close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

IBMP

код для вставкиСкачать
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего образования
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
И СИТУАЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ
КАЧЕСТВОМ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
Сборник докладов
11 – 15 апреля 2016 г.
Санкт-Петербург
2016
УДК 001(042.3)
ББК 72я43
М74
М74 Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем: cб. докл. /
СПб.: ГУАП, 2016. 280 с.: ил.
ISBN 978-5-8088-1143-0
Доклады отражают весь спектр направлений научных работ, проводимых
Институтом инноватики и базовой магистерской подготовки ГУАП.
Оргкомитет конференции
Председатель оргкомитета:
В. В. Окрепилов – академик РАН, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой метрологического обеспечения инновационных технологий и промышленной безопасности
Члены оргкомитета:
Ю. А. Антохина – доктор экономических наук, доцент, ректор ГУАП
А. А. Оводенко – доктор технических наук, профессор, президент ГУАП
Е. Г. Семенова – доктор технических наук, профессор, директор Института инноватики и базовой магистерской подготовки
А. О. Смирнов – доктор физико-математических наук, заведующий кафедрой высшей математики и механики
В. Г. Фарафонов – доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой
прикладной математики
И. И. Коваленко – кандидат физико-математических наук, доцент, и. о. заведующего кафедрой физики
УДК 001(042.3)
ББК 72я43
ISBN 978-5-8088-1143-0 © Санкт-Петербургский государственный
университет аэрокосмического
приборостроения, 2016
В нынешнем году исполнилось 55 лет со дня первого полета человека в космическое пространство.
Подвиг Юрия Гагарина доказал всему миру, что для
страны, совсем недавно победившей фашизм, нет организационных и технологических преград в осуществлении первыми на планете грандиозного проекта, в основе которого, прежде всего, лежало качество научного
поиска и конструкторских разработок, инженерной
мысли, труда всех, кто создавал первые космические
корабли и снаряжение, кто обеспечивал сопровождение
и безопасность полетов. Важную роль сыграл высокий
профессионализм управления всем этим сложнейшим
научно-производственным комплексом, венцом работы которого стал полет Гагарина в космос. И, наконец, качество образования тех, кто участвовал и продолжает участвовать в реализации отечественных
программ освоения космоса.
В современной жизни внимание общества к вопросам качества стремительно возрастает. Качество
приобретает решающее значение во всех областях
жизни и деятельности человека. Именно показателями качества определяется конкурентоспособность всех товаров и услуг. В конечном счете, те компании и
страны, которые обеспечивают лучшее качество работы и в целом – лучшее качество жизни, становятся
лидерами и притягивают к себе наиболее квалифицированных специалистов со всего мира.
Я убежден, что именно качество поможет экономике России стать экономикой высоких технологий,
ориентированной на развитие науки и человека.
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения всегда находился на острие передовой научной мысли, всегда обеспечивал высокий уровень качества образования своих
выпускников, которые воплотили в жизнь самые смелые научные проекты минувшего века. В ГУАП используются самые современные формы и методы обучения, значительное внимание уделяется подготовке
специалистов в области метрологии – одной из главных составляющих науки о качестве. В университете
создана кафедра «Метрологическое обеспечение инновационных технологий и промышленной безопасности», наука об обеспечении единства измерений преподается студентам практически всех направлений и
специальностей.
Ставшая уже традиционной научная сессия ГУАП, посвященная Всемирному дню космонавтики, является важным событием в научной жизни нашей страны. Обмен передовым опытом и новыми идеями придают дополнительный импульс развитию научных исследований и применению их результатов на
практике, способствуют укреплению авторитета России в международном научном сообществе, модернизации экономики нашей страны и повышению качества жизни людей.
Желаю всем участникам научной сессии успешной и плодотворной работы!
Д.э.н., проф., академик РАН,
Заслуженный деятель науки и техники РФ
Владимир Валентинович Окрепилов
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
3
ИННОВАТИКА
УДК 629
И. Г. Анцев
кандидат технических наук
В. М. Балашов
доктор технических наук, профессор
Акционерное общество «Научно-производственное предприятие «Радар ммс»
СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
НОВЫХ МАТЕРИАЛОВ И ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ АНТЕННЫХ СИСТЕМ
БОРТОВОГО РАДИОЭЛЕКТРОННОГО ОБОРУДОВАНИЯ
Рассмотрены требования к конструкционным материалам и базовым технологиям, используемым при проектировании антенных систем бортового радиоэлектронного оборудования. Уточнены возможности создания материалов для модернизируемых и перспективных антенных систем.
Ключевые слова: активные фазированные антенные решетки, конструкционные
материалы, базовые технологии, антенные системы, бортовые радиоэлектронные
комплексы, электронные компоненты для АФАР, трансфер технологий.
I. G. Anzev
Candidate of Technical Sciences
V. M. Balashov
Doctor of Technical Sciences, Professor
Joint-Stock Company “NPP “Radar mms”
STATE AND PERSPECTIVES OF USE OF NEW MATERIALS AND TECHNOLOGIES
FOR ANTENNA SYSTEMS OF ONBOARD RADIO-ELECTRONIC EQUIPMENT
Requirements to constructional materials and basic technologies used at designing of antenna systems for
onboard radio-electronic equipment are examined. Opportunities of creation of the materials for modernized
and perspective antenna systems are specified.
Keywords: active phased array, constructional materials, basic technologies, antenna systems, onboard
radio-electronic complexes, electronic components for APAR, transfer of technologies
Современные радиотехнические системы и
комплексы различного типа и назначения в качестве важнейшей составной части включают
устройства СВЧ диапазона, осуществляющие
непосредственный контакт с внешними радиоканалами посредством антенных устройств и
выполняющие предварительную обработку получаемой информации в волноводно-преобразовательных блоках.
Естественно, что качество и эффективность
применения радиоэлектронного оборудования,
в первую очередь, определяются техническим
уровнем и фактическим состоянием используемых СВЧ устройств, поскольку, например, выход
из строя антенного устройства радиоэлектронной
системы не может быть скомпенсирован совершенными средствами обработки информации, а
погрешности антенного устройства, например,
ошибки в определении пространственного положения некоторого объекта, приведут к снижению эффективности на только радиотехнической, но и иных сопряженных с ней технических
систем (навигационных¸ энергетических, транспортных, управляющих и т. д.), вплоть до полного отказа. Такие последствия должны быть полностью устранены за счет тщательной схемотехнической, конструкторской и технологической
отработки СВЧ устройств с целью повышения
их надежности, улучшения радиотехнических и
массогабаритных показателей.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
5
Инноватика
Специфика СВЧ диапазона заключается
в неразрывном единстве схемотехнических,
конструкторских и технологических решений,
обусловленности электрических и радиотехнических параметров свойствами используемых
конструкционных и технологических материалов, точностью выполнения конструкций и
определяющей ее технологией изготовления
СВЧ конструкций [1]. Требования к СВЧ устройствам, заключающиеся в указании необходимых уровней радиотехнических параметров,
находят свое выражение в назначении жестких
допусков как при изготовлении элементов СВЧ
конструкций, так и на свойства используемых
материалов. Выполнение этих допусков и составляет практическую задачу технологии изготовления антенн и устройств СВЧ.
Развитие этой технологии наряду с созданием новых материалов радиотехнического назначения необходимо для создания опережающего
научно-технического задела, повышения технико-экономических показателей производства,
повышения качества и надежности бортового
радиоэлектронного оборудования, предоставления дополнительных возможностей по совершенствованию схемотехнических и конструктивных решения СВЧ радиоаппаратуры.
Научно-технические проблемы создания новых конструкционных и технологических материалов являются прямым следствием постоянного повышения требований к тактико-техническим характеристикам бортового радиоэлектронного оборудования и снижения закупочной
стоимости.
Специфику применяемых и разрабатываемых материалов для антенной техники бортового радиоэлектронного оборудования определяют
требования надежности и функциональной работоспособности при воздействии интенсивных
механических и температурных воздействий.
По экспертным оценкам в ближайшие 20 лет
90% материалов будут заменены принципиально
новыми, что приведет к революции в различных
областях техники. О перспективности работ по
новым материалам свидетельствует и тот факт,
что 22% мировых патентов выдаются на изобретения в этой области, значительную часть в которой занимают исследования и производство
неорганических материалов – керамики, композитов, материалов для микроэлектроники и пр.
В Российской Федерации материаловедение
представлено около 200 научными организациями в основном с государственной формой собственности, способных разрабатывать новые материалы и технологии их изготовления на уровне, отвечающем современным требованиям. За
6
период с 90-х годов были закрыты или перепрофилированы многие производства, которые
являлись убыточными для предприятий в силу
малых объемов производства и отсутствия ясности и четкости перспективных закупок производимого продукта
Для перспективного радиоэлектронного оборудования необходима разработка широкого
спектра материалов: жаропрочных сплавов и
композиционных термостабильных материалов, материалов для микро- и оптоэлектроники, материалов с управляемыми электрофизическими свойствами для АФАР, новые классы
резин, компаундов и герметиков, технологических материалов (припоев и флюсов) для высокотемпературной конструкционной пайки и
монтажной пайки повышенной надежности.
Основной проблемой, затрудняющей переход
к разработке и производству антенных систем
бортового оборудования, в том числе АФАР IV
и V поколений, является материаловедческое и
технологическое отставание в электронике, микро- и наноэлектронике, микросистемотехнике
от зарубежных фирм [2].
Одной из основных тенденций развития современных и перспективных бортовых радиоэлектронных комплексов является нарастающее
использование активных фазированных решеток, технологической базой которых являются
монолитные интегральные схемы (МИС) СВЧ. По
оценкам экспертов, стоимость входящих в приемо-передающий модуль АФАР МИС СВЧ составляет 60–80% от стоимости всего модуля. Разработанные приемо-передающие модули для АФАР,
используемых в составе радиолокационных комплексов различного типа и назначения, выполнены, в основном, на GaAs микросхемах (рис. 1).
Проблематика создания материалов для перспективных радиоэлектронных комплексов охватывает широкий спектр направлений:
Рис. 1. Приемо-передающий модуль АФАР-диапазона
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
– создание научно-технических основ технологий производства высокочистых материалов,
монокристаллов, полупроводниковых подложек
и структур для электроники, микроэлектроники, наноэлектроники и микросистемотехники;
– создание и импортозамещение высокопрецизионного технологического оборудования
с шириной линии 100 нм, 22 нм и 9 нм для производства изделий микро и наноэлектроники;
– технологии производства НEMT транзисторов, в том числе на квантовых ямах и квантовых точках с высоким уровнем разрешающей
способности с минимальной шириной линии до
22 и 9 нм;
– создание отечественной технологии оптоэлектронных компонентов;
– исходные материалы для изделий из керамики, стекла, ситалла, поликора и др. со стойкими эксплуатационными параметрами;
– технологии получения компонентов волокон, композитов, графитов и изделий на их основе для обеспечения теплопроводящих свойств
с высокой теплопроводностью (до 500 Вт/м.К);
– отечественные технологии производства
каучуков, герметиков, клеев с высокими эксплуатационными параметрами.
Производство качественных исходных материалов для МИС СВЧ – монокристаллов арсенида галлия и фосфида индия – в промышленных
масштабах в РФ отсутствует, прежде всего, изза отсутствия инфраструктуры производства
высокочистых материалов и реактивов, применения устаревших технологий роста кристаллов
и обработки полупроводниковых пластин, проблем кадрового и научного обеспечения.
Технологии получения структур pHEMT на
фосфиде индия и структур mHEMT на арсениде
галлия, необходимых для МИС мм-диапазона,
в России не отрабатываются по причине отсутствия технологии нанометровых структур.
Технические характеристики МИС СВЧ
определяются проектными нормами технологического процесса их изготовления. Для МИС
СВЧ C- S- и X-диапазонов необходимо обеспечить проектные нормы 0,25 мкм. Для МИС СВЧ
миллиметрового диапазона необходимо обеспечить проектные нормы менее 100 нм.
За рубежом ведутся разработки МИС СВЧ
в серийном производстве с проектными нормами 22 нм. В лабораторных условиях – с проектными нормами 9 нм. В России литографическое
оборудование, обеспечивающее такие проектные нормы, не производится.
В настоящее время технологию производства
МИС СВЧ на арсениде галлия сохранили не более десяти предприятий в России. Совокупные
производственные мощности и технологический
уровень не обеспечивают перспективные потребности в электронных компонентах для АФАР [3].
Для наращивания производственных мощностей до уровня производства порядка 10 тыс. комплектов ППМ, содержащих в себе порядка 70000–
100000 отдельных одно- и многофункциональных
МИС СВЧ, требуется комплексное переоснащение
имеющейся технологической базы [3].
Разработка новых технологий должна идти
в привязке к возможностям технологического оборудования с разрешением 100 нм для серийного
малотоннажного производства при экономически
приемлемом проценте выхода годных изделий.
При создании многофункциональных МИС
СВЧ необходимо решить проблему совмещения
на одной монокристаллической подложке различных функциональных узлов, таких как МШУ,
УПЧ, усилитель гетеродина, смеситель, усилитель мощности, аттенюатор, фазовращатель,
умножитель, фильтры. Требования к профилю
легирования для реализации этих устройств с оптимальными параметрами различны.
Серьезную технологическую проблему представляет выращивание нитрида галлия, позволяющего возможность повышения мощности
полупроводниковых структур примерно в 6 раз
по сравнению со структурами арсенида галлия.
Нитрид галлия будет эффективен при производстве мощных выходных каскадов, но не сможет составить конкуренцию гетероструктурам
арсенида галлия при разработке МИС малой
мощности, особенно малошумящих.
Важнейшим научно-техническим направлением развития электронных узлов бортового
оборудования является освоение технологии
3D интеграции (рис. 2): встраиваемые компоненты внутри печатных плат, печатный узел со
сложной 3D структурой, в которой дискретные
и пленочные компоненты расположены внутри
печатных плат [4]. Освоение таких технологий
обеспечит снижение массогабаритных характеристик изделия, повысит его надежность и эксплуатационную стабильность.
Рис. 2. Печатная плата с встроенной
интегральной схемой
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
7
Инноватика
Рис. 3. Волноводные элементы КВЧ диапазона
3D-интеграция является ключевым фактором технологического успеха. Эта технология
должна быть распространена на печатные узлы
и гибридные интегральные схемы. Дальнейшим
ее развитием должна стать технология 3D-MID
(Molded Interconnect Devices, литые носители
монтажных схем), которая позволит интегрировать механические и электронные компоненты
в одной детали.
Разработки перспективных антенных систем бортового радиоэлектронного оборудования
в диапазоне крайне высоких частот выявили отсутствие на рынке РФ отечественных фольгированных диэлектриков со стабильно высокими
электрофизическими и механическими свойствами для создания простых в конструктивнотехнологическом плане печатных антенн. Аналогами требуемого диэлектрического материала
являются материалы типа «Duport» и «Rodgers»,
обладающие высокой стабильностью значений,
малым значением tgδ~10–3, широким рядом толщин (0,127÷3,1) мм и габаритных размеров.
Необходимо также освоение производства
волноводных труб малого сечения из материалов с высокой проводимостью и разработка специальных защитных покрытий (рис. 3).
Уменьшение размеров микроэлектронных
устройств и повышение мощности АФАР сопровождается увеличением их рабочей температуры,
что определяет актуальность проблемы отвода избыточного тепла от тепловыделяющих элементов.
Для этих целей представляется перспективной разработка нового класса материалов –
терморассеивающих полимерных композитов
с теплопроводностью, которая многократно (в
десятки и сотни раз) превосходит теплопроводность традиционных пластмасс (табл. 1) [5].
Такое резкое повышение электропроводности обеспечивается подбором специальных полимерных матриц и наполнителей с высокой (до
150–250 Вт/м∙К). В качестве основы для терморассеивающих композитов могут быть использованы углеродные наполнители или наполнители на основе нитридов бора (алюминия). Переработка полимерных композитов производится
8
Таблица 1
Теплорассеивающие полимерные композиты
Торговая
марка
Производитель
Теплопроводность,
Вт/м∙К
CoolPoly
CoolPolymers, USA
1 – 40
Lati, Italy
1 – 15
Fortron
Ticona, USA
1,1 – 3
RTP (99x)
RTP,
Imagineering
Plastics, USA
Спецпласт-М,
Россия
1 – 18
Laticonter
Теплосток
1 – 13
на стандартных термопластавтоматах с точностью выше, чем при применении литьевых алюминиевых сплавов. В этом случае уменьшаются
паразитные теплоизолирующие зазоры между
тепловыделяющим элементом и теплосъемником. Для отвода тепла могут быть использованы
и функциональные элементы МЭУ – монтажные
планки, ребра жесткости, перегородки, корпуса
и т. д. Использование теплорассеивающих полимерных композитов позволяет создавать интегрированную систему пассивного охлаждения
с гораздо большей поверхностью теплообмена.
Для волноводно-щелевых антенн, распределительных и излучательных систем ФАР
(рис. 4) [6] в настоящее время используется вы-
Рис. 4. Распределительная система каскадируемой
волноводно-щелевой решетки
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
сокотемпературная конструкционная пайка
сложнопрофильных алюминиевых конструкций в расплаве солей, которая характеризуется
значительным энергопотреблением, составляющим в зависимости от размеров ванны и массы
загрузки флюса от 600 до 1000 кВт в режиме
разогрева и от 400 до 600 кВт в рабочем режиме.
При этом время выхода ванны на рабочий режим с равномерным распределением температуры по объему флюса составляет от 2 до 3 суток.
Традиционная технология пайки алюминиевых конструкций в расплаве солей получила
ограниченное распространение, возрастает потребность в разработке ресурсосберегающих
технологий высокотемпературной пайки сложнопрофильных
волноводных
конструкций
в электропечах. Для этих целей должны быть
созданы высокотемпературные припойные пасты на основе порошка силумина эвтектического, высокотемпературного флюса и выжигаемых органических связок. Экономичность технологии печной пайки обеспечивается за счет
снижения расхода электроэнергии в 8–10 раз,
сокращения расхода флюса в 10–15 раз, улучшения экологичности производства.
Наиболее распространенными методами нанесения защитных покрытий для сложнопрофильных многоканальных распределительных
и излучательных структур АФАР являются
методы электроосаждения, различные способы
распыления, окунания. Однако при нанесении
полимерных покрытий указанными способами наблюдается неравномерность покрытия по
толщине и отсутствие его внутри каналов, что
приводит к невозможности эксплуатации в соответствии с назначением.
Для таких конструкций актуальна разработка рецептур олигомерных композиций и
технологий их нанесения на поверхность алюминиевых сплавов методом автофоретического
осаждения, формирующих коррозионностойкие полимерные покрытия при температурах,
не превышающих 120–140°С. Перспективы
практического использования для волноводных
распределительных систем подтвердила олигомерная карбоксилсодержащая композиция
на основе лака КЧ–0125, модифицированного
акриловым сополимером [7].
Проблемы создания СВЧ микросхем и радиопрозрачных антенных обтекателей напрямую
связаны с качеством используемых керамических материалов, требуют разработки высокотемпературных материалов с малыми потерями
и высокими механическими свойствами.
Возможности практического создания многослойных сложнопрофильных конструкций из
полимерных композитов существенно ограничиваются анизотропией физико-механических
свойств армирующих волокон. Именно поэтому
разработки полимерных композиционных волокнистых материалов должны быть дополнены
созданием программных средств для проектирования многослойных конструкций сложнопрофильных элементов из полимерных композитов, расчета физико-механических характеристик и определения параметров деформированного состояния конструкций по заданным
свойствам компонент и схеме армирования.
Значительные трудности при создании
управляемых устройств АФАР на основе ферритов и полупроводниковых структур создают
высокий уровень фазовых шумов и высокая потребляемая мощность. Альтернативу этим материалом должны составить сегнетоэлектрики,
обеспечивающие безынерционное управление
с очень низкой потребляемой мощностью и обладающие радиационной стойкостью.
Развитие отечественного материаловедения
и реализация масштабных программ технологического развития радиоэлектронной промышленности и смежных отраслей должны стать
одним из государственных приоритетов, учитывать опыт международной практики управления технологическим развитием и выполняться
в рамках создаваемых отраслевых кластеров
Структура и доля финансирования НИОКР
Агентством перспективных исследований Министерства обороны США (DARPA) ярко свидетельствует о расставленных приоритетах: технологии вычислительных систем и систем связи
(17,7%); технологии обнаружения и навигации
(11,1%); системы боевого управления и связи
(7,6%); наращиваемые информационные системы (3,5%).
Прорывы на указанных направлениях возможны при приоритетном развитии в областях
создания: современных материалов и элементной базы – 12,0%; микроэлектроники – 10%.
При этом значительное количество крупных
исследовательских программ DARPA содержат
подпрограммы для ресурсного (в т.ч. новыми и
перспективными материалами) обеспечения их
реализации.
Аналогичная ситуация складывается в многочисленных исследовательских организациях
и образовательных учреждениях, занимающихся фундаментальными и прикладными исследованиями в области материалов. На первый
план выведены фундаментальные исследования
в области инфокоммуникационных технологий,
нанотехнологий и материалов, универсальных
систем связи, сбора, анализа и представления
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
9
Инноватика
информации, информационной безопасности
и новой электроники (системы на кристалле
и биоэлектроника) обеспечивающих мировой
приоритет на долговременную перспективу.
Напрямую заимствовать зарубежный опыт
практики управления технологическими разработками и организационные механизмы, реализованные в развитых странах, не представляется возможным в силу особенностей организации и финансирования технологических разработок, межведомственного характера решаемых
задач, необходимости совершенствования процедур частно-государственного партнерства.
Многие задачи создания новых материалов и
технологий их производства должны решаться
на отраслевом уровне с участием бюджетных и
внебюджетных источников финансирования.
Этого требуют сложность решаемых материаловедческих работ и значимые объемы финансирования разработок промышленных технологий их производства.
В рамках государственной поддержки развития приоритетных направлений науки и техники Президентом России утвержден Перечень
критических технологий Российской Федерации, треть из которых непосредственно связана
с созданием новых материалов и базовых технологий радиоэлектронной отрасли.
Бюджетное финансирование исследований
в области создания новых материалов и технологий частично предусмотрено действующими
Государственными ФЦП, но представляется совершенно необходимыми уточнить номенклатуру и требуемые характеристики перспективных
материалов для разрабатываемого и модернизируемого бортового радиоэлектронного оборудования и сформировать самостоятельную подпрограмму опережающего развития отечественного материаловедения.
Для реализации программы создания новых
материалов радиотехнического назначения и
технологий их производства предлагается создание отраслевого центра развития технологий
и материалов в форме кластерной инфраструктуры для основных радиоэлектронных кластеров. Базовыми функциями отраслевого центра
технологического развития должны стать разработка инструментария трансфера перспективных технологий, организация мониторинг
процессов развития отрасли, создание и актуализация базы данных в области технологий и
материалов, подготовка и переподготовка высококвалифицированных кадров.
В рамках проведения единой технической
политики в области материаловедения пред-
10 ставляется необходимым корректировка Перечня критических и базовых технологий на период до 2025 г., уточнение номенклатуры и перспективной потребности предприятий отрасли
в новых материалах радиотехнического назначения, формирование в рамках Государственной программы РФ «Развитие электронной и радиоэлектронной промышленности на 2013–2025
годы» подпрограммы разработки новых материалов и освоения перспективных технологий
производства, совершенствование отраслевых
и региональных организационно-технических
структур мониторинга и управления процессами технологического развития.
Указанные мероприятия направлены на решение задачи создания новых материалов и базовых технологий и должны быть системно реализованы при модернизации производственных
мощностей предприятий отрасли, формировании отраслевых производственных кластеров,
создании инновационных систем, включающих
производителей материалов, специального оборудования, разработчиков технологий, научноисследовательских организаций и вузов.
Библиографический список
1. Балашов, В.М. Технология производства антенн и
устройств СВЧ / В.М. Балашов. Н.А. Трефилов,
Е.Г. Семенова, М.: Изд-во МПИ «Мир книги»,
1992. 180с.
2. Викулов, И. Монолитные интегральные схемы
СВЧ. Технологическая основа АФАР / И. Викулов
// Электроника: наука, технология, бизнес. 2012.
№ 7. С. 60–73
3. Якунин, А.С. Состояние и перспективы развития
отечественной микроэлектроники /А.С. Якунин//
Электроника: наука, технология, бизнес. 2012. №
7, С.10–19.
4. Гаршин, В. Пути повышения эффективности технологической модернизации радиоэлектронной
промышленности / В. Гаршин //Информационный бюллетень ЗАО «Остек» «Поверхностный
монтаж». 2010. № 6(86). С. 4–8.
5. Криваткин, А. Теплорассеивающие полимерные
композиты в микро-электронике / А. Криваткин,
Ю. Сакуненко // Технологии в электронной промышленности, 2009. Вып. 6. С. 34–36.
6. Золотухин, Ф.Ф. Малогабаритная каскадируемая
волноводно-щелевая антенная решетка с электронным управлением лучом /Ф.Ф. Золотухин,
Л.В. Заводов//Вопросы радиоэлектроники, сер.
РЛТ, 2012. Вып. 1, С. 117–128.
7. Симунова, С.С. Формирование полимерного покрытий на основе олигомера КЧ-0125 и на алюминии и его сплавах, полученного методом автофоретического осаждения /С.С. Симунова//Наукоемкие технологии, 2011. Т. 6, С. 25–21.
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
УДК 378
И. Г. Анцев
кандидат технических наук
В. М. Балашов
доктор технических наук, профессор
Акционерное общество «Научно производственное предприятие «Радар ммс»
ОРГАНИЗАЦИЯ СКВОЗНОЙ СИСТЕМЫ ПОДГОТОВКИ
ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННЫХ КАДРОВ
(НА ПРИМЕРЕ АО «НПП «РАДАР ММС»)
Рассмотрены организационно-методические технологии создания сквозной системы подготовки кадров для предприятия радиоэлектронного профиля (на примере АО
«НПП «Радар ммс»).
Ключевые слова: профориентация, целевая подготовка, профессиональная подготовка, бакалавриат, магистратура, кадры высшей квалификации.
I. G. Anzev
Candidate of Technical Sciences
V. M. Balashov
Doctor of Technical Sciences, Professor
Joint-Stock Company “NPP “Radar mms”
ORGANIZATION OF A THROUGH SYSTEM OF TRAINING OF A HIGHLY SKILLED STAFF
(ON EXAMPLE OF “RADAR MMS” JSC)
Organizational and methodological technologies of organization of a through system of training of a highly
skilled staff are discussed (on example of “Radar mms” JSC).
Key words: career-guidance, special-purpose training, professional training, baccalaureate, magistracy,
higher qualified staff.
В современных социально-экономических
условиях наблюдается значительный дисбаланс потребности и реальной обеспеченности
высококвалифицированными инженерно-техническими и научными кадрами предприятий
и организаций, занимающихся разработкой и
выпуском наукоемкой и высокотехнологичной продукции. Особенно остро данная проблема стоит перед предприятиями радиоэлектронной промышленности России, что делает
чрезвычайно актуальным поиск и разработку
новых направлений ее решения в кратчайшие
сроки.
Ключевыми задачами отрасли на сегодня являются: техническое и технологическое перевооружение; комплексное увеличение эффективности; создание перспективных образцов гражданской и специальной техники; внедрение новых технологических процессов.
Решение перечисленных задач, даже при
условии регулярного выделения государством
масштабных денежных средств на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР), программы модернизации самих
производств, а также на закупки вооружений
в рамках государственного заказа, недостижимо
без восполнения и развития важнейшего производственного ресурса – человеческого, без выработки системы подготовки и переподготовки
кадров, отвечающей современным требованиям.
Развитие системы подготовки высококвалифицированных кадров является важнейшим
элементом кадровой политики ведущих предприятий радиопромышленности с их известными научными школами, традициями и существенным научно-технологическим, производственно-технологическим и экспериментальноиспытательным потенциалом.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
11
Инноватика
Именно сочетание традиций научных школ
с научными и производственными возможностями предприятий образует реальную базу для
организации и проведения научных исследований в интересах стратегического развития отрасли.
Требования к специалисту
К сожалению, современные выпускники не
отвечают в полной мере требованиям, предъявляемым предприятиями отрасли. Это связано
с постоянным реформированием высшей школы, отсутствием системы опережающей подготовки кадров – то есть стратегического видения
развития рынка труда в радиоэлектронной промышленности (РЭП).
Значительная часть высших учебных заведений и средних специальных учебных заведений, готовящих кадры для РЭП, по-прежнему
сталкиваются с проблемой недостатка актуальных компетенций у преподавателей, применения устаревших методик преподавания, отсутствием учебно-методических материалов по
современным и перспективным направлениям
развития науки и техники.
Структура кадрового потенциала предприятий радиоэлектронной отрасли подтверждает
серьезные проблемы в этой области.
Внедрение новых технологий и инноваций
требует «омолаживания кадрового состава»,
прежде всего – путем набора выпускников вузов
и ссузов.
Указанные проблемы в ближайшей перспективе усиливаются необходимостью решения задач импортозамещения, что предполагает необходимость усиления в подготовке специалистов
для радиоэлектронного комплекса по следующим направлениям: конструирование и технология производства радиоэлектроники, материаловедение, электронная компонентная база,
разработка и нарастающее использование отечественного программного обеспечения, унификация базовых несущих конструкций, разработка
приборной базы и соответствующего метрологического обеспечения, создание отечественных
микроконтроллеров, датчиков, устройств вводавывода и исполнительных устройств.
Целевая подготовка кадров
Департаментами радиоэлектронной промышленности
и
оборонно-промышленного
комплекса Минпромторга совместно с Минобрнауки РФ в соответствии с Постановлением
Правительства РФ от 09.06.2010 г. № 421 орга-
12 низована система целевой подготовки кадров за
счет средств федерального бюджета в ведущих
технических университетах, которая позволяет
сформулировать государственный план подготовки кадров для предприятий и организаций
оборонно-промышленного комплекса (ОПК).
Однако реализация государственного плана сопряжена с рядом трудностей системного характера.
Задание на выполнение государственного
плана подготовки специалистов с высшим профессиональным образованием (ВПО) для предприятий ОПК было установлено для 136 технических университетов России. Но выполнение
техническими университетами государственного плана подготовки вызывает совершенно
оправданные замечания.
Структура заявок предприятий в разрезе
укрупненных групп направлений и специальностей (УГНС) не соответствует структуре государственного плана. Объем заявок по УГНС
21.00.00 все четыре года меньше заданий государственного плана в пределах от 14% до 55%.
Структура государственного плана подготовки
специалистов с ВПО не соответствует реальной
потребности предприятий отрасли.
Новый Федеральный закон «Об образовании
в Российской Федерации» № 273 ФЗ от 29 декабря 2012 г. дает необходимую нормативную базу
для организации более эффективной целевой
подготовки специалистов (ст. 56). Специальным
постановлением Правительства утверждены
формы договоров на целевой прием и целевое
обучение, которое можно организовывать с любого курса обучения, включая магистратуру и
аспирантуру. Последнее особенно важно для отбора талантливой и способной к самостоятельной учебе молодежи, а это можно сделать обоснованно только на старших курсах обучения.
Для обеспечения подготовки и своевременного выпуска из технических университетов требуемого числа специалистов необходимо предварительно обеспечить приток в них избыточного
числа абитуриентов для организации дальнейшего объективного конкурсного отбора в соответствии с действующими или перспективными
критериями. Очевидно, что объективность такого отбора растет с увеличением числа потенциальных кандидатов на поступление в университеты. Такое привлечение абитуриентов должно
обязательно сочетаться с формированием самого контингента. Эта проблема имеет межрегиональный характер и должна решаться путем
разработки технологий стимулирования мотиваций молодежи к получению инженерного образования.
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Но эти мероприятия не являются достаточными в связи с низким уровнем мотивации молодежи при выборе радиоэлектронной отрасли
в качестве места построения своей карьерной
траектории и инженерного образования как основы будущей профессии.
Проблемной точкой в сфере кадрового потенциала предприятий и организаций ОПК является качество целевого набора.
Одной из важнейших особенностей системы
высшего профессионального образования является прием абитуриентов по результатам сдачи
единого государственного экзамена (ЕГЭ) с возможностью одновременной подачи документов
в несколько вузов. В этой связи доля иногородних студентов в ведущих технических университетах Санкт-Петербурга составляет, например, 60–65%. Именно поэтому в современных
условиях для предприятий отрасли важнейшее
значение приобретает разработка конкретных
мероприятий межрегионального характера по
повышению качества контингента абитуриентов, ориентированных на получение технического образования.
Правительством Санкт-Петербурга поддерживается инициированная вузами и предприятиями специальная программа подготовки
кадров для высокотехнологичных предприятий
города. Программа реализуется 7 лет и охватывает ежегодно около 400 специалистов. При стоимости целевого обучения одного обучающегося
100 тыс. руб. в год 80% оплачивает бюджет города. Если в 2014 г. в рамках данной программы
10 специалистов предприятия повысили свою
квалификацию по направлению «Высокопроизводительные и параллельные вычисления», то
в 2015 г. уже 60 человек прошли дополнительное обучение по направлению «Работа в САПР
«CREO Elements/Pro 5.0».
С 2014 г. Минобрнауки РФ проводит открытый конкурс на предоставление поддержки программ развития системы подготовки кадров для
ОПК в образовательных учреждениях, подведомственным Минобрнауки России (программа
«Новые кадры ОПК»).
Данная программа расширяет возможности
целевого обучения студентов по направлениям
ОПК на паритетных условиях финансирования
со стороны государства и предприятий ОПК, а
также включает финансовую поддержку инфраструктурных проектов вузов в интересах подготовки кадров для ОПК.
Целями проекта являются:
– повышение эффективности реализации государственного плана подготовки научных работников и специалистов для организаций ОПК;
– повышение качества подготовки кадров со
средним профессиональным образованием для
организаций ОПК за счет реализации практико-ориентированных образовательных программ по специальностям и направлениям подготовки, предусмотренным в составе заданий
государственного плана;
– внедрение практики участия работодателей в разработке и реализации образовательных программ, формировании образовательной
инфраструктуры и создание совместных проектных команд для решения актуальных для
организаций ОПК научно-производственных
задач.
Конкурс предусматривает выделение дополнительной субсидии вузам, которые предложили программы развития системы подготовки
кадров для ОПК, сюда включаются проекты,
направленные на совершенствование содержания и технологий целевого обучения студентов
по образовательным программам среднего и
высшего профессионального образования в интересах организаций ОПК и проекты по инфраструктурному обеспечению целевого обучения.
В программе участвуют только студенты,
заключившие с оборонными предприятиями
договор, предусматривающий их обязательное
трудоустройство по специальности после окончания обучения.
Новые образовательные модули в рамках
проектов разрабатываются образовательными
организациями совместно с оборонными предприятиями, которые, по условиям конкурса, гарантируют софинансирование проектов.
В конце августа 2015 г. Минобрнауки России
разработана ведомственная целевая программа
«Развитие интегрированной системы обеспечения высококвалифицированными кадрами организаций оборонно-промышленного комплекса Российской Федерации».
В Санкт-Петербурге целевой набор для предприятий радиоэлектронной отрасли осуществляют как отдельные предприятия отрасли,
так и Ассоциация предприятий радиоэлектроники, по заявкам которых формируется регионально-отраслевой заказ, структурированный
по вузам и специальностям. В среднем, целевой набор составляет более 300 абитуриентов
в год. Для убеждения в привлекательности целевого приема и заключения договора студента
с предприятием совместно с представителями
профориентационных подразделений вузов проводится большая работа как в школах города,
так и в рамках дней открытых дверей вузов. Эффективным оказалось совмещение дней открытых дверей в вузах и на предприятиях отрасли,
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
13
Инноватика
в ходе которых абитуриенты и их родители получают возможность познакомиться с новейшими технологиями и видами продукции.
Профориентация
Одним из наиболее результативных способов
увеличения численности потенциальных кандидатов для поступления в ведущие технические
университеты является совместная целенаправленная профориентационная деятельность со
стороны университетов и работодателей.
Новые подходы
В АО «НПП «Радар ммс» разработаны новые
подходы, методы и методики повышения эффективности профориентационной работы среди молодежи регионов Российской Федерации
в интересах кадрового обеспечения наукоемких
и высокотехнологичных предприятий РЭП.
АО «НПП «Радар ммс» совместно с Комитетом по образованию Правительства СанктПетербурга и городским дворцом творчества
юных с 2007 г. проводят межрегиональные научно-практические конференции старшеклассников и студентов младших курсов «Будущее
сильной России – в высоких технологиях».
Задача конференции – активизировать научно-исследовательскую деятельность старшеклассников, ориентированных на деятельность
в сфере науки; оказать помощь в выборе профессий для последующей работы в высокотехнологичных отраслях промышленности.
К началу работы конференции ежегодно готовится очередной том «Трудов всероссийских
научных чтений», в состав авторов которых
приглашаются авторитетные ученые и инженеры Санкт-Петербурга и других городов России.
Конференция имеет межрегиональный характер – в 2015 г. было представлено более 200
докладов представителями 34 регионов при общем числе участников более 400.
Для дипломантов конференции организуются ознакомительно-экскурсионные поездки
(рис. 1).
За развитие профориентационной деятельности сотрудники предприятия в 2014 г. удостоены Премии Правительства Санкт-Петербурга
за выдающиеся достижения в области среднего
и высшего профессионального образования.
Анализ результатов, полученных в ходе детальной теоретической разработки и внедрения
предложенного научно-методического аппарата
повышения эффективности профориентационной работы среди молодежи в интересах кадрового обеспечения наукоемких и высокотехнологичных предприятий оборонной промышленности Санкт-Петербурга, продемонстрировал
реальную возможность его широкого практического использования для достижения поставленной цели.
Рис. 1. Ознакомительно-экскурсионные поездки дипломантов межрегиональной научно-практической
конференции «Будущее сильной России – в высоких технологиях»
14 11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Таблица 1
Экономический и социальный эффекты профориентационной работы
Показатель
Значение
Прирост числа абитуриентов в технические университеты Санкт-Петербурга
18–20%
Прирост трудоустройства выпускников университетов Санкт-Петербурга
35–37%
Комплектование структурных подразделений предприятий
80–85%
Увеличение налоговых выплат за счет расширения номенклатуры и объемов выпуска продукции
12–14%
Создание новых рабочих мест для выпускников университетов
70–90 ежегодно
Расширение номенклатуры и повышение эффективности социальных программ
Результаты оценки экономического и социального эффекта целенаправленной профориентационной работы представлены в табл. 1.
Таким образом, полученные результаты и их
всесторонний анализ позволяют утверждать,
что широкое внедрение предложенного научнометодического аппарата повышения эффективности профориентационной работы среди молодежи дает возможность внести существенный
вклад в успешное решение проблемы кадрового
обеспечения наукоемких и высокотехнологичных предприятий РЭП.
Взаимодействие с университетами
Основными формами такого взаимодействия
являются создание базовых кафедр и корректировка образовательных программ подготовки
бакалавров, специалистов и магистров, а также
подготовки кадров высшей квалификации.
Так, например, в АО «НПП «Радар ммс» создана и успешно функционирует сквозная система подготовки кадров от профориентации учащейся молодежи до подготовки кадров высшей
квалификации (рис. 2).
22–25%
Разработаны и реализуются договоры о партнерстве в области подготовки специалистов
с ведущими техническими университетами
Санкт-Петербурга, Москвы и Самары.
В 2014 г. АО «НПП «Радар ммс» совместно
с Самарским государственным аэрокосмическим университетом им. академика С. П. Королева (национальным исследовательским университетом) (СГАУ) организован Научно-образовательный центр, основными задачами которого определены:
– участие в учебном процессе СГАУ: привлечение профильных кафедр и студентов СГАУ к разработке образцов новой техники и программного
обеспечения с целью практического обучения и
освоения новых и модернизированных изделий,
организация производственных, технологических и преддипломных практик студентов СГАУ
в АО «НПП «Радар ммс», подготовка выпускных
квалификационных работ по основным направлениям деятельности АО «НПП «Радар ммс»,
в том числе под руководством ведущих ученых и
специалистов предприятия;
– организация и выполнение совместных
НИОКР по созданию новых изделий и про-
Рис. 2. Сквозная система непрерывной подготовки кадров в АО «НПП «Радар ммс»
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
15
Инноватика
граммного обеспечения, а также совершенствование выпускаемых изделий на основе изучения и анализа их эксплуатационных данных,
разработка и внедрение мероприятий по улучшению качества изделий, снижению стоимости
и увеличения сроков их службы, повышению
технологичности конструкций;
– организация активных форм обучения,
предусматривающих участие студентов в научных исследованиях.
В 2015 г. двадцать студентов СГАУ прошли
производственно-технологическую практику на
базе АО «НПП «Радар ммс» под руководством
специалистов предприятия.
На постоянной основе проводится практика
студентов ведущих технических вузов СанктПетербурга. Ежегодно на предприятии проходят
ознакомительную, производственно-технологическую и преддипломную практику более 250
студентов учебных заведений высшего и среднего
профессионального образования. Проводятся регулярные совместные совещания с руководством
вузов по вопросам совершенствования учебных
планов и работы базовых кафедр.
В Санкт-Петербургском государственном
электротехническом университете «ЛЭТИ»
им. В. И. Ульянова (Ленина), Национальном
исследовательском университете информационных технологий, механики и оптики, Балтийском государственном техническом университете «Военмех» им. Д. Ф. Устинова АО «НПП
«Радар ммс» имеет базовые кафедры.
В рамках Программы «Новые кадры ОПК»
с 2014 г. проводится подготовка 15 магистров на
базовой кафедре предприятия в ГЭТУ «ЛЭТИ»
по трем направлениям: 11.04.01 – Радиотехника, 11.04.02 – Инфокоммуникационные технологии и системы связи, 11.04.03 – Конструирование и технологии радиоэлектронных средств.
С 2015 г. начата подготовка 15 магистров на
базовой кафедре НИУ ИТМО по направлению
10.04.01 – Информационная безопасность.
С 2015 г. начата подготовка 11 бакалавров
на базовой кафедре БГТУ «Военмех» по восьми
направлениям: 09.03.01 – Информатика и вычислительная техника, 09.03.02 – Информационные системы и технологии, 09.03.04 – Программная инженерия, 12.03.03 – Фотоника и
оптоинформатика, 15.03.05 – Конструкторскотехнологическое обеспечение машиностроительных производств и четырех магистров по
направлениям: 12.04.01 – Приборостроение,
15.04.03 – Прикладная механика, 27.04.04 –
Управление в технических системах.
Основным направлением работы с техническими университетами является магистерская
16 подготовка студентов. Студенты магистерской
подготовки становятся сотрудниками предприятия и выполняют на предприятии научно-исследовательскую работу, результатом которой
становятся магистерские диссертации, выполняемые под руководством ведущих специалистов предприятия по тематикам основных исследовательских работ.
В результате к моменту окончания университета не только полностью завершена адаптация
молодого специалиста, но и практически решен
вопрос о его закреплении на предприятии.
Ученые и ведущие специалисты АО «НПП
«Радар ммс» принимают непосредственное участие в организации учебного процесса в университетах и колледжах Санкт-Петербурга,
являются авторами многочисленных учебнометодических изданий, руководят курсовым и
дипломным проектированием, организуют научно-исследовательскую работу студентов на
имеющейся уникальной лабораторной базе с использованием возможностей производственнотехнологической и испытательной базы предприятия, осуществляют научное руководство
подготовкой магистерских диссертаций.
Для студентов, успешно совмещающих учебу
в университете с работой на предприятии, установлены именные стипендии им. А. Б. Познанского, присуждаемые представителям Государственного электротехнического университета,
Государственного политехнического университета и Национального исследовательского университета информационных технологий, точной
механики и оптики.
На самом предприятии организованы учебные классы, использующие современные мультимедийные средства отображения графической, аудио- и видеоинформации (рис. 3).
Учебные классы используются для проведения занятий с аспирантами, повышения квалификации сотрудников предприятия, со студентами базовых кафедр, со студентами университетов и колледжей Санкт-Петербурга, проходящими различные виды практик, проведения научно-технических конференций и семинаров
СМУС предприятия.
АО «НПП «Радар ммс» получена бессрочная лицензия Федеральной службы по надзору
в сфере образования и науки на осуществление
образовательной деятельности, в 2013 г. открыт
набор на обучение по направлениям подготовки
аспирантов и диссертационный совет.
Обучение по третьему уровню высшего образования проводится в Центре подготовки кадров высшей квалификации предприятия по
направлениям: 09.06.01 – Информатика и вы-
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Рис. 3. Учебные классы АО «НПП «Радар ммс»
числительная техника (научная специальность
05.13.01 – Системный анализ, управление и обработка информации); 11.06.01 – Электроника,
радиотехника и системы связи (научная специальность 05.12.14 – Радиолокация и радионавигация). Для проведения образовательного процесса, конкурсному отбору профессорско-преподавательского состава, определений правил
приема подготовлена вся необходимая нормативно-организационная документация, представленная на сайте предприятия.
В настоящее время в аспирантуре предприятия проходят обучение более 40 аспирантов и
соискателей.
В целях привлечения молодых специалистов
к решению актуальных научно-технических вопросов, совершенствования взаимодействия и
укрепления контактов, повышения уровня квалификации и определения перспектив дальней-
шей деятельности проводится научно-техническая конференция «Будущее предприятия –
в творчестве молодых».
Общее число участников конференции
в 2014 г. составило 75 чел. В том числе от сторонних предприятий представители: ОАО «Авангард», ОАО НТЦ «Завод Ленинец», Балтийского
государственного технического университета («ВОЕНМЕХ») им. Д. Ф. Устинова, СанктПетербургского государственного университета
аэрокосмического приборостроения. В конференции приняли участие ведущие специалисты
и руководство АО «НПП «Радар ммс» (рис. 4).
На предприятии раз в два года проводится
Конкурс научно-технических работ молодых
ученых и специалистов «Будущее предприятия – в творчестве молодых». На конкурс представляются научные и инженерно-технические
разработки молодых специалистов, выпол-
Рис. 4. Научно-техническая конференция молодых ученых и специалистов
«Будущее предприятия – в творчестве молодых»
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
17
Инноватика
Рис. 5. Победители конкурса научно-технических
разработок молодежи «Будущее предприятия –
в творчестве молодых»
Рис. 6. Сборники научно-технических статей
сотрудников АО «НПП «Радар ммс»
ненные на основе тематического плана работ
предприятия, либо дополнительно к основному
плану работ по поручению руководителей Научно-производственных комплексов (НПК), инженерных и производственных подразделений.
Молодые специалисты могут участвовать
в конкурсе как индивидуально, так и в составе
коллективов от 2 до 5 человек (рис. 5).
АО «НПП «Радар ммс» активно развивает
редакционно-издательскую деятельность. Так,
за 2014–2015 гг. было подготовлены и изданы
два отраслевых научно-технических сборника
«Вопросы радиоэлектроники», сер. Общетехническая, три отраслевых научно-технических
сборника «Вопросы радиоэлектроники», сер.
Радиолокационная техника, три отраслевых
научно-технических сборника «Радиопромышленность».
Указанные сборники входят в перечень ведущих рецензируемых научных изданий. Всего за 2014–2015 гг. редакционно-издательской
группой предприятия было опубликовано более
200 научных работ, подготовленных ведущими
учеными и специалистами, аспирантами и соискателями АО «НПП «Радар ммс» (рис. 6).
Для обеспечения постоянной работы с научно-техническими изданиями в АО «НПП «Радар
ммс» организован виртуальный читальный зал
с доступом к электронным фондам Российской
национальной библиотеки (10 рабочих мест):
научно-технический поиск информационных
материалов, просмотр и копирование статей
научной периодики, технических журналов,
авторефератов, патентов и других материалов
по основным тематическим направлениям деятельности предприятия.
18 Библиографический список
1. Анцев, Г.В. Стратегия развития предприятия в условиях инновационной экономики. /Г.В. Анцев//
Радиопромышленность, 2012, вып. 4 с.30–36.
2. Анцев, Г.В. Подготовка кадров высшей квалификации для предприятий радиопромышленности.
/Г.В. Анцев, В.М. Балашов, Е.Г. Семенова//Радиопромышленность, 2012, вып.4, с.45–55.
3. Якунин, А.С. Отечественная микроэлектроника:
состояние и перспективы развития. /А.С. Якунин//Радиопромышленность, 2012, вып.4, с.5–21.
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
УДК 621.372.6
И. Г. Анцев
кандидат технических наук
С. В. Богословский
доктор технических наук, профессор
Акционерное общество «Научно производственное предприятие «Радар ммс»
СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ МОНИТОРИНГА
НА ОСНОВЕ МЕТОК И ДАТЧИКОВ
НА ПОВЕРХНОСТНЫХ АКУСТИЧЕСКИХ ВОЛНАХ
Представлены цели, задачи и состав аппаратных и программных средств систем
мониторинга. Приведена классификация систем дистанционного мониторинга на пассивных беспроводных датчиках мониторинга (СПБДМ). Проведен анализ структур системы беспроводного мониторинга. Рассмотрены методы измерения и идентификации на основе ПАВ-технологий.
Ключевые слова: система мониторинга, поверхностные акустические волны, пассивный беспроводной датчик.
I. G. Anzev
Candidate of Technical Sciences
S. V. Bogoslovskiy
Doctor of Technical Sciences, Professor
Joint-Stock Company “NPP “Radar mms”
STATE E PERSPECTIVES OF DEVELOPMENT OF MONITORING SYSTEMS
ON THE BASIS OF TAGS AND SENSORS BASED ON SURFACE ACOUSTIC WAVES
There are presented the objectives, tasks and composition of hard and soft ware of monitoring systems. It is
given the classification of remote monitoring systems based on passive wireless monitoring sensors. It is performed
the analysis of the wireless remote monitoring systems. There are considered the methods of measurement and
identification on the basis of surface acoustic waves technologies.
Keywords: monitoring system, surface acoustic waves, passive wireless sensor.
Мониторинг состояния физических, химических и биологических объектов представляет
собой процесс контроля их физических, химических и биологических свойств.
Системой мониторинга объектов называется
система, осуществляющая мониторинг объектов с передачей информации в дежурно-диспетчерские службы этих объектов [1].
Средствами мониторинга являются средства
информационной поддержки принятия решения по предупреждению и ликвидации невалидных состояний.
Объектами мониторинга, на которых обязательно должно быть предусмотрено использование беспроводных пассивных датчиков, являются потенциально опасные, особо опасные,
технически сложные и уникальные объекты,
непосредственный доступ персонала к важным
для наблюдений конструктивным элементам
которых физически затруднен. Перечень таких
объектов содержится в [2].
Критерием качества системы мониторинга
может служить вероятность решения с его помощью следующих задач [3]:
– безопасное увеличение межремонтных интервалов с планированием технического обслуживания только в практически необходимых
случаях;
– выявление и идентификация дефектов;
– непосредственное определение необходимости осмотров и ремонтов при известных
симптомах, исключая необходимость разборок
машин и механизмов, уменьшающих их долговечность;
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
19
Инноватика
– оптимизация моментов и продолжительности остановок на ремонты с учетом плановой
загрузки оборудования;
– предотвращение аварийных простоев из-за
неожиданных отказов;
– продление работоспособности объектов;
– снижение времени на ремонт и обслуживание благодаря более точному и подробному планированию.
Одним из основных направлений повышения
надежности конструкций сложных технических объектов является обеспечение непрерывного контроля их целостности и механической
напряженности, возникающих в процессах деформации под действием внешних сил. Поэтому
мониторинг состояния конструкций обеспечивается измерением физических характеристик
объекта (например, деформации, давления,
перемещения, температуры и др.) во время его
работы и информационным обменом между
компонентами системы мониторинга с использованием средств связи [4].
Функциональная схема системы мониторинга
В качестве чувствительных элементов измерительных преобразователей физических величин в системах мониторинга физических параметров (МФП) ранее широко использовались
проводные датчики с дистанционным съемом
информации.
Перспективным направлением в развитии
современных систем мониторинга является дистанционная беспроводная система сбора и обра-
Рис. 1. Принцип действия пассивного беспроводного
датчика на ПАВ
ботки информации с пассивными датчиками на
динамических неоднородностях таких, как поверхностные акустические волны [5].
Далее представлена общая схема работы беспроводной сенсорной системы мониторинга состояний и идентификации [6].
Основными компонентами МФП являются
считыватель и датчик [7]. Считыватель излучает в направлении датчика электромагнитные
волны. Датчик принимает электромагнитную
энергию от считывателя, которая возбуждает
колебания несущей частоты в чувствительном
элементе, и посылает модулированный измеряемым параметром ответный сигнал, который,
в свою очередь, принимается антенной считывателя и распознается (идентифицируется). Считывание информации с датчиков возможно как
неподвижным, так и транспортируемым считывателем.
Принцип действия пассивного беспроводного
датчика на ПАВ приведен на рис. 1.
Функциональная схема системы мониторинга на основе пассивных беспроводных датчиков
приведена на рис. 2.
Рис. 2. Функциональная схема системы мониторинга
20 11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Из анализа рис. 2 следует, что система мониторинга состояний объектов имеет следующие
специфические особенности:
– большие площади территорий размещения
датчиков;
– большое число измеряемых характеристик
состояния;
– постоянный и долговременный контроль
состояний многих объектов;
– входной информацией для системы МФП
является информация, поступающая с датчиков физических величин.
Это подчеркивает важность разработки новых и усовершенствования существующих измерительных преобразователей физических
величин для системы мониторинга состояний
объектов социальной инфраструктуры.
Классификация систем дистанционного
мониторинга на пассивных беспроводных
датчиках
Классификация систем дистанционного мониторинга на пассивных беспроводных датчиках мониторинга (СПБДМ) может быть построена в соответствии с классификацией беспилотных летательных аппаратов (БПЛА).
По применяемым системам управления
СПБДМ можно классифицировать аналогично
классификации беспилотных авиационных систем [8]:
– СПБДМ с дистанционно пилотируемым летательным аппаратом (ДПЛА);
– СПБДМ с беспилотным автоматическим
летательным аппаратом (БПАЛА);
– СПБДМ с дистанционно управляемым летательным аппаратом (ДУЛА);
– СПБДМ с дистанционно управляемой авиационной системой (ДУАС).
По массе и типу применяемых БПЛА, СПБДМ
можно классифицировать аналогично классификации БПЛА, приведенной в работе [9]:
– СПБДМ с БПЛА взлетной массой до 10 кг;
– СПБДМ с БПЛА взлетной массой до 100 кг.
Требования к используемым системой мониторинга датчикам находятся в прямой зависимости от используемого класса БПЛА:
– СПБДМ с БПЛА взлетной массой до 10 кг
могут быть использованы для наблюдения на
дальностях до 15 км в составе стационарных постов или мобильных групп охраны; при этом основным прибором является видеокамера дневного или инфракрасного диапазонов;
– СПБДМ с БПЛА взлетной массой до 100 кг
могут использоваться для наблюдения на дальностях до 500 км; при этом основными приборами
могут являться цифровая фотокамера высокого разрешения или фотограмметрический комплекс, радар, газоанализатор, а также считыватель сигналов датчиков и файловый накопитель.
Для использования в СПБДМ траектория полета БПЛА должна проходить над расположением радиочастотных датчиков в зоне взаимодействия датчиков и считывателя.
Метрологические требования к датчикам
системы мониторинга
Работа датчика СПБДМ во многом аналогична работе самолетного ответчика, передающего
ответный радиосигнал при получении радиосигнала запроса. К системам вторичной радиолокации [10], в том числе, бортовой аппаратуре,
предъявляются следующие требования:
– генератор запросных сигналов
диапазон частот, ГГц
0,4–1,2;
погрешность установки частоты, %,
не более
0,5;
выходная мощность на нагрузке
75 Ом, Вт
10–3–1;
– генератор импульсов
диапазон длительностей, мкс
0,1–10;
частота повторения, Гц
1–100000;
погрешность установки длительности на нагрузке 75 Ом, %, не более 10.
На погрешность измерений с использованием СПБДМ, кроме параметров аппаратуры, оказывают влияние следующие факторы:
– метод модуляции передаваемых сигналов;
– затухание при распространении сигнала
в пространстве и во времени;
– многократные переотражения;
– помеховый фон.
Диапазон частот считывателя для систем
мониторинга должен быть согласован с Государственной комиссией по радиочастотам (ГКРЧ).
Из имеющихся широко используемых диапазонов можно выделить диапазон частот 433 МГц и
915 МГц.
Мониторинг с использованием БПЛА предполагает, что радиус действия датчиков должен
составлять более 100 м. Более точно минимальный радиус действия определяется подстилающей поверхностью. Для большинства задач
мониторинга (измерение температуры, деформация трубопровода и т.д.) достаточно иметь погрешность от 0,5% до 1%.
Классификация датчиков физических величин
Для того чтобы определить место, которое
занимают датчики на динамических неодно-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
21
Инноватика
родностях среди прочих датчиков, применяемых в системах дистанционного мониторинга,
ограничимся их классификацией по сочетанию
следующих классификационных признаков:
– по формированию энергии выходного сигнала (пассивные, полуактивные или активные);
– по методу измерения (прямое или косвенное);
– по способу передачи энергии входных сигналов (контактно или бесконтактно);
– по способу передачи энергии выходных сигналов (по проводам или без проводов);
– по видам энергетических преобразований.
По формированию энергии выходного сигнала различают пассивные, активные и полуактивные датчики.
Пассивным называется датчик, энергия выходного сигнала которого формируется только
за счет энергии входного сигнала.
Активным называется датчик, энергия выходного сигнала которого формируется, в том
числе, за счет энергии собственного источника
питания.
Полуактивным называется датчик, который
не содержит встроенного источника питания
(батареек) и по этому признаку является пассивным; однако в его конструкцию внедрены
диоды и транзисторы, что позволяет в качестве
собственного источника питания использовать
накопитель внешней энергии – энергохарвестер.
Системы мониторинга с датчиками на полупроводниковых чипах используют полупроводниковые элементы для приема и выпрямления
сигнала, посланного считывателем, а также,
впоследствии, для декодирования сигнала и генерации отклика [11]. Функциональные блоки
типичной радиометки на полупроводниковых
чипах включают накопление энергии, вычисления и передачу радиосигнала. Особенностью
радиометок на полупроводниковых чипах является то, что они должны содержать собственный
источник постоянного тока.
Пассивные радиометки на полупроводниковых чипах должны получать энергию из радиочастотного сигнала запроса [12]. Выпрямитель
преобразует высокочастотный сигнал в постоянный ток для накопления энергии в конденсаторе и, в конечном счете, для питания чипа.
Считывание радиометки осуществляется по
заранее определенному протоколу и возможно
только тогда, когда достаточный уровень мощности постоянного тока поддерживается в течение всего цикла опроса. Поэтому минимальная
критическая мощность (около 100 мкВт) должна
непрерывно приниматься антенной радиометки
в течение всего периода декодирования сигна-
22 ла радиометки. Ниже этого порога сигнала выпрямление невозможно. Такое ограничение по
мощности накладывается существующей элементной базой.
У радиометок на ПАВ, которые являются
линейными пассивными устройствами, такого
порога не существует. Они генерируют отклик
на всех уровнях мощности, которые обычно на
несколько порядков ниже, чем у радиометок на
полупроводниковых чипах. Соответственно и
потенциально достижимые дальности радиометок и датчиков на ПАВ при одинаковых мощностях существенно больше, чем у их полупроводниковых аналогов.
Контактные (локальные) измерения осуществляются с помощью чувствительных элементов датчиков. В системах мониторинга преимущественно используются дистанционные
беспроводные измерения на основе радиочастотных датчиков.
Датчики на ПАВ преобразуют энергию электромагнитного поля в механическую энергию
акустических волн в пьезоэлектрической пластине вначале в прямом направлении, а затем
в обратном направлении. Так формируется выходной сигнал, содержащий информацию об изменении скорости распространения механических колебаний по поверхности пьезоэлектрической пластины [13].
Другой тип датчиков на динамических неоднородностях – это датчики на магнитостатических волнах. Магнитостатические волны возбуждаются в пленке током в проводнике, находящемся на поверхности магниточувствительной пленки. Эти волны формируют выходной
сигнал, содержащий информацию об изменении
скорости распространения магнитостатических
колебаний по поверхности пленки и зависящий
от формы пленки.
Фазовая скорость динамических неоднородностей (акустических и магнитостатических
волн) много меньше скорости света, что позволяет осуществлять значительную задержку выходного сигнала (временное разделение радиочастотных входного и выходного сигналов) без использования полупроводниковых элементов, катушек индуктивности и конденсаторов [14, 15].
Датчики на динамических неоднородностях
имеют особые преимущества перед другими типами датчиков при решении ряда задач, в том
числе специального назначения, для которых
является актуальной задача надежных измерений в условиях ионизирующего излучения.
Применение батареек питания, аккумуляторов
и харвестеров ограничивает использование активных датчиков достаточно узким температур-
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
ным диапазоном (от минус 40°С до плюс 80°С),
или делает их дорогостоящими.
Пассивные датчики на динамических неоднородностях получают энергию от считывателя,
поэтому они не содержат встроенного источника
питания (аккумуляторной батарейки), что позволяет использовать их неограниченное время
и в более широком температурном диапазоне (от
минус 60°С до более, чем плюс 85°С).
Важной характеристикой пассивных датчиков именно на ПАВ является устойчивость
работы в условиях повышенной радиации и
в широком температурном диапазоне (от минус
190°С до плюс 900°С и выше). Только пассивные
датчики на ПАВ можно использовать в жестких
условиях радиации, так как их стойкость к гамма-излучению составляет до 50 Дж/г.
Анализ возможных вариантов создания
пассивных беспроводных датчиков, предназначенных для работы в условиях экстремальных
температур, радиационных и других воздействий, позволяет сделать вывод, что наиболее
перспективными являются датчики, реализующие принципы функциональной электроники
и, в частности, датчики на ПАВ.
Беспроводные технологии мониторинга
Классификация применений датчиков
в беспроводных системах мониторинга
Пассивные беспроводные датчики могут применяться в следующих отраслях промышленности:
– в автомобильной промышленности могут
найти применение датчики давления и температуры в шинах и камерах сгорания двигателей, измерения крутящего момента на валу
двигателей и в электромеханическом усилителе
руля [16, 17];
– в атомной промышленности применение
датчиков температуры и давления позволяет
проводить дистанционное беспроводное считывание информации о превышении пороговых
значений для идентификации аварийных ситуаций, а также состояния объекта в реальном
времени;
– в биологии и медицине могут применяться
датчики температуры, давления, в том числе
имплантируемые непосредственно в тело пациента;
– в пищевой промышленности и сельском хозяйстве могут найти применение датчики температуры, датчики влажности и точки росы при
хранении и транспортировке продуктов, датчики газов и жидкостей при изготовлении продуктов, а также датчики газового состава, включая
датчики утечки рабочих газов холодильных
установок;
– в строительстве – для идентификации состояний зданий и других сооружений, в том
числе, жилого и нежилого назначений;
– в химической и нефтеперерабатывающей
промышленности могут применяться датчики
газов и жидкостей, температуры, а также датчики механических величин (давления, температуры, концентрации и т.д.) при производстве
и синтезе химических веществ.
Отдельно следует выделить возможность
применения пассивных беспроводных датчиков
в космической области в условиях очень низких
или очень высоких температур [18, 19].
Таким образом, к преимуществам ПАВдатчиков следует отнести:
– большой радиус действия до 30 м;
– большой срок службы (более 25 лет);
– возможность работы в широком диапазоне
температур; в зависимости от применяемых материалов диапазон рабочих температур может
находиться практически в любой части интервала от минус 196°С до плюс 1000°С (для лангаситов, лангататов);
– высокую прочность к действию радиации
(до 100 крад);
– высокую стойкость к воздействию акустических шумов (до 160 дБ);
– высокую стойкость к механическим воздействиям, в том числе, вибрационным;
– дистанционность (беспроводность);
– отсутствие элементов питания (батареек).
Во всех перечисленных применениях необходима идентификация состояний объектов
в процессе их перемещения, складирования и
хранения, поскольку логистика является неотъемлемой частью практически любого бизнеспроцесса, в том числе в специальных применениях [20].
Использование пассивных беспроводных
датчиков на ПАВ позволяет маркировать и
в дальнейшем контролировать местонахождение и физические параметры объектов окружающей среды, а также товаров, тары, транспорта
и любых других объектов.
Использование пассивных датчиков на ПАВ
целесообразно также для защиты от кражи запчастей и самих объектов с высоким уровнем радиации в местах хранения.
В качестве дополнения к существующей системе спутниковой ориентации ГЛОНАСС, которая может быть выведена из строя еще до возникновения чрезвычайной ситуации, можно использовать систему геодезических радиометок
на ПАВ, каждая из которых будет поставлена
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
23
Инноватика
в соответствие одной определенной точке в пространстве координат в стратегически важных
районах страны. Такие радиометки на ПАВ
могут быть размещены на хорошо заметных
природных и рукотворных объектах, а также
на метеостанциях, геодезических вышках, на
столбах линий электропередачи, в окрестностях
отдельно стоящих зданий и сооружений, на садовых участках и печных трубах жилых домов.
Геодезические радиометки на ПАВ в чрезвычайных ситуациях позволяют оперативно уточнять свои координаты пролетающим над ними
БПЛА.
Основными критериями качества датчиков
на динамических неоднородностях являются их
чувствительность и дальность действия.
Обзор достигнутых чувствительностей датчиков на ПАВ к измеряемым величинам был
выполнен в работе [21].
Метки на ПАВ уже к 2013 г. достигли дальности действия до 20 м, что в мирное время позволяет с вертолета считывать информацию,
например, о появлении новых объектов недвижимости на конкретном земельном участке или
рядом с ним. Размещение геодезических радиометок на ПАВ может быть совмещено с размещением датчиков радиации на ПАВ, что позволит получать оперативную информацию о координатах и уровне радиационного заражения
местности.
Датчики температуры и газоанализаторы на
ПАВ позволят своевременно получать привязанную к координатам информацию о возникновении пожаров, задымлении местности, концентрации и перемещении дымовых завес. Условия работы датчиков температуры и газоанализаторов
отличаются невысокой вероятностью возникновения и возможностью воздействия высоких температур при пожаре, что делает нецелесообразным применение недолговечных и не пригодных
к работе в условиях пожара полупроводниковых
устройств, в том числе, на харвестерах.
Перспективным направлением развития датчиков на ПАВ является их включение в сенсорные сети, т.е. вместо пассивных меток, которые
просто хранят в себе ту или иную информацию,
сенсорные сети могут использоваться для контроля и записи параметров окружающей среды
(температуры, давления, скорости ветра, химического состава) в местах хранения и возможного применения опасных объектов. Например,
для мониторинга состояния и поддержания
необходимых запасов в больших емкостях со
сжиженным газом, состояния атмосферы в подземных хранилищах на основных площадках
их размещения. Сенсорные сети на основе дат-
24 чиков на ПАВ, закрепленных на объектах с повышенной радиацией, позволяют осуществлять
дистанционный мониторинг местонахождения
и безопасности состояния не объектов вообще, а
именно спецобъектов.
Сенсорные сети на основе датчиков на ПАВ,
покрывающих практически всю поверхность
спутника, позволят измерять величины и направления физических воздействий (механических, электромагнитных, лазерных) на космические аппараты, на которых эти датчики
закреплены.
Для построения системы сейсмического контроля актуальной является задача выявления
и контроля движения людей и транспортных
средств в отдаленных районах. Эта задача может быть решена с применением высокочувствительных сейсмических датчиков нового
поколения. Для этого необходимо с помощью
специальных разведывательных групп или авиации установить на подконтрольной территории
пассивные сейсмические датчики на ПАВ нового поколения. Сигналы от таких сейсмических
датчиков могут быть получены по запросу с расстояния до сотни метров, что вполне достаточно
для их приема приемо-передатчиком, установленным на борту БПЛА.
Сейсмические датчики позволяют организовать круглосуточное и круглогодичное выявление несанкционированного пересечения
границ, нахождения, в том числе, в укрытиях,
и передвижения на подконтрольной территории
террористических и других преступных групп и
техники.
Для повышения эффективности целеуказания сейсмические датчики могут разрабатываться с учетом различных условий их применения, что дает возможность получать следующие
сведения:
– вид подлежащих обнаружению объектов
(тяжелые, легкие, техника, люди – все они возбуждают различные сейсмические волны);
– пространственные особенности решаемой
задачи (полный или частичный контроль области или границы);
– метод развертывания (ручной, выстреливание сейсмических датчиков с БПЛА, из миномета, пусковой ракетной установки, винтовки);
– долговременность развертывания (постоянный или мобильный вид развертываемой системы сейсмического контроля и целеуказания).
Учет указанных особенностей применения
сейсмических датчиков для системы сейсмического контроля позволяет решить задачу их
проектирования и производства в соответствии
с наилучшим отношением цена/качество.
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Таким образом, основными областями применения пассивных беспроводных датчиков на
ПАВ являются системы дистанционного мониторинга: мониторинг напряженно-деформируемого состояния строительных конструкций
(зданий, сооружений, мостов, туннелей и т.д.),
измерение параметров высокоскоростных объектов (автомобилей, вертолетов, летательных
аппаратов других типов и т.д.), измерение физических величин и задача идентификации в экстремальных условиях (наличие радиации, высоких или низких температур).
Выбор структуры системы беспроводного
мониторинга
Комбинируя логические цепочки из физических эффектов, используемых для дистанционного измерения физических величин, можно
найти несколько возможных вариантов реализации беспроводной связи, однако системный
подход требует решать задачу выбора того из
возможных вариантов, который является оптимальным. В частности, если в качестве критерия оптимальности принять величину, обратную длине логической цепочки преобразований
энергии в процессе приема-передачи, то оптимальным оказывается выбор решения, состоящего из одного преобразования: «излучение –
отражение».
Однако при использовании отражения звукового или радиосигнала можно получить информацию только о наличии или отсутствии объекта; при использовании отражения оптического
сигнала получаем информацию и об изменении
параметров формы или параметров приповерхностного слоя объекта.
Возможности получения отраженных звуковых и оптических сигналов ограничены атмосферными условиями при выполнении мониторинга, т.е пыль, туман и экранирующие предметы могут значительно повлиять на результаты
мониторинга. При этом сигналу ПАВ-датчика
можно придать такую форму, чтобы он принципиально отличался от сигнала, отраженного от
объектов окружающей среды.
Поэтому даже в случае использования только одного преобразования (эффекта отражения)
более эффективными оказываются радиочастотные средства мониторинга на основе динамических неоднородностей.
Высокая информативность такого варианта
мониторинга обеспечивается благодаря извлечению информации о следующих параметрах
чувствительного пьезоэлектрического элемента:
– форма поверхности;
– механическая напряженность приповерхностного слоя;
– скорость распространения ПАВ и распределение скоростей вдоль траектории распространения ПАВ;
– частота собственных колебаний чувствительного элемента.
Два элемента логической цепочки преобразований в чувствительных элементах на ПАВ реализуются с использованием прямого и обратного пьезоэлектрических эффектов [22].
Если в качестве критерия информативности
выбрать количество информативных параметров, а в качестве критерия сложности принять
количество преобразований формы или вида
энергии при мониторинге, то наиболее эффективной по критерию информативность/сложность оказывается технология мониторинга на
основе радиочастотных датчиков на ПАВ.
В настоящее время несколько зарубежных
фирм серийно выпускают датчики и радиометки на ПАВ: Baumer Ident GmbHA (ФРГ), RF SAW
(США), System Sensor (США), Sensor Technology
Ltd. (Великобритания), Vectron (США) и др.
Методы измерения и идентификации на
основе ПАВ-технологий
Первые
попытки
создания
датчиков на ПАВ были предприняты в 1960-е –
1970-е гг. [23, 24]. При этом основное внимание
исследователей в области ПАВ-датчиков было
сконцентрировано на ограниченном количестве
типов топологических решений.
Одним из наиболее востребованных направлений при проектировании датчиков (температуры, деформации, влажности) на ПАВ является использование резонаторов, например,
в работах Новикова В. В., Багдасаряна А. С.,
Калинина В. А.
Фирма Senseor серийно выпускает датчики на ПАВ на основе резонаторов в диапазоне
434 МГц (433.05 МГц, 434.79 МГц, European ISM
band) [25, 26]. В Российской Федерации требования к вторичным радиолокаторам (в рассматриваемом случае – к считывателям) определяются федеральными авиационными правилами.
В качестве зондирующих сигналов используется последовательность радиосигналов длительностью до 100 мкс и центральными частотами
с шагом 5 кГц. Малый шаг квантования по частоте обеспечивает увеличение точности датчика. Длительность ответного сигнала составляет
около 20 мкс. Первичным чувствительным элементом является высокодобротный одновходовый резонатор на ПАВ (Q=13300). Если рас-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
25
Инноватика
сматривать изменение частоты резонатора при
внешних воздействиях на уровне 0,1%, что составляет для частоты 433 МГц около 400 кГц, то
для полного зондирования всего диапазона будет необходимо около 100 запросных сигналов.
Это приводит к существенному уменьшению
быстродействия системы мониторинга.
Кроме того, при конструировании резонаторов разработчик существенно ограничен в выборе пьезоматериалов (используется, как правило, кварц). Например, ниобат лития, имеющий
большой коэффициент электромеханической
связи (КЭМС), преобразует на статических неоднородностях часть энергии ПАВ в другие виды
акустических волн, в частности в объемные
акустические волны (ОАВ). Это существенно
для резонаторных схем, но не существенно для
большинства линий задержки.
Поэтому уже первые попытки применения
ПАВ-технологии для проектирования датчиков
были связаны и с линиями задержки. Например, Яковкин Б. Н. впервые в России выполнил
исследования радиометок на ПАВ на основе времяпозиционного метода кодирования, реализованного по технологии линии задержки.
Измеряемым параметром в устройствах на основе линий задержки является время задержки.
Наиболее точным способом измерения времени
задержки в настоящее время являются фазовые
методы, которые могут обеспечить точность на
уровне 0,1 град. Однако погрешность бесконтактного дистанционного (по радиоканалу) измерения
фазы при незначительном превышении сигнала
над шумами будет не менее 0,5 нс при однократном измерении, что на частоте 433 МГц эквивалентно изменению фазы более чем на 60 град.
Таким образом, основным недостатком датчиков на основе линий задержки при дистанционных измерениях времени задержки является
низкая точность фазовых беспроводных измерений. Увеличение точности таких измерений
фазового сдвига предполагает увеличение отношения сигнал/шум, а это, в свою очередь, ведет
к уменьшению дальности.
Существенный вклад в развитие теории и
практики применения линий задержки для измерения физических величин внес Reindl L.,
который показал возможность увеличения чувствительности датчиков на основе дисперсионных линий задержки.
При использовании дисперсионных структур, как правило, в качестве запросного сигнала
используется радиоимпульс с линейной частотной модуляцией.
Можно выделить несколько вариантов технологий использования дисперсионных линий
26 задержки, в каждом из которых осуществляется:
– сжатие (увеличение частоты) запросного
сигнала;
– двойное преобразование запросного сигнала: применяются запросные ЛЧМ-сигналы
с возрастающей во времени частотой, а переизлученный ответный сигнал имеет убывающую
во времени частоту;
– преобразование свертки запросного сигнала и импульсной переходной функции ПАВ.
Во всех указанных случаях частотномодулированный запросный сигнал (например, ЛЧМ)
излучается считывателем и принимается ПАВустройством (датчиком или радиометкой).
Длительность запросного ЛЧМ сигнала составляла 100 нс, центральная частота 1 ГГц, девиация частоты 500 МГц. Встречно-штыревой
преобразователь (ВШП) имел 100 пар электродов и примерно 400 мкм длины при апертуре
75 мкм. Вносимые потери составили не менее
20 дБ, причем общая длина пьезоплаты не превышала в эксперименте 1,1 мм, что существенно
меньше аналогов.
Отдельно следует выделить датчики на ПАВ
с внешней нагрузкой. Измерение внешнего аналогового сигнала осуществляется подключением к отражающим структурам дополнительного импеданса (рис. 3). При изменении величины нагрузки коэффициент отражения ПАВ от
ВШП изменяется. Это приводит к изменению
величины и фазы отраженного радиосигнала,
что позволяет оценить величину нагрузки, а по
ней и величину исследуемого параметра.
Группа исследователей из University of
Central Florida под руководством D. Malocha
предложила вариант реализации корреляционно-экстремального подхода применительно
к ПАВ-радиометкам и датчикам, который авторы назвали кодированием ортогональными
частотами – Orthogonal Frequency Coding (OFC).
Схема датчика приведена на рис. 4.
Импульсная переходная функция датчика меняется под действием внешних факторов
(например, температуры). Принятый от датчика сигнал (близкий к импульсной переходной
Рис. 3. Схема измерения внешнего аналогового
сигнала
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Рис. 4. Схема датчика с кодом на ортогональных
частотах
функции) сравнивается с эталонными сигналами, хранящимися в памяти считывателя. В качестве эталонных сигналов используются сигналы, полученные в результате градуировочной
процедуры: при заданной величине внешнего
воздействия измеряется отклик датчика на запросный сигнал. Сравнение осуществляется по
взаимнокорреляционным функциям. Решение
о величине измеряемого параметра принимается по номеру эталонного сигнала, обеспечивающего максимальное значение взаимнокорреляционной функции. Основные характеристики
разработанной системы дистанционного мониторинга представлены в табл. 1.
Область применения таких систем ограничивается разрешенными ГКРЧ диапазонами частот.
Кроме того, малая энергия запросного сигнала
предполагает использование когерентного накопления, что усложняет обработку сигналов и
уменьшает быстродействие. Экспериментальный
образец, использующий OFC-технологию, имеет
дальность не более 1,2 м и основную относительную приведенную погрешность не менее ±2,5%.
Таким образом, все упомянутые варианты
датчиков на ПАВ имеют дальность не более 10 м.
В случае, когда в зоне действия считывателя
находится несколько объектов с радиодатчиками, в многоадресных системах передачи информации используются различные «антиколлизиионные» методы, например, применяются
