ВИКОРИСТАННЯ КОНТРОЛЬНИХ КАРТ ШУХАРТА ДЛЯ ЗАБЕЗПЕ-ЧЕННЯ ЯКОСТІ ПРОДУКЦІЇ ТА ОПТИМІЗАЦІЇ РЕГЛАМЕНТУ ОБСЛУГОВУВАННЯ МЕТАЛОРІЗАЛЬНИХ ВЕРСТАТІВ З ЧПУ. ПРАКТИЧНИЙ ДОСВІД
DOI:
https://doi.org/10.15588/1607-6885-2025-2-10Ключові слова:
розкид, контрольні межі, спеціальний тренд, варіація, розподілення, індекс можливостей процесу, фактичний стан обладнання, міжремонтний період.Анотація
Мета роботи. На прикладі верстата з ЧПУ DAEWOO PUMA 600M, з використанням статистичних методів управління якістю зокрема карт Шухарта, відпрацювати схему технічного обслуговування і ремонту верстатного обладнання з метою скорочення експлуатаційних витрат.
Методи дослідження. Для досліджуваного випадку з кожної партії виробів «Колесо» в 30 од. для п’яти випадкових виробів відділом контролю якості проводився контроль відхилення від номіналу найбільш критичного параметру точності – посадкового діаметру зовнішнього кільця підшипника кочення. Всього було взято 60 таких вибірок. Діаметр посадкового отвору контролювався за допомогою прецизійного триточкового нутроміра. Таким чином для загальної вибірки в 300 одиниць будувалися контрольні карти Шухарта для положення центру і розкиду та здійснювався статистичний аналіз, метою якого є ідентифікація спеціальних трендів. Крім цього, аналогічним чином аналізувалися записи журналу коригувань за якими визначається наявність помилки позиціонування.
Отримані результати. Встановлено, що використання контрольних карт Шухарта дозволяє оцінювати фактичний стан верстатного обладнання. Базуючись на цьому факті, запропоновано модель технічного обслуговування і ремонту верстатів з ЧПУ, що спирається на статистичний аналіз даних. Застосування запропонованої моделі до всього циклу обслуговування та ремонтів дозволяє значно подовжити міжремонтні терміни для верстатів з ЧПУ. Кількість ремонтних заходів була зменшена на 35–50%. При цьому циклічність операцій, передбачених технологічним регламентом виробника для даного виду верстатів, залишається без змін, підвищується коефіцієнт використання обладнання та є можливість скоротити необхідну чисельність персоналу ремонтної служби.
Наукова новизна. Встановлено зв’язок результатів процесу різання, що встановлюються за контрольними картами Шухарта, та стану обладнання для формування заходів технічного обслуговування і ремонту.
Практична цінність. Запропонована схема організації технічного обслуговування та ремонту верстатів з ЧПУ на основі статистичного аналізу з використанням карт Шухарта забезпечує суттєве скорочення витрат на їх експлуатацію.
Посилання
Kusyi, Y., Stupnytskyy, V., Onysko, O., Dragašius, E., Baskutis, S., & Chatys, R. (2022). Optimi-zation synthesis of technological parameters during man-ufacturing of the parts. Eksploatacja I Niezawodnosc - Maintenance and Reliability, 24(4), 655–667. https://doi.org/10.17531/ein.2022.4.6.
Usubamatov, R., Kurganova, D., & Kapayeva, S. (2024). Maximal productivity rate of threading machine operations. International Journal of Mathematics for Industry, 16(01). https://doi.org/10.1142/s2661335224500199.
Lee, J., Jeong, Y., & Park, J. K. (2024). Predicting Factory Equipment Lifespan Through Manufacturing Data Analysis using AI. Journal of Machine and Compu-ting, 4(03), 693–701. https://doi.org/10.53759/7669/jmc202404066.
Hon, C. K., Chan, A. P., & Chan, D. W. (2011). Strategies for improving safety performance of repair, maintenance, minor alteration and addition (RMAA) works. Facilities, 29(13/14), 591–610. https://doi.org/10.1108/02632771111178391.
Guler, O., & Yucedag, I. (2018). Developing an CNC lathe augmented reality application for industrial maintanance training. 2018 2nd International Symposi-um on Multidisciplinary Studies and Innovative Technol-ogies (ISMSIT), 1–6. https://doi.org/10.1109/ismsit.2018.8567255.
