WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

  На правах рукописи

Петрова  Елена Владимировна

РАЗРАБОТКА  МЕТОДИКИ  УПРАВЛЕНИЯ

КАЧЕСТВОМ ДЕТАЛЕЙ КРОЯ ШВЕЙНЫХ ИЗДЕЛИЙ 

Специальность 05.19.04 «Технология швейных изделий»

А В Т О Р Е Ф Е Р А Т

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва 2012

Работа выполнена в Новосибирском технологическом институте (филиале) федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Московский государственный университет дизайна и технологии» на кафедре «Технология и дизайн швейных изделий»

  Научный руководитель:  доктор технических наук, профессор

                        Мокеева Наталия Сергеевна

  Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

  Смирнова Надежда Анатольевна

«Костромской государственный технологический университет»

кандидат технических наук, доцент

  Ржехина Татьяна Сергеевна        

«Российский  заочный институт текстильной и легкой промышленности»

Ведущая организация:  ОАО «Центральный научно исследовательский институт швейной промышленности», г.Москва

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского

государственного университета дизайна и технологии.

Защита состоится «18 »  апреля 2012 г. в 13:45 часов на заседании  диссерта­ционного совета Д 212.144.01 при Московском государственном  университете ди­зайна и технологии по адресу: 117997, Москва, ул. Садовническая, д.33,стр.1

Автореферат разослан « 15 » марта  2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета  Лунина Е.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы.  В условиях жесткой конкурентной борьбы на рынке товаров и услуг выживают и успешно развиваются только те предприятия, которые способны производить и реализовывать высококачественную продукцию в кратчайшие сроки. Особенно это актуально для предприятий легкой промышленности, поскольку бизнес в моде имеет свои особенности - ограниченное время планирования и подготовки производства при быстрой смене ассортимента выпускаемой продукции.

Современные тенденции управления производственными процессами стремятся к осуществлению операций по обеспечению качества еще на стадии проектирования и запуска проектных решений с целью недопущения брака и исправления бракованных изделий. Эффективность работы предприятий в таких условиях во многом определяется наличием современных информационно-технических средств, позволяющих обеспечить гибкость технологических процессов, автоматизировать работу и взаимодействие производственных подразделений.

В диссертационной  работе рассматриваются вопросы, касающиеся технологического процесса раскройного производства, который занимает одно из самых важных мест при изготовлении швейных изделий. Основная задача раскройного производства состоит в ритмичном и бесперебойном снабжении качественными деталями кроя швейных цехов. На точность кроя оказывают влияние сложность модели, способ и скорость настилания полотен, скорость рассекания настила, конструкция режущего инструмента, физико-механические свойства раскраиваемых тканей и другие. Применяемая в настоящее время технология и оборудование не обеспечивают получение качественного кроя.  Значительное количество деталей имеет величины отклонений от контрольных лекал в размерах и конфигурации, не допустимые техническими условиями. Если в раскройном производстве допущен хотя бы один дефект (например, укорочение, перекос детали швейного изделия, несоблюдение направления ворса или рисунка в деталях кроя), то в швейном цехе его уже невозможно исправить. Это ведет к выпуску некачественных готовых изделий, а значит и к снижению  конкурентоспособности продукции.

Чтобы исключить возможные дефекты, обеспечить качество кроя, необходимо разработать такую методику, благодаря которой удастся получить прогноз оптимальных параметров технологического процесса, напрямую зависящих от свойств материалов.  Имея сведения о волокнистом составе материала и его деформационно-релаксационных процессах, что особенно важно для тканей с вложение эластана, можно подобрать оптимальную скорость  настилания, при которой растяжение полотен будет сведено к минимуму, а, значит, исключены такие дефекты, как укорочение и обужение деталей. В производственных условиях, как правило, применяют среднюю скорость настилания согласно техническим характеристикам оборудования. С увеличением процентного содержания синтетических  волокон в материале уменьшается коэффициент тангенциального сопротивления, что при настилании вызывает смещение полотен в настиле, а при раскрое смещение деталей в пачке относительно друг друга. Это приводит к изменению линейных размеров кроя, а, следовательно, и к снижению качества изделий. Возникающие дефекты раскройного производства связаны, прежде всего, с неправильно установленными режимами выполнения операций.

Актуальность темы обусловлена необходимостью развития теории и методологии менеджмента качества, а также потребностью учета показателей свойств материалов при разработке параметров технологического процесса раскройного производства и подтверждается тем обстоятельством, что  исследованиями  в данной области занимались такие ученые как  Мурыгин В.Е., Голубкова В.Т, Фролова О.А., Золотцева Л.В., Чаленко Е.А., Боткин А.П., Антимонова И.Н., Шурин А.В. и др.

