Развитие системы управления качеством на основе предиктивной аналитики предупреждения рисков несоответствия продукции

Бесплатный доступ

Статья посвящена актуальной проблеме совершенствования системы управления качеством продукции промышленных предприятий на основе математической статистики и цифровых технологий. Расширение возможностей решения производственных задач с использованием цифровых двойников и киберфизических систем охватывает в том числе и интеллектуальное прогнозирование проблем качества и рисков возникновения брака. Целью статьи является разработка организационно-технических решений по развитию системы управления качеством на основе предиктивной аналитики предупреждения рисков несоответствия продукции. Основными методами исследования являются структуризация факторов производства по категориям и функциональным признакам, формализация последовательности операций предиктивной аналитики, математическое описание взаимосвязей между объектами системы управления качеством. Разработка модели предиктивной аналитики осуществлена с использованием регламентирующих документов в сфере управления качеством продукции, технического облуживания оборудования, автоматизации производства и управления данными, искусственного интеллекта. В статье выделены проблемы внедрения предиктивной аналитики качества, заключающиеся в технической готовности производства: наличии считывающих устройств, цифровизации и автоматизации процессов, синхронизации баз данных и аппаратно-программных средств. Разработана концептуальная структурная модель предиктивной аналитики качества продукции и управления рисками несоответствий, предусматривающая формирование трех баз данных рисков возникновения брака и базы данных готовых предиктивных моделей. Результатом предиктивной аналитики является прогнозирование несоответствий продукции по качеству и возможность изменения настроек производственного процесса для предупреждения брака. Произведено математическое описание процесса предиктивной аналитики с формализацией формульной записи аппроксимации функции предиктивных и зависимой переменной. Визуализирована схема организации системы контроля качества на этапах технологического процесса производства сухого молока с указанием контрольных точек сбора данных и регламентирующей документации. Смоделирована ситуация производства некачественного сухого молока сниженной растворимости и обоснованы производственные причины брака. Материалы исследования могут быть использованы при разработке и реализации программ развития систем управления качеством промышленных предприятий, модернизации автоматизированных систем и программных продуктов управления производством, планировании проектов по ресурсосбережению и сокращению потерь от брака.

Еще

Система управления качеством, предиктивная аналитика, несоответствие продукции, качество сырья, технология производства, аппроксимация функции, качество сухого молока

Короткий адрес: https://sciup.org/148328919

IDR: 148328919   |   DOI: 10.37313/1990-5378-2024-26-2-39-47

Список литературы Развитие системы управления качеством на основе предиктивной аналитики предупреждения рисков несоответствия продукции

  • Тверяков, А.М. Совершенствование методов управления качество / А.М. Тверяков // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. - 2020. - Т. 22. - № 1(93). - С. 50-55.
  • Усанькова, Е.А. К вопросу о концептуальных основах управления качеством продукции / Е.А. Усанькова, А.С. Попова // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. - 2023. - № 11. - С. 245-247.
  • Грачева, А.Д. Всеобщее управление качеством на производстве / А. Д. Грачева // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2020. - № 2. - С. 426-430.
  • Пономарев, К.С. Цифровой двойник производства - средство цифровизации деятельности организации / К.С. Пономарев, А.Н. Феофанов, Т.Г. Гришина // Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. - 2019. - № 2(4). - С. 11-17.
  • Дьяконов, Н.А. Системы управления технологическим процессом на основе предиктивной аналитики: проектирование / Н.А. Дьяконов, О.С. Логунова // Электротехнические системы и комплексы. - 2021. - № 1(50). - С. 58-64.
  • Бурнаев, Е.В. Алгоритмические основы преди-ктивной аналитики в задачах индустриального проектирования / Е.В. Бурнаев // Информационные процессы. - 2019. - Т. 19, - № 3. - С. 271-283.
  • Васильева, В.А. Автоматизация процессов производства и управление данными на промышленном производстве / В.А. Васильева, К.Ю. Лобков, Е.В. Филюшина // Перспективы науки. - 2023. -№ 8(167). - С. 21-23.
  • Малышева, Т.В. Ресурсосберегающие производственные системы. Управление информационными потоками / Т.В. Малышева // Компетентность. - 2020. - № 4. - С. 24-27.
  • Khdoudi A., Masrour T., El Hassani I, El Mazgualdi C. A Deep-Reinforcement-Learning-Based Digital Twin for Manufacturing Process Optimization // Systems. 2024. № 12. P. 38.
  • ГОСТ Р ИСО 10303-242-2019 «Системы автоматизации производства и их интеграция. Представление данных об изделии и обмен этими данными».
  • Радаева, И.А. Принципы обеспечения качества отечественного сухого молока / И.А. Радаева, Е.Е. Илларионова, С.Н. Туровская // Пищевая промышленность. - 2019. - № 9. - С. 54-57.
  • ГОСТ 33629-2015 «Консервы молочные. Молоко сухое. Технические условия».
Еще
Статья научная