шумоподобные сигналы с различными типами
модуляции. В системах радиочастотной идентификации на ПАВ также могут быть использо-
ваны стандартные методы пространственного,
частотного и кодового разделения сигналов.
Проведенный анализ показывает, что существующие беспроводные системы на основе
датчиков и радиометок, использующих физический эффект распространения ПАВ, имеют
ограничения по дальности действия и точности,
сужающие область их применения. Преодоление этих недостатков возможно на основе оптимизации структуры (топологии) ПАВ-устройств
по следующим критериям качества:
– чувствительность к изменению информационного параметра;
– дальность действия беспроводного дистанционного мониторинга;
– погрешность измерения при заданной достоверности.
Ограничениями при оптимизации могут служить быстродействие системы, максимальная
импульсная мощность и средняя излученная
мощность. Большинство современных устройств
удовлетворяет ограничению на длительность
сигнала 1 мс (тактовая частота 1000 Гц).
Таким образом, на основе исследования различных вариантов реализации пассивных беспроводных датчиков можно сделать вывод, что
фактически единственной реализованной в производстве эффективной технологией беспроводных измерений с использованием пассивных
датчиков является технология ПАВ.
Перспективы развития
Основным направлением совершенствования
систем мониторинга на основе радиометок и датчиков на ПАВ является повышение дальности
их действия.
Дальность действия системы монитринга зависит от дальностей действия их основных элементов – считывателя и датчика (радиометки).
Дальность действия считывателя (дальность
считывания сигнала датчика) определяется
мощностью запросного сигнала передатчика,
Таблица 1
Основные характеристики системы дистанционного мониторинга на ПАВ
Характеристики системы
Параметры
Значения
Основные характеристики системы
центральная частота
полоса частот приемника
частота заполнения радиоимпульса
длительность радиоимпульса
импульсная мощность
апертура
вносимые потери
начальная задержка
915 МГц
95 МГц
915 МГц
10 нс
1 Вт
377 мкм
не менее 20дБ
1 мкс
Характеристики запросных сигналов
Характеристики
ПАВ-устройства
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
27
Инноватика
чувствительностью приемника считывателя и
отношением сигнал/шум, а со стороны датчика – эффективностью переизлучения запросного сигнала и его информативностью. Мощность
сигнала датчика должна быть не менее чувствительности приемника считывателя, а информативность сигнала датчика (определяемая топологией отражающих структур) совместно с программным обеспечением считывателя должны
позволять в достаточной мере снижать пороговое значение отношения сигнал/шум.
Именно поэтому основные работы по повышению дальности действия радиометок и датчиков на ПАВ в последние годы направлены
на разработку моделей формирования сигналов
датчиков в зависимости от их топологий и на
совершенствование программного обеспечения
считывателей.
Библиографический список
1. ГОСТ Р 22.1.12–2005. Структурированная система мониторинга и управления инженерными системами зданий и сооружений.
2. СП 11–107 - 98 Порядок разработки и состав раздела «Инженерно-технические мероприятия
гражданской обороны. Мероприятия по предупреждению чрезвычайных ситуаций проектов
строительства».
3. Как правильно выбрать средства для мониторинга промышленного оборудования / Краткое начальное руководство по средствам и методам Мониторинга Состояния (Condition Monitoring) Издано компанией «SKF Condition Monitoring».
2012.
4. Опыт работы компании по обеспечению промышленной безопасности опасных производственных
объектов/ Коннов В.В., Глушаков И.В., Куц И.А.,
Коннов А.В. ЗАО НПЦ «МОЛНИЯ». 2013 г.
5. Пассивные беспроводные системы мониторинга
на ПАВ. /И.Г. Анцев//Четвертая Научно-практическая конференция «Инновационные технологии и технические средства специального назначения», 13 – 14 октября 2011 г., Балтийский государственный технический университет «Военмех» им. Д.Ф. Устинова, с. 48–50.
6. Патент № 2450346 РФ, G06F17/40 (2006.01),
B61L27/00 (2006.01), Система мониторинга потенциально опасных объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта/ Ададуров С.Е., Лябах Н.Н. Шабельников А. Н. Шабельников В. А.
Заявитель: Ададуров С.Е., Лябах Н.Н. Шабельников А. Н. Шабельников В. А. Патентообладатель: Открытое акционерное общество «Научноисследовательский и проектно-конструкторский
институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте» (ОАО «НИИАС»). - № заявки 2011128056/08, 08.07.2011, приоритет 08.07.2011, опубликовано: 10.05.2012.
7. M. Cardullo and W. L. Parks, «Transponder
apparatus and system», 1973, U. S. Patent no.
3713148.
28 8. Современная классификация беспилотных авиационных систем военного назначения. ООО «Техкомтех». http://www.uav.ru
9. Владимир Воронов. Комплексная система мониторинга объектов ОАО «Газпром» с помощью
БЛА. ФНПЦ «НефтеГазАэроКосмос». http://www.
uav.ru
10.ГОСТ 25620–83 (СТ СЭВ 3412–81) Системы вторичной радиолокации для управления воздушным движением. Методы измерений основных
параметров
11.P.H. Cole and R. Vaughan, «Electronic surveillance
system», 1972, U. S. Patent no. 3706094.
12.Epstein M., «Passive transponders using acoustic
surface wave devices», 1977, U. S. Patent no.
4059831.
13.L. Reindl, G. Scholl, T. Ostertag, H. Scherr, U. Wolff
and F. Schmidt, «Theory and application of passive
SAW radio transponders as sensors», IEEE Trans.
Ultrason. Ferroelectr. Freq. Control 45, pp. 1281–
1292 (1998).
14.Woods R.C., «Dispersive delay lines using 180◦
reflecting metal dot arrays», in Proc. 1982 IEEE
Ultrasonics Symposium, pp. 88–91 (1982).
15.S.M. Balashov, V. P. Plessky, C.-U. Kim, C.-W. Nam
and V. I. Grigorievsky, «Dispersive delay lines based
on the use of narrow open metal reflectors and fan
transducer», in Proc. 2005 IEEE Ultrasonics
Symposium, pp. 2166–2169 (2005).
16.A. Pohl, G. Ostermayer, L. Reindl and F. Seifert,
«Monitoring the tire pressure at cars using passive
SAW sensors», in Proc. IEEE Ultrason. Symp.,
Toronto, pp. 471–474, 1997.
17.A. Pohl, R. Steindl, L. Reindl, and F. Seifert,
«Wirelessly interrogable sensors for different
purposes in industrial radio channel», in Proc. IEEE
Ultrason. Symp., Sendai, Japan, pp. 347–350, 1998.
18.Brown, P. Hartmann, A. Schellhase, A. Powers, T.
Brown, C. Hartmann, and D. Gaines, «Asset
tracking on the International Space Station
usingGlobal SAW tag RFID technology», in Proc.
2007 IEEE Ultrasonics Symposium, pp. 72–75
(2007).
19.B. Lee and H. Kim, «Design and implementation of a
secure IBS platform using RFIDand sensor
network», in Proc. 2006 IEEETenth International
Symposium on Consumer Electronics, pp. 1–4
(2006).
20.Shepard S., «RFID Radio Frequency Identification».
New York: McGraw-Hill, 2005.
21.Fischerauer G., «Surface Acoustic Wave Devices»
in: W. Gopel, J. Hesse, J. N. Zemel. I. Meixner, R.
Jones (Eds.), Sensors. A Comprehensive Survey,
Vol. 8. Weinheim: VCH, 1995.
22.R.M. White and F.W. Voltmer, «Direct piezoelectric
coupling to surface elastic waves», Appl. Phys. Lett.
7, pp. 314–316 (1965).
23.J.H. Collins, H. M. Gerard, T. M. Reeder and H. J.
Shaw, «Unidirectional surface wave transducer»,
Proc. IEEE 57, pp. 833–835 (1969).
24.F.G. Marshall and E. G. S. Paige, «Novel surfaceacoustic-wave directional coupler with diverse
applications», Electron. Lett. 7, pp. 460–462 (1971).
25.«Remote Sensor System Using Passive SAW
Sensors» / W. Buff, and co-authors, Proc. 1994
Ultrasonic’s Symp, p. 585.
26.«An Interrogation Unit for Passive Wireless SAW
Sensors Based on Fourier Transform»/ M. Hamsch,
R. Hoffmann, W. Buff, M. Binhack, and S. Klett,
IEEE Trans. UFFC, 2004, p. 1449.
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
УДК 007.3
А. Ю. Гулевитский
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
ДИФФУЗИЯ ИННОВАЦИЙ
ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ СТРАТЕГИЙ ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЯ
В статье приводится анализ мирового опыта выполнения различных стратегий
импортозамещения; предлагаются варианты, приемлемые для страны в настоящих
условиях; рассматриваются проблемы распространения инноваций, различные модели распространения с учетом территориальных особенностей РФ; рассмотрены возможные шаги решения проблемы распространения инноваций.
Ключевые слова: стратегии импортозамещения, зарубежный опыт, государственная поддержка, распространение инноваций, линейная модель, диффузная модель,
территориальные особенности, открытая инновационная сеть.
A. Y. Gulevitskiy
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
DIFFUSION OF INNOVATIONS IN IMPLEMENTING THE STRATEGY OF IMPORT SUBSTITUTION
The article provides analysis of global experience in implementing various strategies of import substitution. It
offers options acceptable to the country under the present conditions, considers the problems of the diffusion of
innovations, different distribution models, taking into account regional peculiarities of the Russian Federation,
discussed possible steps to tackle the spread of innovation.
Keywords: import substitution strategy, international experience, government support, innovation diffusion,
the linear model, the diffuse model, territorial features, open innovation network.
На текущий момент высокотехнологичные
производства играют важную роль, их развитость на сегодняшний день определяет конкурентоспособность на внешнем рынке продукции, производящейся в стране, что в текущих
реалиях во многом определяет потенциал экономики к росту. Микроэлектроника вышла на передний план в роли отрасли, позволяющей значительно повысить эффективность экономики
в целом. Ряд стран, значительно преуспевших
в развитии этой сферы (США, страны Западной
Европы) начали «уходить в отрыв от своих конкурентов» резко повысив свой научно-технический потенциал. Поэтому страны, проводившие
политику импортозамещения, оказались в роли
догоняющих. В качестве примера можно привести страны азиатско-тихоокеанского региона, такие как Япония, Южная Корея и Китай.
В течение крайне сжатого времени, т.е. всего
нескольких десятилетий, они не только смогли
восстановить прежний уровень, но и достигнуть
результатов мирового уровня, став центрами научно-технического развития для всего мира и
выведя свои экономики на одни из первых мест.
В XXI в. оказалось, что в области производства высокотехнологичной продукции РФ
полностью зависит от поставок зарубежного
оборудования, а отечественные предприятия,
имеющие потребность в такой продукции, привыкли работать с зарубежными компаниями, и
наладили с ними торговые связи. Что же касается отечественных предприятий, то даже в случае, когда предприятие готово предложить свою
продукцию, потенциальные потребители считают риски от такого сотрудничества слишком
высокими. Для успешного внедрения научнотехнических инноваций недостаточно создать
условия для научных открытий и наладить про-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
29
Инноватика
цесс производства инноваций. Поэтому важным
аспектом реализации стратегий импортозамещения является организационная модель распространения инноваций. Критический анализ
современных моделей распространения инноваций проведен в работе К. Пузанова [1].
В такой ситуации должен быть интересен
опыт стран, которые прошли этот путь. При выполнении данной задачи, скорее всего нельзя
будет обойтись без помощи государства. Поэтому имеет смысл обратиться к зарубежному опыту импортозамещения и рассмотреть основные
стратегии и опыт реализации данной политики.
За крытие рынка. Стратегия подразумевает закрытие внутреннего рынка от иностранных
товаров, как конечных, так и комплектующих.
Достигается зачастую путем введения заградительных пошлин, либо и вовсе запретом на импорт определенной продукции. К достоинствам
этого метода можно отнести его относительную
простоту, невысокие затраты на реализацию,
и быстрое снятие зависимости от иностранной
продукции. Недостатки такой стратегии:
– отечественный производитель не конкурирует с иностранным, а значит нет стимула для
дальнейшего развития и совершенствования
производимой продукции;
– отечественный производитель зачастую
остается стеснен объемами потребления, которые может себе позволить внутренний рынок;
– изолированность от мировых научных достижений; производители не могут обмениваться научным опытом что требует от них значительно больших затрат на реализацию НИОКР.
Поощрение открытой конкуренции.
Данную стратегию сложно назвать стратегией
импортозамещения, скорее она является способом стимуляции отечественного производителя, что при правильном подходе в долгосрочной
перспективе способно привести к значительному замещению импортной продукции и созданию предприятий, способных конкурировать
с лучшими мировыми производителями. Конкуренция возможна как на внешнем рынке, так
и на внутреннем. В рамках политики целесообразно как поддержание внутренней конкуренции между производителями для стимуляции
их динамичного развития, так и поддержание
конкуренции с мировыми игроками. Важно не
допустить занятия доминирующей позиции на
рынке одной из компаний, либо сговора, нескольких компаний, т. к. это приведет к нежелательным последствиям, как для отдельных
потребителей, так и для экономики в целом.
Реализуется это главным образом за счет работы антимонопольных служб государства (Феде-
30 ральная антимонопольная служба в Российской
Федерации), за счет минимизации пошлин и
соблюдения взятых на себя торговых обязательств (например, ВТО). Данная стратегия относительно сложна в реализации, и сопряжена
с множеством рисков, никто не может дать гарантии, что без значительного вмешательства
государства отечественный производитель выдержит конкуренцию с иностранной продукцией, однако успешная реализация данной стратегии видится наиболее выгодной для экономики
в целом, хотя государство остается частично зависимым от иностранного производства.
Международная коопера ция и лока лиза ция. Один из подходов к стратегии международной кооперации в рамках реализации политики импортозамещения подразумевает отказ
от импортирования конечных продуктов, и позволяет импортировать лишь отдельные узлы
и агрегаты, которые в данный момент не могут
быть выпущены внутри страны. В результате
мы получаем кооперацию внутреннего производителя, который осуществляет сборку конечного продукта внутри страны частично из комплектующих, произведенных отечественными
производителями, и частично – из полученных
от иностранного производителя. Данный метод
позволяет в короткие сроки значительно снизить долю импорта, наладить выпуск востребованной продукции внутри страны. В дальнейшем реализация данной стратегии должна быть
направлена на снижение доли импортируемых
комплектующих и повышение доли комплектующих производимых внутри страны.
Международная коопера ция с «дружественными стра на ми». Данный вид кооперации подразумевает замещение импортной
продукции из стран, экономические отношения
и сотрудничество с которыми может быть под
угрозой, например, из-за политических разночтений, на продукцию из «дружественных»
стран. Данный метод нельзя назвать импортозамещением в чистом виде, однако в некоторых
случаях он может обезопасить производителей
и государство от зависимости в наиболее важных сферах от поставок оборудования, которое
может оказаться инструментом давления в политической сфере.
Наиболее четко подобная практика просматривается на примере США. В рамках различных министерств существуют Национальные
научно-исследовательские лаборатории (например, Ливерморская им. Лоуренса в составе
Министерства энергетики США), осуществляющие исследования как в рамках бюджетов
своих ведомств, так и на гранты Национально-
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
го научного фонда, являющегося структурным
подразделением администрации президента
США. Государственные ассигнования на НИОКР в США в последние 15 лет росли со скоростью инфляции и в последние годы составляли
$72–80 млрд в год. При этом с начала 1990-х гг.,
когда на основе полупроводниковых приборов
началось быстрое создание и развитие новых
рынков радиоэлектронных систем, ассигнования на НИОКР частной промышленности США
стали расти опережающими темпами, сравнявшись с объемами государственного финансирования 15 лет назад. В последние годы их объем
превысил уровень $270–290 млрд. На работы,
связанные с радиоэлектроникой, используется порядка 39% совокупного объема средств, а
на полупроводниковые приборы – более 30%.
Таким образом, эти средства расходуются на
фундаментальные, дорогостоящие исследования, проведение которых частнопромышленными фирмами не всегда целесообразно. Государственное финансирование фундаментальных
НИОКР – одно из средств поддержки национальных высокотехнологичных отраслей.
Примерно аналогичную позицию занимают
правительства Японии, Китая, Тайваня, а также руководство ЕС. Отличия не принципиальны, за исключением объемов финансирования и
путей проводки финансовых потоков. В Японии
в этом плане важную роль играют наукограды
типа Цукубо. В Южной Корее данное финансирование осуществляется в рамках специализированных национальных программ. В Китае,
помимо этого, важную роль играет Академия
Наук, обладающая 123 институтами.
Еще одно отличие, которое проявляется на
следующем этапе (коммерциализации результатов фундаментальных исследований), – американская и западноевропейская промышленность представлена акционерными и частными
фирмами, в то время как в Китае велика доля
СП, а также предприятий с участием государственного и муниципального капитала. Кроме
того, на Тайване особую роль в развитии новых
технологий играет Институт исследований в области промышленных технологий (ITRI). За
счет приватизации его лабораторий, после завершения соответствующих исследовательских
проектов, было создано значительное число
местных фирм, включая крупнейшие «чистые»
кремниевые заводы мира – TSMC и UMC.
В плане коммерциализации результатов фундаментальных НИОКР интересен опыт США.
Здесь существует ряд проектов, типа Программы передовых технологий (АТР), программы
поощрения инновационных исследований ма-
лого бизнеса (SBIR). Так, в рамках АТР выбираются результаты перспективных фундаментальных НИОКР, затем объявляется конкурс на
их коммерциализацию. Партнером государства
(обычно в лице Национальной лаборатории) становится частнопромышленная фирма (группа
фирм). Партнеры создают новое предприятие –
СП, взнос государства в которое – результаты
фундаментальных НИОКР, оборудование, документация. Взнос государства и частного партнера распределяется в соотношении 50:50. Кроме
того, СП получает по программе АТР грант на
проведение работ. Время реализации проекта обычно не превышает двух лет, при этом по
прошествии первого года принимается решение
о целесообразности дальнейшей реализации
данного проекта. Такая практика существенно
снижает риски и затраты частнопромышленных фирм при освоении новых технологических
процессов или принципиально новых изделий.
Объем финансирования программы АТР, начатой в середине 1980-х гг., меняется в зависимости от партийности президента. При Клинтоне
ее финансирование приближалось к $1 млрд
ежегодно, при Буше-младшем – составляло
$400–600 млн, при Администрации Обамы –
колеблется на уровне $600–800 млн.
Подобная или схожая практика существует
и в других ведущих странах-изготовителях полупроводниковых приборов и радиоэлектронных систем. Можно утверждать, что развитие
радиоэлектроники за рубежом по перспективным направлениям, имеющим критическое
значение, ведется главным образом на основе
комплексных научно-технических программ,
инициируемых правительствами государств и
финансируемых до 50% за счет средств государственного бюджета. Ежегодно развитые страны
выделяют более $30 млрд на программы развития радиоэлектроники.
На сегодняшний день большинство стран,
проводивших в XX в. политику импортозамещения и сейчас оказывают поддержку отечественным производителям, в наибольшей мере
это относится к странам АТР, к ним также присоединилась Индия, которая стремится сократить свое технологическое отставание. Большее
внимание поддержке развитию технологий также уделяется в странах Западной Европы, так
как в таких странах, как Китай, Южная Корея
и Япония накоплен большой потенциал для
проведения собственных НИОКР, что ставит под
угрозу передовое положение западных стран
в этом вопросе. С расширением применения рыночных инструментов в регуляции внешней торговли, и с учетом вхождения вышеприведенных
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
31
Инноватика
стран в ВТО, меры прямого экономического стимулирования отечественных производителей, а
также таможенного регулирования, затруднены правилами этой организации. На текущий
момент основными методами стимулирования
развития отечественной промышленности являются следующие:
– различные налоговые скидки, к которым
можно отнести: налоговые скидки на НИОКР,
на инвестиции, налоговые льготы на период
строительства и т. д. В целом на текущий момент налоговое регулирование является самым
распространенным методом стимуляции отечественной промышленности;
– ускоренная амортизация научно-исследовательского оборудования и оборудования занятого в производстве высокотехнологичного
оборудования;
– стимулирование развития фондов венчурного капитала, которое осуществляется, например, установлением льготных ставок страхования;
– также за государством остается возможность создания индустриальных парков, особых
экономических зон, создание научно-исследовательских центров;
– регулирование законодательной базы, в основном в области интеллектуального права, патентного регулирования, упрощения получения
экспортных лицензий, возможно введение особого статуса отечественного производителя для
упорядочивания отношений с потребителями
продукции и иностранными агентами.
Ситуацию однако осложняют, как возможности бюджета Российской Федерации, так и
относительно небольшая доля затрат из него
на проведение исследований (в России затраты
на исследования из бюджета составляют около 1%, в то время как в развитых странах этот
показатель 2–2,5%). После ухудшения внешнеполитической обстановки в начале 2014 г.,
шансы привлечь иностранные инвестиции сократились, однако повысилась заинтересованность отечественных компаний в подобных исследованиях, что можно считать предпосылкой
к будущему изменению структуры расходов на
исследования. Одним из основных направлений
поддержки должно стать развитие инновационной инфраструктуры.
Из анализа мирового опыта, можно судить о
том, что для развития отечественной экономики
необходима не только финансовая помощь при
реализации НИОКР, но и подготовка общества
к восприятию разрабатываемых продуктов.
В сложившейся ситуации, очевидно, что
федеральные органы власти, которые могут
32 оказать свое влияние на ситуацию, не должны
остаться в стороне, чтобы не допустить, или минимизировать экономические последствия. Перед ними стоит задача «свести поставщика и потребителя», когда уже есть готовая продукция,
но не налажено сотрудничество между двумя
субъектами. Здесь хорошо работает диффузная
модель, для которой сбыт инновации служит
отправной точкой в описании ее дальнейшего
распространения. В случае же, когда необходимое оборудование не было создано внутри страны, задача усложняется и встает проблема кооперации исследовательских центров и производителей, создания исследовательских центров,
налаживание экономических связей с новыми
странами. В этой ситуации наилучшим вариантом является использование линейной модели.
Различия двух моделей обусловливают ограничения в их использовании. Линейные модели
неприменимы для анализа процесса внедрения
инноваций в общество, диффузные же модели
не дают представления о процессе производства
инновации. Кроме того, у них есть общее ограничение: обе не учитывают революционный
аспект инновационного процесса. Это упрощает
построение моделей, но уменьшает их прогностическую ценность. Помимо общего ограничения, линейная и диффузная модели имеют ряд
частных ограничений, связанных с их базовыми предпосылками. Так, из-за отсутствия в линейной модели параметра времени априорно
предполагается, что любая инновация, которая
была начата, рано или поздно завершится. Недостатком диффузной модели является допущение, что общество состоит из групп, отличных
друг от друга исключительно по скорости усвоения инноваций. Это приводит к тому, что диффузная модель на концептуальном уровне попадает в порочный круг: с одной стороны, скорость
распространения инновации определяется через то, как быстро различные группы населения
способны ее усвоить, с другой – сами группы выделяются на основании скорости, с которой они
адаптируют технологическое нововведение. На
базе диффузной модели Э. Роджерса [2] и территориальной модели Т. Хегерстранда [3] К. Пузановым [1] разработана альтернативная модель,
позволяющая анализировать инновационную
динамику с учетом особенностей ее пространственного распространения. Подход к описанию инновационного процесса в диффузных и
линейных моделях кардинально различается.
Некоторую параллель можно усмотреть в иерархии сетевой и организационной структур:
в случае с линейными моделями инновация
проходит ряд последовательных этапов (разра-
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
ботка, производства, продажи и т. п.), подобно
тому, как в диффузных моделях нововведение
осваивают социальные слои (новаторы, ранние
последователи и пр.).
Новая альтернативная модель инновационной динамики, призвана преодолеть обозначенные проблемы линейных и диффузных теорий
инноваций. В ней делается акцент на пространственном аспекте распространения инноваций.
Диффузия инноваций происходит в физическом пространстве и обусловлена им. Процесс
пространственного распространения нововведений может идти тремя основными путями:
– в рамках иерархической системы (от более
крупных субъектов к менее крупным). Как правило, в роли субъектов выступают города;
– от центра к периферии. Этот процесс может
происходить как в пределах агломераций – от
городов-центров в города-спутники, так и в региональном масштабе – от центральных регионов к окраинам;
– от приграничных регионов вглубь страны.
Преимуществом регионов выступает близость
к границе и возможность первыми адаптировать инновации, приходящие из-за рубежа.
По мнению Н. Зубаревич [4], для России наиболее характерны первые два варианта.
Возможные шаги решения поставленных
проблем.
1. Несомненно, следует оценить необходимость проработки программы коммерциализации уже созданных в рамках ОКР изделий,
как это было сделано в США, причем как для
гражданского, так и для военного рынков.
Компании-разработчики должны понимать ответственность за проводимую ими разработку
и стремиться к созданию рыночного продукта,
потенциальный спрос на который необходимо
оценивать сторонним экспертным организациям еще в момент начала ОКР.
2. Производители не могут существовать оторвано как друг от друга, так и от других субъектов, вовлеченных в процесс создания и продвижения продукции. Поэтому необходимо способствовать построению сетевого взаимодействия
между производителями, научными институтами, потребителями, различными ассоциациями. Субъекты должны быть в курсе тенденций
рынка и находиться в постоянном контакте, что
позволит быстро и качественно создавать продукт, требуемый конечным потребителем.
3. В силу неготовности потребителя к принятию высокотехнологичной продукции необ-
ходима поддержка на уровне организации государственных заказов для внедрения того или
иного продукта. Кроме того, еще со школьной
скамьи необходимо прививать детям понимание
невозможности развития экономики без применения современных технологий и обучать их использованию последних разработок.
4. Несомненно, людской ресурс является одним из основных в цепочке производства продукции. Организация новых программ для студентов, а главное их дальнейшее трудоустройство на предприятия является одной из приоритетных задач, которая позволит сократить
разрыв в области РЭП между Россией и лидирующими странами. В поддержании качественного образования существенную роль играет уровень профессорско-преподавательского состава,
а также предоставляемой инфраструктуры, развитие и поддержание которых требует государственной финансовой поддержки.
5. Рассмотрение возможности построения
«единых» государственных площадок, где предприятия смогут изготовить требуемые для них
изделия. Сегодня технологическое оборудование стоит достаточно дорого, не каждое предприятие может его себе позволить, а передача
документации для производства изделий на
другом предприятии не всегда оправдана, так
как зачастую они являются конкурентами.
Построение «единых» площадок позволило бы
отслеживать технологический уровень предприятий, способствовать их технологическому
развитию, а также получать дополнительных
доходы для государства.
Библиографический список
1. Пузанов, К. Современные модели распространения инноваций: критический анализ/К. Пузанов// Социология власти, 2012, № 6—7 (1).
2. Rogers, Е.М. Diffusion of Innovations, Fifth
Edition. Free Press, New York, 2003.
3. Hagerstrand, Т. Innovation diffusion as a spatial
process (A. Pred, Trans.) Chicago: University of
Chicago press, 1967.
4. Зубаревич, Н. Пространство как барьер для
модернизации./Н. Зубаревич//Независимая газета, 2011. 21 октября.
5. Леонтьев, Б. Проблема содействия инновациям/Б.
Леонтьев//Интеллектуальная
собственность,
промышленная собственность. 2015. №3,с.13–21
6. Федеральная служба государственной статистики. (Электронный ресурс) http://www.gks.ru .
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
33
Инноватика
УДК 629.78, 528.88
Д. А. Жуков
Е. А. Фролова
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ГЕОКОДИРОВАНИЯ
РАДИОЛОКАЦИОННЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
В работе рассмотрены приемы геокодирования радиолокационных изображений
с помощью общедоступных спутниковых растровых данных, полученных сенсорами
разного вида: матричными оптико-электронными, фотографическими и др. Показано,
что открытые спутниковые данные без дополнительных материальных затрат
можно использовать для точного геокодирования радиолокационных изображений.
Ключевые слова: геокодирование радиолокационных изображений, повышение качества методов геокодирования изображений, метод контрольных точек.
D. А. Zhukov
Е. А. Frolova
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
NEW TECHNOLOGIES GEOCODING RADAR IMAGES
The paper discusses methods of geocoding radar images via public satellite raster data from sensors of
different types: matrix opto-electronic, photographic and others. It has been shown that open satellite data
without additional material costs can be used for accurate geocoding radar images.
Keywords: geocoding radar images, improving the quality of geocoding imaging techniques, the method of
control points
Проблема точной геопривязки радиолокационных изображений (РЛИ) актуальна всегда. Ее
разнообразному решению посвящены многочисленные исследования, разработки и практические внедрения. Непрерывному совершенствованию и повышению качества методов геокодирования растровых РЛИ помогают программные пакеты геоинформационных систем (ГИС),
решающие главные технические задачи картографирования. В распоряжении потребителей
находят использование как специальные программные продукты («Панорама», «ArkGIS»,
«QGIS»), так и модули в математических пакетах (МatLab, Matcad).
В работе рассмотрен частный вопрос геокодрования РЛИ с помощью использования разрешенных входов в данные спутниковых геокодеров с помощью стандартных технологий применения готовых API кодов.
34 Технически тема геокодирования растровых
РЛИ поддержана тремя основными методами:
контрольных точек [1], метода R-SLAM оценки
траекторий [2], алгоритмов Фурье-Меллина [3].
Именно метод контрольных точек рассматривается авторами далее при использовании технических средств ArkGIS и MatLab при решении
задач точной привязки данных.
Классический метод контрольных точек
ориентирован на совмещение растровых радиолокационных изображений (РЛИ) совместно
с метаданными нужных координатных систем:
топографических карт, кадастровых и геореференцированных ортофото изображений. Метод
предполагает выбор сопряженных семантическими особенностями точек на сопоставляемых
изображениях: эталоне (референсном) и текущем (целевом). При этом референсное изображение должно иметь геопривязку к выбранной
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
координатной системе. Это значит, что каждый
пиксел эталонного растрового изображения
кроме координат (x, y) растра должен иметь координаты выбранной географической системы
(географические широту и долготу в градусах).
Для пар координат выбранных контрольных точек в общем случае производится стандартная
процедура коррекции геометрических искажений с помощью алгоритмов аффинных преобразований. Их смысл состоит в следующем. Для
растровых координат x,y каждого пиксела РЛИ
сопряженный с ним референсный пиксел с координатами u, v в картографической системе будет рассчитан как
a d 
[u,v ] = [ x, y, 1]  b e  ,
 c f 
(1)
где a, b, c, d, e, f – параметры, подлежащие определению.
В методе контрольных точек точность определений зависит от выбора их числа. Минимальное число таких точек равно трем. Для
аппроксимации непрерывностей в этом случае
используется сплайн первого порядка. Если
контрольных точек выбрано семь, используют
полиномы второго порядка; если их 10, то порядок полинома возрастает до третьего. Повышение порядка полиномиального приближения
уменьшает остаточную ошибку оценок среднеквадратического отклонения.
Классический метод выбора контрольных точек рассматривается в следующем примере.
На рис. 1 представлена векторная карта города Кириши Ленинградской области вместе
с контрольными точками (знаки «плюс»).
Эти десять точек в данном случае транслированы как сопряженные для контрольных точек геокодированного референсного
растрового изображения, представленного на
рис. 2.
Рис. 1. Векторная карта г. Кириши
Рис. 2. Спутниковое изображение г. Кириши
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
35
Инноватика
Рис. 3. Регистрация геопривязанных изображений
На рис. 3 представлен результат совмещения
(регистрации) референсного и векторного изображений в режиме прозрачности слоев. Можно
видеть, в данном случае необходимость коррекции геометрических рассогласований для пар
соответствия контрольных точек здесь нет.
Используя открытый доступ к данным геокодера спутниковых изображений с помощью API
кодов, получены данные по соответствию растровых координат и геокоординат контрольных
точек изображений, представленные в табл. 1.
На этом процесс геокодирования векторной
карты есть основания считать успешно законченным.
На рис. 4 представлено зашумленное растровое изображение. Вид структуры шума соот-
Таблица 1
Взаимное соответствие растровых и географических координат в контрольных точках изображений
Номер
точки
Пиксельные
координаты
Географические
координаты
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
2236, 1636
2278, 1560
2324, 1580
2350, 1412
2397, 1439
2392, 1210
2147, 1714
2346, 1814
2224, 952
1870, 1450
59.481300, 32.078006
59.482719, 32.079428
59.482331, 32.080941
59.485294, 32.081885
59.484902, 32.083473
59.488845, 32.083430
59.479978, 32.074854
59.478474, 32.080642
59.493316, 32.077632
59.484497, 32.065281
36 Рис. 4. Необработанное изображение
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
ветствует радиолокационному спеклу, который
обычно генерирует MatLab . Для коррекции
вредного влияния шума применен способ адаптивной фильтрации Винера. После коррекции
изображение имеет вид, представленный на
рис. 5, на котором на фильтрованное изображение нанесены контрольные точки. Нетрудно заметить, что фильтрованное изображение
(рис. 5) отличается от референсного изображения (рис. 2) только цветом. Поэтому в этом слу-
чае был использован тот же самый набор контрольных точек.
На рис. 6 представлен результат регистрации
фильтрованного и референсного изображений,
предствленным в данном случае в полутоновой
версии. Можно видеть, что стыковка границ
имеет хорошие показатели, в связи с тем, что
изображение местности и референсное спутниковое изображение заимствованы из одного и
того же источника.
Рис. 5. Обработанное изображение с контрольными точками
Рис. 6. Регистрация фильтрованного изображения с эталоном
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
37
Инноватика
а
б
Рис. 7. Радиолокационное изображение Кириши
На рис. 7,а показано известное радиолокационное изображение Кириши, на рис. 7,б расположено то же изображение, но с контрольными
точками.
На рис. 8 и рис. 9 показаны результаты регистрирования РЛИ и референсного изображений
с использованием разных уровней прозрачности
слоев. Операции коррекции геометрических
рассогласований также не потребовалось.
Конкретная польза проведенного рассмотрения в том, что может быть извлечена заметная экономическая выгода, если рассмотренный метод геокодирования для начала
применять на этапе планирования летных
экспериментов, это позволит в ряде случаев
исключить затраты на изготовление и геокодированную расстановку радиолокационных
маркеров.
Рис. 8. Регистрация РЛИ и референсного изображения
38 11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Рис. 9. Регистрация РЛИ и спутникового изображения
Кроме этого частного случая, подход имеет
широкую перспективу применения в задачах
навигации, кадастровой и картографической
съемки.
Библиографический список
1. Ali, M.A., Clausi D.A. Automatic registration of
SAR and visible band remote sensing images. Proc.
IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium
IGARSS, Toronto, 24–28 June2002, pp. 1331–1333.
2. Bailey, T., Durrant-Whyte, H. Simultaneous
localization and mapping (SLAM): part II. IEEE
Robotics & Automation Magazine 2006, 13 (3),
pp.108–117.
3. Stricker, D. Tracking with reference images: a realtime and markerless tracking solution for out-door
augmented reality applications. Proc. Conference
on Virtual Reality, Archeology, and Cultural
Heritage, Glyfada, 28–30 November2001, pp. 77–
82.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
39
Инноватика
УДК 658.5.011
Г. И. Коршунов
доктор технических наук, профессор
С. Л. Поляков
кандидат технических наук
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ИННОВАЦИИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ
КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ И ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЕ
В ПРИБОРАХ И СИСТЕМАХ АЭРОКОСМИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ
В данной статье рассмотрены основные направления повышения качества радиоэлектронной продукции в условиях импортозамещения, проанализирован процесс автоматического монтажа печатных плат.
Ключевые слова: электронная промышленность, инновация, технология, качество.
G. I. Korshunov
Doctor of Technical Sciences, Professor
S. L. Poliakov
Candidate of Technical Sciences
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
MAIN DIRECTIONS OF IMPROVING THE QUALITY OF ELECTRONIC PRODUCTS
IN TERMS OF IMPORT SUBSTITUTION
In this article describes the main directions of improving the quality of electronic products in terms of import
substitution, analyzed the process of automatic installation of printed circuit boards.
Keywords: the electronics industry, innovation, technology, quality.
Успешное функционирование предприятия
заключается в постоянном совершенствовании
его деятельности, возможности быстро реагировать на изменение рынка, профессиональном
кадровом составе и стремлении руководства
к обеспечению качества выпускаемой продукции. Особенно важно это для промышленной
электроники в аэрокосмической отрасли. Но повышенная конкуренция на таком сегменте рынка как промышленная электроника заставляет
искать новые пути достижения конкурентных
преимуществ.
На сегодняшний день особенно актуальной
проблемой является обеспечение качества выпускаемой продукции в условиях импортозамещения. Для эффективной реализации стратегии импортозамещения в одной из ведущих
отраслей промышленности, такой как аэрокосмическая, необходимо не только развитие
всего производства с одновременным повышением качества выпускаемой продукции, но и
40 активная инновационная деятельность предприятий.
При решении проблемы обеспечения качества выпускаемой продукции в условиях импортозамещения необходим комплексный подход
с учетом специфики производства и важностью
применяемой в приборах и системах радиоэлектронной продукции, для страны в целом.
Современный рынок предъявляет все более
жесткие требования к качеству продукции.
Это, в свою очередь, вызывает необходимость
обновления и пополнения ассортимента расходных материалов, пересмотра существующих
технологических процессов, а также внедрения
технологических инноваций, что обуславливает актуальность первого из перечисленных направлений. Под технологической инновацией
подразумевается деятельность организации,
связанная с разработкой и внедрением технологически новых продуктов, изделий, техники,
услуг и процессов, а также их усовершенствова-
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
ние. К ней могут быть отнесены как продукты,
процессы, услуги и методы, которые организация разрабатывает впервые, так и те, которые
перенимаются ею у других организаций.
Несмотря на устойчивый рост промышленного производства электроники, в данной области наблюдается невысокий уровень общей материально-технической базы, что представляет
серьезную проблему для большинства промышленных предприятий. Как правило, реализуемые технологические инновации направлены на
приобретение современных технологий и оборудования у зарубежных компаний, что затрудняет переход от сырьевой к инновационной модели
развития предприятия. Кроме этого, наличие
в отрасли государственных компаний снижает
эффективность использования инновационного
потенциала российской промышленности из-за
отсутствия мотивации к производственному росту, обновлению материально-технической базы
и совершенствованию технологических процессов [1].
Особое значение имеет проблема отсутствия
современных технологий и оборудования для
производства и контроля компонентов радиоэлектронной продукции. Так, директор ЦАГИ
им. Жуковского Б. Алешин отмечал: «... что
можно сколько угодно и что угодно говорить об
импортозамещении, но в российской промышленности есть уязвимые места: микроэлектронная компонентная база, новые материалы и
станкостроение. Используя зарубежную компонентную базу, мы теряем контроль над ситуацией».
Наличие высокого уровня научно-технического потенциала и низкий уровень материально-технической базы предприятий в данной
отрасли подтверждает актуальность проблемы
обеспечения качества выпускаемой продукции
в условиях импортозамещения. Так, наиболее
важным в обеспечении качества конечного изделия и технически сложным в реализации,
требующим больших капитальных затрат является монтаж компонентов на печатные платы. Именно этот процесс обеспечивает необходимые конечному производственному продукту
качественные характеристики, которые в итоге
обеспечивают надежность, высокую производительность и функциональность изделия. Поэтому так важно обеспечение качества продукции
на данном этапе производства.
Процесс монтажа печатных плат состоит
из нескольких последовательных операций:
входной контроль заготовок печатных плат;
нанесение паяльной пасты; установка чипкомпонентов; групповая пайка; контроль каче-
ства монтажа. Рассмотрим более подробно каждый из процессов.
Входной контроль заготовок печатных плат
является первым этапом производства радиоэлектронной продукции, от которого во много
будет зависеть качество собранной печатной
платы, поэтому необходимо обеспечить данный
процесс современным высокотехнологичным
оборудованием, способным обеспечить контроль
необходимых заказчику параметров. В процессе входного контроля заготовок печатных плат
происходит приемка заготовок по набору определенных параметров [6]. Основные параметры
печатной платы определяются на соответствие
зарубежным стандартам IPC, что является еще
одной проблемой на пути импортозамещения
радиоэлектронной продукции в приборах и системах аэрокосмической отрасли.
После операции входного контроля на печатную плату наносится паяльная паста, с помощью автоматического принтера трафаретной
печати. Печатная плата автоматически позиционируется при помощи видеосистемы, после
чего происходит позиционирование трафарета
и его совмещение с печатной платой. Нанесение
паяльной пасты происходит под действием ракеля, который распределяет пасту по всем ячейкам трафарета (рис. 1), затем трафарет отрывается от печатной платы и она транспортируется
на операцию установки компонентов.
После того, как было произведено позиционирование печатной платы, автомат установщик захватывает манипулятором компонент
из питателя и устанавливает его на печатную
плату. Установщик размещает чип-компоненты
(рис. 2) на печатной плате согласно разработанной схеме.
Рис. 1. Операция нанесения паяльной пасты на
печатную плату
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
41
Инноватика
Рис. 2. Операция установки чип-компонентов на
печатную плату
Рис. 4. Операция технического контроля
При необходимости увеличить производительность операции на данном этапе имеется
возможность добавить автомат установщик, что
значительно сократит время операции. На этом
этапе монтажа основными параметрами, оказывающими влияние на скорость выполнения
операции, являются: производительность по
IPC 9850 и количество автоматических установщиков.
Пайка собранных печатных плат производится в конвекционной печи оплавления. После установки чип-компонентов печатная плата
транспортируется на конвейер печи, и с заданной скоростью проходит зону нагрева и зону охлаждения (рис. 3).
На данном этапе основными параметрами
процесса являются: скорость конвейера, длина
зоны нагрева и длина зоны охлаждения конвекционной печи.
После конвекционной печи платы принимаются автоматическим разгрузчиком. После чего
работник отдела технического контроля (ОТК)
принимает их на проверку и контролирует правильность пайки печатной платы (рис. 4).
В соответствии с требованиями TQM, предприятия, выполняющие непосредственно производство продукции, должны обеспечивать необходимые требования для поддержания высокого качества производимых товаров, а так же
удовлетворения потребностей заказчика.
Современной тенденцией развития общества
в целом и производственного процесса в частности, выступает инновационная деятельность,
связанная с созданием инноваций и применением их как инструмента обеспечения качества
выпускаемой продукции и деятельного развития предприятия. На сегодняшний день высокий технический уровень отрасли достигнут
благодаря внедрению инноваций и новых технологий автоматизированного монтажа печатных
плат SMT и THT.
Пайка волной обеспечивает высокую производительность при хорошем качестве соединений, но применима не во всех случаях. Так, при
использовании этой технологии не рекомендуется устанавливать в изделие SMD-компоненты
высотой более 3,5 мм из-за эффекта затенения
контактных площадок. Для SMD-компонентов
с малым шагом выводов (менее 0,8 мм) повышается вероятность образования паразитных
перемычек между контактами. Естественно,
на омываемой волной стороне платы невозможно применение элементов, не выдерживающих
температуры расплавленного припоя. Топология печатной платы должна быть адаптирована
к направлению ее движения относительно волны.
Для компенсации эффекта затенения необходимо проектировать контактные площадки
увеличенных размеров, а для минимизации за-
Рис. 3. Операция пайки печатной платы
42 11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
мыканий между контактами – вводить в топологию так называемые крадущие контактные
площадки.
Таким образом, пайка волной накладывает
ряд ограничений на конструкцию монтируемых
изделий, что не всегда приемлемо для их разработчика. Помимо этого, она не дает возможности организовать специальные условия для отдельных элементов, так как все компоненты паяются в одном режиме. Также могут возникать
проблемы с монтажом тонких плат. Наконец,
для пайки волной в некоторых случаях нужны
специальные паяльные маски, на разработку
и изготовление которых затрачиваются значительные средства, и она требует сравнительно
большого расхода флюса.
При интрузивной пайке (паста в отверстие)
возможно неравномерное распределение тепла
по площади платы, что создает предпосылки
к неоднородности качества пайки различных
типов компонентов. Селективная пайка миниволной, свободная от большинства перечисленных недостатков, все же требует соблюдения
при проектировании изделия специальных правил в части минимально допустимого расстояния между соседними компонентами.
Существует технология, исключающая перечисленные производственные проблемы и
конструктивные ограничения – это технология селективной лазерной пайки. Сегодня она
достаточно широко применяется при монтаже
ТНТ-компонентов, а специалисты нашли способ
ее адаптации для решения задачи смешанного
монтажа.
Разработанная технология представляет
собой эффективный и удобный процесс автоматического монтажа плат как с элементной
базой в планарных корпусах, так и с комбинированной комплектацией из ТНТ- и SMDкомпонентов.
Установка, на которой была реализована инновационная идея, – это система лазерной селективной пайки FireFly Т60 итальянской компании Seica. В ней применен источник лазерного излучения мощностью 60 Вт, имеется датчик
деформации платы, используемый для точной
фокусировки луча. Время единичной пайки не
превышает 1,2 с, подвижность паяльной головки достаточна для доступа к участкам печатной
платы с высокой плотностью монтажа. Имеется
встроенная система периодической проверки
работы лазера и пирометра.
Температурный профиль пайки в этой установке состоит из трех этапов. На первом при минимальной мощности излучения производится
нагрев вывода и контактной площадки. На вто-
ром этапе мощность увеличивается до максимума для данной точки пайки – это основная фаза
формирования паяного соединения. Наконец,
на третьем этапе мощность уменьшается до величины, удерживающей припой (пасту) в расплавленном состоянии для завершения смачивания.
Суть идеи, позволившей паять планарные
компоненты, состоит в том, что из процесса исключается подача припоя, использование которого обязательно при монтаже ТНТкомпонентов. Вместо этого на контактные площадки для планарных компонентов наносится
паяльная паста – совершенно так же, как это
делается в линиях поверхностного монтажа.
Дальнейшие действия также повторяют последовательность операций SMT-монтажа – установка микросхем и оплавление пасты, с той
лишь разницей, что оплавление производится
не групповым методом в печи, а при помощи лазерной паяльной головки, индивидуально для
каждой точки пайки.
3D-рентген – это новое слово в сфере неразрушающего контроля, в обнаружении внутренних
дефектов монтажаэлектронных блоков. Данный
тип диагностики дает возможность получить
качественное трехмерное цифровое изображение объекта и стал особо востребованным в связи с повышением уровня сложности электронных блоков.
Услуга стала возможной благодаря функции томографа рентгеновской установки Yxlon
Y.Cheetah CT, приобретенной «Абрис-Технолоджи».
Постоянное обновление техники и технологий делает инновационный процесс основным
условием производства конкурентоспособной
продукции, завоевания и сохранения позиций
предприятий на рынке и повышения производительности предприятия. В связи с этим повышается роль и значение методик оценки технического уровня новшества, которые способствуют повышению эффективности инновационной
деятельности [8].
Исходя из вышеперечисленного определим
основные направления повышения качества выпускаемой радиоэлектронной продукции в условиях импортозамещения:
– стремление к освоению современных технологий;
– необходимость своевременного обновления
материально-технической базы предприятия;
– необходимость повышения квалификации
персонала;
– развитие научной и инновационной деятельности.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
43
Инноватика
Таким образом, основной задачей предприятий по производству радиоэлектронной продукции должна стать организация производства на
основе строго соблюдения принципов управления качества, а также активной инновационной
деятельности. А это, в свою очередь, означает,
что в условиях импортозамещения предпри-
ятия должны постоянно совершенствовать и
оптимизировать производство на всех его этапах, внедрять более эффективные технологии,
поддерживать высокий уровень квалификации
персонала, контролировать качество выпускаемой продукции.
Библиографический список
1. Коршунов, Г.И. Эффективность внедрения технологических инноваций на примере контрактного
производства электроники /Г.И.Коршунов, С.Л.
Поляков // Организатор производства. 2012. №4.
С. 80–83.
2. IPC-A-610D RU «Критерии приемки электронных
сборок».
3. IPC-ТМ-650 TestMethodsManual «Платы печатные жесткие. Методы испытаний физических параметров».
4. IPC-2221A GenericStandardonPrintedBoardDesi
gn «Стандарт по общим требованиям к конструированию печатных плат»
5. Маркелова, Н.В. Оценка качества подготовки специалистов контрактного производства электроники по программам повышения квалификации
44 / Г.И. Коршунов, Н.В. Маркелова. Современные
проблемы науки и образования, № 2, М., 2014. 7 с.
6. Коршунов, Г.И. Процессы устойчивого развития
контрактного производства электроники в условиях закрытых и открытых инноваций/Г.И. Коршунов
//
Научно-технические
ведомости.
СПбГПУ. 2011. № 3(121). С. 167–174.
7. Семенова, Е.Г. Интеграция научно-производственных предприятий и вузов при магистерской
подготовке / Семенова Е.Г., Фролова Е.А., М.С.
Смирнова// Вопросы радиоэлектроники. Сер. Радиолокационная техника. 2013. Вып. 2. С. 161–
168.
8. Назаревич, С.А. Методика оценки технического
уровня новшества / С.А. Назаревич // Стандарты
и качество. 2014. № 6 (924). С. 94.
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
УДК 338.28
С. В. Кочетков
доктор экономических наук
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
МЕТОДИКА ИЗМЕРЕНИЯ ИННОВАЦИОННОГО
РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ
В статье исследованы вопросы перевода российской экономики к модели инновационного развития. Определено состояние инновационного потенциала промышленных
предприятий. Разработана методика измерения инновационного развития экономики. В заключении сделаны выводы о построении нового механизма хозяйствования.
Ключевые слова: инновационное развитие, инновационный потенциал, промышленное предприятие, измерение, механизм хозяйствования.
S. V. Kochetkov
Doctor of Sciences in Economics
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
THE MEASUREMENT TECHNIQUE FOR INNOVATIVE DEVELOPMENT OF ECONOMY
In the article the transition problems of the Russian economy to the model of innovative development are
research. The state of innovative capacity at the industrial enterprises’ level is determined. The measurement
technique for innovative development of economy is designed. In conclusion the construction of new economic
mechanism.
Keywords: innovative development, innovative capacity, industrial enterprise, measurement, economic
mechanism.
Современная российская экономика ставит
перед собой амбициозные, но достижимые цели
долгосрочного развития, заключающиеся в обеспечении высокого уровня благосостояния населения и закреплении геополитической роли
страны как одного из лидеров, определяющих
мировую политическую повестку дня1. Единственным, на наш взгляд, возможным способом
достижения этих целей является перевод экономики к модели инновационного развития.
В то же время следует отметить, что мировой
экономический кризис 2008–2009 гг. осложнил
реализацию поставленных целей, привел к сокращению расходов на инновации и замедлил
развитие российской инновационной системы.
1
Распоряжение Правительства Российской Федерации
от 08 декабря 2011 года № 2227-р «Об утверждении Стратегии инновационного развития Российской Федерации на
период до 2020 года».
Тем не менее сложная экономическая ситуация
в краткосрочной перспективе не означает необходимости пересмотра целей долгосрочного развития, а обусловливает повышение требований
к темпу и качеству экономического роста.
В этих условиях задачи посткризисного восстановления и ускорения перевода на инновационный путь развития приходится решать
в условиях увеличения масштабов внешних и
внутренних вызовов, с которыми сталкивается
российская экономика и которые требуют еще
большей интенсификации усилий по решению
накопленных в ней и инновационной системе
проблем.
Как отмечают исследователи и эксперты,
ключевыми из внешних вызовов в части инновационного развития являются [2]:
– ускорение технологического развития мировой экономики.
– усиление в мировом масштабе конкурентной борьбы в первую очередь за высококвалифи-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
45
Инноватика
Инновационный потенциал
промышленного предприятия
Инновационный потенциал хозяйственной системы
(группа промышленных предприятий)
Инновационный
потенциал отрасли
Инновационный
потенциал территории
Отраслевая структура производства
Территориальная структура производства
Инновационное производство
(инновационный производственный комплекс)
Рис. 1. Состояние инновационного развития
экономики
цированную рабочую силу и инвестиции, привлекающие в проекты новые знания, технологии и компетенции.
В этой связи указанные вызовы диктуют необходимость опережающего развития отдельных специфичных направлений научных исследований и технологических разработок, так
как по многим из них в российской экономике
нет существенных заделов.
При оценке внутреннего состояния инновационного развития российской экономики следует
опираться на мнение академика А. Г. Аганбегяна,
который утверждает, что необходимо не просто повышать темпы роста экономики, а обеспечивать
новое его качество и новое содержание каждого
процента увеличения национального дохода, необходим переход на интенсивный путь развития [1].
В складывающихся экономических условиях инновационное развитие следует рассматривать с двух сторон:
– во-первых, измерение его состояния;
– во-вторых, определение уровня на основе
изменения качества развития экономики.
Осуществление перевода российской экономики к качественно новому состоянию потребовало объективного, глубоко научного анализа
современного общественного развития, который
обозначил инновационную деятельность в качестве наиболее существенного фактора, определяющего количественные и качественные
параметры функционирования экономической
системы любого уровня сложности [3].
В этой связи, по мнению авторов, инновационное развитие устанавливает технологические
пределы промышленного предприятия, выявляя
46 в точке бифуркации направление последующего
движения.
Исходя из изложенного, в содержании процесса инновационного развития определяющую
роль играют проблемы, поставленные в основных его направлениях:
– целевая направленность изменений;
– структурные сдвиги;
– выбор приоритетных отраслей;
– ранжирование во времени назревших проблем инновационного развития.
При этом задача состоит в том, чтобы ускорить
перевод нашей экономики, а самое главное – ее
ведущей отрасли – промышленности – к инновационному пути развития, реально обеспечивающему дальнейший экономический рост. В связи
с этим инновационное развитие основывается на
интенсификации использования инновационного потенциала промышленных предприятий,
который также обусловливает его инструментарий, обеспечивает переход из базового состояния
инновационного потенциала к планируемому.
Другими словами, – переход от изменения состояния инновационного потенциала единицы экономики к изменению состояния инновационного
потенциала производственного комплекса, т. е.
инновационного производства (рис. 1).
Современная экономика характеризуется широким использованием инновационного
потенциала. Под влиянием наращивания инновационного потенциала и мер по развитию
производства изменился облик отечественных
промышленных предприятий. Однако до последнего времени работа по увеличению инновационных возможностей отдельного промышленного предприятия не сопровождается эквивалентным ростом масштабов производства.
Отражением усиления планомерности в развитии производства являются предусмотренные
меры по формированию состава и определению
структуры инновационного потенциала промышленного предприятия, что представляет собой методологический подход к измерению состояния
инновационного развития экономики (табл. 1).
Исходя из изложенного, методика измерения
инновационного развития экономики заключается в определении изменений в результате интенсификации использования инновационного
потенциала промышленных предприятий на
основе расчета следующих показателей.
1. Коэффициент концентрации (скопления)
изменений (инноваций) – характеризует изменение состава инновационного потенциала:
I AV =
E
,
ICE
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Таблица 1
Методологический подход к измерению состояния
инновационного развития экономики
Инновационный потенциал
Кадровый потенциал
Производственный потенциал
Объем исследований и разработок
Кадровые возможности
Кадровый резерв
Инвестиционный потенциал
Объем опытно-конструкторских
Объем производства инновационразработок
ной продукции
ПроизводственПроизводствен- Инвестиционные Инвестиционные возможный резерв
возможности
ный резерв
ности
Объем НИР,
Объем НИР,
Объем произОбъем реализорезультаты
результаты котоводства иннова- Объем опытных ванной инновакоторых будут рых остались на
ционной продукобразцов
ционной продукиспользованы на уровне научных
ции
ции
стадии ОКР
исследований
где I AV – коэффициент скопления инноваций;
E – наращивание инновационного потенциала;
ICE – инновационный потенциал после наращивания.
2. Коэффициент структуризации изменений
(инноваций) – характеризует изменение структуры инновационного потенциала:
E
ISV1 =
,
HCE
где ISV1 – коэффициент структуризации инноваций; HCE – кадровый потенциал после наращивания;
E
ISV2 =
,
MCE
где ISV2 – коэффициент структуризации инноваций; MCE – производственный потенциал
после наращивания;
E
ISV3 =
,
INVCE
где ISV3 – коэффициент структуризации инноваций; INVCE – инвестиционный потенциал
после наращивания.
Важно отметить, что вывод по оценке этих
показателей делается после их расчета в комплексе.
3. Коэффициент равновесия изменений (инноваций) – характеризует изменение состояния
инновационного потенциала:
IEQV1 =
E
,
IP
где IEQV1 – коэффициент равновесия инноваций;
IEQV2 =
Объем нереализованной
инновационной
продукции
где IEQV2 – коэффициент равновесия инноваций.
Важно подчеркнуть, что, во-первых, пороговые значения разработанных показателей интенсификации использования инновационного
потенциала промышленных предприятий определяются на основе выявления потребностей
в инновационном развитии производства и поиске возможностей их удовлетворения; во-вторых,
в этой связи на практике следует постоянно расширять горизонт планирования размещения
производства; и, наконец, в-третьих, особого
рассмотрения требуют проблемы совершенствования организационных структур в промышленности с учетом более полной интеграции деятельности всех его видов.
В заключение сделаем вывод о том, что разработанная методика измерения инновационного развития экономики является недостающим
элементом и, одновременно двигателем, формирующегося нового механизма хозяйствования.
Все это позволит обеспечить перевод российской экономики на инновационный путь развития.
Библиографический список
1. Аганбегян, А. Г. Научно-технический прогресс и
ускорение социально-экономического развития./
А.Г. Аганбегян. М.: Экономика, 1985. 65 с.
2. Бодрунов, С. Д. Концепция нового индустриального развития России в условиях ВТО / С. Д. Бодрунов. СПб.: Институт нового индустриального развития (ИНИР), 2013. 172 с.
3. Кочетков, С. В. Новая экономика: инновационная
платформа построения / С. В. Кочетков // Вестник Белгородского университета кооперации,
экономики и права. 2011. № 2 (38). с. 219–223.
E
,
IR
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
47
Инноватика
УДК 629.735.33
В. В. Курлов*
кандидат технических наук, доцент
Р. Р. Латыпова**
кандидат экономических наук
*Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
**Санкт-Петербургский академический университет
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ
ЛОГИСТИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ В УСЛОВИЯХ РИСКА
В статье рассматриваются основные вопросы положения теории принятия решений для управления логистическими процессами, особенностью которых являются условия риска. Дана классификация методов управленческих решений, а также принципы их критериев в условиях рисков. Предлагаются три уровня построения иерархической схемы проблемы принятия решения.
Ключевые слова: теория принятия решений, объект, выбор, теория, методы, принципы, критерии, риски, неопределенность.
V. V. Kurlov*
Candidate of Technical Sciences, Docent
R. R .Latypova**
Candidate of Economic Sciences
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
Saint-Petersburg academic university
SYSTEM OF SUPPORT OF DECISION-MAKING FOR MANAGEMENT
OF LOGISTIC PROCESSES IN THE CONDITIONS OF RISK
The analysis of the existing methods to substantiate managerial solutions in terms of risks and uncertainty.
There have been considered the basic issues of the decision making theory where risk conditions are the main
peculiarities. There has been given a classification of methods of managerial solutions as well as the principles of
their criteria in terms of risks. There have been proposed three levels of constructing a hierarchical scheme of the
problem of decision making.
Keywords: the theory of decision making, object, theory, methods, principles, criteria, risks, uncertainty.
В зависимости от степени неизвестности предстоящего поведения исходных параметров принятия решений различают условия риска, в которых
вероятность наступления отдельных событий, влияющих на конечный результат, может быть установлена с той или иной степенью точности, и условия неопределенности, в которых из-за отсутствия
не обходимой информации такая вероятность не
может быть установлена. Теория принятия решений в условиях риска и неопределенности основывается на следующих исходных положениях.
1. Объект принятия решения четко детерминирован и по нему известны основные из
48 возможных факторов риска. В финансовом менеджменте такими объектами выступают отдельная финансовая операция, конкретный вид
ценных бумаг, группа взаимоисключающих реальных инвестиционных проектов и т.п.
2. По объекту принятия решения избран
показатель, который наилучшим образом характеризует эффективность этого решения. По
краткосрочным финансовым операциям таким
показателем избирается обычно сумма или уровень чистой прибыли, а по долгосрочным – чистый приведенный доход или внутренняя ставка доходности.
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
Таблица 1
Классификация методов обоснования управленческих решений
Название метода
Описание
Применяются в тех случаях, когда
Количественные методы факторы, влияющие на выбор решения,
можно оценить количественно
Качественные методы
Аналитические методы
Статистические методы
Формализованные методы
Примечание
Интервью, анализ чувствительности,
анализ решений, моделирование
Методы оценки вероятности
возникновения и влияние рисков,
матрица показателей риска, оценка
тенденции рисков, проверка
предложений о проекте, оценка
точности данных
Характеризуются тем, что устанавливаОтносится группа методов экономиют аналитические зависимости между
ческого анализа деятельности фирмы
условиями выполнения задачи (фак(например, построение уравнения
торами) и ее результатами (принятым
безубыточности и нахождение точки
решением)
безубыточности).
Отличительная особенность этих меМетод основан на сборе, обработке и
тодов – учет отклонений, включают
анализе статистических материалов
методы теории вероятности и математической статистики
Обоснования принятия управленческих
решений в мировой практике носят
Самые широко используемые методы –
название «исследование операций»,
метод прогнозирования и метод платежгде под операцией понимают любой вид
ной матрицы (дерева решений)
деятельности человека
Используются тогда, когда факторы,
определяющие принятие решения, не
поддаются количественной характеристике и не могут быть измерены
3. По объекту принятия решения избран показатель, характеризующий уровень его риска,
финансовый риски характеризуются обычно
степенью возможного отклонения ожидаемого
показателя эффективности (чистой прибыли,
чистого приведенного дохода и т.п.) от средней
или ожидаемой его величины.
4. Имеется конечное количество альтернатив принятия решения (конечное количество
альтернативных реальных инвестиционных
проектов, конкретных ценных бумаг, способов
осуществления определенной финансовой операции и т.п.).
5. Имеется конечное число ситуаций развития события под влиянием изменения факторов
риска. В финансовом менеджменте каждая из
таких ситуаций характеризует одно из возможных предстоящих состояний внешней финансовой среды под влиянием изменений от дельных
факторов риска. Число таких ситуаций в процессе принятия решений должно быть детерминировано в диапазоне от крайне благоприятных
(наиболее оптимистическая ситуация) до крайне неблагоприятных (наиболее пессимистическая ситуация).
6. По каждому сочетанию альтернатив принятия решений и ситуаций развития события может быть определен конечный показатель эффективности решения (конкретное значение суммы
чистой прибыли, чистого приведенного дохода и
т.п., соответствующее дан ному сочетанию).
7. По каждой из рассматриваемых ситуаций
возможна или не возможна оценка вероятности
ее реализации. Возможность осуществления
оценки вероятности разделяет всю систему принимаемых рисковых решений на ранее рассмотренные условия их обоснования («условия риска» или «условия неопределенности»).
8. Выбор решения осуществляется по наилучшей из рассматриваемых альтернатив [1].
В теории разработки управленческих решений выделяются следующие группы методов:
аналитические, статистические, математические, эвристические, активирующие, экспертные, методы сценариев и дерева решений. Каждый метод основан на исследовании специально
разработанных моделей, которые периодически
проверяются на достоверность, точность и эффективность. Основная задача каждой модели – упростить процесс разработки решения.
Точность определяется соответствием моделируемых процедур и операций при разработке
решений реальным процессам.
В научной литературе существует несколько различных подходов к классификации методов обоснования управленческих решений
в условиях неопределенности и риска. Классификация методов обоснования управленческих
решений составленная автором представлена
в табл. 1.
Метод аналитических зависимостей предусматривает использование формул, графиков,
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
49
Инноватика
Методы принятия управленческих решений
В условиях полной неопределенности
В условиях риска
- Критерий максимакса (принцип
оптимизма);
- Критерий пессимизма;
- Критерий максимина (принцип гарантированного результата или критерий Вильда);
- Критерий Гурвица;
- Критерий Сэвиджа;
- Критерий Лапласа;
- Критерий Байеса.
- Метод Дельфи;
- Метод Саати;
- Метод выбора альтернатив на основе отношения предпочтения;
- Метод дерева решений.
Определение цены доставки
Выбор оптимального
маршрута транспорта
Решения по погрузке и
разгрузке
Выбор поставщика
Выбор транспортного средства
Применение СППР при принятии УР
Подбор квалифицированного
персонала
Создание стабилизационных
фондов
Разработка мероприятий по
снижению рисков
Сотрудничество с ТК по регионам России
Рекомендации по повышению эффективность в принятии управленческих решений
Направления совершенствования технологии принятия управленческих решений
Рис. 1. Классификация методов принятия управленческих решений в условиях риска и неопределенности
Аутсорсинг
Страхование
Анализ рынка транспортных
услуг
Разработка системы поддержки
принятия решений (СППР)
Периодическое повышение
квалификации персонала
Инвестиции в дальнесрочные проекты
Обновление парка транспортных средств
Рис. 2. Приоритетные направления и рекомендации по совершенствованию технологии принятия
управленческих решений в ООО ТК «Транс-Авто»1
1
50 Составлено авторами
11–15 апреля 2016 г.
Инноватика
диаграмм, логических соотношений, которые
являются типовыми, объективно существующими и выработанными теорией и практикой
в течение многих лет. Каждый руководитель
должен знать кривые спроса и предложения,
зависимость стиля управления от характеристик организации, качества решений от полноты информации и т.д. Часть закономерностей
руководители отыскивают сами методом проб
и ошибок, и это уже их интеллектуальная собственность. Основу аналитического метода составляет наблюдение, обобщение, анализ и синтез, абстрагирование, формализация, теория
вероятности и математическая статистика, теория массового обслуживания [2].
Для наглядного представления приведена
классификация методов принятия управленческих решений на рис. 1 [3].
Управленческие решения (УР) играют в менеджменте основную роль, что же касается
управленческих решений в логистике, то они
играют ключевую роль в транспортных компаниях (ТК). На основе анализа внешних и внутренних факторов ООО ТК «Транс-Авто», влияющих на эффективность управленческих решений, с учетом перечня препятствий, стоящих
на пути разработки и принятия решений предложены направления создания условий, способствующих повышению их эффективности (см.
рис. 2).
При принятии решений в условиях неопределенности, когда вероятности возможных вариантов обстановки неизвестны, может быть
использован ряд критериев, выбор каждого из
которых, наряду с характером решаемой задачи, поставленных целевых установок и ограничений, зависит также от склонности к риску
лиц, принимающих решения.
Минимизация рисков в логистике возможна
благодаря грамотно спроектированным управленческим решениям, причем целевая функция проектируемой системы может быть разной
в зависимости от стоимости продукции и объема отгрузки товара. При больших объемах отгрузки целевая функция определяется как минимизация общего времени погрузки грузовика
при обеспечении технических условий погрузки
в соответствии со стандартами [2].
Библиографический список
1. Афоничкин, Ф.И. Управленческие решения в экономических системах: Учебник для вузов / Ф.И.
Афоничкин, Д.Г. Михаленко, СПб.:Питер, 2009.
480 с.
2. Латыпова. Р.Р. Совершенствование технологии
процесса принятия управленческих решений
в направлении эффективности автогрузоперевозок в условиях риска: автореф. дис. …канд. экон.
наук: 08.00.05 / Латыпова Рамиля Рамисовна,
СПб.:2013.26 с.
3. Курлов, В.В. Приоритетные направления совершенствования технологии принятия управленческих решений в транспортной компании / В.В.
Курлов, Г.А. Костин, Р.Р. Латыпова, А.П. Кирпичников Вестник Казанского технологического
университета. 2013. Т. 16. № 9. с. 262–265.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
51
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ
УДК. 681.5
Н. А. Алёшкин
Санкт-Петербургский государственный
университет аэрокосмического приборостроения
КОМПЛЕКСИРОВАНИЕ РЕКУРРЕНТНОГО ФИЛЬТРА
И НЕЧЕТКОГО РЕГУЛЯТОРА В ЦЕЛЯХ УЛУЧШЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ
КАЧЕСТВА ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА
МИКРОЭЛЕКТРОНИКИ
Рассматривается актуальная в условиях импортозамещения задача обеспечения
гарантированных значений показателей качества технологического процесса производства микроэлектроники на основе адаптивного управления климатическими параметрами в производственном помещении в условиях неопределенности модели состояния. Оригинальность предлагаемого решения заключается в комплексировании
технологии рекуррентного оценивания и нечеткого регулирования при формировании
управляющего воздействия в условиях возмущений.
Ключевые слова: система автоматического управления, параметры состояния,
нечеткие модели, технологический процесс, рекуррентное оценивание.
N. A. Aleshkin
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
THE AGGREGATION OF THE RECURSIVE FILTER AND A FUZZY CONTROLLER TO IMPROVE THE
QUALITY PARAMETERS OF THE TECHNOLOGICAL PROCESS PRODUCTION OF MICROELECTRONICS
Considering the topical in terms of import substitution the problem of providing guaranteed quality parameters
of a technological process in the microelectronics production based of adaptive management of climate
parameters in the manufacturing premises under conditions of perturbations. The novelty of the proposed
solution is to implement a recursive estimation technology in developing a mathematical model of adaptive
automatic control processes.
Keywords: automatic control system, state parameters, fuzzy models, technological process, recursive
estimation.
Растущие требования к качеству технологического процесса (ТП) при производстве микроэлектроники, а именно к климатическим параметрам, таким как температура, влажность,
давление, содержание пыли обусловливают необходимость построения систем автоматического регулирования, устойчивых к условиям возмущений моделей состояния и наблюдения [1].
Вопросы подтверждения соответствия помещений при выполнении операций с повышенной
чувствительностью к загрязнениям нашли отражение в ГОСТ Р ИСО 14644–2-2001 [2]. Указанные помещения оборудуются климатической динамической системой (КДС) с комплексом датчиков мониторинга текущего вектора
состояния, исполнительными агрегатами и
52 механизмом управления последними по некоторому алгоритму. Математическое описание процесса поддержания вектора состояния может
быть выполнено в терминах систем автоматического управления (САУ). На практике подобными объектами управляет оператор, принимающий решения, не имеющие строгого математического описания. Поэтому построение моделей
процедур, приближенных к рассуждениям человека, и использование их в САУ представляет
одно из важнейших направлений развития теории автоматического управления (ТАУ). В последнее время заметно активизировалось применение в промышленности инновационных
методов управления. Внедрение интеллектуальных САУ позволяет повысить качество ТП про-
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
изводства продукции при уменьшении ресурсои энергозатрат и обеспечивает более высокую
устойчивость к воздействию возмущающих
факторов по сравнению с традиционными САУ.
Перспективным направлением в современной
технологии управления является нечеткое регулирование, активно применяющееся для синтеза нечетких, гибридных регуляторов, систем
автоматической самоорганизации, устройств
оценивания и фильтрации с нечеткой логикой.
Методы, развиваемые в теории нечеткого управления, опираются на математическую теорию
нечетких множеств и нечеткую логику, которая
позволяет оперировать неопределенной или нечеткой информацией, плохо интерпретируемой
в количественных терминах.
При управлении сложными процессами, не
имеющими точного математического описания,
нечеткие системы по сравнению с традиционными имеют лучшую помехоустойчивость, быстродействие и точность за счет более адекватного описания реальной среды, в которой они
функционируют. Однако для результативного
применения технологии нечеткого регулирования важно формализовать адекватную физическую модель процесса управления. Здесь преимущество интеллектуальной САУ обусловлено
тем, что она работает не только с количественными данными, как традиционные САУ, но и
со знаниями, базирующимися на качественной
информации. Это дает возможность достаточно
объективно описать окружающую среду и организовать адекватное поведение управляющей
системы в условиях нештатного поведения вектора состояния КДС. Принцип ее функционирования, например, при стабилизации температуры в чистом производственном помещении
(ЧПП) рассмотрен на рис. 1. Сигнал от датчика
температуры и сигнал, соответствующий заданному значению температуры, поступают
к блоку сравнения, который вычисляет сигнал
рассогласования и выдает его на вход регулятора, формирующего управляющее воздействие.
Последнее поступает на исполнительный элемент, непосредственно влияющий на темпе-
ратуру в помещении (клапан подачи горячей
воды в системе отопления, электронагреватель
и т.п.). Вызванное регулирующим воздействием изменение режима работы исполнительного
устройства приводит к изменению температуры
в помещении и ее приближению к заданному
значению. Работа такой системы безупречна,
если ее взаимодействие с окружающей средой
корректно описано на этапе синтеза регулятора
и не выходит за рамки этого описания и нестабильна в других ситуациях.
Так как знания и опыт человека, в основном, имеют вербальный характер, то наиболее
перспективными являются САУ, использующие
для представления знаний человека о свойствах
и принципах управления объектом лингвистические переменные и аппарат нечетких множеств. Принцип функционирования системы
с нечеткой логикой описан в [3] и проиллюстрирован на рис. 2.
Для разработки адаптивной математической
модели процесса автоматического управления
рассмотрим технологию рекуррентного оценивания. Назначение рекуррентного фильтра (РФ)
состоит в получении непрерывно уточняемых
оценок текущего состояния некоторой динамической системы по результатам временного ряда
неточных измерений, прямо или косвенно связанных с оцениваемыми параметрами.
Для каждого k-го такта работы фильтра необходимо определять матрицу эволюции процесса Fk; матрицу наблюдений Hk; ковариационную матрицу процесса Qk; ковариационную
матрицу шума измерений Rk; при наличии
управляющих воздействий – матрицу их коэффициентов Bk. Модель системы предполагает,
что ее состояние в момент k синтезируется из
состояния в момент k–1 в соответствии с уравнением: xk = Fk xk-1 + Bk uk + wk , где uk – вектор
управляющих воздействий; wk – нормальный
База знаний :
Лингвистические переменные
Нечеткие правила
ДТ
Х
Блок
сравнения
НР
∆uТ
ИМ Т
Фаззификатор
Среда
Тз
Рис. 1. Принцип стабилизации температуры
в помещении
Логическое
устройство
Дефаззификатор У
Управляемая
система
Рис. 2. Принцип работы регулятора с нечеткой
логикой
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
53
Управление качеством
случайный процесс с нулевым математическим
ожиданием и ковариационной матрицей Qk.
В момент k производится измерение zk, которое связано с xk уравнением наблюдения:
=
zk Hk xk + vk , где vk – белый гауссовский шум
с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей Rk. Предлагается в рассматриваемой задаче синтеза устойчивой адаптивной системы управления КДС реализовать
комплексирование достоинств технологии РФ и
преимуществ алгоритма формирования управляющего воздействия с использованием нечеткого регулирования в целях парирования расходимости РФ и сужения границ нечеткости
при формализации априорной информации.
Рассмотрим работу РФ, который предлагается
использовать в качестве прецизионного блока
сравнения (рис. 1). Процессы в РФ делятся на
две фазы: экстраполяции и коррекции.
Этап экстраполяции – это предсказание вектора состояния системы по его оценке и примененному вектору управления с шага (k–1) на
k : xˆk|k-1 Fk xˆk-1|k-1 + Bk uk-1. Ковариационшаг =
ная матрица для экстраполированного вектора
=
Pk|k-1 Fk Pk|k-1 FkT + Qk-1.
состояния имеет вид:
Этап коррекции – это учет отклонения полученного на k-м шаге наблюдения от значения,
ожидаемого по произведенной экстраполяции:
yk= zk - Hk xˆk|k-1. Ковариационная матрица
для вектора отклонения (вектора ошибки) имеет
=
вид: Sk Hk Pk|k-1 HkT + Rk .
Оптимальная
матрица
коэффициентов
усиления, формирующаяся на основании ковариационных матриц экстраполяции вектора состояния и полученных измерений:
Kk = Pk|k-1 HkT Sk-1. Коррекция ранее полученной
экстраполяции вектора состояния представлена
xˆk|k xˆk|k-1 + Kk yk . Расчет ковариационв виде: =
ной матрицы оценки вектора состояния описывается формулой: Pk|k= ( I - Kk Hk ) Pk|k-1. Выражение для ковариационной матрицы оценки
вектора состояния системы справедливо только
при использовании приведенного оптимального
вектора коэффициентов. В общем случае это выражение имеет более сложный вид.
Представим процесс измерения температуры
КДС в производственном технологическом цикле изготовления изделий микроэлектроники
с помощью РФ. Исходное значение температуры
находится в некотором начальном состоянии,
но под действием возмущающих факторов на
него действует случайное искажение. Значение
температуры измеряется через каждые Dt секунд, но измерения неточны. Задача РФ – получить оценки значений температуры и скорости
ее изменения. В данной задаче матрицы F, H, R
54 и Q не зависят от времени, поэтому их индексы
опущены. Кроме того, в предлагаемом режиме
функционирования КДС с помощью РФ решается только задача оценивания рассогласования
текущих значений климатических параметров
и заданных, а управление устройствами нагрева или охлаждения воздуха осуществляется с помощью нечеткого регулятора (НР – на
рис. 1), поэтому матрица управления B отсутствует. Температура и скорость ее изменения
описывается следующим вектором в линейном
x 
пространстве состояний: xk =   . Будем счи x 
тать, что между (k–1)-м и k-м тактами значение
температуры изменяется с постоянным ускорением ak, распределенным по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и
среднеквадратическим отклонением sa . Тогда
можно записать:
1 Dt 
=
xk Fxk-1 + Gak , F = 
,
0 1 
 Dt2 
Dt2
, G =  2  .
где ak =
2
 Dt 
Предположим, что погрешность измерений
vk имеет нормальное распределение с нулевым
математическим ожиданием и среднеквадратическим отклонением sz .
Тогда=
zk Hxk + vk , где H = [1 0], и ковариационная матрица шума наблюдений имеет вид
R = E vkvkT  = s2z  . Если температура и ско
  
