Управление качеством высоконадежной, наукоемкой продукции на основе оптимальных статистических критериев тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.23, кандидат наук Чесалин, Александр Николаевич

• Чесалин, Александр Николаевич
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Чесалин, Александр Николаевич

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ПРИНЯТЫЕ В ДИССЕРТАЦИИ

ГЛАВА 1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ВЫСОКОНАДЕЖНОЙ, НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ

1.1 Постановка задачи и пути ее решения

1.2 Выборочный контроль

1.3 Методы статистического регулирования технологических процессов

1.4 Оптимальные статистические последовательные методы

Выводы к главе

ГЛАВА 2. ПРИМЕНЕНИЕ ОПТИМАЛЬНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ В СЛУЧАЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ПУАССОНА

2.1 Математические модели. Сравнение параметрических и непараметрических подходов

2.2 Последовательный критерий отношения вероятностей (Критерий Вальда)

2.3 Приближенный вариант обобщенного последовательного критерия отношения вероятностей (Критерий Айвазяна)

2.4 Двойной последовательный критерий отношения вероятностей (критерий Лордена)

2.5 Критерий с параболическими границами (критерий Гродзенского)

2.6 ^критерий (Критерий Ярлыкова)

2.7 Комбинированный критерий (Критерий Демидовича)

Выводы к главе

ГЛАВА 3. ПРОВЕРКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ОПТИМАЛЬНЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ КРИТЕРИЕВ МЕТОДОМ СТАТИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

3.1 Статистическое моделирование, как способ оценки эффективности статистических процедур

3.2 Моделирование оптимальных статистических критериев

3.3 Результаты моделирования

Выводы к главе

ГЛАВА 4. АПРОБАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

4.1 Обзор программных продуктов по контролю качества продукции и регулированию технологических процессов

4.2 Программное обеспечение для контроля продукции и регулирования технологических процессов

4.3 Апробация и внедрение результатов диссертационной работы

Выводы к главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Результаты математического моделирования оптимальных статистических последовательных процедур

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление качеством высоконадежной, наукоемкой продукции на основе оптимальных статистических критериев»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы

Актуальность темы настоящего исследования определяется необходимостью постоянного повышения качества продукции для обеспечения ее конкурентоспособности, что может быть достигнуто совершенствованием известных и разработкой новых статистических методов управления качеством. Управление качеством на всех этапах жизненного цикла продукции является одним из важнейших условий эффективного менеджмента. Использование при этом статистических методов позволяет снизить затраты на управление качеством и повысить эффективность принимаемых решений.

Системы менеджмента качества в соответствии с ISO 9000 основываются на восьми принципах всеобщего управления на основе качества, два из которых («процессный подход» и «принятие решений на основе фактов») непосредственно связаны с применением методов математической статистики. Статистическое управление процессами позволяет поддерживать процессы на приемлемом и стабильном уровне постоянно их совершенствуя, а использование статистических методов при анализе данных и информации дает возможность выявлять изменчивость и тенденции, позволяющие предпринимать эффективные решения.

В связи с постоянным совершенствованием технологии, повышением сложности разрабатываемых систем, повышением требований к их качеству и надежности, и порою катастрофическим последствиям при выходе из строя хотя бы одного модуля системы, одной из важнейших задач является предупреждение проявления дефектов и выявление их на ранних стадиях жизненного цикла. В настоящее время важной задачей в управлении качеством является разработка

методов, позволяющих с минимальными затратами, как временными, так и экономическими, наиболее эффективно осуществлять контроль качества продукции и регулирование технологических процессов.

Основополагающие работы в области статистических методов управления качеством сделали Е. Deming, W. Shewhart, J. Juran, E. Page, N. Johnson, Ю.П. Адлер, И.З. Аронов, С.У. Увайсов, A.C. Шалумов, Г.С. Садыхов, В.Н. Клячкин и др. Разработка научно-технических основ производства в области мощных и сверхмощных СВЧ ЭВП связана с именами А.П. Реутова, В.П. Марина, В.П. Савченко, М.М. Федорова, А.П. Коржавого, Н.П. Есаулова и др.

Математическими аспектами проблемы занимались многие исследователи, среди которых А. Wald, J. Wolfowitz, L. Weiss, J. Kiefer, A. Dvoretsky, J. Bussgang, T. Anderson, G. borden, A.H. Колмогоров, Б.В. Гнеденко, Ю.К. Беляев, С.А. Айвазян, И.В. Павлов, А.Н. Ширяев, Б.С. Дарховский, Б.Е. Бродский, В.П. Драгалин, A.A. Новиков, А.Г. Тартаковский, А.И. Орлов, A.A. Боровков, С.Я. Гродзенский, Н.О. Демидович, Н.Е. Ярлыков и др. Всесторонние

исследования мощности статистических критериев с помощью компьютерного

( i

моделирования проводились Б.Ю. Лемешко, С.Б. Лемешко, С.Н. Постоваловым.

Для уменьшения числа требуемых наблюдений и соответственно материальных, временных и иных затрат в последнее время широко применяются последовательные статистические методы, основанные на накоплении информации и позволяющие существенно уменьшить среднее число наблюдений по сравнению с классической процедурой Неймана - Пирсона.

Последовательные статистические методы получили быстрое развитие после того как американский ученый А. Вальд в 1943 г. предложил последовательный критерий отношения вероятностей. В настоящее время последовательный статистический анализ используется в различных областях науки и техники, в частности в радиотехнике - при обнаружении сигнала на фоне помех, в управлении качеством - при контроле качества продукции и

регулировании технологических процессов производства, в информационных технологиях - в алгоритмах распознавания образов и др.

