Обеспечение качества продукции машиностроения на основе инструментов контроля конфигурации изделий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Швайко Борис Александрович

• Швайко Борис Александрович
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Швайко Борис Александрович

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ И СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ К ЕЁ РЕШЕНИЮ

1.1. Основы управления качеством продукции машиностроения

1.2. Основы стандартизации и сертификации промышленной продукции

1.3. Анализ нормативной и методической базы по обеспечению приемочного контроля качества готовой продукции

1.4. Анализ принципов и перспектив технологии управления конфигурации изделий для обеспечения качества готовой продукции

1.5. Выводы по главе

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ КОНТРОЛЯ КОНФИГУРАЦИИ ПРИ СОЗДАНИИ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ИЗДЕЛИЯ

2.1. Исследование информационных и технических аспектов создания информационной модели изделия

2.2. Систематизация групп требований и атрибутов объектов конфигурации

2.3. Построение структуры связей элементов процесса управления конфигурацией изделия в процессе создания, производства и эксплуатации изделия

2.4. Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТА КОНТРОЛЯ ПАРАМЕТРОВ АТРИБУТОВ КОНФИГУРАЦИИ С УЧЕТОМ ВЗАИМОЗАМЕНЯЕМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ

3.1. Исследование свойств взаимозаменяемости и совместимости элементов

3.2. Создание инструмента по контролю параметров атрибутов конфигурации базовой модели техники на основе оценки допустимых отклонений

3.3. Построение циклического алгоритма поэтапного контроля конфигурации модели техники

Стр.

3.4. Выводы по главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА ИНСТРУМЕНТА КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА НОВЫХ И УСОВЕРШЕНСТВОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ ТЕХНИКИ НА ОСНОВЕ СТОХАСТИЧЕСКОГО ПОДОБИЯ

4.1. Исследование видов подобия технических систем

4.2. Теоретические основы стохастического подобия объектов и процессов

4.3. Разработка инструмента контроля качества новых и

усовершенствованных моделей техники

4.4. Апробация разработанных инструментов по контролю конфигурации изделия и оценка эффекта от внедрения

4.5. Выводы по главе

ВЫВОДЫ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обеспечение качества продукции машиностроения на основе инструментов контроля конфигурации изделий»

Актуальность темы исследования.

Современная продукция машиностроения становится все более функциональной и конструктивно сложной, интегрированной с программным обеспечением и другими системами. Конструкторская схема таких изделий содержит большое количество элементов, имеющих сложную геометрию, что требует постоянного контроля качества, точности изготовления элементов комплекта конечной сборки в соответствии с требованиями заказчика/ технического задания.

Основная цель контроля качества готовой продукции заключается в предоставлении заказчику гарантии, что процессы проектирования, производства и приемочных испытаний строго соответствуют конструкторской и технологической документации.

Для предотвращения несоответствия характеристик изделия заданным требованиям заказчика/ технического задания (ТЗ) применяются различные организационные, технические и цифровые инструменты. Соответствие эксплуатационных, функциональных, физических характеристик и свойств готового изделия требованиям заказчика обеспечивается технологией управления конфигурацией (УК). Интеграция УК в системы менеджмента качества (СМК) на предприятиях обеспечивает полную прослеживаемость через весь жизненный цикл параметров изделия и наследуемость свойств, атрибутов и комплектов документации при разработке новых моделей, позволяет отслеживать в реальном времени все изменения, вносимые в конструкцию изделия В перспективе это должно сократить затраты времени и ресурсов на разработку, испытания и контроль качества усовершенствованных образцов техники.

Но на предприятиях машиностроения зачастую нет внутреннего сквозного контроля за выполнением требований ТЗ и процессами формирования единичных (атомизированных) информационных моделей (ИМ) моделей, узлов и агрегатов, интегрируемых в общую ИМ изделия.

При разработке новых моделей/модификаций/исполнений изделия, имеющих в своем составе большую номенклатуру комплектующих, возникает проблема контроля качества новых и доработанных узлов и подсистем, так как необходимо накопить большой объем статистических данных для определения основных эксплуатационных показателей, а испытания могут быть длительными и дорогостоящими.

Таким образом, разработка инструментов контроля качества изделий, не требующих значительных затрат времени и ресурсов, при этом обеспечивающих сквозной контроль требований к изделиям, поддерживающих соответствие параметров изделий требованиям заказчика, представляются актуальными и востребованными.

Степень разработанности темы исследования.

Проблемой развития методов и инструментов управления качеством занимаются множество российских ученых, в частности Айдаров Д.В., Амиров Ю.Д., Антипов Д.В., Васильев В.А., Васин С.А., Григорьева Н.С., Долгов В.А., Козловский В.Н., Лапидус В.А., Французова Ю.В., Червяков Л.М. и другие. Существует обширная нормативная база, содержащая основы контроля качества продукции по стадиям жизненного цикла изделия (ГОСТ Р 2.601-2019, ГОСТ Р 50779.52-95).

Несмотря на наличие ГОСТов и нормативно-методических указаний по контролю качества продукции и построению информационных моделей (ИМ), в процессе эксплуатации заказчик все равно сталкивается с несоответствием требуемых параметров фактическим, дефектами и отказами, особенно при использовании новых образцов техники, что свидетельствует о необходимости разработки инструментов контроля качества, интегрируемых в СМК на предприятиях и позволяющих сократить время и ресурсы на испытания новых и усовершенствованных моделей.

Цель работы - обеспечение качества машиностроительной продукции на основе разработки инструментов контроля конфигурации, подтверждающих соответствие характеристик изделий требованиям заказчика и позволяющих

сократить затраты на доработку в условиях стохастичности параметров новых и усовершенствованных моделей техники.

Задачи исследования:

1. Анализ нормативно-методической базы обеспечения качества машиностроительной продукции и инструментов приемочного контроля.

2. Построение структуры связи элементов процесса управления конфигурацией изделия по основным этапам жизненного цикла на основе систематизации групп требований и атрибутов объектов конфигурации.

3. Разработка инструмента контроля дискретных и непрерывных параметров конфигурации на основе оценки допустимых отклонений.

4. Разработка инструмента контроля параметров новых и усовершенствованных моделей техники на основе стохастического подобия распределений параметров с учетом появления аномальных выбросов.

5. Апробация разработанных инструментов и оценка эффекта от внедрения на АО «Мытищинский машиностроительный завод» (АО «ММЗ»).

Объект исследования - СМК и нормативная документация по контролю качества на машиностроительных предприятиях РФ.

Предмет исследования - процессы подтверждения соответствия характеристик изделий требованиям заказчика и методы приемочного контроля и оценки качества готовой продукции.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Построена структура связи элементов процесса УК изделия, включающая контуры контроля и аудита параметров конфигурации в процессах ЖЦ изделия с определением точек оперативного контроля, что позволит реализовать в СМК на предприятиях сквозной контроль качества и наследуемость характеристик изделий в ИМ;

2. Разработан инструмент, включающий способы расчёта допустимых отклонений параметров в зависимости от их вида (дискретный или непрерывный) и алгоритм контроля интервальных параметров на основе оценки допусков по атрибуту «геометрические размеры»; в отличие от существующих подходов,

учитывающий требование к конфигурации изделий по взаимозаменяемости элементов сборки для серийного выпуска продукции;

3. Разработан инструмент контроля качества новых и усовершенствованных моделей техники на основе стохастического подобия параметров; в отличии от существующей методической базы приемочного контроля качества, инструмент включает анализ аномальных выбросов путем композиции бинарных нечетких отношений; это позволит сократить затраты на проведение испытаний и выявление потенциально возможных неявных отказов, а также формировать статистическую базу конфигурации изделий с учетом косвенных взаимосвязей режимов и параметров эксплуатации.

Практическая значимость. Разработанные в диссертации инструменты реализованы в виде алгоритмов и программного обеспечения на языке Python, что позволяет создать на предприятиях машиностроительной отрасли модуль автоматизированного сквозного контроля выполнения требований к изделиям, что в целом обеспечит качество продукции как мелко, так и крупносерийного выпуска.

Положения, выносимые на защиту:

1. Структура связи элементов процесса УК изделия, включающая контуры контроля и аудита параметров конфигурации в процессах ЖЦ изделия и точки оперативного контроля характеристик изделий;

2. Инструмент контроля дискретных и непрерывных параметров конфигурации узлов по атрибуту «геометрические размеры» на основе оценки допустимых отклонений;

3. Инструмент контроля качества базовых, усовершенствованных и новых моделей техники на основе стохастического подобия распределений параметров и композиции бинарных нечетких отношений для анализа возможности появления неявных отказов.

Соответствие паспорту специальности.

