SCI Библиотека

Обеспечение стабильности геометрии рельсовой колеи является неотъемлемой частью текущего содержания железнодорожного пути. На выправку пути приходится треть от всех трудозатрат на дистанции пути, состояние геометрии рельсовой колеи влияет на уровень безопасности движения поездов и определяет оценку эффективности работы структурного подразделения. Выправка пути по уровню, в плане и профиле осуществляется как вручную бригадой монтеров пути, так и за счет работы машинного комплекса в рамках планово-предупредительной выправки пути. В условиях дефицита рабочих кадров встает закономерный вопрос о снижении затрат труда путем машинизации основных технологических процессов по содержанию пути.

В данной работе представлены результаты исследования по анализу зависимости периодичности планово-предупредительной выправки и состояния геометрии рельсовой колеи, в том числе с учетом потребных трудозатрат на выправку пути вручную. Для анализа выбраны участки Среднесибирского хода с величиной пропущенного тоннажа от 300 до 1 200 млн т, с разной периодичностью проведения машинной выправки. Для обработки исходных данных использовался язык программирования Python, что позволило автоматизировать процесс расчета потребных трудозатрат на выправку пути вручную. В статье приведены зависимости трудозатрат на содержание пути от величины пропущенного тоннажа с учетом периодичности планово-предупредительной выправки. Определена степень эффективности выправки пути машинным комплексом в зависимости от величины пропущенного тоннажа и количества выправок. Отмечено, что в условиях дефицита рабочих кадров для назначения планово-предупредительной выправки рационально использовать дополнительный критерий - величину трудозатрат на выправку пути, так как этот параметр напрямую отражает трудоемкость содержания рельсовой колеи на линейном участке.

В статье предложен метод формализации технических, технологических и режимных параметров производственного комплекса, реализованного средствами инфологического анализа. Целью работы является разработка альтернативного метода формализации параметров технологической линии, функционирующей в режиме дискретного поточного многономенклатурного производства, на основе инфологического анализа с применением средств реляционной модели данных в нотации IDEF1X. Авторами показана необходимость перехода от традиционных функциональных схем автоматизации к более гибким подходам, способным учитывать динамически меняющиеся производственные условия и разнообразие номенклатуры изделий, а также сложность критериев переналадки оборудования и вариативность технологических процессов. Проведен сравнительный анализ функциональной схемы автоматизации и инфологического анализа по ключевым критериям, таким как гибкость, структурированность данных, возможность интеграции и автоматизации проверки данных на ошибки. Результаты исследования подтверждают преимущества предложенного подхода, выраженные в сокращении времени адаптации модели к изменениям производственных условий, улучшении структуризации данных, повышении степени автоматизации формализации и расширении возможностей интеграции с системами управления производством и цифровыми сервисами. Предложенный метод обеспечивает эффективную унификацию и формализацию технических, технологических и режимных параметров, повышая точность и оперативность производственного планирования и управления в условиях цифровой трансформации промышленных предприятий.

В настоящей статье затронуты планирование и реализация проектной деятельности организации, направленной на улучшение ее процессов. В качестве теоретического базиса используются стандарт ГОСТ Р ИСО 13053-1-2015 «Статистические методы. Количественные методы улучшения процессов «Шесть сигм». Часть 1. Методология DMAIC», а также ряд тематических публикаций и иных открытых литературных источников. Объектом исследования выступает процесс фото- и видеоконтроля сложного наукоемкого производства. Предмет исследования - особенности организации менеджером по бережливому производству данного процесса с использованием инструментов проектной деятельности. Проблема, исследуемая в настоящем материале - составление грамотного обоснования для открытия проекта по улучшению процесса с использованием проектного подхода и инструментов менеджмента качества. Рассматриваются причины внедрения выбранного процесса в практики производственных и научно-производственных предприятий, проблемы и ограничения, с которыми приходится иметь дело при внедрении данного процесса, а также способы и средства его реализации. Практическая часть настоящей статьи содержит примеры элементов пояснительной записки к проекту в области бережливого производства по методологии DMAIC. Для наглядности используются иллюстрации применения методов менеджмента качества и средство моделирования процессов AllFusion ERWin Process Modeler. На базе рассматриваемого процесса показана применимость DMAIC в проектной деятельности по улучшениям. Предложен наглядный пример обоснования проекта и составления его паспорта.

Российские компании активно используют мировую практику управления качеством в целях повышения конкурентоспособности своих товаров и услуг на современном рынке. В данной статье рассматриваются особенности использования систем менеджмента качества в автомобильной промышленности российскими и зарубежными предприятиями, выявлены основные результаты внедрения менеджмента качества на предприятиях. Выявлены негативные особенности российской практики внедрения систем менеджмента качества и на основе известных инструментов управления качеством в мировой практике предложены рекомендации по совершенствованию системы менеджмента качества российскому предприятию автомобилестроения.

Рассматривается задача теории расписаний с дополнительным условием - необходимостью выбора альтернативной цепочки операций в техпроцессах изделий. Предлагается двухэтапный алгоритм планирования, первый этап которого - выбор подходящих по некоторому критерию цепочек операций из заданных альтернатив, после чего задача сводится к классической задаче JSSP (Job-Shop Scheduling Problem). На втором этапе происходит расстановка на машины выбранных производственных операций с учетом порядка технологического процесса и иных ограничений. В качестве критерия оптимизации выбрана минимизация времени переналадок на производстве. Описание алгоритма и его реализация приведены на примере кабельной промышленности (производство жгутов проводов). Оба этапа планирования реализованы на основе жадных алгоритмов, приведены результаты тестовых замеров на различных объемах данных (до десятков тысяч операций). Реализация выполнена на языке C# 10 с использованием свободной платформы .NET 6. Вектором дальнейших исследований является реализация более сложных алгоритмов (в частности, на основе эволюционных методов) с целью получения более оптимальных планов.

Исследуется контроль стабильности многопараметрического технологического процесса, когда через определенные промежутки времени проводится мониторинг множества показателей этого процесса. При мониторинге рассеяния коррелированных показателей применяется алгоритм обобщенной дисперсии. В статье предложен подход, основанный на поиске оптимальных параметров этого алгоритма по критерию минимума затрат, связанных с контролем. Для мониторинга стабильности показателей процесса и выявления нарушений с целью его своевременной корректировки используется статистический контроль - широко распространенный метод диагностики и управления технологическими процессами. При контроле многопараметрического процесса часть его показателей коррелированы, в этом случае для контроля среднего уровня применяют карты Хотеллинга, а для контроля многомерного рассеяния - алгоритм обобщенной дисперсии. Для минимизации параметров алгоритма обобщенной дисперсии использованы три численных метода оптимизации. Программа написана на языке Python. В работе предложена методика и разработана соответствующая программа для оптимизации параметров многомерного статистического контроля рассеяния процесса по критерию минимизации затрат, связанных с контролем частоты взятия выборок (интервала между выборками), объема выборки и положения контрольных границ. Применение этой методики проиллюстрировано на примере данных конкретного технологического процесса: получены численные значения параметров контроля и ожидаемые затраты. Многомерный статистический контроль применяется как для мониторинга стабильности технологических процессов (например, механической обработки, производства лекарств, контроля качества очистки питьевой воды), так и для диагностики функционирования систем различного назначения (например, вибраций гидроагрегата). Этим объясняются актуальность и практическая значимость исследований.