Вместе с тем при использовании данного метода существуют нерешенные вопросы, в частности:

влияние вероятностно-статистических моделей на свойства (эффективность) статистических критериев;

обоснованность применения асимптотических теоретических результатов прикладной математической статистики при работе с реальными процессами и данными;

- формулировка и обоснование правил выбора наиболее эффективного критерия для проверки конкретных конкурирующих гипотез.

Помимо этого, при использовании на практике последовательных критериев часто возникают случаи, когда необходимо прекращать испытания на некотором шаге, хотя принять корректное решение с математической точки зрения еще нельзя. В связи с этим актуальной является задача исследования и разработки оптимальных методов усечения последовательных критериев.

При использовании последовательных процедур контроля качества продукции и регулирования технологических процессов в случае обоснованности предположения, что дефекты продукции встречаются сравнительно редко, целесообразно использование распределения Пуассона.

Этим обусловлена актуальность следующих основных задач:

- совершенствование процедуры статистического контроля качества продукции и статистического регулирования технологических процессов на основе различных асимптотически оптимальных статистических последовательных критериев;

- разработка математического аппарата для методов статистического последовательного контроля качества и регулирования технологических процессов производства высоконадежной, наукоемкой продукции при предположении, что дефекты продукции подчиняются распределению Пуассона;

- исследование методом статистического моделирования сравнительной эффективности различных способов уменьшения объема выборочных испытаний при условии обеспечения заданной достоверности;

- разработка прикладного программного обеспечения для практического использования разработанных методик;

Решение данных задач позволит существенно сократить продолжительность статистического контроля и тем самым значительно уменьшить соответствующие затраты на его проведение, а также более оперативно получать информацию и принимать обоснованные решения, что в итоге будет способствовать повышению качества продукции.

Цель работы

Целью диссертационной работы является повышение эффективности контроля качества наукоемкой продукции путем использования асимптотически оптимальных статистических последовательных критериев, применение которых позволит значительно снизить затраты на проведение контрольных операций при сохранении необходимой достоверности результатов.

Задачи исследования

В соответствии с поставленной целью задачами исследования являются:

1. Анализ существующих статистических методов и сравнение их эффективности для решения задач управления качеством высоконадежной, наукоемкой продукции;

2. Статистическое моделирование исследуемых последовательных критериев для вычисления среднего объема выборки и фактических (безусловных) вероятностей ошибок первого и второго рода и выбора наиболее оптимального критерия в зависимости от исходных данных;

3. Разработка рекомендаций для применения исследуемых статистических последовательных критериев в зависимости от априорных данных в достаточно широком диапазоне изменения контролируемого параметра и заданных рисков;

4. Разработка прикладного программного обеспечения на основе полученных результатов для статистического контроля качества высоконадежной, наукоемкой продукции и статистического регулирования технологических процессов.

Методы исследования

В диссертационной работе для решения поставленных задач использовались методы теории вероятностей, прикладной математической статистики и статистического моделирования (метод Монте-Карло).

Научная новизна основных результатов работы определяется следующим:

- разработан математический аппарат для статистического контроля качества высоконадежной, наукоемкой продукции и регулирования технологических процессов с помощью асимптотически оптимальных статистических последовательных методов на основе распределения Пуассона;

- методом статистического моделирования проведено сравнение наиболее известных асимптотически оптимальных последовательных критериев и получены сравнительные характеристики их эффективности;

- разработано прикладное программное обеспечение для проведения статистического контроля качества высоконадежной, наукоемкой продукции и статистического регулирования технологических процессов.

На защиту выносятся следующие научные результаты:

математический аппарат для использования оптимальных последовательных критериев при распределении Пуассона;

- установлена методом статистического моделирования зависимость сравнительной эффективности статистических последовательных критериев от исходных данных при дискретных распределениях - биномиальном и Пуассона;

- установлено методом моделирования, что последовательный критерий с параболическими границами и 1-критерий в целом являются наиболее

эффективными среди всех исследуемых критериев, при их использовании требуется наименьшее количество наблюдений для проверки двух альтернативных гипотез, при этом фактические вероятности ошибок первого и второго рода соответствуют заданным;

- установлено, что последовательный критерий с параболическими границами и .[-критерий наиболее эффективны при относительно высоких заданных вероятностях ошибок первого и второго рода;

- показана зависимость вероятностей фактических ошибок первого и второго рода от заданных в случае использования критерия Вальда.

Достоверность проведенных исследований и полученных результатов обеспечивается реализацией алгоритма статистического моделирования на ЭВМ с количеством имитаций, достаточным для получения высокоточных результатов с заданной достоверностью.

Практическая значимость работы состоит в том, что предложенные методы реализованы в разработанном прикладном программном обеспечении, которое позволяет при заданных величинах контролируемых параметров и вероятностях ошибок первого и второго рода выбрать наиболее эффективный критерий и построить соответствующий план контроля.

Соответствие паспорту специальности. Согласно паспорту специальности 05.02.23 - «Стандартизация и управление качеством», задачи, рассмотренные в диссертации, соответствуют областям исследований:

1. Методы анализа, синтеза и оптимизации, математические и информационные модели состояния и динамики качества объектов.

2. Методы стандартизации и менеджмента (контроль, управление, обеспечение, повышение, планирование) качества объектов и услуг на различных стадиях жизненного цикла продукции.

Реализация и внедрение результатов работы

Разработано прикладное программное обеспечение, предназначенное для статистического контроля качества высоконадежной, наукоемкой продукции и регулирования технологических процессов. Программное обеспечение прошло апробацию в ОАО «Государственный завод «Пульсар», ОАО «Научно-производственное объединение «Московский радиотехнический завод», ОАО «Спецмагнит», внедрено в ОАО «Конструкторское бюро «Кунцево» и используется для статистического контроля качества продукции и отработки технологических процессов производства и ремонта продукции. Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс МГТУ МИРЭА и включены в план лекций по курсу «Статистические методы контроля и управления качеством» и используются студентами по направлению подготовки 221700.62 «Стандартизация и метрология» в ходе курсового и дипломного проектирования.