Управление  качеством  деталей кроя на основе определения оптимальных режимов обработки, в зависимости от свойств материалов, как самостоятельная задача, не рассматривалось ранее.  Назревшая потребность и возможности решения этой  проблемы с учетом накопленного теоретического и практического опыта в современных условиях определили актуальность диссертационного исследования.

Целью диссертационной работы является разработка системы прогнозирования технологических режимов для бездефектного выполнения операций раскройного цеха.

Для реализации обозначенной цели  в работе поставлены следующие задачи:

–  исследовать существующие методы обеспечения качества продукции;

– выполнить систематизацию и классификацию факторов, оказывающих влияние на точность кроя; 

– разработать и реализовать математические модели оптимизации параметров технологического процесса раскроя в зависимости от свойств материалов;

– разработать методику управления качеством деталей кроя швейных изделий;

  – апробировать разработанную методику на примере конкретной производственной системы швей­ной промышленности.

Объект исследования: технологический процесс раскроя материалов швейного предприятия с точки зрения управления качеством деталей кроя.

Предмет исследования: детали кроя и материалы  костюмно-пальтового ассортимента.

Методы исследования. Для достижения поставленной цели и решения задач применялись методы систематизации и классификации, технологического прогнозирования, экспертных оценок и планирования эксперимента, математической статистики и решения задач многокритериальной оптимизации, теория нейронных сетей и принятия решений, методология функционального моделирования IDEF 0, теория и методы экономики и организации производственных систем, со­временные программные продукты операционной среды  Windows XP, Microsoft Excel, Mathсad Professional, Paint, Internet Explorer, аналитическая платформа Deductor.

Научная новизна работы заключается в:

– разработке усовершенствованной модели процесса управления качеством продукции;

– установлении зависимостей  параметров технологического процесса и дефектов раскройного производства от свойств перерабатываемых материалов;

–  разработке усовершенствованной классификации дефектов деталей кроя швейных изделий;

– математической и программной проработке процедуры выбора, с применением нейросетевых моделей, оптимальных технологических режимов операций раскройного цеха обеспечивающих требуемые показатели качества деталей кроя швейных изделий;

Практическая значимость работы заключается в:

– разработке методики управления качеством деталей кроя швейных изделий, позволяющей получить  прогноз оптимальных технологических режимов выполнения операций на стадии раскроя в зависимости от вида и  свойств применяемых материалов;

– разработке номенклатуры единичных показателей качества деталей кроя швейных изделий;

– разработке рекомендаций по совершенствованию технологического процесса и документа «Справочник качества» по операциям раскройного цеха, позволяющих производить мониторинг затрат на качество с целью их снижения;

–  разработке структуры базы данных, содержащей информацию о виде, артикулах и свойствах обрабатываемых материалов, а также параметрах применяемого оборудования и возможных дефектах деталей кроя швейных изделий.

Реализация работы. Результаты диссертационной работы приняты к внедрению на ОАО «Синар» (г. Новосибирск) и использованы в учебном процессе при выполнении лабораторных, курсовых и дипломных работ студентов направлений «Технология изделий легкой промышленности», «Конструирование изделий легкой промышленности»

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной ра­боты докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на следую­щих конференциях: научно-практической конференции  «Будущее легкой промышленности» (г.Новосибирск, 2006 -2007гг.), научной конфе­ренции «Интеллектуальный потенциал Сибири» (г.Новосибирск, 2007-2010 г.), международной научно-практической  конференция «Инновационные технологии  производства товаров, повышение качества и безопасности  продукции  легкой промышленности» (Республика Казахстан, г.Алматы, 2011г.). Результаты диссертационной работы докладывались на за­седаниях кафедры «Технология и дизайн швейных изделий» Новосибирского тех­нологического института (филиала) «МГУДТ» (2007-2012 г.).

Публикации. Основные положения выполненных исследований опубликованы в десяти статьях (5 статьи в научных изданиях, включенных в список ВАК) и шести тезисах докладов.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и рекомендаций, списка использованных источников, включающего 109 наименований, и 13 приложений. Работа изложена на 168 страницах машинописного текста, содержит 24 таблицы, 58 рисунков. Приложения, включающие исходные данные и результаты проведенных исследований, представлены на 78 страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, поставлены цели и задачи исследования, отмечена научная  новизна и практическая значимость работы.

