Product Quality Information Analysis and its Depiction for Different Users
In most cases, the production data analysis can be approached in several ways. Of decisive importance are the additional characteristics obtained in the process of workpiece measurement. The AQDEF data format used by the world’s most large companies for machining process analysis allows for the obtaining and keeping of additional information which can be further analyzed and visualized with the help of Q-DAS software according to the individual requirements of users and the tasks they deal with.
Штефан Шпринк, Q-DAS (Германия)
Дмитрий Локтев, Группа Технополис
На любом предприятии существует большое количество данных, на основании которых производится оценка процессов, служащая основой для их дальнейшего улучшения. К таким данным относятся результаты измерения и контроля, параметры процессов, и другая информация, касающаяся производственного процесса. Различные пользователи, в зависимости от своих обязанностей на предприятии, должны использовать этот, общий для всех, набор данных, для получения необходимой им конкретной информации. Она нужна им для повседневной работы, например, для документирования процессов и последующей разработки мероприятий для их улучшения.
Базой для любого анализа данных является правильный расчет необходимых показателей и их оптимальное графическое представление. У каждой группы сотрудников предприятия существуют свои определенные требования к этой задаче
В основе всех продуктов фирмы Q?DAS лежит стратегия оценки — блок-схема, которая помогает рассчитать статистические показатели и определить требования к воспроизводимости/пригодности процесса. Кроме индивидуальных требований данной фирмы, стратегия включает общепринятые нормы, стандарты и рекомендации. Рассчитанные показатели отображаются затем на наглядных графиках, понятных каждому пользователю.
Показатели, которые подвергаются статистическому анализу, должны быть целенаправленно выбраны из набора данных. Необходимым условием является предварительно подготовленный проект, в котором определено, какие основные и дополнительные данные должны быть сохранены при измерении, контроле и передаче параметров процесса. Существует общее правило: чем больше информации сохраняется вместе с результатом измерения, тем больше возможностей будет в последствие при выборе необходимых данных. При этом важно их структурировать, чтобы не запутаться в них в дальнейшем, особенно при большом объеме собираемой информации. Формат данных AQDEF (расширенный формат обмена данными о качестве), разработанный фирмой Q?DAS вместе с рядом мировых лидеров в различных отраслях, формирует их наглядную структуру, обеспечивающую последующий анализ этих данных. Многолетний опыт использования AQDEF обеспечивает его соответствие современным требованиям.
Мы предлагаем познакомиться с тем, как с помощью продуктов Q?DAS можно из одного и того же набора данных получить различную информацию в зависимости от того, кому она нужна и какая цель должна быть достигнута в результате ее анализа. Исходной точкой для оценки данных может быть, с одной стороны, концентрация на различных типах деталей или, с другой стороны, организация производственного процесса.
В качестве примера возьмем изготовление деталей «Плита». Существует два типа этих деталей — с отверстиями или пазами. Каждый тип имеет несколько исполнений, отличающихся диаметром отверстий или глубиной/шириной пазов. Каждое исполнение детали определенного типа имеет конкретный номер (плита 1001, 1002, 2001, 2002…) и свои специфические признаки, процессы получения которых подлежат статистическому управлению. Тогда мы получаем структуру продукта, т. е. структуру типов и признаков деталей (рис. 1).
В процессе изготовления детали последовательно подвергаются нескольким операциям обработки (рис. 2).
На предприятии имеются две параллельно функционирующие производственные линии. Любая деталь может обрабатываться на одной из них. На линиях выполняются несколько последовательных операций (операция 10, 20, … ххх). Обработка детали, в зависимости от загрузки оборудования, может выполняться на одном из нескольких идентичных станков (станок 1, 2… ххх). Каждый станок имеет несколько шпинделей. Рассматриваемые признаки, соответствуют конкретным деталям, обрабатываемым определенными инструментами (инструмент 1, 2… ххх). После каждой операции регулярно с помощью средств измерения выполняется выборочная проверка партии деталей на пригодность. (рис. 3).
При такой организации производства существует большое число вариантов перемещения детали внутри производственного процесса.
Теперь перед нами стоит задача объединить две структуры (типы деталей и организацию производства): какие типы деталей могут быть обработаны на определенных линиях/операциях/станках и, в конечном итоге, каким шпинделем и каким инструментом. В результате мы получаем сложное структурное дерево, отражающее все возможные варианты.
Зеленым цветом показаны элементы структуры, относящиеся к детали, а синим цветом — относящиеся к производству (рис. 4).
При последующем анализе эти данные должны быть выбраны в соответствии с определенными элементами этой структуры. Применительно к рис. 4 это означает, например, что при анализе «сверху вниз» («вертикальный» подход) выбираются все данные для одного типа плит, независимо от того, где они обрабатываются (на какой линии, на каком станке производятся операции). Если на верхнем уровне дерева обнаруживаются отклонения показателей процесса от заданного значения, то следует детальное рассмотрение нижестоящих уровней. В результате чего может быть, например, выяснено, что основные проблемы с качеством плиты 1001 возникают на втором станке на операции 20 линии 1.
