управления технологическим процессом - Северо
advertisement
Д. Г. МУСТАФАЕВА
НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ПОВЫШЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ
Монография
Владикавказ 2013
Министерство образования и науки РФ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Северо-Кавказский горно-металлургический институт
(государственный технологический университет)»
Д. Г. МУСТАФАЕВА
НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ПОВЫШЕНИЯ
ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ
Монография
Владикавказ 2013
-1-
УДК 658.5: 621.38
ББК 30.606
М91
Мустафаева Д. Г.
М91
Научные основы повышения эффективности управления производственными процессами: Монография / Д. Г. Мустафаева;
Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный технологический университет). – Владикавказ: СевероКавказский горно-металлургический институт (государственный
технологический университет). Изд-во «Терек», 2013. 157 с.
ISBN 978-5-901585-75-7
Монография представляет собой научное исследование одной из самых актуальных проблем – повышение эффективности управления производством изделий микроэлектроники. Монография представляет интерес
для научных работников, аспирантов, преподавателей и студентов вузов,
изучающих проблемы управления и технологии производства изделий, а
также для специалистов-практиков, занимающихся вопросами реализации.
УДК 658.5 : 621.38
ББК 30.606
Рецензенты:
Доктор физико-математических наук,
профессор Кабардино-Балкарского государственного университета
Ахнубеков А. А.
Доктор технических наук,
профессор Северо-Кавказского горно-металлургического института
(государственного технологического университета)
Сорокер Л. В.
ISBN 978-5-901585-75-7
ФГБОУ «СКГМИ (ГТУ)», 2013
Мустафаева Д. Г., 2013
-2-
Содержание
Введение......................................................................................................5
1 АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
ПРОИЗВОДСТВА ИЗДЕЛИЙ ...................................................................6
1.1 Технологический процесс как объект управления ....................6
1.2 Проблемы управления производственным процессом
при формировании структур .......................................................10
2 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ
УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ
ФОРМИРОВАНИЯ СТРУКТУР ЭЛЕМЕНТОВ И КОМПОНЕНТОВ .....13
2.1 Требования, влияющие факторы и критерии
эффективности управления технологическим объектом.........13
2.2 Совершенствование управления технологическим процессом
производства элементов и компонентов микроэлектроники ..20
2.3 Методология управления технологической системы
при обеспечении качества изделий в производстве .................24
2.4 Процессный подход при управлении .........................................26
3 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОИЗВОДСТВОМ ЭЛЕМЕНТОВ И КОМПОНЕНТОВ .....................29
3.1 Принятие решений в управлении производством изделий ......29
3.2 Принятие решений в производственном процессе ...................33
3.3 Статистический анализ технологического процесса
производства элементов и компонентов ...................................36
3.4 Принятие решений по управляющим воздействиям
на технологическую систему производства изделий ...............67
3.5 Совершенствование системы управления и повышения
качества процессов производства ...............................................75
4 УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ
ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ ИЗДЕЛИЙ ..........................................................77
4.1 Алгоритмы управления технологическими процессами ..........77
4.2 Исследования и составление схемы процесса ...........................82
4.3 Моделирование процессов и эффективность выбора
управлений ...................................................................................86
4.4 Формализация цели управления .................................................90
4.5 Модели управления системой .....................................................96
-3-
5 ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ И ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ТОЧНОСТИ ПРОЦЕССА
ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕМЕНТОВ И КОМПОНЕНТОВ .........................99
5.1 Исследование управления технологическими операциями
и задачи обеспечения точности процесса при производстве
элементов и компонентов ...........................................................99
5.2 Анализ методологических подходов к управлению
технологическим объектом для создания изделий ...................108
5.2.1 Анализ последствий и причин отказов .............................118
5.2.2 Эффективность управления технологической системы .....121
6 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ СОЗДАНИЯ ИЗДЕЛИЙ .........123
6.1 Разработка и исследование интеллектуальных систем
управления процессами производства элементов
и компонентов ..............................................................................123
6.2 Обеспечение эффективности функционирования
и управления технологической системы ...................................130
6.3 Разработка схем и моделей контроля и управления
процессом производства изделий ...............................................135
6.4 Получение структур элементов и компонентов
с оптимальными параметрами ....................................................142
Заключение .................................................................................................147
Список литературы ....................................................................................148
-4-
Введение
Повышение эффективности производства и качества выпускаемых изделий являются очень важными задачами для промышленных
предприятий. Их реализация в производственном процессе рассматривается как актуальная научно-техническая проблема, решение которой
особенно важно в производстве изделий микроэлектроники.
Любой процесс производства изделий для правильной его реализации и достижения поставленных результатов нуждается в целенаправленном управлении. Существующие системы и методы управления производством не в полной мере обеспечивают достижение требуемых параметров, оптимальное ведение процесса, формирование
структур элементов и компонентов микроэлектроники. В связи с этим
особую важность приобретает обеспечение выполнения технологических и технических требований с заданной гарантией.
При создании изделий микроэлектроники технологический процесс формирования структуры элементов и компонентов в значительной степени определяет объем выхода годных изделий в производстве
и их надежность при эксплуатации. Это требует разработки методологических аспектов управления технологическим процессом для достижения заданного уровня точности, стабильности и условий проведения технологического процесса при производстве изделий, учитывающих особенности протекания исследуемого технологического
процесса формирования структур элементов и компонентов.
Исследование проблемы повышения эффективности управления
сложными системами, в частности, производством элементов и компонентов микроэлектроники, является актуальной и своевременной
задачей, решение которой представляет интерес не только с точки
зрения теории управления, но и, прежде всего, с позиции практической ценности.
-5-
1 АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ
ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВА ИЗДЕЛИЙ
1.1 Технологический процесс как объект управления
Под технологическим процессом понимают часть производственного процесса, содержащую действия по изменению и последующему
определению состояния предмета производства [1]. Это определение
указывает внешние системные связи технологического процесса. С
одной стороны, являясь частью производственного процесса, технологический процесс связан со структурой производства, с другой стороны – со структурой и параметрами объекта производства.
Большинство свойств, характеризующих качество изделий, формируются в ходе технологических процессов [2, 3]. Несовершенство
производственного процесса вызывает отклонения действительных
значений качественных характеристик изделия от номинальных. В
частности, на качество изделия влияют неоднородность исходных материалов, действия человека, несовершенство процессов, низкая
надежность оснащения, инструментов и их изнашивание. Поэтому
качество технологического процесса – важнейший из критериев,
определяющий качество изделия.
Качество реализации технологических процессов обусловлено
качеством технологии и технологической системы, включающей инфраструктуру, систему контроля и управления процессами, а также
обслуживающий персонал.
Все технологические процессы, влияющие на качество изделия,
должны контролироваться. Однако только использование хорошо организованной системы контроля показателей качества материалов и
готовых изделий еще не гарантирует обеспечения высокого качества
изделий. Необходимо еще и управлять процессом производства, понижая влияние дестабилизирующих факторов, что можно достичь,
располагая исчерпывающими сведениями о состоянии и возможностях производственных процессов. Основную часть производственного процесса составляют технологические процессы.
Характеристики большинства технологических процессов таковы, что требуют четкого управления ими, в том числе и с точки зрения
безопасности. В общем случае, необходимость управления технологическими процессами диктуется следующими факторами:
- для обеспечения качества изделий состав и количество входных
компонентов должны поддерживаться на заданном уровне;
-6-
- износ орудий труда и переменный состав сырья требуют непрерывного изменения (подстройки) параметров технологического процесса;
- пуск и остановка некоторых технологических процессов требуют выполнения специфических точно синхронизированных операций
и др.
Характерной особенностью современных технологических процессов является то, что управление ими занимает нижний уровень в
иерархической системе управления производством.
Методологической основой создания автоматизированных систем
управления технологическим процессом является системный подход,
обеспечивающий комплексное решение задач наилучшего управления
технологическим процессом. Необходимость системного подхода
диктуется тем, что современные технологические процессы являются
сложными объектами управления с большим числом входных и выходных переменных. Сложные нелинейные связи между переменными, их нестационарность, высокий уровень производственных шумов,
недостаточность априорной информации о закономерностях их протекания создают значительные трудности при создании адекватных моделей технологических процессов. Ведение технологического процесса должно удовлетворять нескольким зачастую противоречивым требованиям к качеству изделий и к производительности установки.
Качество изделий определяется, в первую очередь, качеством сырья, заготовки, возмущениями, действующими на процесс, режимом
обработки и т. д. Производительность установки определяется простоями оборудования, потерями времени при переходе от одного вида
изделий к другому, на плановые и аварийные ремонты, а также режимом работы самого оборудования.
Система управления качеством, организуемая на каждой технологической операции, должна быть оперативной и работать в реальном
времени. Система управления производительностью состоит из систем управления режимами технологических операций, управления
транспортными операциями и межоперационными запасами.
В общем случае технологический процесс представляется в виде
многомерного объекта (рис. 1.1), на входе которого действует векторная переменная Х(t) с составляющими x1(t), ..., xn(t). К этим переменным относятся все свойства сырья или заготовок (химический состав,
размеры, механические свойства и т. д.). Параметры процесса, характеризующие условия протекания (температура, давление, скорость и
т. д.), описываются векторной функцией Z(t) с составляющими z1(t), ...,
-7-
zm(t). Выходные переменные описываются вектором Y(t) с составляющими y1(t),..., yn(t) – это характеристики изделий, такие как химический состав, размеры, количество, стоимость и т. д. Возмущающие
факторы, воздействующие на процесс, описываются вектором U(t) с
составляющими u1(t),..., un(t).
Рисунок 1.1 – Технологический процесс как система.