В первой главе представлена характеристика типового  раскройного производства швейного предприятия, проведен анализ научных разработок, направленных на повышение его эффективности. 

Выполнен анализ нормативно-справочной  документации, в соответствии с которой  качество продукта (предмета труда) является результатом качества процесса. Согласно международным стандартам серии ИСО 9000, изменились функции управления качеством: переход от выявления брака к его предупреждению, а не к исправлению  ошибок. Таким образом, главной целью менеджмента качества (СМК) является обеспечение стабильности, точности технологического процесса, предотвращение возможных дефектов, снижение себестоимости изделий за счет рационального использования материалов и ликвидации времени на устранение брака посредством прогнозирования оптимальных технологических параметров производственной системы и мониторинга показателей качества.

Традиционно методическим средством для управления качеством служит круговой цикл Деминга по принципу: планируй – выполняй – контролируй – регулируй (цикл РDСА). По аналогии с «циклом Деминга» работают и промышленные предприятия по изготовлению швейных изделий. В ходе анализа традиционного процесса управления качеством на различных промышленных предприятиях г. Новосибирска выявлено, что качество в раскройном цехе обеспечивается  всего двумя операциями «контроль качества настила» и «контроль качества кроя». Основным недостатком данного подхода, является то, что качество становится объектом внимания на выходе, когда управлять степенью соответствия уже поздно: сырье и материалы переработаны, ресурсы использованы, продукт или услуга созданы. Данный процесс развивается по замкнутой цепи, где не производственник управляет процессом обеспечения должного качества своего продукта, а продукт развивается самостоятельно, вызывая на каждом этапе те или иные сбои, которые являются  уже закономерностью.

В качестве эффективного инструмента поддержки принятия решений в условиях реального производства в диссертационной работе предлагается усовершенствовать модель процесса управления качеством (рисунок 1) на основе  СМК продукции. На первом этапе проводится сбор и анализ исходной информации о воздействиях, оказывающих влияние  на качество деталей кроя швейных изделий (формируется база данных). При этом выявляются  возможные дефекты на каждой операции технологического процесса, затем прогнозируются оптимальные параметры выполнения технологических операций, при которых брака не будет и осуществляется мониторинг – наблюдение (проверка) соответствия полученных результатов спрогнозированным.

Рисунок 1 – Схема современного подход  управления качеством

Следовательно,  получение точного кроя и исключение возможных дефектов предполагается путем подбора оптимальных технологических режимов процесса настилания и раскроя материалов.

Новую форму управления качеством методом прогнозирования можно назвать «Делай сразу хорошо». Целью при этом является полное овладение  процессом производства в режиме on-line, при котором, в идеальном случае, брака не бывает.

В данной ситуации адекватным аппаратом для решения задач диагностики и прогнозирования могут служить специальные системы с  искусственной памятью, а именно нейронные сети, реализующие идеи предсказания и классификации при наличии обучающих последовательностей, причем, как весьма перспективные, следует отметить радиально-базисные структуры, отличающиеся высокой скоростью обучения и универсальными аппроксимирующими возможностями.

Все вышесказанное подтверждает актуальность и необходимость разработки методики управления качеством деталей кроя швейных изделий.

Вторая глава посвящена исследованию  факторов, влияющих на качество деталей кроя швейных изделий  в условиях одного из ведущих швейных предприятий г. Новосибирска, основной ассортимент выпускаемой продукции которого - мужские костюмы, женские и мужские пальто. Результаты  сбора и обработки значительного объема данных по видам дефектов обрабатываемых объектов на разных операциях раскройного цеха действующего предприятия с использованием современных методов математико-статистического анализа (контрольный листок, диаграмма Парето, карта Шухарта, диаграммы Исикавы и др.), позволили выявить наиболее часто встречающиеся дефекты и классифицировать их.

Экспериментальным путем установлено, что на операциях «настилание материалов», «рассекание настила на части и вырезание крупных деталей», «вырезание деталей «чистым» кроем» и «дублирование деталей» наблюдается наибольший удельный вес встречаемых дефектов (94,9%). Кроме того, возникающие на этих операциях сбои, являются самыми весомыми  при доверительной вероятности 95 %. Наиболее распространенными  дефектами раскройного производства являются перекос, укорочение и обужение деталей, спекание  деталей кроя в пачке и как следствие растяжение срезов и т.п.  Для определения величин отклонения деталь брали из пачки раскроенных деталей (верхняя, средняя и нижняя), накладывали на нее контрольное лекало соответствующего размера-роста и измеряли полученные отклонения от контрольного лекала по длине и ширине.  Измерения проводились сразу после раскроя настила и  с течением разного интервала времени (30, 60 и 120 мин.) металлической рулеткой с точностью до 1 мм. Анализ результатов измерений конкретных линейных размеров деталей показали, что погрешности в размерах кроя проектируемых изделий в некоторых случаях достигают 3 % и более.