Область исследований диссертации соответствует пунктам 5, 9 и 12 паспорта специальности 2.5.22:

5. Методы оценки качества объектов, стандартизации и процессов управления качеством

9. Разработка и совершенствование научных инструментов оценки, мониторинга и прогнозирования качества продукции и процессов.

12. Научно-практическое совершенствование направлений подтверждения соответствия продукции (услуг), систем качества, производств.

Достоверность и внедрение результатов работы.

Достоверность результатов основывается на использовании в диссертации общепринятых при контроле качества продукции нормативных документов, апробированного математического аппарата и компьютерных инструментов обработки статистических данных, результатов измерений и расчетов, а также подтверждается результатами апробации на предприятиях АО «ММЗ» и АО «БАЗ». Эффективность применения подтверждена соответствующими актами внедрения. Обоснованность научных положений, выводов и рекомендаций опирается на достоверность данных, корректность проведения расчетов и согласованность результатов контроля качества выбранных параметров на основе стохастического подобия с теоретическими расчетами.

Апробация результатов работы.

Результаты диссертационного исследования докладывались на трех научно-практических конференциях - IV Международной научно-практической конференции, XIX Международной научно-практической конференции «Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики», всероссийской научно-практической конференции «Устойчивое развитие и новая индустриализация: наука, экономика, образование», а также на заседаниях кафедры промышленной логистики МГТУ им. Н.Э. Баумана в 2022-2025 годах.

Публикация результатов работы.

Основное положение работы отражено в 10 научных работах, общим объемом автора 3,83 п.л., из них в журналах, рекомендованных ВАК РФ - 7, 3 из которых аккредитованы по специальности 2.5.22, а также 3 статьи в материалах научных конференций.

Структура и объем диссертационной работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и заключения, списка литературы из 153 наименований, а также приложения. Диссертация содержит 150 страниц основного текста, 22 рисунка, 6 таблиц.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ГОТОВОЙ ПРОДУКЦИИ В МАШИНОСТРОЕНИИ И СОВРЕМЕННЫХ ПОДХОДОВ К ЕЁ РЕШЕНИЮ

1.1. Основы управления качеством продукции машиностроения

Современные технические изделия в высокотехнологичных отраслях, особенно в машиностроении, становятся все более функционально и конструктивно сложными, интегрированными с программным обеспечением и другими системами [1]. Это означает, что они содержат большое количество компонентов, имеют сложную геометрию, требуют точности изготовления комплектующих, а также высокой точности сборки конечного изделия (КИ). Контроль качества в контексте таких сложных изделий приобретает особое значение и сталкивается с повышенной сложностью [2].

Качество товаров и услуг охватывает не просто их функциональность и характеристики в соответствии с назначением, но и воспринимаемую ценность и выгоду для клиента. Основы управления качеством продукции определены в национальных стандартах ГОСТ Р ИСО 9000-2015 [3]. На сегодняшний день предприятия, стремящиеся постоянно повышать качество выпускаемой продукции, активно используют системы менеджмента качества (СМК), представляющие собой систему взаимосвязанных действий по соблюдению стандартов и требований, оптимизации ресурсов и установленных норм, которые гарантируют постоянное обеспечение стабильного уровня качества продукции или услуг компании [4].

Менеджмент качества - (Quality Management) - может охватывать создание стратегий в сфере качества, установку целей, связанных с качеством, и внедрение процессов для реализации этих целей. Компонентами управления качеством является планирование, обеспечение, контроль и совершенствование качества [3].

Планирование качества является компонентом управления качеством, который сосредоточен на постановке целей в области качества, а также на

выявлении необходимых операционных процессов и соответствующих ресурсов для их достижения [3].

Обеспечение качества - (Quality Assurance) - Часть управления качеством, связанная с уверением, что установленные требования к качеству будут соблюдены, называется обеспечением качества [3].

Улучшение качества - (Quality Improvement) - это элемент управления качеством, сосредоточенный на увеличении способности удовлетворять требования к качеству [3].

Система менеджмента качества - (СМК) - представляет собой систему взаимосвязанных действий, оптимизации ресурсов и установленных норм, которые гарантируют постоянное обеспечение стабильного уровня качества продукции или услуг компании [3].

Суть управления качеством продукции на машиностроительном предприятии представляет собой системный подход к обеспечению высокого уровня качества выпускаемой продукции с целью удовлетворения потребностей клиентов и достижения конкурентных преимуществ на рынке [4]. Оно включает стратегическое планирование качества, разработку стандартов и процедур, контроль качества на всех этапах производства, непрерывное улучшение процессов, обучение и развитие персонала, взаимодействие с поставщиками и реагирование на обратную связь клиентов [5]. Стратегическое планирование качества подразумевает определение целей качества и разработку стратегии и планов действий для их достижения, а также выстраивание стратегии в соответствии с целями предприятия и требованиями рынка. Стандартизация процессов управления качеством включает в себя разработку стандартов и процедур, которые должны соблюдаться на всех этапах производства, начиная с закупки сырья/комплектующих, транспортировки, монтажа, ввода в эксплуатацию, технического обслуживания и утилизации готовой продукции [6].

ОБЕСПЕЧЕНИЕ КАЧЕСТВА

Часть менеджмента качества, направленная на создание уверенности, что требования к качеству будут выполнены

КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА ^

по стадиям производственного процесса по объему выборки по объему выборки по стадиям производственного процесса

входной операционный приемочный хранения ^транспортировки сплошной выборочный разрушающий неразрушающий ручной механизированный автоматизированный автоматический У

1 <

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ

Часть менеджмента качества, направленная на выполнение требований к качеству

\_/

Рисунок 1.1. Виды контроля качества

Контроль качества производственных процессов осуществляется на всех этапах производства, включая входной контроль материалов, промежуточный контроль на различных этапах и выходной контроль готовой продукции [7]. Непрерывное улучшение предполагает анализ производственных процессов и результатов контроля качества с целью выявления возможностей для улучшения и предотвращения возникновения дефектов.

В частности, можно выделить основные аспекты, по которым сейчас ведется большая работа в российских компаниях:

- обучение и развитие персонала важны для внедрения культуры качества на всех уровнях организации и обеспечения компетентности сотрудников в области качества [8];

- взаимодействие с поставщиками включает установление партнерских отношений с целью обеспечения поставки высококачественных материалов и комплектующих [9];

- реагирование на обратную связь клиентов подразумевает анализ обратной связи и принятие мер для улучшения качества продукции и удовлетворения потребностей клиентов [10].

Качество продукции, выпускаемой предприятиями машиностроительной отрасли имеет ключевое значение как для самих предприятий, так и для отрасли в целом по нескольким причинам. Во-первых, высокое качество продукции обеспечивает более долгий срок службы. Качественные машины и оборудование как правило работают более производительно и эффективно, что способствует повышению производительности предприятия и снижению затрат на ремонт и обслуживание. Помимо этого, высокое качество выпускаемой продукции - один из ключевых факторов конкурентоспособности предприятия на рынке.

На сегодняшний день предприятия, стремящиеся постоянно повышать качество выпускаемой продукции, активно используют системы менеджмента качества (СМК) - набор стандартов и требований, нацеленных на обеспечение заданных требований по качеству.

Проблемой развития методов и инструментов управления качеством занимаются множество ученых, в частности Айдаров Д.В., Амиров Ю.Д., Антипов Д.В., Анцев В.Ю., Благовещенский Д.И., Васильев В.А., Васин С.А., Григорьева Н.С., Козловский В.Н., Лапидус В.А., Пантюхин О.В., Французова Ю.В. Червяков Л.М. и другие.

Качество продукции, выпускаемой на предприятии, является центральным элементом в структуре организации и планирования производства, оказывая существенное влияние на конкурентоспособность проекта. Выбор технологического процесса, организационная структура производства и стратегия закупок комплектующих зависят от требований к качеству конечных продуктов.

Качество является фундаментом для разработки производственных планов и стратегий, которые ориентированы на удовлетворение рыночных требований и поддержание высокого уровня спроса среди потребителей [11].

Качество продукции можно определить как набор характеристик, обеспечивающих её способность удовлетворять как явные, так и ожидаемые потребности общества. Разнообразие этих характеристик формирует критерии качества, которые охватывают функциональные, надёжностные, технологические, стандартизационные, унификационные, транспортабельные,

эргономические, эстетические, экологические, безопасностные, патентные и экономические параметры [12].

Технические характеристики продукции показывают её уровень технического развития, который иллюстрирует, насколько научно-технические достижения были применены при разработке, и оценивается теми же критериями, что и общее качество, за исключением экономических показателей.

Экономические параметры качества занимают особое место в системе оценки качества благодаря своей универсальности, так как любой технический аспект можно выразить в финансовом контексте. Это находит отражение как в увеличении затрат на улучшение технических характеристик продукта, так и в повышении доходов от его реализации. Существует явная связь между уровнем техники и экономическими показателями продукта: технические особенности и потребительские свойства оказывают непосредственное влияние на производственные издержки и рыночную цену.