Размерность векторов X, Y, Z и U обычно велика для реальных
процессов и все их учесть принципиально невозможно, поэтому они
рассматриваются как случайные функции. При этом X(t), Z(t) и U(t)
рассматриваются как причины, их объединяют в группу входных переменных.
Оценка степени и формы связи между входными и выходными
величинами должна быть произведена по реализациям этих величин,
полученным в условиях функционирования объекта.
На основе полученных моделей строятся алгоритмы и рассчитываются значения управляющих параметров, обеспечивающих заданное качество изделия. Эта информация передается на более нижний
уровень иерархии в качестве рекомендаций для оптимального ведения
технологического процесса.
Проведение причинно-следственного анализа производства элементов и компонентов позволяет определить причины возникновения
производственных проблем при изготовлении изделий. Инструментом
анализа могут быть аналитические и графические методы. Наглядным
является графический способ определения причин возникновения
производственных проблем. Такой подход дает возможность увидеть
-8-
максимальный спектр возможных причин и определить их взаимосвязь.
В результате проведенного нами анализа технологического процесса производства элементов и компонентов микроэлектроники, была составлена причинно-следственная диаграмма, которая представлена на рисунке 1.2.
Низкий уровень
образования
Персонал
Квалификация
не соответствует
новой технологии
Несовершенная система повышения
квалификации
Несоответствие состава требованиям
Инструменты
и материалы
Плохое качество
материалов
Неправильное
хранение
Неудовлетворительный социальнопсихологический
климат
Инструмент быстро изнашивается
Низкое
качество
Невнимательность
Технологическая
операция
Переутомление
Оборудование
Разбалансировка
Неверная установка деталей
Отсутствие
контроля
Нарушается
порядок
Неправильная
эксплуатация
Деформация
Нарушается
режим
Нарушается процедура
Неправильная обработка
Износ оборудования
Качество изделий
Рисунок 1.2 – Диаграмма определения причин возникновения и решения
производственной проблемы.
Причинно-следственная диаграмма показывает, что основными
факторами, влияющими на качество и процент выхода годных изделий на основе многокомпонентных материалов, являются: несоответствие исходного материала при создании пленочных преобразователей требуемому составу и заданным свойствам; отсутствие воспроиз-9-
водимости параметров структур от процесса к процессу; неправильная
эксплуатация технологического оборудования.
1.2 Проблемы управления производственным процессом
при формировании структур
Несмотря на широкий интерес к проблемам управления в производственном процессе при создании сложных изделий электроники,
методология деятельности в этой области разработана недостаточно,
особенно при производстве изделий на основе многокомпонентных
материалов. Это требует, в частности, теоретической разработки общих подходов управления производством элементов и компонентов,
технологически осуществимых и экономически целесообразных.
Проблема управления производством элементов и компонентов
микроэлектроники актуальна, так как обеспечит создание конкурентоспособных изделий высокого качества. Это позволит уделять значительное внимание проблемам управления не только технологическим
процессом, но и в целом производственному процессу выпуска изделий. Между качеством изделий электронной техники и эффективностью управления производством существует прямая зависимость.
Повышение качества изделий способствует повышению эффективности производственного процесса в целом. Качество в приборостроении непосредственно связано с эффективностью управления
и функционирования технологической системы производства. Решение этой проблемы позволит совершенствовать технологический процесс производства элементов и компонентов, повысить его экономичность.
Управление технологической системой можно рассматривать как
область, имеющую свою концепцию, методологию в рамках общего
управления производством. Эффективное управление технологической системой обеспечит выпуск конкурентоспособных и качественных изделий.
Под управлением в широком смысле понимается общая функция
организованных систем, обеспечивающая сохранение их структуры,
поддержание режима деятельности, реализацию ее программы и цели
[4–6]. В управление включают не только целенаправленные управляющие воздействия, но и саму постановку целей, выработку политики
и принятие решений.
В математической теории оптимальных процессов [7] управление
понимается как перевод системы из одного фазового состояния в дру- 10 -
гое на основе совокупности управляющих параметров. Под управлением понимается как процесс целеполагания, так и деятельность по
достижению поставленной цели.
Управление применяется к объектам, параметры которых сами
отклоняются от заданного технического уровня, или их нужно изменять в соответствии с изменяющимися условиями. Технологические
системы производства изделий относятся к таким объектам, так как
они теряют свои свойства под влиянием физических и технических
причин.
При этом возникает необходимость решать проблемы управления
в совокупности с задачами выработки управляющих направлений, их
реализации посредством управляющих воздействий на объект управления. К их числу можно отнести управление технологическими процессами, основанное на повышении их эффективности и связанное с
повышением качества изделий.
В организации управления процессом можно выделить детерминированный и кибернетический подходы [8]. Детерминированный
предусматривает аналитическое представление процесса управления,
при котором для данной совокупности входных значений на выходе
объекта управления может быть получен единственный результат,
определяемый оказанным на него управляющим воздействием.
Управляющим воздействием, дающим однозначное решение, может
быть разовое техническое решение или применение технического
контроля. Модель управления в детерминированном подходе принимается строго однородной, в отношении которой предполагается полное отсутствие отклонений в виде погрешностей, ограничений, отказов, случайных возмущений, управление носит дискретный разовый
характер в малом диапазоне изменения переменных параметров.
Кибернетический подход свободен от недостатков детерминированного подхода, и отклонения являются естественными. В этих системах контроль не подменяет управление, а является лишь одним из
процессов управления. Данный подход является направлением методологии, в основе которого лежит исследование объектов как систем.
В проблеме значительного повышения эффективности рассматриваются системы управления процессами, которые состоят из взаимосвязанных частей и в определенном смысле представляют собой замкнутое целое. Общая схема технологии процесса управления производством представлена на рисунке 1.3.
Разработка методологических, технологических и научных основ
эффективности управления производством элементов и компонентов
- 11 -
Показатели
Цель
Планирование
Анализ
Альтернативы
Ситуация
Контроль
Учет
Факт
Регулирование
Объект управления
Задание
Рисунок 1.3 – Схема технологии процесса управления.
на основе многокомпонентных материалов является актуальной проблемой и при создании высококачественных изделий микроэлектроники.
- 12 -
2 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ
УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ
ФОРМИРОВАНИЯ СТРУКТУР ЭЛЕМЕНТОВ
И КОМПОНЕНТОВ
2.1 Требования, влияющие факторы и критерии
эффективности управления технологическим объектом
При структурировании проблемного поля в процессе исследований технологического объекта можно выделить технологический и
инновационный блоки [9, 10].
Технологический блок – блок проблем, связанных с преобразованием вещества, энергии, информации в процессе изготовления изделий, обработки и переработки материалов, сборки узлов и изделий.
Инновационный блок – проблемы, связанные с введением новаций в области техники, технологии и управления, основанных на использовании достижений науки и передового опыта.
Для выбора альтернативы их нужно оценить. Оценка альтернатив
производится по критериям пригодности и оптимальности. Первый
критерий обеспечивает требуемую эффективность операции, а второй –
ее максимальную эффективность.
Для принятия решений необходимо использовать определенные
правила, позволяющие выбрать наилучший или приемлемый вариант
действий из множества допустимых. Такие правила определяются
критериями эффективности [8, 11]. На основе показателей, описывающих цель принятия решения, выражается критерий эффективности.
Он формируется на базе концепций ограниченной рациональности и
максимизации полезности. На первой концепции основывается критерий пригодности, а на второй – критерий оптимальности. Если решение обеспечивает максимальную эффективность, оно является оптимальным. Максимальная эффективность обеспечивается за счет принятия решений на основе критерия оптимальности.
Параметры функционирования технологической системы могут
рассматриваться как параметры эффективности. Они позволяют оценить качество решения проблемы и достижение поставленных перед
системой целей [12].
При формировании критериев эффективности можно использовать
такие подходы, как моно- и поликритериальную (векторную) постановку задач. При первой постановке – совершается оптимизация одного
параметра, а при второй – оптимизация всех параметров эффекта.
- 13 -
От качества целеполагания зависит результативность функционирования технологической системы. Для целеполагания важными факторами являются: соответствие планируемых целей требованиям среды и возможностям предприятия; адекватность выбранных стратегий
поставленным целям; силы, обеспечивающие достижение целей; объем и качество ресурсов, необходимых для развития. На стратегический аспект эффективности производства влияют первые три фактора,
четвертый же дает представление о тактическом аспекте.
Выделяют следующие семейства моделей эффективности управления:
– сконцентрированные вокруг целей. Эти модели строятся на гипотезе. Способность достигать запланированных целей определяет
эффективность модели. Подход, основанный на целях, располагает к
целесообразной деятельности групп при достижении поставленных
целей. Устанавливают цели точно. Для определения эффективности,
прогресс, полученный в этом направлении, должен быть зафиксирован и доступен измерению;
– в которых важнейшими являются системные критерии. При
этом системный подход обращается к средствам поддержки отношений между участниками. Основное место занимает определение
иерархических отношений и распределение ресурсов, которые ведут к
сложностям оценки издержек;
– объединенные по критериям, встречающимся в теории. При
этом выбирают критерии, которые позволяют обеспечивать наименьший уровень удовлетворения для составляющих частей модели, цели
которых различны. Они являются внутренними и внешними компонентами.
Выбор точных критериев, с помощью которых можно оценить результаты деятельности и сравнить их между собой, является сложной
задачей [13–15].
Функционирование технологической системы предусматривает
эффективный способ управления ее составляющими в любой производственной ситуации. А такой способ имеет место в эффективной
системе управления и при высокой степени производственнотехнологической оснащенности предприятия.