На основе проведенных маркетинговых исследований, для четырех основных операций, обозначенных ранее, собрана статистическая информация, которая  обработана методами априорного ранжирования факторов, на основе чего выявлены наиболее значимые свойства материалов, оказывающие влияние на качество выполнения операций раскройного цеха. Коэффициент конкордации варьировался в пределах 0,64 0,86, что больше минимально допустимого значения для швейной промышленности, поэтому можно сделать вывод о том, что согласованность результатов достаточно высокая. Для оценки значимости мнений экспертов, проверялось значение  (критерий Пирсона).  Во всех случаях расчетное больше табличного, поэтому можно с 95% -ной доверительной вероятностью утверждать, что согласованность мнений экспертов неслучайна

Анализ ранговой диаграммы показал, что доминирующую роль в обеспечении соответствия геометрических размеров деталей кроя на операции «настилание полотен» играют деформационно-релаксационные свойства материала (полная деформация и ее составные части), коэффициент тангенциального сопротивления и толщина материала. На операции «рассекание настила на части» и «вырезание деталей «чистым» кроем» наиболее значимые свойства материалов являлись: коэффициент тангенциального сопротивления, толщина материала, жесткость при изгибе. На операции «дублирование деталей»: температура эксплуатации, усадка и толщина. Таким образом, из каждой ассортиментной группы материалов были отобраны типовые образцы и  проведены исследования обозначенных значимых свойства материалов для каждой операции. На рисунке 2 представлен график  напряженно-деформационного состояния  одного из исследованных материалов, имеющий в своем составе  вложение 5% эластана. Отличительными свойствами таких полотен являются дополнительная их растяжимость и несоизмеримо высокая по сравнению  с обычными текстильными материалами деформация. Из графика видно, что с увеличением натяжения материала, которое  показано разным цветом, увеличивается значение относительной деформации (растяжение), которое находится в пределах от 0,05 до 0,2. При снятии натяжения в первые секунды наблюдается упругая (быстрообратимая) часть полной деформация, а с течением времени и  высокоэластическая, из этого следует, что при раскрое сформированного настила без его отлежки линейные размеры деталей кроя могут значительно искажаться и не соответствовать габаритным размерам контрольного лекала.

Рисунок 2- График напряженно-деформационного состояния ткани

с эластаном при различной величине натяжения

На основе проведенных исследований построены графики зависимости относительной деформации от натяжения материала, представленные на рисунке 3. В качестве примера, показаны графики  материалов с разным % содержанием эластана. Полученные ломаные линия регрессии показывают, что с увеличением содержания эластана в материале при разном натяжении возрастает интервал разброса относительной деформации. На графике также представлена функциональная зависимость ломаных линий регрессии, выраженная в виде уравнений аппроксимации полином второй степени. Ключевым показателем качества приближенной линии является величина достоверности аппроксимации R2 (коэффициент детерминации), которая показывает, какую часть разброса значений (дисперсии)  удалось объяснить с помощью данной функции. На графике R2  находится в интервале  0,930,95, что свидетельствует о достаточно высоком совпадении теоретической кривой с экспериментальными данными.

Рисунок 3- Результаты исследования деформационных характеристик материалов с различным % содержанием полиуретановых

(эластановых) волокон

Результаты остальных исследований значимых свойств материалов на качество выполнения операции «настилание полотен материала» представлены на рисунке 4. Аналогичные исследования проведены и для операций «рассекание настила на части», «вырезание деталей «чистым» кроем», «дублирование деталей».

а)

б)

в) 

а) зависимость относительной деформации от %-го содержания эластана

б) зависимость толщины материала от поверхностной плотности

в) зависимость коэффициента тангенциального сопротивления  от процентного содержания синтетических  волокон

Рисунок 4 – Примеры полученных экспериментальных зависимостей

На следующем этапе работы в результате математической обработки и анализа  экспериментальных данных  были получены адекватные уравнения регрессии зависимости точности кроя от варьируемых значений свойств материала. За количественную оценку параметра оптимизации принята величина  допускаемого отклонения линейных размеров деталей кроя от исходных размеров контрольного лекала  (Y, мм). Для операции «настилание полотен» уравнение регрессии имеет вид:

Y1=3,37-1,38х1+0,31х2-0,38х3-0,37х1х2 (1)

где х1 – относительная деформация;

  х2  – коэффициент тангенциального сопротивления;

  х3 – толщина материала, мм.