рость ее изменения известны неточно, то можно
задать матрицу дисперсий достаточно большим
числом G, чтобы оно превосходило дисперсию
0 
G 0 
реальных измерений: xˆk|k =   , P0|0 = 
.
0 
 0 G
В этом случае на первых тактах работы
фильтр будет с большим весом использовать
данные измерений, чем имеющуюся априорную информацию. По определению ковариационной матрицы получаем выражение:
Pk|k =cov ( I - Kk Hk ) xk - xˆk|k-1 + cov ( Kkvk ).
В
соответствии
со
свойствами
ковариации
векторов
данное
выражение преобразуется к следующему виду:
Pk|k =
( I - Kk Hk ) Pk|k (I - Kk Hk )T + Kk Rk KkT . Полученное выражение справедливо для произвольной матрицы коэффициентов.
При несоответствии модели состояния фильтра реально сглаживаемому процессу возникает
(
(
))
11–15 апреля 2016 г.
62
24
61
23
Температура
Влажность, %
Управление качеством
60
59
58
КДС с НР
традиционная КДС
0
10
20
30
Время измерения, мин.
40
50
КДС с НР
Традиционная КДС
22
21
20
0
10
20
30
Время измерения, мин.
40
50
Рис. 3. Динамика оцениваемого параметра
(влажность) и его рекуррентная оценка
Рис. 4. Динамика оцениваемого параметра
(температура) и его рекуррентная оценка
угроза его расходимости. Существующие подходы к парированию расходимости основаны на
некоторой коррекции диагональных элементов
матрицы Pk|k–1, на искажении диагонали ковариационной матрицы погрешностей измерений,
на замораживании на определенном такте матрицы коэффициентов усиления РФ. Предложенные подходы рассчитаны на недопущение
обнуления коэффициентов усиления РФ, иными словами, на сохранение некоторого остаточного значения полосы пропускания фильтра,
что предотвратит игнорирование обновляющего
процесса в ходе фильтрации. Однако указанные
модификации эффективны при парировании
расходимости применительно к задачам оценивания. Куда сложнее оказывается проблема
обеспечения устойчивости при решении задачи
управления. В этих условиях модель состояния
динамической системы должна содержать корректную интерпретацию функциональной связи между пространством состояний и фазовым
пространством параметров исполнительных
устройств. Предлагается подход упрощения
отмеченных зависимостей, ориентированный
на адаптивное нечеткое регулирование управляющих воздействий в нелинейных динамических системах. Для его реализации в контур
САУ следует включить нечеткий регулятор,
парирующий неточность математического описания оцениваемого процесса и реализующий
процедуру формирования управляющего воздействия на основе механизма нечеткого регулирования. При использовании процедур эмпирической обработки функций принадлежности
определяется адаптивное значение робастного
управляющего воздействия, удерживающего
вектор состояния системы в заданных границах. На рис. 3, 4 представлены графики про-
цесса управления элементом вектора состояния
при наличии возмущающих факторов, парирование которых в рамках традиционных САУ
оказывается невозможным. Анализ представленных графиков указывает на возможность
формирования управляющих воздействий, обеспечивающих заданную устойчивость системы
управления климатом. Необходимо отметить,
что особую сложность представляет задача учета неоднородности оцениваемых параметров,
формирования полей измеряемых параметров,
адаптации функций принадлежности к динамике климата, а также выбор размера скользящего окна анализируемых наблюдений при
определении уровней доверия лингвистическим
правилам.
Предложенное решение делает процесс
управления КДС адаптивным, что дает возможность построения отказоустойчивых динамических систем управления качеством ТП при производстве микроэлектроники с гарантированным уровнем показателей риска.
Библиографический список
1. Семенова, Е.Г. Системный подход при анализе
процессов производства прецизионных сложнопрофильных конструкций /Е. Г. Семенова, О. И.
Васильев // Информационно-управляющие системы. 2014. №1 (68). С. 102–107.
2. ГОСТ Р ИСО 14644–2-2001. Чистые помещения и
связанные с ними контролируемые среды. Ч. 2.
Требования к контролю и мониторингу для подтверждения постоянного соответствия ГОСТ Р
ИСО 14644–1.
3. Усков, А.А. Системы с нечеткими моделями объектов управления: монография / А.А. Усков. Смоленск: Смоленский филиал АНО ВПО ЦС РФ «Российский университет кооперации», 2013. 153 с.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
55
Управление качеством
УДК 332.142.2
Н. В. Андросенко
кандидат экономических наук,
доктор делового администрирования (DBA), доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения,
ФБУ «Тест-С.-Петербург»
ОБЕСПЕЧЕНИЕ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
НА ОСНОВЕ ЭКОНОМИКИ КАЧЕСТВА
Разработка комплексной, научно обоснованной и поддерживаемой обществом концепции обеспечения качества жизни населения – одна из приоритетных задач развития современного общества. В статье отражены результаты проводимых под руководством академика РАН Окрепилова В. В. исследований, которые позволили определить нетрадиционный подход в решении серьезной научной проблемы, а именно – обеспечении устойчивого развития социально-экономических систем.
С одной стороны, представлены результаты оценки влияния стандартизации, метрологии и управления качеством на социально-экономические процессы и системы,
с другой – возможность использования математического аппарата и компьютерных
технологий для построения агент-ориентированных моделей при проведении сценарных расчетов. С целью определения возможности апробации инструментов экономики качества для управления развитием социально-экономического пространства на
основе суперкомпьютерных технологий и математического моделирования был проанализирован отечественный и зарубежный опыт применения данных систем на различных уровнях управления.
Ключевые слова: экономика качества; устойчивое развитие; качество жизни; стандартизация; метрология; управление качеством; социально-экономические системы;
методы математического моделирования; агент-ориентированные модели.
N. V. Androsenko
Candidate of Economic Sciences, DBA, Docent
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation,
State Centre “TEST-St. Petersburg”
SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF SOCIO-ECONOMIC SYSTEMS
ON THE BASIS OF ECONOMICS OF QUALITY
Elaboration of a comprehensive scientifically based quality of life concept supported by society is among its
development priorities. The article presents the results of various research carried out under the leadership of the
RAS academician V. V. Okrepilov which have allowed identification of an unconventional approach to solving such
major scientific problem as ensuring the sustainable development of socio-economic systems.
The article describes the results of assessing the impact of standardization, metrology and quality management
on socio-economic processes and systems, and analyzes possibilities of using mathematical apparatus and
computer technology in developing the agent-based models when making the scenario calculations. In order to
determine the possibility of using the Economics of Quality tools for managing the development of socio-economic
space on the basis of supercomputer technologies and mathematical modeling the domestic and foreign
experience in application of such systems at different levels of governance was analyzed.
Keywords: Economics of Quality; sustainable development; Quality of Life; standardization; metrology; quality
management; socio-economic systems; methods of mathematical modeling, agent-oriented models.
56 11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Характерной чертой современного менеджмента качества является возможность широкого использования его методов на различных
уровнях управления для решения задач в различных сферах жизнедеятельности человека
как универсального инструмента. Поэтому рассмотрим опыт оценки эффективности управления социально-экономическими системами на
основе использования инструментов экономики
качества и методологии математического моделирования, последовательно обращая внимание
на различные аспекты и факторы, влияющие на
устойчивое развитие социальных систем.
На современном этапе развития одним из основных факторов, влияющих на все процессы
мировой экономики, выступает глобализация.
С точки зрения экономики глобализация
представляет собой преобразование мирового
пространства в единую зону, где свободно перемещаются информация, товары и услуги, капитал, где беспрепятственно распространяются
идеи и их носители, стимулируя развитие современных институтов и отлаживая механизмы их
взаимодействия. Формирование единого экономического пространства дает такие преимущества, как экономическое развитие и повышение
качества жизни.
С другой стороны, участники и заинтересованные стороны социально-экономической
системы определяют свои интересы в необходимости удовлетворения потребностей по следующим направлениям:
– обеспечение товарами, услугами, работами
высокого качества;
– создание достойных условий жизнедеятельности;
– достижение высоких темпов социальноэкономического развития;
– повышение качества жизни.
Выделив эти две тенденции – с одной стороны влияние глобализации, с другой – интересы
сообществ, обратимся к исследованию возможностей решения данной задачи и постановке целей с помощью элементов системы экономики
качества, а именно метрологии, стандартизации и управления качеством.
В современных условиях много внимания
уделяется понятию эффективности управления
социально-экономическими системами, которое в самом общем виде отражает соотношение
результатов и затрат функционирования любой
системы. Тем не менее, не существует единого
подхода к трактовке понятий эффективности
функционирования системы и эффективности
управления ею, в том числе с учетом различий
экономической и социальной эффективности.
Экономическая эффективность выражает
экономическую природу ситуаций и применяется к таким показателям, как доход, прибыль,
выручка от продаж, валовой продукт и т.д. Данные показатели оцениваются количественно и
удобны в использовании.
Сложнее оценить социальную эффективность, так как она применяется к социальным
процессам: обеспечению занятости, доступности общественных благ, экологической обстановке и т.д. В данном случае чаще всего прибегают к методу экспертных оценок, что носит
субъективный характер и снижает качество
оценки социальных процессов и явлений.
Для оценки эффективности социально-экономического развития хозяйственной системы
при всем многообразии применяемых методов
можно выделить три основных подхода:
– использование системы критериев;
– методы сравнительной рейтинговой оценки;
– комплексный коэффициентный анализ.
Основой предложенной классификации является различие принципов определения обобщающего показателя. Кроме того, методики
комплексной оценки эффективности развития
социально-экономических систем отличаются
друг от друга количеством используемых показателей, их качественным содержанием, применением весовых коэффициентов. Различия подходов к оценке эффективности развития хозяйственных систем приведены в табл. 1.
Таблица 1
Классификация методов оценки эффективности развития социально-экономических систем
Применяемые методы
Критерии
Система критериев
Нарушение одного из нормативных
показателей
Низкий рейтинг в группе исследуемых предприятий
Значение комплексного показателя
ниже нормативного
Сравнительная рейтинговая оценка
Комплексный коэффициентный анализ
Количество
показателей
Использование весовых коэффициентов
5–8
Нет
25–350
Иногда
используются
Да
3–7
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
57
Управление качеством
Чтобы нивелировать сложности в проведении оценки мы обратились к уже хорошо зарекомендовавшим и апробированным методам
управления качеством, поскольку имеются результаты проведенных исследований в области
влияния стандартизации на составляющие качества жизни.
Реализация задачи улучшения качества возможна через механизмы стратегического планирования и оценки достижения поставленных
целей. В качестве яркого примера можно привести Стратегию экономического и социального развития Санкт-Петербурга до 2030 г., генеральной целью которой является стабильное
улучшение качества жизни населения. Речь
также идет о повышении глобальной конкурентоспособности Санкт-Петербурга на основе реализации национальных приоритетов развития,
обеспечении устойчивого экономического роста
и использовании результатов инновационнотехнологической деятельности [3].
Деятельность по повышению показателей качества жизни идет в рамках стратегических направлений развития Санкт-Петербурга:
– развитие человеческого капитала;
– повышение качества городской среды;
– обеспечение устойчивого экономического
роста;
– обеспечение эффективности управления и
развитие гражданского общества.
Выполнение мероприятий в рамках стратегических направлений оказывает непосредственное влияние на параметры качества жизни: средняя продолжительность жизни, уровень
образования и валовой внутренний продукт на
душу населения, то есть доходы. Механизмом
выполнения этой работы является программа
по реализации Стратегии, которая включает
комплекс мероприятий в рамках 17-ти государственных программ [3].
В Стратегию включены конкретные параметры, достижение которых будет обеспечивать
реализацию генеральной цели. К ним относятся:
1) параметры оценки продолжительности
жизни:
– ожидаемая продолжительность жизни при
рождении – до 78,0 лет;
– смертность от всех причин на 1000 чел. населения – до 11,6;
– младенческая смертность на 1 тыс. родившихся живыми – до 4,6 и др;
– прирост численности постоянного населения;
2) параметры оценки уровня образования:
– индекс образования – 0,984;
58 – обеспеченность населения местами в дошкольных образовательных учреждениях (исходя из норматива на 1000 жителей) – 100%;
– обеспеченность населения местами в общеобразовательных учреждениях (исходя из норматива на 1000 жителей) – 100%;
3) параметры оценки качества жизни, связанные с увеличением доходов населения:
– увеличение выработки на одного занятого
в промышленности (к уровню 2012 г.) в 2,5 раза;
– индекс физического объема ВРП СанктПетербурга – 107%;
– уровень общей безработицы в СанктПетербурге не более 3,0%;
– уровень занятости населения СанктПетербурга в возрасте 15 –72 года не менее 70%.
Необходимо отметить, что составляющие качества жизни, включенные в Стратегию, могут
и должны оцениваться с помощью инструментов экономики качества – стандартизации, метрологии, управления качеством.
Стандартизация. Например, задачи социально-экономического
развития
СанктПетербурга также установлены в соответствующих стандартах проживания, где уделено внимание демографическому развитию и занятости
населения [4].
Целями стандартизации в различные периоды времени были такие как управление экономикой, защита интересов потребителей, содействие вступлению в ВТО, создание условий для
развития добросовестной конкуренции и, наконец, повышение качества жизни на различных
этапах управления национальной экономикой:
от плановой до рыночной. Все это подтверждает
экономическую эффективность стандартизации.
Ее вклад в экономический рост превышает соответствующие показатели от внедрения патентов
и лицензий. Так, в результате исследований, проведенных в ряде стран Азиатско-Тихоокеанского
региона, было выявлено, что эффективное применение технического нетарифного регулирования позволяет увеличить долю прибыли в среднем на 0,26% от ВВП, тогда как прибыль от мер
тарифного регулирования не превышает 0,14%.
Большинство исследований показало, что преимущества от стандартизации можно оценить как
вклад в валовую прибыль компании на уровне
0,15% – 5% годовых доходов от продаж [4].
По данным исследований, проведенных
в странах-членах ВТО (Германия, Великобритания, Канада, Австралия и Франция), влияние
стандартизации на рост ВВП составляет более
27%, на рост производительности труда – 30%.
Что касается влияния стандартизации на
другие составляющие качества жизни, то здесь
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
можно привести в пример Германию. Эта страна
демонстрирует высокие темпы экономического роста, при этом имеет одно из самых требовательных с экологической точки зрения законодательств, развитую систему социальной защиты.
Таким образом, подтверждается тезис, что развитие стандартизации самым непосредственным образом способствует повышению качества жизни.
Метрология. Одним из важнейших элементов экономики качества является метрология –
обеспечение единства и точности измерений, их
достоверности и воспроизводимости.
Это подтверждают многочисленные исследования влияния метрологии на экономическое
развитие, которые проводятся в России и за
рубежом. Результаты исследований подтверждают, что метрология во многом обуславливает
рост экономических показателей.
Приведем лишь некоторые примеры:
– объем ежегодного потребления газа в России составляет 500 млрд куб. м. При уменьшении точности измерений до 0,5% около
25 млн куб. м. газа могут быть недопоставлены
или не оплачены потребителем;
– экономический эффект измерений соответствует 2,7% ВВП Евросоюза в соотношении выгода – затраты 3:1;
– финансирование измерений ежегодно увеличивает внутренний валовой продукт государства на 0,8 – 1,5% [5].
Наша страна прочно удерживает позиции
одной из ведущих стран мира в области обеспечения единства и точности измерений. Так, на
сегодняшний день Россия не имеет себе равных
по электрическим и акустическим измерениям,
термометрии, измерениям, связанным с радиоактивными веществами, и ряду других. По калибровочным и измерительным возможностям
национальных метрологических институтов нашей страны, включенным в базу Международного бюро мер и весов, Россия входит в тройку
мировых лидеров – наряду с США и Германией.
Метрология влияет по многим направлениям и на жизнь общества, на качество и безопасность продукции в целом.
Так, если рассматривать сферу торговли,
можно выделить такие направления этого влияния как:
– создание равных условий на рынке (устраняется возможность производства и продажи
торговых измерительных приборов, которые не
соответствуют международным стандартам);
– предотвращение потерь доходов от экспорта (к примеру – при продаже расфасованных товаров, измерение объемов которых контролировать сложно);
– поддержка глобальной торговли измерительными приборами (соблюдение требований
к метрологическим характеристикам различных видов средств измерений, к методам и средствам их поверки, калибровке и т.д.);
– снижение разногласий и противоречий
между участниками торговых операций и связанных с этим транзакционных издержек путем устранения расхождений данных между
контрагентами, что минимизирует противоречия и издержки;
– обеспечение безопасности товаров и защита
прав потребителей. Согласованность и контроль
измерений помогают обеспечивать безопасность
продукции и услуг, бороться с мошенничеством
и повышать эффективность рыночных операций;
– свыше 4 млрд долл. составляет экономический эффект от сокращения барьеров в торговле, обусловленного выполнением Соглашения
«О взаимном признании национальных эталонов и сертификатов калибровки и измерений,
выдаваемых национальными метрологическими институтами (CIMP MRA);
– доля измерений в торговых сделках Канады ежегодно составляет 50–60% ВНП;
– при оснащении приборами узлов учета тепловой энергии ее потребление уменьшается на
10–15%.
Метрология оказывает непосредственное
влияние и на состояние дел в социальной сфере
в целом. Речь тут, в частности, идет о таких направлениях, как:
– улучшение здоровья людей (в Европе более
13 млрд евро в год тратят на измерения в сфере медицинских услуг. При этом доход от возвращения пациентов к работе на каждый затраченный евро составляет 3 евро, а экономический эффект от программы США, связанной
с измерением холестерина, за 13 лет составил
3,5 млрд долл.);
– сокращение количества смертей и травм
в результате несчастных случаев путем предупреждения опасных ситуаций (исследования,
проведенные в Австралии, показали, что уровень травматизма и случаев с летальным исходом на дорогах сократился почти в два раза,
в том числе за счет использования различных
метрологических приборов);
– поддержка гражданского общества (уменьшение разногласий и противоречий при совершении сделок и операций, увеличение социального капитала общества);
– улучшение состояния окружающей среды – содействие снижению загрязнения окружающей среды металлами, органическими за-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
59
Управление качеством
грязнителями, пестицидами и токсичными веществами, выхлопными газами и т.д.
Управление качеством. Одним из наиболее
эффективных и универсальных способов решения стоящих сегодня перед нами задач является широкое внедрение моделей управления, основанных на применении систем менеджмента
качества.
Наиболее распространенными являются
модели, основанные на принципах всеобщего
управления качеством (TQM). Данная методология реализуется через системы менеджмента,
базирующиеся на международных стандартах
ИСО серии 9000, моделях премий по качеству и
критериях различных конкурсов товаров и услуг.
Описанные выше инструменты экономики
качества могут с успехом применяться для решения задач обеспечения эффективности устойчивого развития.
Например, в 2012 г. на базе ФБУ «Тест-С.Петербург» с целью содействия повышению
эффективности стандартизации в сфере государственных и муниципальных услуг был создан технический комитет по стандартизации
«Устойчивое развитие административно-территориальных образований» (ТК 115), руководителем которого является академик РАН Окрепилов В. В. В рамках ТК 115 разрабатываются
предложения по вопросам устойчивого развития административно-территориальных образований, проводятся исследования взаимосвязи
составляющих качества жизни и условий устойчивого развития.
Сегодня важным результатом нашей деятельности в рамках ТК является разработка национального стандарта по применению систем
менеджмента качества в органах государственной исполнительной власти. Подобные документы призваны сделать нашу повседневную
жизнь более упорядоченной, регламентированной и организованной, будут способствовать эффективному использованию бюджетных средств
и повышению качества государственных услуг,
предоставляемых населению.
Для апробации разработанных методик и
схем использования инструментов экономики
качества для обеспечения устойчивости развития социально-экономических систем в настоящее время ведутся исследования в области
математического моделирования и применения
суперкомпьютеров для оценки параметров качества жизни.
В ходе трехлетних исследований под руководством академиков РАН Окрепилова В. В. и
Бетелина В. Б. была разработана методология
60 моделирования социально-экономических систем на основе принципов пространственного
развития с использованием методов математического моделирования и суперкомпьютерных
технологий. В дальнейшем были выполнены
сценарные расчеты на суперкомпьютере с использованием агент-ориентированной модели
социальной системы России.
Проведенные исследования позволили детализировать социально-экономические направления развития регионов страны, обусловленные внутренними и внешними факторами. Это
позволило в целом переосмыслить глобализационные вызовы для России в контексте концепции экономики качества и возможности моделирования ее социально-экономического пространства как социальной системы, что и определяет актуальность достигнутых результатов
исследования. Исследовательская работа состояла в разработке теоретико-методологических
и нормативных аспектов внедрения в практику
управления индикаторов и показателей, раскрывающих направленность управленческой
деятельности на обеспечение качества жизни
населения при моделировании социально-экономического пространства, что и определялось
необходимостью реализации комплексной, научно обоснованной и поддерживаемой обществом концепции обеспечения качества жизни
населения макрорегиона Северо-Запад, в том
числе в рамках направлений Стратегии 2030 [7].
Для развития математического и компьютерного инструментария для моделирования и
анализа социально-экономических процессов,
а также разработки основы построения агенториентированных моделей систем различного
уровня абстракции был разработан комплекс
экономико-математических методов для принятия решений на различных уровнях управления. Важным этапом стала разработанная
концептуальная схема комбинированной агенториентированной модели разноуровневых территориальных образований, реализуемая на основе конвергенции технологий динамического
и агент-ориентированного моделирования. В отличие от существующих, использование данной
модели позволило получить количественные
оценки эффектов взаимодействия на разных
уровнях управления. Апробация предложенной модели была осуществлена при оценке влияния повышения заработной платы на базовые
макроэкономические показатели территорий
в среднесрочной перспективе [8].
Далее, с целью разработки методологии социально-экономических систем были систематизированы индикаторы, определяющие каче-
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
ство жизни населения России: индикаторы распределены на две группы на основе спецификации регионов, которая осуществлялась с учетом
параметров, влияющих на качество жизни и
устойчивость развития, а также с опосредованным анализом индекса развития человеческого
потенциала, охраны окружающей среды, экономического роста и социального развития.
Первую группу индикаторов составляют
оценки, основанные на статистической информации, как-то: возраст; продолжительность
жизни; место работы; регион проживания; доход; ВВП (ВРП); уровень образования и пр. [10].
Вторая группа состоит из оценок, основанных на изучении специфики регионов, а именно:
географические границы; количество жителей;
количество работников (по типам); ВРП; ВВП
(ВРП) на душу населения; объем инвестиций;
объем инвестиций на душу населения; средняя
заработная плата; средняя продолжительность
жизни; уровень образования; показатель прироста населения и др.
В ходе исследований также был создан комплекс моделей и программ, повышающих эффективность сценарных расчетов на суперкомпьютере с использованием агент-ориентированной модели социальной системы России. В результате выполненных сценарных расчетов на
суперкомпьютере были получены важнейшие
результаты в развитии фундаментальных наук,
в теоретико-методологических исследованиях
и в информационном обеспечении вопросов,
связанных с устойчивым развитием социальноэкономических систем, в том числе с учетом демографических процессов макрорегиона.
На основе обобщения классической модели
Лесли, учитывающей миграцию, были проанализированы возможные варианты изменений
режима миграции, обеспечивающие долгосрочную стабилизацию населения макрорегиона. Построена общая модель миграционных
процессов региона (социально-экономического
пространства), которая позволила в рамках исследования произвести расчеты по трем сценариям. Первый из них предполагал развитие текущей ситуации (с неизменными значениями
параметров модели) – базовый сценарий. Второй сценарий рассматривал снижение заработной платы в Санкт-Петербурге на 15% относительно среднероссийского уровня. Тем самым,
у агентов модели, предполагающим мигрировать в Санкт-Петербург из других регионов с целью поиска более высокооплачиваемой работы,
снижается стимул к переезду. Третий сценарий
предусматривал принятие мер, направленных
на ужесточение миграционной политики, что
также снижает вероятность переезда агентов
из других регионов. В модели это выражается
в снижении средних значений вероятностных
параметров, определяющих возможность переезда на 30% от их начальных значений.
Таким образом, проведенный анализ, обобщение и внедрение инструментов экономики
качества при управлении социально-экономическими системами подтвердили возможность
использования данного инструментария для повышения эффективности деятельности по обеспечению достойных условий жизнедеятельности человека.
Изучив и интерпретировав под задачи исследования известный и успешный опыт зарубежных ученых и практиков по запуску агент-ориентированных моделей на суперкомпьютерах,
удалось определить этапы и методы эффективного отображения счетного ядра мультиагентной системы на архитектуру современного суперкомпьютера на примере агентной модели,
разработанной в ЦЭМИ РАН [9]. Также с использованием разработанной модели были проведены эксперименты по прогнозированию численности населения Санкт-Петербурга по трем
сценариям.
Далее была разработана концептуальная
схема комбинированной агент-ориентированной модели экономики разноуровневых территориальных образований, реализуемая на
основе конвергенции технологий динамического и агент-ориентированного моделирования.
В отличие от существующих, использование
данной модели позволяет получать количественные оценки эффектов взаимодействия на
разных уровнях управления. Апробация предложенной модели осуществлена при оценке влияния повышения заработной платы на базовые
макроэкономические показатели территорий
в среднесрочной перспективе.
Проведенные исследования, описанные
выше, позволяют сделать следующие выводы.
Предложенная методология оценки эффективности систем управления позволила уточнить критерии оценки и разработать модель
рейтинговой оценки с обоснованием использования инструментов экономики качества при
оценке параметров качества жизни населения.
Это позволило апробировать модель рейтинговой оценки органов государственной исполнительной власти в контексте выполнения индикаторов качества жизни населения макрорегиона.
Был изучен наиболее известный и успешный опыт зарубежных ученых и практиков по
запуску агент-ориентированных моделей на су-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
61
Управление качеством
перкомпьютерах, а также описаны этапы и методы эффективного отображения счетного ядра
мультиагентной системы на архитектуру современного суперкомпьютера на примере агентной
модели, разработанной в ЦЭМИ РАН [9]. Как
было показано, суперкомпьютеры позволяют на
несколько порядков увеличить число агентов и
других количественных характеристик (количество узлов сети, размер территории) в моделях, первоначально разработанных для использования на обычных настольных компьютерах.
Можно сделать однозначный вывод о том,
что суперкомпьютерное моделирование является логичным и крайне желательным шагом для
тех упрощенных моделей, которые уже прошли
успешную практическую апробацию на обычных компьютерах. Вместе с тем прямое перенесение компьютерной модели на суперкомпьютер
практически невозможно, так как значительное
повышение эффективности обычно достигается
на трех уровнях:
– распараллеливание счета;
– специализация вычислительных библиотек по задаче;
– низкоуровневая оптимизация.
При этом возникает принципиальная проблема, связанная с интенсивным межагентным
взаимодействием и заключающаяся в эффективном распараллеливании программного кода
между процессорами.
Опыт зарубежных исследователей, равно как
и наш, показывает, что существуют два способа
ее решения. Также были проведены эксперименты по прогнозированию численности населения Санкт-Петербурга по трем сценариям. Результаты моделирования показали, что при сохранении текущих тенденций население СанктПетербурга к 2030 г. прирастет почти на 22%.
Между тем, многое зависит от экономических
условий (в частности, уровня заработной платы)
и миграционной политики. Так, оба других сценария (снижения заработной платы относительно среднероссийского уровня и ужесточение
миграционной политики) демонстрируют снижение численности населения на 2,5% и 3,1%
соответственно. Вообще говоря, последние сценарии представляются малореалистичными, но
и они демонстрируют некритичное снижение
количества проживающих в Санкт-Петербурге
человек, в то время как базовый сценарий предполагает ощутимый прирост.
Тем не менее, несмотря на достаточно обширные исследования возможности использования
методов математического моделирования и
инструментов экономики качества на устойчивость социально-экономических систем, следу-
62 ет отметить необходимость следующих перспективных направлений:
– поскольку подтверждена эффективность
применения инструментов экономики качества
в различных экономических секторах, то эти
преимущества необходимо использовать и для
других сфер (экология, социальная сфера, образование) и направлений деятельности национальной экономики;
– универсальность современных методов
управления позволяет применять их не только
на уровне предприятий, но и на более высоких
уровнях (региона, страны), а также для решения задач социально-экономического развития
Санкт-Петербурга, создания и совершенствования стандартов проживания в Санкт- Петербурге;
– на основе компьютерных технологий необходимо совершенствовать теорию и практику
управления социально-экономическим развитием макрорегиона «Северо-Запад»;
– необходимо создавать общие модели для
прогнозирования темпов социально-экономического развития макрорегиона в соответствии
с целями Стратегии 2030, в том числе: повышение устойчивости его развития, снижение рисков и улучшение параметров качества жизни.
Библиографический список
1. Кузьмина, С.Н. Использование методов математического моделирования и инструментов экономики качества для обеспечения устойчивого развития социально-экономических систем / С.Н. Кузьмина, Н.В. Андросенко // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» 2014. № 6 http://naukovedenie.
ru/PDF/155EVN614.pdf.
DOI:
10.15862/155EVN614.
2. Окрепилов, В. В. Экономика качества как методологическая основа управления регионами /В.В.
Окрепилов/ / Экономика и управление. 2013. № 1
(87).
3. Okrepilov, V.V. Development of health economics for
improving the quality of life/V.V. Okrepilov//
Economic and social changes: facts, trends,
forecast. № 5 (23). 2012.
4. Материалы к разработке стратегии СанктПетербурга на долгосрочную перспективу. СПб.:
ФБУ «Тест-С.-Петербург», 2013. Режим доступа:
http://www.rustest.spb.ru/public/upload/media/
File/NID/strat.pdf (дата обращения 25.04.2014г.)
5. Окрепилов, В. В. Развитие экономики здоровья
для повышения качества жизни /В.В. Окрепилов// Экономические и социальные перемены:
факты, тенденции, прогноз. 2012. № 5 (23).
6. Окрепилов, В. В. Устойчивое развитие административно-территориальных образований на основе экономики качества /В.В. Окрепилов// Инновации. 2014. № 1 (183).
7. Кузьмина, С.Н. Формирование инновационной деятельности организации на основе реализации
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
принципов процессного подхода. Инновационная
деятельность как ключевой бизнес-процесс организации / С.Н. Кузьмина // Вопросы регулирования экономики. 2012. №3.
8. Кузьмина, С.Н. Подходы к оценке ключевых процессов инновационных бизнес-образовательных
структур/ С.Н. Кузьмина // Интернет-журнал
«Науковедение». 2012.№4 (7).
9. Средства суперкомпьютерных систем для работы
с агент-ориентированными моделями / В.Л. Макаров, А.Р. Бахтизин, В.А. Васенин, В.А. Роганов, И.А. Трифонов // Программная инженерия.
2011. № 3.
10.Ambrosiano, N. Avian Flu Modeled on Supercomputer
/ N. Ambrosiano // Los Alamos National Laboratory
NewsLetter. Vol. 7. No. 8. 2006.
11.Bisset K., Chen J., Feng X., Kumar VSA, Marathe
M. EpiFast: A fast algorithm for large scale realistic
epidemic simulations on distributed memory
systems. Yorktown Heights, New York; 2009:430–
439. Proceedings of 23rd ACM International
Conference on Supercomputing (ICS’09). 2009.
12.Epstein, J.M. Modeling to Contain Pandemics / J.M.
Epstein// Nature, volume 460, p 687, 6 August.
2009.
13.Keith R.B., Jiangzhuo C., Xizhou F., Anil Kumar
V.S., Madhav V.M. EpiFast: A Fast Algorithm for
Large Scale Realistic Epidemic Simulations on
Distributed Memory Systems ICS’09. June 8–12.
N.Y.: Yorktown Heights. 2009.
14.Lynar, T.M. Implementing an Agent Based Auction
Model on a Cluster of Reused Workstations / T.M.
Lynar, R.D.Herbert, W.J. Chivers // International
J. of Computer Applications in Technology. Vol. 34.
Issue 4. 2009.
15.Roberts D.J., Simoni D.A., Eubank S. A National
Scale Microsimulation of Disease Outbreaks. RTI
International. Research Triangle Park. - Blacksburg:
Virginia Bioinformatics Institute. 2007.
16.Отчетный доклад Президиума РАН. Научные достижения Российской академии наук в 2012г. //
Издательство «Наука», Москва, 2013.
17.Система ADEVS. [Электронный ресурс]. // Режим
доступа: http://www.ornl.gov/~1qn/adevs/.
18.Экономические преимущества стандартизации.
Международные целевые исследования. - ISO
Central Secretariat 1, chemin de la Voie-Creuse Case
postale 56 CH-1211 Geneve 20 Switzeerland.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
63
Управление качеством
УДК 658.56
С. А. Атрошенко
доктор физико-математических наук, профессор
ИПМаш РАН
ПРИМЕНЕНИЕ FMEA МЕТОДА ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА
ПРОДУКЦИИ ООО «ФИРМА ИТ»
В статье приводится использование метода FMEA для трех изделий фирмы «Информационные Технологии» с наибольшим количеством выявленных дефектов для
улучшения их качества после применения метода.
S.A. Atroshenko
Doctor of Physics and Mathematics Sciences, Professor
IPME RAS
APPLICATION OF FMEA METHOD FOR PRODUCTION QUALITY IMPROVEMENT OF «IT COMPANY»
The article presents the use of FMEA method for the three products of the company «Information Technology»
with the largest number of detected defects to improve their quality after application of the method.
Keywords: FMEA method; quality improvement; production.
Метод FMEA – это систематизированная совокупность мероприятий, целью которых является обнаружение места возможного нахождения потенциальных отказов продукции и
процесса, определение действий, которые могут
устранить или уменьшить вероятность их возникновения, и документирование всех этих мероприятий.
Метод FMEA помогает производителям предотвратить появление дефектов, повысить безопасность продукции и удовлетворенность потребителей. Этот метод нацелен на «внедрение»
качества в продукцию, поэтому он должен применяться как можно раньше, по крайней мере,
до начала производства. Вместе с тем его применение может оказаться полезным и для изготовленной продукции и функционирующего
процесса.
В свете ответственности за качество продукции, этот метод определяет технический уровень
продукции с точки зрения предотвращения ошибок, то есть выявления потенциальных ошибок
и оценки тяжести последствий для заказчика
(внешней стороны), а также устранение ошибок
или уменьшение степени их влияния на качество
(выводы для внутренней стороны). Анализ конструкции основан на теоретических знаниях и
информации о прошлом опыте. Анализ проходит
параллельно самому процессу разработки, при-
64 дает ему документированную форму. Он как бы
обобщает все поиски и рассуждения в процессе
разработки. Снижение риска появления ошибок,
которые вызывают неудовлетворенность потребителя и потерю у него интереса к продукции,
является важнейшим элементом для сохранения
конкурентоспособности.
Наиболее часто метод FMEA применяют при:
– разработке новых изделий;
– разработке новых материалов и методов;
– изменении продукции, процесса или операции;
– новых условиях использования существующей продукции;
– недостаточных возможностях технологического процесса;
– ограниченных возможностях контроля;
– использовании новых установок, машин
или инструментов;
– высокой доле брака;
– возникновении риска загрязнения окружающей среды, безопасности;
– существенных изменениях организации
работы.
В настоящее время метод FMEA применяется как в технических, так и других отраслях.
При этом он может быть продуктивно использован при анализе закупок, организации работы,
программном обеспечении и в других случаях.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Методика проведения анализа характера и
последствий отказов FMEA
1. Процедура FMEA.
Состоит из 3 частей:
– подготовка и планирование проведения
анализа;
– структурирование и функциональный анализ;
– анализ потенциальных отказов и оценка
достигнутого уровня качества рассматриваемого объекта.
2. Технология проведения FMEA.
FMEA включает этап исследования моделей,
при котором определяются:
– потенциальные дефекты для каждого из
элементов компонентной модели объекта;
– потенциальные причины дефектов; для их
выявления используются диаграммы Исикавы,
которые строятся для каждой из функций объекта, связанных с появлением дефектов;
– потенциальные последствия дефектов для
потребителя;
– возможности контроля появления дефектов;
– параметр тяжести последствий для потребителя В. Это экспертная оценка, проставляемая обычно по 10-ти балльной шкале; наивысший балл проставляется для случаев, когда
последствия дефектов влекут юридическую ответственность;
– параметр частоты возникновения дефекта
А. Это также экспертная оценка, проставляемая обычно по 10-ти балльной шкале; наивысший балл проставляется, когда оценка частоты
возникновения составляет 1/4 и выше;
– параметр вероятности не обнаружения
дефекта Е. Как и предыдущие параметры, он
является 10-ти балльной экспертной оценкой;
наивысший балл проставляется для «скрытых»
дефектов, которые не могут быть выявлены до
наступления последствий;
– параметр риска потребителя RPZ. Он
определяется как произведение В×А×Е; этот
параметр показывает, в каких отношениях
друг к другу в настоящее время находятся
причины возникновения дефектов; дефекты
с наибольшим коэффициентом приоритета
риска (RPZ больше, либо равно 100…120) подлежат устранению в первую очередь. Результаты анализа заносятся в специальную таблицу. Выявленные «узкие места» – компоненты объекта, для которых RPZ будет больше
100…120, – подвергаются изменениям, то есть
разрабатываются корректировочные мероприятия.
Рекомендуется рассматривать корректировочные мероприятия в следующей последовательности:
1) исключить причину возникновения дефекта. При помощи изменения конструкции или
процесса уменьшить возможность возникновения дефекта (уменьшается параметр А);
2) воспрепятствовать возникновению дефекта. При помощи статистического регулирования
помешать возникновения дефекта (уменьшается параметр А);
3) снизить влияние дефекта. Снизить влияние проявления дефекта на заказчика или последующий процесс с учетом изменения сроков
и затрат (уменьшается параметр В);
4) облегчить и повысить достоверность выявления дефекта. Облегчить выявление дефекта и последующий ремонт (уменьшается параметр Е).
2.1. Подготовка и планирование проведения
FMEA.
Метод FMEA, хотя и формализован, требует
творческого подхода, знаний и опыта.
2.2. Формирование рабочей группы и подготовка к работе.
В практических условиях анализ по методу
FMEA производится при групповой работе с участием сотрудников заинтересованных служб и
отделов. Для эффективной работы число участников обычно не должно превышать 4–5 человек. Ответственность проведения FMEA лежит
на том отделе, который непосредственно разрабатывает анализируемый объект.
2.3. Обучение участников группы методике
проведения FMEA.
Желательно начинать с информационного
семинара для руководства. Отдельные семинары желательно организовать для модераторов
и координаторов, а затем уже провести семинар
для участников рабочей группы.
2.4. Сбор и изучение материалов, необходимых для проведения анализа.
К материалам, собираемым рабочей группой,
относят:
– технологические схемы;
– цели качества по данному виду продукции;
– список важнейших проблем управления
качеством;
– технические требования к системе;
– протоколы, карты сбора информации, планы ввода;
– описания функций;
– информацию о проблемах самой продукции, применяемых методов, материалах;
– планы проведения контроля сравнимых
видов продукции;
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
65
Управление качеством
– перечень принятых мероприятий по предупреждению несоответствий и контрольных мероприятий;
– перечень критериев возникновения отказов, их значений, частоты появления;
– формуляры FMEA, расчетные программы.
2.5. Структурирование и функциональный
анализ.
Метод FMEA предусматривает обязательную
структуризацию объекта с определением и анализом выполняемых им функций.
Детализация объекта (иерархическое деление объекта по функциональным признакам на
системы, подсистемы и т. д.) позволяет наиболее
точно учесть функциональные признаки работы объектов и грамотно использовать накопленный опыт работы.
Разбив объект по иерархическим уровням,
его затем рассматривают как многоуровневую
структуру. В соответствии с принципом приоритета необходимо оценить качество объекта
на каждом из уровней, начиная с верхнего и
кончая нижним. При этом может выясниться,
что некоторые из подсистем или компонентов
уже анализировались методом FMEA, поэтому
повторение анализа для них становится ненужным.
2.6. Анализ потенциальных отказов и оценка достигнутого уровня качества рассматриваемого объекта.
Анализ характера и последствий отказов
производится с использованием приоритетного
коэффициента риска Кр=КпКнКо, который показывает, какие возможные отказы (и их причины) являются наиболее существенными (относительный приоритет отдельных отказов/
причин), а, следовательно, по каким из них следует принимать предупреждающие меры в первую очередь. Анализ производится с использованием коэффициентов, принимающих во внимание все три указанные важнейшие факторы
влияния на качество продукции. К этим коэффициентам относятся [1, 2]:
– Кп – коэффициент, учитывающий значение последствий отказов (тяжесть последствий
проявления причин отказов) для потребителя
(табл. 1). Потребителем конструкции всегда является конечный потребитель (покупатель). При
анализе процесса потребителем считают того,
кто принимает результат предыдущего этапа (и,
в конце концов, конечного потребителя);
– Кн – коэффициент, учитывающий вероятность Рн, с которой отказ или его причина не могут быть обнаружены до возникновения последствий непосредственно у потребителя (табл. 2).
Вероятность пропуска (необнаружения) причи-
66 Таблица 1
Коэффициент Кп, учитывающий значение
последствий отказов для заказчика
(внутреннего / внешнего)
Показатель
Значение последствий отказа
Вероятность, близкая к нулю, что дефект
может иметь какие-либо ощутимые последствия
Незначительное влияние на функции
системы или дальнейшее выполнение
операций процесса (второстепенное несоответствие)
Умеренное влияние. Вызывает недовольство потребителя. Функции системы
или дальнейшему выполнению операций
процесса нанесен ущерб (значительное несоответствие)
Существенное влияние. Существенные
функции системы полностью выпадают,
или промежуточный продукт не поддается
дальнейшей обработке (значительное несоответствие)
Очень существенное влияние. Тяжелые
последствия отказа, ведущие к остановке
производства
Критическое. Отказ угрожает безопасности (опасность для жизни и здоровья
людей) и противоречит законодательным
предписаниям
1
2–3
4–6
7–8
9
10
Таблица 2
Коэффициент Кн, учитывающий вероятность Рн,
невыявления отказа или его причины
Значение последствий отказа
Вероятность
Поканевыявлезатель
ния Рн, %
Близкая к нулю. Возникающие
не более
отказы или причины отказов
0,01
явно распознаются
Очень маленькая. Выявление
не более
возникающих отказов или при0,1
чин отказов очень вероятно
Небольшая. Выявление вознине более
кающих отказов или причин отка0,3
зов вероятно; проводимые испытания относительно достоверны
Умеренная. Выявление возне более 2
никающих отказов или причин
отказов менее вероятно; проводимые испытания недостаточно
достоверны
Высокая. Выявление вознине более 10
кающих отказов или причин
отказов весьма затруднительно;
проводимые испытания очень
неэффективны
Очень высокая. Возникающие
более 10
отказы или причины отказов
выявить нельзя: проверки не
проводятся
1
2–3
4–5
6–7
8–9
10
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Таблица 3
Коэффициент Ко, учитывающий вероятность Ро возникновения причины отказа
Вероятность отказов /
дефектов РО %
Показатель
менее 0,00001
1
0,00001<Ро<Д0005
2–3
Незначительная вероятность. Конструкция соответствует проектам, применение которых привело к появлению небольшого числа отказов. Технология
сопоставима с прежней, при которой в незначительном объеме появляются
дефекты. При коэффициенте Ср более чем 0,85 доля дефектов в пределах
0,0005<Ро<0,5
4–6
Средняя вероятность. Конструкция в общем соответствует проектам, применение которых в прошлом всегда вызывало трудности. Процесс сопоставим
с прежним, который часто приводил к дефектам
0,5<Ро<5
7–8
Рп>5
9–10
Значение последствий отказа
Вероятность близка к нулю
Очень незначительная вероятность. Конструкция соответствует прежним
проектам, при применении которых наблюдалось незначительное количество отказов. Процесс статистически стабилен при Ср(Срк)=1–1,3. Доля
дефектов при контроле качества составляет
Высокая вероятность. Конструкция – ненадежна. Требования к проекту
учтены незначительно (менее 50%).Процесс – нестабилен. Можно почти
с уверенностью сказать, что дефекты появятся в значительном количестве
ны численно равна среднему выходному уровню
дефектности;
– Ко – коэффициент, учитывающий вероятность Ро отказа. Обычно Ро=1–Р6, где Р6 – вероятность отсутствия отказа (табл. 3). При определении Ро исходят из того, что отказ не обнаружится до тех пор, пока потребитель не начнет
пользоваться изделием.
Обычно считают опасными причины при
Кр>Крп=100 (150), (где Крп – принятое на предприятии предельное значение Кр). Правильным
может быть только подход, при котором все
приведенные причины дефектов проверяются
на возможность проведения мероприятий по их
устранению. При этом в связи с затратами ориентируются на убывающую величину Кр, т. е.
Кр устанавливает приоритет последовательности необходимых мероприятий. Важнейшим
этапом анализа характера и последствий отказа
является проведение целенаправленных мероприятий по предупреждению дефектов.
Анализ производится при заполнении формуляра в виде таблицы.
2.7. План FMEA
1. Подготовка и планирование:
– планирование, постановка целей и задач;
– уточнение состава рабочей группы.
2. Функциональный анализ.
3. Анализ потенциальных отказов:
– виды потенциальных отказов;
– последствия отказов;
– меры по обнаружению;
– причины отказов;
– меры по предотвращению причин отказов.
4. Оценка достигнутого состояния:
– вероятность возникновения отказа – показатель Ко;
– вероятность обнаружения отказа – показатель Кн;
– тяжесть последствий дефекта – показатель
Кп;
– коэффициент риска Кр=КпКнКо;
– сравнение Кр с Крп.
5. Улучшение качества:
– после идей улучшения качества (рабочей
группы);
– возможные мероприятия по улучшению.
6. Анализ и выбор мероприятий по улучшению:
– определение Ко, Кн, Кп;
– число риска Кр;
– анализ затрат и сроков;
– выбор мероприятий по улучшению;
– указание ответственных и сроков выполнения.
7. Реализация выбранных мероприятий:
– реализация мероприятий;
– актуализация FMEA.
После заполнения таблицы и определения
коэффициента риска Кр анализируемого варианта объекта производят сравнение Кр=КоКпКн
с установленным на предприятии предельным
значением Крп, при превышении которого принятые меры считаются недостаточными, и могут привести к неблагоприятным для предприятия последствиям. Поэтому делается вывод о
необходимости поиска путей улучшения качества и снижения Кр. Для этого назначается ответственный исполнитель поиска улучшения
качества, определяются сроки выполнения.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
67
Управление качеством
FMEA продукции ООО «Фирма
Информационные Технологии»
факторами, влияющими на качество источника
бесперебойного питания, являются:
– качество электролита;
– качество корпуса блока питания;
– опыт персонала;
– проверка программы;
– транспортировка;
– метод транспортировки;
– подключение в сеть.
На основе диаграммы Исикавы и выявленных причин возможных дефектов проводится FMEA источника бесперебойного питания
(UPS750RM). Результаты приведены в табл. 4.
На основе проведенного FMEA выработаны
рекомендации для улучшения качества источника бесперебойного питания (UPS750RM).
2. Применение FMEA для улучшения качества ЖК-монитора с диагональю 21”.
Алгоритм процесса производства ЖКмонитора с диагональю 21”:
Была выбрана продукция, имеющая наибольшее количество дефектов.
1. Применение анализа для улучшения качества источника бесперебойного питания
(UPS750RM).
Алгоритм процесса производства источника
бесперебойного питания:
– транспортировка;
– установка в стенд;
– подключение в сеть;
– проверка работоспособности кабеля;
– проверка функционирования блока питания;
– проверка емкости батарей;
– проверка программы.
Была построена диаграмма Исикавы, из которой определено, что наиболее значимыми
Таблица 4
FMEA для улучшения качества источника бесперебойного питания (UPS750RM)
ООО «Фирма ИТ»
FMEA продукции ИБП UPS750RM
Регистрационный №
Менеджер по качеству Поддубный М.
Элемент системы: транспортировка, установка в стенд, подключение в сеть, проверка работоспособности кабеля, проверка функционирования блока питания, проверка ёмкости батарей, проверка программы
Страница_Всего
страниц_
Отдел
№
отказа
Функция:
Дата
Возможный
дефект
Возможное
последствие
отказа
Кп
Меры по обнаружению
Кн
Возможная причина отказа
Меры по предупреждению
Ко Кр
Исполнитель
Срок исполнения
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
11
1
Воздействие
вибрации
Повреждение плат
8
Испытания
3
Плохая упаковка
Улучшить упаковку
3 72
Инженерконструктор
2
Опасность
падения
Поломка
плат
8
Испытания
2
Использование не прочного крепежа
микросхем
Улучшить систему крепежа
2 32
Ведущий инженер-разработчик
3
Поломка
вилки
Отказ
в работе
8
Испытания
3
Неисправность вилки
4
Перегиб проводов
Отказ в работе
8
Испытания
2
Сбой в подаче
электроэнергии
2 32
Начальник
отдела разработки
5
Неисправность комплектующих
Отказ
в работе
8
Испытания
3
Повысить треПоломка комбования к мате- 3 72
плектующих
риалам
Начальник
отдела разработки
6
Неисправность аккумуляторов
Неработоспособность
блока питания
8
Испытания
2
Повреждение Улучшить упааккумулятора
ковку
7
Поломка
программы
Неточность
показываемых данных
68 8
Испытания
3
Поражение
вирусом
Внедрить съёмИнженер2 48
ную вилку
конструктор
Использование
более прочного
материала
Повысить защищённость
программы
3 48
Инженерэлектрик
Начальник
отдела про3 72
граммирования
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
– транспортировка;
– включение монитора;
– проверка состояния матрицы на наличие
битых пикселей;
– подключение к ПК;
– проверка интерфейсного кабеля;
– проверка кабеля питания;
– проверка блока питания.
Была построена диаграмма Исикавы, из которой определено, что наиболее значимыми факторами, влияющими на качество ЖК-монитора
с диагональю 21”, являются:
– качество жидких кристаллов;
– дефекты пластика;
– опыт персонала;
– контроль состояния матрицы;
– транспортировка;
– работоспособность кабеля;
– подключение в сеть.
На основе диаграммы Исикавы и выявленных причин возможных дефектов проводится
FMEA детали ЖК-монитора. Результаты приведены в табл. 5.
На основе проведенного FMEA изделия ЖКмонитора предложены рекомендации для улучшения качества продукции.
3. Применение FMEA для улучшения качества манипулятора (мышь).
Алгоритм процесса производства манипулятора (мышь):
– транспортировка;
– подключение Bluetooth модуля к ПК;
Таблица 5
FMEA для улучшения качества ЖК-монитора
ООО «Фирма ИТ»
FMEA продукции ЖК-монитора с диагональю 21»
Регистрационный №
Менеджер по качеству Поддубный М.
Элемент системы: транспортировка, включение монитора, проверка состояния
матрицы на наличие битых пикселей, подключение к ПК, проверка интерфейсного
кабеля, проверка кабеля питания, проверка блока питания
Страница_ Всего страниц_
Отдел
Функция:
Дата
№
отказа
1
1
2
Возможный
дефект
2
Воздействие
вибрации
Неисправность кнопки включения
Возможное последствие отказа
Кп
Меры по
обнаружению
Кн
Возможная
причина отказа
Меры по предупреждению
Ко
Кр
Исполнитель
Срок исполнения
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Повреждение
микросхем
8
Испытания
3
Плохая
упаковка
Улучшить
упаковку
3
72
Инженерконструктор
8
Испытания
2
Использование
непрочного
материала
Доработать
систему контакта
3
48
Инженерконструктор
3
Использование
непрочной
матрицы
3
72
Начальник
отдела разработки
2
32
Инженерэлектрик
2
48
Инженерконструктор
3
48
Инженерконструктор
3
72
Инженерэлектрик
Отсутствие контакта
Заменить используемую
матрицу на
более прочную
Доработать
систему разъема
Укомплектование драйверами для USB
портов
3
Выбитый
пиксель
Отсутствие
частичного изображения
8
Испытания
4
Отсутствие
сигнала
Невозможность
работы
8
Испытания
2
Неисправность
системы
5
Неисправность интерфейса
Отказ в работе
8
Испытания
3
Выход из
строя USB
портов
6
Поломка
вилки
Отказ в работе
8
Испытания
2
Неисправная вилка
7
Неисправность аккумуляторов
Неработоспособность блока
питания
8
Испытания
Упростить сиПовреждестему замены
3 ние аккумуаккумулятолятора
ров
Использование съемной
вилки
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
69
Управление качеством
Таблица 6
FMEA для улучшения качества манипулятора (мышь)
ООО «Фирма ИТ»
Менеджер по качеству
Поддубный М.
FMEA продукции манипулятор (мышь)
Элемент системы: транспортировка, подключение Bluetooth модуля к ПК, проверка работоспособности USB-порта, проверка Bluetooth соединения, проверка
лазерного модуля, провекра кнопок, проверка элементов питания
Регистрационный №
Страница_
Всего страниц_
Функция:
Дата
Отдел
Кп
Меры по
обнаружению
Кн
Возможная
причина отказа
4
5
6
7
8
8
Испытания
3
Плохая упаковка
Отсутствие
контакта
8
Испытания
2
Неточность
изготовления
Неисправность
Usb-порта
Невозможность
работы
8
Испытания
3
Отсутствие
сигнала
связи
Неисправность лазерного модуля
Невозможность
работы
8
Испытания
3
Затруднение работы
8
Испытания
3
Невозможность
работы
8
Испытания
3
8
Испытания
№ отказа
Возможный
дефект
1
2
1
Воздействие
вибрации
2
Неисправность
Bluetoothмодуля
3
4
5
Возможное
последствие
отказа
3
Повреждение микросхем
6
Неисправность кнопок
7
НеисправОтказ в раность элеменботе
тов питания
2
– проверка работоспособности USB-порта;
– проверка Bluetooth соединения;
– проверка лазерного модуля;
– проверка кнопок;
– проверка элементов питания.
Была построена диаграмма Исикавы, из которой определено, что наиболее значимыми
факторами, влияющими на качество манипулятора (мышь), являются:
– качество пластика;
– опыт персонала;
– транспортировка;
– работоспособность кабеля;
– подключение к компьютеру;
– лазерный модуль;
– метод транспортировки.
На основе диаграммы Исикавы и выявленных причин возможных дефектов проводится
70 Кр
Исполнитель
Срок исполнения
9
10
11
Улучшить упаковку
2
48
Инженерконструктор
Повысить точность изготовления
3
72
Инженерконструктор
Перегиб про- Использование
водов
съемного провода
2
48
Инженерконструктор
3
72
Инженерэлектрик
2
48
Инженерконструктор
3
72
Инженерконструктор
3
48
Инженерэлектрик
Меры по предупрежКо
дению
Прерываю- Внедрить систему
щееся соедииспользования
нение
маршрутизатора
Добавить возможНизкая точность изменения
ность мыши
параметров
НекачеДоработать конственный заструкцию мехамыкающий
низма замыкания
механизм
Небольшая
емкость элементов
Укомплектование
аккумуляторными элементами
питания
FMEA манипулятора (мышь). Результаты приведены в табл. 6.
На основе проведенного FMEA манипулятора (мышь) сделаны соответствующие рекомендации.
Заключение
В результате проведенного анализа видов и
последствий отказов (FMEA) рекомендовано:
– для источника бесперебойного питания –
улучшить упаковку; повысить требования к материалам, повысить защищенность программы,
внедрить съемную вилку, улучшить упаковку,
улучшить систему крепежа, использовать более
прочный материал;
– для ЖК-монитора – улучшить упаковку,
заменить используемую матрицу на более проч-
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
ную, упростить систему замены аккумуляторов,
доработать систему контакта, укомплектование
драйверами для USB портов, использование
съемной вилки, доработать систему разъема;
– для манипулятора (мышь) – повысить
точность изготовления, внедрить систему использования маршрутизатора, доработать конструкцию механизма замыкания, улучшить
упаковку, использование съемного провода,
добавить возможность изменения параметров,
укомплектование аккумуляторными элементами питания.
Применение предложенных мероприятий
позволило уменьшить количество брака на
предприятии.
Автор благодарит Г.Д. Вржесинского за помощь в проведении анализа.
Библиографический список
1. ГОСТ Р 51901.12–2007. Менеджмент риска. Метод
анализа видов и последствий отказов.
2. Бычкова, А.Н. Анализ характера и последствий
отказов.: Лекция / А.Н. Бычкова, Г.А. Рудаковская. Пенза: ПГУ, каф МСК, 2004. 44с.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
71
Управление качеством
УДК 001.51: 658.562.012.7
С. В. Богословский
доктор технических наук, профессор
Акционерное общество «Научно производственное предприятие «Радар ммс»
ГОРИЗОНТ ЭКСТРАПОЛЯЦИОННОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
ПРИ СИТУАЦИОННОМ УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ
ИННОВАЦИОННОЙ ПРОДУКЦИИ
На основе статистических характеристик аналитического продолжения интерполирующей зависимости технико-экономических параметров от определяющего показателя качества продукции, характеризующего качество инновационного промышленного объекта, определяется ограничение (горизонт) возможности использования
экстраполяции для прогнозирования значений технико-экономических параметров
при повышенных значениях определяющего показателя качества продукции. Моделирование выполнено на основе дальнейшего развития теории малой статистической
выборки. При этом оказалось, что горизонт прогнозирования не может превышать
половины длины интерполяционной функции.
Ключевые слова: малая выборка; вероятность; случайность; ситуационное управление; инновационная продукция.
S. V. Bogoslovsky
Doctor of Technical Sciences, Professor
Joint-Stock Company “NPP “Radar mms”
EXTRAPOLATION HORIZON AT FORECASTING FOR SITUATIONAL
QUALITY MANAGEMENT OF INNOVATIVE PRODUCTION
On the basis of statistical characteristics of analytical continuation of interpolating dependence of technical
and economic parameters from a defining indicator of quality of production, an innovative industrial target
characterizing quality, restriction (horizon) of possibility of use of extrapolation for forecasting of values of
technical and economic parameters is defined at raised values of a defining indicator of quality of production.
Modeling is executed on the basis of the further development of the theory of small statistical sample. It has thus
appeared that the forecasting horizon cannot exceed half of length interpolation function.
Keywords: small sample, probability, accident, situational management, innovative production.
Особенностью ситуационного управления
качеством инновационной продукции является существенная ограниченность исходной информации о возможных вариациях параметров,
обеспечивающих оптимизацию направлений
повышения определяющего показателя качества (ОПК) продукции. Ситуационное управление по определению является оперативным,
краткосрочным управлением предприятием,
при котором может использоваться экстраполяционное прогнозирование.
Математически экстраполяция определяется как аналитическое продолжение значений интерполяционной функции за пределы
области ее задания имеющимися результатами
72 наблюдения. При этом для построения интерполяционной функции используется фактографическая информация о связи различных параметров уже созданных образцов инновационной
продукции.
При общем руководстве повышением качества, принятии необходимых стратегических
решений по достижению требуемого потребителем значения ОПК, важно понимать возможности того или иного метода осуществления такого повышения: например, чего можно добиться для существующей технологии, параметры
которой определяются мощностью запросного
сигнала, типом антенны радиометки и способом
обработки принятого ответного сигнала. Толь-
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
×107
Коэффициент
пропорциональности, отн. ед.
ко оценив горизонт возможностей повышения
существующего значения ОПК, целесообразно
искать альтернативные технологические варианты его увеличения за счет кардинального изменения параметров технологии.
Классические методы экстраполяционного
прогнозирования предусматривают наличие
не менее пяти вариантов ее изготовления по
принятой технологии, например, повышения
дальности считывания радиометки только за
счет увеличения площади ее антенны. Однако
на начальном, инновационном этапе жизненного цикла продукции количество вариантов
обычно не превышает пяти, после чего осуществляется переход к последующему этапу за счет
кардинального изменения технологии, например, увеличения мощности на два порядка, соответствующего изменения параметров антенн
считывателя и метки, повышения избирательности приемного тракта считывателя. Поэтому
для обработки такого количества информации
приходится обращаться к теории малой статистической выборки [1].
При экстраполяции и интерполяции в целях
прогнозирования следует различать известные
закономерные (неслучайные) изменения, подчиняющиеся известным неслучайным физическим или экономическим законам, и случайные
отклонения от этих законов, связанные с непознанными закономерностями.
В дальнейшем будем руководствоваться понятием «случайность» в смысле, который придавал этому понятию Гегель: «случайное необходимо потому, что действительное определено
как возможное» [2].
Поэтому, приступая к прогнозированию,
прежде всего, необходимо установить действительное как известные уже созданные варианты
устройств и использовать известные закономерности, модели функционирования, а к случайным отклонениям отнести отклонения от выявленных закономерностей.
Например, известно, что дальность считывания радиометки пропорциональна корню
четвертой степени из произведения квадратов
площадей антенн считывателя и метки. Однако
вычисления для существующих на рынке меток
показывают, что коэффициент пропорциональности между четвертой степенью дальности и
квадратом площади метки по неизвестным нам
причинам не остается постоянным при увеличении дальности (рис. 1).
Поэтому коэффициент пропорциональности
(КП) между четвертой степенью дальности и
квадратом площади метки можно считать случайной величиной, зависящей от дальности.
7
6
5
4
3
2
1
0
0
500
1000
1500
2000
2500
Дальность в четвёртой степени, м4
Рис. 1. Интерполяционная аппроксимация
коэффициента пропорциональности
Известно, что каждому случайному событию
или значению параметра х в классической теории статистики сопоставляют вероятность р(х),
которая определяется как отношение числа благоприятных событий (т) к общему их числу п:
р(х)=т/п.
Предполагается, что благоприятные х и неблагоприятные x (читается как «не х») события
не могут одновременно наблюдаться. С использованием обозначений алгебры логики это последнее условие можно обозначить в виде формулы:
x ∧х = 0, (1)
где х - благоприятное случайное событие; ∧ знак логического произведения; x - неблагоприятное случайное событие.
Случайность событий (значений параметров
образцов продукции) состоит в том, что наблюдаемые события в той или иной мере не соответствуют известным закономерностям или математическим моделям: предыдущие события
(значения параметров уже созданных образцов)
не позволяют точно и достоверно предсказать
последующие события (значения параметров
предлагаемых к созданию образцов).
В соответствии с правилами логико-вероятностного исчисления логическому произведению событий можно приписать произведение
их вероятностей [3, 4]. В частности, вероятность
левой части логического уравнения (1) равна
произведению вероятностей
pS=(1-р)р, (2)
где pS - вероятность левой части уравнения (1);
р - вероятность благоприятного исхода события
х.
Для достоверных событий вероятность p равна нулю (для достоверно неблагоприятного со-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
73
Управление качеством
бытия) или единице (для достоверно благоприятного события). Соответственно, вероятность
pS будет равна нулю для любого достоверного
события (как для достоверно неблагоприятного,
так и для достоверно благоприятного события).
И обратно: при значении pS, равном нулю, следует заключить, что событие не случайно.
Имея ряд неслучайных событий, некорректно вычислять их вероятности. Поэтому вероятность pS можно назвать мерой (вероятностью)
соответствия события феномену случайности,
и она должна учитываться при статистических
оценках.
При этом равенство не нулю вероятности pS
совместно с условием (1) может быть объяснено
возможностью пересечения областей неопределенности для случайных событий x (не х) и х.
Если неопределенность отсутствует, то соответствующие (1) ситуации должны быть исключены из вероятностных расчетов как не случайные.
Известно, что классическая формула оценки вероятности ситуации, в которой при общем
числе п случайных результатов наблюдений наблюдалось т благоприятных ситуаций, соответствует максимизации функции правдоподобия
pm (1 - p)n -m . (3)
При этом вероятность р определяется по результатам наблюдения как отношение числа
благоприятных исходов к общему количеству
наблюденных результатов:
p=m/n. (4)
Таким образом, если при наблюдении нет
плохих (неблагоприятных) результатов, то, согласно классической теории математической
статистики, при любом числе наблюдений оценкой вероятности будет служить единица (р=1).
Такой результат является следствием предположения, что при формировании функции
правдоподобия (3) случайность понималась как
неотъемлемое свойство ситуации, что выполняется не для всех возможных ситуаций и не для
всех измеряемых параметров. Поэтому вероятность каждого результата в рассматриваемой ситуации следует оценивать с учетом вероятности
соответствия события феномену случайности
р (1-р), вычисляя максимум функции случайности как максимум функции правдоподобия,
умноженной на вероятность соответствия феномену случайности,
ps =p(1 p) pm (1 - p=
)n -m pm +1 (1 - p)(n -m +1) . (5)
74 где ps - функция случайности.
Максимальное значение функции случайности (5) достигается в точке, в которой производная оказывается равной нулю,
dps  m + 1 n - m + 1  m +1
=
0;
(1 - p)(n -m +1) =