Апробация работы. Результаты работы докладывались на научно-технических семинарах и конференциях: 60-й Научно-технической конференции МИРЭА (Москва, 2011), Восьмой Международной научно-технической конференции «Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий - ИНФО 2011» (Сочи, 2011), Международной научно-практической конференции «Инновационные информационные технологии» (Прага, 2012), Первой Международной научно-практической конференции «Инновационные информационные технологии» (Прага, 2012), 61-й Научно-технической конференции МИРЭА (Москва, 2012), Второй Международной научно-практической конференции «Инновационные информационные технологии» (Прага, 2013), 62-й Научно-технической конференции МИРЭА (Москва, 2013), Десятой Международной научно-технической конференции «Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий - ИНФО 2013» (Сочи, 2013), Третьей Международной научно-практической конференции «Инновационные информационные технологии» (Прага, 2014), 63-й Научно-

технической конференции МИРЭА (Москва, 2014), 11-й Международной научно-практической конференции «Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий - ИНФО 2014» (Сочи, 2014).

Публикация результатов работы. Результаты исследований по теме диссертации изложены в 11 опубликованных работах, в том числе в четырех статьях в рецензируемых научных журналах (из них три статьи в журналах, входящих в перечень изданий, рекомендованных ВАК Минобрнауки России).

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Общий объем работы - 131 страница.

ОСНОВНЫЕ ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ, ПРИНЯТЫЕ В ДИССЕРТАЦИИ

¡.Единица продукции - отдельный экземпляр штучной продукции или определенное в установленном порядке количество нештучной или штучной продукции. Примечание: Продукция может быть завершенной или незавершенной, находящейся в процессе изготовления, добывания, ремонта, эксплуатации, транспортирования, хранения. (по ГОСТ 15895-77 Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения)

2. Изделие — единица промышленной продукции, количество которой может исчисляться в штуках (экземплярах). Примечание: К изделиям допускается относить завершенные и незавершенные предметы производства, в том числе заготовки, (по ГОСТ 15895-77).

3. Контролируемая партия продукции - совокупность единиц продукции одного наименования, типономинала или типоразмера и исполнения, произведенная в течение определенного интервала времени в одних и тех же условиях и одновременно представленная для контроля, (по ГОСТ 15895-77).

4. Объем партии — число единиц продукции, составляющих партию, (по ГОСТ 15895-77).

5. Выборка - единицы продукции (наблюдаемые значения), отобранные из контролируемой партии или потока продукции для контроля и принятия решения о соответствии установленным требованиям, (по ГОСТ 15895-77).

6. Объем выборки — число единиц продукции (наблюдаемых значений), составляющих выборку, (по ГОСТ 15895-77).

7. Средний объем выборки - число единиц продукции (наблюдаемых значений), приходящихся в среднем на одну контролируемую партию при данном двухступенчатом, многоступенчатом или последовательном плане выборочного контроля, (по ГОСТ 15895-77).

8. Случайная выборка - выборка, в которой для любых единиц продукции (наблюдаемых значений) контролируемой партии обеспечена одинаковая вероятность их отбора, (по ГОСТ 15895-77).

9. Выборочный контроль - контроль, при котором решение о контролируемой совокупности или процессе принимают по результатам проверки одной или нескольких выборок, (по ГОСТ 15895-77).

10. Статистический контроль качества - контроль качества, при котором используются статистические методы, (по ГОСТ 15895-77).

11. Производственный процесс — совокупность всех действий людей и орудий труда, необходимых на данном предприятии для изготовления и ремонта продукции. (ГОСТ 14.004-83 Технологическая подготовка производства. Термины и определения основных понятий).

12. Технологический процесс - часть производственного процесса, содержащая целенаправленные действия по изменению и (или) определению состояния предмета труда, (по ГОСТ 3.1109-82 ЕСТД. Термины и определения основных понятий).

13. Стабильность технологического процесса — свойство технологического процесса, обусловливающее постоянство распределений вероятности его параметров в течение некоторого интервала времени без вмешательства извне, (по ГОСТ 15895-77).

14. Статистическое регулирование технологического процесса -корректирование значений параметров технологического процесса по результатам выборочного контроля контролируемых параметров,

осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества продукции, (по ГОСТ 15895-77).

15. Контрольная карта - карта, на которой для наглядности отображения состояния технологического процесса отмечают значения соответствующей выборочной характеристики смежных выборок во временной последовательности, (по ГОСТ 15895-77).

16. Испытание — определение одной или нескольких характеристик согласно установленной процедуре, (по ГОСТ ISO 9000-2011 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь).

17. Контроль - процедура оценивания соответствия путем наблюдения и суждений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями и калибровкой, (по ГОСТ ISO 9000-2011).

18. Дефект — невыполнение требования, связанного с предполагаемым или установленным использованием, (по ГОСТ ISO 9000-2011).

19. План статистического приемочного контроля - план, который устанавливает объем(ы) выборки и правила принятия решения о приемке партии, (по ГОСТ Р ИСО 2859-5-2009).

20. Наукоемкая продукция - это продукция, в стоимости которой затраты на научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки (НИОКР) занимают не менее 10%.

ГЛАВА 1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ВЫСОКОНАДЕЖНОЙ, НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ

1.1 Постановка задачи и пути ее решения

Качество продукции является одним из важнейших показателей эффективности производственной деятельности предприятий и основным фактором их конкурентоспособности. Управление качеством продукции необходимо на всех этапах жизненного цикла продукции от маркетинга до утилизации. Жизненный цикл продукции в контексте управления качеством часто называют «петлей качества» или «спиралью качества» (рис. 1), которая обеспечивает целостность всех процессов управления качеством. Именно системный подход к качеству является основой построения систем менеджмента качества в соответствии с ISO 9000. Системным вопросам управления качеством посвящены работы Ф. Тейлора [1], Г. Форда [2], А. Фейгенбаума [3], Э. Деминга [4], В. Шухарта [5, 6, 7], Дж. Джурана [8], К. Исикавы [9], Г. Тагути [10, 11], Ф. Кросби [12, 13] и др.

