Кафедра ливарного виробництва чорних та кольорових металів

Національний технічний університет України "КПІ ім. Ігоря Сікорського"

Українська (UA)Русский (RU)English (UK)Deutsch (DE)
FacebookTwitter

Не бояться ошибиться.


Знайшли помилку в тексті? Виділіть текст, натисніть Shift+Enter і відправте нам повідомлення.

Использование статистических методов анализа при мониторинге брака отливок в литейных цехах

УДК 621.74:669.131.7

ФилипенкоЕвгения Владимировна, Карпенко Валерий Михайлович, Самарай Валерий Петрович

Filipenko Evgenia Vladimirovna, Karpenko Valerij Mihajlovich, Samaraj Valerij Petrovich

Использование статистических методов анализа при мониторинге брака отливок в литейных цехах (Завантажити)

Using statistical methods of the assaying at monitoring of spoilage) of casts in mechanised foundries

Аннотация

В статье проводиться исследование статистических методов контроля качества, и их сравнительная теоретико-методическая оценка. Для мониторинга брака отливок в литейных цехах разработана методика на основе использования статистических методов и апробирована в цехе высокопрочного чугуна. Данная методика позволяет выявлять те причины брака, устранение которых при прочих равных условиях приводит к максимальному снижению брака отливок.

Abstract

The paper is carried out exploration of statistical techniques of quality, and their comparative teoretiko-methodical estimation. The technique is developed for monitoring of spoilage of casts in mechanised foundries on the basis of use statistical methods and approved in high-test cast iron department. The given technique allows to establish those reasons of the spoilagewhich removal with other things being equal leads to the maximum lowering of spoilage of casts.

Ключевые слова

Контроль качества, брак отливок, статистические методы управления качеством, диаграмма Парето

Keywords

Quality control, spoilage of casts, statistical management methods quality, the glow iris of Pareto

Введение. На современном этапе в условиях обострившейся международной конкуренции единственной возможностью добиться успешного экономического развития является достижение высоких потребительских качеств выпускаемой продукции. Именно поэтому 2010 год объявлен в Беларуси годом качества [1]. Повышение качества отечественных товаров и услуг имеет первостепенное значение для обеспечения выхода продукции белорусских товаропроизводителей на зарубежные рынки, для интеграции страны в мировую экономическую систему. Наращивание объемов экспорта возможно только при увеличении выпуска конкурентоспособной продукции и расширении ее номенклатуры. Основной целью Государственной программы, обеспечивающей реализацию политики государства в области качества, является создание условий, способствующих созданию конкурентоспособных отечественных товаров, дальнейшему насыщению потребительского рынка качественными безопасными энергоэффективными товарами, внедрению в промышленное производство современных методов и форм управления качеством, оздоровлению окружающей среды, экономии материальных и энергетических ресурсов [2, 3].

Постановка задачи. Целью данной работы является исследование статистических методов анализа брака и аргументированный выбор эффективного статистического метода мониторинга брака для цеха высокопрочного чугуна (ЦВПЧ) РУП «ГЗЛиН».

Для реализации поставленной цели, необходимо решить следующие задачи:

  1. Исследовать статистические методы контроля качества, провести их сравнительную теоретико-методическую оценку и выявить наиболее эффективный для современной системы управления качеством в литейных цехах РУП «ГЗЛиН».
  2. Разработать методику мониторинга качества отливок на основе использования статистических методов и апробировать ее в цехе высокопрочного чугуна РУП «ГЗЛиН».

Анализ современного состояния вопроса. В современной специальной литературе рассматривается большое количество способов контроля качества отливок: рентгеноскопия, гаммаскопия, магнитная дефектоскопия, ультразвуковой контроль, люминисцентный анализ, статистический контроль и другие [4].

Всю совокупность известных методов можно разбить на две группы:

1 группа – методы, позволяющие выявлять причины брака; это методы технологического контроля, они широко используются на литейных предприятиях, в том числе и на РУП «ГЗЛиН».

2 группа – методы, позволяющие обобщать причины брака и выявлять тенденции, это статистические методы, основанные на использовании теории вероятности и математической статистики. Эта группа методов используется на литейных предприятиях ограниченно, что существенно снижает эффективность процесса управления качеством.

В данном исследовании будут рассмотрены только статистические методы, так как расширение области их применения является важнейшим резервом предотвращения брака и как следствие снижения себестоимости отливок.

Основное назначение статистического контроля в литейном цехе заключается в проверке качества отливок в процессе их изготовления и в сигнализации о нарушении технологического процесса до появления брака.

Наибольшее применение метод статистического контроля нашел в литейных цехах массового производства, где статистический контроль значительно способствовал снижению брака, улучшению организации труда и более строгому соблюдению технологического процесса.