p
1- p 
dp  p
m + 1 n - m + 1
0;

=
1- p 
 p
m + 1 - (m + 1) p - (n - m + 1) p =
0;
m +1
m +1
=
.
p =
m +1+ n - m +1 n + 2
(6)
Легко видеть, что формула (6) отличается от
классической формулы, получаемой максимизацией функции правдоподобия, добавлением
единицы в числитель и двойки – в знаменатель,
так что, например, при отсутствии испытаний
вероятность событий будет и не нуль, и не алгебраическая неопределенность, а вероятностная
неопределенность - половина единицы (1/2): то
ли будет, то ли нет.
При больших значениях m и n формула (6)
мало отличается от классической формулы (4).
Экстраполяционное прогнозирование предлагается осуществлять с помощью аналитического продолжения (экстраполяции) интерполяционной зависимости. Поэтому для прогнозирования необходимо, вначале, выполнить интерполяцию имеющихся результатов наблюдения,
а затем продлить интерполяционную линию за
пределы интерполяционного интервала (построить аналитическое продолжение интерполяционной линии).
Однако при решении этой задачи возникают
вопросы: насколько можно продлить интерполяционную линию, как получить статистические оценки аналитического продолжения? Ответы на эти вопросы и являются целью настоящей публикации.
Исходной случайной величиной будем считать отклонение наблюденных значений от интерполяционной линии, показанной на рис. 1.
В качестве параметров случайной величины
оценим среднее значений и дисперсию.
Среднее значение as случайной величины отклонений определим как сумму значений этих
отклонений, деленную на число этих отклонений на интервале интерполяции
=
ar
 as
1 n
=
,
 ∑ ak 

 n
n 1

(7)
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
где п - количество усредняемых значений; ak одно (k-е) из усредняемых значений отклонений
от интерполяционной линии; k=(1…n); as - сумn
марный результат наблюдений; as = ∑ ak .
1
Оценку дисперсии случайной величины
определим как сумму квадратов отклонений
этой величины от среднего значения, деленную
на число интервалов этих отклонений (n–1)
=
s2
 s02
a
1 n
- s0 )2 
,  ∑ (ak=
 n -1
n - 1  1
n

(8)
где s2 - оценка дисперсии как квадрат среднеквадратического отклонения s; n - количество
наблюденных значений; (n-1) - количество отклонений от среднего значения; as0 - среднее
значение; s02 - сумма квадратов отклонений от
среднего значения;
=
s02
n
∑ (ak 1
as0 2
) .
n
В рассматриваемом примере
ключается в том, что наблюдаемое повышение
неопределенности при экстраполяционном прогнозировании параметров связано с относительным уменьшением плотности наблюдений на
расширенном интервале. Другими словами, при
экстраполяции полученная в процессе наблюдения информация соотносится с более широкой
областью значений, что (за пределами исходной
области значений) понижает ее достоверность.
Используя уравнение (6), определим зависимость прогнозируемых значений среднего значения и оценки дисперсии от вероятности наблюдения выборки случайных величин.
Из формулы (6) следует
n=
(9)
2 p -1
2 p -1 -1 + p 3 p - 2
. (10)
=
-1
=
1- p
1- p
1- p
Подставляя (9) в (7), получим зависимость
прогнозируемого значения среднего значения от
вероятности его наблюдения
a={ak}=1.0e+005*[-8.6826 8.8971 -0.8974];
as0=0;
s02 =1.5535e+012
n=
-1
2 p -1
;
1- p
=
as
 1- p  n

1 n
=
 ∑ ak 
 ∑ ak .




n 1
 2 p -1 1

(11)
Из (11) следует, что, прогнозируя вероятпри минимальном значении интерполяционной
ность достижения экстраполируемых результафункции, равном 7.6023e+006.
тов, можно оценить значения прогнозируемых
Из формулы (8) следует, что для оценки диспараметров - среднего значения и дисперсии.
персии необходимо иметь информацию не менее
Из выражения для математического ожидачем о двух результатах наблюдения.
ния (11) следует, что при р, равном 1/2, прогноДля сокращения объема публикации рассмозируемое значение среднего значения обращаеттрим случай, когда m=n, т.е. когда все резулься в бесконечность. Это накладывает ограничетаты наблюдений являются благоприятными,
ние на горизонт прогнозирования среднего знаили когда неблагоприятные наблюдения не учичения условием: вероятность прогнозируемого
тываются, отбрасываются при формировании
события должна быть больше 1/2.
статистики наблюдений.
Из формул для вероятности (6) и для матеВ более общем случае получаемые результаматического ожидания (11) следует, что прогноты очевидным образом будут зависеть от числа
зировать среднее значение можно при наличии
неблагоприятных результатов наблюдения.
хотя бы одного наблюденного значения случайДля оценки требуемых значений площаной величины.
ди метки для достижения заданной дальности
Подставляя (10) в (8), получим зависимость
нужно экстраполировать полученное интерпопрогнозируемого значения оценки дисперсии от
ляцией изменение коэффициента пропорциовероятности ее наблюдения
нальности на более широкую область значений.
Экстраполяция осуществляется с помощью ана 1- p  n

1 n
s2
- as )2 
 ∑ (a=
 ∑ (ak - as )2 . (12)
k
литического продолжения интерполяционной=
 3p -2

n - 1  1

 1

зависимости (рис. 1) и с учетом формулы (8).
Как следует из формулы (8), аналитическое
продолжение оценки дисперсии на участке инВероятность существования интерполяционтерполяции может быть получено только за
ной зависимости на множестве трех меток (трех
счет изменения числа наблюдений. Математизначений КП) в соответствии с формулой (5) равческий смысл изменения числа наблюдений зана (3+1)/(3+2)=0.8.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
75
Управление качеством
Интервал интерполяционных значений КП
составил
LC=1.0e+007 ×(6.6694-0.6793)=5.99×107.
Аналогично утверждению о равномерном
распределении вероятности по интервалу интерполяционных значений КП, можно предположить, что и с увеличением при экстраполяции
интервала значений вероятность распределяется равномерно по расширенному интервалу, т.е.
пропорционально его длине
где р(DLС) – вероятность экстраполированных
результатов; DLС – длина аналитического продолжения интерполяционной линии; pi – вероятность интерполированных результатов; LC интервал интерполяции.
Формула (13) позволяет оценить горизонт
экстраполяции, если задаться величиной вероятности p(DLC). В рассматриваемом примере
pi=0.8, поэтому
0.8 - p(DLÑ )
DLÑ =
LC .
p(DLÑ )
(14)
В частности, из ограничения, обусловленного необходимостью вычисления дисперсии,
p(DLC)≥2/3, по формуле (14) получаем:
0.8 - 2 / 3
DLÑ ≤
LC =
0.2LC ,
2/3
т.е. горизонт экстраполяции в рассматриваемом
примере не может быть больше, чем 20% от интервала интерполяции.
В самом крайнем случае, когда выборка настолько велика, что вероятность pi создания меток близка к единице, горизонт экстраполяции
оказывается равным половине интервала интерполяции
1-2/3
DLÑ ≤
LC =
0.5LC .
2/3
С учетом прогнозируемых значений зависимость коэффициента пропорциональности от
дальности приведена на рис. 2.
Из выражения для прогнозируемой оценки
дисперсии (12) следует, что при р, равном 2/3,
оценка дисперсии обращается в бесконечность.
Это накладывает ограничение на величину горизонта прогнозирования условием: вероятность прогнозируемого события не должна быть
меньше 2/3.
76 Коэффициент
пропорциональности, отн. ед.
x 10
7
6
4
2
0
0
1000
2000
Дальность в четвёртой степени, м 4
3000
Рис. 2. Значения коэффициента
пропорциональности пунктирная линия –
интерполяция; сплошная линия – экстраполяция
Зависимость вероятности достижения прогнозируемых значений коэффициента пропорциональности в соответствии с (14) приведена на рис. 3.
На рис. 4 изображена прогнозируемая зависимость оценки дисперсии отклонений от проpi
0.8
Вероятность счтывания
(13)
0.78
p ( ∆L С )
0.76
0.74
0.72
0.7
0.68
0.66
0
1
2
3
4
5
6
7
×10 7
8
Коэффициент пропорциональности
Рис. 3. Распределение вероятностей по значениям
коэффициента пропорциональности: пунктирная
линия – интерполяция; сплошная линия –
экстраполяция
×10 6
40
Оценка средне квадратического
отклонения, отн. ед.
LC
p(DLÑ ) =
pi
,
LC + DLÑ
8
35
30
25
20
15
10
5
0
0
1
2
3
4
5
Коэффициент
пропорциональности, отн.ед.
6
7
×10
8
7
Рис. 4. Экстраполяция (сплошная линия) оценки
дисперсии отклонений от прогнозируемого
коэффициента пропорциональности; пунктирная
линия – участок интерполяции
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
гнозируемого коэффициента пропорциональности, характеризующая неопределенность прогноза.
Кроме того, из ограничения на вероятность,
определяемую (5), следует, что для экстраполяции необходимо располагать не менее чем двумя результатами наблюдения. Другими словами, при вероятности результатов наблюдений,
меньшей 2/3, невозможно использовать метод
экстраполяции для прогнозирования оценок
дисперсий случайных величин.
Построим функцию плотности распределения
по значениям КП, используя значения вероятностей для выборочных значений дальностей и
площадей имеющихся на рынке меток. Всего известно п=3 образца таких меток (с однотипными
антеннами), образующих последовательность
процесса повышения определяющего качественного параметра - дальности считывания.
Для этих меток известны площади антенн S
и дальности считывания D:
S=[0.0047 0.0051 0.0060];
D = [3.5000 4.4000 7.0000].
Соответственно, значения квадратов площадей и четвертых степеней дальностей:
S2=10–4×[0.2209 0.2601 0.3600];
D4=103×[0.1501 0.3748 2.4010].
Значения коэффициента пропорциональности:
C=107×[0.6793 1.4410 6.6694].
Интерполяционная зависимость коэффициента пропорциональности от дальности считывания изображена на рис. 1.
Отклонения от интерполяционной линии:
a=105×[-8.6826 8.8971 -0.8974]
Среднее значение на интервале интерполяции при п=3:
0.8
Оценка дисперсии на интервале интерполяции при п=3:
=
s2

1 n
 ∑ (ak - as )2  =1.5535e+012.


n -1 1

Для оценки неопределенности в определении
случайной величины используется информация о плотности распределения вероятностей
в плоскости, перпендикулярной к плоскости
с координатами «вероятность» и «случайная величина». В этой плоскости задается закон распределения неопределенности (погрешности)
относительно наиболее вероятных значений,
определяемых аналитическим продолжением
интерполяционной функции в область экстраполяционных значений.
В качестве плотности вероятностей неопределенных значений случайных величин, значения которых находятся на интерполяционном и
экстраполяционном участках прогнозируемой
случайной функции, можно принять нормальный закон распределения (закон Гаусса) N(р,s2)
с параметрами р и s2 (параметр р - максимальное
значение вероятности на прогнозируемой траектории случайной функции; s - среднеквадратическое отклонение в перпендикулярной плоскости от траектории случайного параметра).
На рис. 5 даны четыре сечения области неопределенности аналитического продолжения
интерполяционной функции в двумерном изображении: синяя линия соответствует плотности распределения вероятностей значений
коэффициента пропорциональности на участке
интерполяции.
0.8
0.6
0.6
0.5
0.4
0.4
0.2
0.3
0
1
0.2
0.1
0
-1

1 n
 ∑ ak  =0.


n 1

Вероятность
0.7
Вероятность
as =
-0.5
0
0.5
1
x 10
Область неопределённости
×10 6
6
×10
5
Рис. 5. Плоские сечения области неопределенности
0
Область
неопределённости
-1 6.6
6.8
7
7.2
7.4
×10 7
Коэффициент
пропорциональности
Рис. 6. Объемные сечения области неопределенности
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
77
Управление качеством
На рис. 6 те же сечения даны в трехмерном
изображении первая слева (синего цвета) - для
интерполяционного интервала; остальные три
сечения (красного цвета) находятся в зоне экстраполяционного прогноза и характеризуются
расширяющейся областью неопределенности.
Если в статистике наблюдений имеются и неблагоприятные результаты, вероятность наблюдения благоприятных ситуаций снижается, горизонт экстраполяции еще более уменьшается,
а область неопределенности расширяется.
Выводы:
– разработан метод экстраполяционного прогнозирования (с оценкой вероятностных характеристик) параметров объектов, позволяющий
построить аналитическое продолжение интерполяционной линии;
– метод позволяет оценить вероятность наблюдения экстраполируемых значений, дисперсию отклонений от аналитического продолжения интерполяционной линии, область неопределенности прогнозируемых значений и длину
горизонта прогнозирования;
– метод использует теорию малой статистической выборки;
– разработана программа экстраполяционного прогнозирования, использованная для решения приведенных в работе примеров расчета;
78 – приведены графики, в том числе – трехмерный, иллюстрирующие пример расчета вероятностных характеристик экстраполяционного
прогноза среднего значения отклонений, оценки дисперсии, плотности распределения вероятностей в области неопределенности и вероятности реализации параметров на множестве трех
меток на поверхностных акустических волнах;
– метод может быть использован, в том числе, при краткосрочном прогнозировании экономических показателей деятельности предприятия.
Библиографический список
1. Богословский, С. В. Теория контрастного видения:
монография / С. В. Богословский, В. С. Богословский. СПб.: Санкт-Петербургская Академия межотраслевых наук, 2011. – 117 с.
2. Гегель, Г. Наука логики / Г. Гегель // собр. соч., т.
5, с. 658. М.: Государственное социально-экономическое издательство, 1937. – 818 с.
3. Богословский, С. В. Логико-вероятностные методы
в экономике: монография / С. В. Богословский.
СПб.: Санкт-Петербургская Академия межотраслевых наук (АМОН), 2007. – 196 с.
4. Соложенцев, Е. Д. Управление риском и эффективностью в экономике. Логико-вероятностный подход / Е.Д. Соложенцев. СПб.: Изд-во СПб ун-та,
2009. 270 с.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
УДК 621.3, 004.052, 519.718
А. Г. Варжапетян
доктор технических наук, профессор
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
УЛУЧШЕНИЕ КАЧЕСТВА ОЦЕНКИ
ВЫСОКОНАДЕЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ
Статья представляет собой аналитический обзор методов оценки высоконадежных технических объектов (ТО). В статье дается определение понятия ТО и предлагается их классификация. Рассматриваются различные методы оценки характеристик
высоконадежных ТО. При этом делается упор на современные методы, повышающие
достоверность и качество оценки характеристик надежности ТО на основе диффузионных немонотонных двухпараметрических законов распределения (DN-распределений)
и учета единицы отказов ФИТ (FIT –failure in time). На примере ОКР «Свинец» рассмотрены методы оценки характеристик надежности при проведении ускоренных испытаний ТО.
Ключевые слова: технический объект, DN-распределение, коэффициент ускорения
испытаний, единица отказов ФИТ.
A. G. Varzhapetian
Doctor of Technical Sciences, Professor
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
IMPROVEMENT OF QUALITY OF THE ASSESSMENT OF HIGHLY RELIABLE TECHNICAL OBJECTS
The article is an analytical overview of methods for assessing highly reliable technical facilities. The article
gives the definition of the technical object and offered their classification. Consider different methods of evaluation
of the characteristics of highly reliable technical facilities. Emphasis is put on modern methods that enhance the
credibility and quality of evaluation of reliability characteristics on the basis of the two-parameter diffusion
nonmonotonic distribution laws –DN distribution and accounting unit of the failures of fit (FIT –failure in time). For
example, the DW “Lead” the methods for assessing the reliability characteristics during the accelerated testing
are presented.
Keywords: technical object, DN-distribution, the acceleration factor of the test, unit failures FIT.
До настоящего времени специалисты, описывая сложные технические изделия, используют
разнообразные термины (изделие, система, комплекс, комплект и т.д.). Причем трактовка этих
терминов весьма разнообразна. Так, например,
термин система описывает понятия, начиная от
философских понятий (категории, способ мышления) и организаций различных структур (природных, государственных, образовательных) до
технических и технологических применений.
Поэтому, для исключения разночтений,
в статье используется термин технический объект (ТО) – «предмет искусственного (технического) происхождения, который рассматривают
отдельно с позиции управления его характери-
стиками, состоящий из технических или программных средств, или их сочетания». ГОСТ Р
27.001–2009 [1]. Технические объекты, рассматриваемые в статье, имеют не только нелинейные динамические характеристики и не стационарны по своей сути, но и могут обладать свойствами адаптации к возникающим ситуациям.
Все изложение ведется на примере одного из
классов ТО, а именно изделий радиоэлектронной промышленности. На рис. 1 представлена
упрощенная схема воздействия факторов на
создание и функционирование ТО. Каждый из
факторов, указанных на рис. 1 представляет собой вектор, включающий большое количество
составляющих, так, например, вектор управ-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
79
Управление качеством
Рис. 1. Основные факторы, влияющие на ТО
ление рисками учитывает все виды внешних и
внутренних случайных воздействий, вероятность возникновения которых неизвестна.
Чтобы представить свойства технического
объекта, приведем краткую классификацию
(табл. 1).
Таблица 1
Классификация ТО
Признак классификации
Варианты представления ТО
Вид выходной функции
Характер поведения
– Линейная
– Нелинейная
– Стационарный
– Нестационарный
Значения выходных – Детерминированные
параметров
– Стохастические
Изменение параметров – Непрерывное
во времени
– Дискретное
Структура
– Иерархическая
– Сетевая
– Комбинированная
Взаимодействие эле- – Однонаправленное
ментов объекта
– Двухнаправленное
Наличие средств пере- – Прямое управление
настройки
– Автоматизированная
система
– Адаптация с элементами
интеллектуализации
Примечание. В классификацию не включены методы
математического описания, так как в зависимости от характера объекта они могут варьироваться от классических
дифференциальных уравнений до нейронных сетей.
Качество ТО является философской, сущностной категорией и его многочисленные
свойства оцениваются методами теории квалиметрии описанными в ряде работ, например Г. Г. Азгальдова [2], В. К. Федюкина [3],
А. Г. Варжапетяна, Е. Г. Семеновой и др. В статье рассматриваются методы оценки лишь одного из главнейших свойств качества, а именно
надежности ТО радиоэлектронной отрасли.
В пятидесятые годы ХХ в. надежность радиокомпонентов была весьма низкой и все уси-
80 Рис. 2. Рост числа транзисторов на кристалле
(источник IEEE computer 2013) сплошная
линия – настоящее положение развития;
пунктирная линия – не оправдавшийся прогноз
лия разработчиков сводились к построению надежных ТО из ненадежных элементов. Однако
стремительный рост числа элементов на кристалле (рис. 2) привел к одновременному росту
надежности самих элементов. Так если в те же
пятидесятые годы интенсивность отказов λ(t)
равнялась 10–5 1/ч. (один из 10000 элементов отказывает в течение часа), то в настоящее время
λ(t) измеряется величинами 10–9 1/ч. (один из
миллиарда). Для этого значения введено специальное название ФИТ (failure in time – FIT).
В табл. 2 по данным зарубежных производителей радиокомпонентов приведена градация
значений ФИТ для различных областей использования.
Таблица 2
Примерное распределение характеристик
надежности радиокомпонентов [5]
Область
использования
Средняя наработка до
отказа Тср., ч.
Параметр
потока отказов λ , 1 / ч
Единица
отказа
ФИТ=10–9
1/ч
Коммерческое
Миллион
или единицы
миллиона
10–6–10–7
Тысяча – сотни
Военное
Десятки или
сотни миллионов
10–7 –10–8
Сотни – десятки
Космическое
Сотни
миллионов –
миллиарды
10–8–10–10
Десятки – доли
единицы
Скорее всего, это рекламный ход, потому что
провести определительные испытания на надежность с такими показателями ФИТ практически невозможно. Так, для получения доволь-
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Рис.3 Тенденция снижения интенсивности
отказов ТО: а – окончание периода приработки;
б – начало периода старения;
в – предполагаемое время окончания приработки
для современных ТО
но низкой доверительной вероятности оценки
Тср. равной 90% необходимо в процессе испытаний получить 32 отказа. Простой расчет показывает, что для подтверждения средней наработки равной десяти тысячам часов (практически всегда требуемое заказчиком) необходимо 4
года непрерывной 3-х сменной работы без праздников и выходных! Для оценки характеристик
надежности (безотказности, ремонтопригодности, долговечности и сохраняемости) ТО можно
использовать три группы методов:
– теоретические методы;
– испытания, прежде всего ускоренные;
– имитационное моделирование.
Кратко прокомментируем содержание этих
методов.
Разработке теоретических методов посвящены работы Половко А. М. [5], Рябинина И. А. [6] и многих других. Однако общим недостатком этих работ является использование
однопараметрических законов распределения,
в частности экспоненциального. На рис. 3 представлены две кривые, для ТО 1-го поколения и
для современных ТО.
Прокомментируем некоторые аспекты, представленные на рис. 3.
Для ТО 1-го поколения представлена классическая кривая зависимости λ=f(t) с периодами
приработки (0→а), постоянства интенсивности
отказов (а →б), старения (б →∞). Участок а→б
при этом превышал 1000 час. Именно для такого вида зависимости разработаны классические методы теории надежности. К большому
сожалению, большинство учебно-методических
материалов, выпускаемых разными вузами,
пропагандируют именно эти методы оценки. На
самом деле, положение коренным образом изменилось. Обратимся к кривой для современных
ТО, которые, имея гораздо меньшую интенсив-
ность отказов (на порядок или несколько порядков), не оканчивают период приработки до морального устаревания – точка в на рис. 3, т.е., ни
о каком периоде постоянства интенсивности отказов говорить нельзя. Поэтому возникает необходимость искать новые аналитические модели
описания ТО последнего поколения. Некоторые
такие модели рассматриваются ниже.
Для высоконадежных ТО необходимо проводить ускоренные (форсированные испытания).
Модель применения ускоренных испытаний
рассмотрена ниже на примере результатов ОКР
«Свинец», проводимой на протяжении ряда лет
в ОАО «Авангард», непосредственным участником которой являлся автор статьи.
Необходимо иметь в виду возможность оценки характеристик надежности современных
ТО с помощью имитационного моделирования,
примеры такого моделирования приведены
в монографии Варжапетяна А. Г. [7].
Рассмотрим более подробно методы оценки
надежности современных ТО.
Прежде всего, необходимо обратить внимание на существование ГОСТ 27.005 [8], который
устанавливает требования к двухпараметрическим функциям распределения случайных величин. В ГОСТ показано, что прогноз средней
наработки до отказа ТО на основе экспоненциального закона представляется явно грубым и
заниженным. Прогноз средней наработки до
отказа для таких изделий на основе более адекватных двухпараметрических распределений
является точнее. Однако в РФ эти методы мало
используются. В настоящее время наиболее распространенным является определение среднего
времени до отказа изделий ЭТ на основе использования экспоненциального закона. Ряд исследователей: Стрельников В. П. [9], Лидский Э. А.
[10], Варжапетян А. Г. [11, 12] и др. установили,
что расчет надежности систем на основе экспоненциального распределения (лямбда-метода)
приводит к огромной методической погрешности – к занижению оценки средней наработки
до отказа системы в n раз, где п – число элементов в последовательной системе.
Для того чтобы рассчитывать и прогнозировать надежность проектируемых ТО на основе более адекватных двухпараметрических
функций распределения наработки, необходимо знать более полные показатели надежности
составляющих элементов. В частности, полной
информацией о надежности элементов является
знание средней наработки до отказа (MTTF) и
коэффициент вариации этой наработки. Среди
многочисленных двухпараметрических функций распределения наиболее универсальным
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
81
Управление качеством
является диффузионное немонотонное DN -распределение, позволяющее решать все задачи,
возникающие при оценке характеристик надежности ТО. ГОСТ [10] описывает 25 таких
функций, в то время как, с помощью широко
распространенной экспоненциальной модели
можно описать только 14. В табл. 3 приведены
основные аналитические зависимости и моменты DN-распределения.
Таблица 3
Зависимости и моменты DN-распределения
Характеристика
Расчетная формула
Плотность вероятности =
f (t )
Модель отказов
 ( t - μ )2 

exp   2v2μt 
vt 2pt


μ
 t - μ  2v  t - μ 
F=
 + e Ô  
( t ) Ô 

 v μt 
 vt μt 


Модель надежности
 t-μ 
 t-μ 
=
R ( t ) Ô 
 - Ô  
 v μt 
 v μt 




Математическое
ожидание
Дисперсия
M(t)= μ
Коэффициент
вариации
Коэффициент
ассиметрии
2 2
D(t)= μ v
V(t)=v
AS =3v
В качестве примера рассмотрим оценку средней наработки до отказа паяных соединений ТО
по результатам форсированных испытаний с помощью DN-распределения. Испытания проводились в рамках ОКР «Свинец» в ОАО «Авангард»
в 2011–2013 гг. Обозначения в формулах приводимого ниже примера соответствуют формулам,
приведенным в табл. 3. Паяным соединениям
(ПС), как компоненту электронных устройств,
приписываются чрезвычайно высокие цифры
показателей безотказности, в частности, интенсивность отказов=
λ 10-9 -10-13 1/ч. Очевидно,
что такие показатели надежности ПС практически не могут быть определены или подтверждены по результатам контроля в условиях нормальной эксплуатации изделий, содержащих
паяные соединения.
Пример. Испытания проводились при повышенной температуре 85°С в течение tu=1500 час.
Группа из 20 образцов печатных плат с напаянными микромодулями содержала N=31824 паяных соединений и за время испытаний не зафиксировано ни одного отказа. Таким образом,
имеем план испытаний NUT (образцы не восстанавливаются и не заменяются до окончания
82 времени испытаний) и число отказов d=0. Используя диффузионное немонотонное распределение наработки до отказа (DN-распределение),
определим среднюю наработку до отказа исследуемых ПС в условиях нормального функционирования (температура при нормальном функционировании 40°C).
Решение:
1. Выбирают основные виды деградационных процессов (табл. 4).
Данные табл. 4 получены ранее и взяты из
монографии Стрельникова В. П. [9]. Коэффициент вариации скорости изменения обобщенного
определяющего параметра находится с помощью выражения:
12
 n
  n

=
n  ∑ a02i n20i   ∑ a02i 

 

=
 i 1=
 i 1

-1 2
,
(1)
где a0i, v0i – соответственно, среднее значение и
коэффициент вариации скорости изменения i-го
процесса деградации.
Таблица 4
Типы процессов деградации
Тип процесса деградации
Энергия
активации,
Eaj, эВ
КоэффиДолевое
циент
участие
вариав обобщенном
ции,
процессе деграV0j
дации, P0j
1. Образование
интерметаллидов
1,2
0,7
0,35
2. Диффузия
примесей
3. Электрохимическая коррозия
0,5
0,5
0,25
0,45
1,1
0,15
4. Окисление
0,7
0,7
0,1
5. Усталость
многоцикловая
6. Ползучесть
припоя
0,2
0,6
0,1
0,6
0,4
0,05
2. Определяют абсолютные температуры ПС
ТО для режимов применения T0 и испытаний
T1: To =40 + 273 =313o K ; T1 =85 + 273 =358o K .
3. Определяют коэффициенты форсирования
скоростей составных процессов деградации.
Для термически активируемых процессов деградации коэффициент форсирования вычисляется по формуле
 Eaj  1 1  
=
Kôj exp 
 - .  k  To T1  
(2)
Êô11 = 268 ; Êô12 = 10,3 ; Êô13 = 8,1 ; Êô14 = 26 ;
Êô15 = 2,54 ; Êô16 = 16,4 .
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
4. Определяют доли составных процессов деградации в режиме испытаний по формуле [9]:
P1j =
Poj Êô1j
m
∑ Poj Kô1j
. (3)
При установленных значениях P(tè ) и n из
последнего уравнения получают решение (оценку нижней доверительной границы параметра
μ ) в следующем виде:
μ=
j =1
P11 = 0,953; P12 = 0,026; P13 = 0,012;
P14 = 0,026; P15 = 0,003; P16 = 0,008.
5. Определяют коэффициент вариации обобщенного процесса деградации в режиме испытаний по формуле:
1

2


2 2
 m Voj P1j 
=
V1 =
∑ m  0,53.
 j =1 P2 
∑ 1j 

j =1


tè
.
õ  F (tè ); n 
Значение величины x(F,v), представляющей
собой относительную наработку при немонотонном диффузионном распределении для вероятности отказа F при коэффициенте вариации наработки v определяют по таблицам DNраспределения. Если необходимые значения F
и v в таблицах отсутствуют, то значение x(F,v)
определяют, решая уравнение
 x -1 
 2   x +1 
 + exp   ⋅Φ  =F Φ
n x 
 n2   n x 


(5)
7.2. Вычисление оценки μ :
tè
1500
1500
μ
=
= = 15385 ÷.
Исходя из полученной оценки коэффициен- =
õ  F (tè ); n  x ( 0,0001; 0,75 ) 0,0975
та вариации обобщенного процесса деградации
в форсированном режиме принимают следую7.3. Вычисление оценки μ .
щие оценки:=
n 0,3=
; n 0,53=
; n 0,75 .
Используя оценку μ и информацию о коли6. Определяют эмпирическую вероятность
честве испытываемых (наблюдаемых) образцов
отказа ПС F(tu) в режиме испытаний.
N получают выборочную среднюю оценку пара6.1. Известно, что при безотказных испытаметра μ DN-распределения по формуле [9]:
ниях по биномиальной схеме g –нижняя граница P для P (вероятности отсутствия отказа) наμ
ходится в явном виде (функция Клоппера-Пир,
μ =
(6)
сона) [9]:
x 1 - q; n / N
1
где q – двусторонняя доверительная вероятность
P= (1 - g) N .
оценки параметра (принимаем q=0,9), остальные обозначения прежние.
Используя последнее соотношение, можно
Вычисляем
вычислить нижнюю границу эмпирической вероятности отсутствия отказа ПС, задаваясь знаμ
15385
μ : μ
= = 15540 ÷.
чением односторонней доверительной вероятно-=
x( 0,1; 0,004)
x 1 - q; n / N
сти, например, g =0,9 :
(
(
=
P(tu ) (0
=
,1)1/31824 0,9999.
6.2. Эмпирическая вероятность отказа исследуемой группы ПС F(tu)=1–0,9999=0,0001.
7. Вычисление оценок параметра масштаба
DN-распределения (μ, μ , μ) .
7.1. Приравнивая эмпирическое значение
нижней границы вероятности отсутствия отказа P(tè ) теоретическому, получают уравнение
для оценки параметра μ :
 μ - tè
P(tè ) = Φ 
 n μ tè


 μ + tè
 - exp  2  Φ  
 n2   n μ tè


. (4)


)
)
7.4. Вычисление оценки μ .
Оценку верхней доверительной границы
параметра масштаба μ вычисляют по формуле [10]:
(
)
μ = μ x q; n / N . (
(7)
)
Вычисляем μ : μ = μ x q; n / N =
15540 ·
x(0,9; 0,004) ≅ 15540·1,01 =
15695 ÷.
Зная оценки параметров DN-распределения
можно вычислить все необходимые показатели
надежности ПС в исследуемом режиме.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
83
Управление качеством
8. Определяют коэффициент форсирования
обобщенного процесса деградации при переходе
от режима применения к испытательному режиму по формуле:
ных испытаний для разных типов электронных
модулей – ЭМ.
Таблица 5
Статистика отказов
1
-1  2
 m
  m P2 
 ∑ P12j   ∑ 1j  
Êô1 =
195.
2  

 j 1 Kô
=
1j  

 j 1=

9. Определяют коэффициент вариации обобщенного процесса деградации в режиме применения по формуле [9]:
1

