Исследование эффективности обнаружения разладки технологических процессов на основе статистического моделирования
- 1 МИРЭА – Российский технологический университет (Москва, Россия)
Аннотация
Постановка проблемы. Современные автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП), а также изделия электронной техники и радиоэлектронная аппаратура характеризуются большим числом различных технологических параметров, контроль которых необходим для предупреждения выхода из строя подсистем или системы в целом. Кроме того, такой контроль позволяет предотвратить катастрофические последствия, например, в случае ГРЭС или АЭС. В связи с этим совершенствование методов статистического контроля технологических процессов для повышения их эффективности и достоверности контроля является актуальной проблемой. В связи с этим необходимо провести исследование эффективности обнаружения разладки технологических процессов, заключающейся в отклонении от нормы как выборочного среднего, так и выборочной дисперсии на основе контрольных карт.
Цель. Провести сравнительный анализ эффективности двойных контрольных карт и дать рекомендации по их практическому применению в статистическом контроле производственных процессов.
Результаты. Рассмотрены различные виды контрольных карт, позволяющих эффективно обнаруживать случаи одновременного изменения среднего значения параметра и дисперсии. Методом статистического моделирования получены оценки эффективности двойных контрольных карт. По результатам моделирования даны рекомендации по применению каждой из карт. Установлено, что в общем случае наиболее эффективной является двойная карта суммы квадратов. Приведены формульные зависимости статистик и контрольных границ двойных контрольных карт. Получены оценки сравнительной эффективности двойных контрольных карт, представленные в виде тепловых карт, удобных для визуального анализа.
Практическая значимость. Результаты проведенного исследования могут быть использованы при выборе инструментария для эффективного статистического контроля технологических процессов.
- Поступила
- 06.06.2022
- Одобрена
- 21.06.2022
- Принята
- 25.07.2022
Для цитирования
Чесалин А.Н. Исследование эффективности обнаружения разладки технологических процессов на основе статистического моделирования // Нелинейный мир. 2022. Т. 20. №3. С. 28-34. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700970-202203-03
Список источников
- Уилер Д., Чамберг Д. Статистическое управление процессами: Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. М.: Альпина Паблишер. 2017. 409 с.
- Адлер Ю.П., Шпер В.Л. Статистическое управление процессами. М.: Издательский Дом МИСиС. 2015. 236 с.
- Клячкин В.Н. Многомерный статистический контроль технологического процесса. М.: Финансы и статистика. 2022. 192 с.
- Фам Ван Ты., Чесалин А. Н., Гродзенский Я.С, Еманаков И.В. Повышение эффективности контрольной карты с помощью нечетких множеств // Качество и жизнь. 2021. № 2(30). С. 37-43.
- Чесалин А. Н., Гродзенский С. Я., Нилов М. Ю., Фам. Ван Ты Интеллектуальные инструменты управления качеством цифрового производства // Стандарты и качество. 2020. № 3. С. 68-72.
- Гродзенский С.Я., Чесалин А.Н. Использование аппарата нечеткой логики для оценки надежности автоматизиро-ванных систем // Нелинейный мир. 2017. Т. 15. № 4. С. 17-23.
- Chao M.T., Cheng S.W. Semicircle control chart for variables data // Quality Engineering. 1996. № 8. P. 441-446.
- Chen, G., Cheng S.W. Max chart: combining X-bar chart and S chart // Statistica Sinica. 1998. №. 8. P. 263-271.
- Thaga K. SS-CUSUM chart. Economic Quality Control. 2009. № 24(1). P. 117–28.
- Thaga K., Sivasamy R. Single Variables Control Charts: A Further Overview // Indian Journal of Science and Technology. 2015. № 8(6). P. 518–528.
- Khusna H., et al Residual-based maximum MCUSUM control chart for joint monitoring the mean and variability of multivariate autocorrelated processes // Production & Manufacturing Research. 2019. № 7(1). P. 364-394.
