CALS-технология оценки качества

Февраль 5, 2012 в Система обеспечения качества

. контакты 8 929 943 69 68 http://vk.com/club23595476 .

CALS-технология оценки качества

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА

Современные рыночные условия предъявляют высокие требования к обосно­ванности и оперативности принимаемых решений в области управления качест­вом. В связи с этим появляется необходимость использования передовых инфор­мационных технологий  CALS-технологий оценки качества  управления коммерческой, административной и хозяйст­венной деятельностью предприятия. В международной практике менеджмента ак­тивно развивается так называемая CALS-технология (Continuous Acquisition and Life-cycle Support – непрерывная информационная поддержка жизненного цикла продукции), позволяющая значительно повысить эффективность производ­ственной деятельности в результате внедрения современных методов информаци­онного взаимодействия участников жизненного цикла продукта. Экономический эффект от внедрения CALS-технологии достигается за счет интеграции и совме­стного использования электронной информации, применяемой для проектирова­ния, производства и сопровождения продукта.

Реализация CALS-технологии для оценки качества СМР возможна в виде компьютерной экспертной системы. Экспертная система (ЭС) – это система искусственного интеллекта (класс компьютерных программ) для решения задач в узкой предметной области на основе информации, представ­ляемой экспертами. Экспертная система содержит характерные элементы искусственного интел­лекта, моделирующего процесс принятия решения человеком, – цели, факты, правила, механизмы упрощения, вывода, получения новых знаний. Цель опреде­ляется областью назначения экспертной системы. Факты и прави­ла составляют базу знаний или правил экспертной системы . Механизм вывода (интерпретатор зна­ний) служит для организации логических выводов из исходных фактов при помощи известных правил. В механизм вывода обычно заложен и механизм упрощения, который в алгоритмических методах решения задач связан с принятием многих допущений и игнорированием второстепенных фактов. Подсистема приобретения знаний моделирует процесс запоминания но­вых знаний, полученных в результате решения задачи.

Критериями применимости ЭС для решения задач в определенной предметной области являются:

– отсутствие эффективных алгоритмических методов решения задачи;

отнесение задачи к области оценки, диагностики, интерпретации или прогнозирования;

– нечеткий характер («зашумленность») доступных исходных данных;

– наличие экспертов, обладающих знаниями и опытом в данной предметной

области.

Очевидно, что оценка качества строительных материалов , как актуальная задача предметной об­ласти строительства, отвечает всем критериям применимости экспертной системы. Действительно, применение строгих алгоритмических методов при решении задач оценки качества строительных технологий затруднено неопределенностью исход­ных данных, многие из которых носят качественный характер и получены с определенной достоверностью.Экспертная система обладают определенными преимуществами перед человеком-экспертом: отсутствием предубеждений и преждевременных выводов; устойчивостью к по­мехам; практически неограниченным объемом базы знаний; систематич­ностью и быстротой решения задач. Однако экспертная система – это не замена специалиста, а скорее эффективный инструмент, орудие труда эксперта. Причем если пользова­тель не являлся экспертом, наполнившим базу знаний экспертной системы, то он не может отно­ситься с полным доверием к полученному экспертной системой заключению, пока не будет знать, как оно было получено. Компонент экспертной системы, который отвечает на вопросы пользовате­ля о механизме вывода заключения, принято называть системой объяснения.

Главные функции в экспертной системы выполняет эксперт , предоставляющий исходную ин­формацию и управляющий процессом решения задачи. Для извлечения первичной экспертной информации используются процедуры анкетирования, тестовые зада­ния, регламенты, набор стандартных правил, образующих в совокупности меха­низм извлечения знаний. Первичная экспертная информация зачастую носит ка­чественный, нечеткий характер. Поэтому экспертная информация для использо­вания в экспертной системы должна быть определенным образом формализована и представлена в требуемой форме. Для решения задач оценки качества строительных технологий перспективными, на наш взгляд, способами формализации экспертной информа­ции являются методы теории вероятностей и правила нечеткой логики. Экспертную систему диагностики качества строительства целесообразно строить блочным ме­тодом с возможностью наращивания уровней решения задач. Это связано с тем, что результаты экспертизы качества могут быть использованы для разных целей: производственного и приемочного контроля, лицензирования строительной орга­низации, сертификации строительного производства или системы качества, стра­хования строительных рисков и т.д. Кроме этого, экспертная система приобретает и накапливает информацию, которая может быть использована для совершенст­вования и перевода системы на следующий уровень функционирования. Возможно и другое развитие экспертной системы: в случае излишнего переполнения базы зна­ний, разрастания и усложнения интерфейса предметная область системы может быть разделена на части, открывая тем самым новые ресурсы для развития. Так, например, экспертная система оценки качества возведения гражданских зданий может дробиться на самостоятельные системы для оценки строительства кирпичных, панельных, монолитных, каркасных зданий. Принимая во внимание изложенные выше концептуальные положения и под­ходы, предлагается следующая архитектура компьютерной экспертной системы оценки качества строительных технологий. В состав базы данных стартовой версии экспертной системы входят три части: блок заданий эксперту, экспертные оценки и архив. Блок заданий эксперту объединяет сле­дующие группы данных: требования к системе качества участников строительст­ва; нормативные требования к качеству строительных материалов; базовые (нормативные, проектные) значения контролируемых параметров. В архив включаются следующие данные: анкета эксперта, паспорт объекта экспертизы; правила измерений; погрешности приборов и средств измерений ; классификатор основных дефектов строительных материалов по степе­ни их влияния на конструктивную надежность . При необходимости в архиве мо­гут накапливаться экспертные оценки, а также приобретенные знания. Кроме то­го, в банке данных могут храниться тестовые задания для проверки работоспо­собности отдельных блоков экспертной системы. Тестовые задания проверяются ручным расчетом и имеют промежуточные контрольные результаты вычислений, по которым можно судить о готовности экспертной системы к работе. Если тестовые задания не включаются в базу данных, они должны быть обязательно приведены в описании экспертной системы.