Улучшение технических параметров продукта ведет к росту производственных расходов, что увеличивает себестоимость. Вместе с тем, продукция с более высокими техническими характеристиками становится более востребованной, что способствует повышению цен. Изменения в себестоимости и цене с ростом технического уровня происходят неравномерно.

Улучшение технических характеристик продукции и расширение её функциональных возможностей, что, в свою очередь, удовлетворяет растущий спектр потребительских потребностей. В контексте экономических показателей этот процесс можно описать как циклический. Исходная точка цикла соответствует состоянию, где цена равна себестоимости и производство продукции в таких условиях является экономически неэффективным, поскольку не генерирует прибыль. Чтобы достичь рентабельности, необходимо улучшать технические характеристики продукции, что способствует повышению спроса. Повышение технического уровня вызывает более быстрый рост цены по сравнению с себестоимостью, что приводит к увеличению прибыли до её максимума. Однако дальнейшее усовершенствование продукции начинает

снижать прибыль, так как себестоимость начинает расти быстрее, чем цена. Для поддержания производства на уровне оптимальной прибыли требуется постоянный анализ и контроль качества продукции.

Критерии, определяющие качество и уровень техники продукции, могут измеряться как в количественных единицах (например, функциональные характеристики выражаются в метрах, килограммах, киловаттах и т.д., а показатели транспортабельности могут учитывать стоимость упаковки или транспортировки на единицу), так и быть безразмерными (например, надежность измеряется вероятностью бесперебойной работы, а эстетические параметры оцениваются по балльной системе экспертной оценки) [13].

Для оценки качества продукции используются разнообразные методологии, зависящие от метода получения информации. Метод измерения полагается на применение технических приспособлений для сбора точных данных. Метод регистрации включает наблюдение и подсчёт количества конкретных событий, объектов или расходов.

Технический контроль представляет собой процедуру проверки, которая гарантирует, что продукция или процессы, влияющие на её качество, соответствуют определённым техническим стандартам [14]. Этот контроль охватывает все основные этапы производственного процесса, включая сырье, инструменты, технологические операции, выполнение задач сотрудниками и условия труда. Объектами проверки качества в сфере работы являются материалы, готовая продукция и документы, связанные с конструкцией и технологией. Контролю также подвергаются оборудование, инструменты, приспособления, производственные системы и приборы для измерений. Под контролем технологических операций понимается надзор за процессами производства и разработки технической документации [15]. Контроль качества труда включает в себя оценку деятельности конструкторов, технологов, операторов и рабочих, а также соблюдение норм безопасности, организацию рабочих мест и другие условия труда.

Контроль качества продукции можно классифицировать по нескольким основным видам [11]:

05

СО

О О

со у

_0

с;

о

о

По стадиям жизненного цикла - Контроль проектирования - Контроль производства - Контроль эксплуататции

V

Г~ По объектам контроля V - Контроль предметов труда ^ - Контроль средств производства - Контроль технологии - Контроль труда исполнителей - Контроль условий труда у

( По стадиям производственного процесса ч_ - Входной контроль - Операционный контроль - Контроль готовой продукции - Контроль транспортирования - Контроль хранения J

с По исполнителям V \ - Самоконтроль - Контроль мастера - Инспекционный контроль

г По возможности использования продукции N - Разрушающий контроль - Неразрушающий контроль

г По принимаемым решениям V - Активный контроль - Пассивный контроль - Профилактический контроль J

с По степени охвата контрольными операциями ч_ л - Сплошной контроль - Выборочный контроль )

г По режиму контроля V - Усиленный контроль - Нормальный контроль - Облегченный контроль

По степени механизации контрольных ч операций - Ручной контроль - Механизированный контроль - Автоматизированный контроль - Автоматический контроль у

По способу получения и обобщения информации об объекте

По времени выполнения контрольных операций

■ Расчетно - аналитический контроль

■ Статистический контроль

• Регистрационный контроль

_У

• Непрерывный контроль

• Периодический контроль

Рисунок 1.2. Классификация контроля качества по основным видам.

Во время разработки продукции осуществляется мониторинг проектирования, охватывающий технологический контроль, проверку на соответствие стандартам, анализ патентов и оценку технической документации.

Главная задача контроля технологической дисциплины заключается в том, чтобы обеспечить точное соответствие производственного процесса требованиям, изложенным в конструкторской и технологической документации. Для достижения этой цели используются различные организационные, методические и технические меры, которые препятствуют отклонениям от заданных стандартов. Контроль происходит как на уровне отдельных технологических этапов, так и в масштабах целых подразделений. Он охватывает проверку доступности и состояния производственных технологий, испытаний и контроля качества продукции, а также наличие и исправность оборудования для технологического оснащения. Кроме того, осуществляется контроль за соблюдением процессов и строгим выполнением технических требований работниками производства.

В ходе контрольных мероприятий создаются такие документы, как технологический паспорт, карта измерений и журнал учета технологических процессов [16].

Эффективность этапов разработки, производства и эксплуатации продукции тесно связана с качеством работы исполнителей. Показателями качества труда могут быть: доля работ, успешно принятых с первого раза, процент качественной продукции (или уровень дефектов), количество и тяжесть допущенных ошибок, а также производительность и качество выполненной работы, включая качество производимой продукции [17]. Качество инженерного труда можно оценить с помощью коэффициента:

Среди критериев для оценки выделяется профессиональное мастерство, представляющее собой комбинацию практического и теоретического опыта, что обеспечивает высокое качество выполнения задания, а также оригинальность и самостоятельность в деятельности, качество результатов и прочие аспекты. Эксперты оценивают уровень каждого из этих критериев в баллах, опираясь на достижения, достигнутые в течение определённого периода. Использование коэффициента качества труда для инженерно-технического персонала способствует более справедливой материальной и моральной поддержке за их работу и позволяет проводить аттестацию в соответствии с установленным графиком.

Процесс управления качеством продукции проводится на различных стадиях производства и включает в себя входную проверку, операционную проверку и проверку конечного продукта [18]. Первая проверка выполняется до начала ключевых или дорогих в исполнении процессов, особенно если качество исходных материалов, заготовок и компонентов нестабильно. Операционная проверка, хотя и требует значительных временных затрат, помогает выявить и удалить дефектные детали на промежуточных стадиях, что предотвращает их дальнейшее использование. Рабочие и наладчики часто самостоятельно осуществляют значительную часть этих операций. Инспекционные проверки обычно проводятся отделом технического контроля.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Швайко Борис Александрович, 2025 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Безъязычный В.Ф. Современные проблемы науки в технологии машиностроения: учебное пособие. Рыбинск: РГАТА, 2008. 143 с.

2. Кане М.М., Суслов А.Г., Горленко О.А. Управление качеством продукции машиностроения. М.: Машиностроение, 2010. 416 с.

3. ГОСТ Р ИСО 9000-2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: Стандартинформ, 2015. 53 с.

4. Управление качеством в системах и процессах машиностроения / О.В. Аникеева [и др.]. Курск: Университетская книга, 2014. 208 с.

5. Юрасова М.В. Современные подходы к управлению качеством // Вестник Московского университета. Социология и политология. 2011. № 1. С. 112-125.

6. Развитие системы менеджмента качества предприятий машиностроения / С.В. Борисенко [и др.] // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. 2019. № 2. С. 697-698.

7. Ребрин Ю.И. Управление качеством: учебное пособие. Таганрог: ТРТУ, 2004. 174 с.

8. Лапидус В.А. Управление качеством: учебное пособие. М.: Инфра-М, 2018. 256 с.

9. Кузнецова Н.В. Управление качеством: учебное пособие. 3-е изд., стер. М.: Флинта, 2021. 361 с.

10. Лапидус В.А. Принцип распределения приоритетов: институциональный подход к управлению качеством // Методы менеджмента качества. 2019. № 7. С. 44-49.

11. Хамидуллина Г.Р., Гатина Г.Р. Управление качеством: конспект лекций. Казань: [б. и.], 2014. 204 с.

12. Хисамова Э.Д., Зайнутдинова Э.Э. Обеспечение качества продукции: учебник. Казань: КФУ, 2018. 170 с.

13. Огвоздин В.Ю. Управление качеством. Основы теории и практики: учебное пособие. М.: КноРус, 2019. 320 с.

14. Магомедов Ш.Ш., Беспалова Г.В. Управление качеством продукции. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Дашков и К, 2023. 353 с.

15. Медведева С.А. Основы технической подготовки производства: учебное пособие. СПб.: НИУ ИТМО, 2010. 69 с.

16. Фролова И.И. Оптимизация системы контроля качества продукции на машиностроительном предприятии // Вестник торгово-технологического института. 2011. № 5(5). С. 23-29.