Аналогично действуем при «горизонтальном подходе». Это в большей степени задача сотрудников предприятия, отвечающих за производство. Они хотят видеть, как работают станки на «их» операциях, независимо оттого, какие типы плит там обрабатываются. Поэтому зачастую они используют оценку/представление по всем типам плит. Но и в этом случае должна существовать возможность дальнейшего детального анализа (шпиндель, инструмент и т. д.).
Необходимым условием, как для вертикального, так и для горизонтального подхода, является сохранение вместе с результатами измерения соответствующих дополнительных данных, необходимых для анализа. Как мы уже коротко упоминали выше, формат AQDEF обладает всеми необходимыми свойствами, облегчающими хранение данных измерения и дополнительных данных. Формат AQDEF является текстовым форматом, в котором каждый элемент информации (данные детали, данные признака, результаты измерения и дополнительные данные) записывается в определенном месте и сопровождается номером поля (так называемые К-поля), определяющим назначение этого элемента информации..
На последующих рисунках показаны возможности оценки данных в соответствии с рассмотренными выше концепциями (по типу деталей или по организации производства). При реальном использовании программных продуктов Q?DAS эти графики могут выглядеть по-другому, в зависимости от настроек пользователя, назначения К?полей и применяемых фильтров и запросов..
С помощью программных продуктов Q?DAS оцениваются признаки, которые могут быть, в зависимости от задачи, либо объединяться на определенном уровне, либо наоборот, разделяться по соответствующим критериям. Давайте рассмотрим различные варианты анализа данных с точки зрения типов деталей, т. е. с точки зрения зеленых элементов на рис. 5
В данном случае из базы данных загружены все результаты измерения для всех деталей и для них проведена оценка воспроизводимости процесса. 65,63% всех признаков удовлетворяют требованиям воспроизводимости (индексы Cp и Cpk). 6,25% признаков не удовлетворяют ни требованиям Cp, ни требованиям Cpk. И, наконец, 28,13% признаков не удовлетворяют требованиям Cpk, но удовлетворяют требованиям Cp (процесс не центрирован, но имеет удовлетворительное рассеяние).
Эта форма графика очень часто применяется для отчета менеджменту предприятия различных уровней, если нужно представить компактную обобщенную картину состояния качества. Сравнивая различные графики, например, текущий и за последний месяц, можно получить информацию об изменениях качества в производстве.
На предыдущем графике оценка была проведена для всех типов деталей. В этом случае всегда неплохо узнать, имеются ли проблемы с качеством конкретных типов деталей или всех.
С помощью функции взвешенной оценки разделим результаты по типам плит. Всего мы оцениваем 8 типов плит, в общей сложности, по 64 признакам.
Из приведенного графика (рис. 6) видно, что для 4 типов плит показатели в норме, для двух типов показатели условно в норме и для двух типов — не соответствуют требованиям.
На следующем этапе исследования проверим, какие именно типы деталей имеют проблемы с качеством и на каком этапе техпроцесса это происходит (рис. 7).
Для этого разделим все измерения в соответствии с приведенной ранее структурой на два типа деталей (плита типа 1 и плита типа 2). Измерения производились после выполнения операций 10 и 20.
Из графика видно, что плита 2002 не соответствует требованиям ни одной из указанных операций, основываясь на результатах измерения, объединенных на уровне деталей. Поэтому теперь нам нужно более подробно посмотреть на результаты по признакам (рис. 8).
Здесь мы сконцентрируемся теперь на отдельных признаках отдельных типов деталей, которые не выполняют требований к процессам. Таким образом, мы опустимся на одну ступень «ниже».
Возможности применения фильтров к таблице с результатами по признакам позволяет выделить из них только признаки с «плохими» результатами. Эти признаки должны быть проанализированы более точно.
Для разных признаков здесь имеются и разные показатели процессов. Для некоторых процессов достаточно только центрирования (смещения процесса к середине поля допуска) и показатели процессов будут удовлетворять требованиям. Для других это не приведет к приемлемому результату.
Для лучшей оценки признака необходимо проанализировать график значений (рис. 9). Сделаем это для, пожалуй, наиболее «плохого» процесса на рис. 8 — признака 6 на операции 020.
Из графика видно, что процесс имеет достаточно большое рассеяние. В то же время, процесс явно имеет несистематический характер.
Необходимо учесть, что на этом уровне анализа данных начинает сказываться влияние производства, поэтому необходимо учитывать его структуру. Исходя из выше изложенного, мы знаем, что каждой операции детали изготавливаются на различных станках. Поэтому в этом случае целесообразно разделить данные по станкам. Система фильтров легко позволяет это сделать (рис. 10).
На графике наглядно видно, что результаты обработки деталей на станке № 5 (красная линия) имеют наибольшее рассеяние. Для остальных станков результаты существенно лучше. Теперь имеет смысл рассмотреть эти данные на уровень ниже. Для этого выделим результаты измерения, относящиеся к станку № 5. Как было указано в постановке задачи, каждый станок имеет несколько шпинделей. Посмотрим, как распределяются данные по шпинделям для станка № 5.