Эффективная система управления с учетом горизонтального и
вертикального разделения осуществляется на основе используемых
производственных технологий.
Повышение эффективности управления тесно связано с ростом
эффективности принимаемых решений на всех уровнях иерархии.
- 14 -
Учитывая, что управленческое решение направлено на повышение
эффективности деятельности предприятия, то эффективность производства является мерой эффективности принимаемых решений. Принятие решений представляет собой основной инструмент управляющего воздействия, так как в разработке решений, их принятии, организации и контроле заключается деятельность управления. Задача
определения эффективности решений представляет собой сложную
проблему управления.
Результаты функционирования управляемого объекта определяются по степени достижения поставленной цели. А они в свою очередь обусловливают эффективность системы управления [16].
При оценке эффективности управления учитывается эффективность производства. Вместе с тем необходимо учесть, что достичь
одинаковых технико-экономических результатов можно и при разных
уровнях организации управления. При таком подходе необходимо
учитывать и фактор времени – определенный временной шаг между
управляющим воздействием и его результатом.
При оценке прямых результатов деятельности управляющей системы нужно отталкиваться от представлений – управление есть производство, управленческое решение есть продукт труда этого производства. При оценке эффективности принимаемых решений производится и оценка эффективности всей системы управления.
Эффективность управленческого решения и его реализацию рассматривают во взаимосвязи. Это обусловлено тем, что эффективность
решения, будучи реализовано в срок, достигнет поставленной цели.
Поэтому эффективность решений зависит как от качества самих решений, так и от качества их осуществления.
Множество факторов различного характера оказывают влияние на
эффективность принимаемых решений. Их воздействие проявляется
на разных этапах процесса разработки и исполнения решений. Например, такими факторами могут быть: опыт работы и компетентность
лица, принимающего решения; уровень его осведомленности; степень
личного участия специалистов и руководителей, разрабатывающих
решение, в его исполнении; степень и характер ответственности руководителей за последствия принятого решения [17].
При различном размере затрат можно достигнуть одинаковых целей. Критерием эффективности решения является отношение полученного в результате его осуществления эффекта, выраженного показателем уровня достижения цели, к размеру затрат на разработку и
реализацию решения. Количественно эффективность характеризуется
- 15 -
получаемой прибылью на единицу затрат, т. е. некоторая совокупность критериев, характеризующих принятое решение; например такие объективные показатели, как: объем производства, рентабельность и другие.
Управленческое решение – это результат управленческой деятельности. Для управленческого решения справедливы важнейшие
показатели, используемые для характеристики изделий, – эффективность, результативность и производительность.
Эффективность системы показывает соотношение эффекта и затрат на его достижение. Действенность характеризует способность
предприятия производить изделия, удовлетворяющие заданным параметрам. Производительность труда характеризуется как отношение
числа выпушенных изделий к затратам на их производство.
Организационная эффективность решения – результат достижения организационных целей за счет меньших усилий, меньшего числа
работников или меньшего времени.
Технологическая эффективность решения – это результат достижения технологического уровня производства меньшими финансовыми затратами.
Операция – это есть желаемый результат, который необходимо
получить. Главным фактором, связывающим разные действия в систему или другими словами в операцию, есть цель деятельности.
От таких факторов как: затраты ресурсов, затраты времени, полезность эффекта, зависит итог операции. Время как вид ресурса
можно лишь расходовать. Цель операции задается в форме результата,
который представляется как требуемый полезный эффект, требуемые
затраты ресурсов, требуемые затраты времени.
Реальный результат операции состоит из таких частей как: фактические затраты ресурсов (ресурсоемкость); фактический полезный эффект
(действенность); фактические затраты времени (оперативность).
Все допустимые методы достижения поставленной цели имеют
различную эффективность. Ее показателем может быть мера уровня
достижения цели, или другими словами соответствие действительного
и нужного результата операции. При этом показатель эффективности
задается как функция, по значению которой можно говорить об эффективности проделанной операции.
Всякий показатель эффективности, который применяется для оценки
вариаций действий, должен удовлетворять таким требованиям как: содержательность, измеримость, соответствие цели, полнота и т. д.
- 16 -
Работа системы управления направлена на достижение установленных результатов, для этого затрачиваются определенные ресурсы.
Главным элементом в обосновании управленческих решений является оценка эффективности, которая основывается на системном подходе.
При анализе эффективности технологической системы производства изделий [18, 19] было выявлено, что на оценку оперативности и
эффективности достижения цели оказывают влияние затраченные
усилия. В таком случае можно говорить о критериях, характеризующих ресурсоемкость и результативность процесса (затраченные ресурсы и экономический эффект); оперативность процесса (затраченное время); уровень достижения целей.
Динамика показателей затрат времени на выполнение функций
технологической системы характеризует оперативность процесса
управления. В зависимости от формы системы управления часть функций ее подсистем могут осуществляться последовательно, а часть – параллельно, с точки зрения времени.
Повышение квалификации работников, модернизация и полноценное использование технических возможностей оборудования, организация единой компьютерной сети и баз данных, анализ рабочего
времени и организация оперативного учета – все это ведет к экономии
времени при производстве изделий.
Оценка результативности и затрат управления характеризуется
показателями экономической эффективности. На основе расчета интегрального показателя эффективности с применением метода взвешенной суммы оценок производится оценка эффективности уровня достижения целей. При этом учитываются как показатели функционирования системы, так и показатели ее взаимодействия с внешней средой.
Определение корреляционной зависимости между показателями позволяет малыми приращениями добиваться большего эффекта.
Решение производственных задач на предприятии непосредственно связано с процессом разработки, принятия и реализации решений. Процесс принятия решений включает диагностику, установление и определение проблемы; определение ограничений и критериев;
определение, оценку и выбор альтернатив; реализацию решений; контроль выполнения решений.
Качество решения зависит от исходной информации, ее достоверности и достаточности; характера принимаемого решения; принятия,
передачи и организации исполнения; готовности технологической системы к исполнению принятых решений.
2 Мустафаева Д. Г.
- 17 -
Для эффективности принимаемых решений они должны удовлетворять таким требованиям как: единство цели; аргументированность
и обоснованность; краткость формулировок; гибкость; объективность;
возможность контроля; автоматизация процесса сбора и обработки
информации, процесса разработки и реализации.
Качество цели определяет успех функционировании системы.
Цель должна быть изменяема, реальна и достижима в установленные
сроки, формализуема.
В процессе разработки и принятия решений необходимо понимать сущность и учитывать его организационные аспекты. Важнейший организационный аспект разработки и реализации решений – организация последовательности работ, необходимых для выполнения
этого процесса, т. е. логическая последовательность операций по разработке решения.
Операции выявления проблемы, диагностики проблемы, определения целей управления элементом при решении проблемы на системном уровне, сбора и анализа информации о системе, разработка
критерия эффективности решения, формирование списка управляющих воздействий на подсистему (как на источник проблемы), прогнозирования результатов влияния на систему, верификации и оценки
вариантов решений, принятия, оформления, доведения до исполнителей решения, его исполнение и контроль над его выполнением – составляют процесс разработки и принятия решения [20].
Организация разработки и принятия решения – важный фактор
обеспечения его качества, во многом определяющий затраты времени
и средств на разработку решения. На организацию разработки решения влияют такие факторы как: степень структурированности проблемы; наличие информации и степень ее формализованности; последствия принятого решения.
На процесс принятия решений в области промышленного производства значительное воздействие оказывают как факторы внутренней
среды, так и факторы внешней среды. К таким факторам можно отнести, например, материально-техническую базу, технологическую среду, технический потенциал и уровень автоматизации процессов, наличие источников финансирования, транспортные расходы по доставке
материалов и т. д.
При принятии решений важно учитывать ограничения: производственные мощности; жизненный цикл изделия; объемы финансирования; материально-технические запасы; ограничения в возможностях
автоматизации производства; степень развития управления качеством
- 18 -
в процессе производства изделий; недостатки оперативного управления производством.
Целевая установка при принятии производственных решений –
повышение производительности труда и качества изделий.
К основным факторам, влияющим на принятие производственных
решений, можно отнести: производственные мощности; техникотехнологическое оснащение; ресурсное обеспечение; степень механизации и автоматизации производственного процесса; квалификацию
персонала; степень централизации управления.
Основной функцией управления производством является функция
организации, планирования и контроля текущего функционирования
технологической системы.
К производственным решениям относятся: планирование объемов
выпуска изделий и их номенклатура; управление запасами; оперативное управление производством [21]. Методами принятия производственных решений являются: метод сетевого планирования и управления; метод теории массового обслуживания и метод управления запасами.
Особое значение приобретает управление качеством как обособленный вид деятельности. Под управлением качеством понимается
планирование, организация, регулирование и контроль мероприятий
по обеспечению качества производства и управления.
К основным факторам, влияющим на принятие решений в сфере
управления качеством, относятся: нормативно-методическое обеспечение управления качеством; наличие сертификата соответствия стандартам (ГОСТ); практика управления качеством; степень централизации управления; уровень квалификации персонала; качество материалов и покупных комплектующих; техническое оснащение предприятия.
В рамках системы управления качеством принимаются следующие решения: выбор стратегии повышения качества – тщательный
контроль выпускаемых изделий, внедрение эффективной системы
контроля, закупка качественного сырья, внедрение совершенной технологии и т. п.; формулировка требований к качеству; установление
качественных и количественных параметров качества, допустимых
отклонений от заданных параметров; выбор методов контроля; назначение лиц, ответственных за осуществление контроля и т. п. [22].