17. Харламова Т.Н., Герасимов Б.И., Злобина Н.В. Управление затратами на качество продукции: отечественный и зарубежный опыт: монография. Тамбов: ТГТУ, 2006. 108 с.

18. Прохоров Ю.К. Управление качеством: учебное пособие. СПб.: НИУ ИТМО, 2007. 144 с.

19. Горюнова С.В., Петухова Л.А. Организация контроля и испытаний продукции: учебное пособие. М.: [б. и.], 2013. 115 с.

20. Борисов В.Ю. Методы оценки инновационного развития отраслевого комплекса (на примере комплекса машиностроения и металлообработки): автореф. дис. ... канд. экон. наук. М., 2007. 23 с.

21. Кобзарь А.И., Тикменов В.Н. Качество: философия, проблемы, решения // Электронные информационные системы. 2014. № 1. С. 7-24.

22. Кузьмин А.М. Диаграмма Исикавы // Методы менеджмента качества. 2006. № 3. С. 27.

23. Программа построения диаграммы Парето для оценки качества продукции / Р.В. Кожанов [и др.] // Качество продукции: контроль, управление, повышение, планирование: Сб. науч. трудов 3-й междунар. молодежн. науч.-практ. конф. Курск: Университетская книга, 2016. С. 342-346.

24. Системы менеджмента качества: лабораторный практикум для обучающихся направления специальности 1-54 01 01-04 «Метрология, стандартизация и сертификация» (легкая промышленность) и специальности 6-050716-01 «Метрология, стандартизация и контроль качества» высших учебных заведений / сост.: А.Н. Махонь, Н.В. Цобанова. Витебск: ВГТУ, 2024. 56 с.

25. Доросинский Л.Г., Зверева О.М. Информационные технологии поддержки жизненного цикла изделия. Ульяновск: Зебра, 2016. 243 с.

26. Соседова Я.Г., Герасимов Б.И., Сизикин А.Ю. Стандартизация и управление качеством продукции: самооценка: монография. Тамбов: ТГТУ, 2012. 268 с.

27. ГОСТ Р 1.3-2018. Стандартизация в Российской Федерации. Технические условия на продукцию. Общие требования к содержанию, оформлению, обозначению и обновлению. М.: Стандартинформ, 2018. 32 с.

28. О стандартизации в Российской Федерации: Федеральный закон от 29.06.2015 № 162-ФЗ // КонсультантПлюс: справочно-правовая система. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_181810/ (дата обращения: 11.03.2025).

29. О защите прав потребителей: Закон Российской Федерации от 07.02.1992 № 2300-1 // КонсультантПлюс: справочно-правовая система. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_305/ (дата обращения: 11.03.2025).

30. Мазур И.И., Шапиро В.Д. Управление качеством: учебное пособие. 2-е изд. М.: Омега-Л, 2005. 399 с.

31. Кожахметова А.Н., Тарасова Е.Ю. Европейский опыт аккредитации // Вопросы теории и практики в современной науке: Сб. статей Междунар. науч.-практ. конф. Самара: Центр научных исследований и консалтинга, 2017. С. 65-67.

32. Соколов, С. Анализ содержания Федерального закона "О стандартизации в Российской Федерации" // Стандарты и качество. - 2016. С. 2834.

33. Об обеспечении единства измерений: Федеральный закон от 26.06.2008 № 102-ФЗ https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_77904/ (дата обращения: 10.03.2025).

34. ГОСТ Р 40.003-96. Система сертификации ГОСТ Р. Регистр систем качества. Порядок проведения сертификации систем качества. М.: Стандартинформ, 1996. 12 с.

35. ГОСТ 20736-75 (СТ СЭВ 1672-79). Статистический приемочный контроль по количественному признаку. Планы контроля. М.: Издательство стандартов, 1975. 24 с.

36. ГОСТ Р 50779.52-95. Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку. М.: Стандартинформ, 1995. 48 с.

37. ГОСТ Р 50779.10-2000 (ИСО 3534-1-93). Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения. М.: Стандартинформ, 2000. 64 с.

38. ГОСТ Р ИСО/ТО 8550-1-2007. Статистические методы. Руководство по выбору и применению систем статистического приемочного контроля дискретных единиц продукции в партиях. Часть 1. Общие требования. М.: Стандартинформ, 2007. 32 с.

39. ГОСТ 16493-70. Качество продукции. статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке. М.: Издательство стандартов, 1970. 28 с.

40. Первухин Д.А., Клавдиев А.А. Оценка качества сложных систем на основе методов стохастического подобия // Записки Горного института. 2015. Т. 214.С. 85-91.

41. Северцев Н.А., Дарьина А.Н. Применение критериев подобия при ресурсной отработке сложных технических систем и изделий // Надежность и качество сложных систем. 2020. Т. 32. № 4. С. 5-14.

42. ГОСТ Р 57412-2017. Компьютерные модели в процессах разработки, производства и эксплуатации изделий. Общие положения. М.: Стандартинформ, 2017. 24 с.

43. ГОСТ Р 59193-2020. Управление конфигурацией. Основные положения. М.: Стандартинформ, 2020. 32 с.

44. Бром А.Е., Швайко Б.А. К вопросу об организации оперативного контроля качества продукции общего машиностроения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 11. С. 499-503.

45. Ганиева Н.М. Логистика производственных процессов: учебное пособие. Омск: ОмГТУ, 2012. 248 с.

46. Швайко Б.А., Бром А.Е. Организация производственно-логистической сети на основе интеграции центров компетенций // Эффективность организации и управления промышленными предприятиями: проблемы и пути решения: материалы IV Междунар. науч.-практ. конф. Воронеж: Университетская книга, 2023. С. 190-195.

47. Швайко Б.А. О необходимости оперативного контроля качества в процессах управления конфигурацией // Инновации в менеджменте. 2023. № 3 (37). С. 74-79.

48. Швайко Б.А. Контроль конфигурации изделия в системе менеджмента качества на предприятии // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2024. № 5. С. 84-87.

49. Швайко Б.А., Герцик Ю.Г. Внедрение системы менеджмента качества на машиностроительном предприятии в рамках формирования стратегии сервисного обслуживания // Естественно-гуманитарные исследования. 2022. № 40 (2). С. 302-314.

50. Швайко Б.А., Бром А.Е. Направления реорганизации и создания производственно-логистических систем в современных условиях // Татищевские чтения: актуальные проблемы науки и практики: материалы XIX Междунар. науч.-практ. конф: в 2 т. Т. 1. Тольятти: ВУиТ, 2023. С. 172-174.

51. Боярский С.Н., Чернышев Л.А. Системный анализ бизнес-процессов: учебное пособие. Екатеринбург: УГЛТУ, 2013. 188 с.

52. Швайко Б.А. Организация технического сервиса как ключевое направление повышения качества машиностроительной продукции

сельскохозяйственной отрасли // Наука и бизнес: пути развития. 2021. № 5 (119). С. 72-75.

53. Информационное обеспечение системы менеджмента организации: учебное пособие / А.В. Рубцов [и др.]. Красноярск: СФУ, 2022. 111 с.

54. Кулик Ю.П., Федоров И.А. Общие подходы к управлению конфигурацией механических деталей // Труды МАИ. 2009. № 35. С. 7-25.

55. Левин А.И., Судов Е.В. Методы и технологии управления конфигурацией сложных изделий // Технологии приборостроения. 2003. № 4. С. 48-57.

56. Илларионов И.В., Старов В.Н., Муранов В.А. Применение шаблонов проектирования при построении информационных систем предприятий машиностроения // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2003. № 6. С. 57-70.

57. Долженко А.И. Управление информационными системами: учебное пособие. Ростов-н/Д.: РГЭУ (РИНХ), 2009. 207 с.

58. Бачурина С.С. Информационное моделирование: методология использования цифровых моделей в процессе перехода к цифровому проектированию и строительству. Ч. 2: Переход к цифровому проектированию и строительству. Методология. М.: ДМК Пресс, 2021. 128 с.

59. Алмар Н.А., Живитере М. Оптимизация системы управления данными между организациями // Modern Economy Success. 2019. № 4. С. 117-122.

60. Киселев М.А., Сухов В.Д. Методические подходы к управлению изменениями организационной структуры предприятия // Альманах мировой науки. 2017. № 2-1 (17). С. 167-168.

61. Карминский А.М., Черников Б.В. Методология создания информационных систем: учебное пособие. М.: ИНФРА-М. 2018. 319 с.

62. Липаев В.В. Программная инженерия: методологические основы: учебник. М.: ТЕИС, 2006. 605 с.

63. Схиртладзе А.Г., Скворцов А.В., Чмырь Д.А. Проектирование единого информационного пространства виртуальных предприятий: учебник. М.: Высшая школа, 2012. 614 с.