Г и

Утилизация

Г Ю

Техническая помощь и обслуживание

I

Монтаж и эксплуатация

Реализация и распределение

Г 1

Маркетинг, поиск, изучение рынка

Разработка технических требований, проектирование продукции

Упаковка и хранение

г 6

Г 3

Материально • техническое снабжение

- 4

I

Подготовка и разработка производственных процессов

Г 5

I

Производство

Контроль, проведение испытаний и обследований

Рис. 1 Петля качества

В управлении качеством широко используется цикл PDCA (Plan - Do -Check - Act - планируй - делай - проверяй - действуй) более известный, как цикл Шухарта-Деминга, который предназначен для непрерывного улучшения процессов. Проведение контроля (check) является обязательным звеном цикла, но стоит отметить, что контроль не должен быть массовым (один из принципов Э. Деминга), а должен быть своевременным (встроенным в процесс) и достаточным - позволяющим принимать эффективные решения, вследствие этого большой популярностью пользуются статистические методы контроля качества.

В настоящей работе предлагаются статистические методы, предназначенные для управления качеством высоконадежной, наукоемкой

продукции на этапах разработки, производства и контроля продукции, в частности:

- для проведения входного контроля продукции;

- для отработки и регулирования технологических процессов;

- для межоперационного контроля технологических процессов;

- для контроля качества изготовленной продукции;

- для проведения испытаний показателей надежности продукции и др. Использование статистических методов на данных этапах наиболее эффективно и позволяет организовывать управление качеством с наименьшими затратами.

Вследствие огромного влияния контроля на качество продукции существует большое количество различных видов испытаний и контроля. ГОСТ 16504-81 содержит основную терминологию по испытаниям и контролю качества, в нем приводится один из вариантов систематизации видов испытаний и видов контроля по основным признакам (табл. 1 и табл. 2).

Таблица 1

Систематизация видов испытаний по основным признакам

Признак вида испытаний Виды испытаний

Назначение испытаний Исследовательские Контрольные Сравнительные Определительные

Уровень проведения испытаний Государственные Межведомственные Ведомственные

Этапы разработки продукции Доводочные Предварительные Приемочные

Признак вида испытаний Виды испытаний

Испытания готовой продукции Квалификационные Предъявительские Приемосдаточные Периодические Инспекционные Типовые Аттестационные Сертификационные

Условия и место проведения испытаний Лабораторные Стендовые Полигонные Натурные Испытания с использованием моделей Эксплуатационные

Продолжительность испытаний Нормальные Ускоренные Сокращенные

Вид воздействия Механические Климатические Термические Радиационные Электрические Электромагнитные Магнитные Химические Биологические

Результат воздействия Неразрушающие Разрушающие Испытания на стойкость Испытания на прочность Испытания на устойчивость

Определяемые характеристики объекта Функциональные Испытания на надежность Испытания на безопасность Испытания на транспортабельность Граничные испытания Технологические испытания

Таблица 2

Систематизация видов контроля по основным признакам

Признак вида контроля Вид контроля

Стадия создания и существования продукции Производственный Эксплуатационный

Этап процесса производства Входной Операционный Приемочный Инспекционный

Полнота охвата контролем Сплошной Выборочный Летучий Непрерывный Периодический

Влияние на объект контроля Разрушающий Неразрушающий

Применение средств контроля Измерительный Регистрационный Органолептический Визуальный Технический осмотр

Принято разделять два основных вида статистического контроля качества: статистическое регулирование процессов, оказывающее влияние на производство продукции, и статистические методы выборочного контроля, не оказывающие большого влияния на производство, но необходимые для проведения контроля продукции и выявления брака.

1.2 Выборочный контроль

Математическим вопросам методов выборочного контроля посвящены многочисленные работы выдающихся ученых разных эпох:

М.В. Остроградского, В.Я. Буняковского, В.И. Романовского, А.Н. Колмогорова [14] и его учеников Б.В. Гнеденко [15], Ю.К. Беляева [16] и др.

Задача выборочного контроля качества, как и задача статистического регулирования технологических процессов фактически сводится к различению основной гипотезы о соответствии партии приемочному числу дефектов (стабильности параметра процесса - в случае регулирования технологических процессов), и альтернативной - о соответствии партии браковочному числу дефектов (нестабильности параметра процесса - в случае регулирования технологических процессов).

Использование выборочного контроля позволяет значительно сократить процесс контроля по сравнению со сплошным контролем. А использование статистических методов для регулирования и контроля технологических процессов позволяет предупредить появление дефектов продукции и своевременно вмешаться в процесс и предпринять корректирующие действия по наладке процесса.

Ценность и эффективность выборочных методов трудно переценить. Неслучайно американский ученый Э. Деминг, которого считают одним из создателей Японского «экономического чуда», в одном из 14 принципов менеджмента пишет: «покончите с зависимостью от массового контроля: уничтожайте потребность в массовых проверках и инспекции, как способе достижения качества, прежде всего путем «встраивания» качества в продукцию. Требуйте статистических свидетельств «встроенного» качества как в процессе производства, так и при выполнении закупочных функций» [4].

Область применения методов выборочного контроля очень широка, они применяются при оценке качества продукции, при проведении экономических и социологических исследований, при анализе популяций в биологии и др., но в основном выборочные методы (или методы приемочного контроля) применяются при проведении контроля продукции (входного, промежуточного или выходного) в целях проверки соответствия продукции техническим требованиям, предъявляемым к ней.