К методам принятия решений в сфере управления качеством используемых в процессе реализации конкретных задач относятся: прогнозирование; генерация альтернатив; моделирование; анализ реше- 19 -
ний; многокритериальная оценка альтернатив; экспертная оценка; статистические методы.
Принятие решений в сфере управления качеством – определяющий фактор обеспечения конкурентоспособности изделий и предприятия в целом, что весьма важно как на тактическом уровне, так и на
стратегическом.
Правильный учет влияющих факторов на процесс разработки,
принятия и реализации производственных решений и выбор критериев эффективности управления технологической системы обеспечивает
производство изделий с высокими техническими характеристиками.
2.2 Совершенствование управления технологическим
процессом производства элементов и компонентов
микроэлектроники
Совершенствование управления технологическим процессом
производства изделий включает ряд требований.
Первое требование связано с выработкой стратегии и критерия
управления. Управление технологической системы всегда имеет определенную цель и стратегию, которая достигается при управлении.
Применительно к качеству технологического процесса это требование
означает выбор путей повышения качества изделий – преобразователей, оптимизирующих технический уровень изделий по критерию,
оценивающему результативность управления. Разработка критерия
оптимального управления затруднена наличием неопределенностей
технологического характера.
Второе требование затрагивает результативность обратной связи
(процессов управления), обеспечивающей наблюдение за исполнением стратегии управления, а при наличии отклонений принимаются
меры для их предотвращения. От каждого уровня управления устанавливается обратная связь. Такая связь в системе управления технологической системы производства преобразователей имеет сложный
характер.
Третье требование – наличие резервов. В технологической системе управления возникают непредвиденные обстоятельства в процессе
производства преобразователей.
Четвертое требование – учет роли человеческого фактора. Системы с участием человека являются сложными, эффективность их зависит как от технических, так и от психологических факторов и их взаимосвязи.
- 20 -
Управление технологической системы в процессе ее функционирования связано с обеспечением требуемого уровня качества изделий
в технологическом процессе производства [23]. Кроме достижения
повышения качества изделий, система управления позволяет реорганизовать управление в целом, повысить эффективность производства
и является основой автоматизации производства.
Центральные принципы управления используются применительно к технологической системе производства изделий при:
- наличии программы поведения технологической системы или
плановых значений параметров этого объекта;
- стремлении технологической системы отклоняться от заданной
программы или плановых значений;
- наличии средств для выявления и измерения отклонений технологической системы от заданной программы или плановых значений;
- возможности воздействия на технологическую систему с целью
устранения возникающих отклонений от программы или плановых
значений.
Первые два положения относятся к характеру технологической
системы, а следующие – к механизму управления.
Требования к качеству изделий устанавливаются в технических
условиях, в технических заданиях, в технологических картах и в технологических регламентах, картах контроля качества.
Имеются неустойчивости в процессе производства изделий: параметры при изготовлении, под влиянием тех или иных производственных факторов или причин, часто не укладываются в заданные
технологические нормы. Неустойчивость зависит от производственного процесса, качества средств производства и труда (рис. 2.1).
Качество функционирования технологической системы производства преобразователей является объектом непостоянным, стремящимся отклониться от заданного уровня и параметров. Технологическая
система целиком соответствует первым двум условиям общей теории
управления, на основании чего она может служить объектом управления.
Для решения проблемы эффективности функционирования технологической системы производства преобразователей и повышения
их качества необходим системный подход. Результатом оптимального
функционирования производственной системы в целом является повышение ее эффективности. Уровень функционирования технологической системы обеспечивается и поддерживается в производственном процессе. Для соблюдения последовательности выполнения про- 21 -
цессов формулируется эффективный механизм сквозного управления,
реализуемый соответствующими системами управления. Сквозной
механизм соблюдения последовательности устанавливает взаимное
согласование критериев эффективности между всеми звеньями технологической системы.
Качество производственного процесса
Качество средств производства
Качество
предметов труда
Качество
средств труда
Качество труда
Качество изделий
Рисунок 2.1 – Связь качества изделий
и качества производственного процесса.
Чтобы обеспечить увеличение взаимосвязей между отдельными
элементами системы управления и уровнями управления используют
интеграционный подход к управлению технологической системы.
Необходимость такого подхода к управлению технологической системы обусловливается ее сложностью и повышением степени взаимозависимости ее параметров. Оптимальность поведения технологической
системы производства элементов и компонентов микроэлектроники в
условиях внешних воздействий и внутреннего развития может быть
достигнута при условии взаимной слаженности процессов управления
во времени и пространстве [24].
Методологический подход позволяет произвести описание интеграционных процессов для использования моделирования в исследованиях технологической системы производства и создания интегрированных информационных систем.
При управлении технологической системой использование метода принятия решений обеспечивает возможность выбора альтернативных направлений поведения. Принимая решение, отталкиваются от
того, что различные цели достигаются с различной степенью вероят- 22 -
ности при различном выборе альтернативных направлений поведения.
В зависимости от конкретных условий допустимы различные варианты процесса принятия решения. Можно использовать определенную
стратегию, которая превращается в план принятия решения.
В принятии решений рассматриваются внешние условия, знание
их не обязательно должно быть полно и неизменно. Ситуации, связанные с принятием решений, придерживаются некоторой стратегии, выбор стратегии не влияет на эти условия.
При управлении процессами составляется перечень событий, которые произойдут при выполнении управления, и упорядочение их в
логической последовательности.
При оценке продолжительности операции используются вероятности; для каждой операции берутся оценки ее продолжительности:
- оптимистическая оценка t1 – минимально возможный период
времени, в течение которого может быть выполнена данная операция;
- наилучшая оценка t2 – величина, которая использовалась в качестве оценки продолжительности выполнения операции в методе кратчайшего пути;
- пессимистическая оценка t3 – максимально возможная продолжительность выполнения операции.
Принимается, что t3 – t1 = 6 и что среднее квадратическое отклонение и дисперсия соответственно равны:
2
t t
3 1 ,
6
1
t3 t1
6
2
а среднее время:
tср
1
t1 4t2 t3 .
6
Вычисляются tср для каждой операции, и по их значению находятся кратчайшие пути.
При оценке вероятности выполнения операции в намеченный
срок используется информация о дисперсии. Если принимается нормальное распределение сроков выполнения управления, то оно будет
характеризоваться математическим ожиданием, и среднее квадратическое отклонение можно оценить из выражения:
n
ср i2
i
- 23 -
12
,
где i2 – дисперсия продолжительности выполнения i-ой операции
на кратчайшем пути управления.
Основным способом повышения качества преобразователей является повышение эффективности процессов производства [25]. Эффективность процессов производства преобразователей зависит от эффективности управления технологической системой.
2.3 Методология управления технологической системы
при обеспечении качества изделий в производстве
Учитывая сложность технологической системы и ее системных
исследований, а также выбор математического аппарата, которые зависят от трудностей научного и методического подходов управления,
при описании технологической системы рассматривают:
- состояние, ее состав и структуру;
- функциональную связь между компонентами;
- функции, выполняемые внутри и во внешней среде.
Полагая, что система состоит из отдельных частей, обладает различными свойствами, взаимодействует с другими объектами, то при
системном исследовании учитывают:
- целостность, иерархичность, дискретность и непрерывность
элементов, многокомпонентность, сложность;
- зависимость поведения системы от свойств отдельных элементов и отношений между ними, структуры, окружающей среды и т. д.
Для целостного описания технологической системы применяют
способы представления сложного объекта в виде структурной схемы и
использования системного подхода. Этому сопутствует прогнозирование, внешнее и внутреннее структурирование. Такой подход ориентирует исследование на раскрытие целостности системы и выявление
многообразий связей.
Системный подход ориентирует исследование на раскрытие целостности объекта, на выявление многообразий связей объекта. Он
исходит из комплексности анализа объекта и систематизации исследования, которые включают принципы целостности, сложности и организованности, т. е. сочетание комплексного анализа, системного
моделирования и системного управления.
Системное исследование начинается с изучения системы с целевой установкой и характеризующими его системными параметрами
[26]. Параметрическая оценка обеспечивает предметную принадлежность системы управления.
- 24 -
Внутренняя форма организации технологической системы, выступающая как единство ее состава и устойчивых взаимосвязей между
ее элементами, определяет структуру. Иерархичность является характерной чертой таких объектов. Система находится на первом уровне.
Второй уровень состоит из элементов, реализующих определенную
группу функций системы.
Для системы характерно наличие связей между составляющими
ее подсистемами и элементами, а также единство со средой. В технологической системе реализуются функции обработки, передачи, хранения и управления информационными и технологическими процессами.
Анализ и синтез систем управления решается построением соответствующих моделей [27]. По способу использования математических моделей моделирование методически рассматривают в виде математического или имитационного. При создании моделей управления
решают задачи: выявление функциональных отношений; описание
структурных свойств и отношений. При моделировании используется
принцип последовательного уточнения и усложнения моделей, когда
вначале проводятся математические описания, позволяющие получить
необходимую информацию о главных воздействующих факторах. Затем уточняются результаты.
При моделировании абстрагируются от структуры технологической системы, рассматривая ее как “черный ящик”, описание которого
строится в терминах соотношения между состояниями его входов и
выходов [28].
Для сложных процессов пользуются стохастическим моделированием, основанным на установлении вероятностей тех или иных событий. Такие модели определяют некоторый средний, суммарный результат.
Взаимодействие элементов системы управления представляют в
виде множества переменных и описывают моделями: формирования
выходного переменного элемента с учетом условий его функционирования; сопряжения элементов системы сетью переменных связей,
обеспечивающих передачу переменных связей между элементами;
изменения переменных связей между элементами; поведения элемента
от воздействий переменной.