Механизм вывода заключения содержит: правила комплексной оценки систе­мы качества строительства на основе частных оценок систем качества участников строительства; вывод заключения о показателях качества технологических про­цессов строительно-монтажных работ и возведенных конструкций. Кроме того, эксперту могут быть выда­ны рекомендации по применению средств измерений на основе оценки необходи­мой точности измерений и достоверности контроля, а также заключение о достиг­нутом уровне конструктивной надежности и безопасности возведенных конст­рукций.

Подсистема приобретения знаний обеспечивает накопление статистик дефек­тов и отклонений, данных о степени влияния дефектов на показатели конструк­тивной надежности с корректировкой классификатора дефектов. В этой подсис­теме также формируются и при необходимости корректируются базовые значения показателей точности технологических процессов строительно-монтажных работ и конструктивной надеж­ности для целей оценки качества при строительстве, лицензировании, сертифика­ции, страховании рисков и т.д.

Информационно-методическое обеспечение качества является одной из составных частей повышения качества и конкурентоспособности продукции.

Качество продукции создается и совершенствуется непосредственно на предприятии его работниками. Но результативность и эффективность этого процесса во многом определяется тем, как на предприятии поставлен процесс менеджмента качества, насколько он хорошо отработан и реализуется на практике. Как известно, требования к системе менеджмента качества устанавливают международные стандарты ISO 9000, в основу которых положена современная концепция управления. Работникам предприятия недостаточно знать лишь требования к системе менеджмента качества. Нужно еще уметь их выполнять, а следовательно, пройти необходимое обучение и получить определенные знания.

CALS-технология оценки качества В их распоряжении должна быть также обширная методическая база. Кроме того, в современных условиях предприятие нуждается в непосредственной методической помощи, в создании системы менеджмента качества, в возможности получить квалифицированную консультацию по интересующим вопросам. Выполнять требования стандартов ISO , исходящие из одного из основных заложенных в них концептуальных принципов – принципа ориентации на потребителя невозможно без наличия информации о требованиях к качеству продукции. Требования же к качеству, как известно, регламентируются стандартами, техническими условиями, а также директивами Евросоюза.

Именно поэтому сегодня информационное обеспечение в области стандартизации также играет значительную роль. В данной ситуации большое значение приобретает деятельность по созданию информационно-методического обеспечения качества.

Управление системой качества учитывает запросы и ожидания потребителя и обеспечивает предприятию конкурентоспособность. Первым шагом по пути повышения эффективности организационной структуры системы менеджмента качества , поддерживающей различные этапы жизненного цикла продукта, является моделирование и анализ ее функционирования. Цель – обеспечение прозрачности структуры процессов, в частности, выявление слабого звена в системе взаимодействия процессов, а также оценка их реальности, результативности и эффективности.

Для достижения этих целей с использованием CALS-технологий разрабатываются функциональные модели, содержащие детальное описание выполняющихся процессов в их взаимосвязи.

В настоящее время в развитых странах CALS-технологии рассматривается как комплексная системная стратегия, непосредственно влияющая на конкурентоспособность предприятия. Повышение конкурентоспособности достигается за счет сокращения затрат (цены изделия), сокращения сроков вывода новых образцов на рынок, повышением качества продукции за счет сквозной поддержки ее жизненного цикла. Применение стратегии CALS является условием выживания предприятий в условиях растущей конкуренции, в том числе на международных рынках.

Известны типовые показатели, которыми сопровождается применение CALS-технологий в США.

В процессах проектирования и инженерных расчетах:

– сокращение времени проектирования на 50 %;

– снижение затрат на изучение выполнимости проектов на 15…40 %.

В процессах организации поставок:

– уменьшение количества ошибок при передаче данных на 98 %;

– сокращение времени поиска и извлечения данных на 40 %;

– сокращение времени планирования на 70 %;

– сокращение стоимости информации на 15…60 %.

В производственных процессах:

– сокращение производственных затрат на 15…60 %;

– повышение показателей качества на 80 %.

В процессах эксплуатационной поддержки изделий:

– сокращение времени на изменения технической документации на 30 %;

– сокращение времени планирования поддержки на 70 %;

– снижение стоимости технической документации на 10…50 %.

В современных условиях CALS-технологии являются важнейшим инструментом повышения эффективности бизнеса, конкурентоспособности и привлекательности продукции.

http://vk.com/club23595476
. контакты http://vk.com/club23595476 .