Регулирование оперативное

Первая группа функций связана с процессом формирования качества продукции в сфере производства и включает в себя разработку технологического процесса (как части процесса проектирования), само выполнение производственных процессов и контроль качества продукции. При этом главной задачей контроля качества изделия является регулирование качества продукции, т. е. контроль за качеством выполнения производственных процессов с целью оперативного воздействия на ход технологического процесса, принятия мер, обеспечивающих выпуск продукции с параметрами, указанными в технической документации. [c.70]

Поэтому весь комплекс функций, связанных с формированием и оперативным регулированием выходного качества продукции, мы объединим в одну функциональную подсистему и назовем ее подсистемой производственного качества. [c.71]

Это свидетельствует о том, что эффективное регулирование качества продукции и уменьшение затрат на выполнение данной функции может быть достигнуто лишь при акцентировании внимания на систематическую реализацию задач по предупреждению возникновения брака (дефектов), обеспечении максимальной оперативности в решении задач по оценке качества продукции и принятии мер, воздействующих на процесс формирования качества. [c.74]

Решение на каждой из этих ступеней строго определенных задач по регулированию качества обеспечивает необходимую оперативность, исключает дублирование в рассмотрении вопросов качества и регулирующих воздействиях, предотвращает приток излишней информации в более высокий уровень управления. [c.77]

Основными задачами на I ступени регулирования могут быть следующие оперативный контроль за соблюдением технологической дисциплины контроль качества изделий в процессе их обработки контроль качества готовых изделий ведение учета годной и бракованной продукции изоляция брака установление причин возникновения брака устранение случайных причин, вызывающих временный брак продукции выдача в вышестоящий уровень систематической информации о выходном качестве продукции и информации в случаях, когда требуется проведение мероприятий по устранению постоянно действующих причин, которые вызывают ухудшение качества и которые невозможно устранить силами и средствами участка. [c.77]

Если анализировать сущность задач всех трех ступеней II уровня регулирования, то можно заметить, что для всех рангов управления свойственны как задачи оперативного регулирования, так и задачи профилактического характера. [c.78]

Однако чем ниже иерархический уровень управления качеством в производстве, тем больше приходится решать задач непосредственного регулирования качества, т. е. тех задач, которые наиболее активно воздействуют на ход технологического процесса и решение которых должно быть наиболее целенаправленным (по месту того элемента системы, на который управляющей части необходимо оказать воздействие) и оперативным, так как замедленный во времени контроль может отрицательно [c.78]

Трудоемкость этих процессов в регулировании качества во много раз превосходит время, затрачиваемое на сам производственный процесс и измерение параметров изделий, однако, несмотря на очевидность их влияния на оперативность решения задач, стоящих на данном уровне регулирования, вопросы их механизации и автоматизации до настоящего времени не находят должного внимания со стороны специалистов. [c.81]

Задача предлагаемой системы оперативного регулирования качества сборки состоит в том, чтобы устранить вышеуказанные недостатки, дать возможность вести подробный анализ качества изделий, сборочных операций по каждой смене и каждому исполнителю, следить за динамикой дефектности по деталям и видам дефектов, своевременно обеспечить управляющую часть системы всей информацией, необходимой для принятия мер по устранению отклонений от заданных параметров качества. [c.83]

Основными задачами, реализуемыми в подсистеме производственного качества, являются задачи непосредственного регулирования качества продукции, т. е. контроль за качеством выполнения производственных процессов с целью оперативного воздействия на факторы, вызывающие отклонения от заданного уровня качества. [c.86]

АСУ ТП внедряются на гидроэлектростанциях для решения оперативно-технологического управления — регулирование мощ- [c.270]

В практике анализа воздуха на содержание вредных примесей широко применяются методы абсорбционной спектрометрии, флуоресцентные методы, газовая хроматография, атомно-абсорбционная спектроскопия, нейтронно-активационный анализ, ядерный магнитный резонанс, масс-спектроскопия [14]. В промыщленных масштабах производятся автоматические газоанализаторы, обеспечивающие непрерывный контроль уровня загрязнения атмосферы [4, 14, 15]. В СССР получили широкое применение газоанализаторы ГПК-1 и Атмосфера , предназначенные для непрерывного контроля содержания SO2 в атмосфере и в воздухе производственных помещений. Разработаны специальные методы измерения скорости осаждения пыли, сажи и других аэрозолей [4, И]. Инструментальные методы оперативного контроля загрязненности атмосферы позволяют принимать действенные меры регулирования и ограничения промышленных выбросов в воздух. [c.25]