2


2 2
 m Voj Poj 
Vo =
=
∑ m  0,766.
 j =1 P2 
∑ oj 

j =1


Последняя оценка коэффициента вариации обобщенного процесса деградации представляет собой оценку параметра формы DNраспределения (v=V0). Параметр масштаба DNраспределения μ = μ ⋅ Êô1 . Зная оценки параметров DN-распределения можно вычислить все
необходимые показатели надежности ПС в режиме применения.
10. Определяем среднюю наработку до отказа
ПС в режиме применения:
To = μ ⋅ Êô1 = 15540 ⋅ 195 = 3030300 ÷.
Это означает, что средняя наработка до отказа исследуемых ПС в нормальном режиме эксплуатации составляет порядка 346 лет, что на
много превышает требования заказчика.
Данная методика широко применялась при
оценке характеристик ТО в процессе проведения
ОКР «Свинец» [13]. Особенностью проведенных
в рамках ОКР «Свинец» испытаний было совмещение классических методов определительных
испытаний с методами ускоренных испытаний.
Для этого весь объем испытанных тест-плат был
разделен на три группы, проходящие испытания в разных условиях [14]. В работе [14] показано, что массивы данных, полученные в разных
условиях, могут быть использованы для получения интегрированных данных по всем объектам испытания. В качестве иллюстрации на
рис. 4 приведена схема отбора 100 электронных
модулей при проведении испытаний в рамках
ОКР «Свинец», а в табл. 5 приведена статистика
отказов на разных видах воздействий ускорен-
84 Типы
ПС
Число
ПС
в ЭМ
Бессвин- 8485
цовые
Комбини- 7135
рованные
Стан292
дартные
Всего ПС 15912
Количество отказов по видам Всевоздействий
го
Термо- Вибрация Термоудар 60
+удар
цикл
8
циклов (100ц.) на 500 ц.
ЭМ
на 2-х ЭМ 2- х ЭМ
на 4 ЭМ
27
329
68
424
49
137
77
263
0
1
0
1
76
466
145
687
На конференции, организованной Министерством экономического развития, были обсуждены результаты, полученные в ходе ОКР
«Свинец» и приняты рекомендации, главные из
которых сводятся к следующему:
– ЭМ, выполненные по бессвинцовой технологии, разрекламированной на Западе и соответствующие директиве RoHS (ограничение на
использование вредных веществ) оказались самыми ненадежными. ЭМ, выполненные по бессвинцовой технологии должны ставиться только в ТО экспортного исполнения;
– для аппаратуры оборонного назначения
должны использоваться ТО, выполненные по
классической технологии с использованием
припоев, аналогичных стандартному ПОС-60;
– для аппаратуры гражданского назначения
(не в экспортном исполнении) допустима комбинированная технология;
– методики оценки характеристик надежности, разработанные в процессе выполнения
Рис. 4. Схема отбора электронных модулей – ЭМ
для испытаний НКУ – независимые контрольные
устройства
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
ОКР, должны быть оформлены в виде нормативных документов и рекомендованы для практического применения на всех предприятиях
радиоэлектронной промышленности.
Далее кратко рассмотрим основы метода
оценки высоконадежных ТО по методике ФИТ.
Методика разработана корпорацией ADI [15] и
широко применяется в ведущих зарубежных
компаниях. Методика подробно описана в работах Э. А. Лидского [10], Варжапетяна А. Г. [12],
поэтому рассмотрим лишь основные положения
методики. Появление методики вызвано следующими причинами:
– увеличением объема выпуска высоконадежных радиоэлектронных изделий;
– моральным устареванием современных ТО,
происходящим намного ранее технического износа;
– требованиями заказчиков гарантировать
отсутствие отказа в течение срока службы или,
по крайней мере, дать количественную оценку
достоверности такой гарантии;
– необходимостью проведения ускоренных
испытаний на малой выборке изделий.
Основой методики является использование
характеристик FIT (Failure in Time) – число отказов за приведенное полное время испытаний EDH
(Equivalent Device Hours) и FR (Failure Rate) – экспериментальная интенсивность отказов.
Естественно, что минимальное значение FR
не равно 0, даже если отказы не зарегистрированы ни в одном из m типов изделий, входящих
в ТО. Тогда, при малых EDH возникает неопределенность и гарантировать достоверность результата испытаний затруднительно.
С другой стороны, высокая надежность компонентов современных ТО означает, что малое
время испытаний на деле сравнительно велико
и достигает уровня морального старения без нарушения работоспособности.
Большое FIT – признак того, что, либо длительность испытаний недостаточна, либо имело
место значительное число отказов. Но длительностью может распорядиться исследователь.
Поэтому малое FIT можно считать гарантией
отсутствия отказов. Установив верхнюю границу b допустимых значений FIT, будем считать,
что гарантия безотказности обеспечивается,
если 0 < FIT ≤ b .
Особенности применения FR таковы:
– FR может использоваться при анализе влияния на надежность признака, положенного
в основу группы, набранной из m типов различных компонентов ТО;
– FR может использоваться при оценке надежности одно го типа изделий электронной
техники (ИЭТ); тогда выделяются m подтипов
ИЭТ на основе дополнительной информации
(разные условия эксплуатации, выборки из разных партий и т.п.).
В любом случае цель применения FR – объединение результатов испытаний в общей числовой характеристике. Свойства FR и ее особенности позволяют считать FR гибкой характеристикой широкого применения.
Применение характеристик FR и FIT делает расчеты простыми, менее громоздкими и
не требует введения дополнительных посылок
(знания интенсивностей отказов). Эти характеристики удобны, когда ставятся задачи:
– Сравнения;
– оценки выпуска компонентов ТО в целом;
– быстрой, не претендующей на высокую достоверность, оценки надежности;
– решения вопроса о гарантии безотказности
на период эксплуатации.
В заключение отметим, что улучшение качества оценки характеристик высоконадежных
ТО напрямую зависит от применения современных методов, в частности:
– использования более корректных и достоверных методов, основанных на применении
DN-распределения;
– широкого внедрения различных видов
ускоренных испытаний, с корректным выбором
воздействий, предлагаемых в техническом задании и специфичных для оцениваемого ТО;
– сбора статистических данных на всех этапах жизненного цикла ТО;
– использования методики оценки характеристик FR и FIT .
Библиографический список
1. ГОСТ Р 27.001–2009 Надежность в технике. Система управления надежностью. Основные положения. М. Стандартинформ, 2009 2. Азгальдов, Г.Г. Квалиметрия для всех: учеб. пособие / Г.Г. Азгальдов, А.В. Костин, В.В. Садовов.
М.: ИД ИнформЗнание, 2012. 165 с.
3. Федюкин, В.К. Квалиметрия. Измерение качества
промышленной продукции: учеб. пособие / В.К.
Федюкин. М. КноРус, 2009. 320 с.
4. Сайт корпорации Intel: http: // www.intel.ru
5. Половко А.М. Основы теории надёжности / А.М.
Половко, С.В. Гуров. СПб.:БХВ-Петербург, 2006.
702с.
6. Рябинин, И.А. Надежность и безопасность структурно-сложных систем / И.А. Рябинин. СанктПетербургский Университет, 2007, 276с.
7. Варжапетян, А.Г. Имитационное моделирование
на GPSS / H / А.Г. Варжапетян. М.: Вузовская наука, 2007. 328 с.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
85
Управление качеством
8. ГОСТ 27.005 «Надежность в технике. Модели отказов» / Минск / Госстандарт республики Беларусь, 2005
9. Стрельников, В.П., Федухин А.В. Оценка и прогнозирование надежности электронных элементов и систем / В.П. Стрельников, А.В. Федухин.
К. Логос 2002г.
10.Лидский, Э. Современный подход к оценке надежности изделий электронной техники / Э. Лидский, О.Мироненко, А. Гусев // Chip News. 2005.
№ 1. С. 52–55.
11.Варжапетян, А.Г. Методы расчёта характеристик
высоконадёжных изделий / А.Г. Варжапетян,
Н.Н. Иванов, В.К. Ивин // Технология приб. № 5,
2009
86 12.Варжапетян, А.Г. Особенности оценки надежности компонентов АФАР / А.Г. Варжапетян, Н.Н.
Иванов, Е.Г. Семенова // Вопросы РЭ, серия 5,
2013
13.Варжапетян, А.Г. Использование DN- распределений при анализе данных испытаний РЭС / А.Г.
Варжапетян, Н.Н. Иванов, В.П. Стрельников //
Надежность №2 (68) 2010
14.Варжапетян, А.Г. Особенности обработки данных
испытаний бессвинцовых паяных соединений радиокомпонентов / А.Г. Варжапетян, Н.Н. Иванов
// Труды 14 международного симпозиума. Сочи
2010 г.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
УДК 658.5.012.7
Ю. Н. Виноградов
Ш. А. Султанова
Н. А. Суханова
Санкт-Петербургское государственное бюджетное образовательное учреждение
среднего профессионального образования
«Политехнический колледж городского хозяйства»
ПРОБЛЕМЫ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ИЗДЕЛИЙ В ТЕХНОЛОГИИ
СБОРКИ ПЕЧАТНЫХ УЗЛОВ ПРИ ЛЮБОМ ВИДЕ МОНТАЖА
В статье рассмотрены проблемы, возникающие в технологических процессах сборки печатных узлов и подходы для осуществления должного уровня качества производимых изделий.
Ключевые слова: качество, дефект, технологический процесс, методы контроля.
J. N. Vinogradov
N. A. Selivanov
N. A. Sukhanov
Saint-Petersburg State budget educational institution of secondary vocational education “Polytechnic College
of Municipal Economy”
PROBLEMS OF QUALITY CONTROL OF PRODUCTS
IN THE TECHNOLOGY ASSEMBLY PRINTED COMPONENTS IN ANY FORM OF INSTALLATION
The article considers the problems arising in technological processes of printed units assembling and
approaches for the implementation of an adequate level of quality of the manufactured products.
Keywords: quality, defect, technologicalprocess, control methods.
В современном мире экономическое и политическое положение любой страны определяется, в том
числе, и уровнем развития ее электроники. Влияние электронной составляющей в системах, обеспечивающих национальную безопасность, в ходе
технического прогресса растет экспоненциально.
За последние 30–40 лет развитие электронной отрасли опередило по качественным и количественным характеристикам общее развитие
техники на несколько порядков. Такой рост по
целому ряду критериев можно определить как
научно-техническую революцию. По имеющимся данным удельный вес (стоимость) электроники в современных вооружениях превышает
в среднем 70%, а в некоторых видах вооружений
достигает 90% и более (высокоточное оружие,
беспилотные летательные аппараты). На отечественных предприятиях преобладает мелкосерийное и многономенклатурное производство.
И таковым оно останется, потому что изделия
спецтехники по определению не предназначены
для массового потребления.
Одним из показателей развития электроники, наряду с потреблением электронных компонентов, можно считать потребление печатных
плат (как для серийных массовых изделий, так
и для большой номенклатуры сложных опытных образцов). Разнообразие заказываемых
плат свидетельствует о росте количества и качества разработок, а значит, и о перспективе роста
отрасли. В последние годы в нашей стране, после затяжного спада, наблюдается ощутимый
подъем электронной промышленности, развитие производства и появление новых технологий. Предприятиям-изготовителям печатных
плат приходится уделять большое внимание вопросам обеспечения качества и, что более важно, надежности и долговечности продукции.
Не секрет, что под «качеством» печатных плат
в большинстве случаев принято понимать внешний вид плат и отсутствие разрывов или замыканий, подтвержденное протоколом электроконтроля. Этот вопрос надо понимать несколько шире и стремится обеспечить «долговечное
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
87
Управление качеством
качество» печатных плат, то есть надежность.
Дело в том, что многие заказчики используют
печатные платы в устройствах, срок годности
которых должен составлять 10 лет и более, а условия эксплуатации могут быть самыми жесткими.
В такой ситуации недостаточно знать результаты электроконтроля – если в плате есть
скрытый дефект, то сегодня она может работать, а через год откажет. В целях обеспечения
надежности продукции предприятию-изготовителю печатных узлов (сборочное производство)
следует проводить жесткий отбор поставщиков
печатных плат, согласовывать с ними набор технологических требований, которые обеспечивают надежность плат, и проводить постоянный
контроль выполнения этих требований.
В процессе производства печатных плат используются разнообразные методы контроля
качества, которые предназначены для обеспечения выпуска продукции, соответствующей требованиям клиента:
– контроль соответствия изготовленных печатных плат конструкторской документации
(соответствие размеров, отверстий, толщин, используемых материалов и т.д.);
– электроконтроль;
– контроль волнового сопротивления.
Электрический контроль печатных плат.
В основе технологии электрического контроля
лежит электрический контакт между тестовой
системой и тестируемой печатной платой. Электроконтроль обеспечивает проверку печатных
плат на отсутствие дефектов типа «обрыв» или
«замыкание».
В качестве критерия оценки выступает, как
правило, значение сопротивления между двумя
контактными площадками на печатной плате
(сопротивление цепи). Если сопротивление цепи
меньше заданного значения (единицы Ом), цепь
считается целостной, в противном случае – диагностируется обрыв цепи.
Для обнаружения замыканий производится
измерение сопротивления изоляции между цепями: если измеренное значение меньше порогового (десятки МОм) – диагностируется замыкание. Обычно для тестирования замыканий выбираются те цепи, между которыми существует вероятность замыкания, т.е. цепи, расположенные
близко друг к другу. Список тестируемых цепей
генерируется программами подготовки электроконтроля по заданному критерию близости.
Наиболее распространенные методы электроконтроля: контроль «летающими зондами»,
адаптерный контроль, контроль «летающими
зондами» (Flying Probe).
88 Данный способ электроконтроля применяется, в основном, для сравнительно небольших
партий печатных плат. В установке контроля
«летающими зондами» используется несколько
(не менее четырех) подвижных щупов, которые
последовательно коммутируют тестируемые
цепи (используя контактные площадки), производя измерение значения сопротивления цепи
или сопротивления изоляции.
Преимуществом данного метода является
быстрая переналадка тестовой машины (т.к.
требуется только перепрограммирование). Затраты на проведение данного вида контроля
определяются машинным временем, необходимым для тестирования, т.е. сложностью печатной платы (количеством тестируемых цепей).
Если тестируемая партия печатных плат относительно велика, данный метод контроля использовать не оптимально из-за больших временных затрат. Для больших партий печатных
плат целесообразно использовать методы адаптерного контроля.
Адаптерный контроль. При адаптерном методе контроля для каждого вида печатных плат
изготавливается тестовый адаптер, представляющий собой базовую пластину с установленными тестовыми щупами. При тестировании
адаптер прижимается к проверяемой печатной
плате, обеспечивая одновременный контакт со
всеми тестируемыми точками. Таким образом,
достигается малое время тестирования одиночной печатной платы, что позволяет относительно быстро проконтролировать большую партию
печатных плат.
Недостатком адаптерного метода контроля
является сравнительно большое время переналадки системы, связанное с необходимостью
изготовления тестового адаптера, уникального
для каждого вида печатных плат. Затраты на
проведение такого вида контроля складываются из стоимости тестового адаптера и машинного времени, необходимого для проведения теста.
Однако затраты на изготовление адаптера являются однократными, т.к. в дальнейшем, при
изготовлении следующей партии данного вида
печатных плат, используется тот же адаптер.
Таким образом, данный вид контроля наиболее
применим при тестировании больших партий
печатных плат, а так же серийно изготавливаемых изделий.
Контроль волнового сопротивления используется для широкого диапазона изделий и заключается в обеспечении целостности высокочастотных сигналов. Для контроля волнового
сопротивления используется специальное лабораторное оборудование – TDR (Time Domain
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Reflectometer) или сетевой анализатор. Измерения проводятся на самих печатных платах (при
небольших партиях) или на тестовом образце,
изготавливаемом в едином технологическом цикле с самой печатной платой.
Контроль соответствия изготовленных печатных плат конструкторской документации.
Методы контроля качества плат (соответствия
НТД) весьма разнообразны и помимо электроконтроля включают в себя визуальный, рентгеновский, и оптический контроль печатных
плат.
Визуальный контроль плат отличается низкой стоимостью требуемого оборудования, что
делает его достаточно доступным. Для визуального контроля, как правило, используют
микроскоп или специальные оптические приборы, суть которых заключается в многократном
увеличении исследуемой поверхности и предоставления ее изображения контролеру. В силу
того, что непосредственный анализ изделия ведет контролер, налицо и главный минус такого
метода – человеческий фактор. Так же стоит отметить, что если требуется
контролировать сложное изделие, то время его
анализа может стать достаточно большим.
Рентгеновский контроль плат в технологии
сборки печатных узлов предназначен в первую
очередь для контроля пайки скрытых выводов
и внутренних слоев многослойных печатных
плат. Так, например, после пайки компонента BGA просмотреть визуальным методом все
шарики припоя невозможно. Минусом данного
метода можно считать высокую стоимость оборудования, а так же то, что непосредственный
анализ снимков, как и в случае визуального
контроля, ведет контролер. Причем время анализа может превышать время анализа снимков
визуального контроля.
Оптический контроль плат может осуществляться на трех этапах сборки печатных узлов.
К ним относятся проверка правильности нанесения паяльной пасты, контроль расстановки
компонентов, и контроль пайки.
Благодаря тому, что данный контроль проходит в автоматическом режиме, минимизирован человеческий фактор, а скорость проверки
одной платы может варьироваться в пределах
20 с, что позволяет установкам оптического контроля поддерживать производительность даже
крупносерийных линий поверхностного монтажа.
В зависимости от специфики производства
производитель выбирает свой состав контрольно-измерительного оборудования. Несмотря на
свою стоимость, этап контроля изделий является необходимым в технологии сборки печатных
узлов при любом виде монтажа.
Библиографический список
1. Коршунов, Г.И. Оценка эффективности технологической модернизации сборочно-монтажного производства РЭА / Г.И. Коршунов, В.М. Балашов,
С.Л. Поляков // Вопросы радиоэлектроники, сер.
РЛТ, вып.2. / Издательство: Электроника. 2013.
C. 100–109.
2. Степанов, А.Г. Обеспечение качества производства электроники на базе внедрения технологических инноваций / А. Г. Степанов, С.Л. Поляков //
Вопросы радиоэлектроники. 2014. Т. 1. № 1.
С. 70–75.
3. Коршунов, Г.И. Сокращение времени производственного цикла на основе внедрения методов менеджмента и технологических инноваций /
Г.И. Коршунов, С.Л. Поляков // Информационноуправляющие системы. 2013. № 4 (65). С. 78–82.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
89
Управление качеством
УДК 658.5.011
Н. А. Жильникова*
кандидат технических наук, доцент
А. А. Соловьев**
*Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
**Общество с ограниченной ответственностью «Северстрой»
КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ВНЕДРЕНИЯ
ИНТЕГРИРОВАННЫХ СИСТЕМ МЕНЕДЖМЕНТА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ
МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
В статье представлены основные проблемы современного российского рынка металлопроката, пути и методы их решения. Приведены методологические принципы
проектирования и разработки интегрированных систем менеджмента. Предложена
методика внедрения интегрированной системы менеджмента для металлургических
производств. Рассмотрены общие положения оценки результативности и разработаны рекомендации по совершенствованию методов оценки результативности.
Ключевые слова: интегрированная система менеджмента, металлургия, процессный подход.
N. A. Zhilnikova*
Candidate of Technical Sciences, Docent
A. A. Solovev**
*Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
**Limited Liability Company «Severstroi»
CONCEPTUAL AND METHODOLOGICAL BASIS FOR INTAGRATED MANAGEMENT SYSTEMS
IMPLEMENTATION IN METALLURGICAL ENTERPRISES
Article presents the main issues at the contemporary Russian market of iron and steel products, ways and
methods of their solutions. Conceptual principles of design and development of integrated management systems
are given. The technique of integrated management system implementation for metallurgical production is
suggested. Main principles of effectiveness estimation are considered, and recommendations on improvement of
effectiveness estimation methods are developed.
Keywords: integrated management system; metallurgy; process approach
На сегодняшний день, рынок российского
металлопроката переживает тяжелые времена.
Особенно резко это проявилось в связи с экономической нестабильностью, с конца 2014 г. На
данный момент, рынок находится в состоянии
неопределенности, и тенденцию развития предугадать весьма затруднительно. Значительное
число экспертов строят неутешительные прогнозы как вокруг российской экономики, так
и вокруг металлургической промышленности
в целом. Однако финансово-экономическая нестабильность последних лет в РФ не отразилась
на положительной динамике развития металлургической отрасли. Тем не менее, многие ме-
90 таллургические предприятия малого и среднего уровня переживают множество трудностей,
связанных с конкуренцией, валютно-биржевыми котировками, управлением рисками и неэффективным функционированием систем менеджмента.
Каждая из вышеперечисленных проблем
требует основательного подхода и значительных
вложений. Однако существует возможность параллельного разрешения этих проблем при помощи внедрения интегрированной системы менеджмента (ИСМ).
ИСМ представляет собой объединение двух
и более систем менеджмента, работающих как
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
единое целое. Внедрение ИСМ подразумевает синергетический эффект, выражающийся в том,
что результат от согласованных действий всегда
выше, чем арифметическая сумма отдельно достигнутых результатов. Чаще всего, решение о
необходимости ИСМ принимают организации,
которые внедряли систему менеджмента качества (СМК). Однако ввиду многозадачности
производства возникают проблемные области,
которые требуют вмешательства со стороны руководства, к таким можно отнести: охрана окружающей среды, обеспечение информационной
безопасности и т. д.
Общие требования к ИСМ основаны на концепции, предусматривающей периодическое
проведение на предприятии анализа и оценки
совокупности систем менеджмента, входящих
в ИСМ, в целях определения возможности ее
улучшения [1].
В методологическом отношении структура
построения интегрированных систем менеджмента не является оригинальной и опирается
на подходы, принятые в стандартах по системам
менеджмента качества (серия стандартов ИСО
9000). Главный принцип управления как качеством, так и другими областями, такими как
охрана окружающей среды, информационная
безопасность, здоровье и безопасность на производстве, основан на известном цикле PDCA,
предложенном Демингом для демонстрации
деятельности по достижению целей организации, включающем четыре этапа: планирование (Plan – P), выполнение работ – действие
(Do – D), контроль (инспектирование) результатов (Check – C) и корректирующие действия
(Action – A) [2, 3].
В связи с возрастанием проблем современных
производственных комплексов и появлением
новых стандартов, возросла сложность внедрения различных систем менеджмента из-за быстрого роста издержек и преобладания потерь
над прибылью. При этом появились следующие
негативные явления [4]:
– тенденция создавать самостоятельное направление работ с одновременным созданием
организационной структуры;
– появление ряда дополнительных менеджеров, претендующих заниматься только новыми
обязанностями;
– возникновение взаимной негативной конкуренции;
– стремление увеличить финансирование
своего подразделения на долгосрочную перспективу;
– возрастание нагрузки топ-менеджмента
в связи с прямым обращением руководства но-
вого подразделения для решения повседневных
проблем и трудностей;
– борьба за повышение приоритета нового
подразделения;
– снижение понимания целей и задач организации.
В связи с возрастанием негативных тенденций
возникла идея создания ИСМ. Внедрение ИСМ
позволит значительно улучшить систему управления и получить следующие преимущества:
– формирование унифицированных механизмов менеджмента в области управления качеством, охраны окружающей среды и информационной безопасности;
– разработка единых инструментов (внутренних документов или стандартов предприятия
СТП) деятельности предприятия на всех уровнях;
– выполнение установленных требований
в области управления качеством, охраны окружающей среды и информационной безопасности;
– идентификация и управление рисками
(эффективная система предупреждения потенциальных несоответствий), которые прогнозируемы сейчас или завтра потребуются для предприятия;
– комплексное решение технических и технологических проблем (новаторских решений)
на всех уровнях деятельности предприятия;
– управление кадровой политикой, обеспечение взаимозаменяемости персонала (через внутреннюю ротацию персонала, без привлечения
извне) и удержание ценных сотрудников через
мобильную и гибкую мотивационную политику,
стимуляцию повышения квалификации в области управления качеством, охраны окружающей
среды и информационной безопасности;
– включение инновационных технологий
в мероприятия по результативному и рациональному улучшению всех уровней деятельности предприятия;
– осведомленность руководителей, автоматизация обработки отчетности по уровням деятельности предприятия, постоянный мониторинг ситуации на предприятии;
– оптимизация рационального использования ресурсов;
– автоматизация документирования (внедрение электронной системы документооборота) систем менеджмента: исключение дублирования,
противоречий, уменьшение количества стандартов и форм посредством их объединения;
– комплексное проведение внутренних аудитов, что вовлечет специалистов подразделений и
цехов в данную форму работы;
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
91
Управление качеством
– единое планирование и проведение обучения (формирование системы обучения персонала) по ИСМ;
– совмещение сертификационного аудита по
всем внедренным системам менеджмента, что
позволит значительно сократить издержки на
сертификацию.
С учетом специфики и основных проблем современного металлургического производства
предложена методика внедрения ИСМ, которая
основана на использовании процессного подхода. Выбор процессного подхода применительно
к металлургическому предприятию можно обосновать следующими преимуществами по отношению к системному и PDCA подходам:
– идентификация ключевых элементов СМК,
СЭМ и СМИБ;
– детальное описание и реструктуризация
процессов;
– повышение компетентности и координации сотрудников;
– повышение эффективности и результативности бизнес-процессов;
– повышение удовлетворенности клиентов;
– повышение управляемости организации;
– снижение влияния человеческого фактора;
– реструктуризация штата.
Ключевая роль процессного подхода в формировании ИСМ заключается в декомпозиции
основных процессов и обеспечения их необходимыми ресурсами [5]. Стоит отметить, что составление полной карты процессов крайне трудоемкое мероприятие, поскольку процесс разработки и внедрения ИСМ требует рациональной
идентификации ключевых процессов с целью
исключение различного рода рисков. В системе
менеджмента производственных предприятий
используется 2500 и более процессов. Внедрение ИСМ включает в себя реорганизацию процессов в связи с изменением руководителя или
владельца процесса, обеспечения дополнительными ресурсами, обеспечение дополнительного
контроля за функционированием и т.д.
Для более наглядного представления декомпозиции процессов на рис. 1 и рис. 2 продемонстрированы декомпозиция процесса «Разработка и внедрение ИСМ» и «Документирование
ИСМ».
Декомпозиция процесса представляет собой
многоуровневое членение процесса. Важно отметить, чем более детально проработана карта,
тем большей контролируемостью будет обладать основной процесс.
На рис. 2 представлен фрагмент декомпозиции процесса «Документирование ИСМ», что
позволяет оценить объемность работ, которые
92 необходимо выполнить на каждом из этапов работы с ИСМ.
Логическим завершением процесса внедрения ИСМ является оценка результативности.
Деятельность ИСМ анализируется и оценивается по результатам внутренних аудитов, мониторинга процессов, по информации об удовлетворенности заинтересованных сторон. Оценка
результативности должна осуществляться по
ключевым показателям, разработанным с учетом основных видов деятельности предприятия
и требований стандартов.
Оценка включает в себя следующие этапы:
– идентификация необходимых критериев для оценки каждой системы менеджмента,
включенной в ИСМ;
– оценка критериев (определение фактических и плановых показателей);
– определение весовых коэффициентов каждой системы менеджмента;
– расчет результативности каждой системы
менеджмента;
– расчет результативности ИСМ;
– оценка устойчивости системы по шкале
Харрингтона.
Оценка по шкале Харрингтона позволяет
проанализировать состояние системы, а также
принять решение о необходимости проведения
корректирующих или предупреждающих действий, а также мероприятий по совершенствованию конкретных элементов системы.
Зачастую оценка результативности проводится некорректно, что связано с неправильным выбором показателей. Для минимизации возможности неправильного выбора необходимо разработать рекомендации по идентификации ключевых
показателей с учетом специфики систем менеджмента. Для выбора показателей необходимо руководствоваться следующими рекомендациями:
– идентифицировать всевозможные показатели. Анализ процессов, связанных с управлением качеством, охраной окружающей среды и
обеспечением информационной безопасности;
– оценить значимость каждого из показателей в общей системе. Провести ранжирование
по степени воздействия на цели организации;
– определить возможность количественной
и качественной оценки показателей. Разделить
показатели на группы по способу оценки;
– оценить степень регулируемости показателей. Ранжировать показатели по принципу восприимчивости к внешним факторам;
– оценить возможные риски, связанные
с низкой результативностью показателей.
Полученная информация о результативности ИСМ является основой для анализа системы
11–15 апреля 2016 г.
Рис. 1. Декомпозиция процесса «Разработка и внедрение ИСМ»
Управление качеством
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
93
Рис. 2. Декомпозиция процесса «Документирование ИСМ»
Управление качеством
94 11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
со стороны руководства, используется для оперативного контроля процессов, пересмотра документации и процедур, периодического пересмотра политики и целей, анализа и совершенствования ИСМ, информирования персонала и
заинтересованных сторон.
Интегрированная система менеджмента выступает в качестве механизма, совершенствующего системы управления внутри предприятия.
Внедрение системы становится инструментом
по достижению предприятиям целей, позволяет
работать на опережение, учитывая тенденции,
сокращать затраты на внедрение систем менеджмента, снижая число брака, улучшая экологическое состояние окружающей среды, повышая
уровень информационной безопасности.
Библиографический список
1. ГОСТ Р ИСО 9001–2015 Системы менеджмента качества. Требования.
2. ГОСТ Р 53893–2010 Руководящие принципы и
требования к интегрированным системам менеджмента.
3. Меркушова, Н.И. Перспективы и проблемы формирования интегрированных систем менеджмента на предприятиях / Н.И. Меркушова, А.Е. Терентьев // Управление экономическими системами.2012. М., с. 4.
4. Варжапетян, А.Г. Интеграция систем менеджмента / А.Г. Варжапетян, И. Ненад // Моделирование и ситуационное управление качеством
сложных систем: сб.докл. СПб.: ГУАП, 2015. С.
5–14.
5. Аникеева, О.В. Оценка влияния воздействий на
процессы интегрированных систем менеджмента
/ О.В. Аникеева, В.А. Буларга // Прогрессивные
технологии и процессы. 2014. Курск, с.41–43.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
95
Управление качеством
УДК 371.14
Я. А. Ивакин
доктор технических наук, профессор
Е. Г. Семенова
доктор технических наук, профессор
М. С. Смирнова
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
СОВРЕМЕННЫЕ ТРЕБОВАНИЯ К ПРИМЕНЕНИЮ
ЭЛЕКТРОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ
В работе приводятся основные требования к разработке, созданию и применению
электронного контента; рассмотрены основные нормативно-технические документы, определяющие эти требования.
Ключевые слова: образовательный ресурс, электронный контент, электронное
обучение.
Ya. A. Ivakin
Doctor of Technical Sciences, Professor
E. G. Semenova
Doctor of Technical Sciences, Professor
M. S. Smirnova
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg state university of aerospace instrumentation
MODERN REQUIREMENTS FOR THE APPLICATION OF ELECTRONIC EDUCATIONAL RESOURCES
The paper presents the basic requirements for the design, development and use of electronic content; the
basic technical standards defining these requirements are shown.
Keywords: educational resource, e-content, e-learning.
Новаторские изменения, произошедшие в системе технического образования в 2000-е годы,
требуют новых научно обоснованных подходов,
методов поддержания и укрепления системы
подготовки кадров для высокотехнологической
сферы производства. Одним из перспективных
направлений в решении задачи подготовки специалистов соответствующего профиля является совершенствование методологических основ,
практической методики и научно-обоснованных приемов применения электронных образовательных ресурсов, иными словами, электронного контента.
В целом, применение электронных образовательных ресурсов (электронного контента) –
это система мероприятий по обучению всех
категорий обучающихся с использованием такого учебного материала, структурированное
96 предметное содержание которого представлено в электронно-цифровой форме и технически
поддерживается средствами электронно-вычислительной техники.
Содержание, организация и методика применения средств электронного контента по
каждому из конкретных видов и направлений
подготовки определяется соответствующими
федеральными государственными образовательными стандартами, программами, частными методиками, курсами и требованиями
подготовки. Так же сама техническая подготовка специалистов высокотехнологичной сферы, в целом, как и использование в ее процессе
электронного контента, регламентируются общими документами, определяющими задачи,
организацию и обеспечение решения технических, научно-технических и технологических
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
задач в предметной области. Это, прежде всего, документы нормативной базы технического
регулирования, такие как [1–9], а так же узко
специфические инструкции, положения, авторитетные учебники и учебные пособия и пр.
В настоящее время в действии находится более 150 документов (источников), регламентирующих, определяющих и влияющих на процесс
проектирования, разработки и использования
электронного контента при подготовке магистров по направлению 27.04.02 «Управление
качеством», в том числе: Федеральные законы,
юридические государственные акты, Федеральный государственный образовательный стандарт
высшего образования, Положения Комитета по
науке и высшей школе Санкт-Петербурга, учебные планы и рабочие программы дисциплин.
Как любой вид специального обеспечения
образовательного процесса, процесс проектирования, разработки и применения электронного
контента имеет свою регламентированную организацию. Организация создания и применения
средств электронного контента – это определенная, выработанная теорией и практикой система действий, направленных на создание условий, обеспечивающих успешное достижение
целей электронного обучения и проведение обучения избранными методами и формами [10].
Очевидно, что такая организационно сложная
деятельность, как обучение с использованием
с помощью электронно-коммуникационных и
информационных технологий не может осуществляться без соответствующей и согласованной организации.
Организация создания и применения средств
электронного контента предусматривает:
– правильное распределение учебного времени по учебным задачам (вопросам) в ходе учебного мероприятия с учетом особенностей обучения;
– учет подготовленности обучающихся и
учебных коллективов в целом;
– разработку и использование методических
документов, которые направляют весь ход обучения учебных коллективов;
– четкую и эффективную систему программно-аппаратного и телекоммуникационного обеспечения;
– использование в обучении современных и
новейших достижений науки и техники.
Создание и применение средств электронного
контента должно отвечать целому ряду требований, предъявляемых руководящими документами, а так же документами и научными, научно-методическими разработками, регламентирующими их дидактическое структурирование
и соответствие предметной области изучения,
таким как [1–9]. Как правило, они направлены
на учет перехода к качественным параметрам
современного военного и военно-технического,
технологического строительства, конкретных
условий деятельности будущих специалистов
высокотехнологической сферы. К таким требованиям, представленным в обобщенном и систематизированном виде, следует отнести следующие:
1. Общие требования:
1.1. Электронный контент для подготовки
всех категорий специалистов высокотехнологической сферы должна обеспечивать обучение
основам проектирования, создания, эксплуатации и применения специальных и технических
средств, выполнению функциональных обязанностей по различным видам профессиональной
деятельности;
1.2. Подготовка с использованием средств
электронного контента проводится в течение
всего учебного года – должна обеспечиваться
синтаксическая и логическая преемственность
в используемых электронных образовательных
ресурсах;
1.3. Направленность использования электронного контента определяется техническими
и дидактическими задачами, решаемыми обучающимися в курсе подготовки;
1.4. Подготовка с использованием средств
электронного контента ставит одной из своих
целей максимальное приближение обучающихся к условиям предметной области деятельности, для чего:
1.4.1. Условия проведения занятий с ЭОР
должны соответствовать современным требованиям предметной области изучения;
1.4.2. Предусматривается одновременное задействование аудио- и видео- каналов представления информации с максимальным отображением реальных действующих образцов техники, электронных средств и пр.;
1.4.3. Особое внимание уделяется подготовке
обучающихся к действиям в сложных условиях, в нестандартных ситуациях предметной области;
1.4.4. В электронном контенте предусматриваются опции для самостоятельной подготовки
на примере опыта старших поколений, показательных примеров, почерпнутых из практики
предметной области;
1.4.5. В электронном контенте для специальной подготовки применяются различные виды
имитации боевых и аварийных повреждений
изучаемой техники и программно-технических
средств.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
97
Управление качеством
2. Требования к узко-специальной ориентации электронного контента:
2.1. Направленность на изучение и практическое освоение физических принципов, законов построения и организации применения изучаемых образцов, явлений и процессов;
2.2. Освоение в ходе подготовки с использованием средств электронного контента:
2.2.1. Всех способов практического использования или применения конкретных технических средств, которые стали объектом изучения;
2.2.2. Безаварийной эксплуатации, ремонта
и развития технических средств;
2.3. Реализация методических возможностей по демонстрации и дозированию, структурированию учебной информации для обучающихся в ходе мероприятий подготовки;
2.3. Использование принципа упреждения
в подготовке по применению специальных и
технических средств;
3. Дополнительные (качественные) требования:
3.1. Экономичность:
3.1.1. Использование инфокоммуникационных средств всех видов и уровней (программнотехническая универсальность);
3.1.2. Эффективное использование каждого
дидактического элемента;
3.2. Применение прогрессивных форм профессиональной подготовки;
3.2. Индивидуализация учета и анализа достигнутого уровня подготовленности.
Наряду с указанными требованиями к разработке, созданию и применению электронного
контента существуют частные требования к его
отдельным видам, в том числе к электронным
презентациям, компьютерным обучающим
программам и средам, эмуляторам и имитационным модулям и пр. Частные требования к отдельным видам электронного контента отражают специфику деятельности преподавателя и
обучающихся в ходе учебных мероприятий с его
использованием.
Реализация выше приведенных требований
к организации разработки и содержанию электронного контента как одному из видов обеспечения образовательного процесса по подготовке
кадров для высокотехнологической сферы, осуществляется в единой связи со всем комплексом
организационных и методических мероприятий
обучения и воспитания. Именно такое понимание
процесса создания электронных образовательных
ресурсов, как сложной, многогранной деятельности педагогов-экспертов, программистов и организаторов-практиков позволяет представить ее на
98 теоретическом уровне обобщения в виде глобальной организационно-технической системы. Такое
представление, в свою очередь, является основой
для вскрытия проблематики подготовки кадров
для высокотехнологической сферы с использованием электронного контента на современном этапе. Такая организационно-техническая распределенная система обеспечивает:
– овладение всеми категориями обучающихся (в необходимом для них объеме) современными инфо-коммуникационными средствами и
формами их применения;
– достижение более тесного взаимодействия
обучающихся и преподавателей между собой;
– непрерывное совершенствование электронного контента;
– необходимое соответствие форм и методов
дидактически обоснованного использования
электронного контента, и компьютерных систем
(обучающих систем) на его основе.
Активное развитие современной сферы высоких технологий предопределило значительный
рост объемов информации подготовки соответствующих специалистов, а это, в свою очередь,
привело к росту объемов необходимого электронного контента.
В условиях значительного усложнения мотивационно-психологических факторов стимуляции педагогического сообщества к проектированию, разработке и применению электронного
контента, крайне важно не только содержание
курсов и отдельных образцов электронного образовательного ресурса для различных категорий специалистов, но и их научно-обоснованное
педагогическое (т.е. дидактически-, методически- грамотное) представление. Возрастает роль
правильного подбора наиболее эффективных
методов и форм подготовки с использованием
электронного контента для соответствующего
учебного материала.
Основы взаимосвязи форм и методов использования электронного контента теоретически
разработаны, но вопросы содержательной обусловленности выбора способа электронного обучения при подготовке специалистов для высокотехнологического сектора экономики, отбора и
структуризации учебной информации и многие
другие остаются предметом дальнейших программно-технических, методологических и педагогических исследований.
Именно этот факт диктует необходимость
разработки целостного теоретического аппарата научно-методического построения как отдельных модулей электронного контента, так
и автоматизированных учебных курсов. То
есть имеется необходимость создания методо-
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
логического инструментария, позволяющего
научно-обоснованно производить определение
наиболее эффективной семантической архитектуры электронного контента, соответствующих
методов электронного обучения специалистов
в зависимости от содержания изучаемого материала, вырабатывать дидактические принципы
реализации тех, или иных форм электронного
обучения, создавать продуктивные частные методики освоения новых знаний, отработки навыков и умений и пр.
Однако стремительное развитие современной
сферы высоких технологий приводит к эмпирическому характеру построения электронного
контента и всей системы электронного обучения
специалистов, предопределяемому существующей практикой подготовки технических кадров.
Одним из важнейших этапов научно-обоснованного и системного проектирования, создания и развития электронного контента является
его документирование, как на этапе разработки
рабочей конструкторской и программной документации, так и на этапе отладки его эксплуатационных, сопровождающих жизненный цикл,
документов.
Основным нормативно-техническим документом, которым должны руководствоваться
исполнители при разработке научно-технической документации в процессе проектирования,
создания и развития электронного контента и
выполнения соответствующих работ, является
ГОСТ Р 51904–2002 [5].
При определении состава, структуры, содержания, правил и порядка выполнения, и оформления, а также дублирования, учета и хранения
документов следует руководствоваться требованиями, рекомендациями и положениями системы стандартов ИСО 9000, Р ИСО/МЭК 9126 или
которая задана заказчиком в контракте (договоре) на выполнение работы. По согласованию
с заказчиком в качестве нормативной базы при
разработке документации могут дополнительно
применяться стандарты систем 24 – ЕСС АСУ,
34 – «Информационная технология. Комплекс
стандартов на автоматизированные системы».
Для определения порядка выполнения работ по
созданию программных документов в обоснованных случаях может использоваться ГОСТ Р
51189 «Средства программные систем. Порядок
разработки», а содержания разрабатываемых
документов – РД 50–34.698 «Методические указания. Информационная технология. … Требования к содержанию документов».
Правила и порядок исполнения документов
регламентируются нормативными документами уровня стандартов предприятия, отраслевых
стандартов, которые включают требования и рекомендации по процедурам составления оригиналов, первичного нормализационного контроля, доработки документов по результатам нормоконтроля, изготовления проектов подлинников документов, предъявления заказчику (при
необходимости) для проверки, согласования и
утверждения. Соответственно программные документы должны разрабатываться в процессе
разработки соответствующих им программ по
ГОСТ 19.102, ГОСТ Р 51189, ГОСТ Р ИСО МЭК
12207. Порядок проверки, согласования и утверждения документации должен соответствовать ГОСТ 2.902 и положениям соответствующих руководящих указаний.
Для всех программных компонентов комплекса программ, входящих в состав электронного контента, в состав их программной документации следует включать документ «Описание программы», разрабатываемый в соответствии с ГОСТ 19.402–78. Для интерактивных
компонентов электронного контента и комплекса программ в целом в состав их программной
документации должен входить документ «Руководство пользователя», разрабатываемый с кодом вида документа 92 (прочие документы) согласно ГОСТ 19.101–77. По составу содержащейся в нем информации документ «Руководство
пользователя» должен быть, в общем случае,
эквивалентом группе документов «Описание
применения» (ГОСТ 19.502–78), «Руководство
системного программиста» (ГОСТ 19.503–79),
«Руководство программиста» (ГОСТ 19.504–79),
«Руководство оператора» (ГОСТ 19.505–79). При
этом если в документе «Руководство пользователя» на компонент из состава ЭОР будут содержаться все сведения, необходимые для использования некоторого входящего в него компонента, то документ «Руководство пользователя» на
этот компонент можно не составлять.
Последовательность разработки программных документов по стадиям жизненного цикла
электронного образовательного ресурса должна
соответствовать требованиям стандартов ГОСТ
Единой системы программной документации.
Таким образом, на практике при разработке электронного контента в составе обучающих
систем и отдельных программных сред электронного обучения, должна осуществляться
совместная реализация технологий сценарной
репрезентации учебного материала (образовательного контента), в соответствующих электронных формах, и процедур разработки сопоставленной рабочей исполнительной (при необходимости, конструкторской), программной и
эксплуатационной документации.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
99
Управление качеством
Удовлетворение выше описанных требований и разрешение научной проблематики области создания и применения электронного
контента возможно лишь с учетом новейших
достижений и перспективно-прорывных направлений в развитии средств проектирования,
синтеза и использования его в образовательном
процессе.
Библиографический список
1. ГОСТ 2.601–95. Единая система конструкторской
документации. Эксплуатационные документы. –
М.: Рособоронстандарт, 2005. – 46с.
2. ГОСТ 34.201–89. Информационная технология.
Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Виды, комплектность и обозначение документов при создании автоматизированных систем. – М.: Госкомстандарт, 2002. – 36с.
3. ГОСТ 34.601–90. Информационная технология.
Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы стадии создания. – М.:Госкомстандарт, 2002. – 84с.
4. ГОСТ Р ИСО / МЭК 12207–2010. Информационная
технология. Процессы жизненного цикла про-
100 граммных средств. – М.:Стандартинформ, 2012.
– 174с.
5. ГОСТ Р 51904–2002. Программное обеспечение
встроенных систем. Общие требования к разработке и документированию. – М.: Стандартинформ, 2012. – 36с.
6. ГОСТ Р ИСО / МЭК 15910–2002. Информационная технология. Процесс создания программного
средства пользователя. – М.: Стандартинформ,
2012. – 98с.
7. ГОСТ Р ИСО / МЭК 15 288–2005. Информационная технология. Системная инженерия. Процессы жизненного цикла систем. – М.: Стандартинформ, 2006. – 57с.
8. ГОСТ Р ИСО / МЭК 31000 – 2010. Менеджмент риска. Принципы и руководство – М.: Стандартинформ, 2012. – 26с.
9. ГОСТ Р 52653–2006. Информационно-коммуникационные технологии в образовании. Термины и
определения // Национальный стандарт Российской Федерации – М., Федеральное агентство по
техническому регулированию и метрологии,
2007. – 7с.
10.Макаров, А.Г. Методологические основы проектирования и разработки электронного контента для
подготовки специалистов высокотехнологичной
сферы: монография / А.Г.Макаров, Я.А. Ивакин,
М.С. Смирнова; под общей ред. Е.Г.Семеновой.
СПб.: ГУАП, 2015. 211 с.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
УДК 629.73.08.
Г. И. Коршунов*
доктор технических наук, профессор
Е. Т. Нурушев**
*Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
** Военный институт Сил воздушной обороны Республики Казахстан
им. Дважды Героя Советского Союза Т.Я. Бегельдинова,
Республика Казахстан, г. Актобе
ВЛИЯНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ ОБНАРУЖЕНИЯ ОТКАЗОВ И
НЕИСПРАВНОСТЕЙ НА КАЧЕСТВО РЕМОНТА ВОЗДУШНЫХ СУДОВ
Статья описывает влияние вероятности обнаружения отказов во время технического обслуживания и ремонта воздушного судна на качество ремонта на определенном этапе.
Ключевые слова: ремонт ВС, структурная схема надежности, вероятность отказов и неисправностей.
G. I. Korshunov*
Doctor of Tecnican Sciences, Professor
Y. T. Nurushev**
*Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentaion
**Military institute on Air defence forces
named the Twice Hero of the Soviet Union T.Begeldinov
EFFECT OF THE PROBABILITY OF DETECTION FAULT AND FAILYRE
ON THE QUALITY OF REPAIR AIRCRAFT
The paper presents effect of the probability of detection fault and failure on the quality of repair aircraft
Keywords: repair aircraft, reliability block diagram, probability faults and failures.
Совершенствование всей инфраструктуры авиационно-транспортной системы с использованием
в гражданской авиации новых типов воздушных
судов (ВС) и внедрением системы управления безопасностью полетов позволило превратить воздушный транспорт в самый безопасный вид транспорта. По данным ИКАО, в последние годы авиационные происшествия с человеческими жертвами
(катастрофы) на регулярных линиях случаются
в среднем не чаще, чем один раз на миллион полетов. Несмотря на это утешительное заявление
за период с 2003 по 2012 гг. в гражданской авиации государств-участников межгосударственного
Соглашения о гражданской авиации и использовании воздушного пространства произошло 381
авиационное происшествие (АП), в том числе 187
катастроф (К) в которых погибли 1557 чел. [1].
Один из важнейших факторов обеспечения
безопасности полетов «вершится на земле» и за-
ключается в качественном выполнении технического обслуживания и ремонта авиационной
техники (ТОиР). Типовая схема технологического процесса применяемого на авиаремонтных заводах (АРЗ) по техническому обслуживанию и ремонту авиационной техники остается
традиционной (рис. 1) [2]. Ремонт ВС характерен
поэтапным процессом и вопрос определения качества выполненного ремонта в зависимости от
траектории и структуры прохождения процесса
несмотря на его классическое построение представляет исследовательский интерес.
Для анализа процесса ремонта ВС использован принцип построения структурных схем надежности [3], где параллельное расположение
этапов свидетельствует о возможности продолжения процесса ремонта в случае невозможности выполнения одного из этапов процесса,
последовательное построение свидетельствует
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
101
Управление качеством
Поступление изделия на АРЗ
Поступление на склад
Получение со склада
В комплекте с ВС
Демонтаж съемного оборудования
Приемка в цехе ремонта
Разборка
Промывка
Дефектация
Ремонт
Обязательные работы Устранение дефектов
Pi ( t ) = h p Ps Gw .
Комплектация
Сборка, регулировка
Настройка, испытания
Сдача на склад готовой продукции
Приработка
Консервация, упаковка
Монтаж на ВС, доводка
Сдача изделий и ВС заказчику
Рис. 1. Типовая схема технологического процесса
ремонта на АРЗ
о зависимости последующего этапа от возможности выполнения предыдущего. Исходя из этого процесс ремонта ВС представлен структурной
схемой в виде параллельных и последовательных основных этапов процесса (рис. 2). Построив структурную схему можно оценить влияние
каждого этапа в целом на процесс. Так, к примеру, предварительный этап будет представлять
собою установление перечня Σk подлежащих
ремонту объектов от всей совокупности Q элементов на ВС, на основании выполнения первой
и второй операции. Составление перечня – условно не влияет на возможность продолжения
выполнения третьего и последующих этапов
1 =P i (t)
Σk
3
4
5
6
7
8
2 =Pj (t)
Рис. 2. Структурная схема процесса ремонта:
1 – составление перечня элементов обязательно
подвергаемых плановому ремонту (замене) согласно
данным (паспортов, формуляров); 2 – проверка
работоспособности систем на ВС, 3 – демонтаж
элементов ВС, узлов и агрегатов, 4 – диагностика,
5 – ремонт, 6 – монтаж, 7 – испытание, 8 – сдача
владельцу ВС
102 В этом случае вероятность бездефектных
работ будет равна произведению вероятностей
бездефектных работ на каждом этапе, которое
можно выразить в виде,
Pi ( t ) = Ïin=1 Pi ( t ), Qi ( t )= 1 - Ïin=1 Pi ( t ),
Летные испытания
Q
ремонта. Последующие же этапы ремонта будут
выстроены последовательно.
На основании установления общего перечня
объектов ремонта Σk и исходя из типовых сроков
наработки на отказ, можно установить вероятность надежности подвергаемых ремонту объектов. Можно предположить, что вероятность выполнения бездефектных ремонтных работ будет
основываться на сложности процесса ремонта
объекта hp, уровне специалиста Gw и вероятности надежности объекта ремонта Ps, представляя собою произведение вероятностей
где Pi ( t ) и Qi ( t ) – соответственно вероятность
отсутствия дефекта и вероятность отказа на i-м
этапе ремонтных работ.
Принимая условие, что ремонт осуществляется в плановом режиме и вероятность появления отказов подчиняется экспоненциальному
закону, рост объема ремонтных работ можно
выразить через интенсивность появлении дефектов:
n
λΣ ( t ) =
∑λi ( t ).
i =1
К примеру, вероятность появления отказов
и неисправностей при ТОиР ВС зарубежного
производства (EMBRAER-135, Golfstrem-550,
Boeng-737, BAE-125) выглядит согласно табл. 1
в прогрессирующем порядке при усложнении
формы обслуживания и ремонта [4].
Интенсивность отказов последовательной
схемы процесса будет равна сумме интенсивностей дефектов на каждом этапе, прогрессируя во
времени и сложности выполнения работ. В этом
случае качество всего процесса ремонта будет
ниже качества самого трудоемкого этапа, имеющего большую долю вероятности обнаружения
отказа. Исходя из этого, формы и инструменты
контроля за качеством выполняемых ремонтных работ на АРЗ должны пропорционально
соответствовать сложности работ, обеспечивая
необходимый уровень надежности ВС.
Таким образом, опираясь на табл. 2 из [5],
можно установить вероятность возврата заказчику ВС с дефектными изделиями.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Таблица 1
Вероятности обнаружения отказов
Показатель
Transit check
Daily check
Работы в АТК
Weekly check
A-Check
A-1
A-2
A-3
A-4
B-Check
C-Check (C-1, C-2,
C-4 и C-8)
D-Check
Длительность,
мин
Вероятность обнаружения отказа и неисправности
Периодичность
Обслуживание в летную смену
Пред каждым вылетом
Ежесуточно
210
240
300
330
360
320
20160
(2 недели)
50400
(35 дней)
SV
Один раз в неделю
Через каждые 500 ч. налета
Через каждые 3 месяца
АТЦ (зарубежная компания)
Через каждые 15–20 месяцев или 4
тыс. часов налета
Через каждые 12 лет
Через каждые 12 тыс. часов налета
маршевого двигателя
0,075
0,132
0,216
0,296
0,296
0,296
0,296
0,316
0,412
0,456
0,462
Таблица 2
Оценка вероятности обнаружения отказа до поставки изделия потребителю
Виды отказов по вероятности обнаружения до
поставки потребителю
Очень высокая вероятность выявления отказа при
контроле, сборке, испытаниях
Высокая вероятность выявления отказа при
контроле, сборке, испытаниях
Умеренная вероятность выявления отказа при
контроле, сборке, испытаниях
Высокая вероятность поставки потребителю
дефектного изделия
Очень высокая вероятность поставки потребителю
дефектного изделия
Вероятность обнаружения
отказа, расчетная или экспертная
Оценка
вероятности В3,
балл
Более 0,95
1
0,9 5 – 0,8 5
2–3
0,8 5 – 0,4 5
4–6
0,4 5 – 0,2 5
7–8
Менее 0,25
9 – 10
Библиографический список
1. Морозов, А.Н. Состояние безопасности полетов
в гражданской авиации государств-участников
соглашения о гражданской авиациии об использовании воздушного пространства в 2012 году. /
А.Н. Морозов // Сборник трудов общества независимых расследователей авиационных происшествий, вып. №25. М.: 2013г. 390с
2. Воробьев, В.Г.Техническое обслуживание и ремонт авиационных электросистем и пилотажнонавигационных комплексов: учебник / В.Г. Воробьев, В.Д. Константинов. М.: МГТУ ГА; Университетская книга, 2007. 472 с.
3. Воробьев, В.Г. Надежность и техническая диагностика авиационного оборудования: учебник / В.Г.
Воробьев, В.Д. Константинов. М.: МГТУ ГА, 2010.
448 с
4. Мусин, С.М. Мониторинг системы управления
безопасностью полетов в авиапредприятиях корпоративной и деловой авиации общего назначения. / С.М. Мусин, С.А. Арщакун // Сборник трудов общества независимых расследователей авиационных происшествий, вып. №25. М.: 2013г.
5. Чернов, В.Ю. Надежность авиационных приборов
и систем: учебное пособие / В. Ю. Чернов. СПб.:
ГУ АП, 2008. 148 с
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
103
Управление качеством
УДК 004.942
А. С. Кошелева
Е. А. Фролова
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
ПРОЦЕССА РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ
В СИСТЕМЕ БИОМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ЛИЧНОСТИ
В статье решается задача повышения производительности автоматизированной
системы биометрической идентификации личности за счет использования современных информационных технологий. Проведено имитационное моделирование процесса
распознавания образов, которое показало, что за счет использования новых информационных технологий можно повышать производительность уже существующих систем, тем самым увеличивая конкурентоспособность продукции.
Ключевые слова: автоматизированная система; биометрическая идентификация
личности; конкурентоспособность; производительность; информационные технологии, имитационное моделирование.
A. S. Kosheleva
E. A. Frolova
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
RECOGNITION PROCESS SIMULATION IN THE SYSTEM OF BIOMETRIC IDENTIFICATION
The paper solves the problem of increasing productivity of automated biometric identification system through
the use of modern information technologies. A simulation of pattern recognition process, which has shown that
the productivity of existing systems can be improved through the use of new information technologies, thus
increasing the competitiveness of products.
Keywords: automated system; biometric identification; competitiveness; performance; information
technology, simulation.
На сегодняшний день в области систем безопасности и контроля доступа активно используются современные информационные технологии (ИТ). Это связано с постоянно растущими
потребностями человечества в собственной безопасности. Использование новых ИТ позволяет
поддерживать работоспособность автоматизированных систем на протяжении всего срока эксплуатации и повышать их производительность.
Такой подход обеспечивает дополнительные
конкурентные преимущества и позволяет развивать и модернизировать различные автоматизированные системы, в том числе системы безопасности и контроля доступа [1].
Статья посвящена совершенствованию разработанной по заказу Федерального агентства
104 по науке и инновациям системы биометрической идентификации личности (СБИЛ) с целью
повышения ее конкурентоспособности в сфере
автоматизированных систем контроля и управления доступом. Методами имитационного моделирования оценивается влияние новых ИТ
на повышение производительности системы
с наблюдением положительного результата –
увеличение производительности системы до
двух раз.
По результатам проведенного ранее анализа
системы было выявлено, что производительность СБИЛ напрямую зависит от производительности программной и аппаратной частей
системы, которые, в свою очередь, можно повысить путем использования современных ИТ [1].
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Повысить производительность программной
части системы можно за счет использования более совершенных программных алгоритмов и
средств управления потоками данных, чему посвящено множество научных работ и исследований. Однако существенным недостатком существующих методов является тот факт, что они
нацелены на совершенствование только программных алгоритмов, а то время как основное
влияние на производительность любой автоматизированной системы оказывает ее аппаратное
обеспечение.
Производительность аппаратного обеспечения играет ключевую роль в автоматизированных системах, так как от его ресурсов зависит
работоспособность всех программных алгоритмов. Исходя из современной тенденции к расширению возможностей программных алгоритмов, росту требований заказчиков и постоянного увеличения объемов баз данных принято решение отклониться от традиционных способов
совершенствования программных алгоритмов и
рассматривать использование новых ИТ применительно к аппаратной части СБИЛ [1].
Исходя из разработанной математической
модели оценки производительности СБИЛ [1],
следует, что для повышения производительности аппаратной части системы необходимо
в первую очередь повышать производительность
наиболее значимого ее компонента, а именно
процессора, установленного в сервере системы.
Замена установленного процессора СБИЛ на
более мощный и современный процессор позволит повысить производительность аппаратной
части СБИЛ, а, следовательно, и всей системы
в целом, что, в свою очередь, позволит повысить
конкурентные преимущества СБИЛ.
С целью наглядной демонстрации влияния
новых ИТ на повышение производительности
СБИЛ было произведено имитационное моделирование процесса распознавания образов в среде
Simulink работы сервера СБИЛ с использованием наиболее мощного и современного процессора вместо установленного.
Под производительностью (вычислительной
мощностью) в данном случае понимается количественная характеристика скорости выполнения определенных операций, то есть количество
обрабатываемой информации за определенное
время. Производительность сервера СБИЛ будет
оцениваться количеством распознанных объектов за определенное время.
Согласно стандарту ГОСТ 24.104–85 «Автоматизированные системы управления. Общие
требования», любое из технических средств автоматизированной системы управления (АСУ)
должно допускать замену его средством аналогичного функционального назначения без каких-либо конструктивных изменений или регулировки в остальных технических средствах
АСУ [2]. В связи с этим, с целью повышения
производительности СБИЛ предложено заменить используемый на данный момент процессор системы Intel Core i5–5675C на процессор
Intel Core i7–5960X, который является более
современным. Таким образом, в среде Simulink
(MATLAB) было проведено моделирование работы сервера СБИЛ с текущим процессором (Сервер СБИЛ 1) и сервера СБИЛ с новым процессором (Сервер СБИЛ 2).
При помощи инструментов Simulink был создан поток входных объектов, распределенных
по закону Пуассона, поступающий на вход Сервера СБИЛ 1 и Сервера СБИЛ 2.
В рассматриваемой модели количество появившихся в зоне контроля объектов (людей)
является числом заявок, поданных на вход обслуживающему прибору – серверу СБИЛ, а количество одновременно распознаваемых объектов – пропускной способностью сервера СБИЛ.
При помощи блока Time-Based Entity
Generator моделируется появление заявок (объектов) в системе. Каждая новая заявка появляется через случайный интервал времени, который поступает на вход данного блока и генерируется при помощи блока Event-Based Random
Number, в котором задан тип распределения
(Пуассона) и необходимые параметры случайной величины.
Блок Replicate нужен для того, чтобы сгенерированный поток заявок разделялся и отправлялся на разные сервера СБИЛ, т.к. их пропускная способность различна.
С помощью блока FIFO Queue все пришедшие в систему заявки выстраиваются в очередь
и затем отправляются на вход обслуживающих
приборов (Сервер СБИЛ 1 и Сервер СБИЛ 2), моделируемых при помощи блока N-Server. В этом
блоке задается время обслуживания заявок конкретным сервером и число одновременно обслуживаемых заявок. С текущим процессором сервер СБИЛ способен за 3 с идентифицировать до
20 лиц, а по результатам тестов производительности имеет значение 8030 [3]. Так как процессор
Intel Core i7–5960X по результатам тестов производительности имеет значение 16003 [3], то сервер на его основе за 3 с будет идентифицировать
предположительно до 40 лиц. Исходя из этого,
в блоках N-Server были установлены соответствующие значения для каждого сервера (рис. 1).
После прохождения блока N-Server обслуженные заявки поступают в блок-приемник
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
105
Управление качеством
Рис. 1. Установка параметров блока N-Server
Entity Sink. Количество обслуженных заявок
является параметром, который позволяет оценить и сравнить производительность СБИЛ при
работе двух разных серверов.
Инструменты Display и Scope служат для
наглядного восприятия результатов моделирования. Блок Display отображает число заявок,
которые появляются после прохождения определенных смысловых блоков системы, а также
время обработки заявок каждым из серверов.
Блок Scope позволяет просматривать графики,
характеризующие построенную модель во времени и наглядно отражающие работу серверов
СБИЛ.
Было проведено несколько опытов с заданным временем моделирования работы серверов,
равным 10 с, и с различными параметрами Пуассоновского распределения, по результатам
которых была составлена таблица результатов
моделирования (табл. 1).
Таблица 1
Результаты моделирования
№
опыта
1
Сервер
Параметры
распределения
Пуассона появления заявок
Кол-во обслуКол-во поженных заявок
данных на
(распознанных
вход заявок
объектов)
СБИЛ 1
Mean = 1
17
СБИЛ 2
Mean = 1
СБИЛ 1
Кол-во
заявок
в сервере
Кол-во
заявок
в очереди
15
2
0
17
15
2
0
Mean = 0.15
81
60
20
1
СБИЛ 2
Mean = 0.15
81
68
13
0
СБИЛ 1
Mean = 0.05
180
60
20
100
СБИЛ 2
Mean = 0.05
180
120
40
20
2
Время моделирования, с
10
3
106 11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Рис. 2. Результат моделирования в среде Simulink
Результат моделирования работы СБИЛ при
наибольшей загрузке (опыт 3) представлен на
рис. 2.
Из приведенных в табл. 1 данных видно, что
при появлении одновременно более 20 объектов
использование более мощного процессора в сервере СБИЛ 2 наглядно проявляется в том, что за
одно и то же время обслуживается большее число заявок. При одновременном появлении числа
объектов менее или равного двадцати оба сервера показывают одинаковые результаты.
На рис. 3 приведены графики, полученные
в результате моделирования и демонстрирующие загруженность каждого сервера в зависимости от количества поданных на вход объектов.
По результату моделирования видно, что за
10 с генератор создал 180 заявок. Сервер СБИЛ 1
успел обработать 60 заявок, еще 20 остались
в сервере в процессе обработки и 100 заявок
остались не обработанными. Сервер СБИЛ 2 об-
работал 120 заявок, еще 40 остались в сервере
в процессе обработки и 20 заявок остались не
обработанными. Таким образом, Сервер СБИЛ 1
загружен сильнее, чем Сервер СБИЛ 2, и работает на пределе своих возможностей.
Исходя из полученных результатов моделирования, был произведен расчет производительности Сервера СБИЛ 1 и Сервера СБИЛ 2 по следующей формуле:
Êîëè÷åñòâî
ðàñïîçíàííûõ
îáúåêòîâ
Ïðîèçâîäèòåëüíîñòü =
.
Âðåìÿ
ðàáîòû
ñåðâåðà
Результаты расчета приведены в табл. 2.
По результатам проведенного в среде
Simulink моделирования, расчетам произво-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
107
Управление качеством
Рис. 3. Графики моделирования работы серверов
Таблица 2
Расчет производительности серверов
Сервер
Время работы
сервера, сек.
Кол-во поданных на
вход объектов, чел.
Кол-во распознанных объектов, чел.
Производительность
сервера, чел. / сек.
Производительность сервера, %.
СБИЛ 1
10
180
60
6
30
СБИЛ 2
10
180
120
12
60
дительности и полученным графикам можно
сделать вывод, что при использовании более современного процессора производительность сервера СБИЛ повышается до двух раз. Таким образом, было наглядно продемонстрировано положительное влияние новых ИТ на повышение
производительности аппаратной части системы,
что, в свою очередь, приводит к повышению общей производительности системы.
Результаты моделирования перспективны
для применения в различных обслуживающих
108 системах, где может быть применима теория
массового обслуживания, в том числе в автоматизированных системах распознавания образов,
в любых технических устройствах, которые, как
правило, всегда нуждаются в замене устаревшего оборудования более современным. Примеры
областей возможного использования результатов
моделирования представлены на рис. 4.
По результатам проведенного анализа и при
помощи проведенного в среде Simulink имитационного моделирования работы сервера СБИЛ
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Рис. 4. Области возможного использования результатов моделирования
с использованием самого мощного на сегодняшний день процессора было наглядно продемонстрировано положительное влияние новых ИТ
на повышение производительности системы,
что ведет к повышению уровня конкурентоспособности СБИЛ в сфере автоматизированных
систем безопасности, контроля и управления
доступом.
Библиографический список
1. Кошелева, А.С. Анализ возможности повышения
конкурентоспособности автоматизированной системы биометрической идентификации личности
/ А.С. Кошелева, Е.Ю. Фортышев, Е.А. Фролова //
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем: сб. докл. Спб.: ГУАП,
2015. С.51–58.
2. ГОСТ 24.104–85 «Автоматизированные системы
управления. Общие требования». М.: Издательство стандартов, 1987. 11 с.
3. Цифровая жизнь вокруг нас: «Выбор процессора,
2016» // «Современные технологии – просто о
сложном», URL: http: // www.dxdigitals.info /
2014 / 02 / vibor-processora-vibirayem-samiyluchshiy-processor.html
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
109
Управление качеством
УДК 658.562
Ю. А. Лахов
Завод глубокой переработки нефти, ООО «КИНЕФ», г. Кириши
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ
ЭНЕРГОПОТРЕБЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ
В статье показано применение системного анализа для процесса энергопотребления предприятия. Представлена структура и функциональная модель предприятия.
Проведенный анализ для основных и вспомогательных процессов дает основание для
выявления путей улучшения определенных качественных критериев.
Ключевые слова: системный анализ, процессный подход, IDEF0, BPWin, энергоэффективность.
Y. A. Lachov
«KINEF», Kirishi
MODELING AND OPTIMIZATION IN PROCESSES OF POWER CONSUMPTION
The article discusses the results of a system analysis of the process of energy supply company. This article
presents the structure and functional model of the enterprise. The analysis performed for primary and secondary
processes has identified the improvement of certain quality criteria.
Keywords: system analysis, process approach, IDEF0, BPWin, energy efficiency.
Изменение технического уклада привело
к усложнению технических и организационно-экономических систем предприятия. Обязательность применения анализа процессов вкупе
со специальными инструментами и средствами,
которые выявляют скрытые возможности улучшения функционирования и повышения эффективности предприятия и являются неотъемлемой частью стандартов ISO 90001:2015 и ISO
5001:2012. Актуальность существующей проблемы обуславливается удорожанием энергии,
что непосредственно влияет на себестоимость
выпускаемой продукции. Для реализации поставленной цели необходимо решить следующие определенные задачи:
– сделать анализ условий и принципов организации процесса энергопотребления с учетом
разнородных основных и дополнительных факторов;
– определить особенности процесса;
– разработать процедуры анализа и его критерии;
– адаптировать принципы энергоменеджмента к задаче управления энергопотребления;
– разработать модели процедур для управления инфраструктурой энергопотребления предприятия.
110 Применяемый системный подход является
способом, который включает в себя различного
типа инструментарии и при этом выявляет взаимосвязи для их более эффективного использования. Здесь сам системный подход является
методом постановки задач [2].
Применение системного анализа для оптимального управления системой и исследования
свойств процесса подразделяется на следующие
этапы:
– постановка задачи;
– сбор данных о системе;
– построение изучаемой модели;
– решение задачи при помощи модели;
– подстройка решения под внешние решения.
Моделирование процесса включает в себя такие аспекты как описание системы, состав системы, состав свойств и механизм работы [3].
Методология моделирования IDEF0 применяется для анализа системы как множество
взаимодействующих и взаимосвязанных функций [1]. Элементами системы являются различные комбинации разнообразных сущностей,
включающие людей, информацию, программное обеспечение, оборудование, изделия, сырье
или энергию (энергоносители). Модель описыва-
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Рис. 1. Функциональная структура нефтеперерабатывающего предприятия
Рис. 2. Пример организации процесса в энергокластере предприятия
ет, что происходит в системе, как ею управляют,
какие сущности она преобразует, какие средства использует для выполнения своих функций
и что производит. Анализ функций возможен и
без рассмотрения объектов. Функциональный
подход позволяет разделить проблемы анализа
и проектирования от проблем реализации. Методология IDEF0 предлагает построение иерархической системы фрагментов системы. Далее
дается описание системы и ее взаимодействия
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
111
Управление качеством
(контекстная диаграмма), после реализуется
функциональная декомпозиция – система дробится на подсистемы и каждая подсистема имеет отдельное описание (диаграммы декомпозиции).
Поставленные задачи в исследуемой системе
являются целями моделирования. Необходимо создать формализованное представление об
определенных аспектах функционирования системы, которое и будет основным инструментом
решения в задачах создания функциональных
моделей процессов энергопотребления.
Тщательный и точный подход в начальной
стадии работы предложенного системного анализа, является обязательным условием при создании модели [4].
Улучшение научных и методологических
принципов в управлении энергопотреблением
на основе разработки моделей мониторинга,
учета энергии и оценки надежности процесса
энергопотребления позволит данной технологии занять одно из основных мест в решении
проблем в существующей структуре потребления энергии, а также в перспективной концепции энергораспределения SmartGrid. Стандарт
IDEF0 как метод функционального описания
112 графической модели может быть реализован
и для выявления наиболее слабых и уязвимых
мест в существующей энергоструктуре предприятия, и для анализа новых технологических
процессов в области энергопотребления предприятия.
Библиографический список
1. Маклаков, С.В. Моделирование бизнес-процессов
с BPWin 4.0 / С.В. Маклаков М: ДИАЛОГ МИФИ,
2002.
2. Семенова, Е.Г. Моделирование и оптимизация
производственных процессов изготовления прецизионных сложнопрофильных конструкций
волноводных систем. / Е.Г. Семенова, О.И. Васильев. // Научно-технические ведомости СанктПетербургского государственного политехнического университета. 4–2 (183) 2013 г.
3. Туккель, И.Л. Методы и инструменты управления
инновационным развитием промышленных предприятий. / И.Л.Туккель, С.А. Голубев, А.В Сурина, Н.А. Цветкова; под ред. И.Л. Туккеля. СПб.:
БХВ-Петербург, 2013.
4. Методы и инструменты управления качеством
проектов. / Антохина Ю. А., Варжапетян А. Г.,
Оводенко А. А., Семенова Е. Г. СПб.: ГУАП, 2012.
303 с.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
УДК 378.1
И. Н. Лукьяненко
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
ЦЕЛИ ВУЗА В ДЕЛЕ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО
ПРОЦЕССА
В статье приводится анализ работы вуза как организационной системы. Рассмотрены основные аспекты качественного образования и методы его реализации.
Ключевые слова: организационная система, качество образования, образовательная деятельность, педагогический мониторинг.
I. N. Lukyanenko
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
THE GOALS OF THE UNIVERSITY TO IMPROVE THE QUALITY EDUCATIONAL PROCESS
The article presents the analysis of the university work like an organizational system. The main aspects of the
quality of education and the methods of its implementation were reviewed
Keywords: the organizational system, the quality of educational, educational activity, pedagogical monitoring.
В соответствии с законом РФ «Об образовании» под высшим образованием понимаются
процессы и виды деятельности вузов, направленные на подготовку специалистов в той или
иной области на основе передачи обучающимся
определенной совокупности теоретических и
практических знаний, необходимых для реализации успешной профессиональной деятельности. Вместе с тем высшее образование предполагает высокий культурный уровень развития
выпускников вуза.
Рассматривая вуз, как систему со связанными между собой процессами, необходимо идентифицировать элементы данной системы. Такими элементами являются: поставщики, внутренний и внешний потребители [2].
С практической точки зрения большой интерес представляет качество подготовки специалистов. Согласно стандартам ИСО серия 9000 [1],
под качеством следует понимать сбалансированное соответствие всех аспектов высшего образования некоторым целям, потребностям, требованиям, нормам и стандартам. При этом следует
учитывать, что к определению качества высшего
образования необходим многосторонний подход.
Перед высшим образованием стоят определенные цели, как внешние, так и внутренние.
Оно должно соответствовать установленным
стандартам и нормам. Для получения действительно качественного образования должно быть
обеспечено качество самих требований (целей,
стандартов и норм) и необходимые качественные
ресурсы (образовательные программы, кадровый потенциал, контингент абитуриентов, материально-техническое обеспечение, финансы),
т. е. качество условий (вложений в образование).
При соблюдении этих двух аспектов качества
важную роль играет качество образовательных
процессов (научная и учебная деятельность,
управление, образовательные технологии), непосредственно реализующих подготовку специалистов. И наконец, еще одним элементом качества образования является качество результатов деятельности вуза (текущие и итоговые результаты обучения студентов, характеристики
карьерного роста выпускников).
В зависимости от конечного потребителя результатом образовательной деятельности вуза
можно считать предоставляемые образовательные услуги, если потребителем является личность (студент, слушатель системы повышения
квалификации), или выпускаемые специалисты, если потребителем является работодатель
(предприятие, организация, в том числе и сам
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
113
Управление качеством
вуз), государство или общество. Вуз производит продукцию и услуги для разных категорий
потребителей. Если говорить о внутренних потребителях вуза, то они могут быть одновременно и участниками образовательного процесса
и потребителями результатов (преподаватель
получает студентов, подготовленных по предыдущим дисциплинам учебного плана). В двойственном положении находятся и обучающиеся.
Они являются «исходным сырьем» для вуза (в
виде абитуриентов), внутренним потребителем
образовательных услуг, участниками образовательного процесса и конечной продукцией вуза
в качестве подготовленных специалистов [3].
Кроме того, если вуз готовит специалистов для
собственных нужд (подготовка научных сотрудников, специалистов высшей квалификации,
преподавателей), то выпускники рассматриваются как будущие научно-педагогические кадры (наемные работники).
Все перечисленные ранее стороны (личности,
работодатели, вузы, общество и государство) заинтересованы в качестве высшего образования,
но конечные цели у них разные, хотя и взаимосвязанные.
Достижение целей для личности (абитуриента, студента, выпускника) за счет обеспечения
качества подготовки специалистов успешно реализуется в случае получения от высшего образования:
– набора теоретических знаний и практических умений, навыков, необходимых для будущей деятельности, получения дохода и принесения общественной пользы;
– развития личностных и профессиональных
качеств (кругозор; уровень интеллекта, умение
решать сложные задачи различного характера,
абстрактное мышление); личностно-психологических характеристик (организаторские способности, самостоятельность в принятии решений,
чувство ответственности за свои действия) необходимых для успешной профессиональной и
общественной деятельности;
– высокого уровня воспитания и культуры.
Потребности общества в высшем образовании связаны со стремлением общества к саморазвитию (самосовершенствованию). Требования к высшему образованию сводятся к следующему:
– подготовка кадров высшей квалификации,
способных решать творческие задачи, проводить фундаментальные и прикладные исследования, обеспечивающие прогресс во всех областях знаний и отраслях народного хозяйства;
– воспитание высокообразованных, культурно и нравственно развитых личностей;
114 – подготовка (совместно с системой здравоохранения) физически развитых и здоровых личностей путем физического воспитания студентов.
Обеспечение качества высшего образования
по иерархическим социальным уровням и продуцирующим фактором приведено табл. 1 [3].
Таблица 1
Обеспечение качества высшего образования
Социальные уровни
Продуцирующие факторы
Отрасль высшего
образования
Государственная
политика.
Бюджетное
финансирование.
Законодательное поле
Образовательная среда.
Отбор одаренных
Генетические факторы.
Средовые факторы
ВУЗ
Студенты
Работодатель, т. е. предприятие или организация, занимающиеся производством товаров
или услуг, заинтересованы в повышении эффективности своей деятельности. Цель работодателя обеспечивается, если выпускники вузов
обладают:
– достаточными практическими и теоретическими знаниями и навыками для того, чтобы
обеспечить высокую производительность труда,
снизить непроизводственные затраты предприятия на переподготовку кадров и оправдать затраты средств на подготовку специалистов при
заключении договоров с вузами;
– развитыми профессиональными качествами, необходимыми для выполняемой ими работы (инициативность, организаторские способности и т. д.);
– высокой работоспособностью, что предполагает наличие крепкого здоровья и высокой
физической выносливости.
Следующей заинтересованной стороной является государство, органы государственной
власти. Основной целью государства является
повышение уровня жизни граждан, поэтому государство заинтересовано в том, чтобы в вузах
осуществлялась подготовка высококвалифицированных специалистов, способных обеспечить эффективное развитие экономики страны
и тем самым оправдать затраты бюджетных
средств на их подготовку (если речь идет о государственных вузах и студентах, обучающихся
на бюджетной основе). При этом выпускники и
качество их образования должны, прежде всего,
соответствовать требованиям государственных
образовательных стандартов.
Вуз является последней из сторон, заинтересованных в качестве подготовки специалистов,
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
и должен удовлетворять всем вышеперечисленным условиям.
В качестве основной цели, преследуемой вузом в современных условиях, рассматривается повышение качества образования, которое
должно быть заметным для абитуриентов, академического сообщества, государства, общества
и работодателей, рынка труда и образовательных услуг.
Для достижения указанной цели, а также
удовлетворения других заинтересованных в качестве образования сторон вузу необходимо:
– позаботиться о ресурсном обеспечении научно-образовательного процесса, т. е. привлечь
талантливые, высококвалифицированные преподавательские кадры; обеспечить себя финансовыми средствами, необходимой литературой,
доступом к современным информационным ресурсам, современной материально-технической
базой, а также осуществлять набор абитуриентов с высоким начальным приоритетом;
– создать условия для активного участия
студентов в научно-практической, культурной,
спортивной деятельности;
– установить связи с предпринимателями
для практической подготовки студентов и сформировать программы практической подготовки
в самом вузе.
Проанализировав все требования, предъявляемые заинтересованными сторонами к высшему образованию, можно выделить составные
части качества подготовки специалистов, необходимые для всех заинтересованных сторон:
– хорошая теоретическая база (совокупность
теоретических знаний в определенной области,
необходимых для применения выпускниками
в профессиональной деятельности);
– практические навыки, умения, опыт (умение решать практические задачи, используя теоретическую базу);
– научный потенциал (способность решать
научно-практические задачи);
– личностно-психологические характеристики, необходимые для профессиональной деятельности (интеллект, критическое мышление,
аналитические способности, организаторские
способности, ответственность, инициативность,
коммуникабельность, исполнительность);
– уровень воспитания (воспитанность, адекватное поведение в обществе);
– общекультурный уровень, образованность
(всесторонняя развитость, кругозор и т. д.); физическое здоровье.
Все эти составляющие качества подготовки
для разных заинтересованных сторон, целей и
ситуаций имеют разную степень важности, но
вузу необходимо обеспечить, по возможности,
как можно более высокий уровень всех компонентов качества.
Инновационное развитие отечественного образования в нашей стране делает актуальным
повышение реального качества учебного процесса в вузах. На современном этапе успешная
социализация личности определяется не только
качеством знаний выпускника, но и конкурентоспособностью в условиях рыночной экономики [4].
Эффективная организация учебного процесса, повышение его качества не могут проходить
без педагогического мониторинга. На практике
педагогический мониторинг часто сводящийся
лишь к отслеживанию конечных результатов
учебного процесса (качества знаний, уровня обученности обучаемых), либо к отслеживанию
отдельных аспектов педагогического процесса.
Не отслеживаются во взаимосвязи с конечными результатами эффективность учебного (педагогического) процесса, качество ресурсного
обеспечения образовательного процесса (качество кадровых, материально-финансовых, информационных и других ресурсов). В процессе
диагностики педагогического процесса и его результатов должны активно участвовать, как педагогические работники, так и студенты. Очень
важна также в процессе мониторинга организация участниками педагогического процесса самоанализа, рефлексии своей деятельности.
Таким образом, для повышения качества образования, подготовки конкурентоспособного
выпускника высшего профессионального учреждения со всей остротой встала проблема формирования и реализации системы комплексного мониторинга учебного процесса и результатов
этой деятельности, который должен реализоваться на основе информационных технологий.
На основе подобной схемы может осуществляться оценка качества педагогической деятельности преподавателей, что позволяет выстраивать индивидуальный рейтинг преподавателя, определяя эффективность работы
каждого, и в целом эффективность работы преподавательского состава подразделения (кафедры или института/факультета).
Таким образом, качество образовательного
процесса слагается [4] из качества деятельности
субъекта, его организующего качества, нормативно-целевых документов и образовательных
программ, собственно научно-педагогической
квалификации персонала и условий обеспечения образовательного процесса, включающих
средства обучения, материально-техническую и
экспериментальную базы, учебно-методическое
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
115
Управление качеством
и научно-методическое обеспечение, учебные
аудитории, используемые педагогические технологии
Библиографический список
1. ГОСТ ISO 9000–2015 Системы менеджмента
качества.М .: Изд-во стандартов, 2015.
116 2. Гельманова,З.С. Деятельность вуза в контексте
качества подготовки специалистов / З.С. Гельманова, Ю.И. Осик // Международный журнал экспериментального образования. 2016. №1. с. 31–36
3. Чернобай, С.П. Повышение качества образовательного процесса в вузе / С.П. Чернобай, Н.С. Саблина // Международный журнал экспериментального образования. 2015. № 8–1. С. 94–95.
4. Опфер, Е.А. Модель управления качеством образовательного процесса в вузе на основе учета требований работодателей / Е.А. Опфер // Вектор науки ТГУ. 2015. №2. С. 190–195.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
УДК 51–7
В. М. Милова*
кандидат технических наук, доцент
Н. В. Милова**
кандидат технических наук, доцент
* Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
**Московский автомобильно-дорожный государственный технический
университет (МАДИ), Сочинский филиал
ОСОБЕННОСТИ СИТУАЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ
СЛОЖНЫМИ СИСТЕМАМИ
В статье описана основная концепция ситуационного управления в сложных системах различных уровней, которую можно считать преимущественной для применения
в условиях жесткой конкуренции, нестабильности, высокой динамичности и непредсказуемости внешней среды. Предложена типовая структура управления сложной системой, предусматривающая методологию управления нестандартными системами, основанная на алгоритмах распознавания образов; рассмотрены особенности методов описания естественного языка с применением семиотических моделей.
Ключевые слова: сложная система; ситуационное управление; структура управления сложными системами, алгоритм решения задач управления, нечеткая база знаний, нечеткий вывод.
V. M. Milova*
Candidate of Technical Sciences, Docent
N. V. Milova**
Candidate of Technical Sciences, Docent
*Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
**Moscow State Technical University of Automobile and Road (MADI), Sochi branch
FEATURES OF COMPLEX SYSTEMS SITUATIONAL MANAGEMENT
The article describes the basic concept of situational management in complex systems at different levels,
which can be considered as advantageous for use in strong competition, instability, high dynamic and unpredictable
environment. There is a typical complex system of management structure offered, with non-standard systems
management methodology, based on pattern recognition algorithms; the features of methods for describing
natural language using semiotic models are considered.
Keywords: complex system, contingency management, framework of complex systems management, an
algorithm for solving management problems, fuzzy knowledge base, fuzzy inference.
Становление в России рыночных отношений принципиально изменило положение отечественных предприятий и организаций как
хозяйствующих субъектов. Появились новые
организационные формы предприятий, возможность самостоятельно выбирать виды деятельности, возникла конкуренция и борьба за
лучшие условия производства и сбыта продукции, а также возросла ответственность руководителей и владельцев организаций за результа-
ты своей деятельности. Указанные причины вынуждают отечественных руководителей более
тщательного изучать и применять на практике
технологии современного менеджмента. Можно
с уверенностью сказать, что конкурируют сегодня системы менеджмента качества на рынке, а
не продукция и/или услуга.
Эту задачу и должен решать специальный
вид управления – ситуационный менеджмент,
который некоторые исследователи называют
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
117
Управление качеством
еще адаптивным, или альтернативным менеджментом [1].
Известно из системного анализа, что организация, как система, в процессе своего жизненного цикла может находиться в устойчивом либо
неустойчивом состоянии. При этом различают
ее статическую и динамическую устойчивость.
В этой связи, использование методов ситуационного управления на практике представляется
важной и необходимой частью всех работ по совершенствованию управления. Ситуационный
подход дополняет существующий в организации функциональный менеджмент, традиционно сложившийся в организации, связанный
с выполнением основных функций: планирования, организации, контроля, мотивации и других механизмов управления производством.
Знание методов ситуационного управления
и возможность их применения – залог эффективности управленческих решений. Промежуточным звеном между системами и методами
их управления являются модели, позволяющие
описывать на языке моделирования ту часть системы, которую необходимо оптимизировать.
Создание модели позволяет глубже изучить систему, произвести анализ и предсказать ее поведение в определенных условиях, т.е. решать
задачи анализа и синтеза реальной системы.
Поэтому знакомство с современной теорией ситуационного управления и основными методами, сопровождающими этапы принятия решений необходимы всем, кто связан с системами
управления.
В настоящее время существует множество
систем, различного происхождения, как искусственного, так и природного. Если взять направленность человеческой деятельности в качестве основания классификации: «производство – общество – природа», то соответственно
можно выделить: технические, организационные, социальные, экологические системы, а на
«стыке» этих направлений возникают системы
междисциплинарной природы. Все перечисленные системы относятся к сложным системам, но
среди них выделяют особый класс нестандартных систем, которые обладают следующими
особенностями [4]:
– уникальность (невозможность применения какой-либо типовой стандартной системы
управления);
– отсутствие формализуемой цели существования;
– отсутствие оптимальности;
– динамичность, с течением времени изменяется структура и функционирование системы;
– неполнота описания;
118 – наличие «свободы воли», где люди являются элементами структуры управления.
Выбор модели для класса нестандартных систем связан с учетом тех неопределенностей и
случайностей, которые и определяют систему
как нестандартную, в которой принятие решений является трудно формализуемой проблемой.
Традиционно система определяется как
сложная, если для построения ее адекватной модели недостаточно априорной информации. Это
означает, что поведение сложной системы существенным образом зависит от факторов, о влиянии которых практически ничего неизвестно.
Поэтому в случае, когда объектом управления
является сложная система, о ее модели можно
сказать лишь то, что неизвестны не только коэффициенты или параметры аналитических выражений, описывающих объект управления, но и
даже сам вид этих выражений. Поэтому построение аналитической модели сложного объекта
управления очень проблематично, и построение
модели такой системы связано с использованием апостериорной информации об объекте и
среде, и дополнительной информации, которая
может поступать уже в процессе эксплуатации
системы.
Для описания моделей нестандартных систем в методологии ситуационного управления
предлагается подход, который на едином языке
дает возможность описывать как объект управления и его функционирование, так и процедуру управления им. В этом случае знание об
объекте управления и способах управления им
осуществляется на уровне логико-лингвистических моделей, основанных на идеях искусственного интеллекта [4].
На основе вышеизложенного, на рис. 1 предложена типовая структура управления сложными системами, где X – входные параметры, характеризующие актуальное состояние объекта,
управляемые параметры, параметры внешней
среды; Y – выходные параметры объекта управления, отражающие свойства объекта и зависящие от входных параметров Y=Y(X); Q – это «состояние объекта» управления, Q=Q(Y).
В модели системы введено понятие «состояние объекта». Оно вводится в силу невозможности управления по параметрам системы, т.к.
связь выходных параметров и состояний объекта управления не имеет однозначный, детерминистский характер. Идентификация состояния
объекта решается подсистемой идентификации управляющей подсистемы, работающей на
принципах системы распознавания образов по
его выходным параметрам. При этом классами
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Предыстория
ОС и ОУ
Управление
Управляемые
параметры
Внешние
факторы
(неуправляемые)
Входные
параметры
Х
ОБЪЕКТ
УПРАВЛЕНИЯ
Y=Y(X)
Требуемые/целевые
значения
показателей
функционирования
системы
Выходные
параметры
Y
Целевые
состояния
фактические
значения выходных
параметров
Факторы
окружающей среды
СИСТЕМЫ
Q=Q(Y)
УПРАВЛЯЮЩАЯ ПОДСИСТЕМА
РЕАЛИЗАЦИЯ
УПРАВЛЯЮЩИХ
ВОЗДЕЙСТВИЙ
ВЫРАБОТКА УПРАВЛЯЮЩИХ
ВОЗДЕЙСТВИЙ
Выбор управления Х, переводящее
объект управления в целевое
состояние
ИДЕНТИФИКАЦИЯ
текущего/актуального
состояния по выходным
параметрам
Y=Qтр(Q); X=Yтр(Y)
Q=Q(У)
Рис. 1. Типовая структура управления сложными системами
распознавания являются состояния сложного
объекта управления, а признаками – его выходные параметры. В предложенной модели подсистема выработки управляющих воздействий,
также основана на алгоритмах распознавания
образов. Основные задачи подсистемы:
– выбор управления X, переводящего объект
управления в целевое состояние Q;
– по заданному целевому состоянию Q определение выходных параметров объекта управления: Y=QTр(Q);
– определение входных параметров X, которые с наибольшей эффективностью переводят
объект в состояние с этими выходными параметрами: X=YTр(Y), полученными на предыдущем
шаге.
Подсистема реализации управляющих воздействий осуществляет то технологическое воздействие на объект управления, которое выбрано.
Как уже упоминалось, наиболее сложным
типом систем интеллектуального управления
являются системы семиотического управления,
основанные на логико-лингвистических моделях объекта управления. Они применяются для
наиболее сложных объектов с неоднозначной
реакцией на одни и те же ситуации, которые не
могут быть описаны формально математически
и поэтому описываются эвристически на основе
экспертных оценок на языке, близком к естественному [1, 2]. Эти адаптивные модели отображают возникающие разнообразные текущие
и полные ситуации. Основой моделей представления знаний является исчисление предикатов
и теория нечетких множеств.
Говоря о ситуационном подходе, следует отметить, что возможность использования различных методов управления определяется конкретной ситуацией. Это означает, что множество факторов внешней среды, факторы в самом
объекте управления влияют на конкретную ситуацию, что не позволяет унифицировать способ
управления объектом. Отсюда можно сделать
вывод, что в конкретной ситуации наилучшим
методом управления будет тот, который в большей степени соответствует ситуации и максимально к ней адаптирован.
Одним из основных понятий в ситуационном управлении является понятие ситуации.
Е. Д. Поспелов классифицирует понятие ситуации на текущую и полную ситуации [4].
Текущей ситуацией называется совокупность всех сведений о структуре управления и
его функционировании в данный момент времени.
Полной ситуацией называется состояние текущей ситуации, знаний о состоянии системы
управления в данный момент и знаний о техно-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
119
Управление качеством
логии управления. Обозначив понятие полной
ситуации через Si (i – есть отличительный номер ситуации), а текущие ситуации – через Qj
(j – есть отличительный номер ситуации), элементарный акт управления можно представить
в следующем виде:
Si; Qj ⇒ Qi. Uk
(1)
Здесь Uk – способ воздействия на объект
управления (k – есть отличительный номер воздействий из n возможных различных способов
воздействия на объект управления).
Смысл этого элементарного акта заключается в следующем. Если на объекте управления
сложилась ситуация Qj и состояние системы
управления и технологическая схема управления, определяемые Si , допускают использование воздействия Uk , то оно применяется, и
текущее состояние превращается в новую ситуацию Ql . Подобные правила называются логико-трансформационными правилами.
Использование воздействий Uk на ситуацию
Qj и приводит к достижению желаемого состояния системы (объекта управления), этот переход
можно представить в следующем виде:
Для осуществления его разрабатывают процедуры экстраполяции последствий принятия
того или иного решения.
Ниже, на рис. 2 представлен алгоритм ситуационного управления объектом.
Поскольку знания об объекте и способах
управления не будут достаточно полны из-за
сложности объектов управления, система должна быть открытой, она должна иметь возможность корректировать свои знания об объекте
и методах управления им, в работе системы
управления существует как-бы два этапа: этап
обучения и настройки и этап работы.
Отметим еще одну особенность рассматриваемого класса систем. Число различных полных
ситуаций значительно превышает число решений. Другими словами, чаще всего |{Si}|»|{Uk}|.
Чем больше возможных ситуаций и чем меньше
число допустимых одношаговых решений, тем
эффективнее выглядит работа схемы управления. Но и тогда, когда |{Si}|≈|{Uk}|, можно применить подобную схему, и хотя ее эффективность
в таком случае не будет очень высокой, может
Вход
∃Qj ∈ Q; xi {xi ;a ≤ xi ≤ b} ∈ X ⇒ yj {yj ; a ≤ yj ≤ b} ∈ Y (2)
Uk
120 Анализатор
Описание текущей
ситуации
Классификатор
Классификация
ситуации
Экстраполятор
Выбор лучшего правила
Данная формулировка описывает ситуацию
через «состояние объекта» управления, как
было отмечено ранее, и говорит о том, что существует единичная ситуация, принадлежащая
области возможных ситуаций системы, которая
характеризуется определенным внутреннем состоянием системы из области возможных состояний, и которая под воздействием технологии
управления будет переводить систему в желаемое – целевое состояние [4].
Очевидно, что число различных воздействий
конечно, поэтому множество возможных полных ситуаций распадается на n классов, каждому из которых будет соответствовать одно из
возможных воздействий на объект управления.
Для разбиения полных ситуаций на количество
классов, совпадающее с количеством способов
управляющего воздействия, имеющимся в распоряжении системы управления, разрабатывают процедуры классификации [4].
Из-за недостаточного знания об объекте или о
влиянии внешних факторов не исключена ситуация, когда невозможно указать единственный
способ управляющего воздействия для отдельных полных ситуаций. В этом случае конкретная ситуация включается в несколько классов.
Из-за описанного пересечения классов возникает задача выбора того или иного решения из
числа возможных для данной полной ситуации.
Коррелятор
Корректирующие
действия по
выбору.
Решение задачи о
выборе
Блок случайного
выбора
Отказ /
незначительное
воздействие
Управление
Перевод объекта
управления в
целевое состояние
Выход
Рис. 2. Алгоритм решения задач управления
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
оказаться, что это единственный путь управления объектом.
Рассмотрим пример управления образовательной системой (ОС), на основе ситуационного
подхода.
В связи с тем, что образовательная система
представляет собой сложную систему и характеризуется качественными параметрами и нечетко
определенными целями для описания семиотической модели воспользуемся аппаратом нечетких
множеств и определим лингвистические переменные, которые характеризуются набором <Х, Т, U,
G, М>, где Х – имя переменной; Т – терм – множество значений переменной; U – универсальное
множество; G – синтаксис, описывающий процесс образования новых значений лингвистической переменной; М – семантические правила
или процедуры. Для оценки состояния ОС введем и обобщенный/комплексный показатель, сопоставляющий вектору параметров X сводную
оценку Q=Q(X)=Q(БX,W), суть которого состоит
в «свертке» многих оценок в единую оценку.
Остановимся подробнее на особенностях формализации характеристик системы.
Процесс формализации таких данных (описываемых вербально) затруднен как наличием
неопределенностей в самих исходных данных,
так и отсутствием способов измерения таких
вербально описанных характеристик (напр.,
компетенций выпускников).
Для формализации параметров, описанных
вербально, и выполнения различных операций
над ними необходимо использовать различные
(метрические и неметрические) шкалы ценности, которые позволят сопоставлять и оценивать
разнохарактерные данные (количественные и
описанные вербально) на основе номинальных,
порядковых, интервальных и относительных
шкал. При этом факторный анализ может проводиться на языке лингвистических переменных (т.е. вербальных оценок).
Назначение оценочных шкал имеет большое
значение при формализации метода управления. Критерии, отражающие содержательную
сторону главной цели, носят в большинстве своем неформальный характер – это описание условий, ограничений, целей и т.д., которые лишь
частично могут быть выражены количественными характеристиками.
Кроме того, нечеткие множества характеризуются функцией принадлежности μ , аналитическую форму которой можно задавать исходя
из конкретных особенностей анализируемой
модели. Вопрос о построении функции принадлежности является одним из самых важных
вопросов в теории нечетких множеств. Выбор
аналитической формы функции принадлежности в каждом конкретном случае и для каждой
выделенной переменной является предметом отдельных исследований, связанных с накопленной ранее информацией, обобщением мнений
разных экспертов, интуицией. При этом особый
интерес представляет случай, когда вид функции μ имеет несимметричный характер.
В практических приложениях применяются
методы определения функций принадлежности
(или построения их оценок) по выборкам и на основании априорной информации, в которую входят ограничения на эти функции. Если априорной
информации о свойствах функций принадлежности недостаточно для построения определенных функций, которые были бы «оптимальны»
в каком-то смысле, приходится прибегать к эвристическим методам нахождения этих функций
с последующей экспериментальной проверкой
«качества» выбранных функций [1, 2].
Применение лингвистических переменных
для оценки качественных параметров системы
обусловлено еще и тем, что размытость свойственна самой сущности процессов восприятия,
воспроизведения и переработки информации.
Эксперту легче формулировать свое мнение расплывчато, и нечеткая оценка в большинстве
случаев оказывается более адекватной реальной
действительности, чем четкая.
Функции принадлежности и лингвистические переменные как средство формального описания качественных факторов подробно
описана в работе [3].
В процессе оценки процессов/системы менеджеры/руководители ОС оперируют рядом нечетких понятий и терминов, например таких, как
ПРОСТАЯ программа, СЛОЖНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ, БЛАГОПРИЯТНЫЕ УСЛОВИЯ, ЗНАЧИТЕЛЬНО БОЛЬШЕ, МЕНЬШЕ и др.
Введем некоторые понятия, необходимые
для описания оценок. Составные термы и нечеткие алгоритмы поисковых действий строятся
посредством применения ряда логических операций над нечеткими множествами.
Каждый из записанных на естественном языке нечетких терминов (обозначенных в дальнейшем А) может быть представлен в виде
A=
∫ μ A (y) / y
U
Например, дополнение или отрицание НЕ нечеткого множества А определяется формулой:
┐
A D ∫ (1 - μ
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
U
A
( y )) / y,
(3)
121
Управление качеством
объединение нечетких множеств А и В (логическая связка ИЛИ)
AUB D ∫ {μ A ( y ) ∨ μ B ( y )} / y. N
Составной терм
(4)
Не О
U
где U→ [0,1]; N – показатель степени неопределенности, 0,1≤N≤50
Не О (Б) . . . . . . . . . . .
0.25
μА∨μВ=max(μА, μВ) (5)
Пересечение нечетких множеств А и В соответствует логической связке И:
Не О (Б) . . . . . . . . . . .
0.5
М (Б) . . . . . . . . . . . . .
0.75
(Б) . . . . . . . . . . . . . . . .
1
A  B D ∫ {μ A ( y ) ∧ μ B ( y )} / y. Б (Б) . . . . . . . . . . . . . .
1.5
О (Б) . . . . . . . . . . . . . .
2
О О (Б) . . . . . . . . . . . .
4
При этом
(6)
U
где
μА∧μВ=min(μА, μВ) (7)
Неопределенность типа ОЧЕНЬ действует
как усилитель и интерпретируется с помощью
операции концентрирования, т.е. CON D А2:
(ОЧЕНЬ А) D ∫ μ2A ( y ) / y. (8)
U
Декартово произведение двух множеств А и В:
A × BD
UA
∫ U {μ A ( y A ) ∧ μ B ( yB )} / ( y A , yB ). (9)
B
для выражения нечетких терминов БОЛЕЕ, МЕНЕЕ используются приближенные формулы:
(БОЛЕЕ А) D ∫ μ1A,5 ( y ) / y;
U
(10)
(МЕНЕЕ А) D ∫ μ0A,5 ( y ) / y. (11)
U
Разработаны и другие операции над нечеткими множествами. С помощью формул (3)–(11)
преобразовываются функции принадлежности,
формально отображающие словесные модели,
используемые экспертом в процессе оценки качества функционирования/состояния ОС.
Нечеткие понятия и термины могут точнее
интерпретироваться с помощью модификаторов
и квантификаторов. Рассмотрим терм ХОРОШИЙ (Х).
Рассмотрим
лингвистическую
переменную «Величина», состоящую из 4-х атомарных
термов: МАЛЫЙ – М; БОЛЬШОЙ – Б; СРЕДНИЙ – С; РАЗНООБРАЗНЫЙ – Р и составные
термы, полученные посредством модификации,
характеризующие функциями принадлежности
μБ, μс, μм, μр. Модификаторы типа ОЧЕНЬ – О;
БОЛЕЕ – Б; МЕНЕЕ – М для атомарного терма,
(например БОЛЬШОЙ – Б) имеют вид:
(Модификатор АБ) D ∫ μ N
A (y) / y ,
U
122 Для атомарных термов МАЛЫЙ – М и СРЕДНИЙ – С модификаторы этого типа назначаются аналогичным способом:
В условиях полной неопределенности целесообразно использовать терм «РАЗНООБРАЗНЫЙ» с μр=1.
Модификаторы типа ПОЧТИ — П, ВЕСЬМА — В, СЛАБО — С, НЕОПРЕДЕЛЕННО — Н
для выбранного атомарного терма Р имеют вид
(Модификатор Ар) D ∫ k ⋅μ A ( y ) / y, где К – покаU
затель уровня нечеткости (0 ≤ K ≤ 1):
Составной терм
К
(Р) . . . . . . . . . . . .
1
П (Р) . . . . . . . . . .
0,75
В (Р) . . . . . . . . . . .
0,5
С (Р) . . . . . . . . . . .
0,25
Н (Р) . . . . . . . . . . .
0
Значение N выбирается из условия членения
областей рассуждений на равные интервалы
как по уровню неопределенности (ось у), так и
по уровню нечеткости (ось х).
В практике комплексной оценки образовательных систем хорошо известен ряд показателей, характеризующих отдельные стороны состояния образовательного учреждения. К ним
относятся показатели лицензирования, аттестации и аккредитации, которые подразделяются
на:
– показатели условий осуществления образовательной деятельности (кадры, учебные ресурсы, финансовая состоятельность);
– показатели процессов (управление вузом,
содержание образовательных программ, социальная инфраструктура, механизм гарантии
качества образования, и т. д.);
– показатели результатов (качество подготовки и востребованность выпускников, эффективность научно-исследовательской и научнометодической деятельности) [1, 2].
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Таблица 2
Шкала качества
Оценка параметра
Входные
параметры ОС
неудовлетворительно
Х1
Х2
плохо
средне
хорошо
отлично
x1≤0.2
0.2≤x1<0.5
0.5≤x1<0.75
0.75≤x1<0.85
0.85≤x1
х5≤0.2
0.2≤x5<0.4
0.4≤x5<0.6
0.6≤x5<0.8
0.8≤x5
Х3
х3≤0.004
0.004≤x4<0.006
0.006≤x4<0.01
0.01≤x4<0.2
0.2≤x4
Х4
х2≤30
30≤x2<60
60≤x2<80
80≤x2<95
95≤x2
Х5
х3.≤200
100≤x3<200
10≤x3<100
3≤ x3<10
1≤x3,<3
На основе анализа, выбраны и идентифицированы в порядке уменьшения приоритетов,
следующие критерии БК1,…, БК5:
– организационно-экономический;
– компетентность выпускников;
– качество профессорско-преподавательского состава (ППС);
– удовлетворенность потребителей;
– имидж.
Будем считать, что все перечисленные критерии имеют качественный характер (точные
количественные значения показателей будут
представлять частный случай). Диапазон значений критериев находится в интервале от «неудовлетворительный» до «отличный».
В табл. 1 указаны веса критериев рассматриваемой системы.
Таблица 1
Основные характеристики системы
Название
Идентификатор
Вес
Организационно-экономический
Качество выпускников
Качество ППС
Удовлетворенность
Имидж
БП1 = Х1
БП2 = Х2
БП3 = Х3
БП4 = Х4
БП5 = Х5
10 / 30
8 / 30
6 / 30
4 / 30
2 / 30
Шкала оценки параметров системы представлена в табл. 2
Предложенная шкала позволяет эксперту
наилучшим образом формализовать свои нечеткие представления, преобразовав слова в количественные оценки.
Из теории нечетких множеств известно, что
нечеткое множество А области рассуждений Х
характеризуется функцией принадлежности
mх(А), которая каждому элементу а ∈ U ставит
в соответствие число mх(А)∈ [0,1], описывающее
степень принадлежности элемента к подмножеству А. На основе выбора входных параметров
системы Xi производится нечеткая классификация их значений.
Пусть U(Xi) – область определения; Xi, – нечеткое множество точек оси действительных чисел. Определим лингвистическую переменную
«Уровень критерия Xi» с введением пяти нечетких подмножеств Аi ⊂ U(Xi):
– А1 – нечеткое подмножество «неудовлетворительный уровень показателя Xi»;
– А2 – нечеткое подмножество «плохой уровень показателя Xi»;
– А3 – нечеткое подмножество «средний уровень показателя Xi»;
– А4 – нечеткое подмножество «хороший уровень показателя Xi»;
– А5 – нечеткое подмножество «отличный
уровень показателя Xi».
Задача описания подмножеств {A} – это задача формирования соответствующих функций
принадлежностей.
Построение функций принадлежности {μ} нечетких подмножеств {A}, отражающей реальную
ситуацию в ОУ представляет собой сложную задачу и осуществляется экспертом на опыте прошлого, учитывая интервал времени, в котором анализируется критерий, особенности конкретного
учреждения на рынке образовательных услуг, статистические данные Министерства образования.
Для дальнейших расчетов введем на универсальном множестве U нечеткие множества
G →[0,1] с функциями принадлежности μij. Для
этого составим табл. 3, здесь μij – функция принадлежности j-го терма i-го параметра.
Таблица 3
Распознавание уровня параметров системы
Наименование
критерия
Х1
…
Хi
…
Х5
Уровень параметра
неудовлетворительный
низкий
средний
высокий
отличный
μ11
…
μi1
…
μ 51
μ12
…
μi2
…
μ 52
μ13
…
μi3
…
μ 53
μ14
…
μi4
…
μ54
μ15
…
μi5
…
μ55
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
123
Управление качеством
Таблица 4
Переменные
(ЛП)
Xi
i=1,…,5
Уровни
Функции принадлежности
Термы нечетких множеств
Носитель
1
«неудовлетворительно»
0 ≤ x ≤ 0,25
2
«плохо»
0 ≤ x ≤ 0,5
μ2 = {
4xпри 0 ≤ xi ≤ 0,25
- 4x+2 при 0,25 ≤ xi ≤ 0,5
3
«средне»
0,25<x<0,75
μ3 = {
4x-1при 0,25 ≤ xi ≤ 0,5
-4x+3 при 0,5 ≤ xi ≤ 0,75
4
«хорошо»
0,5<x<1
μ4 = {
4x-2 при 0,5 ≤ xi ≤ 0,75
-4x+4 при 0,75 ≤ xi ≤ 1
5
«отлично»
0,75<x ≤ 1
Функции принадлежности нечетких множеств описаны в табл. 4.
Конечно, модификаторы типа «очень», «более», «менее», «почти», «весьма», «слабо», «неопределенно», «не» для каждого отдельного уровня дают тонкий инструмент учета качественных
характеристик того или иного уровня, однако
в приведенных расчетах они не учитываются.
Аналогично определяется лингвистическая
переменная «Состояние системы» – Qijklm , на
интервале [0,1] со своей градацией уровней,
которая характеризуется индексами i, j, k, l, m,
соответственно, Входные параметры могут принимать значения, соответствующие любому из
уровней 1, …, 5.
Возможные состояния образовательной системы, которые характеризуются различными
уровнями для обобщенного показателя классифицируются по табл. 8. В ней же отмечены управляющие воздействия на систему и рекомендации
Таблица 5
Текущее состояние показателей ОУ
Идентификатор
показателя Хi
Наименование
показателя Хi
Значение Хi
Х1
Организационно
экономический
0,45
Х2
Качество выпускников (компетентность)
0,75
Х3
Качество ППС
0,15
Х4
Удовлетворенность
потребителей
57%
Имидж (рейтинг)
20 место
Х5
124 Функции принадлежности
μ1 = - 4х + 1 при 0 ≤ xi ≤ 0,25
μ 5 = 4x-3 при 0,75 ≤ xi ≤ 1
по принятию управленческих решений в рамках
процессов/выходных параметров системы.
В частности, допустим, что мы имеем текущее состояние ОУ, представленное значениями
входных параметров в табл. 5.
Система идентификации по выходным параметрам определит состояние системы как Q54321
на основе имеющейся базы знаний. В табл. 6
представлена некоторая часть базы состояний
системы по входным параметрам.
Управляющие воздействия формируются на
основе одного из правил вывода теории нечетких множеств: COG (center of gravity) – «центр
тяжести», MOM (mean of maximums) – центр
максимумов, First Maximum («первый максимум»). При этом алгоритм нечеткого вывода
в общем случае можно представить следующими действиями:
– фаззификация;
– нечеткий вывод;
– композиция/агрегация/аккумуляция;
– дефаззификация.
Дефаззификацию Q можно провести с использованием обобщенной функции принадлежности.
В этом случае:
1
∗
∫ xμ ijklmdx
Qijklm = 01
;
∫ μijklmdx
0
*
μ
=
ijklm
max{w1μi ;w2μ j ;w3μk ;w4μl ;w5μm } ;
i, j, k, l, m ∈ [1,..,5].
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Таблица 6
Состояния системы
Состояния системы по входным
параметрам Qijklm
Х1
Х2
Х3
Х4
Х5
Q11111
Q22222
Q33333
Q44444
Q55555
Q12345
Q54321
Q33334
…..
Неудовлетв.
Плохо
Средне
Хорошо
Отлично
Неудовлетв.
Оч.хорошо
Плохо
….
Неудовлетв.
Плохо
Средне
Хорошо
Отлично
Плохо
Хорошо
Хорошо
….
Неудовлетв.
Плохо
Средне
Хорошо
Отлично
Средне
Средне
Средне
…
Неудовлетв.
Плохо
Средне
Хорошо
Отлично
Хорошо
Плохо
Средне
….
Неудовлетв.
Плохо
Средне
Хорошо
Отлично
Отлично
Неудовлетв.
Хорошо
….
Фазифицированное значение обобщенного
показателя в рассматриваемом случае примерно
равно 0,644:
1
∫ xμ51dx
Q54321 = w1 0
1
∫ xμ4dx
1
∫ xμ3dx
1
+ w2 01
+ w3 01
0
0
0
∫ μ5dx
∫ μ4dx
1
1
+w4 10
+ w5 10
0
0
∫ μ4dx
∫ μ4dx
∫ μ5dx
∫ μ5dx
+
∫ μ31dx
29
=
≈ 0,644.
45
Таблица 7
Состояния системы / альтернативы, значения
обобщенных показателей и показатели потерь
Состояние системы по входным
параметрам Qijklm
Фазифицированные значения Qijklm
Показатель потерь
Lijklm=Q55555-Qijklm
11111
22222
33333
44444
55555 = ТЗ
12345
54321
33334
0,083
0,25
0,5
0,75
0,916
0,335
0,644
0,516
0,833
0,666
0,416
0,166
0
0,561
0,272
0,400
Таблица 8
Таблица зависимости входных параметров, состояния системы и управляющих воздействий на ОС
Фазифицированное значение Q
< 0,20
Вербальная
оценка параметра Q
Характеристики
уровня параметров
системы
«неудовлет- выход за допустимые
ворительно»
границы
большие отклонения, которые могут
привести к выходу за
допустимые границы
большие отклонения, которые могут
привести к выходу за
допустимые границы
Управление
Заключение о состоянии ОУ и
результативности СМК
Система не
управляема
Результативность очень низкая.
Предельное значение для отказа в аккредитации
Результативность низкая. Состояние
процессов неудовлетворительное. ОУ
не соответствует аккредитационным
показателям
Состояние процессов неустойчивое.
Результативность низкая.ОУ по некоторым показателям на нижней границе допустимых значений / либо ниже
критериальных. ОУ не соответствует
заявленному типу и виду
Результативность удовлетворительная. Показатели соответствуют критериям аккредитационных показателей
по нижним границам
Результативность СК высокая. Процессы управляемы. Значения всех
показателей выше критериальных.
ОУ соответствует заявленному виду и
типу
>0,20
<0,33
«плохое»
Управление
несоответствиями
>0,33
<0,66
«среднее»
>0,66
<0,95
«хорошее»
состояние параме- Корректируютров в полях допуска щие действия,
коррекции
>0,95
<1
«отличное»
состояние процессов Поддерживать
в рамках установлен- имеющееся
ных границ
управление,
при необходимости-коррекции
Управление
несоответствиями
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
125
Управление качеством
В табл. 7 показаны: целевое состояние системы – Q55555, которому соответствует фазифицированное значение Qijklm=0,916 и некоторые
другие состояния, отличные от целевого, в которых может находиться система
Ясно что, чем выше значение Qijklm, тем лучше качество ОУ. В табл. 8 представлена база технологий ситуационного управления.
Заключение
На основе вышеизложенного можно сделать
вывод, что вместо нахождения и обоснования
оценок вероятностей будущих состояний объекта, то есть прогнозирования, при помощи
мониторинга состояний объекта, методология
концепции ситуационного управления предписывает создание информационной базы состояний объекта и базы технологий ситуационного
управления, создавая возможности для формирования адекватного отклика на любые возможные изменения состояния объекта.
При этом выбор окончательного варианта
управленческого решения при условии, что
у субъекта управления имеется несколько альтернатив, определяет эффективность действия
системы управления в достижении поставлен-
126 ных перед ней целей. А в условиях нестабильности, высокой динамичности и непредсказуемости изменений как в стране в целом, так и
в социально-экономических системах различных уровней, концепцию ситуационного управления можно считать не только приемлемой, но
и преимущественной.
Библиографический список
1. Милова, В. М. Особенности применения теории
нечетких множеств в задачах управления сложными системами // В.М. Милова, Е.Г. Семенова,
А.А. Добряков. М.: ОАО «ЦНИИ» Электроника»,
Вопросы радиоэлектроники. 2010. С.156–165.
2. Милова, В.М. Подходы к формализации нечеткости для описания и исследования нечетко определенных объектов и систем / В.М. Милова, Н.В.
Милова // М.: ОАО «ЦНИИ» Электроника», Вопросы радиоэлектроники. 2013, С.164–173.
3. Заде, Л. Понятие лингвистической переменной и
ее применение к принятию приближенных решений / Л. Заде. М.: Мир, 1976. 165 с.
4. Варшавский В.И.Оркестр играет без дирижера:
размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими / В. И. Варшавский, Д. А. Поспелов. М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы,1984.
208 с.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
УДК 681.51
С. В. Мичурин
кандидат технических наук
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА УПРАВЛЕНИЯ
ПРОСТРАНСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ
В работе проведен анализ этапов и задач управления пространственными процессами, а также показатели их результативности и безаварийности.
Ключевые слова: показатель качества, пространственный процесс, диспетчеризация.
S. V. Michurin
Candidate of Technical Sciences
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
FORMALIZATION OF THE QUALITY MANAGEMENT INDICATORS FOR SPATIAL PROCESSES
The article shows the analysis of stages and tasks of spatial processes management, as well as indicators of
effectiveness and fail safe.
Keywords: quality indicator, spatial process, dispatching.
Диспетчерская деятельность – это процесс
выявления нештатных (нестандартных) ситуаций в протекании всей совокупности диспетчеризируемых пространственных процессов. Под
штатной (стандартной) ситуацией понимается
ситуация, соответствующая установленному
регламенту протекания пространственных процессов, а под нештатной (нестандартной) – не
соответствующая. Целью диспетчерской деятельности является своевременное выявление
и предотвращение нештатных (нестандартных)
ситуаций (либо их наступивших последствий),
на совокупности контролируемых пространственных процессов. Совокупность контролируемых пространственных процессов может быть
ограничена в пространстве, времени или по номенклатуре контролируемых объектов.
Традиционный подход к анализу безаварийности воздушных судов сводится к определению безопасной дистанции сближения с каждым из судов (оно определяется в зависимости от скорости, высоты и дальности полета).
Существо работы современных программных
комплексов (ПК) автоматизированных систем
диспетчеризации пространственных процессов
(АСДПП) авиационного транспорта заключается в непрерывном анализе и прогнозировании
дистанций расхождения воздушных судов относительно друг друга, а так же иных опасных препятствий, которые должны превышать
безопасную дистанцию сближения. Факт прогнозирования ситуации расхождения судов на
дистанции менее безопасной дистанции сближения является фактом выявления опасности,
аварийной ситуации. В таком случае диспетчер
обязан вмешаться своим управляющим воздействием и добиться наращивания дистанции
расхождения судов до безопасной дистанции
сближения. При этом необходимые расчеты и
рекомендации он вырабатывает так же с использованием функционала ПК АСДПП воздушным транспортом.
Однако в последнее время значительно вырос трафик воздушного движения, авиационные власти стран Европы, СНГ и Тихоокеанского бассейна приняли решение об уменьшении размеров одного эшелона высоты с 250 м до
100 м. Таким образом, традиционный уровень
вооруженности авиадиспетчеров средствами
оперативного анализа и поддержки принятия
решений сегодня недостаточен. Это выражается, прежде всего, в том факте, что диспетчер,
разрешая одну текущую аварийную ситуацию,
уже обязан вырабатывать свои управляющие
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
127
Управление качеством
воздействия с учетом недопущения усугубления
последующей пространственной ситуации.
Основной целью АСДПП на авиатранспорте
является обеспечение эффективности воздушного движения и безаварийности диспетчеризируемых пространственных процессов. Рассматривая результативность и безаварийность
в качестве двух основных показателей качества
управления пространственными процессами
(диспетчеризации пространственных процессов) [1], представляется целесообразным определить основные их соотношения в рамках различных этапов реализации единого процесса
воздушного движения.
По своему содержанию деятельность авиационного диспетчера, отображаемая в соответствующих ПК для АСДПП, представляет собой
совокупность следующих основных типовых
функциональных задач:
– предварительное планирование пространственных процессов;
– реализация пространственных процессов,
включающая задачи инициализации, контроля выполнения, корректуры и завершения пространственных процессов.
– оперативная корректура исходного плана
реализации пространственных процессов.
Общая результативность пространственных
процессов воздушного движения определяется
результативностью решения задачи их предварительного планирования. Корректность данного утверждения определяется тем фактом,
что деятельность любого диспетчера по управлению пространственными процессами осуществляется только в соответствии с заранее
утвержденным планом. Для диспетчера этот
план представляет собой обязательный к исполнению директивный документ, который определяет перечень диспетчеризируемых объектов и
процессов, последовательность и время их реализации, а также перечень вспомогательных
сил и средств, обеспечивающих реализацию отдельных процессов.
Результативность решения задачи предварительного планирования так или иначе имеет целью интенсификацию пространственных процессов. Повышение интенсивности этих процессов может быть достигнуто двумя способами [2]:
– за счет оптимизации их организации (оптимизация маршрутов, оптимизация последовательности начала-окончания процессов, оптимизация использования средств обеспечения
реализации процессов, минимизация эшелонов
воздушного движения и т.п.);
– за счет прямого увеличения числа одновременно реализуемых процессов, увеличения
128 скорости движения пространственных объектов, сокращения маршрутов их перемещения и
т.д. При этом реализация одного способа, может
объективно потребовать применения второго.
Задача предварительного планирования отличается от остальных двух задач диспетчеризации пространственных процессов следующим
рядом характеристик:
– параметры исходной формулировки задачи
предварительного планирования известны и детерминированы;
– решение задачи осуществляется при отсутствии дефицита времени;
– решение задачи не связано с фактической
реализацией пространственных процессов, что
определяет возможность отмены или корректуры любых принятых решений.
Эти характеристики задачи предварительного планирования определяют возможность [3,
4]:
– анализа всего множества альтернативных
вариантов организации пространственных процессов и их оценки по показателям их безаварийности и результативности;
– выбора из рассмотренного множества альтернативных вариантов варианта, который наиболее приемлем по соотношению показателей
безаварийности и результативности.
Задача предварительного планирования
в ПК АСДПП традиционно включает:
– разработку отдельных вариантов
Li
(i = 1,n) плана и формирование множества {Li }
альтернативных (конкурирующих) планов;
– выбор по соотношению показателей результативности и безаварийности одного из альтернативных вариантов и утверждение его в качестве плана реализации пространственных процессов.
Решение задачи разработки варианта Li плана организации пространственных процессов
полностью определяется сугубо индивидуальными особенностями и числом самих диспетчеризируемых объектов и процессов, а также географических, административно-нормативных
(директивных), метеорологических и других условий протекания рассматриваемых пространственных процессов. Все эти условия являются
факторами, которые определяют как результативность, так и безаварийность диспетчеризируемых процессов. Каждому из этих факторов
либо директивно, либо на основании опыта может быть поставлен в соответствие определенный набор качественных и количественных показателей, имеющих четко или нечетко определенные интервалы их возможных (допустимых)
изменений.
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
uq
uq
u(z -1
Все множество учитываемых показателей по
са liu ; Yiu = (y1u1,..., yku1,..., yvu1,..., y1 ,..., yk ,..., yvuq ,..., y1
uq
uq
u(z -1)
u(z -1)
u1
u1
u1
uq
u(z-1)
=
(k 1,v=
, q 1,(z - 1))
признаку их Yзависимости
особенностей
разyv ,..., y1 ,...,
yk ,..., yv ,..., y1
,..., yk
,..., yv
)
iu = (y1 ,..., ykот,...,
=
(k 1,v=
, q 1,(z - 1)) – конечный набор варьируемых порабатываемого плана целесообразно разделить
на две категории: детерминированные и варьиказателей, определяющих допустимость проруемые. К детерминированным показателям
странственного процесса liu по его взаимодействию со всеми другими процессами, включенxj ( j = 1,m) относятся все показатели, которые
определяются факторами, не зависящими от
ными в план Li , и совпадающими с процессом
(q 1,(z - 1)) – номер
решений диспетчера-планировщика. К варьиliu по месту и времени; q=
руемым показателям yk (k = 1,v) относятся все
процесса, включенного в план Li и совпадаюпоказатели, которые определяются факторами,
щего с процессом liu по месту и времени. При
возникающими в результате решений диспетчеэтом элементарный кортеж в алгебре кортежей
ра-планировщика. Например, если ремонтные
соответствует кортежу элементов в многоместработы на аэродромном поле, проводимые на
ных отношениях. Например, запись T [ XYZ ]
определенном его участке и в зоне ответственноозначает, что T – элементарный кортеж, при
сти соответствующей АСДПП, прекратить нельэтом
зя, то они являются детерминированным фак=
X (x
=
тором, ограничивающим наземное движение
1,..., xj ,..., xm ); Y (y1,..., yi ,..., yn );
воздушных судов. Если же время проведения
Z = (z1,..., zl ,..., zk ).
этих работ и занятие этой части аэродромного
поля определяется диспетчером-планировщиТогда любой готовый вариант Li плана моком, то ограничения по наземному движению
жет быть в общем виде представлен как кортеж
самолетов являются варьируемым фактором.
вида
Детерминированные факторы и соответ Xi1 Yi1 
ствующие им показатели определяют результа

