Фирменный Автосервис

 

 

Задачи совершенствования методов оценки качества сложной технической продукции

Задачи совершенствования методов оценки качества сложной технической продукции

Так как научно-практическая и учебная дисциплина о методах оценки технического уровня промышленной продукции, в том числе машин и других изделий машиностроения, является разделом квалиметрии, а она, в свою очередь, есть часть метрологии, то общие проблемы теоретической метрологии всецело относятся и к данной дисциплине.

Общими проблемами в данном случае считаются не решенные полностью и трудно решаемые задачи обеспечения адекватности, сопоставимости и точности измерений. В области квалиметрии эти проблемы имеют свои особенности, которые наглядно появляются, например, при определении показателей экономичности, эстетичности, безопасности и др.

Гносеологическая проблема адекватности (соответствия, совпадения) результатов измерений и оценок, получаемых при определении численных значений показателей качества и технического уровня, например, изделия, с объективной реальностью, т.е. с тем, что и сколько есть на самом деле, обеспечивается только при соблюдении ряда условий. Первое и важнейшее условие — требование соответствия процедуры (метода, средств и технологий) измерений сути измеряемого свойства.

Результаты измерений могут быть только тогда адекватны измеряемому, когда принятая для измерений теоретическая модель объекта измерения и методика измерения соответствуют реальности. Однако известно, что всякая модель есть только некоторое приближение к реальному. Она обычно учитывает не все, что составляет сущность измеряемого. Это вполне относится и к измерению такого комплекса свойств, какой составляет качество изделия. Следовательно, показатели качества и технического уровня промышленных изделий не могут быть определены абсолютно достоверно. Однако степень достоверности должна быть достаточной для решения практических задач. Практика как критерий истины подтверждает или опровергает достоверность (относительную истинность) принятых для измерений процедур. Но принципиальные решения проблемы адекватности конкретных измерений лежат в сфере их научного обеспечения. Например, адекватность определения технического уровня промышленных изделий обеспечивается достижениями квалиметрии и проработанностью ее методик.

Сопоставимость результатов измерений (численных определений) достигается выполнением основного принципа (закона) метрологии о единстве измерений.

Под единством измерений понимается одинаковое их осуществление, а значения измеряемых величин должны выражаться в общепринятых единицах. Однако ни в теории, ни в методах, ни на практике нет необходимого единства измерений отдельных показателей качества и технического уровня изделий. В самом деле, на различных предприятиях разных стран существуют свои нормативно-технические документы, по которым разрабатываются и изготавливаются аналогичные изделия; свои методы и средства измерений и испытаний; свои принципы, методики и практические формы оценки качества продукции — в частности, технического уровня.В таком случае количественные оценки качества одного и того же из Делия, но по разным методикам и при сопоставлении показателей оцениваемого образца с другими значениями базовых показателей дают неодинаковые результаты. Следовательно, производя оценку, например, технического уровня аналогичных изделий, но по "своим методикам", эксперты получают, вообще говоря, несопоставимые данные. Значит надо или иметь соответствующие методики согласования оценок (данных), т.е. искусственно добиваться сопоставимости, или обеспечивать естественную сопоставимость тем, чтобы все пользовались одной методикой измерений (оценок). Второй прием проще и исключает ошибки пересчета данных, а также ошибки методик приведения данных к сопоставимости. В этом направлении активно работают ИСО, МЭК и другие международные организации по стандартизации и сертификации продукции. Но их усилия пока не имеют должного успеха.

Поэтому еще нет всеобщего единства в методах и средствах численных определений как отдельных показателей качества, а также уровня качества продукции вообще, так и технического уровня промышленных изделий в частности. Это осложняет не только международную и внутригосударственную торговлю техникой, но и прогресс в деле повышения качества промышленных изделий. В конечном счете отсутствие единства измерений не способствует экономическому развитию предприятий, стран и мира в целом.

Точность измерений и, следовательно, численных оценок сложных свойств объектов реального мира оценивается погрешностью измерений. В соответствии со стандартом ИСО и ГОСТ 16263-90 "Метрология. Термины и определения" (М., 1991) "погрешность измерения — отклонение результата измерения от истинного значения измеряемой величины".

Погрешность измерения, в официально принятом смысле этого слова, определить нельзя в принципе, так как истинное значение измеряемого всегда, т.е. и до и после измерений, не известно. Поэтому, например, Национальная физическая лаборатория Великобритании уже давно выступает с критикой современного учения о погрешностях измерений, считая вопрос о погрешности измерений в его современной трактовке даже обсуждать бесполезно, так как "истинное значение измеряемой величины всегда неизвестно".

Невозможность оценить погрешность порождает неопределенность всяких измерений. А надо знать измеряемую величину определенно и точно. Вот в чем проблема. Она решается в каждом конкретном случае методом устранения или учета различных ошибок измерений (систематических и случайных).