На основе достигнутых результатов в области автоматического управления в настоящее время намечается значительно увеличить производство новых, более совершенных средств автоматизации контроля и регулирования технологических процессов и приборов для точных измерений. Предстоит освоить серийное производство автоматизированных комплексов оборудования для различного рода отраслей тяжелой и легкой промышленности. Широкое использование электронно-вычислительной техники и управляющих вычислительных машин приведет к подлинной революции не только в технологии производства, но и в экономике, планировании, учете, проектно-конструкторских разработках и в научных исследованиях. Комплексные системы управления, включающие вычислительные машины и средства связи, передающие информацию с предприятий, обеспечат значительное улучшение оперативного руководства промышленностью, строительством, работой транспорта и научное определение оптимальных вариантов плановых заданий. Эти комплексные системы управления примут на себя функции по различным инженерным, экономическим и финансовым расчетам и в значительной мере автоматизируют учет и планирование народного хозяйства. [c.284]

При статистическом регулировании управление уровнем настройки на стадии контрольных проверок выполняется контролером, который дублирует или, в большей или меньшей степени, заменяет рабочего. Решения при статистическом регулировании в данном случае являются звеньями оперативной цепи статистически обоснованных решений, но это еще не значит, что они заведомо и всегда выгодней интуитивных решений рабочего. [c.31]

Выборочная проверка в порядке приемочного контроля выполняется в соответствии с планом П1. Состояние объективных условий, применительно к которому выбирается решение, представляет собою долю брака в продукции, выполненной в течение тех МП, в конце которых при выборочной проверке границы регулирования не были нарушены. Очевидно, доля брака в такой продукции зависит, во-первых, от жесткости плана II выборочной проверки выходных отклонений и, во-вторых, от распределения этих отклонений. Это последнее, в свою очередь, зависит от плана I выборочной проверки ошибки регулировки Ур,,. Таким образом, все три решения, имеюш,ие место в схеме, связаны оперативно и представляют собой, по определению, оперативную цепь 1. Оптимизировать план выборочных проверок, на основании которых принимаются эти три решения, составляющие оперативную цепь, можно либо совместно, либо вообще нельзя. [c.46]

При определенных условиях оперативной цепи решений можно поставить в соответствие марковскую цепь, что и сделано в гл. 5 при построении алгоритмов эффективности и оптимизации. С другой стороны, уровень настройки можно рассматривать как математическое ожидание стохастической функции х (т), признака качества, рассматриваемого как функция от количества повторений операции. Планы выборочных проверок становятся при таком подходе операторами преобразования. При расчете эффективности в условиях описанной модели использование теории стохастических функций может привести к резкому повы шению требований к математической подготовке читателя без заметных практи ческих результатов. В то же время не вызывает сомнения тот факт, что в уело ВИЯХ полной автоматизации технологических процессов с применением непрерыв кого статистического регулирования на базе электронных анализаторов с обраТ ной связью использование результатов теории случайных функций становится неизбежным, но все же в той или иной комбинации с элементами комплексной методологической схемы, предложенной в этой книге- [c.46]

Задавшись значениями к,, 7+, можно подобрать при любом методе статистического регулирования план с оперативной характеристикой, достаточно близкой к аппроксимирующей функции с заданными параметрами. Иначе говоря, при заданных Л, у , оперативные характеристики при различных методах по форме практически одинаковы, следовательно, если X, у , оптимальны, неважно какими статистическими методами будет выполняться выборочная проверка отклонения у. н. V. [c.57]

Оперативные характеристики L (и) при способах статистического регулирования [c.79]

Параметры 7 и 7+ оперативной характеристики (см. гр. 6 и 7) при планах Г.1, Г.2 и А можно легко изменить в зависимости от Экономической или технологической целесообразности. Тем не менее, полезно сравнить два часто встречаюш,ихся плана а) план Г.1 с границами регулирования, совпадающими с границами поля допуска (см. табл. 3). При этом варианте можно ограничиться измерениями предельным инструментом — обычными калибрами [c.81]