64. Александров В.В., Андреева Н.А., Кулешов С.В. Методы построения информационно-логистических систем. СПб.: СПбПУ, 2005. 109 с.

65. Harmon P. Business Process Change: A Business Process Management Guide for Managers and Process Professionals. 4-th ed. Burlington: Morgan Kaufmann, 2019. 534 p.

66. Яблочников Е.И., Пирогов А.В., Андреев Ю.С. Автоматизация технологической подготовки производства в приборостроении. СПб.: НИУ ИТМО, 2018. 116 с.

67. Дейт К.Д. Введение в системы баз данных / пер. с англ. и ред. К.А. Птицына. 8-е изд. М.: Вильямс, 2005. 1327 с.

68. Кульга К.С. Модели и методы создания интегрированной информационной системы для автоматизации технической подготовки и управления авиационным производством // Известия Самарского научного центра РАН. 2012. Т. 14. № 4-2. С. 437-445.

69. Липунцов Ю.П. Кодификация данных для информационного обмена // Прикладная информатика. 2018. № 3 (75). С. 60-76.

70. Филонов И.П., Беляев Г.Я., Кожуро JI.M. Проектирование технологических процессов в машиностроении: учебное пособие. Минск: Технопринт, 2003. 910 с.

71. Долгов В.А., Луцюк С.В., Подкидышев А.А. Информационная поддержка процессов освоения прогрессивных технологий на машиностроительных предприятиях // Вестник машиностроения. 2019. № 11. С. 57-61.

72. Повышение эффективности ремонта и модернизации летательных аппаратов на ОАО «Туполев» путем разработки гибкой информационной модели производственно-технологических решений / В.А. Долгов [и др.] // Сборка в машиностроении, приборостроении. 2015. № 2. С. 3-8.

73. Долгов В.А. Информационная модель технологической системы операций, предназначенная для оперативного структурного моделирования технологических систем процесса // Справочник. Инженерный журнал. 2011. № 2 (167). С. 34-39.

74. Долгов В.А., Луцюк С.В., Подкидышев А.А. Организация сбора и верификации информации при проведении обследования машиностроительного предприятия // Автоматизация и современные технологии. 2014. № 9. С. 43-46.

75. ГОСТ 15.016-2016. Система разработки и постановки продукции на производство. Техническое задание. Требования к содержанию и оформлению. М.: Стандартинформ, 2016. 16 с.

76. ГОСТ 15467-79. Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. М.: Издательство стандартов, 1979. 24 с.

77. Ткачев Р.Ю., Денищик С.С. Автоматизированные системы управления технологическими процессами: учебное пособие. Алчевск: ДонДТУ, 2013. 174 с.

78. Ковшов А. Н. и др. Информационная поддержка жизненного цикла изделий машиностроения: принципы, системы и технологии CALS/ИПИ. - 2007.

79. Фёдоров И. А. Создание рабочей документации для механических деталей с управляемой конфигурацией // Вестник ВГТУ. 2009. №8. С 84-87.

80. Князева Е.А. Конфигурационное управление проектами разработки программного обеспечения // Управление проектами и развитие производства. 2005. № 4 (16). С. 87-93.

81. Владимиров Д.А., Шатраков А.Ю., Долгов В.А. Повышение эффективности позаказного производства персонифицированной машиностроительной продукции на предприятиях ОПК на основе управления ее конфигурацией // Автоматизация. Современные технологии. 2022. Т. 76. № 9. С. 387-392.

82. Долгов В.А. Теоретические основы формальных описаний объектов конфигурации при технической подготовке производства типовых изделий // Вестник машиностроения. 2010. № 1. С. 80-85.

83. Модели управления производственными системами машиностроительных предприятий на основе разработки и использования их цифровых двойников / В.А. Долгов [и др.] // Моделирование нелинейных процессов и систем: Материалы 5-й междунар. конф. М.: Янус-К, 2021. С. 171176.

84. Digital Twin Driven Smart Design / F. Tao [et al.]. Oxford: Academic Press, 2020. 318 p.

85. Lu Y., Morris K., Frechette S. Standards Landscape and Directions for Smart Manufacturing Systems // 2015 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE). 2016. P. 998-1005.

86. Гудкова О.Е. Организационно-экономические методы обеспечения диверсификации оборонных предприятий // Бизнес. Образование. Право. 2020. № 3 (52). С. 92-98.

87. Информационные технологии поддержки жизненного цикла изделий машиностроения: проблемы и решения / Л.В. Губич [и др.]. 2-е изд., испр. и доп. Минск: Беларуская навука, 2010. 285 с.

88. Доросинский Л.Г., Зверева О.М. CALS-технологии: учебное пособие. Екатеринбург: УрФУ, 2014. 195 с.

89. Тюрин С.Б., Бурыкин А.Д. Методы определения затрат на НИОКР в машиностроении // Труд и социальные отношения. 2017. Т. 28. № 5. С. 86-97.

90. Тихонов А.И., Сазонов А.А. Перспективы использования методов математического моделирования и цифрового проектирования в обеспечении управления жизненным циклом изделий // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2018. № 3. С. 118-128.

91. Матюхова А.А., Борисова Е.В. Обеспечение поддержки жизненного цикла изделий авиационной техники на основе менеджмента конфигурации // От качества инструментов к инструментам качества: Сб. докладов Всерос. науч.-технич. конф. Тула: ТулГУ, 2023. С. 386-393.

92. Налютин Н.Ю. Стандарты процесса управления конфигурациями // Открытые системы. СУБД. 2013. № 7. С. 43-45.

93. Неверов А.Н., Сергеев И.Д. Основы взаимозаменяемости: учебно-методическое пособие. М.: МАДИ, 2023. 134 с.

94. Куркова О.П. Организация и планирование научно-технических исследований и разработок. СПб.: Наукоемкие технологии, 2018. 245 с.

95. Пазушкина О.В. Основы метрологии, стандартизации, сертификации и контроля качества: учебное пособие. Ульяновск: УлГТУ, 2015. 148 с.

96. Голыгин Н.Х., Педь С.Е., Дружинин П.В. Основы взаимозаменяемости: учебное пособие. М.: МИИГАиК, 2020. 316 с.

97. Леонов О.А. Курсовое проектирование по метрологии, стандартизации и сертификации: учебное пособие. М.: МГАУ, 2002. 168 с.

98. ГОСТ 25346-89. Основные нормы взаимозаменяемости. Единая система допусков и посадок. Общие положения, ряды допусков и основных отклонений. М.: Издательство стандартов, 1989. 64 с.

99. Допуски и посадки: справочник. В 2-х ч. / В.Д. Мягков [и др.]. 6-е изд., перераб. и доп. Л.: Машиностроение, 1982. Ч. 1. 543 с.

100. Борейко А.П. Термины и определения по ГОСТ 25346-89 для размеров, отклонении и допуска и их математические аналоги // Труды Дальневосточного государственного технического университета. 2005. № 140. С. 10-17.

101. Козловский Н.С., Виноградов А.Н. Основы стандартизации, допуски, посадки и технические измерения: учебник. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1982. 287 с.

102. Леонов О.А., Шкаруба Н.Ж., Вергазова Ю.Г. Расчет допуска посадки с натягом по модели параметрического отказа // Вестник машиностроения. 2019. № 4. С. 23-26.

103. Ящура А.И. Система технического обслуживания и ремонта общепромышленного оборудования: справочник. М.: Изд-во НЦ ЭНАС, 2006. 354 с.

104. Белов В.В., Крылова О.В. Обзор существующих средств структурированного хранения объектов конфигурации // Современные

технологии в науке и образовании - СТНО-2019: Сб. трудов II междунар. науч.-технич. форума. Рязань: ИП Коняхин А.В., 2019. Т. 4. С. 43-46.

105. Тарасов А.П. Зачем нужна каталогизация? // Качество и жизнь. 2015. № 1 (5). С. 4-8.

106. Тлустенко С.Ф. Обеспечение точности и взаимозаменяемости в агрегатно-сборочном производстве в условиях автоматизации // Проблемы машиностроения и автоматизации. 2011. № 3. С. 111-118.

107. Гречников Ф.В., Тлустенко С.Ф. Обеспечение точности и взаимозаменяемости в технологических автоматизированных системах производства летательных аппаратов // Известия Самарского научного центра РАН. 2011. Т. 13. № 4-1. С. 202-208.

108. Оценка снижения трудоемкости подготовки конструкторской документации с использованием CALS-технологии в приборостроении / И.О. Жаринов [и др.] // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 4 (80). С. 151-153.

109. Андряшина Н.С. Организационно-экономические особенности создания нового продукта в машиностроении: дис. ... канд. экон. наук. Н. Новгород, 2015. 146 с.

110. Степанова М.А., Семенова Е.Е. Роль стандартизации в продвижении инновационной продукции // Вестник ОрелГИЭТ. 2019. № 2 (48). С. 129-132.