Данные методы не оказывают непосредственного влияния на производство, но на информации, полученной от их применения, можно сделать выводы о причинах возникновения брака и принять меры по их устранению.

Методы контроля принято разделять на методы контроля по качественному признаку и по количественному. В случае контроля по качественному (альтернативному) признаку проверяемые изделия классифицируются на соответствующие или несоответствующие («годен/брак»). А при контроле по количественному признаку проверяемые изделия классифицируются по численным значениям параметров функции распределения.

Использование методов выборочного контроля и статистического регулирования технологических процессов всегда связано с вероятностями ошибок двух родов. Вероятность ложного принятия бракованной партии называется вероятностью ошибки первого рода или риском поставщика и обозначается символом а. Вероятность ложного отклонения годной партии называется вероятностью ошибки второго рода или риском потребителя и обозначается символом /?. В случае статистического регулирования технологических процессов вероятностью ошибки первого рода является риск излишней настройки технологического процесса, а вероятность ошибки второго рода - риск незамеченной разладки.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Чесалин, Александр Николаевич, 2015 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Тейлор Ф.У. Принципы научного менеджмента Пер. с англ. А.И. Зак. — М.: Контроллинг, 1991. - 104 с.

2. Файоль А., Тэйлор Ф.У., Форд Г., Эмерсон Г. Управление - это наука и искусство 1992. - 352 с.

3. Фейгенбаум, А. Контроль качества продукции / А. Фейгенбаум. - М. : Экономика, 1986. - 175 с.

4. Деминг Э. Выход из кризиса: Новая парадигма управления людьми, системами и процессами. Пер. с англ. - 2-е изд. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2009.-419 с.

5. Shewhart W.A. The application of statistics as an aid in maintaining quality of manufactured product // Journal of the American Statistical Association., 1925, Vol. 20, № 152, 546-548 p.

6. Shewhart W. A. Economic Control of the Quality of Manufactured Product. — New Jersey: Van Nostrad Company, 1931. (Re-published be ASQC in 1980).

7. .Shewhart W. Statistical Method from the Viewpoint of Quality Control. - N.Y.: Dover Publ., Inc., 1939 (reprint 1986). - 163 p.

8. Juran J. M. Architect of Quality. The autobiography of Dr.Joseph M. Juran. McGraw-Hill, 2004, - 379 p.

9. .Исикава К. Японские методы управления качеством. - М.: Экономика, 1998.-247с.

10. Taguchi, G. Introduction to Quality Engineering - Designing Quality into Products and Processes, Asian Productivity Organization, Tokyo, 1986.

11. Taguchi, G. Taguchi on Robust Technology Development: Bringing Quality, Engineering Upstream, ASME Press, New York, 1993.

12. Кросби Ф. Качество и я. Жизнь бизнеса в Америке / Ф. Кросби. - М.: РИА «Стандарты и качество», 2003. — 264 с.

13. Crosby Ph. В. Quality is Free. - New-York: McGraw-Hill, 1984.

14. Колмогоров A.H. Теория вероятностей и математическая статистика. — М.: Наука, 1986.- 535 с.

15. Гнеденко Б.В. Математика и контроль качества продукции. Изд.З-е.-М.: Издательство ЛКИ, 2012. - 64 с.

16. Беляев Ю. К., Вероятностные методы выборочного контроля. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 1975. - 408 с.

17. Шторм Р. Теория вероятностей, математическая статистика, статистический контроль качества. - М.: Мир, 1970. - 368 с.

18. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности. М.: Наука, 1965. - 524 с.

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

20. Уиллер Д., Чамберс Д. Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. Пер с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2009. - 409 с.

21. Деминг У. Эдварде. Новая экономика. Пер. с англ. Т. Гуреш. - М.: Эксмо, 2006.-208 с.

22. Адлер Ю.П., Максимова О.В., Шпер В.Л. Контрольные карты Шухарта в России и за рубежом. Часть 1// Стандарты и качество. 2011. № 7, с 82-87.

23. Кане М.М., Иванов Б.В., Корешков В.Н., Схиртладзе А.Г. Системы, методы и инструменты менеджмента качества: Учебник для вузов. СПб.: Питер, 2009. - 560 с.

24. Адлер Ю.П., Шпер В.Л. Контрольные карты Шухарта в действии // Методы менеджмента качества, 2004, № 2, с. 34-37.

25. Адлер Ю. П., Шпер В. Л. Истоки статистического мышления // Методы менеджмента качества, 2003, №1, С.34-40.

26.Page E.S. Control charts with warning lines // Biometrika, 1955, v. 42, p. 243257.

27. Page E.S. Continuous inspection schemes // Biometrika, 1954, v. 41, p. 100114.

28. Бендерский A.M. Статистическое регулирование технологических процессов методом кумулятивных сумм. - М.: Знание, 1973. - 70 с.

29. Бендерский А. М., Богатырев А. А., Баумгартен JI. В. Стандартизация статистических методов управления качеством. — М.: Изд-во стандартов, 1983.- 152 с.

30. Бендерский А. М., Баумгартен J1. В. О стандарте на статистическое регулирование технологических процессов при нормальном распределении контролируемого параметра. - Надежность и контроль качества, 1977, №8, с.66-74.

31. Богатырев А. А., Филиппов Ю. Д. Стандартизация статистических методов управления качеством. - М.: Изд-во стандартов, 1989. - 121 с.

32. Neyman J., Pearson E.S. On the problem of the most efficient tests of statistical • hypotheses // Philosophical transactions of the Royal Society of London, 1933, v. 231, ser. A, p. 289-337.

33. Dodge H.F., Romig H.G. A method of sampling inspection // Bell System Technical Journal, 1929, v. 8, p. 613-631

34. Dodge H.F., Romig H.G. Single sampling and double sampling inspection tables. N.Y., 1944.-61 p.

35. Wald A. Sequential tests of statistical hypotheses // Annals of Mathematical Statistics, 1945, v. 16, p. 117-186.

36.Вальд А. Последовательный анализ. -M.: Физматгиз, 1960. - 325 с.