Achouch, M., Dimitrova, M., Ziane, K., Kargan-roudi, S. S., Dhouib, R., Ibrahim, H., & Adda, M. (2022). On Predictive Maintenance in Industry 4.0: Overview, Models, and Challenges. Applied Sciences, 12(16), 8081. https://doi.org/10.3390/app12168081.
Kaparthi, S., & Bumblauskas, D. (2020). Design-ing predictive maintenance systems using decision tree-based machine learning techniques. International Journal of Quality & Reliability Management, 37(4), 659–686. https://doi.org/10.1108/ijqrm-04-2019-0131.
Slavina, T., & Štefanić, N. (2024). Facing Chal-lenges of Implementing Total Productive Management and Lean Tools in Manufacturing Enterprises. Systems, 12(2), 52. https://doi.org/10.3390/systems12020052.
ISO. (2015). Quality management systems — Fundamentals and vocabulary (ISO 9000: 2015).
Nikolopoulos, K., Metaxiotis, K., Lekatis, N., & Assimakopoulos, V. (2003). Integrating industrial maintenance strategy into ERP. Industrial Management & Data Systems, 103(3), 184–191. https://doi.org/10.1108/02635570310465661.
Pawlak, S. (2024). The impact of lean manufac-turing on the number of failures in a metal industry pro-duction plant – case study. Metalurgija, 63(2), 290-292
Patel, J. K. (2021). The importance of equip-ment maintenance forecasting. International Journal of Mechanical Engineering, 8(5), 7–11. https://doi.org/10.14445/23488360/ijme-v8i5p102.
Mullor, R., Mulero, J., & Trottini, M. (2018). A modelling approach to optimal imperfect maintenance of repairable equipment with multiple failure modes. Com-puters & Industrial Engineering, 128, 24–31. https://doi.org/10.1016/j.cie.2018.12.032.
Tanchenko, S., Frolov, M., & Surkov, S. (2023). Optimization of the machine tool maintenance and repair system to increase the efficiency of equipment perfor-mance. On Science Week 2023. Faculty of Mechanical Engineering. Abstracts of the scientific and practical con-ference, Zaporizhzhia, April 24-28, 2023 [Electronic re-source], 83. [In Ukrainian].
Malindzakova, M., Čulková, K., & Trpčevská, J. (2023). Shewhart Control Charts implementation for quality and production management. Processes, 11(4), 1246. https://doi.org/10.3390/pr11041246.
Bucay-Valdiviezo, J., Escudero-Villa, P., Paredes-Fierro, J., & Ayala-Chauvin, M. (2023). Leveraging Classical Statistical Methods for Sustainable Maintenance in Automotive Assembly Equipment. Sustainability, 15(21), 15604. https://doi.org/10.3390/su152115604.
Nogueira, K., Penatti, O. A., & Santos, J. a. D. (2016). Towards better exploiting convolutional neural networks for remote sensing scene classification. Pattern Recognition, 61, 539–556. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2016.07.001.
Belim, M., Meireles, T., Gonçalves, G., & Pinto, R. (2024). Forecasting models analysis for predictive maintenance. Frontiers in Manufacturing Technology, 4. https://doi.org/10.3389/fmtec.2024.1475078.
Abhishek, A. (2022). Forecasting: the operating parameters of industrial equipment. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 10(6), 5140–5145. https://doi.org/10.22214/ijraset.2022.44649.
Su, Z., Hua, Z., Hu, D., & Zhao, M. (2025). Research on equipment reliability modeling and periodic maintenance strategies in dynamic environment. Eksploatacja I Niezawodnosc - Maintenance and Reliability 27(1), 192163 https://doi.org/10.17531/ein/192163.
Frolov, M. (2019). Variation coefficient and some distribution laws in the context of cutting tools and other technical objects reliability modeling. In Lecture notes in mechanical engineering, 13–22. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93587-4_2.
ISO. (2023). Control charts. Part 2: Shewhart control charts (ISO 7870-2:2023).
Steele, M. & Chaseling, J. (2006, January). A comparison of the powers of the Chi-Square test statistic with the discrete Kolmogorov-Smirnov and Cramer-von Mises test statistics. researchgate.net. https://www.researchgate.net/publication/29462535_A_comparison_of_the_powers_of_the_Chi-Square_test_statistic_with_the_discrete_Kolmogorov-Smirnov_and_Cramer-von_Mises_test_statistics
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Положення про авторські права Creative Commons
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