Для операции «рассекание настила на части» и «вырезание деталей «чистым» кроем» уравнение регрессии имеет вид:

Y2=2,63+1,47х1-0,45х2+0,63х3-0,61х1х2  (2)

где х1 – коэффициент тангенциального сопротивления;

  х2  – толщина материала, мм.

  х3 – жесткость при изгибе, мкНсм2

Для операции «дублирование деталей кроя» уравнение регрессии имеет вид:

Y3= 15,3-0,11х1-6,1х2+1,2х3+1,4х2х3 (3)

где х1 – коэффициент тангенциального сопротивления;

  х2  – толщина материала, мм.

  х3 – жесткость при изгибе, мкНсм2

Значимость коэффициентов уравнения регрессии, характеризующих линей­ные эффекты и эффекты парного взаимодействия, оценивались величиной доверительно­го интервала, значения которого варьировались в пределах 0,10 0,6(при =95%). Гипотеза об адекватности модели проверялась с помощью критерия Фишера, в результате сравнения Fрасч.<  Fтабл.

Полученные зависимости  показателей свойств используются в дальнейшем для определения соответствующих значений вновь поступающих материалов.

Для проведения предупреждающих действий разработана система единичных показателей качества деталей кроя, которая позволяет однозначно идентифицировать, систематизировать дефекты кроя, устанавливать место и причину их возникновения.  Выявлено, что в раскройном цехе на качество выполнения операций, а значит и  на точность кроя большое влияние  оказывают свойства раскраиваемых материалов, которые являются стохастической величиной.

Таким образом, при организации швейного производства, нацеленного на высокое товарное качество и ресурсосбережение, следует брать во внимание, что размерная точность и эксплуатационная формоустойчивость, как основные критерии качества изделий, закладываются на стадии выполнения операций  раскройного производства, представляющей базовую основу построения всего технологического цикла изготовления швейных изделий.

В третьей главе представлена информационная модель технологического процесса раскроя швейных изделий (FРП), в результате которого исходные материалы (М) превращаются в комплекты деталей кроя (ДК):

  (4) 

В качестве основных классов объектов исследуемой системы рассмотрены:

– номенклатура швейных изделий, для которых изготавливаются комплекты деталей кроя.

– множество деталей кроя, входящих в состав изготавливаемых швейных изделий.

– множество основных операций процесса, выполняемых в определенной последовательности и др.

Среди основных классов объектов исследуемой системы, выделены два главных класса – номенклатура (свойства) обрабатываемых материалов (М) и номенклатура оптимальных параметров технологического процесса (Р), которые в комплексе обеспечивают точность деталей кроя:

  и .

Для решения задачи нахождения оптимальных режимов обработки, выбраны следующие параметры: скорость настилания полотен, высота настила, скорость рассекания и вырезания деталей «чистым» кроем и др.

В качестве примера сформулируем задачу нахождения оптимальной скорости настилания: определить максимально допустимую скорость движения машины при настилании ткани при удовлетворении ограничений на допустимый уровень напряжений и времени деформации. Формально задача оптимизации записана в следующем виде:

  (5)

При удовлетворении ограничений:

(6)

  (7)

  (8)

Задача решается на основе построенных дифференциальных уравнений и представляет собой задачу математического программирования, для решения которой используется метод локальных вариации. Решение  задачи заключается в варьировании значения  на величинуи выбирая только те значения , которые удовлетворяют заданным ограничениям. В результате решения оптимизационной задачи получены скорости настилания полотен для разных групп материалов. Особый интерес представляют значения скорости настилания материалов с вложением эластана, примеры которых представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Оптимальные параметры скорости настилания полотен материалов костюмного ассортимента (фрагмент)

Группа материала

по волокнистому составу

Скорость настилания, м/мин

Шерсть 42% + ПЭф 53% +эластан 5%

15

Вискоза 32%+Пэф 65%+эластан 3 %

20

Вискоза 44% + ПЭф 54% + эластан 2%

24

Полученные оптимальные параметры операций раскройного цеха будут использоваться при разработке и  реализации методики управления качества.