тивность и безаварийность всех планируемых
   
пространственных процессов. При этом для по Xiu Yiu  T Xi Yi  ,
(2)
=
Li T=


казателей xj ( j = 1,m) , соответствующих детер



минированным факторам, известны их номенX Y 
 iz iz 
клатура, интервалы их допустимых изменений,
а также их величина.
Любой пространственный процесс, уже
где
включенный в план, создает ряд варьируемых
Xi = Xi1 ∪ ... ∪ Xiu ∪ ... ∪ Xiz ,
факторов и соответствующих им показателей,
Yi = Yi1 ∪ ... ∪ Yiu ∪ ... ∪ Yiz .
которые ограничивают инициализацию и протекание других процессов, совпадающих с уже
В общем виде результативность и безаварийзапланированным процессом по месту и временость плана Li может быть оценена по следуюни. Для показателей yk (k = 1,v) , соответствующим показателям:
щим варьируемым факторам, можно считать
R=
(Li ) I (Xri ∪ Yir ) , (3)
известными их номенклатуру и интервалы их
допустимых изменений, а величина показателей yk (k = 1,v) может быть оценена только
S=
(Li ) S(Xsi ∪ Yis ) , (4)
по результатам совместного моделирования
рассматриваемого пространственного процесгде i (i = 1,n) – номер варианта плана реализации
са с другими процессами, которые включены
пространственных процессов; Xri (Xri ⊆ Xi ) –
в план и совпадают с рассматриваемым процесмножество детерминированных показателей
сом по месту и времени.
результативности плана Li ; Yir (Yir ⊆ Yi ) –
С учетом вышесказанного любой пространмножество варьируемых показателей результаственный процесс liu (u = 1, z) , включенный
тивности плана Li ; Xsi (Xsi ⊆ Xi ) – множество
в план Li , может быть представлен в виде эледетерминированных показателей безаварийноментарного кортежа
сти плана Li ; Yis (Yis ⊆ Yi ) – множество варьируемых показателей безаварийности плана Li ;
liu = T [ Xiu Yiu ] , (1)
R (Li ) – интегральный показатель результатив
ности плана Li реализации пространственных
где Xiu (x
процессов; S(Li ) – интегральный показатель
=
=
1,..., xj ,..., xm ) ( j 1,m) – конечный набор детерминированных показателей эффективбезаварийности плана Li реализации пространности и безопасности пространственного процесственных процессов.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
129
Управление качеством
Пусть показатели R (Li ) , S(Li ) вида (3),
(4) являются нормированными ( R (Li ) ∈ [0,1] ,
S(Li ) ∈ [0,1] ) показателями вида «чем больше,
тем лучше». Пусть на множестве {Li } рассматриваемых планов выполнено условие допустимости всех планов
{Li } ,(5)
{ } или {Li } ∩ {LFi } =
∀Li ∈ {Li } ⇒ ∀Li ∈ LF
i
{ }
где LF
i – множество допустимых планов.
Пусть выполнено моделирование сценариев развития всех планов.
Тогда задача выбора наиболее приемлемого
плана может быть представлена в виде оптимизационной задачи вида
R (Li )S(Li ) → max;

R (Li ) ≥ Rmin (Li );  , S(Li ) ≥ Smin (Li ) 
(6)
где Rmin (Li ) , Smin (Li ) – соответственно минимально допустимые значения интегральных показателей результативности и безаварийности
планов.
Приведенное выше решение задачи выбора
приемлемого плана является достаточно простым с позиций математики, но крайне трудоемко с позиций практической реализации, т.к.
в соответствии с условиями допустимости и необходимости моделирования развития сценариев всех планов требует: 1) разработки законченного варианта всех планов; 2) разработки сценариев реализации всех планов; 3) моделирования
развития сценариев всех планов и проведения
необходимой корректуры их параметров. Существенная трудоемкость этих процедур может
приводить к отказу диспетчера-планировщика
от рассмотрения всего множества возможных
вариантов компоновки плана, что, в свою очередь, может привести к исключению из рассмотрения наиболее результативных и безаварийных вариантов.
В целях снижения трудоемкости деятельности диспетчера-планировщика и расширения
множества {Li } альтернативных планов предлагается последовательность действий по решению задачи предварительного планирования
в АСДПП, которая включает:
– разработку отдельных предварительных
вариантов Li (i = 1,n) и формирование множества {Li } их альтернатив;
– определение конечного множества {LF
i }
допустимых вариантов предварительных планов организации пространственного процесса;
– оценку результативности допустимых
вариантов планов и определение множества
130 R
F
{LR
i } ({Li } ∈ {Li }) эффективных предварительных планов;
– разработку сценариев реализации всех результативных предварительных планов;
– моделирование развития и оценку безаварийности пространственных процессов в соответствии со всеми разработанными сценариями результативных предварительных планов и
внесение необходимых корректур;
– выбор по соотношению показателей его
результативности и безаварийности одного из
альтернативных вариантов, его корректуру и
утверждение в качестве плана реализации пространственных процессов.
В качестве предварительного варианта Li
плана целесообразно рассматривать кортеж
вида
 Xi1 


  
 Xiu  T [ Xi ] , =
Li T=


  
X 
 iz 
(7)
где Xi = Xi1 ∪ ... ∪ Xiu ∪ ... ∪ Xiz .
Такой предварительный план Li представляет из себя законченный вариант распределения всех планируемых пространственных процессов во времени и пространстве. Его разработка производится экспертным путем за счет
комбинации времени начала-окончания пространственных процессов, параметров движения активных объектов, а при необходимости и
обеспечивающих сил и средств, а также выполнения маршрутов, и включает в себя только изменение последовательности выполнения планируемых пространственных процессов.
Принадлежность Li ∈ LF
рассматриваемоi
го варианта Li к множеству LF
допустимых
i
вариантов может быть оценена по условию
{ }
{ }


min
max

∀xiuj ∈ (xj ,..., xj );
 (8)
,
min
max
∀xj (xj ∈ (xiuj ∈ X)) ∃ (xj ,..., xj ) ∨ 
F (Li ) = 0


∀xiuj ∉ (xjmin ,..., xjmax )

