Метод прогнозирования качества технологического процесса в массовом производстве

В работе рассматривается алгоритм функционирования системы активного контроля качества производственного процесса, позволяющий сократить процент бpaка путем предсказания выхода контролируемого параметра за установленные нормативы и своевременной подналадки производственного оборудования.
Существующие методы контроля обладают некоторым эффектом запаздывания, т.е. изменение параметров технологического процесса возможно только после производства некоторого количества бpaкованных изделий. В основу предлагаемого алгоритма положено аналитическое определение зарождения тренда, способного в дальнейшем привести к появлению бpaка.
Алгоритмы функционирования таких систем строятся на использовании скользящих средних (Moving Average), в частности Простой Скользящей Средней (SMA - Simple Moving Average), и Взвешенной Скользящей Средней (WMA - Weightened Moving Average). SMA вычисляют по следующей формуле:
,
где n - число значений (параметр усреднения), Pi - значения элементов выборки, учитывающихся при расчете текущего значения средней.
В качестве примера рассмотрим распределение отклонений от номинального диаметра в выборке из 100 деталей, обpaбатываемых последовательно на одной наладке станка. На рис. 1 показаны SMA с периодами 3 (красный) и 7 (зеленый), построенные на основе выборки.
Анализ данного графика позволяет определить некоторые свойства SMA. В частности, присутствует некоторое запаздывание графика SMA, относительно текущего показателя анализируемой величины.
Построение SMA не представляет какой-либо сложности, однако значения элементов выборки имеют один и тот же «вес». Поэтому, при построении SMA с большим значением параметра n и при условии, что реальный тренд окажется короче по времени, значения удаленных от текущего элементов приведут к погрешности в оценке текущего тренда. По этой причине SMA строятся со значением параметра n, не превышающим 20. Однако применение даже этого просто инструмента позволяет определить основные соотношения, указывающие на вероятное появление бpaка.
Допустим, что контролируемый параметр не должен выходить за установленный норматив [-150; 75] (рис. 2). На рисунке выделены точки, сигнализирующие о возможности появления бpaка. Данные точки появляются при пересечении «быстрой» SMA, «медленной», что обусловлено различной скоростью «реакции» на поведение тренда.
Значительным недостатком SMA является позднее время появления этих сигнализирующих точек, что, впрочем, удается решить применением WMA.
Рис. 1. Пример построения SMA
Рис. 2. Анализ выборки значений при помощи двух SMAс различными параметрами усреднения
Основной идеей построения WMA является присвоение каждому значению анализируемого параметра определенного весового значения, уменьшающегося с удалением элемента от текущего. Соответственно, WMA рассчитывается по формуле
где wi = 1/i - «вес» каждого значения элементов выборки, Pi - значения элементов выборки, учитывающихся при расчете текущего значения средней. Данный метод усреднения предполагает, что вес исторически «старых» выборочных средних уменьшается по геометрическому закону при присоединении новыхвыборочных средних. Применение WMA в построении карт контроля качества позволяет зарегистрировать малые сдвиги исследуемых показателей и, следовательно, изменения в производственном процессе до того, как они получать катастрофический хаpaктер. На рис. 3 изображено использование WMA при анализе выборки из тех же 100 значений.
Очевидно, что применение WMA позволяет предсказать возможное появление бpaка значительно раньше, чем SMA, что позволит своевременно провести калибровку технологического процесса.
Полученные результаты позволяют говорить о возможности использования данного метода для снижения процента бpaка, а значит, о перспективности дальнейших исследований в этой области.
Рис. 3. Анализ выборки значений при помощи двух WMA
Список литературы
1. Романов В.Н., Комаров В.В. Теория измерений. Анализ и обработка экспериментальных данных: учеб. пособие. - СПб.: СЗТУ, 2002.
2. Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. - М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001.
Статья в формате PDF
259 KB...
21 07 2026 9:42:19
Статья в формате PDF
113 KB...
20 07 2026 13:35:37
Статья в формате PDF
292 KB...
19 07 2026 12:17:41
Статья в формате PDF
173 KB...
18 07 2026 5:55:27
Статья в формате PDF
172 KB...
17 07 2026 7:27:16
Статья в формате PDF
321 KB...
16 07 2026 21:46:52
Статья в формате PDF
576 KB...
15 07 2026 5:12:20
Статья в формате PDF
102 KB...
14 07 2026 5:25:47
Статья в формате PDF
109 KB...
13 07 2026 17:32:25
Статья в формате PDF
268 KB...
12 07 2026 7:58:31
Статья в формате PDF
126 KB...
10 07 2026 21:13:44
09 07 2026 14:55:50
Статья в формате PDF
117 KB...
08 07 2026 15:14:47
Статья в формате PDF
250 KB...
07 07 2026 11:57:32
Статья в формате PDF
118 KB...
06 07 2026 14:52:26
Статья в формате PDF
297 KB...
05 07 2026 2:12:12
Статья в формате PDF
792 KB...
04 07 2026 2:38:47
Статья в формате PDF
227 KB...
03 07 2026 17:18:12
Статья в формате PDF
137 KB...
02 07 2026 15:34:51
Статья в формате PDF
297 KB...
01 07 2026 17:32:28
Статья в формате PDF
119 KB...
30 06 2026 3:19:53
С помощью элементарных методов комбинаторной математики и единственности решений систем линейных алгебраических уравнений для невырожденных случаев доказана теорема о количестве и структуре особых точек n–мерной динамической системы популяционной динамики Лотки-Вольтерра. Показано, что количество особых точек для этой системы равняется 2n, а их структура в отношении сочетания нулевых и ненулевых координат совпадает с биноминальными коэффициентами. Сделано предположение, что с помощью этой динамической системы можно моделировать конкурентные взаимодействия среди n научных фронтов в рамках широкой области научных исследований.
...
29 06 2026 21:12:10
28 06 2026 4:20:44
Статья в формате PDF
256 KB...
27 06 2026 8:59:57
Статья в формате PDF
317 KB...
26 06 2026 2:47:30
Статья в формате PDF
111 KB...
25 06 2026 18:54:38
Статья в формате PDF
252 KB...
24 06 2026 5:23:38
Статья в формате PDF
124 KB...
23 06 2026 1:17:23
Статья в формате PDF
112 KB...
22 06 2026 19:37:31
Статья в формате PDF
128 KB...
21 06 2026 9:45:15
20 06 2026 5:15:40
Статья в формате PDF
285 KB...
19 06 2026 17:35:47
Статья в формате PDF
149 KB...
18 06 2026 3:30:24
Статья в формате PDF
124 KB...
16 06 2026 11:38:12
Статья в формате PDF
261 KB...
15 06 2026 4:46:32
Статья в формате PDF
253 KB...
14 06 2026 18:43:51
В работе представлен анализ данных литературы и результатов собственных наблюдений авторов относительно молекулярно-клеточных механизмов структурной и функциональной дезорганизации клеток под влиянием гидроксильного радикала, супероксид анион-радикала и других активных форм кислорода в условиях патологии инфекционной и неинфекционной природы. Авторы приводят сведения относительно роли активации процессов липопероксидации в патогенезе ботулинической, газовогангренозной, синегнойной, холерной, чумной интоксикации. В работе указывается, что свободнорадикальная дезинтеграция биосистем возникает при ряде заболеваний, в частности, остром гематогенном остеомиелите, внутриутробном инфицировании плода, ожоговой болезни, гестозе, а также при развитии неоплазий различной локализации.
...
13 06 2026 4:18:39
Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::