Исследования, проведенные в ЦВПЧ РУП «ГЗЛиН», показали, что статистический метод контроля в нем используется в следующем виде. При массовом производстве отливок через установленные промежутки времени отбирают несколько отливок, которые подвергают осмотру для выявления наружных пороков, а затем универсальным или специальным измерительным инструментом проверяются основные размеры. Данные контроля заносятся на специальные диаграммы. На них указываются пределы, ограничивающие допустимые отклонения от контрольных параметров. Такими параметрами являются: химический состав, механические свойства, состав шихты, температура металла при выпуске или при заливке (участок плавки и заливки); физико-механические свойства формовочной и стержневой смеси (участок смесеприготовления); степень уплотнения формовочной смеси, качество сборки форм, состояние модельной и опочной оснастки (участок формовки).

При обнаружении брака контролер определяет его характер, и результаты наносит на диаграмму. Анализ диаграммы дает возможность мастеру или технологу цеха выявить наиболее повторяющийся брак и определить причины его возникновения (рисунок 1, 2, 3).

Рисунок 1 – Динамика брака отливок (вид дефекта – песчаная раковина)

Рисунок 2 – Динамика брака отливок (вид дефекта – газовая раковина)

Рисунок 3 – Динамика брака отливок (вид дефекта – засор)

Эффективность контроля зависит от объема выборки. Используемый в ЦВПЧ РУП «ГЗЛиН» метод статистического контроля можно отнести к интегральному методу, объединяющему использование метода построения контрольных карт и метода построения гистограмм. Это так называемые «ручные» методы статистического контроля, которые не требуют использования специального программного обеспечения и соответствующей техники. Основные недостатки метода в том, что: а) объем выборки определяется субъективно, на основе опыта мастера или технолога цеха; б) интуитивно, экспертным методом выбираются те причины дефектов, на устранение которых направляются ограниченные ресурсы, что не позволяет оптимизировать соотношение «затраты на предупреждение брака – результат».

Внедрение автоматизированных методов контроля качества позволяет создать такую базу данных для последующего анализа, которая позволяет получать статистически значимые оценки в ограниченный отрезок времени. Это создает предпосылки для осуществления управления качеством в реальном масштабе времени.

Общая характеристика наиболее популярных статистических методов анализа качества представлены в таблице 1 [5, 6, 7].

Анализ данных, представленных в таблице 1, позволяет сделать вывод о том, что на РУП «ГЗЛиН» используются те статистические методы, которые не требуют для своего использования применения автоматизированной обработки данных. Эти методы хорошо освоены специалистами литейных цехов. Однако, по мере внедрения технологических инноваций все большее количество технологических процессов в литейных цехах автоматизируется. Автоматизация включает и автоматизацию процессов контроля качества, что объективно вызывает необходимость применения статистических методов анализа брака, основанных на использовании автоматизированной обработки данных.

Таблица 1 – Общая характеристика статистических методов анализа брака отливок

Основные статистические методы анализа брака

Характеристика метода

Область использования в процессе контроля качества

Статистические методы, не требующие для своего использования применения автоматизированной обработки данных

Расслаивание

(стратификация)

Метод, позволяющий произвести селекцию (группировку) данных, отражающую требуемую информацию о процессе. В качестве группировочных признаков могут выступать отдельные виды или партии продукции, отдельные виды брака и формы нарушений качества, отдельные интервалы времени

Используется на этапе обработки изучаемой совокупности данных

Контрольные

карты

Метод, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявляемых к процессу требований

Используется на этапе сбора данных

Гистограмма

Метод, позволяющий зрительно оценить закон распределения статистических данных

Используется на этапе обработки изучаемой совокупности данных

Причинно-следственная

диаграмма

(диаграмма Исикавы)

Метод, позволяющий выявить наиболее существенные факторы, влияющие на конечный результат

Используется на этапе анализа совокупности данных

Статистические методы, основанные на использовании автоматизированной обработки данных

Контрольный

листок

Метод сбора данных и автоматического их упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации

Используется на этапе сбора данных

Диаграмма

разброса

(диаграмма

рассеивания)

Метод, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных (двумя разными показателями качества)

Используется на этапе обработки изучаемой совокупности данных

Диаграмма Парето

Метод, позволяющий распределить усилия для разрешения возникающих проблем и выявить основные причины, с которых нужно начинать действовать, чтобы оптимизировать затраты

Используется на этапе анализа совокупности данных

Указанные обстоятельства вызывают теоретическую и практическую необходимость разработки методики мониторинга брака отливок на основе современных статистических методов анализа брака.

Разработка методики мониторинга брака отливок в литейных цехах. Нами была разработана методика мониторинга брака отливок. В основе методики лежит использование современных статистических методов анализа брака отливок. Методика включает следующие этапы.