При формализации сопряжения элементов вход элемента представляют в виде совокупности элементарных входов – по числу характеристик, описывающих соответствующие переменные. Характеристики переменных передаются в систему независимо друг от друга по
- 25 -
элементарным связям, соединяющим входы и выходы соответствующих элементов.
Процесс математического моделирования включает:
- формулирование законов, объединяющих важнейшие объекты
модели;
- исследование математических задач, к которым приводит математическое описание;
– получение выходных данных для последующего их сравнения с
результатами наблюдений изучаемых явлений;
- согласование результатов наблюдений с теоретическими результатами модели в пределах точности наблюдений.
При исследовании сложных систем управления, которые трудно
описать на формальном уровне, применяют имитационное моделирование [29–31].
При исследовании технологической системы производства преобразователей имитационное моделирование позволяет обеспечить:
сбор данных, построение модели объекта, формализованное системное описание модели, генерацию вариантов модели, его оптимизацию
и обоснование выбора, интерпретацию модели.
С помощью имитационного моделирования можно исследовать
новые решения и стратегии, предсказать узкие места на модели, существующие в системе, прогнозирование и описание на ней возможных
путей развития имитируемой системы в разных ситуациях и обоснование выбора вариантов ее структуры при соответствующих изменениях этих ситуаций. Также имитационное моделирование позволяет
учитывать неопределенность и стохастичность исходных данных, и
многокритериальность при выработке решений.
Для каждого уровня системы подбираются и разрабатываются модели: операций и процессов, описания производственного участника,
позволяющие планировать и оптимизировать процесс производства.
2.4 Процессный подход при управлении
Для результативного функционирования технологической системы необходимо определять и управлять многочисленными взаимосвязанными и взаимодействующими процессами. Систематическую
идентификацию и управление применяемых процессов, и обеспечение
их взаимодействия, считают процессным подходом [32–34].
При процессном подходе необходимо определение критериев и
методов, необходимых для обеспечения результативности, как при
- 26 -
осуществлении, так и при управлении процессами. В этом случае соблюдают принцип целевой эффективности и условий ее получения.
Без количественного выражения эффекта результативности не удается
правильно и объективно решить проблему оптимального управления
технологической системы производства изделий. Численный показатель критерия позволяет применять математические методы и модели
системы управления, увязывать расчеты с получаемым эффектом,
оценивать различные мероприятия и принимать решения.
В процессном подходе системы управления необходимо обеспечение наличия информационных ресурсов для поддержания процессов
и их мониторинга. Осуществление мониторинга, измерения и анализа
процессов относят к важным составляющим системы управления.
При управлении системой принимаются технические, экономические и управленческие решения, и полагаются на развитие компьютерной техники, математических методов, системного анализа, исследования операций и принятия решения, экономико-математического
моделирования и теории автоматического управления.
Повышение эффективности и улучшение деятельности организации достигается применением процессного подхода – желаемый результат достигается эффективнее, когда деятельностью и соответствующими ресурсами управляют как процессом; а также системного
подхода к управлению – выявление, понимание и управление взаимосвязанных процессов как системы содействуют результативности и
эффективности организации при достижении ее целей.
Деятельность, в которой используются ресурсы для преобразования входов в выходы, рассматривается как процесс. Процесс представляет собой совокупность взаимосвязанных ресурсов (оборудование, методы изготовления и т. д.) и деятельность. По мере изготовления изделий в производственном процессе возрастают затраты на его
изготовление [35]. Основная цель процесса – минимизация затрат на
каждой операции. Эффективность процесса будет равна качеству его
результатов. Качество процесса характеризуется его результативностью, эффективностью и гибкостью.
Эффективность производства определяется через затраты времени и ресурсов, которые должны быть минимальными, поэтому ее иногда приравнивают к производительности процесса.
Принятие решений, основанное на фактах, при управлении связано с необходимостью восприятия и переработки большого объема
разнородной информации. Усиление интеллектуальных возможностей
человека достигается на основе использования научного подхода. В
- 27 -
широком смысле научный подход предполагает наличие теории принятия решений; совокупности практических рекомендаций, вытекающих из теории и опыта ее применения; комплексного использования
всех средств, для принятия решения; логического мышления и интуиции человека, математических методов и вычислительной техники;
обучение теории и практике принятия решений.
Принятие решений выступает как составная часть управления.
Решение проблем носит комплексный и многосторонний характер
принятия решений. Рассмотрим принятия решений на основе статистических методов контроля.
- 28 -
3 ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССЕ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОИЗВОДСТВОМ ЭЛЕМЕНТОВ И КОМПОНЕНТОВ
3.1 Принятие решений в управлении производством изделий
Реализация функции принятия решения основана на установленных требованиях, существенными из которых являются: обоснованность и своевременность решений, непротиворечивость и правомочность, директивность и адресность. В процессе управления функция
принятия решений исполняет значимую роль – она необходима для
осуществления всех других функций [15, 36, 37]. Комплексный подход обеспечивает полноту функции и способствует закономерности
принятия решений. В этом случае необходимо установить цели, ограничения, альтернативы решений и последствия.
Процесс управления – это целенаправленное воздействие субъекта управления на объект управления. Роль функции принятия решений
по заданной цели определяется процессным подходом.
Функции принятия решения управления технологической системы
определяются выполнением различных функций управления как последовательность решений. Принятие решений – задача, решаемая в процессе
управления. Знание технологии, методов и средств принятия решений является необходимым элементом. Моделью функционирования технологической системы является система принятия решений. Подход, ориентированный на принятие решений, создает основу для совершенствования автоматизированных систем информационного обеспечения и управления.
Принятие решений в процессе управления технологической системы связано с необходимостью восприятия и переработки большого
объема разнородной информации. Поэтому использование научного
подхода позволяет обеспечить полное восприятие и переработку информации, что приводит к оптимальности принимаемых решений.
Научный подход предполагает наличие теории принятия решений; совокупности практических рекомендаций, следующих из теории
и опыта ее использования; комплексного применения таких средств
принятия решения, как: интуиция и логическое мышление человека,
математическое моделирование и вычислительная техника; обучение
теории и практике принятия решений руководителей. Применение
такого подхода позволяет более объективно оценивать проблемную
ситуацию, учитывать имеющиеся ресурсы и ограничения, анализировать и формулировать варианты решений, выбирать из них оптимальное и предугадывать возможные последствия.
- 29 -
В научном подходе важнейшую роль играет теория принятия решений, в которой содержится система основных идей, описываются
закономерности процесса принятия решений, определяются методы и
технология, формулируются практические рекомендации.
Основными направлениями принятия решений управления являются организационно-техническое и экономическое [38–40]. При этом
можно выделить следующие концептуальные подходы: концепция
математического выбора решений, качественно-предметная концепция и комплексная концепция управленческих решений.
При помощи отчетной, статистической и распорядительной информации, а также с учетом субъективных измерений определяют характеристики элементов системы управления и выбор решений.
При принятии решений учитывается лишь доля случайных событий, которые связаны с появлением обстоятельств и исполнением решений. Случайные отклонения субъективного характера и возможные
погрешности объективных измерений в процессе организации и определения характеристик элементов задач игнорируются. Наличие случайных факторов в реальных условиях не вызывает сомнений [41–43].
Исходя из этого, построение более совершенной вероятностной модели
процесса принятия решений, которая должна позволять устанавливать
вероятности правильных и ошибочных решений, т. е. оценить степень
надежности в принятии решений является перспективной проблемой.
Задача принятия решения направлена на поиск оптимального
способа воздействий для достижения намеченных целей. Цель есть
идеальное представление желаемого результата или состояния деятельности. Если фактическое состояние не соответствует желаемому,
то значит есть проблема. Сутью задачи принятия решений является
формирование плана действий по устранению проблемы.
Проблемы возникают когда:
- функционирование технологической системы не обеспечивает
достижение намеченных целей в данный период;
- функционирование технологической системы в будущем не
обеспечит достижение намеченных целей.
Характер проблемной ситуации позволяет создать исходную информацию с целью постановки задач принятия решений. Процесс
принятия решений направлен на поиск выхода из проблемной ситуации. В процессе принятия решений рассматриваются различные варианты, и определяется их предпочтительность.
Конечным результатом задачи принятия решений является решение, которое представляет собой указание к действию. С точки зрения
- 30 -
содержания в качестве решения можно представить способ действия,
план работы, вариант проекта и т. п. Оно является видом деятельности
и имеет собственные характерные признаки, например такие как: возможность выбора из множества допустимых решений; выбор при этом
направлен на сознательное достижение цели и основан на выработанном указании к действию.
Решение оптимально в том случае, если оно удовлетворяет принципу согласования при групповом принятии решения или обеспечивает экстремум критерия выбора.
Результативность решения содержит эффект решения Э, который
определяет уровень достижения целей [44], отнесенный к затратам С
на их достижение, Э/С = Ц → max, где Ц – показатель эффективности.
Чем больше уровень достижения целей и меньше затраты на их реализацию, тем решение эффективнее. Если затраты фиксированы, то Ц =
Э → max, что соответствует результативности – уровню исполнения
намеченной деятельности и достижения запланированных результатов. В случае же фиксированного эффекта Э: Ц = С → min.
В общем виде задача принятия решений записывается:
(S0, T, Q|S, A, B, Y, f, K, Yx),
где S0 – проблемная ситуация;
Т – время для принятия решений;
Q – ресурсы, необходимые для принятия решения;
S = (S1, …, Sn) – множество альтернативных ситуаций, доопределяющих проблемную ситуацию S0;
А = (А1, …, Аk) – множество целей, преследуемых при принятии
решения;
В = (В1, …, Вi) – множество ограничений;
Y = (Y1, …, Ym) – множество альтернативных вариантов решения;
f – функция выбора;
К – критерий выбора наилучшего решения;
Yx – оптимальное решение.