Шпиндели 2 и 3 обеспечивают приемлемое рассеяние, однако эти шпиндели настроены таким образом, что получаемые размеры слишком смещены к нижней границе поля допуска. Как правило, для станков с ЧПУ процесс можно сместить простой коррекцией программы или проверкой настройки инструмента.
Процесс обработки детали на шпинделе № 1 обеспечивает получение деталей с размерами, ближе к середине поля допуска детали, но имеет большое рассеяние. Скорее всего, это свидетельствует о нарушениях в работе самого шпинделя.
На основании этой информации могут быть предприняты конкретные шаги для улучшения процесса для признака № 6 детали 2002 на 20 операции.
Для сотрудников, ответственных за производство или за производственные подразделения (линии, операции, станки) нужен другой подход к данным. Для них важно знать, что можно улучшить в технологическом процессе (инструмент, оборудование, технологию), для повышения качества продукции. Поэтому в этом случае взгляд на типы деталей уходит на задний план, а основной интерес представляют элементы технологии. Здесь также можно проводить анализ сверхувниз.
На графике (рис. 12) показано распределение параметров воспроизводимости процесса для всех признаков по операциям 10 и 20. Результаты представлены в объединенной форме без разделения по типам деталей. На основании такого представления невозможно сделать никаких конкретных предложений по улучшению процессов, поскольку целью данного отчета является общее представление о текущем состоянии процессов.
Если мы опустимся на один уровень ниже, то сможем рассмотреть все признаки, которые обрабатываются на конкретной операции. В нашем примере это признаки 1, 2 и 3, получаемые на операции 010.
Одинаковые признаки (например, идентичные отверстия на всех типах плит, обрабатываемые, по возможности, одним инструментом) будут в данном случае объединены в один, хотя они и относятся к различным деталям, если они имеют одинаковый номинал и поле допуска. Т. е. признак 1 для плиты 1001 и признак 1 для плиты 2001 будут рассматриваться, как один, если у них одинаковые поля допуска. Для ответственного сотрудника в этом месте интерес представляет оценка процессов и возможное их изменение, если имеются проблемы.
Если допуски разные, то признаки представляются как различные. Это приводит к тому, что признаки с одним и тем же номером несколько раз появляются в таблице.
Из графика видно, что процесс для признака 2 на операции 010 всегда не соответствует требованиям. Поскольку выполнение операции 010 производится на нескольких станках, то разделение данных по станкам и здесь может принести определенную пользу.
Здесь также невозможно четко определить, какой именно станок «виноват» в плохих показателях процесса для признака № 2. Единственное, что можно подтвердить с уверенностью так то, что наименьшая потенциальная воспроизводимость свойственна процессам на станке № 5. Это подтверждается, если принять во внимание процесс обработки детали (признак № 6) на станке № 5.
Поскольку каждый станок имеет несколько шпинделей, то здесь, с точки зрения структуры производства, необходимо провести оценку процессов для признака № 2 на станке № 5 с разделением по шпинделям, для получения дополнительных сведений о процессе (рис. 15). Шпиндели № 2 и № 3 обеспечивают минимальный разброс значений, но настроены таким образом, что значения смещены к нижней границе поля допуска.
Шпиндель № 1 имеет существенно больший разброс. Это, несомненно, влияет на показатели процесса.
Следующим шагом анализа процессов с точки зрения организации производства является учет влияния инструмента. Здесь существует четкая взаимосвязь, какой признак, каким инструментом обрабатывается, и какой шпиндель при этом работает (рис. 16).
Инструмент № 1 предназначен для получения как признака 1, так и признака 2. То, что признаки № 1 и 2 присутствуют на графике несколько раз, объясняется наличием нескольких полей допусков у признаков с таким номером. На рисунке четко видно, что проблемы присутствуют только у признака 2. Для признака 1 всегда обеспечивается воспроизводимость процесса.
Фактически мы приходим к выводу, что наша технологическая цепочка не может обеспечить требуемые характеристики процесса для признака № 2. Это может означать, что рассматриваемый технологический процесс не может обеспечить воспроизводимость для заданного поля допуска. Необходимо либо пересмотреть поля допусков, либо изменить (улучшить) технологический процесс.
В зависимости от обязанностей и задач конкретного сотрудника фирмы меняется представление и методика анализа данных о качестве. Наиболее типичным является разделение данных по типам деталей. Так работают, как правило, все программы для всех средств измерения. Однако, для сотрудников, отвечающих за технологию производства, анализ данных в соответствии с структурой производства, является более важным, чем анализ по типам деталей.
В абсолютном большинстве случаев возможна одновременная реализация нескольких подходов к анализу данных. Решающим фактором является их качество, т. е. какие дополнительные характеристики фиксируются в процессе измерения деталей. Формат данных AQDEF, принятый большинством крупных мировых компаний, обеспечивает получение и хранение дополнительных данных, которые потом могут быть проанализированы и визуализированы с помощью программных продуктов фирмы Q?DAS в полном соответствии с индивидуальными требованиями пользователей и задачами, которые они решают.