37. Ширяев А.Н. Статистический последовательный анализ. М.: Наука, 1976. - 272 с.

38. Сосулин Ю.Г., Фишман М.М. Теория последовательных решений и ее применения. -М.: Радио и связь, 1985.-272 с.

39. Леман Э. Проверка статистических гипотез. - М.: Наука, 1979. - 408 с.

40. Хазен Э.М. Методы оптимальных статистических решений и задачи оптимального управления. - М.: Сов. Радио, 1968. - 256 с.

41. Jung J., Paxson V., Berger A. W., Balakrishnan H. Fast portscan detection using sequential hypothesis testing // In Proc. IEEE Symposiumon Security and Privacy, Oakland, USA, 2004.

42. Schechter S.E., Jung J., Berger A.W. Fast Detection of Scanning Worm Infections // 7th International Symposium on Recent Advances in Intrusion Detection (RAID), 2004, p.59-81.

43. Eggen T.J.H.M, Straetmans G.J.J.M.. Computerized adaptive testing for classifying examinees into three categories // Educational and Psychological Measurement, 2000, № 66, p. 713-734.

44. Fu K.S. Sequential Methods in Pattern Recognition and Learning, Academic Press, New York, NY, USA, 1968.

45. Matas J., Sochman J. Wald's Sequential Analysis for Time-constrained Vision Problems// ICRA'07, Roma, Italy, 10-14.

46. Сосулин Ю.Г. Гаврилов К.Ю. Синтез и анализ оптимальной последовательной процедуры совместного поиска и обнаружения сигнала // Радиотехника и электроника, 1987, Т. 32, № 11, с. 2319-2332.

47. Голубев Г.К., Хасъминский Р.З. О последовательном различении нескольких сигналов в гауссовском белом шуме // Теория вероятностей и ее применения. 1983, Т. 28, № 3, с. 544-554.

48. Тартаковский А.Г., Иванова И А. Аппроксимации в последовательных правилах различения сложных гипотез и их точность в задаче обнаружения сигнала по последетекторным данным // Проблемы передачи информации. 1992, Т. 28, № 1, с. 63-74 .

49. Ярмолик С.Н.,. Дятко А.А., Шумский П.Н., Храменков А.С. Обнаружение одиночного сигнала известной формы на основе модифицированного последовательного алгоритма Вальда/ЛГруды БГТУ. 2013г, № 6 физико-математические науки и информатика, с. 119-122.

50. Башаринов А.Е., Флейшман Б.С. Методы статистического последовательного анализа и их радиотехнические приложения. М.: Сов.радио, 1962, - 352 с.

51. Kiefer J., Weiss L. Some properties of generalized probability ratio tests // Annals of Mathematical Statistics, 1957, Vol. 28, № 1, p. 57-74.

52. Anderson T.W. A modification of the sequential probability ratio test to reduce the sample size//Annals of Mathematical Statistics, 1960, Vol. 31, № 1, p. 165— 197.

53. Eisenberg B. The asymptotic solution of the Kiefer — Weiss problem // Sequential Analysis, 1983, Vol. 1, № 1, p. 81-88.

54. Huffman M.D. An efficient approximation solution of the Kiefer - Weiss problem // Annals of Statistics, 1983, Vol. 11, № 1, p. 306-316.

55. Драгалин В.П., Новиков A.A. Асимптотическое решение задачи Кифера -Вейса для процессов с независимыми приращениями // Теория вероятностей и ее применения. 1987, т. 32, № 4, с. 679-690.

56. Lai Tze-Leung. Asymptotic optimality of generalized sequential likelihood ratio tests in some classical sequential testing problem // Sequential Analysis, 2002, Vol. 21, № 4, p. 219-247.

57. Lai T.L. Optimal stopping and sequential tests which minimize the maximum expected sample size // Annals of Statistics, 1973, Vol. 1, №4, p. 659-673.

58. Lai T.L. Nearly optimal sequential tests of composite hypotheses // Annals of Statistics, 1988, Vol. 16, № 2, p. 659-673.

59. Irle A., Shmitz N. On the optimality of the SPRT for the processes with continuous time parameter.— Math. Operat. Statist., ser. Statist., 1984, Vol. 15, № 1, p. 91—104.

60. Павлов И.В. Последовательная процедура проверки сложных гипотез с применениями к задаче Кифера-Вайсса // Теория вероятностей и ее применения, 1990, Т. 35, вып. 2, с. 293-304.

61. Житлухин М. В., Муравлев А. А., Ширяев А. Н. Оптимальное решающее правило в задаче Кифера-Вейса для броуновского движения // Успехи математических наук. 2013. Т. 68. № 2. С. 201-202.

62. Wald A., Wolfowitz J. Optimum character of the sequential probability ratio test // Annals of Mathematical Statistics, 1948, Vol. 19, № 3, p. 326-339.

63. Dvoretsky A., Kiefer J., Wolfowitz J. Sequential decision problems for processes with continuous time parameter. Testing Hypotheses // Annals of Mathematical Statistics, June, 1953, Vol. 24, p. 254-264.

64. Kiefer J., Wolfowitz J. Sequential Tests of Hypotheses about the mean occurrence time of a continuous parameter Poisson process // Naval Research Logistics. Quarterly, 1956, Vol. 3, № 3, p. 205-219.

65. Броди C.M., Власенко O.H., Марченко Б.Г. Расчет и планирование испытаний систем на надежность. Киев: Наукова думка, 1970.- 192 с.

66. Деменчук Д.Н., Марченко Б.Г. Об оценке средней продолжительности испытаний на надежность по методу последовательного анализа // Техническая кибернетика, 1975, № 1, с.82-86.