Снижение неопределенности при принятии решений исполняется
последовательными этапами: структуризацией, характеризацией и оптимизацией.
Задачи принятия решений зависят от степени определенности
информации и использования эксперимента для получения этой информации. Определенность информации характеризуется полнотой и
достоверностью данных, необходимых для принятия решений.
- 31 -
По признаку применения опыта для получения информации задачи принятия решений делят на задачи принятия решений по априорным данным и по апостериорным данным.
Существенное значение имеет определение значительных ограничений, влияющих на выбор оптимального решения. Ограничения –
это ситуации, отражающие воздействие внешних и внутренних факторов, которые необходимо учитывать в задаче принятия решений. При
комплексном подходе нужно учитывать всю совокупность значительных факторов.
Процедура формирования и оценки решений сводится к определению возможной области и характера решений: организационной,
технической, технологической, экономической.
При анализе проблемной ситуации, формировании целей, ограничений и альтернативных вариантов решений определяются существенные элементы задачи принятия решений и устанавливаются взаимосвязи между ними, т.е. происходит структуризация задачи.
В результате подготовки решения полученная разносторонняя
информация упорядочивается и представляется в форме, удобной для
выбора оптимального решения.
В реальных задачах принятия решений в подходе к выбору сохраняется большая неопределенность, заключающаяся в последовательном сужении множества решений. Различают последовательные
стадии такого сужения. В начале исходное множество альтернативных
решений Y сужается до множества допустимых решений Yд Y. Затем
множество допустимых решений сужается до множества эффективных решений Y0 Yд. После осуществляется выбор единственного
решения из множества эффективных решений. Таким образом, последовательность выбора символически записывается в виде цепочки
включений Yх Y0 Yд Y.
Определение множества эффективных решений позволяет сузить
множество допустимых решений, что облегчает дальнейшую задачу
определения единственного оптимального решения. Количественно
степень этого сужения оценивается коэффициентом определенности
выбора:
m m
д 0 ,
mд 1
где mд – количество решений в допустимом множестве (мощность
множества допустимых решений);
- 32 -
m0 – количество эффективных решений (мощность множества
эффективных решений).
Коэффициент определенности выбора является характеристикой
полезности выделения множества эффективных решений.
3.2 Принятие решений в производственном процессе
Применение различных методов контроля в производстве позволяет установить статистическую взаимосвязь параметров изделий [45]
с режимами технологических операций и закономерности распределения параметров в зависимости от технологических, конструктивных,
эксплуатационных и других факторов. Однако, несмотря на значительные успехи в области совершенствования и разработки технологического процесса, неполное и неадекватное понимание роли технологических факторов в формировании параметров и элементов структур не позволяет организовывать объективный контроль качества выполнения технологических операций. Более того, с уменьшением размеров топологических элементов, ростом степени интеграции эта
проблема еще более усложняется, так как растет число факторов,
определяющих качество и надежность изделия, а влияние малых отклонений условий выполнения технологических операций на выход
годных трудно предсказать.
В этих условиях разработка автоматизированного контроля и
применение методов статистической обработки позволяет анализировать и устранять причины низкого технического уровня, организовывать межоперационный контроль качества технологических процессов, установить зависимости выхода годных изделий от каждого из
контролируемых параметров, построить регрессионные модели взаимосвязи параметров с выходными характеристиками изделий и процентом выхода годных.
Повышение информативности результатов контроля связано с
переходом от статистической обработки к причинному анализу взаимосвязей исследуемых параметров на основе многомерного статистического анализа, причинного анализа и принятия решений. Решение
этих задач требует создания автоматизированных систем, особенно
для организации систематического контроля технологических процессов производства элементов и компонентов. Рассмотрим вопросы разработки и применения автоматизированных систем обработки результатов контроля в процессе производства элементов и компонентов
микроэлектроники [46, 47].
3 Мустафаева Д. Г.
- 33 -
Контроль технологических процессов производится на всех этапах создания изделий (организация межоперационного контроля и
установление корреляционных взаимосвязей, анализ устойчивости
технологического процесса и т. д.). С этой точки зрения можно выделить основные задачи, решаемые с помощью контроля (табл. 3.1).
Таблица 3.1
Основные задачи контроля
Этап контроля
Автоматизированный
статистический контроль технологического процесса
Статистический анализ и регулирование
технологического
процесса
Оценка надежности
Назначение контроля
Пооперационный контроль выполнения технологических операций
Оценка характеристик работы оборудования и
операторов
Прогнозирование процента выхода годных структур
Оценка устойчивости технологического процесса
Анализ технологических операций и процесса в
целом
Первичная статистическая обработка параметров
(средние, дисперсии, определение информативности параметров, определение закона распределения, исключение аномальных наблюдений)
Установление корреляционных связей с характеристиками режимов ТО и процентом выхода годных
Определение скрытых механизмов формирования
множества измеряемых параметров
Графическое отображение статистической информации
Анализ и принятие решения по корректировке и
управлению технологическим процессом
Анализ и принятие решений по статистическому
регулированию технологического процесса
Оценка влияния конструктивных, схемотехнических и технологических решений на надежностные показатели
Прогнозирование надежности
По мере накопления статистической информации и увеличения
степени отработанности технологического процесса производства
преобразователей определяется объем контроля и его периодичность.
- 34 -
Задачи обеспечения максимального объема информации могут быть
решены методом факторного планирования эксперимента, при этом
интегральные показатели качества технологического процесса определяются по проценту выхода годных изделий. Обеспечение стабильности воспроизведения технологических операций и количественной
оценки влияния каждого из технологических параметров на информативные параметры качества.
Основные задачи первого и второго этапов заключаются в организации межоперационного статистического анализа и регулирования
технологического процесса производства преобразователей с применением причинного анализа взаимосвязей параметров изделий. На
этих этапах решаются задачи определения технологических ограничений и норм параметров для контроля уровня настройки и точности
выполнения технологических операций, направленные на поддержание высокого выхода годных и надежности изготовляемых по данной
технологии. При этом точность выполнения технологических операций устанавливают по электрофизическим параметрам изделий, а интегральные показатели качества технологического процесса – по проценту выхода годных.
Поддержание параметров технологических процессов в определенных пределах обеспечивает стабильное воспроизведение технологических операций и количественную оценку влияния технологических параметров на качество изделий.
Задачи, решаемые на третьем этапе, не связаны непосредственно
с управлением качеством технологического процесса, и их назначение
заключается в получении статистической информации о надежностных показателях преобразователей и определении оптимальности
принятых конструкторско-технологических норм проектирования. На
основании статистических результатов ускоренных испытаний на
надежность проводится корректировка и совершенствование элементной базы, конструкции и технологических режимов изготовления изделий.
Для реализации перечисленных задач предложена структура контроля качества технологического процесса производства элементов и
компонентов (рис. 3.1).
На основе статистической обработки полученных данных и результатов такого анализа и выданных рекомендаций относительно
управляющих воздействий на технологический процесс принимают
решение относительно корректировки режимов технологических операций [48].
- 35 -
Контролируемые
технологические
операции
Контролируемые
параметры
Автоматизированный
измерительный комплекс
Автоматизированное
рабочее место оператора
Подсистема
статистического
анализа
Автоматизированное
рабочее место технолога
Область принимаемых решений
Рисунок 3.1 – Структура контроля качества технологического процесса.
3.3 Статистический анализ технологического процесса
производства элементов и компонентов
Статистический анализ технологического процесса производства
преобразователей осуществляется на основе комплексного подхода,
при котором во взаимосвязи применяются методы многомерной математической статистики, причинного анализа и принятия решений [49].
При многомерном статистическом анализе производится:
- первичная статистическая обработка;
- установление статистических связей параметров;
- определение скрытых закономерностей технологической системы;
- 36 -
- построение регрессионных моделей связи выхода качественных
изделий и режимами технологических операций;
- анализ устойчивости технологического процесса.
Первичная статистическая обработка проводится для определения средних значений и дисперсий для параметров {хi}, i = 1…n, с целью исключения результатов, выходящих за границы изменения хi,
проверяется вид закона распределения хi.
Для статистических данных, распределенных по нормальному закону, проводится исключение аномальных наблюдений по критерию
Граббса [50–53]. При этом вычисляется расчетное значение критерия:
где x
x
Gmax
x i max x
,
Sx
Gmin
x x i min
,
Sx
1 n
xi – среднее значение исследуемого параметра;
n i1
1 n
x i – общее среднее арифметическое значение результата
n i1
испытания;
Sx
1 n
( x i x) 2 – дисперсия параметра;
n 1 i1
n – количество наблюдений.
Если G Gкр Gтаб(, n) , где Gтаб – табличное значение критерия
Граббса [50, 54], α – уровень значимости, то в выборке нет аномальных значений.
Для проверки наличия аномальных значений в величинах средних
арифметических значений результатов испытаний вычислим критерий
Граббса. Так как для вычисления критерия Граббса необходимо найти
среднее арифметическое значение и среднее квадратическое отклонение средних арифметических, определим их, используя исходные
- 37 -
данные из таблиц 3.2 – 3.6. Расчеты проведены по контролируемому
параметру – сопротивлению преобразователей.