Хотя нет точных сведений о сравнительной стоимости измерений и обработки данных при выборочных проверках уровня настройки по планам различных классов и разновидностей, все же можно отметить следующую закономерность. Чем ниже статистическая полезность Я одного измерения, тем дешевле оно обходится. Поэтому, если определены оптимальные значения параметров X, у , у, с экономической точки зрения безразлично, какой из методов статистического регулирования будет применен, лишь бы он обеспечил эти значения. С другой стороны, ни один из перечисленных методов статистического регулирования не будет оптимальным, если он не обеспечивает наиболее выгодные значения параметров X, у , Y+. Таким образом, проблема оптимизации СРК, поскольку речь идет об оперативных характеристиках, заключается в отыскании оптимальных параметров Я, у , Y" - Напомним, то, кроме этих величин, показатель эффективности зависит еще от сроков выборочных проверок и от заданного уровня настройки и др. [c.83]

Оставив в стороне все выборочные проверки, после которых регулировки не потребовались, вычислим вероятность р (Zj) возникновения ошибки 2у в той выборочной оценке, при которой настройка была забракована и на основании которой рабочий определяет величину необходимого уточнения при предстоящей регулировке. Таким образом, вопрос стоит о вероятности совпадения двух событий а) возникновения ошибки Zj при выборочной проверке и б) наличия такого отклонения у. н. и,-, при котором граница регулирования будет нарушена, если z = Zj. Вероятность первого события задана и равна б (г,) (гр. 3 табл. 6). Вероятность второго события (для верхней границы) равна вероятности неравенства у, -f 2/ > где — положение оперативной характеристики справа. Таким образом, вероятность нарушения границы регулирования при ошибке z = Zj совпадает с вероятностью того, что у,- > у — (гр. 4 табл. 6), иначе говоря, равна 1 — F (7+ — Zy) (гр. 6), где F (и ) — функция распределения отклонения у. н. в момент выборочной проверки (гр. 5). [c.91]

V (выраженного в а .) к моменту проверки (закончившейся нарушением верхней границы регулирования) соответствует кривой на рис. 5, а параметрами оперативной характеристики являются = 0,67 к = ]/5 0,5 = 0,4472. Параметр положения Y = = 0,67 определил начало крутизны X — соотношение [c.94]

Случай 2. Если на операции с износостойкой настройкой, обновляемой только при нарушении границы регулирования, возможные состояния технологической системы таковы, что ни одному из них не соответствует оперативная характеристика L (У (т)) = 1, то, как видно из соотношения (5.11), все элементы [c.112]

Исходные данные для вычислений функции затрат (К) или 5оп (п) взяты те же, что в примере 3 (см. п. 7.3). Итак, ставится задача найти минимум функции затрат зависящей от одного аргумента. Если вопрос о способе обработки контрольных данных (о методе статистического регулирования) не предрешен, то в качестве аргумента функции затрат надо взять крутизну К оперативной характеристики. Позже будут выбраны объем выборки и границы регулирования, соответствующие оптимальной крутизне К применительно к тому или иному методу статистического регулирования. Если заведомо известно, что будет применен метод класса А (на основе средней арифметической), аргументом следует взять объем выборки я. В первом случае аргумент будет непрерывной, во втором случае — целочисленной переменной величиной. В примерах представлены оба случая. [c.162]

Предположим, что применяется метод статистического регулирования класса А, следовательно, практически выполнимы планы с такой крутизной оперативной характеристики, при которой V составляет целое число. Соответственно, аргументом функции эффективности принимаем объем выборки п (см. нижнюю шкалу на рис. 15). Если в данном случае применить способ сплошного перебора, потребовалось бы 25 вычислений минимального зпа- [c.164]

На рис. 17 представлена номограмма, с помощью которой для заданных затрат С , на бракуемый экземпляр детали можно найти оптимальный вариант статистического регулирования английским способом, определяемый значением Я крутизны к оперативной характеристики. Горизонтальная шкала номограммы соответствует затратам в часах в расчете на 1000 шт. забракованных деталей с. Шкала слева соответствует крутизне к. [c.169]

Параметр положения у , оперативной характеристики La, (w (т)) вычисляется аналогично 7+ при проверке v. Имея в виду, что заданное значение износа w равно нулю и обозначив границу регулирования для выборочных оценок износа через А , можно записать [c.197]

Для единства терминологии и обозначений условимся обозначать нормированный размах соответствующий границе регулирования, через и называть его положением оперативной характеристики. Крутизне Xjf оперативной характеристики соответствует в данном случае объем выборки п. [c.210]

Так как — имеет х распределение с числом степеней свободы f = п — 1 (см. [10, с. 206, 228) для вычисления границ регулирования при заданных п и е и для вычисления оперативной характеристики L (р) воспользуемся функцией распределения вели- [c.212]