На следующем этапе сформирована база данных, включающая свойства материалов, режимы на выполнение операций  раскройного цеха и возможные дефекты, которая положена в основу разработки методики управления качеством деталей кроя швейных изделий, представленной на рисунке 5. Предлагаемая методика  является  интерактивной системой, в рамках которой лицу, принимающему решение (ЛПР), в данном случае инженеру-технологу, предоставляется необходимый инструментарий для выявления еще на стадии подготовки производства при заданных параметрах возможного наличия или отсутствия дефектов и принятия конечного решения для того, чтобы предотвратить возникновение сбоев в производственном процессе. Разработанная последовательность этапов реализации методики позволяет перевести все действия ЛПР в явную, осознанную форму с целью минимизации возможных ошибок и достижения наилучшего результата.

Рисунок  5 – Методика управления качеством

деталей кроя швейных изделий

Мониторинг уровня исполнения технологии, т.е.  проверка соответствия выполнения технологического процесса осуществляется согласно документу «Справочник качества», который формируется в результате реализации  методики и передается исполнителям на операции раскройного цеха. «Справочник качества» содержит данные о моделях изделий, свойствах используемых материалов и режимах выполнения операций.

Применение разработанной в диссертационной работе методики позволит предупредить, а значит исключить,  возникающие на предприятии дефекты, устранить время на их исправление, повысить качество кроя и выпускаемой продукции, что в свою очередь позволит повысить конкурентоспособность и  рентабельность производства.

В четвертой главе проведена  программная реализация разработанной методики, которая выполнялась на базе аналитической платформы Deductor, фирмы BaseGroup (г.Рязань, Россия) с применением нейросетевого моделирования.

Для обучения нейронных сетей, карт Кохонена и «дерева решений» разработана база данных с учетом всевозможных сочетаний значений параметров процесса на основе проведенных исследований и расчетов. Для операции настилания всего использован 191 пример, для операций  рассекания и вырезания кроя – 1334 примера, для дублирования кроя – 583 примера.

При конструировании  нейросети  необходимым являлось выбор ее архитектуры, т.е. нахождение рационального размера сети – такового числа скрытых слоёв и нейронов в слоях, которые дадут минимальные ошибки обобщения. Для проведения эксперимента  по прогнозированию параметров технологического процесса и возможности проверки наличия или отсутствия дефектов при заданных режимах обработки,  достаточным условием было наличие одного или двух скрытых слоев с различными вариациями наличия нейронов согласно теореме Колмогорова.

Рассматриваемые архитектуры нейронных сетей в ходе эксперимента на примере операции «настилание полотен» имеет следующий вид:

1)        нейросеть с одним скрытым слоем:  6x2x2;  6x10x2; 6x25x2.

2)        нейросеть с двумя скрытыми слоями: 6x4x8х2; 6x6x12х2.

По результатам рассмотренных архитектур операции «настилания полотен» наиболее обученной архитектурой является 6x10x2  алгоритмом Back-Propagation. Граф нейросети данной архитектуры представлен на рисунке 6. По данному графу можно увидеть не только структуру нейронной сети, но и значения весов, которые принимают те или иные нейроны. В зависимости от веса нейрона он отображается определенным цветом, а соответствующее значение можно определить по цветовой горизонтальной шкале.

Рисунок 6 – Граф нейросети для архитектуры 6x10x2

операции «настилание полотен»

Для оценки правильности работы нейросети применялся визуализатор «что-если». Данный визуализатор позволяет исследовать, как будет вести себя система при подаче на ее вход тех или иных данных. Для проверки правильности обучения нейросети на обучающей выборке были заданы различные данные тестовой выборки, результат которых нейросетью был определен верно, следовательно, НС обучена правильно. На рисунке 7 представлен анализ полученных результатов по принципу «что-если».

Рисунок  7 – Анализ полученных результатов по принципу «что-если» для операции «настилание полотен»

На рисунке 8 представлено дерево решений операции настилания полотен с выходным параметром натяжение. Каждый узел дерева отображается в виде прямоугольника, цветовая заливка которого отражает результаты классификации в данном узле. Каждому классу соответствует свой цвет («есть брак» - красный цвет, «нет брака» - зеленый). С помощью визуализатора можно определить, насколько сильно выходное поле зависит от каждого из входных факторов.

Рисунок 8 – Дерево решений для операции «настилание

полотен» (выходной параметр - натяжение)

В результате анализа рисунка 8 выявлено, что наиболее значимыми факторами для возникновения дефекта натяжение являются скорость настилания (37,5%), вложение эластановых волокон (36%) и высота настила (18%). Так как наибольшее количество примеров расположены в зеленых ячейках, то можно сделать вывод о том, что результаты классификации хорошие.