1 этап. Этап сбора первичной информации для анализа брака и формирование на ее основе статистической базы данных. На этом этапе предлагается использовать контрольные листки. Контрольный листок представляет собой бумажный бланк, на котором заранее напечатаны контролируемые параметры, согласно которым можно заносить в листок данные с помощью пометок или простых символов. Он позволяет автоматически считывать данные и систематизировать их. Использование контрольных листков существенно упрощает процесс регистрации данных, снижая его трудоемкость. Применение контрольных листков одновременно с АСУ ТП позволяет существенно повысить величину выборки.

2 этап. Этап первичной обработки данных. На этом этапе предлагается использовать диаграммы разброса (диаграммы рассеивания). Эти диаграммы позволяют ответить на два вопроса: существует ли между парами различных дефектов отливок причинно-следственная связь и если она есть, то какую функциональную форму имеет такая взаимосвязь. В основе построения диаграмм лежит использование корреляционно-регрессионного анализа данных.

3 этап. Этап выбора оптимальных путей снижения брака. На этом этапе предлагается использовать диаграммы Парето. Диаграмма Парето позволяет наглядно представить относительную важность всех причин появления брака и выявить причины, имеющие наибольшую долю (наибольший процентный вклад), с тем, чтобы выработать меры по первоочередному устранению этих причин. Сравнивая диаграммы Парето, построенные по данным до и после улучшения технологического процесса, оценивают эффективность принятых мер. В основе данного метода находится принцип 20/80 «20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата» [8]. Это базовый принцип для оптимизации работы по снижению брака: правильно выбрав минимум самых важных действий, можно быстро получить значительную часть от планируемого полного результата, причём дальнейшие улучшения не всегда оправданы.

Предлагаемая методика мониторинга брака отливок была апробирована в ЦВПЧ РУП «ГЗЛиН».

Результаты апробации методики мониторинга брака отливок. На основе использования контрольных листков была сформирована статистическая база данных по браку отливок в ЦВПЧ РУП «ГЗЛиН». На этапе первичной обработки данных было выявлено, что между парами выделенных дефектов отливок не было обнаружено причинно-следственных связей (коэффициенты множественной корреляции колебались от 0,071 до 0,089, что характеризует связи как незначимые).

Затем на основе полученных данных была построена диаграмма Парето. Исходные данные для построения диаграммы представляют в виде таблицы 2.

В первой графе таблицы указаны типы дефектов: песчаные раковины, газовые раковины, засор, усадочные раковины, смещение, шлаковые раковины, обрыв. Во второй графе таблицы указано число случаев обнаружения данных типов дефектов в рассматриваемый период. В третьей – указана накопленная сумму, которая рассчитывается путем прибавления к накопленной сумме предыдущей строки таблицы числа дефектов из текущей строки. В четвертой – процентное соотношение числа дефектов к общей сумме. И в пятой – рассчитана кумулятивная сумма, начиная с видов брака, которым соответствуют максимальные суммы потерь; их общую сумму принимаем за 100%. Виды брака располагаем в порядке убывания суммы потерь так, чтобы в конце списка находились те виды, которым соответствуют наименьшие суммы потерь, и виды, входящие в раздел «Прочие». Группу «Прочие» необходимо располагать в последней строке вне зависимости от того, насколько большим получилось число. Затем проводим АВС-анализ.

Таблица 2 – Исходные данные для построения диаграммы Парето по видам дефектов

Типы дефектов

Число дефектов

Накопленная сумма дефектов

Процентное число дефектов в общей сумме

Накопленный дефект

Группы

Песчаные раковины

1163

1163

37,4

37,4

А

Газовые раковины

775

1938

25,0

62,4

Засор

535

2473

17,2

79,6

Усадочные раковины

366

2839

11,8

91,4

В

Смещение

145

2984

4,7

96,1

С

Шлаковые раковины

47

3031

1,5

97,6

Обрыв

42

3073

1,4

98,9

Прочее

33

3106

1,1

100

Итого

3106

 

100

   

Суть его заключается в распределении видов брака по группам А, В и С в порядке убывания суммы потерь. На брак группы А приходится, как правило, 70-80% всех затрат, группы В – 10-25%, группа С характеризуется 5-10% затрат.

При проведении анализа прежде всего необходимо исследовать группу А и разработать план организационно-технических мероприятий по устранению дефектов и повышению качества продукции.

В результате классификации по группам дефектов оказалось, что наибольшую группу - А составляют дефекты: песчаные раковины, газовые раковины, засор – 80%, а на долю остальных дефектов приходится 20% дефектных деталей. Следовательно, с устранения именно этих несоответствий (песчаные раковины, газовые раковины, засор) следует начинать работу по обеспечению качества.

