.И. Обеспечение процессов производства и эксплуатации электромобилей и автомобилей с комбинированной энергоустановкой / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский B.H., С.А. Шанин, С.А. Дементьев // Грузовик. - 2018. - № 7. - С. 21-25.

100 Клейменов, С.И. Вероятностно-статистическое моделирование в вопросах цифровизации процессов управления конкурентоспособностью / С.И. Клейменов, Д.В. Айдаров, В.Н. Козловский, Г.Л. Юнак // Методы менеджмента качества. - 2018. - № 9. - С. 26-32.

101 Клейменов, С.И. Параметры тревожных сигналов в области качества автомобилей в эксплуатации / С.И. Клейменов, С.А. Шанин,

B.Н. Козловский // В сборнике: Управление качеством Избранные научные труды семнадцатой Международной научно-практической конференции. г. Москва - 2018. - С. 409-414.

102 Клейменов, С.И. Проблема скорости реагирования автопроизводителя на производственные дефекты автомобилей в эксплуатации /

C.И. Клейменов, С.А. Шанин, В.Н. Козловский // В сборнике: Управление качеством Избранные научные труды семнадцатой Международной научно-практической конференции.г. Москва - 2018. -С. 212-218.

103 Клейменов, С.И. Интеллектуализация управления качеством: проблемы и перспективы / С.И. Клейменов, В.Н. Козловский В.Н., Г.Л. Юнак Г.Л., Д.В. Айдаров // Стандарты и качество. - 2018. - № 2. - С. 80-85.

104 Коллинз, Дж. От хорошего к великому [Текст] / Дж. Коллинз. -Стокгольмская школа экономики, 2001. - 288 с.

105 Коляда, A.A. Эффективные инструменты стратегического анализа. Как принять верное решение о стратегии развития предприятия [Текст] / A.A. Коляда. - Н. Новгород : Издательство Бизнес-школы EMAS, 2014. -174 с.

106 Котлер, Ф. Маркетинг- менеджмент: Пер. с англ. / Ф. Котлер. - СПб.: Питер, 2003. - 496 с.

107 Корчагин, В. А. Организация подсистемы предремонтного диагностирования агрегатов автомобилей при их централизованном ремонте по техническому состоянию [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.22.10 / В.А. Корчагин - Санкт Петербург, 2014. - 20с.

108 Красильников, В.В. Квалиметрия как теоретическая база оценки качества образования, [Текст]: / В.В. Красильников, B.C. Тоискин, A.B. Шумаков : учеб. пособие. - Ставрополь: Изд-во СГПИ, 2008. -120 с.

109 Кристофер, Л. Маркетинг услуг: персонал, технология, стратегия. / Л.М. Кристофер. - Издательство Вильяме, 2005. - 1008 с.

110 Кузьминич, Г.Г. Конкурентоспособность предпринимательских структур малого и среднего бизнеса России [Текст] / Г.Г. Кузьминич // Экономика, управление, финансы: материалы II Междунар. науч. конф. (г. Пермь, декабрь 2012г.). Пермь: Меркурий, 2012. — С. 21-24.

111 Лапидус, В. Система управления качеством (TQM) в российских компаниях [Текст] / В. Лапидус. - М. : ОАО "Типография Новости",

2000. - 432 с.

112 Ле Тхань Бинь Имитационные модели управления техническим обслуживанием пожарных автомобилей [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.10 / Ле Тхань Бинь. - Москва, 2014. - 20с.

113 Лобанов М.М., Осипов Ю.М. Основные принципы оценки конкурентоспособности продукции // Маркетинг в России и за рубежом,

2001. - №6. - С. 18-22.

114 Максименко H.H., Юнак Г.Л., Шелеметьев В.Д., Новиков С.Д., Конаш А.Б. Способ управления рабочим циклом поперечной подачи при шлифовании и устройство для его осуществления. Патент на изобретение РФ №2454310. Кл. МПК-7: B24B 51/00. 27.06.12.

115 Медведев, Я.Е. Экономическая эффективность средств контроля размеров [Текст] / Я.Е. Медведев. - М. Издательство стандартов, 1978. -176 с.

116 Михелькевич, В.Н. Автоматическое управление шлифованием [Текст] / В.Н. Михелькевич. - М. : Машиностроение, 1975. - 304 с.

117 Невельсон, М. С. Автоматическое управление точностью обработки на металлорежущих станках [Текст] / М. С. Невельсон. - Л. : Машиностроение, 1982. - 184 с.

118 Новицкий, П.В. Оценка погрешностей результатов измерений [Текст] / П.В. Новицкий, И.А. Зограф. - Л. :Энергоатомиздат. Ленингр. отд-ние, 1991. - 304 с.