F (Li ) = 1
∀xiuj (xiuj ∈ X) ∃(xjmin ,..., xjmax ) ∨
определяющему, что вариант Li допустим
F (Li ) = 1 и Li ∈ LF
i , если любой элемент кортежа T [ Xi ] принадлежит соответствующему
интервалу (xjmin ,..., xjmax ) его допустимых значений, и, наоборот, что вариант Li не допустим
F (Li ) = 0 и Li ∉ LF
i , если для любого элемента
кортежа T [ Xi ] не задан интервал его возмож-
{ }
{ }
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
ных изменений или имеющееся значение любого из параметров не принадлежит интервалу
(xjmin ,..., xjmax ) его допустимых значений.
В результате оценки выполнения условий (8)
на всем множестве альтернативных вариантов
становится возможным определение подмножества результативных вариантов плана реализации пространственных процессов.
Тогда задача оценки результативности допустимых вариантов Li ∈ LF
плана и определеi
{ }
R
F
ния множества {LR
i } ({Li } ∈ {Li }) эффективных
вариантов организации пространственного процесса может быть представлена в виде
{ }
{ }
∀Li (Li ∈ LF
i )⇒
Li ∈ LR
i R (Li ) > Rmin (Li ) ∨ S(Li ) > Smin (Li ), (9)
определяющем, что к множеству {LR
i } результативных вариантов плана организации пространственного процесса относятся допустимые
варианты Li , оценка результативности и безаварийности которых по показателям R (Li ) и
S(Li ) превышает некоторые заданные значения
Rmin (Li ), Smin (Li ) этих показателей.
Необходимость разработки и моделирования
развития всех вариантов плана Li , принадлежащих к множеству LR
результативных ваi
риантов, определяется тем фактом, что оценка
(4) учитывает только собственные параметры
безаварийности процессов, включенных в план
Li , но не учитывает параметры безаварийности
взаимодействия одновременно протекающих
процессов.
Таким образом, моделирование развития
пространственных процессов по их сценарию
позволяет выявить возможность возникновения
и параметры любых опасных ситуаций, а после
их устранения гарантировать заданный уровень безаварийности пространственных процессов для случая соблюдения рассматриваемого
плана. В результате моделирования выявляются интервалы изменения значений показателей
безаварийности взаимодействия пространственных процессов и соответственно время, параметры и район возникновения аварийной или
потенциально аварийной ситуации. Путем корректуры параметров пространственных процессов (маршрут, время, скорость, эшелон высоты,
направление движения управляемых активных
пространственных объектов), взаимодействие
которых вызывает возникновение опасной пространственной ситуации, и повторного их моделирования возможность возникновения этой
ситуации устраняется. В соответствии с произ-
{ }
веденными изменениями производится корректура плана, которая и повышает интегральную
оценку S(Li ) его безаварийности.
После корректуры всех вариантов планов Li ,
принадлежащих к множеству LR
результаi
тивных вариантов, задача выбора наиболее приемлемого решается в соответствии с (6).
В качестве программного обеспечения задачи
предварительного планирования сегодня, как
правило, используются программные средства
планирования на базе геоинформационный системы, входящей в состав ПК АСДПП.
Задача реализации пространственных процессов, включающая задачи инициализации,
контроля выполнения, корректуры и завершения пространственных процессов, является
той основной задачей, которая решается в процессе фактического управления пространственными процессами (функционирования
АСДПП). В соответствии с общей организацией всех диспетчерских служб суть этой задачи
состоит в неукоснительном выполнении директивного плана реализации пространственных
процессов, т.е. в обеспечении своевременной
инициализации и завершении выполнения
всех пунктов плана, в контроле корректности
выполнения всех пунктов плана, а также во
внесении необходимых корректур в параметры
движения управляемых активных объектов
в целях приведения диспетчеризируемых пространственных процессов в соответствие плану. Отсюда следует, что если фактическое развитие диспетчеризируемых пространственных
процессов соответствует плану, то действия
диспетчера не связаны с оценкой результативности этих процессов и полностью нацелены на
обеспечение их безаварийности.
Задача оперативной корректуры исходного
плана реализации пространственных процессов
возникает в двух случаях:
– когда параметры одного из запланированных пространственных процессов (невозможность инициализации и завершения процесса,
невозможность соблюдения допустимых параметров развития процесса), препятствуют инициализации или развитию других запланированных процессов;
– когда диспетчер получает директивное
указание об исключении из плана одного или
нескольких процессов или о внесении в план дополнительных процессов, которые, чаще всего,
имеют высокий уровень важности.
Задача оперативной корректуры исходного
плана реализации пространственных процессов
отличается от рассмотренной выше задачи предварительного планирования следующим:
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
{ }
131
Управление качеством
– если параметры исходной формулировки
задачи предварительного планирования детерминированы, то параметры задачи оперативного корректуры плана непрерывно изменяются
в соответствии с развитием уже реализуемых
пространственных процессов;
– решение задачи осуществляется при существенном дефиците времени и параллельно с решением задачи реализации пространственных
процессов;
– решение задачи связано с фактической реализацией пространственных процессов, что
определяет невозможность отмены ошибочных
решений.
Ясно, что в таких условиях диспетчер не имеет возможности заниматься поиском результативных решений, и все его действия нацелены
на поиск безаварийного решения, приводящего
к минимальным изменениям имеемого плана.
Результаты приведенного выше анализа этапов и задач управления пространственными
процессами определяют, что безаварийность
следует рассматривать как необходимое, а результативность – как достаточное условие достижения целей управления этими процессами.
132 Показатель результативности пространственных процессов имеет ограниченный (условный)
приоритет над показателем их безаварийности
только на этапе предварительного планирования, на всех остальных этапах показатель безаварийности имеет безусловный приоритет над
показателем результативности.
Библиографический список
1. Ивакин, Я.А. Автоматизированные системы ситуационного управления и диспетчеризации пространственных процессов на авиатранспорте /
Я. А. Ивакин, С. В. Мичурин, М. С. Смирнова //
Радиопромышленность. 2015. № 4. С. 56–64
2. Мичурин, С.В. Методы повышения результативности ситуационного управления пространственными процессами / С.В. Мичурин // Вопросы радиоэлектроники. АО «ЦНИИ «Электроника» М.,
2016. Вып. 2
3. Попович, В.В. Интеллектуальная ГИС в системах
мониторинга / В.В. Попович и др. // Труды СПИИРАН. 2006. Вып. 3, т. 1. C.45–61
4. Сорокин, А. Проблемы обмена пространственной
информацией: зарубежный и отечественный опыт
/ А. Сорокин, И. Мерзлякова // ГИС-обозрение.
2016. №2(48). С. 32–38
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
УДК 378.147
Е. Г. Семенова
доктор технических наук, профессор
Е. А. Фролова
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
АДАПТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ ПОКАЗАТЕЛЯМИ
КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ ПРИ КАДРОВОМ ОБЕСПЕЧЕНИИ
В работе рассматриваются аспекты подготовки кадрового ресурса для промышленных предприятий и организаций в области практической адаптированности к реальным условиям будущей профессиональной деятельности.
Ключевые слова: кадровый ресурс, практико-ориентированная подготовка, проектное управление, профессиональная деятельность.
E. G. Semenova
Doctor of Technical Sciences, Professor
Е. А. Frolova
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
ADAPTIVE MANAGEMENT OF PRODUCT QUALITY INDICATORS FOR PERSONNEL MAINTENANCE
The article deals with the aspects of human resources for industrial enterprises and organizations training in
the field of practical adaptation to the realities of the future professional activity.
Keywords: human resources, practice-oriented training, project management, professional activity.
Для обеспечения конкурентоспособного положения предприятия, особенно в условиях
экономической нестабильности, остро встает
вопрос высокого уровня качества выпускаемой
продукции, улучшения на всех этапах жизненного цикла. Важную и определяющую роль на
каждом из этапов жизненного цикла продукции играет кадровая составляющая.
Формирование экономики, основанной на
знаниях, объективно требует повышения качества высшего образования (ВО), более высокого
уровня квалификации и обеспечения конкурентоспособности кадров. Именно высокая профессиональная подготовка становится важным
фактором социальной защиты человека в новых
экономических условиях. ВО является одним
из решающих факторов развития интеллектуальных ресурсов, обеспечения высокого уровня
качества и мобильности кадров. В условиях неуклонного повышения роли науки и инноваций
в производстве конкурентоспособной продукции (работ, услуг) существенно возрастает роль
учреждений ВО как своего рода субъектов «интеллектуального производства».
Для эффективной и успешной реализации
кадровой политики необходимо осуществлять
подготовку выпускников технических направленностей, способных не только выполнять узкоспециализированную деятельность, но и:
– определять наилучшие пути реализации
профессиональной деятельности;
– решать прикладные задачи повышения качества продукции и услуг;
– разрабатывать и принимать участие в реализации мероприятий по повышению эффективности производства, направленных на сокращение расхода материалов, снижение трудоемкости, повышение производительности труда.
Для обеспечения этих требований студент
должен на этапе обучения быть ориентирован
на проектную или практико-ориентированную
деятельность, что позволит минимизировать
адаптационный процесс к условиям трудовой
деятельности.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
133
Управление качеством
Квалификация
(степень): бакалавр
Объем учебной
нагрузки в зачетных
единицах
Характеристика
профессиональной
деятельности
бакалавров
Объекты
профессиональной
деятельности
Виды
профессиональной
деятельности
Профессиональные
задачи
Знания. Умения.
Владения
Компетенции
(общекультурные,
профессиональные)
Разбиение по циклам с
привязкой к ним
компетенций (Б.1, Б.2,
Б.3, Б.4, Б.5, Б.6)
Перечень обязательных
дисциплин
Контрольноизмерительные
материалы и
контрольно-оценочные
средства
Электроннобиблиотечная система
ФГОС ВО, 2015 год
Квалификация: бакалавр
техники и технологий
Объем учебной
нагрузки в часах
Область
профессиональной
деятельности
Объекты
профессиональной
деятельности
Виды
профессиональной
деятельности
Обобщенные задачи
профессиональной
деятельности
выпускника
Знать. Уметь применять.
Изучить. Освоить.
Разбиение по циклам
(ГСЭ, ЕН, ОПД, СД,
ФТД)
Перечень обязательных
дисциплин и их
дидактическое
содержание
Контрольноизмерительные
материалы
Требования к итоговой
государственной
аттестации бакалавра
ся на усмотрение вуза. Внедрение федеральных
государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования
(ФГОС ВПО) помимо традиционных знаний,
умений и навыков потребовало практической
реализации компетентностного подхода в высшем образовании. Действующие федеральные
государственные образовательные стандарты
высшего образования (ФГОС ВО) исключили
из рассмотрения перечни обязательных дисциплин, знаний, умений, навыков и владений,
сохранили требование формирования необходимых компетенций и дали вузу право самостоятельно составлять учебный план.
Очевидно, что подобная ситуация никак не
стимулировала выпускающие кафедры к организации серьезной проработки дипломниками
вопросов экономической эффективности разрабатываемых проектов и исследований. Как следствие, качество подготовленности выпускников
и бакалавриата, и магистратуры, по крайней
мере, в области практической адаптированности
к реальным условиям будущей профессиональной деятельности, неизбежно начало снижаться.
Ответной реакцией на сложившуюся ситуацию стала разработка профессиональной си-
ФГОС ВПО, 2009 год
Квалификация: инженер
Объем учебной
нагрузки в часах
Место специальности в
науке и технике
Объекты
профессиональной
деятельности
Виды
профессиональной
деятельности
Общие требования к
образованности
инженера
Знать. Уметь. Уметь
использовать. Иметь
представление. Знать и
уметь использовать.
Иметь опыт.
Разбиение по циклам
(ГСЭ, ЕН, ОПД, СД, П)
Перечень обязательных
дисциплин и их
дидактическое
содержание
Контрольноизмерительные
материалы
ГОС-2, 2000 год
ГОС, 1994 год
Степень компетентности и уровня подготовленности выпускников к профессиональной
деятельности определяется в высших учебных
заведениях путем проведения итоговых аттестационных испытаний. Защита дипломного
проекта (работы) – давняя традиция отечественного высшего технического образования. Цель
проекта, структура, задачи, объект и предмет
исследования непосредственно связаны со спецификой направления подготовки. Проводимые
реформы высшего образования проявились,
в частности, и в последовательной смене стандартов образования (рис. 1).
Реализация каждого нового стандарта существенно изменяла технологии обучения, уменьшился на год срок обучения на первом уровне
ВО. Изменились требования к выпускным квалификационным работам (ВКР) выпускников
по объему и содержанию за счет ликвидации непрофильных разделов ВКР [1].
Государственные образовательные стандарты 2000 г. (ГОС-2) достаточно жестко регламентировали содержание обучения. Выпускники
в обязательном порядке изучали ряд дисциплин, хотя вопрос о наличии экономического
раздела выпускной работы бакалавра оставлял-
Квалификация
(степень): бакалавр
Объем учебной
нагрузки в зачетных
единицах
Область
профессиональной
деятельности
Объекты
профессиональной
деятельности
Виды
профессиональной
деятельности
Компетенции (общекультурные, общепрофессиональные, профессиональные)
Разбиение по блокам
(Б1 Дисциплины
(модули), Б2 Практики,
Б3 ГИА)
Контрольно-оценочные
средства
Электронная
информационнообразовательная среда
Электронное портфолио
обучающегося
Рис. 1. Последовательности изменения структуры образовательных стандартов
134 11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
стемы стандартов, которые регламентируют и
необходимый уровень образования кадров, так
и предлагает функциональную карту вида профессиональной деятельности.
Сложившаяся экономическая ситуация привела к необходимости разработки специальных
методов оценки уровня подготовки выпускников высшей школы, учитывающих не только
требования образовательных и профессиональных стандартов, но и стандартов системы менеджмента качества ISO серии 9000 [2].
Еще одно направления развития инженерного образования – предложенная Массачусетским
технологическим институтом идеология CDIO,
направленная на преодоление разрыва между образованием и производством, базируется на трех
принципах: требования к результатам обучения,
требования к образовательным программам и
требования к компетенциям выпускников [3, 4].
Существует набор из двенадцати собственных
стандартов CDIO и программа повышения квалификации сотрудников, занятых во внедрении
стандартов в практику на основе опыта ведущих
мировых университетов [5].
Оценка сформированности компетенции
предполагает создание реальных или приближенным к реальным условий деятельности, что
в условиях обучения можно реализовать либо
в рамках практико-ориентированного формата
образовательной деятельности, либо в рамках
сетевого взаимодействия промышленных, научно-исследовательских организаций на этапе
выполнения проектного задания, либо на этапе
прохождения практики на базе промышленного
предприятия. Но все эти три формы проведения
занятий в рамках отдельной дисциплины оказываются оторванными от предметной части
исследований будущего специалиста и, в лучшем случае, смогут обеспечить только формирование умений и навыков. Поэтому представляется целесообразным дополнить формирование
и контроль компетенций в области экономики
этапом итоговой государственной аттестации
бакалавров.
Выпускную квалификационную работу, являющуюся средством как формирования, так
и оценивания компетенций, удобно строить по
традиционным подходам. Как правило, она
представляет собой проект создания или внедрения некой инновации в предметной области,
определяемой направлением подготовки. По
итогам проектирования желательна проработка экономических аспектов предлагаемого проекта, включающая в себя маркетинговые иссле-
дования, оценку рентабельности и конкурентоспособности. Потребуется расчет затрат на реализацию самого проекта, разработка рекламной
кампании, вопросов логистики. Желание провести все перечисленные действия приводит
к возрастанию объема ВКР. И в этих расчетах и
оценках может потеряться технический смысл
работы. В качестве возможного компромисса
предлагается свести экономическую составляющую ВКР по техническим направлениям
подготовки к нескольким типовым решениям,
зависящим от темы ВКР, объекта и предмета исследования и направления подготовки [6].
Подводя итог сказанному, необходимо отметить, что весьма неразумно снижать степень подготовленности будущих выпускников
к профессиональной деятельности в условиях
реального производства с финансовыми и ресурсными ограничениями. Хотя компетентностный подход обеспечивает достаточно жесткую специализацию выпускника в конкретной
предметной области, терять уже найденный и
существовавший ранее уровень экономической
подготовки выпускников технических направлений представляется недопустимым.
Библиографический список
1. Смирнова, М.С. Особенности реализации двухуровневой подготовки в ГУАП в соответствии
с ФГОС / М.С. Смирнова // Научная сессия ГУАП:
Сб. докл.: В 3 ч. Ч. 1. Технические науки. 2011.
С. 172–173.
2. Коршунов, Г.И. Модели и методы оценки соответствия показателей качества продукции и результативности подготовки специалистов / Г.И. Коршунов, В.И. Фрейман // Фундаментальные исследования. 2015. №12. С. 649–653.
3. Управление результативностью и качеством проектов / Антохина Ю.А., Варжапетян А.Г., Оводенко А.А., Семенова Е.Г.. СПб.: Политехника. 2013.
330 с.
4. Чучалин, А.И. Модернизация инженерного образования на основе международных стандартов
CDIO / А.И. Чучалин // Инженерное образование.
2014. №16 С. 14–29.
5. Чучалин, А.И. Применение ФГОС 3+ и международных стандартов инженерного образования при
проектировании, реализации и оценке качества
программ по техническим направлениям / А.И.
Чучалин, М.С. Таюрская // Высшее образование
в России. 22014. №12. С. 71–80.
6. Степанов, А.Г. Экономическая составляющая
подготовки в выпускных работах высшей школы
/ А.Г. Степанов, Н.Г. Соколов, Е.А. Фролова //
Санкт-Петербургский международный экономический конгресс (СПЭК-2016) «Форсайт «Россия»:
новое производство для новой экономики». СПб,
2016. С. 889–891.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
135
Управление качеством
УДК 658.562.63
М. В. Шанта
Е. Г. Семенова
доктор технических наук, профессор
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ДЕТАЛЕЙ И КОМПЛЕКТУЮЩИХ
НА ЗАГОТОВИТЕЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
В статье приведена система контроля деталей и компонентов на производстве
полного цикла, специализирующемся на выпуске бытовой техники.
Ключевые слова: инструменты качества, качество, управление качеством, продукция, контрольный план, чек-лист, аудит производственного процесса.
M. V. Shanta
E. G. Semenova
Doctor of Technical Sciences, Professor
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
CONTROL SYSTEM OF PARTS AND COMPONENTS AT PREPRODUCTION
The article presents the quality control system for production of parts and components of home appliances at
the full size factory.
Keywords: Quality methods, quality, quality management, product, control plan, check list, audit of production
processes.
Система менеджмента качества – это система, эффективная работа которой невозможна
без объективной и достоверной информации.
Именно такая информация позволяет принимать правильные решения по управлению качеством продукции, процессами, системами и различными видами ресурсов организации.
Для того чтобы принимаемые решения действительно были правильными, они должны основываться на определенном наборе исходных
данных, характеризующих продукцию, процесс или систему управления организации. Получить этот набор данных можно в том случае,
если организация систематически применяет
инструменты качества.
Инструменты качества – это различные методы
и техники по сбору, обработке и представлению количественных и качественных данных какого-либо объекта (продукта, процесса, системы и т.п.).
Набор методов достаточно широкий и разнообразный. Он формировался на протяжении всей
истории развития менеджмента качества.
Существуют различные инструменты контроля качества, такие как диаграмма Парето,
136 гистограмма, контрольная карта, диаграмма
разброса, стратификация, контрольный листок, диаграмма Исикавы.
Особенность этих инструментов заключается
в их простоте, наглядности и доступности для
понимания получаемых результатов.
Подробное описание инструментов качества
и методику их применения можно найти в монографии Варжапетян А. Г. и др. [3, стр. 142].
Для обеспечения качества на производстве
так же широко используются такие методы
автоматизированной проверки и остановки линии, в случае обнаружения ошибки, как дзидока и андон.
Дзидока называют также автоматизацией – наделением оборудования человеческим
интеллектом. Станок останавливается, если
возникает проблема. Гораздо эффективнее и
дешевле обеспечить качество на месте (не допустить передачу проблемы дальше по потоку),
чем заниматься проверкой качества и исправлением дефектов постфактум. Слово «андон» означает световой сигнал, зовущий на помощь [4,
стр. 176].
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Для решения более сложных проблем по
качеству на производстве, которые требуют детальной проработки и поиска первопричины
той или иной ошибки зачастую прибегают к методу шести сигм [5, стр. 134].
Не удивительно, что большинство инструментов качества и методов менеджмента качества пришли с Востока, и носят японские названия. Важным показателем этого является
наличие в США консалтинговых центров по
японским методам качества, а ряд известных
научных центров в США возглавляют японские
специалисты.
Уместно напомнить, что методы робастного
проектирования носят имя Тагути, диаграмма
причинно-следственной связей – имя Исикава,
матрица СФК – имя Акао, ряд инструментов
менеджмента качества называются «семь японских методов», в англоязычной литературе прижились без перевода на английский японские
термины, которые, кстати, перекочевали уже
в русские научные публикации [6, стр. 55].
В данной статье рассматриваются следующие методы управления качеством на производстве: контрольный план, чек-лист, а так же рассматривается система контроля производственных процессов и документации в рамках аудита
процесса.
Актуальность вышеперечисленных методов
определяется их направленностью на обеспечение такого уровня качества продукции, который может полностью удовлетворять все запросы потребителей.
Организуя систему контроля деталей и комплектующих на заготовительном производстве,
предприятие не только обеспечивает высокое
качество продукции, что является одним из
главных критериев на рынке, определяющих на
сколько продукция конкурентоспособна, но и
минимизирует затраты на выброшенную продукцию ненадлежащего качества, произведенную без
соответствующего контроля в массовых количествах. Не вовремя остановленное производство
некачественной продукции влияет на количество
брака, что, несомненно, скажется на себестоимости продукта, а соответственно и на цене прибора, что так же влияет на конкурентоспособность
предприятия и его продукции на рынке.
На предприятии полного цикла, специализирующемся на производстве бытовой техники,
система организации контроля качества необходима, прежде всего, для того, чтобы контролировать стабильность производственного процесса, избежать массового брака, и соответственно
затрат на выброшенные детали и компоненты
ненадлежащего качества.
Качество – это «степень соответствия совокупности присущих характеристик объекта
требованиям» [1, стр. 14].
Продукция – «выход организации, который
может быть произведен без какого-либо взаимодействия между организацией и потребителем» [1, стр. 14].
Если предприятие не только занимается закупкой комплектующих, а так же производит
свою продукцию, в данном случае – детали и
компоненты для бытовой техники, особенно
важно настроить внутреннюю систему контроля.
Первым шагом планирования контроля качества комплектующих должно быть создание
контрольного плана, в котором будет указана
информация о детали (номер чертежа, название
детали, модель, статус контрольного плана, автор и дата, с какого числа данный контрольный
план вступил в действие), информация об измеряемых параметрах (методе измерения, способе
измерения, количество деталей, которое должно быть померено, чтобы обеспечить контроль
качества продукции).
Важно предусмотреть, чтобы в контрольном
плане учитывались все этапы жизнедеятельности продукта, начиная с проверки сырья, заканчивая контролем условий хранения и качеством
упаковки.
Пример фрагмента контрольного плана
проверки пластиковой детали представлен на
рис. 1.
Каждый параметр контрольного плана должен контролироваться согласно рабочей инструкции и, если это определено в контрольном плане, результаты проверки фиксируются
в чек-листе. Для удобства работы с чек-листом
рекомендуется делать визуализацию детали и
параметров, которые должны измеряться.
Чек-лист – это документ, описывающий, что
должно быть протестировано. При этом чеклист может быть абсолютно разного уровня
детализации. Насколько детальным будет чеклист, зависит от требований к отчетности, уровня знания продукта сотрудниками и сложности
продукта.
Для удобства пользования в чек-лист следует включить справочную информацию, которая
необходима или может понадобиться сотруднику, производящему проверку.
Это такая информация, как номер чертежа,
на случай если потребуется более детальная
информация о компоненте, номер рабочей инструкции, где описан более подробно способ проверки компонента, так же должен быть указан
интервал между проверками и средство контроля.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
137
Управление качеством
Наименование предприятия:
ООО «Восход»
Номер чертежа: 5500000055575б С1
Тип документа: контрольный план
Модель: С15
Название детали: пластиковая ручка
Создан: Иванов А.И.
статус: рабочий
дата создания: 12.12.2010
последнее изменение: 12.12.2015
Процесс
№
1
Название
Обопрорудовацесса /
ние
oперация
2
3
Требования по качеству
Контрольная
характеристика
Контрольные параметры
Спецификация
Шаблон /
Оценка
Кол-во
4
5
6
7
Визуальный
контроль
Царапины,
полосы,
облой,
трещины,
пригар,
недолив
ТPА
BM
8.
Литье
детали
на ТPА
Biraghi
Sintesi,
усилие
≥150
тон
Метод
Мастер образец, Чертеж № 5500
0001011142
Образец
Частота
8
Мастер
образец
3
детали на
гнездо
Геометрия /
вес
Длина
156,1 (±0,1)
Вес
54 ± 5 гр
9
Штангенциркуль
Электронные
весы ALC
3100d2
После
настройки
машины
Оценка
качества /
документация
10
Действия в случае
несоответствия / Ответственный
11
Проверить:
1) Состояние гнезд
пресс- формы
2)Отсутствие
зазора между экструдером и прессКарта
формой
контроля №
3)Давление в фор………..*
ме
4)Сила закрытия
Протокол
пресс-формы
разрешения
5)Температура
на произпресс-формы
водство,
6)Степень затвер№ ……..*
девания материала
7)Скорость расплава
8)Состояние газовых каналов
Технолог
Рис. 1. Фрагмент контрольного плана проверки пластиковой детали
Основной задачей чек-листа является указание того, что измеряется,и какие технические
характеристики в цифровом значении должны
измеряться (в случае количественной проверки). Если проверка производится визуально (качественная проверка), должен быть так же указан предмет проверки, и критерии.
На производстве деталей и компонентов для
бытовой техники, которые впоследствии будут
поставляться на сборочную линию, проверка
качества и ежедневный контроль должен производиться владельцем процесса, т.е. производственным отделом. Такой подход обеспечивает более быстрое реагирование на устранение
проблем с качеством, самоконтроль и возможность принимать меры в кратчайшие сроки, что
уменьшает вероятность незапланированных
остановок производства и финансовых потерь,
связанных с большим количеством брака.
В случае отклонения оператор действует согласно рабочей инструкции.
Координатор смены должен быть проинформирован. Ежедневно заполненный чек-лист дол-
138 жен проверяться на корректность заполнения
координатором смены.
После заполнения граф в чек-листе, координатор смены проверяет корректность заполнения, подтверждая правильность занесения данных подписью и датой проверки, и отправляет
лист в электронный архив.
Схема действий оператора машины по работе
проверкой качества комплектующих представлена на рис. 2.
Представитель отдела качества проверяет
наличие и корректность данных в ходе аудитов
производственных процессов, который должен
проходить согласно установленному расписанию, а так же могут быть организованы выборочные незапланированные проверки.
Выделяются следующие черты, характеризующие сущность аудита: «это определенный
процесс, осуществляемый независимым аудитором, имеющим соответствующие полномочия;
аудит состоит в сборе, анализе и оценке информации о деятельности какой-либо системы (субьекта); целью аудита является выражение мнения аудитора о соответствии исследуемых дей-
11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Рис. 2. Блок схема процесса действий оператора в ходе проверки качества деталей и компонентов
ствия и (или) показателей установленным критериям; результаты аудита предназначены для
удовлетворения информационных потребностей
заинтересованных пользователей» [7, стр. 1].
В ходе проверок, организованных отделом качества, проверяется как корректность данных,
так и проверка геометрии, так и визуальной
проверке самих компонентов (см. контрольный
план, чек-лист) для верификации результатов.
Пример чек-листа корпуса стиральной машины представлен на рис. 3.
Аудиты производственных процессов осуществляются согласно аудит плану, составленному на год. Аудит план производственных процессов, так же как и план аудита систем менеджмента качества должен быть согласован с руководителями отделов и одобрен директором по
качеству и директором завода.
В случае переноса аудита, директор по качеству и директор завода должны быть проинформированы о новых датах аудита, план аудита
подписывается заново.
Аудит проводится согласно разработанному
совместно с инженерным отделом вопроснику.
Основными задачами аудитов процесса является: проверка актуальности документации
(чертежей, рабочих инструкций, чек-листов),
наличие необходимой документации на рабочем месте оператора, правильность заполнения
документации (чек-лист), а так же проверка настроек машины, которые отвечают за тот или
иной процесс. Немаловажным фактором аудита
является верификация качества самих деталей,
путем визуальной проверки и проверки геометрии, сверки фактических данных с данными,
которые регистрируются оператором.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
139
Управление качеством
Рис. 3. Пример чек-листа проверки фронтальной панели стиральной машины
Рис. 4. Пример аудит плана на полугодие
140 11–15 апреля 2016 г.
Управление качеством
Номер аудит отчета
1
дата аудита
30.05.2014
Процесс
Сборка барабана
Аудитор
Иванов
Проверяемая характеристика:
Спецификация /
Чертеж
Номер чертежа
Рабочая инструкция
Чек лист
Измерительное оборудование
Метод верификации
качества компоненита
/ корректной работы
оборудования:
Станция 2:
Фальцовочная
Станция 3:
Спрессовка шва
1. номер чертежа
5500,0000000019,O,1
1. номер чертежа
5500,0000000020,O,1
1. номер чертежа
5500,0000000021,O,1
Статус чертежа
одобрен
одобрен
одобрен
Номер РИ
WI 524–057
WI 524–057
WI 524–057
Версия РИ
1,3
1,3
1,3
отсутствует на рабочем
месте
Наличие на оборудовании:
в наличии
в наличии
Номер:
РИ - 524–057
РИ - 514–023
Наличие на оборудовании:
в наличии
в наличии
Корректность заполнения:
заполнено корректно
отклонение
Название:
рулетка
штангенциркуль
не требуется
не требуется, параметры
контролируется оборудованием автоматически
Идентификац.
Номер:
LQM1773U
LPDM1574E
автоматически контролируется оборудованием
Наличие на оборудовании:
в наличии
в наличии
не требуется
Статус калибровки:
калибровка действительно до 13.12.2020
дата калибровки просрочена
Процесс доработки:
нарушений не выявлено
нарушений не выявлено
нарушений не выявлено
Хранение в красной зоне:
нарушений не выявлено
нарушений не выявлено
нарушений не выявлено
Обращение
с материалом:
Визуализация
ошибок
Станция 1:
Подача обечайки на
линию
Проверка качества
обечайки
не требуется
в наличии
Наличие на оборудовании:
Проверка параметров оборудования:
Позиция обечайки
между магнитами
(риск царапин)
Позиция обечайки по отношению к границе стоппера
(риск падения)
Параметры машины:
Метод верификации качества компоненита:
Измерение геометрии
3- х образцов обечаек
Проверка 3- х образцов
барабана в сборе в области
мешалок
Измерение геометрии шва
в разрезе
(〖6,4〗_(-0,7)^(+1,5)
Проверка результата, путем
измерения:
Спецификация:
Результат измерений:
Спецификация:
Результат измерений:
Спецификация:
Результат измерений:
С результатами аудита согласен / Audit results agreed (Date, Signature / Подпись, Дата)
Начальник производства:
Начальник инженерного отдела:
Директор по качеству:
Директор завода:
Рис. 5. Пример вопросника аудита производственного процесса
Так же операторы должны быть проинструктированы на тему того, какие проблемы по качеству были выявлены на сборочной линии или
какие рекламации приходили на завод от финального потребителя. Для лучшего понимания
и визуализации ошибок используются специальные карты, на которых изображается фотография того, как должно быть и сама ошибка.
Так же важно дать словесное описание ошибки
и определить эффект, который данная ошибка
может оказать на внутреннего потребителя (линия сборки) или внешнего (финальный потребитель).
Важно отметить, что подобные вопросники
должны разрабатываться индивидуально для
каждой установки. Так же как и аудит должен
проводиться отдельно для каждой машины,
производящей детали и компоненты на заготовительном производстве для последующей сборки.
В качестве результата аудита производственного процесса той или иной установки должен
быть составлен аудит план со списком мер, по
устранению найденных несоответствий.
Когда корректирующие меры согласованы
с представителями ответственных департаментов, собираются подписи руководителей ответственных департаментов и отчет рассылается
вместе с заполненным вопросником.
Контроль мер производится согласно установленным срокам выполнения задач.
Принцип организации работы аудита базируется на основе цикла PDCA: планируй, делай,
проверяй, действуй [2, стр. 7].
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
141
Управление качеством
Рис. 6. Пример аудит отчета
Основная задача статьи заключается в демонстрации примеров разработки контрольного
плана, примера чек-листа и составлении схемы
действий в контроле результатов и распределении ответственности.
Так же разработка системы проверки производственных процессов на заготовительном
производстве и метода определения корректирующих мер и отслеживания их.
Применения вышеперечисленных инструментов управления качеством на фабрике, специализирующейся на производстве бытовой
техники, позволило повысить качество и систематизировать процесс производства деталей и
компонентов на заготовительном производстве.
В качестве примера демонстрации эффективности системы была выбрана установка по
производству пластиковых компонентов. В качестве контролируемого показателя –уровень
брака.
Согласно результатам исследования за период внедрения 2014 – 2015 гг., было установлено,
что использование контрольных планов на стадии планирования, чек-листов на стадии самоконтроля производства и использование систе-
142 мы аудитов производства со стороны качества,
обеспечило положительный экономический эффект путем снижения брака на 10%.
Библиографический список
1. ГОСТ Р ИСО 9000 – 2015 СМК. Основные положения и словарь. - М.: Стандартинформ, 2015. 42.
2. ГОСТ Р ИСО 9001–2015. Системы менеджмента
качества. Требования. М.: Стандартинформ, 2015.
57 с.
3. Менеджмент качества / Варжапетян А.Г. и др..
М.: Вуз. книга, 2005. 310 с.
4. Джеффри Лайкер. Дао Toyota: 14 принципов менеджмента ведущей компании мира; пер с англ.
8-е изд. М.: АЛЬПИНА ПАБЛИШЕР, 2013.
398 с.
5. Интеграция моделей, методов и инструментов
управления проектами: монография / Ю.А. Антохина, А.Г. Варжапетян, Н. Иняц, А.А. Оводенко и
др.; СПб.: Политехника, 2015. 119- 359 с.
6. Методы и инструменты управления качеством
проектов: монография / Ю.А. Антохина, А.Г. Варжапетян, А.А. Оводенко, Е.Г. Семенова; СПб.:
ГУАП, 2012. 303 с.
7. Граб, В.П. Труды Международного симпозиума
«Надежность и качество», выпуск том 2/2008,
8 с.
11–15 апреля 2016 г.
МЕТРОЛОГИЯ И СТАНДАРТИЗАЦИЯ
УДК 621.372.6
И. Г. Анцев
кандидат технических наук
С. В. Богословский
доктор технических наук, профессор
Г. А. Сапожников
доктор технических наук, профессор
Акционерное общество «Научно производственное предприятие «Радар ммс»
ДАЛЬНОСТЬ МОНИТОРИНГА РАДИОЧАСТОТНЫХ ПАССИВНЫХ
БЕСПРОВОДНЫХ ДАТЧИКОВ
Анализируется достижимая дальность пассивных беспроводных датчиков на поверхностных акустических волнах. Увеличение радиуса действия дистанционных систем мониторинга расширяет диапазон возможных применений, включая мониторинг с использованием беспилотных летательных аппаратов.
Ключевые слова: дальность, датчики, поверхностные акустические волны.
I. G. Anzev
Candidate of Technical Sciences
S. V. Bogoslovskiy
Doctor of Technical Sciences, Professor
G. A. Sapozhnikov
Doctor of Technical Sciences, Professor
Joint-Stock Company “NPP “Radar mms”
MONITORING RANGE OF RADIO-FREQUENCY PASSIVE WIRELESS GAUGES
Achievable range of passive wireless gauges on superficial acoustic waves is analyzed. The increase in action
radius of monitoring remote systems expands a range of possible applications, including monitoring with use of
pilotless flying devices.
Keywords: range, gauges, superficial acoustic waves.
Применение беспроводных технологий удаленного мониторинга обусловлено несколькими
причинами:
– повышением экономической эффективности мониторинга за счет расширения зоны
обслуживания, сокращения обслуживающего
персонала;
– повышением производственной безопасности труда в условиях потенциального воздействия опасных и вредных производственных
факторов (физических, химических, биологических, психофизиологических) [1].
Пассивным называется датчик, энергия выходного сигнала которого формируется только
за счет энергии входного или запросного сигнала. Использование пассивных датчиков позволяет дополнительно упростить и удешевить
обслуживание системы мониторинга [2].
Как показала практика, единственным сложившимся направлением производства пассивных беспроводных датчиков большого радиуса
действия в последние годы является производство радиочастотных пьезоэлектрических датчиков на основе поверхностных акустических
волн (ПАВ).
Одним из важнейших конкурентных преимуществ датчиков на ПАВ является значительная
дальность их мониторинга, построение математической модели которой позволит выявить и
обосновать закономерности формирования конкурентных преимуществ, и потому является актуальной задачей. Так как прием и передача сигналов датчиков осуществляются с использованием радиочастотных технологий, при разработке
математической модели можно воспользоваться
результатами теории радиосистем [3].
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
143
Метрология и стандартизация
При построении математической модели дальности мониторинга пассивных беспроводных радиочастотных датчиков будем предполагать:
– система мониторинга содержит считыватели, антенны и датчики;
– считыватели излучают запросные сигналы
в направлениях датчиков и принимают ответные
сигналы датчиков через одни и те же антенны;
– датчики принимают запросные и переизлучают ответные сигналы через одни и те же
антенны;
– радиоволны распространяются в среде без
потерь;
– антенны являются направленными.
Спецификой рассматриваемой системы мониторинга на основе радиочастотных пассивных датчиков является использование двойного преобразования формы энергии в процессе
измерений: вначале электромагнитная энергия
запросного импульса преобразуется в механическую энергию поверхностных собственных
колебаний пьезоэлектрической пластины, а затем эта механическая энергия используется для
формирования выходного электромагнитного
сигнала. Поэтому модель достижимой дальности мониторинга с использованием датчиков на
ПАВ предлагается строить на основе законов
преобразования энергии сигналов.
При излучении считывателем запросного
сигнала в дальней зоне на расстоянии R создается плотность потока энергии
Ï1 =
Ýèçë.ñ
Ωñ R 2
,
где Эизл.с – энергия запросного сигнала, излученного считывателем; Ωс – телесный угол рабочей зоны считывателя; R – расстояние, на котором рассчитывается плотность потока энергии.
Тогда на антенну датчика попадает энергия
запросного сигнала
Ýä.âõ = Ï1Sä ,
где Sд – эффективная площадь антенны датчика.
С учетом вносимых потерь в акустоэлектронном устройстве датчика, переизлучаемая им
энергия
Ýä.âûõ = Ýä.âõ kâí ,
где kвн – коэффициент потерь энергии в датчике.
Тогда плотность потока энергии, переизлучаемой датчиком
Ï2 =
144 Ýä.âûõ
Ωä R 2
,
где Ωд – телесный угол рабочей зоны датчика.
На считыватель поступает энергия
Ýïð.ñ = Ï2 Sñ ,
где Sc – эффективная площадь антенны считывателя.
Окончательно
Ýïð.ñ =
Sñ kâí SäÝèçë.ñ
Ωä R 4 Ωñ
,
где Эпр.с – энергия, поступающая на считыватель.
Условие успешной с заданной вероятностью
идентификации сигналов
Ýïð.ñ
N0
≥ q0 ,
где N0 – спектральная плотность шума; q0 – заданное значение энергетического отношения
сигнал/шум.
Полученные соотношения позволяют оценить диапазон возможных значений дальности
мониторинга, исходя из требуемого отношения
сигнал/шум
R≤4
Sñ kâí SäÝèçë.ñ
.
Ωä Ωñ N0q0
Достижимую дальность мониторинга можно
оценить, исходя из чувствительности приемника считывателя.
В диапазоне частот до 2,5 ГГц в классе приемников малой стоимости (например, GPSприемники) средние чувствительности приемников находятся на уровне 10–18 Вт.
Например, навигационный терминал NSU-1
GPS/ГЛОНАСС, предназначенный для систем
мониторинга транспорта, в которых взаимодействие с объектами ведется через сеть GSM
900/1800, имеет следующие технические характеристики:
– чувствительность
GPS
приемника:
165 dBm.
– чувствительность GPS/ГЛОНАСС приемника: 150 dBm.
– мощность GSM передатчика: 2 Вт.
Учитывая, что при длительности запросного импульса 2 мкс ответный, переизлученный
датчиком, сигнал может иметь длительность до
10 мкс, можно оценить импульсную мощность
на входе приемника
Ðïð.ñ ≅
Ýïð.ñ
Dτïð.ñ
,
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
где Δτпр.с – длительность принятого переизлученного сигнала.
В качестве примера оценим величину принятой считывателем энергии.
Пусть работа считывателя происходит при
следующих условиях:
– запросный сигнал: частота 433 МГц; длительность 2 мкс; мощность 2 Вт;
– телесные углы Ωс=Ωд=1 ср;
– эффективные площади антенн Sc=0,1 м2,
Sд=0,05 м2;
– коэффициент вносимых потерь kвн=0,3;
– расстояние R=10 м;
– длительность принятого переизлученного
сигнала Δτпр.с=10 мкс;
– абсолютная температура Т0=293°К.
Тогда величина принятой энергии может составить
Ýïð=
.ñ
0,1 ⋅ 0,05 ⋅ 0,3 ⋅ 0,7 ⋅ 2 ⋅ 2 ⋅ 10-6
= 4,2 ⋅ 10-13 Дж.
104
Спектральная плотность теплового шума
при комнатной температуре
N0 = kT0 = 1,38 ⋅ 10-23 ⋅ 293 = 4,04 ⋅ 10-21 Дж(Вт/Гц),
где k – постоянная Больцмана.
Формулу Ýïð.ñ =
Sñ kâí SäÝèçë.ñ
можно преобΩä R 4 Ωñ
разовать с учетом тепловых шумов в уравнение
для определения дальности
R = λ / 4p4
2
PT GT2 GR
ti
,
S
kT0 kf kâí
N
бальной навигационной системы (табл. 1) имеют
характерную высоту орбиты около 20 тыс. км.
Таблица 1
Высоты орбит различных спутниковых систем
СРНС ГЛОGPS
TEN
НАСС
NAVSTAR GALILEO
Высота
орбиты, км
19100
20183
23224
Если принять, что потери на распространение обратно пропорциональны квадрату расстояния, то для спутниковых систем получим
величину 10-14 . Для пассивных систем мониторинга потери возрастают обратно пропорционально четвертой степени расстояния и соответствующий коэффициент для расстояния 100 м
имеет величину 10-8 . Таким образом, отталкиваясь от достигнутого технического уровня,
пассивные системы далеко не исчерпали имеющийся потенциал.
Таким образом, исходя из соотношения импульсной мощности сигнала на входе приемника и реализуемой чувствительности приемника, может быть обеспечена дальность не менее
100 м при обеспечении разрешенных Государственным комитетом по радиочастотам (ГКРЧ)
норм, поэтому дальность мониторинга может
составить как минимум R=100 м.
В случае, когда известны параметры уравнения дальности при использовании образцового
радиочастотного пассивного датчика на поверхностных акустических волнах, изменение дальности в децибелах при использовании датчика
где PT – излученная мощность; GT – коэффициент усиления передающей антенны; GR – коэффициент усиления приемной антенны; λ – длина волны; ti – время накопления; k – постоянная
Больцмана; T0 – абсолютная температура; kf –
коэффициент шума приемника; S/N=q0 – требуемое отношение сигнал/шум для обнаружения;
kвн – коэффициент вносимых потерь.
Величина импульсной мощности на входе
приемника, находящегося на расстоянии 10 м
Ðïð.ñ ≅
Ýïð.ñ
Dτïð.ñ
4,2 ⋅ 10-13
=
=
4,2 ⋅ 10-8 Вт.
10-5
Альтернативной практической оценкой достижимых дальностей является оценка на основе сопоставительного анализа характеристик
уже реализованных проектов. Спутники гло-
Рис. 1 Диаграмма изменения дальности при
отклонении параметров от паспортных данных
образцового датчика на ПАВ
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
145
Метрология и стандартизация
с измененными параметрами (нижний индекс
«с») может быть найдено по формуле:
=
10 lg R / Rc 2.5 [lg(PT / PTc ) +
+2 lg(GT / GTc ) + 2 lg(GR / GRc ) +
+2lg(λ / λ c ) + lg(ti / tic ) - lg(T0 / T0c ) k
- lg(kf / kfc ) - lg(q0 / q0c ) - lg âí ].
(kâí )c
Графически данное соотношение представлено на рис. 1.
Для определения приращения дальности при
отклонении нескольких параметров от их образцовых значений необходимо просуммировать
результаты приращений дальности, вызванных
отклонениями каждого из параметров.
146 Заключение
Применительно к датчикам на ПАВ может
быть обеспечена дальность не менее 100 м при
обеспечении разрешенных Государственным
комитетом по радиочастотам (ГКРЧ) норм, поэтому дальность соответствующих систем мониторинга может составить более 100 м.
Библиографический список
1. ГОСТ 12.0.003–80. Система стандартов безопасности туда. Опасные и вредные производственные
факторы. Классификация.
2. Анцев, Г.В. Бесконтактные помехоустойчивые
датчики на ПАВ / Г.В. Анцев, С.В. Богословский,
Г.А. Сапожников // Нано и микросистемная техника. №8 (109). 2009. С. 38–43.
3. Коростелев, А.А. Пространственно-временная теория радиосистем / А.А. Коростелев. М.: Радио и
связь, 1987. 320 с.
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
УДК 377.5:621.396
Л. А. Глухих
кандидат технических наук
Санкт-Петербургский Технический колледж управления и коммерции
ПЕРСПЕКТИВЫ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ
ПРОГРАММ, ТЕХНОЛОГИЙ И СОДЕРЖАНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО
ПРОЦЕССА В ОРГАНИЗАЦИЯХ СПО ПО НАПРАВЛЕНИЮ
РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ С УЧЕТОМ ТРЕБОВАНИЙ СТАНДАРТА
WORLDSKILLS ПО КОМПЕТЕНЦИИ «ЭЛЕКТРОНИКА»
Статья посвящена теме дополнений в содержание образовательных программ
в организациях СПО по направлению радиоэлектроники с учетом требований стандартов международного движения WorldSkills. Кратко описаны цели и задачи движения. Представлен результат анализа требований стандарта по компетенции «Электроника». Указаны основные различие требований существующих ФГОС для СПО по
направлению радиоэлектроники от международных требований. Предложены формулировки по дополнению вариативной части ФГОС недостающими темами.
Ключевые слова: образовательные стандарты, среднее профессиональное образование, движение WorldSkills, микроконтроллеры, встраиваемые системы.
L. A. Glukhikh
Candidate of Technical Sciences
Saint-Petersburg Technical College of Management and Commerce
PROSPECTS FOR IMPROVEMENT OF EDUCATIONAL PROGRAMS, TECHNOLOGY AND CONTENT
OF THE EDUCATIONAL PROCESS IN ORGANIZATIONS OF SECONDARY VOCATIONAL EDUCATION
IN THE SPHERE OF ELECTRONICS SUBJECT TO THE REQUIREMENTS OF THE STANDARD
FOR WORLDSKILLS COMPETENCE «ELECTRONICS»
The article is devoted to the topic of additions to the content in the educational programmes content which is
provided in the secondary vocational education (SVE) in the sphere of electronics subject. Such programmes have
to meet the requirements of the WorldSkills International movement standards. The goals and objectives of this
movement are described briefly. The competence for electronics standard requirements is discussed and result of
the analysis is submitted in the article. The main difference is specified in the requirements of existing standards
for SVE an electronic engineering course from the international requirements. Wordings for the addition variable
part of the Federal State Educational Standards (FSES) are proposed to missing topics.
Key words: educational standards, secondary vocational education, the WorldSkills movement,
microcontrollers, embedded systems.
Актуальность темы определена распоряжением Правительства России от 03.05.2015 г.
№ 349-р, в котором оно утвердило Комплекс мер
по совершенствованию системы среднего профессионального образования на 2015–2020 гг.
В основу документа положены механизмы дуального образования (дуальное обучение – это
такой вид обучения, при котором теоретическая
часть подготовки проходит на базе образовательной организации, а практическая – на рабо-
чем месте) и оценки качества подготовки кадров
на базе критериев международного движения
WorldSkills International (WSI). Документ предусматривает исполнение трех стратегических
направлений: обеспечение соответствия квалификации выпускников требованиям современной экономики; консолидацию ресурсов бизнеса, государства и сферы образования в развитии
системы среднего профессионального образования; мониторинг качества подготовки кадров.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
147
Метрология и стандартизация
Выполнение по этим направлениям намеченных мероприятий должно обеспечить создание
к 2020 г. условий для подготовки кадров по 50
наиболее востребованным и перспективным
профессиям и специальностям в соответствии
с лучшими зарубежными стандартами и передовыми технологиями в половине профессиональных образовательных организаций [1].
На сайте WorldSkills International можно
найти информацию о деятельности этой организации, в частности, что она является некоммерческой ассоциацией, основанной в 1946 г.,
целью которой является повышение престижа
рабочих профессий и развитие навыков мастерства [2]. Основная задача WSI – это проведение
Мирового первенства WorldSkills Competition
(WSC) раз в два года, которое сопровождается
различными мероприятиями, подготавливающими и повышающими эффективность этого
события. В основе чемпионата лежат соревнования по определенным компетенциям. На самих
соревнованиях формируются стандарты и задания WSI на следующее первенство через собранные экспертные сообщества и внешние компании, консультирующие в области профессионального образования и рынка компетенций.
Ближайшие соревнования пройдут в Абу-Даби
(2017 г.) и в Казани (2019 г.). В 2012 г. Россия
стала 60-й страной, вступившей в WSI. С этого
времени участие в его мероприятиях приняли
около 30 тыс. учащихся из 44 регионов РФ.
Стандарты WorldSkills, включают в себя Техническое Описание (TD – Technical Description),
в котором перечислены основные требования
к знаниям, умениям и навыкам участников, и
ряд других документов, определяющих правила проведения соревнований. Для сложившихся правил по некоторым компетенциям (профессиям) выработаны стандарты компетенций
WorldSkills Standard Specification (WSSS). Необходимо выяснить, каким образом можно обеспечить включение отдельных тем (дисциплин,
модулей) в основные профессиональные образовательные программы (ОПОП) СПО с целью формирования у студентов дополнительных профессиональных компетенций в соответствии с требованиями международного движения WorldSkills
International (WSI), т.е. WSSS (или TD).
Очевидно, что основой разработки ОПОП
являются соответствующие федеральные государственные образовательные стандарты ФГОС.
ОПОП лишь регламентирует цели, ожидаемые
результаты, содержание, условия и технологии
реализации образовательного процесса. Можно
только доработать ОПОП СПО за счет вариативной части стандарта с учетом содержания стан-
148 дарта WSSS. Для этого необходимо осуществить
сопоставительный анализ содержания ФГОС и
WSSS по соответствующей профессии с целью
выявления возможных дополнений и на следующем этапе произвести введение дополнительных тем в ОПОП за счет выделенного объема вариативной части ФГОС [3].
Нас интересует направление радиоэлектроники. Существуют два основных кластера профессий специалистов среднего звена, в ФГОС
которых включены компетенции по радиоэлектронике. Это полностью 11.00.00 «Электроника, радиотехника и системы связи» и частично
12.00.00 «Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии».
Анализируя список технических профессий движения WorldSkills можно обнаружить профессиональную компетенцию (skill) №16 Electronics –
Электроника, которую организаторы признают
широкой базой для более узких направлений
радиоэлектроники [4]. Стандарты этой компетенции можно принять за ориентир для коррекции
образовательных программ вышеупомянутых
кластеров. Существует отечественный аналог
этого стандарта, который был разработан российским филиалом этого движения – «Техническое описание / Электроника» [5].
При сопоставительном анализе этих стандартов выясняется, что большинство профессиональных компетенций уже входят в федеральные государственные образовательные стандарты ФГОС для специальностей рассматриваемых
кластеров по направлению радиоэлектроники.
Главное отличие заключается в содержании
секции 4 «Embedded Systems Programming –
Программирование встраиваемых систем», которое отсутствует в требованиях отечественных
ФГОС. Термин «встраиваемая система» является сравнительно новым и в отечественных стандартах пока не используется.
Любая механическая или электрическая
система, которая имеет в своем составе устройство управления, выполненное на основе вычислителя, называется встраиваемой системой
(Embedded System) [6]. Следует различать вычислители общего применения, выполненные
на основе микропроцессоров, которые называют
компьютерами, и вычислители встраиваемых
систем на основе микроконтроллеров. Вычислитель встраиваемой системы, который может
быть реализован на процессоре с не меньшей
вычислительной производительностью, чем
компьютер, выполняет только специальную
программу управления [6]. Проще говоря, это
устройство на основе микроконтроллера с периферией. Простой пример – электронные часы,
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
функцией которых является индикация времени. Основную роль играет периферия – светодиодные индикаторы или ЖК дисплей. Однако решающую роль берет на себя микроконтроллер,
запрограммированный таким образом, чтобы
обеспечивать точный отсчет времени и управлять выводом информации на индикаторы. Излишне, наверно, напоминать, что встраиваемые
системы на основе микроконтроллеров находят
самое широкое применение в современной радиоэлектронике.
В требованиях WSSS, в частности указывается, что «…участник должен уметь: Программировать встраиваемые системы с использованием
языка Cи и интегрированных сред разработки
(подобные MPLAB)… Компилировать программу на Си, предназначенную для загрузки в PIC
контроллер, с целью тестирования…» [4, 6]. Соответствующий пункт из отечественного стандарта компетенции «Электроника» имеет следующий вид: «Модуль программирования встраиваемых систем: … Участники должны владеть
навыками: – программирование встраиваемых
систем с помощью специализированного языка
программирования» [5, 6].
Как видно из сопоставления этих двух перечней требований, в отечественном аналоге стандарта нет конкретной регламентации использования языка программирования высокого
уровня Си. По-видимому, это введено специально из соображений широкого распространения
в отечественной практике использования языка
Ассемблер для программирования микроконтроллеров. Однако в международной практике
в настоящее время широко используется язык
Си в связи с тем, что он обладает рядом преимуществ. Представляется предпочтительным
использование для программирования микроконтроллеров языка Си, тем более что для этой
цели разработано большое количество прикладных программ-компиляторов.
Требования по программированию аналогичных микроконтроллерам устройств, но более общего применения, а именно микропроцессоров, включены в ФГОС СПО специальности
09.02.01 «Компьютерные системы и комплексы». Если принять их форму за основу, то после
доработки с учетом вышеуказанных требований
международного стандарта WorldSkills пункты
профессиональных компетенций вариативной
части ФГОС специальностей по направлению
радиоэлектроники могли бы быть представлены
в следующем виде:
ПК х. Применение встраиваемых систем на
основе микроконтроллеров, установка и настройка периферийного оборудования.
Студент должен знать и понимать:
ПК х.1. Архитектуру основных семейств микроконтроллеров.
ПК х.2. Язык программирования Си
ПК х.3. Программное обеспечение и аппаратуру, используемые для программирования
микроконтроллеров.
Студент должен уметь:
ПК х.4. Создавать программы на языке Си
для микроконтроллеров. Компилировать программу на языке Си с целью тестирования и получения загрузочного файла.
ПК х.5. Осуществлять установку и конфигурирование микроконтроллеров и подключение
периферийных устройств.
ПК х.6. Производить загрузку в программную память микроконтроллера загрузочного
файла с помощью программатора.
ПК х.7. Производить тестирование, определение параметров и отладку встраиваемых систем на основе микроконтроллеров.
В настоящее время выпускаются микроконтроллеры, оснащенные энергонезависимой
перепрограммируемой памятью, что является
очень удобным фактором для многократного использования их в учебном процессе. Кроме того,
целесообразно использовать монтажные платы
с отверстиями, в которые можно вставлять микроконтроллеры и вспомогательные радиокомпоненты и многократно соединять их отрезками проводов в соответствии с принципиальной
электрической схемой устройства, причем без
пайки, которая использовалась ранее и обеспечивала практически только одноразовое соединение. Все это кардинально упрощает технологию проведения лабораторных и практических
занятий по усвоению навыков программирования встраиваемых систем и эффективно решает
задачу обучения студентов схемотехнике сложных радиоэлектронных устройств.
При подготовке команды ТКУиК к предстоящим региональным соревнованиям по программе WorldSkills, компетенции «Электроника», помимо стандартных отечественных
требований по радиоэлектронике, участники
отрабатывали навыки, отвечающие требованиям по программированию микроконтроллеров.
Для отработки навыков программирования
встраиваемых систем на базе микроконтроллеров AVR использовались учебно-лабораторные
места, оснащенные программно-аппаратным
комплексом NI ELVIS II. Для прошивки микроконтроллера семейства AVR использовался
внутрисхемный программатор MP9011, соединяемый с компьютером посредством стандартного кабеля USB. Результаты факультативного
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
149
Метрология и стандартизация
(пока) обучения подготовленных студентов знаниям, умениям и навыкам по дополнительной
программе, посвященной программированию
встраиваемых систем на базе микроконтролле-
Библиографический список
1. http: // www.eg-online.ru / news / 273503 / (дата
обращения 25.01.15)
2. http: // skillscenter.ru / worldskills (дата обращения 03.11.15)
3. http: // ipkold.68edu.ru / forum / viewtopic.
php?f=136&t=394 (дата обращения 26.01.16)
4. https: // www.worldskills.org / what / career /
skills-explained / manufacturing-and-engineering-
150 ров, показали достаточно быстрое освоение ими
новых компетенций. Эффективность освоения
покажет практика участия в соревнованиях.
technology / electronics / (дата обращения
02.11.15)
5. www.worldskills.ru (дата обращения 02.11.15)
6. Стивен Ф. Барретт, Дэниэл Дж. Пак. Встраиваемые системы. Проектирование приложений на
микроконтроллерах семейства 68HC12 / HCS12
с применением языка С. М.: Издательский дом
«ДМК Пресс», 2007. 640 с.
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
УДК 332.142.2
Г. Н. Иванова*
кандидат экономических наук, доцент
Н. Е. Цымбал**
кандидат экономических наук
*Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
**НОУ ДО «Институт управления качеством»
РОЛЬ И ЗНАЧЕНИЕ СТАНДАРТИЗАЦИИ
ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ ИННОВАЦИЙ
В статье рассматриваются вопросы развития инновационной экономики нашей
страны. Обосновывая важность и актуальность постановки на производство и выведения на рынок инновационной продукции, авторы предлагают для решения поставленных задач использовать стандартизацию. Проведенный анализ сегодняшнего состояния стандартизации позволяет сделать выводы о возможности применения
стандартизации для совершенствования инновационной экономики страны.
Ключевые слова: инновации, инновационная экономика, стандарт, стандартизация, документы по стандартизации.
G. N. Ivanova*
Candidate of Economic Sciences, Docent
N. E. Tsymbal**
Candidate of Economic Sciences
*Saint Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
**Private educational institution for additional vocational training
“Quality Management Institute”
THE VALUE AND ROLE OF STANDARDIZATION IN IMPLEMENTATION OF INNOVATIONS
The article considers issues of the Russia’s innovative economy development. The authors propose importance
and urgency of the innovative products manufacturing and their launch into the market and suggests using
standardization for these purposes. Analysis of the actual situation in standardization allows to draw conclusions
on reasonability of applying standardization for improving the innovative national economy.
Keywords: innovations, innovative economy, standard, standardization, documents on standardization.
Современное состояние экономики России
характеризуется низкой эффективностью функционирования рыночных механизмов. Для
повышения эффективности необходимо применять новые подходы, в частности внедрение
инноваций, что поможет запустить внутренние
процессы саморазвития, самоорганизации и самоуправления.
В России инновации, в первую очередь,
должны быть направлены на решение проблем
жизнеобеспечения населения. Инновационную
политику следует рассматривать как средство
обеспечения производства высокотехнологичной конкурентоспособной продукцией, каче-
ственными товарами народного потребления и
питания, продовольственной и государственной
товарной безопасности в условиях глобализации.
Увеличение роли инноваций в современных
условиях предопределяет активизацию инновационной деятельности предприятий на основе
повышения эффективности производства, осуществления перспективных научно-исследовательских разработок и реализации инновационных программ [5].
Рассматривая инновации, необходимо понимать, что для получения экономического эффекта идея должна быть реализована, доведена
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
151
Метрология и стандартизация
до производства, при этом должен быть видимый экономический эффект.
Инновация – это новшество, нововведение,
существенно повышающее (при его использовании) эффективность производства, управления,
сервиса, других процессов. Поэтому инновационная экономика – это система производства и
управления, главным элементом которой является постоянный приток новых машин и технологий, новых процессов и систем, основанных
на применении научных достижений и новых
разработок.
Для оценки деятельности стран в области
инноваций существует Глобальный инновационный индекс (ГИИ) на основе 79 показателей. ГИИ публикуется совместно с Всемирной
организацией интеллектуальной собственности (ВОИС), Корнельским университетом и
французской исследовательским институтом
(INSEAD) [7].
Рейтинг ГИИ рассчитывается исходя из инновационных затрат, относящихся к элементам национальной экономики, в которых протекают инновационные процессы (институты;
человеческий капитал и исследования; инфраструктура; уровень развития рынка и уровень
развития бизнеса) и инновационных результатов, которые отражают фактические результаты (результаты в области знаний и технологий
и результаты творческой деятельности) (рис. 1).
Согласно докладу «Глобальный инновационный индекс 2015 г.» (Всемирная организация
интеллектуальной собственности), ведущими странами-инноваторами в мире являются
Швейцария, Англия, Швеция, Нидерланды и
США. Россия находится на 48 месте.
Глобальный инновационный индекс
Творческая деятельность
Технологии
Знания
Инновационные результаты
Уровень развития
общества
Уровень развития рынка
Инфраструктура
Исследования
Человеческий капитал
Институты
Инновационные затраты
Рис. 1. Структура Глобального инновационного
индекса
152 Для развития работ по переходу к инновационной экономики в России утверждена Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 г. [6].
Стратегия призвана ответить на стоящие перед Россией вызовы и угрозы в сфере инновационного развития, определить цели, приоритеты
и инструменты государственной инновационной политики. Вместе с тем Стратегия задает
долгосрочные ориентиры развития субъектам
инновационной деятельности, а также ориентиры финансирования сектора фундаментальной
и прикладной науки и поддержки коммерциализации разработок.
Стратегия опирается на результаты всесторонней оценки инновационного потенциала и долгосрочного научно-технологического прогноза.
Целью Стратегии является перевод к 2020 г.
экономики России на инновационный путь развития, характеризующийся следующими значениями основных показателей:
– увеличение доли предприятий промышленного производства, осуществляющих технологические инновации, в общем количестве
предприятий промышленного производства до
40–50%
– увеличение доли России на мировых рынках высокотехнологичных товаров и услуг
(атомная энергетика, авиатехника, космическая техника и услуги, специальное судостроение и др.) до 5–10% в 5–7 и более секторах экономики;
– увеличение количества патентов, ежегодно
регистрируемых российскими физическими и
юридическими лицами в патентных ведомствах
Европейского союза, Соединенных Штатов Америки и Японии, до 2,5–3 тыс. патентов и т.д.
Предполагается что инновационное развитие обеспечит дополнительные 0,8 процентных пункта ежегодного экономического роста
сверх инерционного сценария развития начиная с 2015 г. А экономический рост расширит
возможности для появления новых продуктов
и технологий, позволит государству увеличить
инвестиции в развитие человеческого капитала
(прежде всего в образование и фундаментальную науку), а также в поддержку инноваций,
что окажет мультиплицирующее воздействие
на темпы инновационного развития.
Реализация стратегии разбита на два этапа:
– 1 этап (2011–2013 гг.) был направлен на повышение восприимчивости бизнеса и экономики в целом к инновациям;
– 2 этап (2014–2020 гг.) направлен на рост
доли частного финансирования исследований и
разработок, на рост финансирования образова-
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
ния, науки и инфраструктуры инновационной
экономики.
Анализ результатов реализации первого
этапа Стратегии показал, что ряд задач по поддержке инновационной активности бизнеса,
инноваций в регионах, развитию человеческого
капитала был не реализован, что не позволило
обеспечить необходимую комплексность подхода к развитию инновационной системы страны.
Кроме отставания российских компаний по
уровню инновационной активности есть еще и
значительные структурные проблемы в организации управления инновациями на уровне организаций.
В отличие от стран с развитой инновационной системой в России недостаточно развита
система государственно-частного партнерства
в реализации инновационных проектов. Также
недостаточная поддержка оказывается созданию малого инновационного бизнеса.
Для более активного внедрения инноваций
следует использовать такой инструмент, как
стандартизация. Сегодня стандартизация применяется в таких областях человеческих знаний, науки и техники, которые существенным
образом могут повлиять на дальнейшее развитие страны, в том числе инновационное [4].
Отметим, что в процессе создания инновационной продукции важными элементами будут
научно-исследовательские работы (НИР) ре-
зультатом которых могут быть изобретения или
промышленные образцы, а итогом опытно-конструкторские работы (ОКР) – полезная модель,
которая далее применятся на производстве.
Требования и характеристики промышленных
образцов или моделей описываются в документах по стандартизации. Таким образом, инновационные идеи реализуются на практике и способствуют постановке инновационной продукции на производство (рис. 2).
Стандартизация устанавливает в документах национальной системы стандартизации нормы и правила в целях обеспечения безопасности,
технической и информационной совместимости, взаимозаменяемости продукции, экономии
всех видов ресурсов, обеспечения стабильности,
определяет согласованные методы оценки технических характеристик (обеспечение единства
измерений) и описывает деятельность оперативного характера, т.е. разработку, внедрение и совершенствование требований к системам менеджмента (управление качеством). Можно условно
разделить разрабатываемые документы на те,
которые содержат показатели, на документы,
содержащие методы оценки и документы, описывающие методы управления. Следует отметить, что стандарты содержат требования к продукции, в том числе и вновь разрабатываемой,
что позволяет рассматривать их как инструмент
для внедрения инноваций [3].
Рис. 2. Реализация инноваций с помощью стандартизации
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
153
Метрология и стандартизация
Рис. 3. Инновационное развитие при помощи стандартов
Исходя из вышеизложенного, самым результативным способом развития инновационного
потенциала страны является модель с использованием стандартов, на которые опираются
правовые нормы (рис. 3).
Реализация данной модели позволит:
– применять инновационные методы управления организацией для повышения оперативности управления и создания новых рабочих мест;
– разрабатывать новые виды сырья и материалов, которые улучшат качество продукции и
снизят издержки производства;
– организовывать сбыт новой продукции, что
будет способствовать удовлетворению потребителей и улучшению качества;
– внедрять новые методы производства, способствующие ресурсосбережению и повышению
стабильности технологических процессов;
– выводить на рынок новую продукцию более высокого технического уровня и улучшенных потребительских свойств.
Важным моментом является то, что в соответствии с действующим законодательством
предусмотрена возможность давать ссылки на
документы по стандартизации в технических
регламентах, нормативно-правовых актах Правительства РФ и нормативных документах федеральных органов исполнительной власти.
В соответствии с Законом «О техническом регулировании» стандарт является документом,
154 разработанным на основе консенсуса, в котором
определяются для длительного и постоянного
пользования правила, характеристики или общие принципы, затрагивающие разные виды
деятельности или их результат [1].
Вступление в силу Федерального закона
№162-ФЗ «О стандартизации в Российской Федерации» позволило законодательно расширить
сферу применения стандартов, усилить роль
стандартизации во всех отраслях экономики.
При этом в качестве одной из целей стандартизации Закон определяет внедрение передовых
технологий [2].
Стандарты можно рассматривать как информационный фундамент для инновационного
развития, как документ, в котором содержатся
знания о новых идеях, технологиях, продукции.
При этом в стандартах предлагаются уже
проверенные на практике технические и технологические решения, несущие меньшие риски.
В целях реализации в документах по стандартизации инновационных решений крупные предприятия могут принимать участие в их разработке, основываясь на результатах собственных
исследований и опытных разработок. Предприятия малого и среднего бизнес получают возможность использовать готовые инновационные решения, сокращая затраты на проведение
собственных исследований и испытаний, в том
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
числе эксплуатационных, а также снижая риски от невозможности проведения НИОКР и доводочных испытаний выпускаемой продукции.
Новое законодательство предусматривает
структуру участников национальной системы
стандартизации, которая будет способствовать
проведению работ по стандартизации инновационной продукции.
Основополагающими принципами работы
технических комитетов (ТК) являются добровольное участие, равное представительство сторон, соблюдение целей и задач стандартизации,
установленных Законом «О стандартизации»,
в т.ч. внедрение передовых технологий, достижение и поддержание технологического лидерства страны в высокотехнологичных секторах
экономики.
Законом предусмотрено создание проектных
технических комитетов (ПТК), которые могут
создаваться на временной основе, в том случае,
когда соответствующих технические комитеты
отсутствуют либо разработка стандартов, находится на стыке нескольких комитетов, что позволит в ускоренные сроки разрабатывать стандарты на инновационную продукцию.
Следует отметить, что Закон определяет номенклатуру документов национальной системы
стандартизации и регламентирует обязательность применения данных документов при наличии на них ссылок в нормативно-правовых
актах. Это дает возможность активно использовать национальные стандарты при создании
инновационной продукции.
Таким образом, деятельность по стандартизации является одним из базовых условий для
реализации инновационной политики, что позволит:
– создать скоординированный подход к промышленной, научно-технической политике на
государственном и региональном уровнях;
– уменьшить долю импорта инновационных
товаров, путем развития импортозамещающих
производств;
– максимально задействовать инновационный потенциал малых и средних компаний
в реализации инновационных проектов.
Библиографический список
1. Федеральный закон от 27.12.2002 N 184-ФЗ «О
техническом регулировании».
2. Федеральный закон от 29 июня 2015 № 162-ФЗ «О
стандартизации в Российской Федерации».
3. Окрепилов, В.В. Перспективы развития стандартизации как инструмента инновационного развития. / В.В. Окрепилов // Проблемы прогнозировани. Вологда, 2013, № 1 (136), с. 52–62.
4. Окрепилов, В.В. Экономика качества / В.В. Окрепилов. СПб.: Наука, 2011. 632 с.
5. Фатхутдинов, Р.А. Инновационный менеджмент:
учебник / Р.А. Фатхутдинов. СПб.: Питер, 2003.
400с.
6. СтартАп.ТВ. Инновации в России. Инновационная Россия. Стратегия инновационного развития
Российской Федерации на период до 2020 года.
Электронный ресурс. Режим доступа: http: //
innovation.gov.ru / taxonomy / term / 586
7. WIPO-Всемирная организация интеллектуальной собственности. Глобальный инновационный
индекс 2015 г. Электронный ресурс. Режим доступа: http: // www.wipo.int / econ_stat / ru /
economics / gii /
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
155
Метрология и стандартизация
УДК 621.196.96
Т. П. Мишура
кандидат технических наук, доцент
Р. Н. Целмс
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ФОРМЫ ОТКЛИКА СИГНАЛА
НА ТОЧНОСТЬ ИЗМЕРЕНИЯ ВРЕМЕННОГО ПАРАМЕТРА
Проведен сравнительный анализ степени сжатия различных сигналов и синтезирована частотная характеристика фильтра, позволяющая добиться повышения точности измерения временного параметра. Исследованы зависимости отношения сигнал/шум (ОСШ) на выходе фильтра при воздействии на него когерентных сигналов
с различными спектрами.
Ключевые слова: измерение временного параметра, отношение сигнал/шум.
T. P. Mishura
Candidate of Technical Sciences, Docent
R. N Tselms
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
STUDY OF INFLUENCE RESPONSE WAVE FORM MEASUREMENT ACCURACY TEMPORAL PARAMETERS
A comparative analysis of the degree of compression of the various signals and synthesized frequency
characteristic of the filter, which allows to achieve increase the accuracy of the measurement time parameter.
The dependence of the signal/noise ratio (SNR) at the output of the filter when exposed to coherent signals with
different spectra.
Keywords: measurement time parameter, signal/noise ratio.
Известно, что определить положение удаленного объекта можно путем определения времени
задержки зондирующего сигнала, отраженного
от этого объекта. Однако при измерении временного параметра в системах выделения информации, приходится извлекать временной параметр из множества однотипных неортогональных друг другу сигналов, присутствующих на
входе. На выходе приемного устройства отклик
пришедшего на вход сигнала имеет вид автокорреляционной функции (АКФ) по измеряемому
параметру [1].
Задачу разрешения двух принимаемых сигналов, имеющих временную задержку, можно
разделить на две.
Первая – традиционная, когда сигналы на
входе приемного устройства не влияют друг на
друга. При этом разность временных задержек
сигналов больше ширины АКФ излученного
156 сигнала или сигнала на выходе согласованного
фильтра (СФ). Эту АКФ примем за исходную.
Отклики таких сигналов на выходе СФ не перекрываются.
Вторая, когда разность задержек сигналов
меньше ширины исходной АКФ, относится
к разрешению внутри в области, где выходные
сигналы СФ перекрываются и оказывают взаимное влияние. Разность задержек сигналов
в этом случае меньше ширины исходной АКФ.
Форма суммарного сигнала на выходе СФ начинает зависеть от разности задержек сигналов,
соотношения амплитуд сигналов, разности фаз,
спектра сигналов. В радиолокации такая задача актуальна в тех случаях, когда в одном объеме разрешения находится несколько объектов,
или при выделении мелких деталей на протяженном объекте, когда сигналы отражаются от
близко расположенных отдельных его частей, а
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
так же при локации поверхности земли, моря,
и т.п. Это так называемая задача сверхразрешения (СР) [2].
Точность измерения информативного параметра определяется в основном шириной АКФ
и ОСШ. Чтобы обеспечить минимально возможную дисперсию оценки параметра, необходимо
подобрать среди нескольких сигналов с одинаковой шириной АКФ и ОСШ сигнал с максимальной по абсолютной величине второй производной АКФ. Однозначность оценки обеспечивается наличием у второй производной АКФ
только одного экстремума или, если другие экстремумы значительно меньше него, что соответствует низкому уровню боковых лепестков и их
пологости в выходном отклике.
Если АКФ сигнала имеет вид
=
B(τ)
1
2p
∞
2
∫ | S(ω) |
e jωτdω ,
-∞
где | S(ω) |2 – квадрат модуля спектральной характеристики сигнала; τ – оцениваемый параметр сигнала (положение максимума АКФ на
временной оси), то вторая производная АКФ по
временному параметру равна
B′′(τ) =-
1
2p
∞
2
∫ω
| S(ω) |2 e jωτdω .
-∞
В идеальном случае эта производная должна
быть равна дельта функции на временной оси.
Необходимо выполнение условия
1
-ω2 | S(ω) |2 = 1 , т.е. | S(ω) |2 =
,
ω2
1
или S(ω) = .
jω
Отсюда следует, что наилучшим разрешением обладает сигнал со спектром функции Хевисайда, АКФ которого – линейно возрастающая
функция на участке [-∞,0] , и линейно спадающая на участке [0, ∞] .
Поскольку такой сигнал физически не реализуем, найдем наиболее близкий к нему реальный сигнал с частотной характеристикой
1
. Это экспоненциальный импульс
S(ω) =
вида 1 + jω
e-|t| , t < 0
.
s(t) = 
 0, t > 0
АКФ сигнала определяется выражением
B(τ) =e-|τ| и имеет вид, показанный на рис. 1.
Энергия такого сигнала конечна. Боковые
лепестки не имеют выбросов и монотонно спадают. Вторая производная в максимуме соответствует дельта функции. При обработке сигнала
в приемном тракте дельта функция превратится в конечный по длительности и амплитуде
импульс, однако из всего возможного набора
сигналов указанный сигнал будет обладать наилучшими характеристиками. Для сравнения
на рис. 2 приведены АКФ на выходе СФ наиболее характерных радиосигналов, применяемых
Рис. 1. АКФ экспоненциального (Э) импульса
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
157
Метрология и стандартизация
Рис. 2. АКФ экспоненциального, прямоугольного, колоколообразного и ЛЧМ сигналов
в радиолокации. Ширина АКФ по 0.5 одинакова
для всех сигналов.
Анализ характеристик позволяет сделать
следующие выводы.
1. Экспоненциальный сигнал (Э) имеет АКФ
с самой острой вершиной и монотонно спадающую.
2. Прямоугольный сигнал (П) имеет АКФ без
боковых лепестков и почти совпадающие с (Э)
характеристики. Однако АКФ такого сигнала
имеет три точки разрыва непрерывности – в начале, в максимуме и в конце. Это приводит к появлению трех выбросов второй производной и,
следовательно, может привести к неоднозначности измерения.
3. АКФ колоколообразного сигнала (К) также не имеет боковых лепестков, по остроте вершины уступает экспоненциальному.
4. ЛЧМ – сложный сигнал, позволяющий
при фиксированной ширине АКФ увеличивать
его энергию за счет увеличения длительности.
Однако его АКФ имеет боковые выбросы.
Таким образом, наилучшей АКФ на выходе
СФ обладает экспоненциальный сигнал.
Однако для повышения точности измерения
временного параметра необходимо уменьшать
ширину АКФ, что невозможно сделать при помощи СФ. Получение сверхвысокого разрешения возможно путем отказа от согласованной
фильтрации принимаемого сигнала и переходу
к обработке принимаемого сигнала в линейном
фильтре сжатия [3]. В работе была найдена ча-
158 стотная характеристика оптимального фильтра
сверхвысокого разрешения для экспоненциального сигнала, который обеспечивает минимум СКО. Эта ошибка складывается из средней
ошибки отклонения сигнала на выходе фильтра от желаемого отклика фильтра и шумовой
ошибки.
Если задать частотную характеристику оптимального фильтра в виде
, то
средняя мощность ошибки D равна
,
где
– комплексный
спектр сигнала с учетом запаздывания τ1 и амплитуды a1 ;
– нормированный
комплексный спектр сигнала; N0 – спектральная плотность мощности белого шума. Минимизация ошибки позволяет получить комплексную частотную характеристику оптимального
фильтра
.
1
= 2 = e2 (велиqÑÔ
2 a1
чина, обратная ОСШ (qсф) на выходе согласованного фильтра), окончательное выражение
Учитывая равенство
N0
2
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
для частотной характеристики фильтра сжатия
(ФС) примет вид
1=
+ ω2
1
+ e2
1 + ω2
1
1
.
=

2
2 2
1+ e + ω e
1 + e2ω2
.
1
= 2 = e2 (велиqÑÔ
2 a1
чина, обратная ОСШ (qсф) на выходе согласованного фильтра), окончательное выражение
для частотной характеристики фильтра сжатия
(ФС) примет вид
Учитывая равенство
N0
2
.
1
| S(ω) |2
S0 (ω) |2
|=
=
| S(ω) |2 +e2
Таким образом, после ФС форма экспоненциального сигнала не изменяется, ширина полосы эквивалентного спектра примерно равна
1
,
e
а ширина выходного отклика пропорциональна
e.
Для колоколообразного
2
Если в этом выражении значение e2 равно
, то на выходе ФС получим оптимальное
разрешение. Так как величина ОСШ, как правило, неизвестна, исследуем зависимость характеристик разрешения для выбранных сигналов
на выходе ФС от параметра e2 , который назовем параметром сжатия. Полоса частот и энергия сигналов выбираются таким образом, что
ширина АКФ по уровню 0.5 совпадает, а амплитуды нормированы.
Введем эквивалентный спектр сигнала после
ФС
2
qÑÔ
| S(ω) |2
| S0 (ω) |2 =
.
| S(ω) |2 +e2
Для экспоненциального сигнала
Рис. 3. Сжатие экспоненциального импульса
2
| S=
0 (ω) |
| S(ω) |2
e-aω
1
=
=
2
2
2
2
a
ω
2
2
| S(ω) | +e
e
+e
1 + e eaω
ширина эквивалентной спектральной характеристики определяется выражением
e2e
aω20
= 1, ω0 =
2 ln
a
1
e.
Отсюда следует, что выходной отклик после
ФС во втором случае сжимается значительно
меньше.
На рис. 3–6 приведены графики зависимости
выходного отклика от параметра сжатия e2 для
одиночных исследуемых сигналов.
Из графиков следует.
1. Форма спектра экспоненциального сигнала при сжатии не изменяется (рис. 3). Боковые
Рис. 4. Сжатие прямоугольного импульса
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
159
Метрология и стандартизация
Рис. 5. Сжатие колоколообразного импульса
лепестки в выходном сигнале не появляются независимо от степени сжатия.
2. Степень сжатия прямоугольного сигнала
меньше экспоненциального (рис. 4), а существование трех разрывов непрерывности в треугольной АКФ (П) сигнала приводит к появлению
трех максимумов в выходном сигнале (рис. 7).
3. При сжатии ЛЧМ сигнала частотная характеристика становится более пологой, что
приводит к уменьшению боковых лепестков.
4. При сжатии колоколообразного импульса спектр его расширяется незначительно, но
становится все более прямоугольным, что приводит к увеличению боковых лепестков во временном отклике, который стремится к функции
sin(x)/x.
Анализируя зависимость ширины спектра
сигналов на выходе ФС от e , можно получить
приближенные соотношения для исследуемых
сигналов
Рис. 6. Сжатие ЛЧМ сигнала
Рис. 7. АКФ и отклик на выходе ФС для
прямоугольного сигнала в зависимости от степени
сжатия e2
0.5
0.4
; DfÏ =
(e)
;
e
e
0.1
1
2 ln .
DfË×Ì
=
(e)
; DfÊ
=
(e)
e
e
DfÝ =
(e)
Расширение спектра для (Э) при e2 =10–10 составляет 5∙104, для (П) – 4∙104, для ЛЧМ – 102 и
для (К) – 4.
На рис. 8 приведена численно рассчитанная
зависимость отношения полос сигналов на выходе ФС и СФ от параметра сжатия. Обратная
величина дает величину сжатия временного отклика после ФС.
Поскольку сжатие сигналов по временной
оси осуществляется за счет расширения их
спектров, ОСШ на выходе ФС будет уменьшать-
160 Рис. 8. Зависимость DfÔÑ (e) / DfÑÔ отношения
ширины спектра сигнала после ФС к ширине
спектра после СФ от параметра сжатия
11–15 апреля 2016 г.
Метрология и стандартизация
На рис. 9 приведены рассчитанные зависимости ОСШ от e2 на выходе ФС для исследуемых
сигналов.
Из графиков видно, что при e2 ≥ 10-1 ОСШ
на выходе ФС практически совпадает с ОСШ
на выходе СФ для всех сигналов и равно 60 дБ.
Однако по мере увеличения степени сжатия для
(К) и ЛЧМ сигналов ОСШ убывает значительно
быстрее, чем для (Э) и (П) сигналов.
Заключение
Рис. 9. Зависимость ОСШ на выходе ФС
2
от log(1 / e ) для (Э), (П), (К) и ЛЧМ сигналов
ся с увеличением его полосы пропускания из-за
увеличения мощности шумов.
Для того чтобы исследовать возможности
разрешения при сжатии в присутствии шумов
в достаточно широких пределах, выбираем начальное ОСШ на выходе СФ равным 60 дБ.
На выходе ФС ОСШ определится как отношение мгновенной мощности выходного сигнала
в максимуме к мощности шумов на выходе
2
a
2
2
∞
*
∫ S (ω)H
-∞
=
2
a
p N0
2
∞
S ( ω) dω
-∞
S ( ω) + e2
∫
2
2
S ( ω) dω
∞
∫
2
-∞ 

2
2
q=
ÔÑý äÁ qÑÔý äÁ - 10 log
DfÔÑý (e)
äÁ.
DfÑÔ
Библиографический список
(ω)dω
4p -∞
=
∞
N0
 * (ω) |2 dω
|H
4p ∫
2
qÔÑ
=
(e)
1. Проведен сравнительный анализ степени
сжатия, точности измерения временного параметра для сигналов в виде экспоненциальных,
прямоугольных, колоколообразных импульсов
и с ЛЧМ модуляцией.
2. Экспоненциальный (Э) сигнал является
наилучшим сигналом при измерении временного положения коррелированных сигналов и их
разрешении.
3. Для каждого из сигналов рассчитана оптимальная частотная характеристика ФС.
4. Доказано, что отношение сигнал/шум на
выходе ФС для (Э) сигнала определяется соотношением
2
2
2
S ( ω) + e 

,
1. Монаков, А. А. Сверхрелеевское разрешение по
дальности при использовании линейного сжимающего фильтра / А. А. Монаков, Т. П. Мишура //
Военмех. «Вестник БГТУ». 2009. №5. С. 126–129.
2. Мишура, Т. П. Фильтры сжатия сигналов в задачах сверхразрешения. / Т. П. Мишура // Сб. докл.
научной сессии ГУАП. 2010. С. 112–129.
3. Литвинчук, Л. А. Снижение погрешностей измерений временных параметров когерентных сигналов с помощью фильтров сжатия. / Л. А. Литвинчук, Т. П. Мишура // Измерительная техника.
2015. №10. С. 60–64.
тогда ОСШ на выходе ФС к ОСШ на выходе СФ
равно
| a |2
q ÔÑ (e) =10 log
pN0
2
2
∞
S ( ω) dω
-∞
S ( ω) + e2
∫
2
.
2
S ( ω) dω
∞
∫
2
-∞ 
2
S ( ω) + e2 


