Search academic texts

Information × Registration Number 0825U000918, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 07-05-2025 popup.evolution o Title Іmprovement of qualimetric methods for assessing the quality risks of technological processes using information technology Author Ihor Bahaiev, popup.head Hanna Hrinchenko popup.opponent Yurii Rudyk popup.opponent Mykola M. Mykyichuk popup.opponent Volodymyr Kucheruk popup.review Pavlo Budanov Description Об'єктом дослідження є – оцінювання ризиків якості технологічних процесів. Предметом дослідження є застосування інформаційних технологій для удосконалення кваліметричних методів оцінювання ризиків при функціонуванні технологічних процесів. Метою дослідження є удосконалення методів оцінювання ризиків низької якості технологічних процесів, враховуючи не лінійність залежності виміряних значень одиничних показників якості продукції, як результат функціонування технологічного процесу, та їх оцінками на безрозмірній шкалі та застосування ефективного математичного апарату інформаційних технологій. Вперше отримано функціональну залежність між дійсними значеннями показників якості технологічного процесу та їх оцінками на безрозмірній шкалі яка, на відміну від існуючих, не потребує застосування експертних методів та побудована на геометричному принципі ділення відрізка у заданому відношенні. Вперше розроблено метод оцінювання ризиків виготовлення продукції низької якості з використанням запропонованої функціональної залежності та теорії ланцюгів Маркова який, на відміну від існуючих, дозволяють отримати імовірність знаходження оцінок показників якості у заданих зонах регулювання. Вперше розроблено метод оцінювання ризиків виготовлення продукції низької якості на основі застосування методів штучного інтелекту та використання запропонованої функціональної залежності та, на відміну від існуючих, дозволяють прогнозувати знаходження оцінок показників якості у заданих зонах регулювання. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету і задачі наукових досліджень, визначено наукову новизну і практичну цінність отриманих результатів, подано загальну характеристику роботи. У першому розділі проведено аналіз 60 наукових публікацій, в результаті чого можна резюмувати, що розвиток суспільного виробництва будь якої країни, її місце на світовому ринку торгівлі, зростання добробуту нації та рівня життя людей тісно пов’язані з забезпеченням високого рівня якості продукції, послуг та функціонування соціально-економічних систем. Випуск якісної продукції пов’язано з якістю технологічних процесів на усіх стадіях життєвого циклу її виготовлення. Будь який технологічний процес пов'язаний з ризиками відхилення нормованих показників якості продукції від ідеальних, тобто тих, які регламентовані нормативними документами та технічними регламентами. У другому розділі пропонується дослідити та застосовувати логістичну функцію для отримання оцінок одиничних показників якості будь-яких об’єктів кваліметрії на безрозмірній шкалі. Застосування логістичної функції дозволяє отримувати математичну залежність, що забезпечує оцінки показників якості на безрозмірній шкалі, незалежно від природи об’єкту кваліметрії. Для цього необхідно знати мінімальне та максимальне допустимі значення об’єктів кваліметрії. Для апробації методики застосування запропонованої функціональної залежності приведені приклади. У якості об’єктів кваліметрії пропонується оцінювати продукцію, процес та систему. У третьому розділі розглядається можливість застосування один з методів прогнозування, наприклад, методи на основі ланцюгів Маркова. Цей метод дає можливість отримати якісні прогнози для лінійних та нелінійних процесів. Актуальною є задача оцінювання ймовірнісних прогнозів, потреба в яких швидко зростає як у суто інженерних застосуваннях, так і у фінансово-економічних системах. Технологічний процес представляє собою складну систему, яку необхідно оцінювати, аналізувати, прогнозувати і, за необхідності, коригувати. Були розроблені методика та програмне забезпечення для передбачення похибки виробництва на конкретного технологічного процесу. Показано, що доцільно проводити прогноз лише на 4-5 кроків вперед. Якщо застосувати Систему автоматичного управління якістю, то це може призвести до зменшення розкиду оцінок показників якості на 16%. У четвертому розділі запропоновано застосувати один з інструментів штучного інтелекту до прогнозування якості та ризиків технологічного процесу. При цьому розроблена методика застосування нейронних мереж для оцінювання ризиків якості технологічних процесів у випадку його не стаціонарності. Апробована відповідна методика та проведено апробацію методики у вигляді обчислювального експерименту. За результатами обчислювальних експериментів доведено, що застосування розроблених нейромережевих моделей дозволяє отримати прогнозні оцінки стабільності та точності технологічних процесів механічної обробки деталей типу вал з достовірністю 90% - 96%. Розроблені нейромережеві моделі можуть бути використані в автоматизованих системах для формування керуючого впливу та попередження відхилень параметрів деталей від регламентованих значень в режимі онлайн під час управління точністю процесу механічної обробки деталей. Registration Date 2025-03-18 popup.nrat_date 2025-03-18 Close