Проблема адекватности оценок уровня качества по прогнозным значениям базовых показателей, а также прогнозов конкурентоспособности продукции усугубляется тем, что получаемые итоговые характеристики (показатели) основываются на моделировании и расчетах или на экспертных данных. С целью приближения оценок качества и конкурентоспособности к реальным свойствам продукции проводят верификацию.

Верификация — это разновидность анализа с целью установления достоверности прогнозных оценок, в частности, уровня качества и конкурентоспособности продукции.

Различают структурную и функциональную верификацию. При структурной верификации устанавливается соответствие структур двух или нескольких прогнозов. Соответствие структур косвенно свидетельствует о правильности выполненных прогнозных оценок и об их истинности. При функциональной (параметрической) верификации проверяется соответствие процессов функционирования и, в частности, выходных параметров, т.е. самих прогнозов, полученных из разных источников.

Получение истинного знания о будущем — так формулируется задача и проблема верификации. Проблематично здесь то, что истина проверяется практикой. Однако практики в отношении будущего не бывает. Поэтому практика как критерий истины в отношении прогнозов не может быть использована. Этой цели служат методы верификации.

Верификация разрабатываемых прогнозов должна осуществляться с использованием двух основных подходов: непрерывности и комплексности. Во-первых, для достижения истинности прогнозов необходима организация непрерывного прогнозирования с постоянной практической проверкой реализации этих прогнозов. Во-вторых, комплексность, всесторонность прогнозов позволяет значительно уменьшить неопределенность прогнозов, т.е. повышает их точность и, следовательно, достоверность.

Существует четыре способа верификации.

Прямая верификация — это верификация прогноза, осуществляемая повторением прогноза методом, отличным от первоначально используемого. Так, например, для получения прогноза

сложного явления могут быть использованы как фактографические (статистические) методы (расчет скользящего среднего, экспоненциальное сглаживание, экстраполяция тенденций, многофакторный регрессионный анализ и т.п.), так и методы коллективной экспертной оценки с последующим синтезом полученных результатов. Используют два вида синтезов прогнозов: синтез прогноза о целом из прогнозов его частей; комбинированный прогноз на базе нескольких частных прогнозов.

Такая верификация, т.е. многовариантная разработка прогнозов (несколькими методами для одного показателя) дает более достоверные оценки состояния объекта в будущем.

Косвенная верификация прогнозной оценки — сопоставление прогноза с результатами прогнозов того же объекта, но полученных на основании сведений из иных источников информации.

Консеквентная (т.е. последовательная) верификация выполняется путем аналитического и логического выведения прогноза из ранее полученных прогнозных оценок. Следовательно, консеквентная верификация есть синтезирование результатов предшествующих прогнозных оценок с целью получения новых (обобщенных) перспективных данных об объекте исследования. Эта верификация имеет сходство с синоптическим методом прогнозирования.

Синоптический метод — метод прогнозирования, основанный на анализе экспертами известного множества прогнозов объекта прогнозирования и прогнозного фона с последующим синтезом.

Инверсная верификация осуществляется путем практической проверки адекватности прогностической модели объекта исследования на его ретроспективном периоде. Имея прогностическую модель, можно определить расчетные значения параметров, а затем сравнить их с фактическими значениями, полученными в ходе экспериментов. Если расхождение значений сравниваемых параметров незначительно (в статистическом смысле), то такую верифицированную модель объекта на участке ретроспекции и результаты прогноза считают достоверными.

Для экспертных методов прогнозирования используются такие способы верификации: путем использования при повторном прогнозировании дополнительного обоснования результата, отличающегося от других (верификация повторным опросом); путем опровержения критических замечаний оппонента (верификация оппонентом); путем сравнения прогноза с мнением наиболее компетентного эксперта (верификация компетентным

экспертом). По возможности, используют верификацию учетом ошибок прогноза, посредством выявления и устранения источников регулярных ошибок прогнозирования.

Осуществление верификации прогнозных оценок качества и конкурентоспособности продукции является действенным приемом обеспечения достоверности и точности получаемых результатов.

Несмотря на имеющиеся достижения, проблема адекватности прогнозных оценок, особенно по отношению к определению численных значений показателей уровня качества и конкурентоспособности, остается актуальной. Поэтому требуется дальнейшее совершенствование методов квалиметрии и управления качеством продукции.


Единство качества и количества Экономика — эконометрика — квалиметрия Методы измерений Всеобщее управление качеством Методы управления качеством продукции, используемые в зарубежных фирмах Методы оценки технического уровня изделий (технической продукции) Метод экспертной оценки уровня и показателей качества продукции Выбор номенклатуры показателей качества промышленной продукции Взаимосвязь экономики — эконометрики — квалиметрии Выбор способов обработки поверхностей и назначение технологических баз 

 

Образовательный сайт Бармашовой Л.В.

Рассылки Subscribe.Ru
Современное образование
Подписаться письмом