2
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
161
ТЕХНОСФЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
УДК 504.3; 631.879.32
Е. Н. Киприянова
кандидат технических наук, доцент
А. Е. Колтышев
кандидат географических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
ПРИМЕНЕНИЕ СОРБЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ
ДЛЯ ЗАХОРОНЕНИЯ ХРОМСОДЕРЖАЩИХ ОТХОДОВ
В статье рассмотрена возможность использования органических и минеральных
отходов в качестве сорбентов для полигонов захоронения хромсодержащих отходов.
Ключевые слова: сорбционные материалы, лигнин, опилки, подсолнечная лузга,
шлак, хромсодержащие отходы.
E. N. Kipriyanova
Candidate of Technical Sciences, Docent
A. E. Koltyshev
Candidate of Geographical Sciences, Docent
Saint-Petersburg state University of Aerospace instrumentation
THE USE OF SORPTION MATERIALS FOR THE DISPOSAL OF CHROMIUM-CONTAINING WASTES
The possibility of using organic and mineral wastes as sorbents for the landfills of chromium wastes is
considered in the article.
Keywords: sorption materials, lignin, sawdust, sunflower husks, slag, chromium-containing wastes.
Захоронение отходов производства, в том
числе опасных и токсичных, продолжает оставаться законным и широко распространенным
способом их размещения. Реальное состояние
полигонов-накопителей токсичных отходов характеризуется постоянно возрастающим отрицательным техногенным воздействием на окружающую среду в результате испарения и вымывания токсичных веществ дождевыми, талыми
и дренажными водами и включения их в круговорот веществ. По результатам исследований
многочисленных полигонов в научной литературе отмечается не только сильное поверхностное загрязнение почв на больших территориях,
но и загрязнение подземных вод и грунтов до
глубин более 20 м.
Интенсивное образование отходов и переход
на международные стандарты в системе обращения с отходами заставляют активно искать
инновационные подходы к организации управления потоками отходов. В каждом регионе
формируется своя система обращения с отходами. Отходы обычно захораниваются на обще-
162 городских полигонах или специализированных
полигонах коллективного пользования на возмездной основе.
Как правило, для захоронения токсичных
отходов первого класса опасности предприятия
используют специализированные инженерные
сооружения объемом до 1000 м3, выполненные
с учетом требований СНиП 2.01.28–85 «Полигоны по обезвреживанию и захоронению токсичных промышленных отходов. Основные положения по проектированию» [1 – 4].
По мере роста слоя отходов и увеличения срока эксплуатации (т.е., соответственно, износа)
полигона объективно возрастает вероятность
возникновения экологических проблем в результате более интенсивного дренирования накапливаемой и загрязненной токсикантами от тела полигона воды в природные водоемы, подземные
воды и ее испарения в атмосферу. Возможны также воздействия на рельеф и функционирование
прилегающих к полигону ландшафтов.
Хром относится к биогенным элементам,
в чистом виде – токсичен (является канцероге-
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
ном), что в особенности относится к шестивалентному хрому (Сr+6), который широко используется в промышленном производстве. В процессе естественного хранения хромсодержащих
отходов на полигоне, ионы токсиканта Сr+6 активно мигрируют, что приводит к повышению
их содержания в почве в районе полигона или
свалки. При этом ПДК может быть превышена
в десятки раз.
В этих условиях возрастают не только текущие расходы, но и капиталовложения в модернизацию действующих и строительство новых
полигонов, что делает весьма актуальной задачу поиска и разработки инновационных технологий захоронения хромсодержащих промышленных отходов, эксплуатации полигонов. В конечном итоге новые способы и подходы должны
обеспечить в первую очередь снижение техногенного воздействия на природную среду.
Цель работы – поиск путей минимизации
воздействия полигонов на окружающую среду,
а также упрощение и удешевление технологии
консервации отходов, содержащих Сr+6, на региональном уровне.
Задача – подбор эффективной комбинации
токсичных хромсодержащих и нетоксичных
углеродсодержащих отходов растительного и
минерального происхождения, позволяющей за
счет сочетания отходов производства и их высокой адсорбционной емкости по ионам хрома
обеспечить комплекс следующих технических
результатов:
– минимизации выноса токсичных ионов
шестивалентного хрома из массива хромсодержащего отхода, их негативного воздействия на
окружающую среду и тело полигона;
– сокращения затрат на консервацию хромсодержащих отходов;
– повышения длительности эксплуатации
полигона;
– исключения интенсивного испарения и
дренирования фильтрата.
В качестве нетоксичных производственных
отходов изучены лигнин, подсолнечная лузга,
древесные опилки, дефекат (отходы производства сахара) и шлак мусоросжигательных заводов. В табл. 1 приведена характеристика исследованных адсорбентов.
Все исследованные материалы являются
крупнотоннажными, ежегодно воспроизводимыми отходами массового и серийного производства. Так, масса производимого лигнина составляет до 2 млн т ежегодно. При этом основные направления утилизации отходов не обеспечивают полного вторичного использования
этих материалов, т. е. большая их часть подвергается захоронению на полигонах.
Материал исследованных отходов имеет
размер частиц от 0.25 до 5.0 мм, что позволяет использовать их в процессах адсорбционной
Таблица 1
Характеристика сорбционных материалов – отходов
Адсорбент – отход
Место образования отхода
Область применения
Лигнин
Гидролизные
Не используется, вывозити биохимиичеся в отвалы, подверженные
ские заводы,
самовозгоранию с выделением
целюлозно-буопасных веществ; только 5%
мажное произ- лигнина используется в качеводство
стве химического сырья
Подсол- МаслоэкстракКормовые добавки в животнечная ционные заводы новодстве; сжигание в топках
лузга
котельных
Опилки
Шлак
Деревообработка
Производство строительных
материалов, пеллет-топлива для ТЭС без связующего
вещества
МеталлургичеПроизводство строительных
ские процессы; материалов, дорожных покрымусоросжигатий; складирование на спецительные заводы
альных полигонах
Размер частиц,
мм, насыпная
плотность, г/см3
От микронов
до нескольких
миллиметров
1.25 – 1.45 г/
см3
0.25 – 5 мм
0.12 г/см3
0.5 – 2.5 мм
0.145 г/см3
3.3 мм
1.205 г/см3
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
Состав, структурные особенности
40 – 48% собственно лигнина;
13 – 45% трудногидролизуемых полисахаридов; 5 – 19%
смолистых веществ лигниногуминового комплекса; 0.5 – 10%
зольных элементов; нетоксичен
3.6% масла, 4% протеина, 40
– 50% клетчатки, 35% золы;
основной компонент – целлюлоза, обладает значительной
пористостью (до 90%), водопоглощение 40 – 50%
Влажность 40 – 50%; небольшая пористость, гидрофобность
45% СаО; 25.5% SiO2; 6.4%
Аl2O3; 7% Fe2O3; 3.3% МnO;
11% МgO; 1.8% Cr2O3; удельная поверхность 465 м2 / кг
163
Техносферная безопасность
Ã=
V ( Cèñõ - Ñîñò )10-3
,
màä
где V – объем раствора, пропущенного через колонку, мл; Сисх, Сост – исходная и остаточная
концентрация ионов Сr+6, г/л; mад – масса адсорбента, г.
2 этап. Основные исследования – изучение
состава фильтрата (аналога дренажной воды)
после прохождения слоев материалов отхода
(адсорбентов).
Суть гипотезы состоит в том, что при прохождении воды через материал токсичного хромсодержащего отхода, она насыщается ионами
металла в результате процессов растворения.
При организации «экранирующей подложки»
164 Адсорбция Г, мг/г
30,0
25,0
20,0
15,0
10,0
5,0
0,0
0
20
40
60
80
Объем раствора V, мл
лигнин
опилки
лузга
дефекат
шлак
100
Рис. 1. Изотермы адсорбции ионов Сr+6
материалами сорбентов-отходов
под слоем хромсодержащего отхода из материалов нетоксичных отходов в разных пропорциях
в фильтрате должно наблюдаться отсутствие ионов. Опыт прекращался при обнаружении ионов
хрома в фильтрате.
Полученные изотермы адсорбции приведены
на рис. 1.
На рис. 2 приведены данные по эффективности очистки хромсодержащих растворов (аналогов фильтрата на полигоне) различными адсорбентами (отходами).
Как видно, наибольшую адсорбционную емкость и эффективность очистки имеют опилки и
лузга: 23.0 – 27.0 мг/г, наименьшую – дефекат:
до 4.7 мг/г. Достаточно высокая адсорбционная емкость установлена для лигнина и шлака
(15.0 – 19.5 мг/г), что можно объяснить их выраженной пористостью и особым составом.
Пористая неоднородная поверхность слоя адсорбционного материала отходов аккумулирует
ионы токсичного Cr+6 за счет процессов хемосорбции и комплексообразования при участии
либо активных центров, либо химических ингредиентов. В растительных отходах это целлюлоза (основной растительный компонент),
содержание которой составляет в среднем до
80
Эффективность, %
очистки, в том числе сточных вод, без дополнительного измельчения. По составу отходы можно распределить на две группы: органические и
неорганические. Органические отходы отличаются высокой пористостью (до 90%), широким
диапазоном изменения плотности (от 0.122 г/см3
у подсолнечной лузги до 1.45 г/см3 у лигнина),
развитой внутренней поверхностью, нетоксичностью и горючестью.
Неорганические отходы также имеют развитую внутреннюю поверхность (более 450 м2/кг)
и кристаллические включения в структуре.
В технологическом аспекте материалы отходов хорошо фасуются и затариваются, что
облегчает транспортировку, складирование,
хранение, погрузку отходов. Некоторые отходы
могут прессоваться, таблетироваться, гранулироваться. Производства, на которых образуются
исследованные отходы, распространены повсеместно, потребность в производимых продуктах
сохраняется на высоком уровне, поэтому образование отходов следует рассматривать как долгосрочный процесс [5–7]. В ходе лабораторных
исследований была установлена эффективность
сорбентов-отходов по удалению (поглощению)
ионов (рис. 1).
Исследование проводилось в два этапа.
1 этап. Подготовительные исследования –
определение адсорбционной емкости разнообразных отходов по иону Cr+6.
Основным элементом лабораторной установки являлась адсорбционная колонка, которая
заполнялась исследуемым материалом. При
определении адсорбционной емкости сорбентов-отходов использовался модельный раствор
K2Cr2O7 с концентрацией ионов Cr+6 1 г/л, определяемой по методике ГОСТ Р 52962 – 08 [8].
Величину адсорбции определяем по формуле:
70
79
60
71
65
62
50
60
40
30
20
10
0
Лузга
Лигнин
Опилки
Дефекат
Шлак
Рис. 2. Эффективность очистки модельного
раствора от ионов Сr+6
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
Результаты исследования эффективности
бинарных слоев адсорбентов
№
п/п
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
22
23
24
25
Состав адсорбционного и изоляционного слоев
материала нетоксичного отхода
Отсутствие
Лузга и дефекат
Лузга и дефекат
Лузга и дефекат
Лузга и дефекат
Лузга и шлак
Лузга и шлак
Лузга и шлак
Лигнин и шлак
Лигнин и шлак
Лигнин и шлак
Лигнин и дефекат
Лигнин и дефекат
Лигнин и дефекат
Опилки и дефекат
Опилки и дефекат
Опилки и дефекат
Опилки и шлак
Опилки и шлак
Опилки и шлак
Опилки и шлак
Дефекат и шлак
Лузга и опилки
Лузга и лигнин
Объемное
соотношение
адсорбционного и изоляционного
слоев
ЭфАдсорбфекционтивная емность
кость,
очистмг/г
ки, %
–
4:1
3:2
2:3
1:4
4:1
3:2
2:3
4:1
3:2
1:4
–
0
0.684 100.0
0.658 93.2
0.446 83.3
0.212 75.0
0.6630 100.0
0.642 91.6
0.413 70.7
0.720 100.0
0.696 96.0
0.488 79.8
4:1
0.594
98.8
3:2
0.564
91.7
2:3
0.386
70.8
4:1
0.584
95.3
3:2
0.576
93.8
1:4
0.376
75.0
4:1
3:2
2:3
1:4
2:3
2:3
2:3
0.663
0.648
0.593
0.476
0.250
0.398
0.380
100.0
97.5
78.1
50.0
52.2
70.8
74.8
40%. Наличие в составе смолистых веществ,
лигниногуминовых комплексов и полисахаридов повышает вероятность образования сложных комплексных соединений с ионами хрома
на поверхности и внутренней структуре лигнина. Что касается шлака, то микроскопическими исследованиями [5] установлено наличие
на его поверхности множественных дефектов
решетки в виде трещин, пиков, шероховатостей (что, вероятно, связано с его образованием
в процессе высокотемпературного пиролиза отходов, когда температура процесса превышает
800°C). Эти дефекты с высоким запасом энергии
выступают в качестве адсорбционных центров.
Присутствие ароматических спиртов (например, в лигнине) объясняет высокую вероятность
образования сложных соединений с тяжелыми
металлами. Так, на поверхности адсорбционного слоя непосредственно из материала токсичного хромсодержащего отхода формируется «рабочий», или активный слой.
Особый интерес вызывает очистка фильтрата полигона от ионов лигнином и шлаком. Несмотря на то, что их эффективность ниже, чем
у опилок и лузги, применение данных материалов в качестве сорбентов представляется перспективным вследствие значительных объемов
образования этих отходов в промышленных условиях.
Из полученных результатов следует, что
с эффективностью до 100% не очищает ни один
из изученных материалов. Поэтому, с целью
повышения эффективности поглощения ионов
хрома, были проведены исследования на возможность применения бинарных слоев материала. Результаты исследований адсорбции ионов
Cr+6 двухслойными сорбентами представлены
в табл. 2.
По полученным результатам отбираются
варианты 2, 6, 9, 18, для которых установлена
стопроцентная эффективность: лузга – дефекат
(4:1), лузга – шлак (4:1), лигнин – шлак (4:1),
опилки – шлак (4:1). Достаточно высокая эффективность (93 – 97 %) отмечена для этих же
сочетаний адсорбентов, но в соотношениях 3:2.
Адсорбционная емкость некоторых исследованных соотношений материалов-адсорбентов
представлена на рис. 3. Как видно, в результате
совмещения слоев адсорбента происходит увеличение адсорбционной емкости всех представленных материалов. Установленные варианты
в равной степени эффективны и могут быть
применены для очистки фильтрата полигона
от Cr+6. Приоритетность выбора соотношения
слоев материалов определяется только их нали90,0
80,0
Адсорбция Г, мг/г
Таблица 2
70,0
60,0
50,0
40,0
30,0
20,0
10,0
0,0
0
20
40
60
80
100
120
140
160
Объем раствора V, мл
Лузга-опилки (3:2)
Лузга-лигнин (3:2)
Лузга-лигнин (1:4)
Лигнин-опилки (4:1)
Рис. 3. Изотермы адсорбции ионов Сr+6 бинарными
слоями сорбентов-отходов
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
165
Техносферная безопасность
чием и организованностью потоков отходов до
предприятия-потребителя.
Представляло интерес изучить и многослойные фильтры из адсорбционных материалов-отходов. Результаты представлены в табл. 3.
Таблица 3
Результаты исследований многослойного фильтра
Объемное
Эффексоотношетивность
ние комочистки
понентов
η, %
фильтра
Материалы многослойного
фильтра
Шлак:опилки:лузга:лигнин
1:1:1:1
26.0
Шлак:мел:лузга:опилки
1:1:1:1
16.0
Шлак:лигнин:мел:опилки:лузга 1:1:1:1:1
86.0
Для сравнительной оценки была определена
адсорбционная емкость многослойных фильтров, в том числе дополнительно содержащих
мел, результаты представлены на рис. 4.
Таким образом, как следует из рис. 4, происходит уменьшение адсорбционной емкости,
что подтверждает ранее сделанные выводы об
эффективности бинарных слоев и опровергает
предположение об увеличении эффективности
многослойной системы. К тому же организация
фильтра из многих слоев сложна в технологическом исполнении.
На основе проведенных лабораторных исследований, можно сделать следующие выводы:
– материалы отходов различных производств
могут быть эффективными сорбентами по отношению к ионам шестивалентного хрома;
– материалы отходов при определенном сочетании проявляют эффективность η=100% в бинарном слое фильтра;
– многослойные фильтры не проявили ожидаемой высокой эффективности поглощения
хрома из модельного раствора бихромата калия.
Главным результатом лабораторных исследований является выбор лузги и опилок в соотношении 4:1 соответственно в качестве загрузки
фильтра первой стадии очистки хромсодержащих фильтратов.
Предлагаемый способ захоронения хромсодержащих отходов можно реализовать следующим образом (рис. 5) [9].
На бетонированное дно полигона загружается нижний (первый по ходу захоронения) изоляционный слой из углеродсодержащего минерального отхода – шлака мусоросжигательного
завода или дефеката. Он отличается, с одной стороны, большим уровнем сродства к материалу
основания полигона (из-за сочетания аморфной
и кристаллической структур), с другой стороны,
возможностью иммобилизации ионов хрома.
Далее насыпают защитный адсорбционный
слой отхода растительного происхождения с адсорбционной емкостью по ионам хрома не менее
0.56 мг/г. Затем на поверхности адсорбционного слоя формируется «рабочий», или активный
слой непосредственно из материала токсичного
хромсодержащего отхода. Он постепенно заполняет объем карты полигона, а для предотвращения выноса ионов Cr+6 в атмосферу этот
слой присыпается сверху изоляционным слоем
нетоксичного отхода (рис. 5). После заполнения
карты тело полигона изолируется в обычном порядке по стандартным технологиям. Отметим,
что вместо бетонного основания карты или в дополнение к ней могут использоваться и современные геосинтетики (бентофикс, карбофол, се-
5,0
4,5
Адсорбция Г, мг/г
4,0
3,5
3,0
2,5
2,0
1,5
1,0
0,5
0,0
0
10
20
30
40
50
60
70
Объем раствора V, мл
Шлак:лигнин:мел:опилки:лузг
а (3:3:3:2:2)
Шлак:опилки:лузга:лигнин
(1:1:1:1)
Шлак:мел:опилки:лузга
(1:1:1:1)
Рис. 4. Изотермы адсорбции многослойных
сорбционных фильтров
166 Рис. 5. Схема расположения слоев
сорбентов и отходов
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
кутекс), кроме того, может предусматриваться
дренажная система для удаления обезвреженного фильтрата, состоящая из дренажных труб,
обсыпанных гравийной смесью.
Учитывая, что полигон подвержен внешним
воздействиям, в том числе осадкам, которые
фильтруются через тело полигона, представляло интерес оценить возможность вымывания
ионов хрома из адсорбционного слоя полигона,
вынос его в фильтрат и впоследствии в окружающую среду. С этой целью изучалась регенерация шлака. После насыщения шлака ионами
Cr6+ его промывали раствором 0.5 н раствора
HCl, концентрация Cr6+ в элюенте при этом составила 0.135 мг/л, т.е. практически весь хром
(99.98%) остался на сорбенте. После промывания водой и 0.1 н раствором щелочи NaOH, хром
также остался на адсорбенте.
Как дополнительный положительный эффект следует рассматривать процесс консервации группы отходов не в разных местах территории, а на одном полигоне. В традиционных условиях захоронения хромсодержащих отходов
срок службы полигона составляет 20–25 лет,
использование адсорбционных материалов позволяет продлить срок до 30 лет и более (за счет
повышения коэффициента запаса прочности
ограждающих систем, срок эксплуатации полигона увеличивается на 20–25%).
Таким образом, выполненные исследования
показывают целесообразность:
– комбинирования хромсодержащих токсичных отходов и нетоксичных отходов растительного и минерального происхождения, отличающихся высокой адсорбционной емкостью по
ионам хрома;
– определенной последовательности и соотношения высот рабочего, адсорбционного и изоляционного слоев.
Это позволяет получить синергию новых технических, экономических и эколого-социальных результатов.
Благодаря своему составу и строению материалы предлагаемых отходов обладают способностью без предварительной подготовки
адсорбировать в своих молекулярных структурах ионы металлов. Физико-механические же
свойства позволяют использовать нетоксичные
отходы в качестве защитной адсорбционной загрузки на полигонах.
Библиографический список
1. СНиП 2.01.28–85. Полигоны по обезвреживанию
и захоронению токсичных промышленных отходов. Основные положения по проектированию.
М.: Госкомитет по делам строительства, 1985.
17 с.
2. Зеньков, И.В. Эксплуатация действующих золошлаковых отвалов с учетом экологических целей /
И.В. Зеньков // Экология и промышленность России, март, 2007. С.24–27.
3. Пат. 2029401 РФ. Способ захоронения радиоактивных и других вредных отходов / И.М. Петухов, И.М. Батугина, А.С. Батугин, С.И. Петухов.
// Экологические системы и приборы. 2001. № 11.
С.59–60.
4. Пат. 2075357 РФ. Способ захоронения токсичных
веществ / М.М. Быстров, Б.П. Губанов и др. //
Экологические системы и приборы. 2001. № 11,
С. 61–63.
5. Лупандина, Н.С. Использование производственных отходов для очистки сточных вод / Н.С. Лупандина, Н.Ю. Кирюшина, Ж.А. Свергузова,
Д.А. Ельников // Экология и промышленность
России. май, 2010. С. 38–41.
6. Щепакин, М.Б. Экосорбент как продукт управления ресурсами региона / М.Б. Щепакин, Г.М. Мишулин, И.Г. Гафаров и др. // Экология и промышленность России. №12. 2001. C. 20–25.
7. Смирнов, А.Д. Сорбционная очистка воды / А.Д.
Смирнов. М.: Металлургия, 1982. 386 с.
8. ГОСТ Р 52962–2008 Вода. Методы определения
содержания хрома (VI) и общего хрома. М.: Стандартинформ, 2008.
9. Пат. 2453383 РФ. Способ захоронения хромсодержащих отходов / О.Н. Колодей, Е.Н. Киприянова,
Н.Н. Крупина. // Бюл. №17. 20.06.2012.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
167
Техносферная безопасность
УДК 613.6 (075.8)
Т. В. Колобашкина
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
ОЦЕНКА УСЛОВИЙ ТРУДА ПО СТЕПЕНИ ВРЕДНОСТИ
ХИМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА РАБОЧИХ МЕСТАХ ПРЕДПРИЯТИЯ
В статье изложены критерии оценки условий труда по показателям вредности и
опасности химических факторов. Предложена математическая модель, позволяющая
проанализировать все этапы пребывания токсиканта в организме человека и установить связь между концентрацией токсиканта в воздухе рабочей зоны и его концентрацией в органах и тканях. Показана возможность применения модели для прогнозирования неблагоприятных эффектов в состоянии здоровья персонала при наличии
свинца в воздухе рабочей зоны.
Ключевые слова: условия труда, гигиенические нормативы, токсикант, однокамерная модель организма, математическая модель поведения токсиканта, концентрация токсиканта, эффекты воздействия свинца.
T. V. Kolobashkina
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
ASSESSMENT OF LABOR CONDITIONS BY CHEMICAL HAZARDS ON WORKPLACES
The article lays down criteria for assessment of labor conditions by hazard and danger values of chemical
factors. A mathematic model is suggested that enables analysis of all stages of toxic agent presence in the human
system and determination of a relation between the concentration of the toxic agent in the workplace air and its
concentration in the organs and tissues. A possible application of the model is demonstrated for predicting
unfavorable effects on the health of the workers when there is lead in the workplace air.
Keywords: labor conditions, health standards, toxis agent, one-compartment model of the human system,
mathematic model of toxic agent behavior, toxic agent concentration, lead exposure effects.
Плохие условия труда уносят жизни более
2 млн человек в год. Минимум 350 тыс. смертей
приходится на долю несчастных случаев на работе, остальное – смертность от профессиональных заболеваний. В частности, от контактов
с токсичными веществами, по оценке международной организации труда (МОТ), умирают до
440 тыс. человек.
В нашей стране ежегодно регистрируется
10–13 тыс. новых случаев профессиональных
заболеваний. Особенностью профессиональных
заболеваний является то, что у 15 – 20% работников выявляются по два–три заболевания
и более. Их причина – одновременное воздействие на работника нескольких вредных производственных факторов. Во многих случаях
длительное воздействие вредных факторов про-
168 изводственной среды способно вызвать неспецифические, часто обратимые изменения в организме задолго до того как произойдут тяжелые
патологические нарушения.
Профессиональная заболеваемость отражает
неудовлетворительные условия труда. Причин,
определяющих низкий уровень условий труда
в России, много.
С одной стороны, это износ основных производственных фондов, который в некоторых
отраслях достигает 70% и более; сохранение
в ряде отраслей промышленности устаревшей
технологии производства; сокращение, а в ряде
случаев и прекращение разработок по созданию
новой техники и новых технологий; низкие темпы роста инвестиций в обновление материально-технической базы.
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
С другой стороны, это ухудшение контроля
за безопасностью производства, ослабление ответственности работодателей за состояние условий и охраны труда, низкий уровень производственной и технической дисциплины.
Цель работы – прогнозирование возможных
неблагоприятных эффектов в состоянии здоровья персонала при взаимодействии химических
факторов производственной среды с организмом
человека и выбор мероприятий, направленных
на улучшение условий труда.
Очевидно, что наиболее радикальным способом предупреждения неблагоприятных эффектов является полное исключение воздействия
вредных и опасных факторов. Однако в настоящее время профилактика неблагоприятных
эффектов состоит в снижении воздействия вредных и опасных факторов до безопасного уровня
на основе их гигиенического нормирования.
Гигиеническое нормирование – это установление в законодательном порядке безвредных
(безопасных) для человека уровней воздействия
вредных и опасных факторов окружающей
среды: предельно допустимых концентраций
(ПДК) химических веществ, предельно допустимых уровней (ПДУ) воздействия физических
и психофизических факторов, гигиенических
нормативов (ГН) и др.
Исходя из степени отклонения фактических
уровней факторов рабочей среды и трудового
процесса от ГН, условия труда по степени вредности и опасности подразделяются на четыре
класса: оптимальные, допустимые, вредные и
опасные [1].
Химические вещества служат причиной развития профессиональных заболеваний различных систем и органов человека.
Поступление токсикантов в организм может
осуществляться через кожу, дыхательные пути
и желудочно-кишечный тракт. Для производственных условий наиболее характерным является ингаляционный путь.
Начиная с момента поступления токсиканта
в организм и оканчивая выведением вещества
или продуктов его метаболизма, происходят
токсикокинетические процессы, которые можно разделить на три фазы. Это фазы: резорбции
(абсорбции), распределения и выведения вещества.
Схема взаимодействия организм – токсикант
приведена на рис. 1.
Первая фаза – фаза резорбции или абсорбции – характеризуется проникновением вещества в кровь. В течение этой фазы концентрация
вещества в крови постоянно возрастает и достигает максимума.
Вторая фаза – фаза распределения вещества
по органам и тканям в основном за счет кровотока – характеризуется максимальным эффектом
воздействия токсиканта.
Третья фаза – выведение (экскреция) вещества или его метаболитов из организма.
Для количественной оценки концентрации
токсиканта в разных средах организма во времени была построена математическая модель
поведения токсиканта в организме. Для описания процессов организм был представлен в виде
однокамерной модели, приведенной на рис. 2.
В этой модели делается допущение, что вещество, попав в организм, мгновенно и полностью
распределяется в жидкостях и тканях организма. Процесс элиминации включает биотрансформацию, выдыхание и экскрецию.
Элиминация токсиканта, присутствие которого в организме описывается однокамерной мо-
Рис. 1. Схема взаимодействия
организм – токсикант
Рис. 2. Однокамерная токсикокинетическая модель.
kаб, kбиотр, kэкс, KЕ – константы скорости абсорбции,
биотрансформации, экскреции и элиминации
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
169
Техносферная безопасность
делью, обычно соответствует кинетике первого
порядка [2]. Это означает, что скорость элиминации в любой момент времени пропорциональна количеству вещества в организме
db
= - KE b , dτ
(1)
где КЕ – константа скорости элиминации; b – количество вещества в крови.
Количество токсиканта в крови в отдельные
моменты времени определяется выражением, получаемым после интегрирования уравнения (1),
bτ = b0 e- KE τ , (2)
где bτ – количество вещества в крови в любое
другое время τ после введения; b0 – количество
вещества в крови в момент времени τ=0.
Количество вещества, ушедшего из крови,
с учетом уравнения (2) рассчитывается как
(
)
Uτ = b0 - bτ = b0 1 - e- KE τ .
(3)
где Vd – объем распределения токсиканта.
Рассмотрим процесс накопления токсиканта
в организме на примере вдыхания вещества на
производстве в условиях пятидневной рабочей
недели.
Для математического описания процесса
примем:
Ct – концентрации вдыхаемого вещества
в воздухе рабочего помещения (мг/м3);
t – время ежедневного пребывания работника в этом помещении, ч.;
τ – период отдыха и сна, ч.;
Т – период отдыха в конце недели (Т=2 дня);
b0 – количество вещества, поступившего
в кровь за время t, и в начале периода отдыха
(τ=0), мг.
Примем также, что очищение организма
от вещества происходит достаточно медленно
(время свободного выделения вещества мало по
сравнению со временем накопления).
Скорость изменения содержания токсиканта в организме в течение первой недели первого
года с учетом уравнения (2) можно записать следующим образом
db
- n -1 K τ
= b0 e ( ) E .
(5)
dn
Максимальное содержание b11-max
токсиканn
та в организме в n день первой недели первого
 1 - e-(n -1) KE τ 
.
b11-max
b
=
n
0 1 +


KE τ

 (6)
Учитывая, что в конце недели период отдыха
(Т) составляет два дня, получим уравнение для
определения минимального содержания b21min
-1 токсиканта в организме в начале первого рабочего дня второй недели первого года
 1 - e-(n -1) KE τ  - K T +τ
) . min
e E(
b
b21=
0 1 +
-1


KE τ


(7)
Скорость изменения содержания токсиканта
в организме человека за р неделю первого года
можно представить следующим образом
Для определения концентрации Cτ вещества
в крови используем выражение [3]
Cτ = bτ/Vd, (4)
170 года получим после интегрирования уравнения
(5) в пределах от b0 до bnmax и от 1 до n:
db
-( p -1) KE (T +τ ) -( p -1)( 4 KE τ )
e
= b11-max
.
5 e
dn
(8)
max
Содержание b1 вещества в организме чеp -5
ловека в конце 5-го рабочего дня, принадлежащего p неделе первого года, находим после интегрирования уравнения (8) в пределах от b11-max
5
до b1pmax
-5 и от 1 до р
-( p -1)  KE (T +τ ) +4 KE τ  

1- e
max
1max 
 . (9)
b1 b
1
=
+
p -5
1-5


KE (T + τ ) + 4 KE τ

 IImax
Содержание bp -5 вещества в организме человека в конце 5-го рабочего дня, принадлежащего р неделе второго года работы, определяется выражением
-( p -1)  KE (T +τ ) +4 KE τ  

max
1 + 1 - e
 . (10)
bII
b1II-max
=
p -5
5


KE (T + τ ) + 4KE τ


Поступление токсиканта из воздуха в организм человека описывается выражением [4]
bt = Ct Vin t , (11)
где Vin – скорость дыхания внутри помещения
(0,63 м3/час).
Количество b0 токсиканта в крови в начале
периода отдыха (τ=0) с учетом выражения (11)
b0 =bt .
Для оценки условий труда при воздействии
химических факторов производственной среды
в качестве объекта исследования был рассмотрен участок пайки мелких изделий сплавами,
содержащими свинец. Пайка производилась
вручную с помощью электропаяльника в помещении объемом V=30 м3, где одновременно ра-
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
ботали два человека. В помещении была предусмотрена только естественная вентиляция.
Процесс пайки сопровождается загрязнением воздушной среды свинцом как непосредственно при пайке, так и в периоды, когда паяльники и ванночки находятся в рабочем состоянии. Может также происходить загрязнение
свинцом рабочих поверхностей и кожи рук работающих.
Скорость G (мг/ч) поступления свинца в воздух производственного помещения определялась по формуле [5]
G=
g N
, t (12)
где g – удельное выделение свинца, мг на одну
пайку; N – количество паек за рабочий день; t –
время работы, ч.
Концентрация C0 (мг/м3) свинца в воздухе
производственного помещения за 1 час работы [5]
C0 =
β G
,
V (13)
где β – коэффициент неравномерности распределения вредного вещества в производственном
помещении (β=2); V – объем помещения (м3).
Средняя по объему помещения концентрация Ct (мг/м3) свинца в воздухе
Ct = C0t. (14)
Динамика поступления свинца в воздух производственного помещения, рассчитанная по
формулам (12), (13) и (14), приведена на рис. 3.
Из графика, приведенного на рис. 3, следует, что среднесменная концентрация Ссс свинца
в воздухе рабочей зоны Ссс=0,02 мг/м3.
Контроль содержания вредных веществ
в воздухе рабочей зоны проводится при сравнении измеренных среднесменных и максимальных концентраций с их предельно допустимыми значениями – максимально разовыми
(ПДКмакс) и среднесменными (ПДКсс) нормативами.
Среднесменная концентрация – это концентрация, усредненная за 8-часовую рабочую смену. Среднесменные концентрации определяют
для характеристики уровней воздействия вещества в течение смены и выявления связи изменений состояния здоровья работника с условиями
труда.
Свинец – канцерогенное вещество, поэтому
имеет одну нормативную величину – ПДКсс [1].
Степень вредности условий труда устанавлива-
ется путем сравнения рассчитанного значения
среднесменной концентрации Cсс с ПДКсс .
Получено, что Cсс<ПДКсс .
Это позволяет сделать вывод: на рабочих местах – допустимые условия труда [1].
Практически весь поступивший в кровь работающего свинец (более 90%) абсорбируется
эритроцитами. С эритроцитами свинец распространяется по организму. При хронических
отравлениях 95% абсорбированного свинца депонируется в костной ткани, оставшаяся часть
выводится из организма [6].
В крови и мягких тканях концентрация
свинца снижается вдвое за 35–40 дней, в костях
этот показатель составляет примерно 27 лет. Из
организма свинец выводится преимущественно
почками.
Перераспределение свинца происходит медленно и до момента отложения в костях концентрации токсиканта могут достичь в крови больших значений.
Уровень содержания свинца в крови является одним из основных показателей его воздействия на состояние здоровья человека. Главной
мишенью свинца является кроветворная и нервная системы. Свинец действует на периферическую и центральную нервную системы, на мужскую и женскую репродуктивную функцию.
В ряде стран мира утверждены биологические ПДК по свинцу, ртути, кадмию, а также
по мышьяку, бензолу и фенолу. Биологическая
ПДК отражает безопасный уровень содержания
данного вещества в конкретном субстрате. Рекомендуемая биологическая ПДК свинца в крови – 10 мкг/дл [4].
В табл. 1 представлена разработанная Центром по контролю за заболеваниями США схема
Рис. 3. Зависимость концентрации свинца
в воздухе производственного помещения
от времени работы
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
171
Техносферная безопасность
изменений показателей состояния здоровья при
различном содержании свинца в крови [7].
Таблица 1
Эффекты воздействия свинца на здоровье взрослых
Отклонения в состоянии здоровья
Энцефалопатия
Анемия
Снижение продолжительности
жизни
Уменьшение синтеза гемоглобина
Свинцовый полиневрит, бесплодие
(мужское), нефропатия
Повышение систолического давления у мужчин
Снижение слуха
Концентрация
свинца
в крови,
мкг/дл
100
80
60
50
40
30
20
По полученным данным содержания свинца в воздухе рабочей зоны были рассчитаны его
возможные концентрации в крови работающих
людей.
При расчетах полагалось:
– время полуэлиминации t1/2=960 час
(40 дней);
– до момента отложения в костях свинец накапливается преимущественно в крови, объем которой у человека массой 70 кг составляет
Vd=5,6 л;
– время работы t=8 час;
– время ежедневного отдыха τ=16 час;
– рабочих дней в неделе n=5;
– выходные дни (период длительного отдыха)
T=48 час (2 дня).
С помощью уравнений (4), (6), (7) и (9) рассчитано накопление свинца в крови работающих.
На рис. 4 представлено накопление свинца
в крови, депонирование его в костях и выведение из организма в течение первого года работы.
Полученные расчетным путем концентрации свинца в крови работников предприятия зависят от времени непрерывной работы и концентрации свинца в воздухе рабочей зоны. Они позволяют прогнозировать возможные изменения
в состоянии здоровья работников предприятия.
Результаты прогноза представлены на рис. 5.
Из рис. 5 следует, что уже в течение первого
года работы концентрация свинца в крови значительно превышает рекомендуемую биологическую ПДК и поэтому возможны следующие
эффекты воздействия свинца:
– снижение слуха (меньше через 1 месяц работы);
– свинцовый полиневрит (через 1 месяц работы);
172 Рис. 4. Результаты расчета накопления свинца
в крови, депонирования его в костях и выведения из
организма в течение первого года работы
Рис. 5. Прогноз возможных изменений в состоянии
здоровья работников предприятия (с 1 по 48
неделю – работа; с 49 по 52 – отпуск; с 53 недели –
начало второго года работы)
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
– уменьшение синтеза гемоглобина (через 2
месяца);
– анемия (через 4 месяца);
– энцефалопатия (через 8 месяцев)
Обеспечение нормальных метеорологических условий и чистоты воздуха на рабочих
местах в значительной степени зависит от правильно организованной системы вентиляции.
С точки зрения аэродинамики вентиляция – это организованный воздухообмен, регламентируемый СНиП 41–01-2003 «Вентиляция, отопление и кондиционирование» и ГОСТ
12.4.021–75 «Системы вентиляционные. Общие
требования».
Работы с вредными веществами при нанесении припоев, флюсов, паяльных паст, связующих и растворителей должны проводиться при
действующей общеобменной приточной и местной вытяжной вентиляции, которая обеспечивает скорость движения воздуха непосредственно на месте пайки не менее 0,6 м/сек независимо
от конструкции воздухоприемников. Системы
местных отсосов должны включаться до начала работ и выключаться после их окончания.
Работа вентиляционных установок должна контролироваться с помощью световой и звуковой
сигнализации, автоматически включающейся
при остановке вентиляции.
Для оценки условий труда при воздействии
химических факторов был рассмотрен участок
пайки и установлено, что основным загрязняющим веществом, присутствующим в воздухе
рабочей зоны, является свинец, который относится к 1 классу опасности.
По результатам расчета концентрации свинца в воздухе рабочей зоны и сравнения ее с гигиеническими нормативами (ПДКсс) в соответствии с Руководством Р 2.2.2006–05 установлено, что условия труда по степени вредности
относятся ко 2 классу, т.е. являются допустимыми.
С помощью математической модели установлена связь между концентрацией токсиканта
в воздухе и его концентрацией в крови работающих. Показано, что уже к концу первого года
работы концентрация свинца в крови достигает
значения 102 мкг/дл, что значительно превышает рекомендуемую биологическую ПДК свинца
в крови, равную 10 мкг/дл. Это может вызвать
изменения в состоянии здоровья, такие как снижение слуха, анемия, энцефалопатия.
Таким образом, считающиеся безопасными уровни свинца в воздухе рабочей зоны
(Ссс≤ПДКсс) являются причиной целого ряда нарушений в состоянии здоровья работающих.
На основании прогнозирования возможных
неблагоприятных эффектов в состоянии здоровья производственного персонала предложены
мероприятия, направленные на улучшение условий труда:
– оборудование рабочих мест, расположенных на участке пайки местными вытяжными
устройствами;
– обеспечение помещения, в котором размещается участок пайки, приточным воздухом,
подаваемым в верхнюю зону в количестве, составляющем 90% объема вытяжки;
– использование индивидуальных средств
защиты органов дыхания.
Библиографический список
1. Руководство по гигиенической оценке факторов
рабочей среды и трудового процесса. Критерии и
классификация условий труда. Р2.2.2006–05 //
Бюллетень нормативных и методических документов Госсанэпиднадзора. М., 2005. № 3. С. 3–
144.
2. Токсикологическая химия: учебник для вузов /
под ред. Т.В. Плетеневой. 2-е изд. испр. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2006. 512 с.
3. Куценко, С.А. Основы токсикологии: научно-методическое издание / С.А. Куценко. СПб.: ООО «Издво Фолиант», 2004. 720 с.
4. Кошкина, В.С. Клинико-токсикологическая характеристика свинца и его соединений /
В.С.Кошкина, Н.Н.Котлер, Л.В.Котельникова и
др. // Медицинские новости. 2013. № 1. С. 20–25.
5. Занько, Н.Г. Безопасность жизнедеятельности:
учебник / Н.Г. Занько, К.Р. Малаян, О.Н. Русак;
под ред. О.Н. Русака. 13-е изд. испр. СПб.: Изд-во
«Лань», 2010. 672 с.
6. Общая токсикология / под ред. Б.А. Курляндского, В.А. Филова. М.: Медицина, 2002. 608 с.
7. Ревич, Б.А. Методика оценки экономического
ущерба здоровью населения от загрязнения атмосферного воздуха: пособие по региональной
экологической политике / Б.А. Ревич, В.Н. Сидоренко. М.: Акрополь, ЦЭПР, 2006. 42 с.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
173
Техносферная безопасность
УДК: 332.144: 504.064.47; 628.4(03); 628.4.032
А. Е. Колтышев
кандидат географических наук, доцент
Е. Н. Киприянова
кандидат технических наук, доцент
Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
К ВОПРОСУ О ПЕРСПЕКТИВНОСТИ РАЗДЕЛЬНОГО СБОРА
БЫТОВЫХ ОТХОДОВ В ГОРОДАХ РФ
В статье рассматривается развитие подходов к размещению и утилизации бытовых отходов. Особое внимание уделяется системе раздельного сбора бытовых отходов, рассматривается ее развитие в странах Евросоюза, текущее состояние и проблемы. Проанализированы перспективы широкого внедрения этой системы в РФ с учетом особенностей проживания, менталитета и экологического воспитания населения. На основе проведенного анализа делается заключение о бесперспективности попыток внедрения подобной системы в крупных городах РФ.
Ключевые слова: бытовые отходы, отходы потребления, система раздельного (селективного) сбора бытовых отходов, утилизация отходов, рециклинг, автоматизированная сортировка отходов, мусороперерабатывающий завод.
A. E. Koltyshev
Candidate of Geographical Sciences, Docent
E. N. Kipriyanova
Candidate of Technical Sciences, Docent
Saint-Petersburg state University of aerospace instrumentation
ON THE ISSUE OF AVAILABILITY OF SEPARATE DOMESTIC WASTES COLLECTING
IN RUSSIAN FEDERATION`S CITIES
The article presents the development of methods of distribution and disposal of domestic wastes. Special
attention is given to the system of separate collection of domestic waste; the article examines its development in
the EU, its current status and issues. Prospects of wide introduction of this system in the Russian Federation are
analyzed taking into account the peculiarities of living, mentality and environmental education of the people.
Based on the analysis, the lack of prospects to introduce such a system in major cities of Russia is concluded.
Keywords: domestic wastes, consumption residue, separate domestic wastes collecting system, recycling,
automatic wastes sorting, wastes processing plant.
Проблема твердых бытовых отходов (ТБО)
является актуальной для человечества еще
с древних времен. В разные исторические периоды она решалась в Европе по-разному.
В древних цивилизациях к проблемам отходов
подходили нередко достаточно серьезно. Например, крупные свалки организовывались
в Древней Греции еще с III в. до н.э., при этом
специальный указ требовал вывозить мусор за
пределы городской черты на расстояние более
километра. Археологам известны организованные свалки в Риме, куда свозились в основном
174 амфоры и посуда [1]. Следует отметить, что
в Римской империи, которая к концу своего существования стала весьма глобализированным
обществом потребления, похожим в этом плане
на современную цивилизацию, нарастали экологические проблемы, связанные с бытовыми
отходами. Так, например, стали производить
все больше одноразовой глиняной посуды, которую к тому же, глазировали с использованием соединений свинца, что приводило не только к увеличению количества отходов потребления, но и способствовало развитию хрони-
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
ческого отравления свинцом использовавших
такую посуду патрициев [2].
В средневековой Европе и вплоть до XVIII в.
проблеме мусора не уделялось никакого внимания. Традиционным способом обращения с бытовыми отходами являлось их выбрасывание из
домов непосредственно на улицы. Широкополые
шляпы появились не случайно – это был лишь
способ защиты от мусора и помоев, падавших
из окон на головы прохожих. Подобное обращение с отходами способствовало росту популяции
крыс, и, как следствие, эпидемиям чумы, чесотки и прочих инфекционных заболеваний. Отголоски подобного способа обращения с отходами
сохранились в Италии и доныне – там принято
под Новый год выбрасывать из окон отслужившие свое бытовые приборы и мебель.
Лишь с XVIII–ХIХ вв. бытовые отходы стали
более или менее организованно вывозить из городов на оборудованные для этих целей свалки, а
впоследствии и на более совершенные по организации полигоны. Однако с развитием индустриализации и все более ускоряющимся ростом численности населения этого стало недостаточно для
обеспечения приемлемого качества окружающей
среды, поэтому начали вводить различные способы обезвреживания отходов, например, с 1874 г.
в Великобритании – сжигание в специальных
печах. Сжигание, позволившее уменьшить количество захораниваемых отходов, тем не менее,
оказалось малоэффективным и, более того, приводящим к токсичным выбросам в атмосферу.
Ресурсной проблемы оно тоже не решало, но до
XX в. это не было актуальным. Поэтому утилизация отходов (включая рециклинг) вплоть до
середины XX в. практически не развивалась,
известны лишь отдельные случаи. Так, первое
промышленное предприятие по переработке макулатуры и тряпья в бумагу было создано в пригородах Филадельфии (Пенсильвания) в 1690 г.,
т.е. еще до возникновения США, а во время войны за независимость США (1776 г.) собирали
металл для переплавки и получения металла для
изготовления пушек [3].
В XX в., в связи с ростом промышленного производства и наметившейся проблемой нехватки
ресурсов, стало развиваться такое направление
обращения с отходами как утилизация, т.е. использование отходов для производства продукции, повторного применения отходов по прямому назначению (рециклинг), их возврат в производственный цикл (регенерация), а также для
извлечения полезных компонентов с целью их
повторного применения (рекуперация).
Для утилизации стали использоваться более
совершенные способы (пиролиз, газификация,
биокомпостирование), нередко экономически
выгодные и сравнительно экологически безопасные, которые, тем не менее, требуют определенных мероприятий по подготовке отходов
к переработке на мусороперерабатывающих заводах. Главное из этих мероприятий – предварительная сортировка (сепарация) отходов.
С промышленными отходами в этом плане
особых проблем не возникает в силу их сравнительной однородности и компактного размещения в местах образования (т. е. на предприятиях
и в промышленных зонах), где они нередко и
утилизируются самими предприятиями. Бытовые же отходы образуются всюду, где живет
человек, при этом их количество имеет тенденцию к постоянному росту, кроме того, они крайне разнородны по составу, что и предопределяет
сложность их предварительной сортировки.
Итак, примерно к середине XX в., особенно
в связи с возникновением и дальнейшим развитием такого явления, как потребительство [4,
5], и, соответственно, ускоряющегося производства ТБО населением, стало очевидным, что
для последующей утилизации ТБО требуется
предварительная их сортировка. Первоначально на заводах появились конвейерные линии
по ручной сортировке ТБО. Несмотря на то, что
ручная конвейерная сортировка до сих пор остается наиболее распространенным методом сепарации смешанных ТБО, она крайне трудоемка,
производительность же невысока.
Поэтому в 70-х гг. XX в. стали активно развивать новые способы, позволяющие сортировать
ТБО более эффективно. Существует лишь два
подхода: автоматизированная сепарация с помощью различных устройств на мусороперерабатывающих заводах и раздельный сбор ТБО непосредственно его производителем – населением.
В последнее время первый способ активно развивается, совершенствуется и распространяется,
тогда как второй (раздельный сбор населением)
сохраняется в практически неизменном виде
в отдельных странах и городах, будучи доведенным до предела эффективности и экономической
целесообразности. При этом остро стоит непростой вопрос: насколько эффективен раздельный
сбор и следует ли налаживать систему раздельного (селективного) сбора бытовых отходов (СРСБО)
там, где она еще не внедрена. Несмотря на кажущуюся однозначность ответа в пользу селективного сбора ТБО населением, представляется, что
эффективность подобного решения не является
очевидной. Рассмотрим проблемы селективного
сбора бытовых отходов населением.
Надежной статистики о проценте ТБО, раздельно собираемых населением по странам,
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
175
Техносферная безопасность
нет (ситуация постоянно меняется). Подобные
системы внедрены в Германии (в обязательном
порядке – с 1990 г.), Дании, Швейцарии, Японии, Бельгии, Швеции, Испании и ряде других,
в основном – европейских стран. Суть системы
сводится к реализации двух взаимосвязанных
направлений деятельности муниципальных
властей: пропаганда необходимости селективного сбора отходов путем воспитания и обучения населения и материально-логистическое
обеспечение самой возможности селективного
сбора (контейнеры, организация сбора сортированных отходов и доставки их в пункты переработки и утилизации). Оба этих направления
в Евросоюзе реализуются в рамках политики
в области обращения с отходами муниципальными органами городов и районов. Кроме того,
для обеспечения эффективной работы системы
требуется сознательная деятельность населения.
Необходимо отметить, что основные подходы
к селективному сбору в Евросоюзе в целом унифицированы. Так, цвета контейнеров во всех
странах одинаковы, хотя количество контейнеров для разных видов отходов в разных странах
и даже городах может отличаться. Как правило,
используется до семи контейнеров: для стекла
(зеленый), бумаги (синий), картона (желтый),
пищевых отходов (черный), пластика (оранжевый), опасных отходов (коричневый), прочих
отходов (красный). Отметим, что в Германии
дошло уже до применения десяти (!) контейнеров [6]. Элементарная логика подсказывает, что
даже семь контейнеров для бытовых отходов –
это уже победа экологии над здравым смыслом. Нетрудно понять, что запомнить назначение контейнеров даже семи цветов достаточно
непросто, поэтому нередко ограничиваются
меньшим их количеством (от двух до четырех –
например, для бумаги, стекла, металла, пластика), что уже изначально снижает эффективность дальнейшей утилизации.
У населения возникает ряд проблем – раздельный сбор в жилище и вынос на мусорную
площадку требуют затрат усилий и времени,
немалого внимания и ответственности. В целом СРСБО, используемую в Европе (а особенно
в Германии), можно назвать чрезмерно сложной, недружелюбной по отношению к населению, что в последние годы стало приводить к росту откровенного пренебрежения ею немцами.
Так, по данным федеральной комиссии по контролю за сбором мусора ФРГ, если изначально
процент неправильно отсортированных отходов
не превышал 25, то к 2009 г. он вырос до 65 [7].
Проблема усугубляется разворачивающимся
176 ныне миграционным кризисом в Европе. Судя
по кадрам телевизионных репортажей, многие
лагеря беженцев буквально завалены мусором,
стало грязно и на улицах городов. В подобных
условиях говорить об эффективности СРСБО
в крупных городах уже не приходится.
Имеются и экономические проблемы – немалые средства затрачиваются на закупку большого количества контейнеров, на регулярную
печать брошюр с разъяснениями правил раздельного сбора отходов, на воспитательную работу среди населения, сложна и дорога логистика (отходы семи видов, очевидно, требуют и увеличения количества рейсов мусоровозов (вплоть
до семикратного), т.е. дополнительных расходов
на топливо, оплату труда мусорщиков и т.п.).
Таким образом, если экологическая эффективность СРСБО сомнению не подлежит, вопрос об
экономической ее эффективности остается фактически нерешенным.
Что же касается автоматизированной сортировки ТБО, то в течение последней четверти века
в этой области фактически произошла технологическая революция. Разработаны, производятся и совершенствуются разнообразные виды
высокоэффективных сепараторов: аэросепараторы, баллистические, магнитные и вихретоковые сепараторы, оптические сепараторы, а также устройства автоматизированной подготовки
ТБО к сортировке, например, разрыватели пакетов для бытового мусора [8]. Строятся новые
мусороперерабатывающие заводы с современным оборудованием и модернизируются существующие. Так, например, в Санкт-Петербурге
в 2011 г. начало работу передовое предприятие
«Ресурсосбережение». Мощность завода позволяет ежегодно обрабатывать до 100 тыс. тонн
отходов (это примерно 1/20 часть отходов, производимых ныне Санкт-Петербургом). Лишь
20 – 25% отходов идет с завода на захоронение,
остальные 75 – 80% сортируются и далее применяются в различных отраслях промышленности [9]. Теоретически подобный завод способен переработать в полезное вторичное сырье до
75 – 85% поступающих от города ТБО. При этом
на самом заводе работает (не считая административного персонала) лишь около двадцати человек. Эти 20 работников обслуживают сепараторы (магнитный, баллистический и оптический,
способный выполнять до 10 тыс. измерений в секунду, спектральным методом определяя тип
отхода, попадающий под датчик), а также выполняют завершающую ручную сортировку на
конвейере.
Сравним теперь конечную эффективность
типичной СРСБО с эффективностью работы по-
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
добного завода. С учетом того, что при раздельном сборе даже в самом лучшем случае минимум 20 – 30% отходов попадают не в те контейнеры, что больше, чем процент неотсортированных заводом ТБО (15 – 25), можно полагать, что
конечная результативность сортировки отходов
окажется как минимум сравнимой, теоретически же конечная эффективность заводской сортировки даже выше. При этом потенциал совершенствования СРСБО исчерпан полностью,
тогда как возможности автоматизированной сортировки, и так уже очень высокие в сравнении
с имевшимися четверть века назад, продолжают расти.
Более того, при заводской сортировке от населения не требуется никаких затрат времени
и усилий на раздельный сбор, логистика сбора
отходов мусоровозами предельно проста. Наконец, СРСБО требует постоянных затрат на поддержание и функционирование, тогда как для
реализации автоматизированной сортировки на
заводах требуются лишь разовые капиталовложения на закупку оборудования и вполне умеренные текущие затраты на его амортизацию и
обеспечение функционирования.
Безусловно, требуется моделирование и эксперименты с целью получения конкретных оценок экономических затрат и окупаемости обоих
направлений обращения с ТБО, но даже самые
поверхностные оценки не позволяют сделать
однозначного заключения в пользу СРСБО. Есть
некоторые косвенные данные о том, что затраты
сравнимы.
Вместе с тем, следует рассмотреть не только достаточно сложные технологические и экономические аспекты вопроса, но и ряд других,
связанных с особенностями образа жизни и,
соответственно, национальных менталитетов
в разных странах. Здесь мы тоже приходим
к определенным выводам.
В Западной Европе (особенно в Германии,
Швейцарии, Австрии, Скандинавии) значительная часть коренного населения живет
в коттеджах и виллах, где имеются придомовые участки, позволяющие содержать емкости
для отходов разных видов. На государственном
уровне реализуется экологическая политика.
Коренное население весьма дисциплинировано,
воспитано и законопослушно. Эти факторы и обусловили в свое время целесообразность создания, дальнейшего использования и сохранения
в этих странах СРСБО. Наконец, не следует забывать, что эта система начала внедряться еще
в 1970-х гг., она хорошо налажена и в целом относительно эффективно действует, т.е. кардинальная перестройка всей системы переработки
мусора обошлась бы Евросоюзу весьма дорого.
По мнению заместителя генерального директора
автопарка №1 «Спецтранса» Санкт-Петербурга
Н. Колычева, «раздельный сбор – устаревший
метод… Просто европейцам от раздельного сбора тяжело отказываться, он давно организован,
ломать его очень дорого… Раздельный сбор – это
ведь… сначала люди рассортировали в квартире, но они до идеальной чистоты не сортируют,
около 20% примесей все равно есть. Значит,
нужны еще сортировки. А это площадь, энергия, машины, тарифы. И выходит очень даже
недешево» [10].
Итак, в Западной Европе достаточно широко распространены СРСБО и отказываться
от таких систем пока в основном не собираются. Линии по автоматизированной сортировке
ТБО вводятся в Евросоюзе скорее как дополнение к СРСБО. При этом нельзя не отметить,
что определенные подвижки в плане отказа от
СРСБО в Евросоюзе намечаются, в частности,
в связи с увеличением процента населения, живущего в многоквартирных домах, появлением
многочисленных лагерей для беженцев, недисциплинированностью мигрантов и утомлением
коренного населения от следования правилам
СРСБО.
Так, в Германии уже отмечались случаи,
когда мусорщики отказывались вывозить мусор из дворов жилых домов, мотивируя это тем,
что жители пренебрегают правилами сортировки [6]. В регионе Лан жители успешно отказались от сбора в желтые контейнеры подлежащего переработке пластика [7], имеются и другие
примеры. Профессор берлинского технического
университета, специалист по вопросам переработки мусора, Б-М. Вильке считает, что «…
немцы просто-напросто устали от сложной, надоедливой процедуры сортировки отходов. За
последние годы техника автоматической сортировки достигла немыслимых высот. Она теперь
куда более эффективна, чем сортировка вручную. Фактически мы можем вообще отказаться
от раздельного сбора мусора, оставив только два
контейнера – для биоотходов и для всего остального… Очевидно, что существующая сегодня
в Германии система просто неадекватна потребностям общества» [7]. С мнением профессора
Вильке можно согласиться, отметив лишь необходимость наличия третьего контейнера для
сбора опасных отходов и напомнив, что подобная система практиковалась в СССР.
В современной России ситуация совершенно
иная. Каждый россиянин в среднем ежегодно
производит 300 – 500 кг ТБО в год, что стало
сравнимым с производством ТБО в Западной
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
177
Техносферная безопасность
Европе. Итого в РФ ежегодно образуется от 40
до 70 млн т ТБО [11]. Заметим, что в переработку идет около 10% ТБО, при этом по состоянию
на 2013 г. имеется в РФ: комплексов по переработке ТБО – 243, комплексов по сортировке отходов – 53 [11], чего явно недостаточно для обеспечения широкого развертывания и эффективного функционирования СРСБО в городах РФ.
Более того, в конце прошлого века реальный
шанс по организации системы раздельного сбора ТБО в РФ был упущен, т.к. тогда, в 1990-х гг.,
в условиях развала СССР, тотальной нищеты и
разрухи, проблемы обращения с ТБО казались
малозначимыми. И до сих пор муниципальные
власти не проявляют особой заинтересованности в налаживании реально действующих
СРСБО. Отсутствует экологическая политика
государства на федеральном уровне, в том числе
и в области экологического воспитания населения, развитие экологического образования в РФ
фактически сворачивается [12, 13]. Так, например, предмет «Экология» изъят из федерального компонента базового учебного плана высших
учебных заведений, обучение населения принципам обращения с отходами проводится лишь
экологическими движениями, да и то – местами
и спорадически. Налицо наличие экологической безграмотности как отдельной личности,
так и общества в целом [12]. Это не может не
предопределить бесперспективности масштабных попыток внедрения СРСБО в РФ.
Менталитет населения также не способствует следованию идеологии и правилам СРСБО.
Действительно, россияне привыкли к постоянному потоку принимаемых законодательными
органами разных уровней плохо продуманных
законов, особо же бессмысленные и социально
неприемлемые требования этих законов обычно не соблюдают, более того, вообще не склонны
изучать законы и знакомиться с какими-либо
правилами (т.н. «правовой нигилизм» [14]). Нет
никаких оснований предполагать, что менталитет россиян в обозримом будущем изменится.
Следует отметить и другие особенности, свойственные населению РФ. Большая часть населения крупных городов РФ живет в небольших
квартирах в многоквартирных домах. В обычной квартире российского дома просто нет места
даже для двух – трех емкостей, предназначенных для разных отходов. Кроме того, в крупных
городах РФ не сложилось традиции специально
выходить из дома с целью выноса мусора, обычно это делается второпях, по пути на работу или
же используются домовые мусоропроводы.
Попытки внедрения систем раздельного сбора ТБО неоднократно предпринимались и до сих
178 пор предпринимаются в различных городах РФ,
но стоит признать, что практически все они заканчивались провалом, в лучшем же случае
влачат жалкое существование и наличествуют скорее номинально, в виде своего рода PRакций [15].
Например, в 2002 г. в Санкт-Петербурге проводился эксперимент по раздельному сбору мусора в одном жилом доме, продолжения не имевший. Попытка внедрить в Санкт-Петербурге раздельный сбор ТБО в массовых масштабах в виде
своего рода эксперимента предпринималась
в соответствии с постановлением Правительства
Санкт-Петербурга №661 от 28.04.2004 г. [16].
Распоряжением
Жилищного
комитета
Санкт-Петербурга № 157-р от 27.11.2007 г. были
утверждены «Методические рекомендации по
использованию контейнеров для селективного
сбора отходов и обеспечению проведения мероприятий по селективному сбору твердых бытовых отходов» [17]. Согласно этим рекомендациям, на ряде контейнерных площадок было
установлено несколько тысяч контейнеров для
селективного сбора отходов:
– синего цвета 0,75 м3 для бумаги;
– желтого цвета 0,75 м3 для стекла, пластика, металла, текстиля;
– зеленого цвета 0,75 м3, 6 м3, 9 м3 для смешанного мусора;
– зеленого цвета 14 м3 для крупногабаритных отходов.
Результаты оказались провальными. Контейнеры стали использоваться не по назначению, многие были растащены [11], на текущий
момент от этих контейнеров в городе не осталось ни следа. В постановлении Правительства
Санкт-Петербурга от 29.05.2012 №524 были сделаны следующие выводы [18]:
– сортировка раздельно собранных ТБО позволяет изъять для реализации большее количество материала по сравнению с сортировкой
смешанных ТБО;
– морфологический состав раздельно собираемых потенциальных вторичных ресурсов не
позволяет направлять их непосредственно на
переработку и требует проведения дополнительной сортировки;
– количество позиций раздельного сбора
ограничено, поскольку основной причиной отказа населения от участия в раздельном сборе
является необходимость предварительной сортировки ТБО в жилище по слишком большому
числу фракций;
– затраты на вывоз раздельно собранных
ТБО с площадок для сбора ТБО существенно
превышают затраты на обычный вывоз ТБО.
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
Количество фракций ТБО увеличивается, соответственно, требуется большее число мусоровозов, причем их эксплуатация в собирающем
режиме существенно дороже эксплуатации
в транспортном режиме по причине временных
затрат. Следовательно, внедрение селективного
сбора требует не только обновления контейнерного хозяйства, но и значительных затрат на
увеличение автопарка спецтехники и его эксплуатации.
Аналогичные попытки в других крупных
городах РФ оказывались столь же безуспешными. Нередко городские власти даже выступают против инициатив граждан по внедрению
СРСБО [15].
Справедливости ради отметим, что в ряде
небольших населенных пунктов РФ подобные
системы (часто ограничивающиеся двумя контейнерами) действуют относительно успешно –
Мытищи, Псков и ряд других [19], что связано
с возможностью организовать эффективную
воспитательную работу среди населения и характером жилой застройки небольших населенных пунктов.
Таким образом, мы приходим к следующему
выводу: при подобной экологической политике
государства и муниципальных властей, менталитете и условиях жизни населения в крупных городах, добиться от последнего хотя бы
минимальной эффективности в области раздельного сбора отходов в обозримом будущем
не представляется возможным. Единственное,
что, судя по всему, население РФ более или менее усвоило – это недопустимость размещения
в обычных мусорных контейнерах чрезвычайно
опасных отходов I класса опасности (ртутные
термометры, элементы питания, батареи мобильных устройств, люминесцентные и энергосберегающие лампы). Так, во дворе жилого комплекса, в котором проживает один из авторов,
установлен т.н. экобокс для размещения опасных отходов. Личные наблюдения показывают, что жильцы комплекса активно пользуются этим контейнером по прямому назначению,
остальной же мусор выносят в смешанном виде
в мусоросборные камеры, имеющиеся у каждого подъезда. В крупных городах используются
и экомобили, время от времени приезжающие
в различные городские кварталы, что дает населению возможность сдать опасные отходы для
их дальнейшей утилизации.
Следует сделать вывод о том, что попытки
внедрения СРСБО в условиях крупных городов
РФ в силу вышеозначенных причин бесперспективны, более того, вводить СРСБО, следуя устаревшему уже опыту Западной Европы, и не тре-
буется. У РФ есть реальный шанс перескочить
через этап раздельного сбора бытовых отходов и
сравнительно быстро вырваться на новый уровень обращения с бытовыми отходами, т.е., отказавшись от раздельного сбора ТБО в крупных
городах РФ, перейти к целенаправленному налаживанию в городах и регионах систем автоматизированной сортировки ТБО на мусороперерабатывающих заводах и мусороперегрузочных станциях.
Постепенно этот подход начинает воплощаться в жизнь. К такому же выводу, на основе чисто практического опыта, приходит и инженер
Н. Колычев: «Нам нужно развивать раздельный
сбор двух компонентов – стекла и отходов повышенной опасности. А остальное все автоматика…, не надо людям в своих малогабаритных
квартирах устраивать раздельный сбор, строить дополнительные контейнерные площадки,
менять машины… Раздельный сбор – устаревший метод, а у нас новый технологический этап
развития ресурсосбережения. Мы Запад можем обогнать в этой области буквально за 5 – 6
лет» [15].
В заключение следует подвести итоги проведенного анализа проблемы. Внедрение систем раздельного сбора ТБО в крупных городах
РФ бесперспективно, т.к. является устаревшим
подходом и, более того, неприемлемым для РФ
в силу особенностей условий жизни и менталитета населения, слабо развитого экологического
образования, уровень которого постоянно снижается. Вместе с тем, есть основания полагать,
что вполне возможно постепенное развитие системы обращения с отходами, включающей следующие основные элементы:
– строительство или модернизация мусороперерабатывающих заводов и мусороперегрузочных станций, оснащенных автоматизированными линиями по сепарации отходов
в крупных городах, в которых это экономически
целесообразно, или же строительство подобных
заводов, обслуживающих регионы с налаживанием систем логистики смешанных ТБО;
– установка у каждого жилого комплекса
или в каждом квартале экобоксов (специальных
контейнеров для сбора особо опасных отходов);
– наряду с этими основными элементами системы обращения с ТБО могут быть внедрены
и дополнительные, к числу которых можно отнести, например, контейнеры для органических
(пищевых) отходов, составляющих до 30% ТБО,
что широко практиковалось в СССР.
При этом в небольших муниципальных образованиях, при осуществлении муниципальными властями должной воспитательной рабо-
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
179
Техносферная безопасность
ты среди населения и организации СРСБО, ее
внедрение можно считать вполне оправданным.
Следует постоянно осуществлять совершенствование систем автоматизированной сепарации отходов и систем логистики ТБО. Затронутая проблематика требует серьезного изучения
и дальнейших исследований.
Библиографический список
1. Проблемы упаковки во времена Древнего Рима
[Электронный ресурс]. URL: http: // rodikon.ru /
problemyi-upakovki.html
(дата
обращения:
27.04.16).
2. Свалка времен Римской империи [Электронный
ресурс]. URL: http: // www.krasfun.ru / 2015 / 05 /
svalka-vremen-rimskoj-imperii / (дата обращения:
27.04.16).
3. Краткая история мусора [Электронный ресурс].
URL: https: // mensby.com / life / history / 201
(дата обращения: 27.04.16).
4. Колтышев, А.Е. Проблемы ресурсного цикла и
путей его оптимизации. / А.Е. Колтышев // Моделирование и ситуационное управление качеством
сложных систем: Сборник докладов, СПб, 6 – 10
апреля 2015 г.: ГУАП, 2015, с. 120–125.
5. Колтышев, А.Е. Запланированное устаревание
как причина увеличения количества твердых бытовых отходов. / А.Е. Колтышев // Формирование
современного информационного общества. Проблемы, перспективы, инновационные подходы:
Материалы международного форума, СПб, 01 – 05
июня 2015 г.: ГУАП, 2015, с. 161–167.
6. Переработка мусора: WebDigest [Электронный ресурс]. URL: http: // www.new-garbage.com /
?id=11469 (дата обращения: 27.04.16).
7. Международный бизнес №34 (130) 03 сентября
2007 [Электронный ресурс]. URL: http: // www.
expert.ua / articles / 23 / 0 / 4309 / (дата обращения: 27.04.16).
8. Ильиных, Г.В. Оптико-механическая сортировка
отходов: перспективы использования / Г.В. Ильиных, Д.Л. Борисов, Ю.В. Куликова, В.Н. Коротаев
// Твердые бытовые отходы. 2013. №10.
9. Саморегулируемая
организация
СанктПетербургская Ассоциация Рециклинга. Ресур-
180 сосбережение [Электронный ресурс]. URL: http: //
www.reuse.spb.ru
/
chlenyi
/
chlen
/
resursosberezhenie (дата обращения: 27.04.16).
10.Дальская, Ю. Дайте мусору шанс / Ю. Дальская //
Санкт-Петербургские ведомости. 2015. 19 марта.
11.Анализ проблем и оценка состояния сферы управления отходами производства и потребления
в РФ: отчет о результатах экспертно-аналитического мероприятия // Cпециализированное экспертное подразделение по экологической безопасности [Электронный ресурс]. URL: http: // seppeb.
ru / node / 144#_ftn1 (дата обращения: 06.05.16).
12.Федорова, Т.Н. Экологическое образование в России. Прошлое. Настоящее. Будущее? / Т.Н. Федорова // ВНИИ Агроэкоинформ, Агрохимия. 2011.
№2. 27 с.
13.Гусев, Р.А. Экологическая культура в современном мире. / Р.А. Гусев, Колтышев А.Е., Смирнова
А.С. // Шестьдесят шестая международная студенческая научная конференция ГУАП. Часть 1.
Технические науки: Сборник докладов, СПб:
ГУАП, 2013, с. 322–325.
14.Алексеева, Н. Почему россияне игнорируют закон? [Электронный ресурс] URL: http: // www.
pravda.ru / society / how / defendrights / 24–122013 / 1186470-pravo-0 / (дата обращения:
27.04.16).
15.Вылегжанина, У. Неприбыльное дело / У. Вылегжанина // Российская Газета. 2014. 20 мая.
16.Постановление Правительства Санкт-Петербурга
№661 от 28.04.2004 г. «О совершенствовании системы сбора, вывоза, размещения, обезвреживания и переработки коммунальных отходов
в Санкт-Петербурге», 2004.
17.Распоряжение Жилищного комитета СанктПетербурга № 157-р от 27.11.2007; ред. от
26.03.2009 «Об утверждении Методических рекомендаций по использованию контейнеров для селективного сбора отходов и обеспечению проведения мероприятий по селективному сбору твердых
бытовых отходов», 2007.
18.Постановление Правительства Санкт-Петербурга
от 29.05.2012 №524. «О Программе «Региональная целевая программа по обращению с твердыми
бытовыми отходами в Санкт-Петербурге на период 2012–2020 годов», 2012.
19.Экологическое движение «Раздельный сбор»
[Электронный ресурс]. URL: http: // rsbor-msk.ru
/ opyt-razdelnogo-sbora-v-gorodakh-ross / (дата обращения: 27.04.16).
11–15 апреля 2016 г.
Техносферная безопасность
УДК 551.546
В. В. Мелентьев*
доктор физико-математических наук, профессор
А. В. Мелентьев
А. С. Смирнова*
Т. А. Бусел*
В. И. Черноок**
доктор географических наук
Б. Е. Пащенко***
Л. Х. Петтерссен****
доктор философии
*Санкт-Петербургский государственный университет
аэрокосмического приборостроения
**ОАО НИИ ГИПРО Рыб Флот, Санкт-Петербург
***Штаб Морских операций Мурманского Морского Пароходства, Мурманск
****Центр по окружающей среде и дистанционному зондированию им. Нансена,
Норвегия
ОПЫТ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ТЕХНОЛОГИИ СПУТНИКОВОЙ ДИАГНОСТИКИ
ОПАСНЫХ ПРИРОДНЫХ ЯВЛЕНИЙ
В МОРЯХ РОССИЙСКОЙ АРКТИКИ
Представлены результаты разработки технологии спутникового мониторинга
опасных природных явлений, которые являются частью создаваемого нами Атласа
сигнатур радиолокатора с синтезированной апертурой (РСА) ледяного покрова Арктики, используемого в качестве пособия для судоводителей, выполняющих работу на
трассе Северного морского пути (СМП). Научно-практическое внедрение данной разработки выполнено в рамках кооперации с Ледовой Службой Мурманского Морского
Пароходства. Материалы Атласа были использованы для оптимизации условий ледового плавания в окраинных арктических морях и повышения их безопасности в рамках
серии экспедиционных исследований, проводившихся в различные сезоны 1993–1998 гг.
на трассе СМП на борту атомных ледоколов «Советский Союз», «Арктика», «Ямал»,
«Россия», «Вайгач», Таймыр», а также на атомном лихтеровозе «СевМорПуть». Валидация спутниковых РСА съемок проведена с использованием данных авиасъемки морского льда с борта самолетов-лабораторий «Арктика» и «Норд». Так в частности,
привлечение данных самолетной съемки позволило, в отсутствии технологий инструментального определения параметров начальных видов льда ин ситу, провести
документальную фиксацию процессов образования внутриводного льда, представляющего угрозу для обледенения судов и предложить схемы ухода из этих опасных зон.
Проведены исследования ряда опасных природных явлений, в частности, ледовой реки
и новоземельской боры, а также выполнено РСА картирование зон разрывов и магистральных трещин, областей повышенной трещинноватости в российском и канадском секторах Арктики, тем самым подтверждена возможность мореплавания в высоких широтах.
Ключевые слова: аэрокосмическое дистанционное зондирование, опасные ледовые
явления, гидрометеорологическое обеспечение ледового плавания, РСА трасологическое дешифрирование.
Моделирование и ситуационное управление качеством сложных систем
181
Техносферная безопасность
V. V. Melentyev*
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor
A. V. Melentyev
A. S. Smirnova*
T. A. Busel*
V. I. Chernook**
Doctor of Sciences, Geography,
B. E. Paschenko***
Lasse Pettersson****
PhD
*State University of Aerospace Instrumentation
**NII GIPRO Rybflot, St. Petersburg
*** Murmansk Shipping Company
**** Nansen Environmental and Remote Sensing Center, Bergen, Norway
PRACTICAL APPLICATION OF THE ATLAS SATELLITE SAR SIGNATURES OF THE ARCTIC ICE
FOR ICE ROUTING AND ACCIDENT PREVENTION
The paper deals with the retrieving parameters of different types of ice in the Arctic and the development the
Atlas of it satellite SAR signatures as well the practical use of Atlas for planning of ship routing and accident
prevention. In absence of the in situ instrumental measurements the parameters of frazil ice are investigated and
recommendation for avoiding dangerous zones of it compacting that allow avoid the risk of icing of the ships
suggested. Validation of the results the thematic interpretation of satellite SAR survey was provided with using
airborne observation. The radar signatures of the frazil ice, grease ice, slush, shuga, nilas (dark and light) and ice
rind were investigated. The separate chapter is dedicated to the retrieving by SAR the zones of cracks and fractures
that situated in the Central Oceanic Massif and it spurs diffusive inside the Russian and Canadian Arctic Basin.
Keywords: aerospace remote sensing, dangerous ice phenomena, hydrometeorological support of ice
navigation, SAR trassological interpretation.
В последние годы происходит всплеск интереса к Арктическому региону и увеличение
в нем присутствия ведущих западных стран.
Объясняется это рядом геополитических и экономических причин, и, прежде всего, наличием гигантских месторождений стратегически
важного минерального сырья. Так, по данным
журнала «Независимое военное обозрение»,
на акватории Северного Ледовитого океана сосредоточена основная часть разведанных ныне
запасов хрома, никеля, кобальта, вольфрама, олова, марганца, платиновых металлов и
редкоземельных элементов, необходимых для
электроники и оборонной промышленности.
Но главное, здесь обнаружены колоссальные
месторождения углеводородов, располагающиеся в районе подводного хребта Ломоносова на
глубинах до 500 м, доступных для современных
технологий нефтегазодобычи. Однако, несмотря
на потепление климата [1], существенной проблемой Арктики является многомесячное присутствие морского льда.
Поэтому первоочередной научно-практической задачей становится разработка технологий
всепогодного спутникового мониторинга опасных природных явлений, и в частности, созда-
182 ние Атласа РСА сигнатур морского льда арктических акваторий, используемого в качестве пособия для судоводителей.
Цели и задачи
Настоящая работа является развитием предложенного нами ранее метода эколого-криминалистического мониторинга международных и
нейтральных вод [6–9], и ее цель – дальнейшее совершенствование методов и средств спутниковой
дистанционной диагностики системы «Земляатмосфера», предназначенных для обеспечения
безопасности ледового плавания с использованием всепогодной РСА измерительной аппаратуры,
установка которой планируется на российских
ИСЗ нового поколения «Арктика». Однако отсутствие в настоящее время собственной отечественной спутниковой информации заставляет
проводить исследования на материале РСА съемки нероссийских ИСЗ Envisat-1, RADARSAT,
имеющихся в архиве «Нансен-Центра», а также
на данных самолетных валидационных эксп