Так, например, ограниченное применение находят статистические методы контроля, эти наиболее эффективные средства оперативного решения задач регулирования качества продукции. Вместе с тем в отечественной промышленности и за рубежом затраты на обеспечение качества в производстве (т. е. затраты на регулирование качества) составляют значительные суммы и превосходят прямые затраты по изготовлению продукции на 20—607о. [c.73]

Однако опыт передовых предприятий нашей страны, широкое применение системы бездефектного изготовления продукции у нас и за границей доказали всю несостоятельность такого контроля в решении задач оперативного регулирования качества. Как отмечает Г. Борел [8], эффективность стопроцентного контроля по существу — иллюзия, так как он не может обеспечить стопроцентное качество из-за неизбежных погрешностей при контроле. Опыт применения СБИЛ наглядно подтверждает, что измерение и контроль должны представлять собой не эпизодические, изолированные действия какого-то контролера, а составлять неотъемлемую часть самого производственного процесса и осуществляться самим рабочим у станка [34, 76]. В сочетании со статистическими методами контроля, как наиболее действенными и объективными в своевременном выявлении отклонений от заданных параметров качества и установлении их причин, контроль качества изделий самими рабочими, несмотря на сохранение его пассивной формы, позволяет значительно повысить достоверность информации и оперативность при решении задач регулирования качества продукции. [c.80]

Нормальную работу ГПА на КС обеспечивают следующие инженерные системы маслоснабжения, служащая для подачи масла в подшипники и гидравлические уплотнения ГПА, а также в аппараты и приборы регулирования и защиты ГТУ масло- и водоохлаждения, обеспечивающая температуру рабочего тела в интервале 308—323 К электроснабжения, обеспечивающая питанием основное и вспомогательное оборудование сжатого воздуха, обеспечивающая необходимым количеством и давлением системы регулирования, охлаждения, обслуживания и проведения ремонтных работ, а также контрольно-измерительные приборы и пневмоустройства контрольно-измерительных приборов и автоматики (КИПиА), служащая для оперативного управления, защиты, контроля и работы оборудования пожаробезопасности компрессорного цеха, предназначенная для сигнализации при пожаре и ликвидации его путем автоматического или управляемого процесса подачи воды, пены, углекислого газа в очаг пожара тепло- и звукоизоляции, предназначенная для уменьшения потерь тепла в окружающую среду, обеспечения нормативных санитарных условий, предохранения холодных поверхностей от конденсата. [c.18]

В зависимости от особенностей технологического объекта регулирования комплекс технических средств АСУ ТП выполняется с прямым или непрямым взаимодействием информационно-или уиравляюще-вычислительного комплекса. При формировании комплекса технических средств используются следующие устройства получения информации о режиме технологического процесса, оборудования, датчиков сигналов физических величин формирования сигналов и обслуживания каналов передачи информации локальной автоматики вычислительной техники переработки информации связи с оперативным управлением. [c.135]

Определяемые планами границы регулирования, объем выборки, соотношения при группировке и пр. не единственные величины, которые можно поставить в соответствие планам. В системе зависимостей математической модели каждый план представлен своей оперативной характеристикой, а качественные раз-личия выражаются в различных формах оперативной характеристики как функции от отклонения у. н. V. Оказалось, что существует функция, с помощью которой можно аппроксимировать (упрощенно представйть) любую из известных оперативных характеристик, причем возникающие неточности лишь немного искажают вычисленный показатель S. Такой аппроксимирующей функцией является функция нормального распределения вероятностей. [c.56]

Оперативную характеристику Z,r 2 (у) планов Г.2 можно вычислить несколькими различными способами. Здесь рассмотрен способ наиболее точный и связанный с вероятностной схемой. Прежде всего заметим, что вследствие очевидной невозможности нарушения обеих границ регулирования при одной проверке оперативная характеристика Lp.2 (и) выражается через частные оперативные характеристикй LF.2(u) и 2 (у) так же, как при планах А и Г.1, а именно [c.69]

Способ крайних значений Г.1 обсчитан применительно к случаю, когда измерение выполняется предельными калибрами,, соответствующими допуску, т. е. так, как это обычно делает рабочий. Таким образом, границы интервалов группировки в примере соответствуют техническим границам t и /+. От середины поля допуска границы регулирования удалены на —0,5, 0,5 допуска б = бсГд . При допуске б = бсг границы интервалов группировки равны ufVi = —3, = 3. Объем выборки л = 10 взят на таком уровне, чтобы получить параметры оперативной характеристики, близкие к тем, которые обычно встречаются при статистическом регулировании. [c.80]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...