67. Weiss L. Testing one simple hypotheses against another // Annals of Mathematical Statistics, 1953, Vol. 24, № 2, p. 273-281.

68. P. Armitage, Restricted sequential procedures // Biometrika, 1957, Vol. 44, p. 926.

69. Hoeffding W. Lower bounds for the expected sample size and the average risk of a sequential procedure // Annals of Mathematical Statistics, 1960, Vol. 31, № 2, p. 352-368.

70. Айвазян C.A. Различение близких гипотез о виде плотности распределения в схеме обобщенного последовательного критерия // Теория вероятностей и ее применения, 1965, т. 10, № 4, с. 713-726.

71. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. -М.: Финансы и статистика, 1983.-472 с.

72. Lorden, G., 2-SPRT's and the modified Kiefer-Weiss problem of minimizing an expected sample size // The Annals of Statistics, 1976, Vol.4, №2, p. 281292.

73. Ярлыков H.E. Об одном методе контроля показателей надежности // Надежность и контроль качества, 1993, № 9, с. 21-24.

74. Ярлыков Н.Е. О максимальной продолжительности последовательных испытаний // Надежность и контроль качества, 1993, № 9, с. 25-27.

75. Ярлыков Н.Е. Совершенствование планов последовательных испытаний // В сб. В помощь слушателям семинара по надежности и прогрессивным методам контроля качества продукции при Политехническом музее. - М.: Знание, 1987, с. 76-114.

76. Демидович Н.О. Критерии качества планов контроля показателей безотказности // Надежность и контроль качества, 1990, № 12, с.44-49.

77. Демидович Н.О. Расчет оперативных характеристик и границ планов испытаний на безотказность в экспоненциальном случае // Надежность и контроль качества, 1992, № 1, с. 3-8.

78. Демидович Н.О., Ивлев В.В. Расчет средней продолжительности произвольных планов испытаний для контроля показателей безотказности изделий // Надежность и контроль качества, 1992, № 3, с. 12-16.

79. Демидович Н.О., Качарава В.П. Оптимальное усечение планов Вальда. // Надежность и контроль качества, 1993, № 9, с. 7-13.

80. Демидович Н.О., Загребина З.А. Анализ планов испытаний специального вида ГОСТ 27.410 // Надежность и контроль качества, 1993, № 9, с. 13-21.

81. Гродзенский С.Я. Рационализация контрольных испытаний на надежность // Методы менеджмента качества, 2001, № 1, с. 31-36.

82. Гродзенский С.Я., Домрачев В.Г. Рационализация контроля безотказности элементов и систем // Датчики и системы, 2001, № 6, с. 8-12.

83. Гродзенский С.Я., Домрачев В.Г. Рационализация последовательного контроля надежности // Измерительная техника, 2002, № 6, с. 11-15.

84. Novikov A., Novikov P. Locally most powerful sequential tests of a simple hypothesis vs. one-sided alternatives. J. Stat. Plann. Inference, 2010, Vol. 140(3), p. 750-765.

85. Roters M. Locally Most Powerful Sequentially Planned Tests in Continuous Time // Sequential Analysis, 2006, №25 (4), p. 365-378.

86. Павлов И.В. Последовательный критерий для проверки сложных гипотез о показателях надежности // Надежность и контроль качества, 1984, № 4, с. 13-18.

87. Павлов И.В. Последовательная процедура различения многих сложных гипотез // Теория вероятностей и ее применения, 1987, Т. 32, № 1, с. 149153.

88. Павлов И.В. Последовательная процедура проверки слож-ных гипотез с применениями к задаче Кифера-Вэйсса // Теория вероят-ностей и ее применения, 1990, т. 35, вып. 2, с. 293-304.

89. Бродский Б.Е., Дарховский Б.С. Асимптотически оптимальные методы последовательной проверки сложных гипотез // Доклады РАН, 2006, Т. 408, № 1, с. 11-15.

90. Дарховский Б.С. Последовательная проверка двух сложных статистических гипотез // Автоматика и телемеханика, 2006, № 9, с. 142157.

91. Dragalin V.P., Novikov A.A. Adaptive sequential tests for com-posite hypotheses // Обозрение прикладной и промышленной математики, 1999, Т. 6, №. 2, с. 387-398.

92. Холлендер М., Вульф. Д. Непараметрические методы статистики / Пер. с англ. Д.С. Шмерлинга; Под ред. Ю.П. Адлера, Ю.Н. Тюрина и Д.С. Шмерлинга. -М.: Финансы и статистика, 1983. - 518 с.

93. Орлов А.И. Эконометрика: Учебник для вузов. - 2-е изд. - М.: Изд-во «Экзамен», 2003. - 576 с.

94. Poisson S. Recherches sur la probabilité des jugements en matiere criminelle et en matiere civille, precedeces des regles generales du calcul des probabilities, 1837.

95. Ивченко Г.И. О сравнении биномиального и пуассоновского законов // Теория вероятностей и ее применения, 1974, №3, с. 612-615.

96. Прохоров Ю. В. Асимптотическое поведение биномиального распределения // Успехи мат. наук. 1953, Т. 8, № 3, с. 135-142.

97. Haight F. A., Handbook of the Poisson Distribution, New York: Wiley - 1967.

98. Джонсон H.JT., С. Коц, Кемп А.У., Одномерные дискретные распределения. Пер. 2-го англ. изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория Знаний, 2010.-559 с.

99. Харин А. Ю., Чернов С.Ю. Оценивание вероятностей ошибок последовательного критерия отношения вероятностей // Вестник Белорусского государственного университета,Сер. 1, Физика. Математика. Информатика, 2011, № 1, с. 96-100.

100. Харин А. Ю. Робастность последовательных статистических критериев проверки гипотез // Вестник Белорусского государственного университета. Сер. 1, Физика. Математика. Информатика, 2011, № 3, с. 103-107

101. Алиев Т.И. Основы моделирования дискретных систем. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2009.-363 с.