119 НгоЗюи До Численные алгоритмы для исследования показателей надежности многокомпонентного оборудования по результатам компьютерного моделирования [Текст] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 / НгоЗюи До - Иркутстк, 2016. - 16с.

120 Макарова, А.Н. Методика оперативного корректирования нормативов периодичности технического обслуживания с учетом фактических условий эксплуатации автомобилей [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.22.10 / Макарова А.Н. - Оренбург, 2016. - 16с.

121 Мелихов, A.B. Повышение эффективности систем менеджмента качества на основе совершенствования процессов взаимодействия с потребителем [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Мелихов A.B. - Москва, 2015. - 28с.

122 Мильберг, Б.Е. Определение потребностей покупателей и достижение конкурентных преимуществ (взгляд из региона) / Б.Е. Мильберг // Маркетинг в России и за рубежом. - 2003. - №6. - С. 11 - 13.

123 Мялковский, И.К. Взаимодействие информационных систем в жизненном цикле объекта электроэнергетики и электротехники. Элементы цифровой экономики / И.К. Мялковский - СПб., 2018. - 142 с.

124 Нив, Г. Пространство доктора Деминга. Принципы построения устойчивого бизнеса [Текст] / Г. Нив ; [пер. с англ.]. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2005. - 376 с.

125 Отчет о выполнении консультационных услуг «Развертывание и внедрение элементов системы управления качеством», ООО «Технополис Инженерные Решения» - М.: 2019. - 66 с.

126 Питере, Т.Дж., Уотермен-мл., Р.Х. В поисках совершенства. Уроки самых успешных компаний Америки [Текст] / Т.Дж. Питере, Р.Х. Уотермен-мл. - М. : Издательский дом "Вильяме", 2005. - 560 с.

127 Пушкарев, М.И. Анализ и синтез систем управления технологическими объектами с интервальными параметрами на основе корневых показателейкачества [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.06 / Пушкарев М.И. - Томск, 2014. - 22с.

128 Пономарев, С. В. Управление качеством продукции. Инструменты и методы менеджмента качества : учебное пособие / С. В. Пономарев, С. В. Мищенко, В. Я. Белобрагин, В. А. Самордов, Б. И. Герасимов, А. В. Трофимов, С. А. Пахомова, О. С. Пономарева. - М. : РИА "Стандарты и качество", 2005. - 248 с.

129 Портер, М. Конкуренция [Текст] / М. Портер ; [пер. с англ.]. - М. : Издательский дом "Вильяме", 2005. - 608 с.

130 Полякова, Е.В. Разработка и внедрение системы оценки качества и конкурентоспособности автомобилей [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Полякова Е.В. - Тольятти, 2016. - 16с.

131 Предпочтения российских покупателей на автомобильном рынке. Аналитическое агентство Автостат. Декабрь 2014г.

132 Прохоров Ю.К. Электронный учебник по дисциплине «Управление качеством» [Текст] /СПб: СПбГУИТМО, 2007, 17 с.

133 Рейдер, Р. Бенчмаркинг как инструмент определения стратегии и повышения прибыли [Текст] / Р. Рейдер : [пер. с англ.] Раскина А.Л.;

[под науч. ред.] Даниловой T.B. - М. : РИА «Стандарты и качество», 2007. - 248 с.

134 Решетов А.Г. Автоматизация шлифования и размерного контроля деталей [Текст] / А.Г. Решетов. - СПб. : Политехника, 2003. - 193 с.

135 Решетов А.Г., Заятров A.B., Конаш А.Б., Шелеметьев В.Д., Новиков С.Д. Управление качеством продукции на операциях финишного шлифования: URL: http://ascontrol-tlt.ru/stati (дата обращения: 15.09.2018).

136 Решетов А.Г., Конаш А.Б., Новиков С.Д., Шелеметьев В.Д., Короткевич А.З., Стахов C.B. Способ управления рабочим циклом поперечной подачи при шлифовании и устройство для его осуществления. Патент на изобретение РФ №2364494. Кл. МПК-7: B24B 49/00. 20.08.09.

137 Решетов А.Г., Шанин A.A., Ежелев A.B., Конаш А.Б., Заятров A.B. Способ управления рабочим циклом поперечной подачи при шлифовании. Патент на изобретение РФ №2490111. Кл. МПК-7: B24B 51/00. 20.08.13.

138 Розно, М.И. От "голоса потребителя" до "производства без проблем" [Текст] / М.И. Розно. - Н. Новгород : ООО СМЦ "Приоритет", 2007. -72 с.

139 Рынок легковых автомобилей в России. Итоги 2017 года. Тенденции и перспективы. Аналитическое агентство Автостат. Январь 2018г.

140 Рынок коммерческих автомобилей в России. Итоги 2017 года. Тенденции и перспективы. Аналитическое агентство Автостат. Январь 2018г.