111. ГОСТ 25346-2013. Основные нормы взаимозаменяемости. Характеристики изделий геометрические. Система допусков на линейные размеры. Основные положения, допуски, отклонения и посадки. М.: Стандартинформ, 2013. 64 с.

112. Чигрик Н. Н. Оценка точности результатов измерений граничных значений высоты поршневых колец для установки на автомобильные двигатели модельного ряда ЗМЗ-402, 406, 511, 513, 5234и ГАЗ-24. Часть 1 //Омский научный вестник. 2014. №. 1 (127). С. 123-129.

113. ГОСТ 25347-2004. Основные нормы взаимозаменяемости. Единая система допусков и посадок. Поля допусков и единые посадки. М.: Стандартинформ, 2004. 54 с.

114. ГОСТ Р 53442-2015. Основные нормы взаимозаменяемости. Характеристики изделий геометрические. Установление геометрических допусков. Допуски формы, ориентации, месторасположения и биения. М.: Стандартинформ, 2020. 91 с.

115. Собачкин В.В., Собачкин А.В., Яковлев В.И. Взаимозаменяемость, стандартизация в технологических процессах машиностроения: учебное пособие. Барнаул: АлтГТУ, 2022. 63 с.

116. Туренко А.М., Мигаль В.Д., Рыжих Л.А. Проектирование диагностического обеспечения транспортных машин: учебное пособие. Харьков: Майдан, 2016. 391 с.

117. Польский Е.А., Сидоренкова А.И., Прыткова Е.С. Обеспечение требуемой точности поверхности детали в условиях реализации технологического процесса на компактном интеллектуальном производстве // Наукоёмкие технологии на современном этапе развития машиностроения: Материалы VIII Междунар. науч.-технич. конф. М.: Техполиграфцентр, 2016. С. 173-176.

118. Польский Е.А. Технологическое обеспечение работоспособности узлов машин на основе анализа размерных параметров на этапах жизненного цикла с учетом их изменения в процессе эксплуатации // Наукоемкие технологии в машиностроении. 2014. № 2 (32). С. 38-48.

119. Якушев А.И., Воронцов Л.Н., Федотов Н.М. Взаимозаменяемость, стандартизация и технические измерения: учебник. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1986. 350 с.

120. Смирнов А.В., Бром А.Е. Моделирование оценки и выбора качества обработки машиностроительной продукции // Глобализация экономики и российские производственные предприятия: Материалы 20-й Национальной науч.-практ. конф. Новочеркасск: ЮРГПУ (НПИ), 2022. С. 13-16.

121. ГОСТ 9.303-84. Единая система защиты от коррозии и старения. Покрытия металлические и неметаллические неорганические. Общие требования к выбору. М.: Издательство стандартов, 1984. 24 с.

122. Черноситова Е.С. К вопросу о разработке систем менеджмента качества // Актуальные проблемы менеджмента качества и сертификации: Материалы Междунар. науч.-практ. конф. Белгород: БГТУ, 2006. С. 95-97.

123. Орлов А.И. «Шесть сигм» - новая система внедрения математических методов исследования // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2006. Т. 72. № 5. С. 50-53.

124. Лесун Б.В., Уласюк Н.Н., Пацей Н.Е. Система управления качеством «Шесть сигма» // Энергетика. Известия высших учебных заведений и энергетических объединений СНГ. 2010. № 6. С. 80-83.

125. Демченко А.А., Евченко А.В., Есенкова Г.А. Развитие теории и практики стратегирования управления качеством продукции промышленных предприятий с применением модели «шести сигм» // Актуальные вопросы развития современного общества: Сб. науч. статей 10-й Всерос. науч.-практ. конф. Курск: Финансовый университет при Правительстве РФ, Курский филиал, 2020. С. 149-157.

126. Ситников А.А. Информационно-методическое обеспечение размерного анализа технологических процессов изготовления деталей с покрытиями // Ползуновский вестник. 2004. № 3. С. 165-170.

127. Ленкевич О.А. Повышение качества измерительного контроля путем аналитической компенсации методических погрешностей // Метрология, стандартизация и управление качеством: Сб. науч. тр. Республ. науч.-практ. семинара. Минск: БНТУ, 2004. С. 32-39.

128. Гинис Л.А. Статистические методы контроля и управления качеством. Прикладные программные средства: учебное пособие. Ростов н/Д.: ЮФУ, 2017. 78 с.

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

130. Долгов В.А. Структура данных, управляющих конфигурацией технологической системы процесса // Вестник МГТУ «Станкин». 2010. № 3 (11). С. 106-110.

131. Лебедева Т.Н., Носова Л.С., Рузаков А.А. Информационные системы и базы знаний: учебно-методическое пособие. Челябинск: ЮУрГГПУ, 2017. 200 с.

132. Ширяева Ю.С., Жариков А.В. Сущность конфигурационного управления и его роль в инновационном процессе // Креативная экономика. 2014. № 1 (85). С. 64-73.

133. Безъязычный В.Ф. Метод подобия в технологии машиностроения. М.: Машиностроение, 2012. 320 с.

134. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности: основные характеристики надежности и их статистический анализ. М.: Наука, 1965. 524 с.

135. Волков В.С., Магомедов В.К. Расчет прогнозных оценок безотказности транспортных машин на основе критериев подобия // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 6. № 1. С. 27-29.

136. Крамаренко Н.В. Обзор способов вывода критериев подобия в механике // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия Физико-математические науки. 2021. Т. 25. № 1. С. 163-192.

137. Волков Ю.А., Колентеев Н.Я., Старостина С.А. Определение вида и числа критериев подобия механической системы // Специальная техника и технологии транспорта. 2020. № 8 (46). С. 404-412.

138. Гихман И.И., Скороход А.В. Введение в теорию случайных процессов. М.: Наука, 1977. 567 с.

139. Иванов И.Е., Ерещенко В.Е. Методы подобия физических процессов: учебное пособие. М.: МАДИ, 2015. 144 с.

140. Ковалевский В.И. Основы научного исследования в технике: монография. М.: Инфра-Инженерия, 2021. 271 с.

141. Филиппов Л.П. Подобие свойств веществ. М.: МГУ, 1978. 255 с.

142. Фирсов А.Н., Журавская А. О методах теории подобия и размерности // Системный анализ в проектировании и управлении. 2020. Т. 24. №2 2. С. 121-131.

143. Романов А.С., Семиколенов А.В., Шахорин А.П. Теория подобия и размерности. Пограничный слой: электрон. учеб. изд. М.: МГТУ, 2011. 1 электрон. опт. диск (CD-ROM).

144. Чигиринский Ю.Л., Чигиринская Н.В., Быков Ю.М. Стохастическое моделирование в машиностроении: учебное пособие. Волгоград: Политехник, 2002. 68 с.

145. Кляцкин В.И. Очерки по динамике стохастических систем. М.: КРАСАНД, 2012. 442 с.

146. Пугачев В.С., Синицын И.Н. Стохастические и дифференцальные системы: анализ и фильтрация. М.: Наука, 1985. 559 с.

147. Апполонов И.В., Хариев Н.И. Методы оценки надежности технических устройств на этапе проектирования (практические примеры расчета показателей надежности) // Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России. 2006. № 4. С. 87-104.

148. Оценка стохастического подобия объектов со случайными параметрами сложных технических систем / А.В. Воловик [и др.] // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2014. № 6. С. 342-349.

149. Штерензон В.А. Моделирование технологических процессов: учебное пособие. Екатеринбург: РГППУ, 2010. 66 с.

150. Лемешко Б.Ю., Лемешко С.Б. Сравнительный анализ критериев проверки отклонения распределения от нормального закона // Метрология. 2005. Т. 2. С. 3-23.

151. Булинский А.В., Ширяев А.Н. Теория случайных процессов. М.: Физматлит, 2005. 408 с.

152. Фролова О. U-критерий Манна-Уитни // Казанский федеральный университет: сайт. URL: https://kpfu.ru/portal/docs/F991441113/NPS_22.U_Mann_Uitni.Frolova.pdf (дата обращения: 11.03.2025).

153. Техника и технология современных производств: сборник статей II Международной научно-практической конференции / под ред. В.А. Скрябина, А.Н. Машкова. Пенза: Приволжский Дом знаний, 2015. 176 с.