Диаграмма Парето – это графическое представление результата проведенного анализа. Ее построение ведется следующим образом: на оси абсцисс откладывают данные графы 1 (таблица 2) («прочие факторы» всегда располагают на оси абсцисс последними), а на оси ординат данные графы 2. Строят столбчатый график, где каждому типу дефекта соответствует прямоугольник (столбик), вертикальная сторона которого соответствует значению числа дефектов этого вида брака. На правой стороне графика по оси ординат откладывают значения кумулятивного процента и вычерчивают кривую кумулятивной суммы (кумулятивного процента). Данная кривая носит название кривой Лоренца, а полученный график называется диаграммой Парето. Полученная диаграмма Парето представлена на рисунке 4.

Рисунок 4 – Диаграмма Парето по группам дефектов

После выявления наиболее распространенных видов дефектов отливок, необходимо определить причины их возникновения, чтобы разработать пути устранения. Поиск осуществляем путем составления диаграммы Парето по причинам.

Исходные данные для построения диаграммы представлены в таблице 3.

В первой графе таблицы указываем причины дефектов: свойства формовочной смеси, не соблюдение режимов при уплотнении форм, свойства металла, неточность при сборке форм, неправильное устройство литниковой системы, нарушение технологического процесса. Во второй графе таблицы указываем число обнаружения дефектов по вине анализируемых причин. В третьей – накопленную сумму дефектов, в четвертой – процентное соотношение числа дефектов в общей сумме, в пятой – кумулятивную сумму дефектов в процентах.

На основании проведенных исследований причин бракованных отливок построили диаграмму Парето по причинам дефектов (рисунок 5).

Таблица 3 – Исходные данные для построения диаграммы Парето по причинам дефектов

Причины дефектов

Число дефектов

Накопленная сумма дефектов

Процентное число дефектов в общей сумме

Накопленный дефект

Свойства формовочной смеси

1566

1566

63,3

63,3

Не соблюдение режимов при уплотнении форм

388

1954

15,7

79,0

Свойства металла

233

2187

9,4

88,4

Неточность при сборке форм

85

2272

3,4

91,9

Неправильное устройство литниковой системы

78

2321

2,0

93,8

Нарушение технологического процесса

49

2361

1,6

95,5

Нетехнологичность конструкции отливки

40

2438

3,1

98,6

Прочее

35

2473

1,4

100

Итого

2473

 

100

 

Рисунок 5 – Диаграмма Парето по причинам дефектов

На основании диаграммы, представленной на рисунке 2, можно сделать вывод о том, что усилия технологов цеха следует сосредоточить на повышении качества процессов смесеприготовления и формообразования, вместо совершенствования устройства литниковой системы и процесса сборки форм, на котором сконцентрированы усилия цеховых специалистов в настоящее время.

Выводы. Разработанная методика мониторинга брака отливок может служить методической базой для оптимизации усилий по снижению брака в литейных цехах. Она позволяет выявлять те причины брака, устранение которых при прочих равных условиях приводит к максимальному снижению брака отливок. Такая оптимизация исключает из деятельности технологических служб цехов трудоемкие, а следовательно, затратные и мало результативные действия, что существенно повышает эффективность деятельности технологических служб, в частности, и литейных цехов, в целом.

Литература

  1. Карписонов Л.А., Карпенко В.М., Филипенко Е.В. Развитие системы менеджмента качества на РУП «Гомельский завод литья и нормалей» // Литье и металлургия. – 2008. – №3. – С. 203-206.
  2. Указ Президента Республики Беларусь № 671 от 31 декабря 2009 г. «Об объявлении 2010 года Годом качества».
  3. Алешкевич О.П. Качество продукции как объект производственного учета // Бухгалтерский учет и анализ. – 2005. - № 10. – с.10-14.
  4. Карписонов Л. А., Карпенко В.М., Комков С.Ю. Развитие менеджмента качества на РУП «Гомельский завод литья и нормалей». - Литье и металлургия, 2006. - №2. часть 2 - С. 154-158.
  5. Огвоздин В.Ю. Управление качеством : учеб. пособие – 5-е изд., перераб. и доп. – Москва: Дело и Сервис, 2007. – 288 с.
  6. Исикава К. Японские методы управления качеством. – М.: Экономика, 1988. – 215 с.
  7. Ефимов В.В. Статистические методы в управлении качеством. - Ульяновск: УлГТУ, 2003. − 134 с.
  8. Квитанов А.А., Карпенко В.М., Филипенко Е.В. Использование диаграммы Парето для мониторинга качества отливок (на примере цеха высокопрочного чугуна РУП «ГЗЛИН») // Литье и металлургия. – 2009. – №3. – С. 147-154
 

03056, м. Київ - 56, вул. Політехнічна 35, корпус 9, поверх 4. Тел.: +38(044)204-82-16. Кафедра ЛВЧКМ КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2010-2019©