141 Рынок легковых автомобилей в России. Итоги 2018 года. Тенденции и перспективы. Аналитическое агентство Автостат. Январь 2019г.

142 Рынок коммерческих автомобилей в России. Итоги 2018 года. Тенденции и перспективы. Аналитическое агентство Автостат. Январь 2019г.

143 РД ПАО «АВТОВАЗ» 37.101.0234-2003 «Анализ измерительных и контрольных процессов»

144 Степанова, Е.Г. Управление качеством технического обслуживания автомобилей за счет совершенствования системы поставок [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Степанова Е.Г. - Тольятти, 2012. - 16с.

145 Сарымсаков, Б.А. Разработка экономической модели управления автомобилем [Текст] :автореф. дис. канд. техн. наук : 05.22.10 / Б.А. Сарымсаков - Москва, 2015. - 20с.

146 Суханцев, С.С. Управление качеством металлопродукции в задаче перепланирования производственного процесса в условиях неполноты исходной информации [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.02.23 / Суханцев С.С. - Пермь, 2016. - 18с.

147 Симон, Д.В. Модульный принцип повышения эксплуатационной надежности зерноуборочных комбайнов [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.20.03 / Симон Д.В. - Москва, 2016. - 19с.

148 Строганов, В.И. Повышение эксплуатационных характеристик электромобилей и автомобилей с комбинированной энергоустановкой [Текст] :автореф. дис. ... докт. техн. наук : 05.09.03 / Строганов, В.И. -Самара, 2014. - 43с.

149 СТО «КАМАЗ» 40.24.-2013 «Анализ измерительных и контрольных процессов».

150 СТП 37.101.9730-2003 «Система менеджмента качества. Статистическое управление процессами».

151 Технический отчет по проекту «Развитие системы качества» ПАО «АВТОВАЗ». Выбор методов исследования конкурентоспособности автомобилей. - Самара: ЗАО «Академический инжиниринговый центр», 2005. - 70 с.

152 Уайтхауз, Д. Метрология поверхностей. Принципы, промышленные методы и приборы [Текст] : [науч. изд.] / Д. Уайтхауз - Долгопрудный : «Интеллект», 2009. - 472 с.

153 Фатхутдинов, P.A. Управление конкурентоспособностью организации [Текст] / P.A. Фатхутдинов. - М. : Изд-во Эксмо, 2005. - 544с.

154 Фейгенбаум, А. Контроль качества продукции [Текст]: [сокр. пер. с англ.] / А. Фейгенбаум ; [авт. предисл. и научн. ред.] A.B. Гличев. - М. : Экономика, 1986. - 471 с.

155 Фишберн П. Методы оценки аддитивных ценностей. В Кн.. Статистическое измерение качественных характеристик. - М.: Статистика, 1972. - 834 с.

156 Харингтон Дж. Управление качеством в американских корпорациях. -М., 1990.

157 Хэнсен Б.Н. Контроль качества. - М., 1968. - 560с.

158 Чайка И.И. Конкурентная борьба предприятий - это соревнование систем управления качеством // Стандарты и качество. - 1996. - №12. - С.55.

159 Чесалин, А.Н. Управление качеством высоконадежной, наукоемкой продукции на основе оптимальных статистических критериев [Текст] :автореф. дис... канд. техн. наук : 05.02.23 / А.Н. Чесалин - Москва, 2015. - 21с.

160 Чубейко, A.B. Аналитические и имитационные методы дискретно-событийного моделирования в задачах анализа надежности и производительности компьютерных систем [Текст] :автореф. дис. ... канд. техн. наук : 05.13.18 / Чубейко A.B. - Ростов-на-Дону, 2014 - 24с.

161 Шадрин, А.Д. Менеджмент качества. От основ к практике / А.Д. Шадрин - Изд. Трек. - 2004. - 360 с.

162 Шалдыкин, В. П. Качество - главное условие возрождения отечественного автомобилестроения / В. П. Шалдыкин // Автомобильная промышленность. - 1997. - №9. - С. 1., №10. - С. 1., №12. - С. 1 - 5.

163 Шалдыкин, В. П. Качество - стратегия управления предприятием / В. П. Шалдыкин // Автомобильная промышленность. - 1998. - №10. - С.1 -6.

164 Шанин, С.А. Параметры тревожных сигналов в области качества автомобилей в эксплуатации / CA. Шанин, С.И. Клейменов, В.Н. Козловский // Материалы XVII Международной научно-практической конференции «Управление качеством», МАИ, г. Москва. - 2018.

165 Шварц, П. Оценка степени удовлетворенности потребителя [Текст] / П. Шварц, [пер. с англ.] - Днепропетровск : Баланс Бизнес Букс, 2007. -352 с.