143

ПРИЛОЖЕНИЯ

П.1. Программа по контролю конфигурации изделий по этапам разработки,

производства и эксплуатации

import pandas as pd import random as rnd import intervals as I import re

#https://pyinterval.readthedocs.io/en/latest/guide.html - Intervals

#Создание случайного симметричного интервала def Symmetric():

x1 = rnd.randrange(-100,-1) x2 = x1*(-1) a = I.closed(x1,x2) return a

#Создание случайного асимметричного интервала def Anti_Symmetric():

x1 = rnd.randrange(-100,0)

x2 = x1*(-1) + rnd.randrange(0,33)

a = I.closed(x1,x2)

return a

#Нахождение первого и второго числа в строке (для вариации границ нормативных интервалов)

def find_first_signed_number(input_string):

match = re.search(r'[+-]?\d+', input_string) return match.group(0) if match else None def find_second_number(input_string):

matches = re.findall(r'[+-]?\d+', input_string) return matches[1] if len(matches) > 1 else None

def NM_Generation(): ## Создание нормативной матрицы и запись DataFrame в Excel #Задаем размерность матрицы

R = int(input("Введите количество Изделий: "))

J = int(input("Введите общее количество Характеристик: "))

print(^ них характеристик:')

J1 = int(input(^ Абсолютными значениями:'))

J2 = int(input(^ Симметричными интервалами значений:'))

J3 = int(input(^ Асимметричными интервалами значений:'))

#Создаем пустые списки для заполнения данными

D_Arr = []

Abs_X_Arr = []

SymI_X_Arr = []

Anti_SymI_X_Arr = []

#Для всего перечня изделий заполняем списки характеристик по типу for i in range(1,R+1):

Engines = 'Изделие_^^(^

Abs_Chars = [rnd.uniform(10.5, 100.27) for j in range (J1)] SymI_Chars = [Symmetric() for j in range (J2)] Anti_SymI_Chars = [Anti_Symmetric() for j in range (J3)]

Abs_X_Arr.append(Abs_Chars) SymI_X_Arr.append(SymI_Chars) Anti_SymI_X_Arr.append(Anti_SymI_Chars) D_Arr.append(Engines) #Создаем словарь для формирования нормативного датафрэйма data_n = {} data_k = {} data_m = {}

data_n['Drivers'] = D_Arr data_k['Drivers'] = D_Arr data_m['Drivers'] = D_Arr

#Формируем матрицу нормативных показателей по всему перечню изделий и характеристик

for j in range(Jl):

data_n[f'Характеристика_'+str(j+1)] = [Charasteristic[j] for Charasteristic in Abs_X_Arr]

for j in range(J2):

data_k[f'Характеристика_'+str(D1+j+1)] = [Charasteristic[j] for Charasteristic in SymI_X_Arr] for j in range(J3):

data_m[f'Характеристика_'+str((D1+D2)+j+1)] = [Charasteristic[j] for Charasteristic in Anti_SymI_X_Arr]

data_n = pd.DataFrame(data_n) data_k = pd.DataFrame(data_k) data_m = pd.DataFrame(data_m)

data_n = data_n.merge( data_k,how='inner',on='Drivers') data_n = data_n.merge( data_m,how='inner',on='Drivers') df_n = pd.DataFrame(data_n) df_n.to_excel('C:\\Users\\PC\\PY Scripts\\NM_OutPut.xlsx',index=True,index_label='IndexCol')

def FM_Generation(): # Формируем фактические матрицы показателей этапов на основе вариации нормативных

df_f = pd.read_excel('C:\\Users\\PC\\PY Scripts\\NM_OutPut.xlsx') # Функция для создания интервалов def create_interval(value, index): if index % 2 == 0:

Ilow = rnd.uniform(0.1, 0.5) IUp = rnd.uniform(0.6, 1) else:

Ilow = rnd.uniform(1, 2) IUp = rnd.uniform(2, 5) lower_bound = int(find_first_signed_number(str(value))) * Ilow upper_bound = int(find_second_number(str(value))) * IUp return I.closed(lower_bound, upper_bound)

# Применение функции к каждому столбцу for x in df_f.columns[2:]:

# Создаем временный список для хранения интервалов intervals_list = []

for i, v in enumerate(df_f[x]): if isinstance(v, float):

value = v*rnd.uniform(0.1,2.5) intervals_list.append(value) else:

interval = create_interval(v, i) intervals_list.append(interval) df_f[x] = intervals_list

# Сохранение результатов

df_f.to_excel('C:\\Users\\PC\\PY Scripts\\FM_OutPut.xlsx', index=True, index_label='IndexCol')

def CM_Generation(): #Сравнение фактической матрицы с нормативной, получение результирующей матрицы соотвтетствий

df1 = pd.read_excel('C:\\Users\\PC\\PY Scripts\\NM_OutPut.xlsx', header=0) df2 = pd.read_excel('C:\\Users\\PC\\PY Scripts\\FM_OutPut.xlsx', header=0) result = pd.DataFrame(index=df1.index)

for col in df1.columns[2:]:

# Проверяем, содержит ли колонка интервалы или числа

if isinstance(df1[col].iloc[0], str) and '[' in df1[col].iloc[0]:

# Колонка с интервалами

df1_intervals = df1[col].apply(lambda x: I.closed(*map(float, x.strip('[]').split(','))))

df2_intervals = df2[col].apply(lambda x: I.closed(*map(float, x.strip('[]').split(','))))

result[col + '_interval_check'] = [b in a for a, b in zip(df1_intervals, df2_intervals)]

result[col + '_interval_check'] = result[col + '_interval_check'].replace({True: 'Да', False: 'Нет'}) else:

# Колонка с числами

result[col + '_diff'] = df1[col] - df2[col] result['Drivers'] = df1['Drivers']

result.to_excel('C:\\Users\\PC\\PY Scripts\\CM_OutPut.xlsx', index=False) return result

NM_Generation() FM_Generation() CM_Generation()

П.2. Программа по автоматизации оценки соответствия характеристик

изделия заданным требованиям

import numpy as np import scipy.stats as stats import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd

# На выходе структура вида: Параметр, тип параметра, значения массивом (распределение эталонное), значения массивом (распределение фактическое),

# статистический критерий, и результаты

# создаем пустой датафрейм

df = pd.DataFrame(columns = ['node','param', 'param_type', 'param_values', 'param_values_fact',

'st_criteria','st_criteria_result'])

param_lst = [ #Бортовая передача и ГМТ

['Бортовая передача','ПХ 800 Оборотов/мин','Непрерывный'], ['Бортовая передача','ЗХ 800 Оборотов/мин','Непрерывный'], ['Бортовая передача','ПХ 2500 Оборотов/мин','Непрерывный'], ['Бортовая передача'^ масла','Непрерывный'],

['Бортовая передача','Количество циклов включения','Дискретный'],

[ТМТ','Оборотов/мин','Непрерывный'],

['ГМТ','Давление управления','Непрерывный'],

['ГМТ','Давление в главной магистрали','Непрерывный'],

['ГМТ','Расход масла на смазку','Непрерывный'],

['ГМТ','t масла','Непрерывный'],

['ГМТ','Количество циклов включения','Дискретный'],

# Сделаем генерацию данных (sample1,sample2) с динамическим размером выборок np.random .seed(43)

k1 = np.random.uniform(1, 1.2) k2 = np.random.uniform(1, 1.2) lambda_value_1 = 10

lambda_value_2 = np.random.randint(8,12) def smpl_gen(params_list,size_num): data = []

for parametr in params_list:

node,param_name, param_type = parametr

if parametr[0] == 'Бортовая передача' and parametr[1] == 'ПХ 800 Оборотов/мин':

sample_1 = np.random.normal(800, 40,size_num) # мат ожидание, стандартное отклонение, кол-во sample_2 = np.random.normal(800*k1, 40*k2,size_num) elif parametr[0] == 'Бортовая передача' and parametr[1] == 'ЗХ 800 Оборотов/мин': sample_1 = np.random.normal(800, 30,size_num) sample_2 = np.random.normal(800*k1, 30*k2,size_num) elif parametr[0] == 'Бортовая передача' and parametr[1] == 'ПХ 2500 Оборотов/мин': sample_1 = np.random.normal(2500, 100,size_num) sample_2 = np.random.normal(2500*k1, 100*k2,size_num) elif parametr[0] == 'Бортовая передача' and parametr[1] == 't масла': sample_1 = np.random.normal(85, 10,size_num) sample_2 = np.random.normal(85*k1, 10*k2,size_num) elif parametr[0] == 'ГМТ' and parametr[1] == 'Оборотов/мин': sample_1 = np.random.normal(2000, 30,size_num) sample_2 = np.random.normal(2000*k1, 30*k2,size_num) elif parametr[0] == 'ГМТ' and parametr[1] == 'Давление управления': sample_1 = np.random.normal(1.9, 0.2,size_num)

sample_2 = np.random.normal(1.9*k1, 0.2*k2,size_num) elif parametr[0] == 'ГМТ' and parametr[1] == 'Давление в главной магистрали': sample_1 = np.random.normal(0.2, 0.05,size_num) sample_2 = np.random.normal(0.2*k1, 0.05*k2,size_num) elif parametr[0] == 'ГМТ' and parametr[1] == 'Расход масла на смазку': sample_1 = np.random.normal(0.55, 0.10,size_num) sample_2 = np.random.normal(0.55*k1, 0.10*k2,size_num) elif parametr[0] == 'ГМТ' and parametr[1] == 't масла': sample_1 = np.random.normal(120, 10,size_num) sample_2 = np.random.normal(120*k1, 10*k2,size_num) else:

sample_1 = np.random.poisson(lam = lambda_value_1, size=size_num) sample_2 = np.random.poisson(lam = lambda_value_2, size=size_num) data.append([node,param_name,param_type,sample_2,sample_1,None,None]) return data

data = smpl_gen(param_lst,100) # Берем 70 т.к. ЦПТ 50-100 и критерий Колмогорова-Смирнова от 50 работает

df = pd.DataFrame(data,columns = df.columns)