Таблица 3.2
Результаты испытаний в первом периоде
i...n
x
хi
m
х хi
1
2
294,2
288,3
289,8
288,1
289,5
289,8
294,4
290,6
286,4
288,9
289,7
290,0
294,2
288,8
289,9
293,1
290,2
294,7
289,3
289,2
290,1
292,4
289,7
289,8
288,2
282,4
288,5
290,7
289,4
3
4
290,10
4
291,08
4
288,75
4
291,50
4
290,85
4
290,50
4
287,45
4
289,65
4
5
4,10
-1,80
-0,30
-2,00
-1,57
-1,27
3,32
-0,47
-2,35
0,15
0,95
1,25
2,70
-2,70
-1,60
1,60
-0,65
3,85
-1,55
-1,65
-0,40
1,90
-0,80
-0,70
0,75
-5,05
1,05
3,25
-0,25
1
2
3
4
5
6
7
8
х хi 2
6
16,81
3,24
0,09
4,00
2,48
1,63
11,06
0,23
5,52
0,02
0,90
1,56
7,29
7,29
2,56
2,56
0,42
14,82
2,40
2,72
0,16
3,61
0,64
0,49
0,56
25,50
1,10
10,56
0,06
- 38 -
si
si2
xi x
7
8
9
x x
i
10
2,84
8,05
-0,10
0,01
2,26
5,13
0,87
0,76
1,63
2,67
-1,45
2,11
2,56
6,57
1,30
1,68
2,61
6,79
0,65
0,42
1,28
1,63
0,30
0,09
3,55 12,58
-2,75
7,58
1,98
-0,55
0,31
3,91
2
287,7
289,1
292,4
-1,95
-0,55
2,75
3,80
0,30
7,56
- 39 -
Окончание табл. 3.2
1
2
290,1
3
4
292,4
9
-0,80
0,64
289,8
-0,70
0,49
292,4
0,75
0,56
-1,05
1,10
0,55
0,30
-0,25
0,06
289,7
292,2
291,65
4
2902,03
7
8
9
10
1,28
1,63
0,30
0,09
0,82
0,68
1,45
2,10
0,16
3,61
4
291,4
S
6
1,90
290,50
290,6
10
5
-0,40
40
49,63
x
15,1381
2902 ,03
290,2 ,
10
Sx
15,1381
1,68 .
9
Теперь вычислим критерий Граббса:
Gmax
291,65 290 ,2
0,86 ,
1,68
Gmin
290,2 287 ,45
1,64 .
1,68
Так как расчетные значения критерия Граббса не превышают табличное значение Gтабл = 2,29, то тестируемые максимальные и минимальные значения результатов испытаний не являются выбросами и
остаются для дальнейших расчетов.
x
3177 ,00
317,7 ,
10
Sx
4,2925
0,48 .
9
- 40 -
Таблица 3.3
Результаты испытаний во втором периоде
i...n
x
1
2
хi
m
3
4
319,4
1
2
3
4
5
6
х хi
х хi 2
si
si2
5
6
7
8
9
10
1,04
1,09
0,80
0,64
2,36
5,57
-0,37
0,14
0,97
0,94
0,73
0,53
1,89
3,58
-0,70
0,49
1,60
2,55
-0,60
0,36
1,06
1,13
0,68
0,46
0,90
0,81
0,20
0,04
0,40
0,16
317,0
-1,50
2,25
317,1
-0,22
0,05
0,88
0,77
2,48
6,13
314,2
-3,13
9,77
317,8
-0,63
0,39
1,38
1,89
-0,03
0,00
317,7
-0,73
0,53
317,6
0,60
0,36
-2,60
6,76
0,10
0,01
318,9
1,90
3,61
318,7
1,60
2,56
-2,20
4,84
0,10
0,01
317,6
0,50
0,25
319,2
0,82
0,68
0,93
0,86
-0,48
0,23
-1,27
1,63
318,7
318,9
318,2
319,8
319,8
318,4
314,4
317,1
314,9
317,2
319,3
317,9
317,1
318,50
317,33
318,43
317,00
317,10
318,38
4
4
4
4
4
4
- 41 -
x i x
xi x
2
Окончание табл. 3.3
1
2
3
4
5
317,2
7
312,6
319,9
317,05
4
318,5
6
0,15
0,02
-4,45
19,80
2,85
8,12
7
8
9
10
3,16
10,02
-0,65
0,42
0,87
0,88
0,77
1,89
3,58
-0,70
0,49
2,31
5,35
-0,05
0,00
1,45
0,23
-0,68
1,23
2,10
0,05
0,46
0,93
1,50
317,8
-0,77
0,60
317,6
0,60
0,36
-2,60
6,76
0,10
0,01
318,9
1,90
3,61
10 318,2
0,55
0,30
-3,35
11,22
1,95
3,80
0,85
0,72
8
9
318,8
317,9
319,8
314,4
317,1
314,3
319,6
318,58
317,00
317,65
4
4
4
318,5
S
3177,00 40
34,67
4,2925
Теперь вычислим критерий Граббса:
Gmax
318,58 317 ,7
1,85 ,
0,48
Gmin
317 ,7 317 ,0
1,47 .
0,48
Так как расчетные значения критерия Граббса не превышают табличное значение Gтаб = 2,29, то тестируемые максимальные и минимальные значения результатов испытаний не являются выбросами и
остаются для дальнейших расчетов.
- 42 -
Таблица 3.4
Результаты испытаний в третьем периоде
i...n
x
хi
m
1
2
3
4
330,2
1
2
3
4
5
6
х хi х хi
5
-1,78
2
6
37,52
-3,48
12,08
331,1
-0,88
0,77
329,8
-0,60
0,36
-2,00
4,00
4,10
16,81
328,9
-1,50
2,25
331,4
0,18
0,03
2,28
5,18
-1,02
1,05
329,8
-1,42
2,03
331,2
0,43
0,18
3,33
11,06
-1,17
1,38
328,2
-2,57
6,63
331
0,07
0,01
-1,03
1,05
3,57
12,78
328,3
-2,63
6,89
330,4
0,00
0,00
1,70
2,89
-0,70
0,49
-1,00
1,00
328,5
328,4
334,5
333,5
330,2
334,1
329,6
329,9
334,5
332,1
329,7
329,4
331,98
330,40
331,23
330,78
330,93
330,40
4
4
4
4
4
4
s i2
7
8
xi x xi x
9
10
4,22 17,84
1,26
1,59
2,79
7,81
-0,31
0,10
1,66
2,76
0,51
0,26
2,53
6,42
0,06
0,00
2,63
6,91
0,21
0,05
1,21
1,46
-0,31
0,10
3,15
6,13
338,1
si
- 43 -
2
Окончание табл. 3.4
1
7
8
9
10
2
331,3
3
4
5
-0,07
0,01
1,02
1,05
0,52
0,28
329,9
-1,48
2,18
329,5
0,22
0,05
-0,68
0,46
-0,48
0,23
330,2
0,92
0,86
330,1
0,35
0,12
-1,35
1,82
1,55
2,40
329,2
-0,55
0,30
330,4
-0,63
0,39
1,58
2,48
0,18
0,03
-1,13
1,27
332,4
331,9
328,6
328,8
328,4
331,3
332,6
331,2
331,38
329,28
329,75
331,03
4
4
4
4
329,9
S
6
7
8
9
10
1,08
1,17
0,66
0,44
0,73
0,53
-1,44
2,07
1,24
1,55
-0,96
0,93
1,18
1,39
0,31
0,10
3307,13 40
47,83
x
3307 ,13
330,71 ,
10
Sx
5,6303
0,63 .
9
Теперь вычислим критерий Граббса:
Gmax
Gmin
331,98 330,71
2,03 ,
0.63
330,71 329,28
2,28 .
0,48
- 44 -
5,6303
Так как расчетные значения критерия Граббса не превышают табличное значение Gтабл = 2,29, то тестируемые максимальные и минимальные значения результатов испытаний не являются выбросами и
остаются для дальнейших расчетов.
Таблица 3.5
Результаты испытаний в четвертом периоде
i...n
x
хi
m
1
2
3
4
349,4
1
2
3
4
5
х хi х хi
5
2
6
0,90
0,81
0,20
0,04
0,40
0,16
347,0
-1,50
2,25
347,1
-0,22
0,05
0,88
0,77
2,48
6,13
344,2
-3,13
9,77
347,8
-0,63
0,39
1,38
1,89
-0,03
0,00
347,7
-0,73
0,53
347,6
0,60
0,36
-2,60
6,76
0,10
0,01
348,9
1,90
3,61
348,7
1,60
2,56
-2,20
4,84
0,10
0,01
0,50
0,25
348,7
348,9
348,2
349,8
349,8
348,4
344,4
347,1
344,9
347,2
347,6
348,50
347,33
348,43
347,00
347,10
4
4
4
4
4
- 45 -
si
s i2
7
8
9
10
1,04
1,09
0,83
0,68
2,36
5,57
-0,35
0,12
0,97
0,94
0,75
0,57
1,89
3,58
-0,67
0,45
1,60
2,55
-0,57
0,33
xi x xi x
2
Окончание табл. 3.5
1
2
3
4
349,2
6
7
8
9
10
6
0,82
0,68
0,93
0,86
-0,48
0,23
347,1
-1,27
1,63
347,2
0,43
0,18
-4,77
22,80
3,13
9,77
348
1,23
1,50
348,8
0,23
0,05
-0,68
0,46
1,23
1,50
347,8
-0,77
0,60
347,6
0,60
0,36
-2,60
6,76
0,10
0,01
348,9
1,90
3,61
348,2
0,55
0,30
-3,35
11,22
1,95
3,80
0,85
0,72
349,3
347,9
342
349,9
347,9
349,8
344,4
347,1
344,3
349,6
348,38
346,78
348,58
347,00
347,65
4
4
4
4
4
348,5
S
5
7
8
9
10
1,06
1,13
0,70
0,49
3,38 11,42
-0,90
0,81
0,93
0,87
0,90
0,81
1,89
3,58
-0,67
0,45
2,31
5,35
-0,02
0,00
3476,73 40
36,07
x
3476,73
347,67 ,
10
Sx
4,7181
0,52 .