102. Шалумов A.C., Малютин Н.В., Кофанов Ю.Н., Способ Д.А., Жаднов В.В., Носков В.Н., Ваченко A.C. Автоматизированная система АСОНИКА для проектирования высоконадежных радиоэлектронных средств на принципах CALS-технологий. Том 1.-М.: Энергоатомиздат, 2007.-368 с.

103. Белова И.М. Компьютерное моделирование. Учебно-методическое пособие для студентов направления «Прикладная математика и информатика» и специальности «Математическое обеспечение и администрирование информационных систем». — М.: МГИУ, 2007. — 81 с.

104. Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б., Постовалов С.Н., Чимитова Е.В.. Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход: монография. — Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2011. - 888 с.

105. Лемешко Б.Ю., Постовалов С.Н. Статистический анализ одномерных наблюдений по частично группированным данным // Изв. вузов. Физика. -Томск, 1995, № 9, с. 39-45.

106. Постовалов С. Н. Шахмаметова М.Р. Проверка простых и сложных гипотез с использованием последовательных критериев Лордена и Айвазяна // Научный вестник НГТУ, 2011, № 3 (44), с. 17-28.

107. Лемешко Б. Ю., Горбунова А. А., Лемешко С.Б., Постовалов С.Н., Рогожников А.П. , Чимитова Е. В. Компьютерное моделирование и исследование вероятностных закономерностей // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика, 2013, №1(22), с. 74-85.

108. Постовалов С.Н. Проверка простых и сложных гипотез с использованием последовательного критерия Вальда // ДОКЛАДЫ АН ВШ РФ, 2011, № 2(17), с.140-150.

109. Лемешко Б.Ю., Постовалов С.Н. О правилах проверки согласия опытного распределения с теоретическим // Методы менеджмента качества. Надежность и контроль качества, 1999, № 11, С. 34-43.

110. Постовалов С. Н., Наумова Е.А. Сравнительный анализ мощности критериев согласия при проверке сложных гипотез в зависимости от метода оценивания // Сибирский журнал индустриальной математики, 2013, Т. 16, №1 (53), с. 84-94.

111. Вентцель Е.С. Исследование операций. М., Советское радио, 1972. -552 с.

112. Бусленко Н.П., Шрейдер Ю.А. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) и его реализация на ЦВМ. М.: ФИЗМАТЛИТ, 1961.

ПЗ.Галанов Ю.И. Статистическое моделирование: Учебное пособие/ -2-е изд., доп.- Томск: изд-во ТПУ.2010. - 42с.

114.Кайран Д.А., Кандауров И.В., Краснов A.A., Мезенцев H.A., Мешков О.И., Пиндюрин В.Ф., Скарбо Б.А. Моделирование физических явлений на ЭВМ. Ч. V. Статистическое моделирование: Методическое пособие. Новосибирск. СУНЦ НГУ.2000. - 85 с.

115. Ярлыков Н.Е. Повышение эффективности контроля надежности. - М.: Радио и связь. 2003. - 152с.

116. Гродзенский С.Я., Гродзенский Я.С., Сергиенко Н.С., Чесалин А.Н. Метод анализа надежности высоконадежных объектов.// Сб. Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий / Материалы научно-практической конференции. - М.: МИЭМ, 2011, с. 316-318.

117. Гродзенский С.Я., Чесалин А.Н. Контроль показателей надежности высоконадежных изделий с использованием оптимальных статистических последовательных критериев // Метрология, 2011, № 10, с. 29-34.

118. Гродзенский С.Я., Сергиенко Н.С., Чесалин А.Н. Статистико-физический метод измерения надежности с использованием последовательных критериев.// Метрология, 2011, №11, с.3-7.

119. Гродзенский Я.С., Чесалин А.Н. Применение оптимальных статистических последовательных критериев для контроля высоконадежных изделий // Инновационные информационные технологии: Материалы международной научно-практической конференции. М.: МИЭМ, 2012, с. 401-403.

120. Гродзенский Я.С., Чесалин А.Н. Анализ надежности наукоемкой продукции на основе последовательного анализа с использованием дискретной выборки // Инновационные информационные технологии: Материалы международной научно-практической конференции. М.: МИЭМ, 2013, Т. 2., с. 478-483.

121. Гродзенский С.Я., Сергиенко Н.С., Чесалин А.Н. Последовательный критерий Вальда: история и перспективы // Сб. Инновации на основе

информационных и коммуникационных технологий: Материалы международной научно-практической конференции. М.:МИЭМ НИУ ВШЭ, 2013, с. 193-194.

122. Chesalin A.N., Grodzensky Ya.S., Volkova I.Y. About the effectiveness of "gradual truncation" of the Wald sequential test // Innovative Information Technologies: Materials of the International scientific - practical conference. Part 3. - M.: HSE, 2014, p. 207-210.

123. Гродзенский Я.С., Чесалин A.H. Эффективность последовательных критериев при контроле качества продукции // Методы менеджмента качества, 2014, №6, с. 54-57.

124. Chesalin A.N., Grodzensky S.Ya., Grodzensky Ya.S. Application of sequential criteria in quality control of highly reliable products // SOP transaction on statistics and analysis, 2014, Vol. 1,№ 2, p. 123-130.

125. Гродзенский Я.С., Чесалин A.H. Эффективность статистических последовательных критериев при проверке гипотез о значении параметра распределения Пуассона // Датчики и системы, 2014, №8, с. 2-5.

126. Гродзенский Я.С., Чесалин А.Н. Сравнительная эффективность методов усечения критерия Вальда при контроле качества продукции // Сб. Инновации на основе информационных и коммуникативных технологий: Материалы международной научно-практической конференции. М.: НИУ ВШЭ, 2014, с 397-399.