|
Предположим, что вследствие использования существенного влияния показателя ПК 1 на ПК 2 удалось улучшить ПК 2. Тогда потери, возникающие вследствие отклонений от номинального значения ПК, снижаются. На рисунке 2.2.5 рассмотрены два варианта произведенного улучшения: 1) приближения ПК 2 к номинальному значению, 2) снижение разброса значений ПК 2. Видно, что суммарные потери (заштрихованная область) вследствие улучшения значений снижаются. Причем, снижение потерь протекает с минимальными усилиями в отношении ПК 2, включающие в себя только затраты на его поддержание в стабильном состоянии, поскольку улучшение производится за счет улучшения ПК 1 . Рис. 2.2.5. Снижение потерь ПК 2 после улучшения Таким образом, в случае если затраты на улучшение ПК 1, с учетом поправки на корреляцию между ПК 1 и ПК 2, не будут превышать затраты на улучшение ПК 2 можно существенно повысить эффективность сложного процесса. Однако также необходимо учитывать суммарные вклады ПК подпроцесса 1 и подпроцесса 2 в разброс показателей качества выходов процесса СМК. Таким образом, предложенная методика расчета показателей качества процесса представляемся более простой и машиноориентированной и 1 Гмурман В.Е. Руководство к решению задам по теории вероятностей и математической статистике: Учебное пособие для студентов вузов. М.: Высшая школа, 2004. 146 |
76 Предположим, что вследствие использования существенного влияния показателя ПК 1 на ПК 2 удалось улучшить ПК 2. Тогда потери, возникающие вследствие отклонений от номинального значения ПК, снижаются. На рисунке 2.7 рассмотрены два варианта произведенного улучшения: 1) приближения ПК 2 к номинальному значению, 2) снижение разброса значений ПК 2. Видно, что суммарные потери (заштрихованная область) вследствие улучшения значений снижаются. Причем, снижение потерь протекает с минимальными усилиями в отношении ПК 2, включающие в себя только затраты на его поддержание в стабильном состоянии, поскольку улучшение производится за счет улучшения ПК 1 [93]. вариант 1 д0 I Показатель качества 2 I СТ1=О3 f(x) Хо=р Рис. 2.7. Снижение потерь ПК 2 после улучшения Таким образом, в случае если затраты на улучшение ПК 1, с учетом поправки на корреляцию между ПК 1 и ПК 2, не будут превышать затраты на улучшение ПК 2 можно существенно повысить эффективность сложного технологического процесса. Однако также необходимо учитывать суммарные вклады ПК подпроцесса 1 и подпроцесса 2 в разброс показателей качества выходов сложного технологического процесса. 136 87. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 2003. 479 с. 88. Гуров С.И. Оценка надежности классифицирующих алгоритмов. — М.: Издательский отдел фак-та ВМиК МГУ, 2003. 42 с. 89. Соколов Г.А., Гладких И.М. Математическая статистика: Учебник для вузов. М.: Издательство «Экзамен», 2004. 432 с. 90. Талалай А.М. Связь метода Тагути с известными статистическими методами.// Методы менеджмента качества, №10, 2003. 91. Деминг У. Новая экономика. Пер. с англ. М.: Эксмо, 2006. 208 с. 92. Какар Р. Философия качества по Тагути: анализ и комментарий.// Методы менеджмента качества, №8, 2003. 93. Pashkov P.I. Instruments of increase efficiency of statistical process control. Proceedings of the Fifth International Aerospace Congress IAC’06 August 27-31, 2006. Moscow, Russia, 2007. 94. Пашков П.И. Эффективное применение процессного и системного подходов в металлургической отрасли. //Технология металлов №11, 2007. 95. Гинберг А.М., Хохлов Б.А., Дрякина И.П. и др. Технология важнейших отраслей промышленности: Учеб, для экономил, и спец. Вузов. М.: Высшая школа, 1985. 496 с. 96. Гмурман В.Е. Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учебное пособие для студентов вузов. — М.: Высшая школа, 2004. — 404 с. 97. Пашков П.И. Использование статистической устойчивости в методике управления сложными процессами. XXXII Гагаринские чтения. Сборник научных трудов в 8 томах. Том 6. ГОУ ВПО «МАТИ» Российский Государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского. — М.: МАТИ, 2006. |