Для того, чтобы наглядно проследить взаимосвязь между входными и выходными данными сети, в диссертационной работе построены самоорганизующиеся карты Кохонена по четырем основным операциям.

После прогнозирования параметров технологического процесса с использованием разработанных и обученных нейросетей, автоматически формируется в формате Microsoft Excel  «Справочник качества» для практического использования.  Полученный документ передается исполнителям на операции раскройного цеха  для дальнейшего мониторинга и организации процесса производства.

Анализ экономического эффекта от внедрения разработанной методики показал, что результаты работы позволили снизить себестоимость продукции на стадии раскройного производства действующего предприятия на 1,63%.

ОБЩИЕ Выводы ПО РАБОТЕ

  1. Анализ существующих методов  обеспечения качества продукции показал, что вопросы управления качеством на разных стадиях производственного процесса изготовления швейных изделий изучены недостаточно. Установлено, что управление качеством продукции путем использования в ней прогнозных данных параметров  технологического процесса является эффективным и оперативным методом.
  2. В результате проведенных исследований установлено, что качество продукции зависит от многих стохастических и детерминированных факторов, которые оказывают комплексное воздействие. Для их предупреждения необходима система, позволяющая определять оптимальные параметры раскройного производства на этапе его проектирования.
  3. Разработаны единичные показатели качества деталей кроя и классификатор дефектов, которые позволяют идентифицировать дефекты кроя, устанавливать место и причину их  возникновения.
  4. Исследование свойств материалов  показало, что в обеспечении размерного соответствия изделий проектным параметрам, доминирующую роль играют режимы выполнения технологических операций и параметры напряженно-деформированного состояния материалов в процессе их обработки.
  5. Разработаны и реализованы математические модели, позволяющие найти оптимальные режимы технологических операций раскройного цеха.
  6. Сформирован состав и структура базы данных, включающих вид, артикулы, свойства обрабатываемых материалов, а также параметры применяемого оборудования и технологические дефекты раскройного цеха для использования на автоматизированном рабочем месте технолога.

7. Разработана методика управления качеством деталей кроя швейных изделий, применение которой  позволит предупредить возникающие дефекты, устранить время на их исправление и повысить качество выпускаемой продукции. 

8. Разработаны и адаптированы к условиям раскройного цеха нейросетевые модели, отличающиеся способностью комплексного прогнозирования возможных дефектов и определения технологических параметров, обеспечивающих требуемые показатели качества деталей кроя швейных изделий.

9.  Для обеспечения процесса внедрения результатов работы и принятия управленческих решений по обеспечению качества кроя разработан документ «Справочник качества», который формируется автоматически на основе  нейронных сетей и включает оптимальные режимы выполнения операций раскройного цеха.

10. Экономическая эффективность результатов диссертационной работы достигается за счет сокращения дефектной продукции, снижения количества рекламаций и сокращения длительности производственного цикла, что подтверждено актами промышленной апробации.

Опубликованные работы по теме диссертации:

Статьи в рецензируемых журналах, входящих в «Перечень ВАК»:

1. Мокеева Н.С., Заев В.А., Сенникова Е.В. (Петрова Е.В.) Пути сокращения  длительности производственного цикла в условиях гибкого раскройного производства [Текст] // Известия вузов. Сев.-Кавк. регион. Технические науки, 2008. - № 5. – С.104 -106. (0,38 п.л./ лично автором - 0,13 п.л.).

2. Мокеева Н.С., Заев В.А., Сенникова Е.В. Разработка оптимального графика работы подготовительно-раскройного производства [Текст] // Известия вузов. Сев.-Кавк. регион. Технические науки, 2008. - № 6. – С.131 -133. (0,38 п.л./ лично автором - 0,13 п.л.).

3. Мокеева Н.С., Заев В.А., Сенникова Е.В. Логистический подход к организации гибкого производства  с использованием оптимизационного моделирования [Текст] // Дизайн и технологии, 2008.- № 10(52).  – С. 127-133. (0,38 п.л./ лично автором - 0,13 п.л.).

4. Мокеева Н.С., Петрова Е.В., Демьяненко В.В. Нейросетевые технологии и их применение при прогнозировании длительности производственного цикла раскройного производства [Текст] // Дизайн и технологии, 2011.- № 22.  – С. 49-55. (0,32 п.л./ лично автором - 0,11 п.л.).