# Посчитаем критерий Смирнова-Колмогорова и U_test для выборок при уровня alpha = 0.05, beta = 0.95

alpha = 0.05

decline_statement = f'Параметр не соответствует" accept_statement = Шараметр соответствует' def criteria_calc(param_type_name,x_col_value, y_col_value): if param_type_name == 'Непрерывный':

statistic, p_value = stats.ks_2samp(x_col_value, y_col_value) else:

statistic, p_value = stats.mannwhitneyu(x_col_value, y_col_value) return statistic, p_value

df['st_criteria'] = df.apply(lambda row: criteria_calc(row['param_type'], row['param_values'], row['param_values_fact']), axis=1)

df['st_criteria_result'] = df['st_criteria'].apply(lambda x: decline_statement if x[1] < alpha else

accept_statement)

display(df)

df.to_excel(r'I:\PBI_Belonosov\Python\Output\data_table.xlsx', engine = 'openpyxl') i = 0

for node in df['node'].unique():

for param in df.query('node == @node')['param'].unique(): i += 1

f_df = df[(df['param'] == param) & (df['node'] == node)] #Фильтруем f_df = f_df.explode(['param_values','param_values_fact']) #Раскрываем, не работает рисовалка напрямую

f_df['param_values'] = pd.to_numeric(f_df['param_values']) #в числа f_df['param_values_fact'] = pd.to_numeric(f_df['param_values_fact']) #в числа

plt.figure(figsize=(12,5)) sns.set_style("whitegrid") plt.rcParams['font.size'] = 12 plt.rcParams['axes.labelsize'] = 12 plt.rcParams['axes.titlesize'] = 14 color_1 = "#FF8C42" # Теплый оранжевый color_2 = "#1E3F66" # Глубокий синий color_2 = '#2A5B8C'

sns.kdeplot(data = f_df['param_values'],label=fЭталон {node}: {param}',color = color_1,fill=True,alpha = 0.2,linewidth =1.5)

sns.kdeplot(data = f_df['param_values_fact'],label=fТест {node}: {param}',color = color_2,fill=True,alpha = 0.2,linewidth =1.5)

plt.axvline(np.mean(f_df['param_values']), color=color_1, linestyle='--', label-среднее Эталона",linewidth =2)

plt.axvline(np.mean(f_df['param_values_fact']), color=color_2, linestyle='--', label-Среднее Тестируемых",linewidth =2)

# Подписи осей и заголовок plt.xlabel("3rn4eH^", fontweight='bold') plt.ylabel("Плотность вероятности", fontweight='bold')

plt.title(f"Распределение для параметра {node}: {param}", fontweight='bold', pad=10) plt.legend(loc='upper right', fontsize=12) #plt.grid() plt.tight_layout() plt.show() #break i =100

for node in df['node'].unique(): for param in df.query('node == @node')['param'].unique(): i+=1

f_df = df[(df['param'] == param) & (df['node'] == node)] #Фильтруем

f_df = f_df.explode(['param_values','param_values_fact']) #Раскрываем, не работает рисовалка напрямую

f_df['param_values'] = pd.to_numeric(f_df['param_values']) #в числа f_df['param_values_fact'] = pd.to_numeric(f_df['param_values_fact']) #в числа

f_df = f_df[['node','param','param_type','param_values','param_values_fact']]

f_df = f_df.set_index(['node','param','param_type'])

f_df = f_df.stack().reset_index()

plt.figure(figsize=(12, 5))

sns.set_style("whitegrid")

plt.rcParams['font.size'] = 12

plt.rcParams['axes.labelsize'] = 12

plt.rcParams['axes.titlesize'] = 14

# Кастомная палитра в сине-голубых оттенках

custom_palette = ["#2A5B8C", "#FF8C42","#3478BC", "#4A90E2", "#6BAED6", "#A6CEE3"]

# Выбираем нужное количество цветов из палитры palette = custom_palette[:len(f_df['level_3'].unique())] sns.boxplot(

data=f_df, x=0,

y='level_3',

hue='level_3', # Разные цвета для каждого уровня

palette=palette,

linewidth=1.5,

width=0.5, # Уменьшаем ширину ящиков dodge=False # Не дублируем категории, а группируем их

# Подписи осей и заголовок plt.xlabel("Значение", fontweight='bold')

plt.ylabel("Название параметра", fontweight='bold') # Жирная подпись оси Y plt.title(f"Распределение для параметра {node}: {param}", fontweight='bold', pad=10) plt.tight_layout() plt.show()

П.3. Акт внедрения в АО «ММЗ»

ммз

Акционерное Общество

«Мытищинский машиностроительный завод»

141009, РФ, Московская область,

Мытищи, ул. Колонцова, 4

тел.: [phone]

факс: [phone]

e-mail: [e-mail]

Утверждаю

Пе| ~ ьного директора

Д.А. Овчинников

No

На №.

от.

АКТ О РЕАЛИЗАЦИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИИ

Настоящим актом подтверждается, что основные практические положения и результаты диссертации Швайко Бориса Александровича на тему «Обеспечение качества продукции машиностроения на основе инструментов контроля конфигурации изделий», представленной на соискание ученой степени кандидата технических наук, реализованы в АО «Мытищинский машиностроительный завод» (АО «ММЗ») в части следующих мероприятий:

- при организации входного контроля узлов, получаемых от поставщиков (использован инструмент контроля на основе оценки допустимых отклонений дискретных и непрерывных параметров;

- при организации тестировочных испытаний на качество сборки узлов и приемо-сдаточных испытаний изделий, производимых на АО «ММЗ»;

- для создания автоматизированного модуля анализа данных испытаний и оценки возможности использования доработанных узлов при сборке новых моделей техники (использован инструмент контроля качества новых моделей/модификаций техники на основе критериев стохастического подобия).

Реализация результатов диссертационного исследования Швайко Б.А. позволит повысить эффективность деятельности АО «ММЗ» за счет планового снижения затрат на проектно-конструкторские работы (моделирование в CAD системах) с актуализацией под действующее КД и последующей модернизацией на 8,49%; также планируется снижение затрат на разработку эксплуатационной документации по новым моделям техники на 4,1%.

Заместитель генерального директора по перспективным разработкам и НИОКР

И.Л. Фетисов

mmzavod.ru

АО «ММЗ»

П.4. Акт внедрения в АО «БАЗ»

АО «КОНЦЕРН ВКО «АЛМАЗ-АНТЕИ»

АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО «БРЯНСКИЙ АВТОМОБИЛЬНЫЙ ЗАВОД» АО «БАЗ»

241050, г. Брянск, ул. Сталелитейная, д. 1, Тел. [phone], Факс [phone], E-mail: [e-mail], http://www.baz32.ru ИНН 3255502838, КПП 325701001, ОГРН 1083254005141

№

от

Утверждаю

Заместитель генерального директора тьник департамента

О.Г. Остроухое Р3_ 2025г.

АКТ О ВНЕДРЕНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОИ РАБОТЫ

Результаты диссертационной работы «Обеспечение качества продукции машиностроения на основе инструментов контроля конфигурации изделий», выполненной Швайко Борисом Александровичем, использованы в АО «Брянский автомобильный завод» (АО «БАЗ») в процессе контроля качества различных узлов сборки. Проведение опытных работ с использованием инструментов контроля качества узлов на основе оценки допустимых отклонений и критериев стохастического подобия функций распределений их параметров показало возможность сокращения рабочего времени на сопряжение узлов разработчиками и создание комплектов конструкторской и эксплуатационной документации.

Программная реализация разработанных Швайко Б.А. инструментов позволяет автоматизировать анализ данных промежуточных испытаний и приемочного контроля; затраты на обработку данных в среднем снижаются на 6,7%. Результаты данной диссертационной работы рекомендуются к внедрению на машиностроительных предприятиях для принятия решений по оценке и обеспечению качества технических систем.

Заместитель начальника департамента информационных технологий- начальник отдела информационных систем

А.Н. Толкачев