5.  Мокеева Н.С., Петрова Е.В. Исследование влияния свойств материалов на качество швейных изделий при раскрое (Сообщение 1) [Текст] // Известия вузов. Технология легкой промышленности, 2011. Том 14 - № 8  – С. 56-61. (0,38 п.л./ лично автором - 0,19 п.л.).

Другие публикации:

6. Сенникова Е.В. Разработка методики построения логистической системы гибкого раскройного производства с использованием оптимизационного  моделирования [Текст] // Интеллектуальный потенциал Сибири (часть 3): Тезисы науч. конф. – Новосибирск: НГАСУ,  2007. – С.84-85. (лично автором - 0,08 п.л.).

7. Сенникова Е.В., Стаханова М.А. Исследование принципов планирования гибкого раскройного производства [Текст] //  Интеллектуальный потенциал Сибири (часть 4): Тезисы науч. конф. –  Новосибирск:  НГАСУ, 2008. – С.16 (0,08 п.л./ лично автором - 0,04 п.л.).

8. Мокеева Н.С., Заев В.А., Сенникова Е.В. Применение современных средств  моделирования для планирования технологических процессов раскройного производства [Текст] // Молодой ученый, 2009. - № 3. – С. 63 -67. (0,44 п.л./ лично автором - 0,15 п.л.).

9. Сенникова Е.В. Демьяненко В.В. Прогнозирование длительности производственного цикла раскройного производства с использованием нейросетевого моделирования [Текст] // Интеллектуальный потенциал Сибири: Тезисы науч. конф. – Новосибирск: СибУПК,  2009. – С. 4. (0,08 п.л./ лично автором - 0,06 п.л.).

10. Сенникова Е.В., Щепина К.М., Сафронова Е.И. Прогнозирование качества изделия в зависимости от параметров технологического процесса раскройного производства с использованием нейронных сетей [Текст] // Интеллектуальный потенциал Сибири: Тезисы науч. конф.  – Новосибирск: СибГУТИ,  2009. – С. 31. (0,09 п.л./ лично автором - 0,03 п.л.).

11. Сенникова Е.В., Стаценко М. А. Экспресс-нормирование времени операций раскройного производства с использованием нейронных сетей [Текст] // Интеллектуальный потенциал Сибири (часть 3): Тезисы науч. конф. –  Новосибирск:  НГАСУ, 2009. – С.25 (0,08 п.л./ лично автором - 0,04 п.л.).

12.  Мокеева Н.С., Петрова Е.В. Повышение качества технологической подготовки производства швейных изделий путем экспресс-расчета норм времени на операции раскройного цеха [Текст] // Молодой ученый, 2009. - № 10. – С. 71 -75.  (0,44 п.л./ лично автором - 0,22 п.л.).

13. Петрова Е.В. Прогнозирование качества швейных изделий на стадии раскройного производства с использованием теории нейронных сетей [Текст] // Наука. Технологии. Инновации: Материалы всероссийской науч. конф. молодых ученых (часть 1).  Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2009. – С. – 221-223. (лично автором - 0,19 п.л.).

14. Золотцева Л.В., Петрова Е.В. Обеспечение качества швейных изделий в условиях раскройного цеха с использованием методологии нейронных сетей [Текст]  // Применение современных математических методов и информационных технологий: Междунар. сб. науч. трудов ЧИ БГУЭП. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2010.- С. 19-27. (0,38 п.л./ лично автором - 0,19 п.л.).

15.  Петрова Е.В., Демьяненко В.В., Картавых О.Ю. Прогнозирование качества изделий в зависимости от параметров технологического процесса с использованием нейронных сетей [Текст]  // Интеллектуальный потенциал Сибири: Тезисы науч. конф. часть 3. – Новосибирск: НГАСУ, 2010. – с.58 (0,09 п.л./ лично автором - 0,03 п.л.).

16. Мокеева Н.С., Петрова Е.В. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования качества швейных изделий [Текст] // Инновационные технологии  производства товаров, повышение качества и безопасности  продукции  легкой промышленности: Сб. науч. трудов  – Алматы: АТУ, 2011. – с.91-93 (0,13 п.л./ лично автором - 0,065 п.л.).

Петрова Елена Владимировна

Разработка методики управления качеством

деталей кроя швейных изделий

Автореферат диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Бумага офсетная. Печать цифровая

Усл.печ.- 1,5 п.л. Тираж 80 экз. Заказ № 063-80

Редакционно-издательский отдел МГУДТ

117997, Москва, Садовническая ул., 33 стр. 1

Тел: 8 (495) 506-72-71

e-mail: rfrost@yandex.ru

Отпечатано в РИО МГУДТ




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.