9
- 46 -
4,7181
Теперь вычислим критерий Граббса:
Gmax
348,58 347 .67
1,73 ,
0,52
Gmin
347 ,67 346 ,78
1,70 .
0,52
Так как расчетные значения критерия Граббса не превышают табличное значение Gтаб = 2,29, то тестируемые максимальные и минимальные значения результатов испытаний не являются выбросами и
остаются для дальнейших расчетов.
Таблица 3.6
Результаты испытаний в пятом периоде
i...n
x
хi
m
1
2
356,6
3
4
1
2
3
4
х хi х хi
5
2
6
1,02
1,05
-1,18
1,38
0,32
0,11
355,4
-0,18
0,03
353,3
-0,70
0,49
0,60
0,36
-0,10
0,01
354,2
0,20
0,04
353,1
0,18
0,03
-0,52
0,28
-0,12
0,02
353,4
0,48
0,23
356,3
0,73
0,53
0,23
0,05
-0,88
0,77
-0,07
0,01
354,4
355,9
354,6
353,9
352,4
352,8
355,8
354,7
355,5
355,58
354,00
352,93
355,58
4
4
4
4
- 47 -
si
s i2
7
8
9
10
0,93
0,86
1,39
1,93
0,55
0,30
-0,18
0,03
0,43
0,18
-1,26
1,59
0,67
0,45
1,39
1,93
xi x xi x
2
Окончание табл. 3.6
1
2
3
4
354,9
5
6
7
8
9
10
6
0,30
0,09
-0,40
0,16
0,80
0,64
353,9
-0,70
0,49
352,9
-0,10
0,01
0,70
0,49
-0,40
0,16
352,8
-0,20
0,04
354,1
-0,63
0,39
-0,23
0,05
0,47
0,23
355,1
0,38
0,14
356,5
1,20
1,44
-0,80
0,64
-0,50
0,25
355,4
0,10
0,01
351,8
-1,10
1,21
0,60
0,36
-0,70
0,49
354,1
1,20
1,44
353,9
0,65
0,42
-0,55
0,30
-0,35
0,12
0,25
0,06
354,2
355,4
353,7
352,6
354,5
355,2
354,5
354,8
353,5
352,2
352,7
352,9
354,60
353,00
354,73
355,30
352,90
353,25
4
4
4
4
4
4
353,5
S
5
7
8
9
10
0,68
0,46
0,42
0,17
0,48
0,23
-1,19
1,40
0,52
0,27
0,54
0,29
0,88
0,78
1,11
1,24
1,08
1,17
-1,29
1,65
0,55
0,30
-0,94
0,87
3541,85 40
5,00
x
3541,85
354,185 ,
10
- 48 -
11,1228
Sx
11,1228
1,24 .
9
Теперь вычислим критерий Граббса:
Gmax
355,575 354 ,185
1,12 ,
1,24
Gmin
354,185 352,90
1,04 .
1,24
Так как расчетные значения критерия Граббса не превышают
табличное значение Gтабл = 2,29, то тестируемые максимальные и минимальные значения результатов испытаний не являются выбросами и
остаются для дальнейших расчетов.
При первичной статистической обработке исключаются неинформативные параметры. Для этого область изменения хi разбивается
на k интервалов; k выбирается в зависимости от физической природы
параметра и может быть принято равным значению I 3,2 log n. Тогда энтропия по Шеннону, оценивающая информативность хi, определяется как:
k
H i pij log pij ,
j 1
где pij – частота попадания хi в j-й интервал.
Чем меньше значение Hi, тем менее информативным является xi.
Если Hi < γ, где γ – некоторое наперед заданное малое число, то хi считается неинформативным и исключается из рассмотрения.
Существуют две причины информативности параметра хi:
- хi не характеризует изменение функционирования технологического процесса;
- методика измерения не отражает действительного изменения хi.
Для установления взаимосвязей между характеристиками технологического процесса и выходом годных изделий проведем корреляционный анализ [55, 56]. Оценкой связи двух хi и хj служит парный
коэффициент корреляции, вычисляемый по формуле
- 49 -
xi xi x j x j
n
Rij i 1
.
Si S j
Значимость коэффициента корреляции проверяется с помощью
статистики Стьюдента:
tij Rij
n 21 R 2ij
с k = n – 2 степенями свободы.
Если
t ij t кр t т абл(, k ) ,
где tтабл – табличное значение распределения Стьюдента [54, 57], то
Rij считается незначимым, т. е. линейной зависимости в статистическом смысле нет.
Если исследуются параметры x1,…,xm, то связи между ними описываются корреляционной матрицей:
1
R
Qm 21
...
Rm1
R12
1
...
...
...
Rm 2
...
...
R1m
R2 m
.
...
1
В этом случае зависимости между xi, i 1, m , более многообразны
и сложны, чем в случае двух отдельно-рассматриваемых параметров.
Для исследования зависимости между хi и хj при фиксированном значении x1,…,xl, l = m – 2 вычисляется частный коэффициент корреляции:
Rij1,...,m qij / qii q jj ,
где qij, qii, qjj – алгебраические дополнения к элементам Rij, Rii, Rjj
корреляционной матрицы Qm.
4 Мустафаева Д. Г.
- 50 -
Значимость частного коэффициента корреляции проверяется со
степенями свободы k = n – l – 2.
По результатам полученных данных были построены корреляционные матрицы для процесса нанесения пленок при формировании
приборных структур на основе сульфида, селенида и теллурида меди,
которые представлены в виде таблиц 3.7 – 3.9.
Таблица 3.7
Корреляционная матрица для процесса получения пленок сульфида
Показатель
Скорость
осаждения
Давление
Температура
испарения
Выход годных
Скорость
осаждения
Давление
Температура
испарения
Выход
годных
1
-0,385
1
1,000
-0,385
1
0,945
-0,431
0,945
1
Таблица 3.8
Корреляционная матрица для процесса получения пленок селенида
Показатель
Скорость
осаждения
Давление
Температура
испарения
Выход годных
Скорость
осаждения
Давление
Температура
испарения
Выход
годных
1
-0,385
1
1,000
-0,385
1
0,945
-0,431
0,945
1
Таблица 3.9
Корреляционная матрица для процесса получения пленок теллурида
Показатель
Скорость
осаждения
Давление
Температура
испарения
Выход годных
Скорость
осаждения
Давление
Температура
испарения
Выход годных
1
-0,385
1
1,000
-0,385
1
0,945
-0,431
0,945
- 51 -
1
Оценку связи выхода годных изделий с параметрами можно провести с помощью множественного коэффициента корреляции:
R j 1 qm q jj ,
где |qm| – определитель корреляционной матрицы.
Значимость множественного коэффициента корреляции проверяется с помощью статистики Фишера:
F
R 2 n l 2
l 1 R 2
с k1 = n – l – 2 и k2 = l степенями свободы.
Если F < Fкр = Fтаб(α, k1, k2), где Fтаб – табличное значение распределения Фишера [54, 57], то R считается незначимым.
Для выявления скрытых закономерностей технологического процесса используют методы факторного анализа [58, 59]. При этом каждое наблюдение xij, i 1, m , j 1, n , представляется в виде:
k
xij lir f rj eij ,
r 1
где frj – r-й фактор в j-м наблюдении;
k – количество факторов (k значительно меньше m);
lij – нагрузка r-го фактора в i-й переменной;
eij – остаток, действующий только на xij.
Для вычисления матрицы факторных нагрузок определяются собственные значения и соответствующие собственные векторы корреляционной матрицы. Затем определяются собственные значения λ1, λ2,…,
λk, большие либо равные значению заданной константы (обычно единицы). Факторные нагрузки для i-й переменной j-го фактора вычисляются по формуле:
aij vij j , i 1, m , j 1, k ,
где λj – отдельные собственные значения Qm;
vij – элементы соответствующих нормативных векторов.
- 52 -
После выявления взаимосвязей характеристик технологического
процесса на этапе корреляционного анализа строятся регрессионные
модели [60, 61].
Выходная оценка у технологического процесса (выход годных изделий) представляется с помощью линейной функции регрессии в виде:
n
y b0 b j x j e ,
j 1
где b0 – свободный член;
bj, j 0, n – неизвестные параметры;
е – ошибка аппроксимации y посредством функции регрессии.
Коэффициенты регрессии вычисляются так:
b j j
Sy
Sj
,
где S y – оценки дисперсии у;
S j – оценка дисперсии xj.
m
j riy rij1 , j 1, n,
i 1
где riy – коэффициент корреляции между у и хi.
Значимость коэффициента регрессии bj проверяется с помощью tстатистики:
tj
bj
Sb j
, j 1, n,
с k = n – m – 1 степенями свободы, где
Sb j
r jj1
D jj
- 53 -
S2 ,
m
2
D jj xij x j ,
i 1
ei2
.
i 1 n m 1
m
S 2
Если t j t кр t таб , k , то bj считается значимым, что свидетельствует о существенности влияния xj на у.
По результатам эксперимента были построены точечные диаграммы и регрессионные модели зависимости качества пленок от технологических параметров, которые представлены на рисунках 3.2–
3.10. Качество пленок определяется термоэлектрической эффективностью, которая не ниже 4/5 от ее максимального значения.
%
Рисунок 3.2 – Зависимость качества пленок от скорости осаждения
для сульфида меди.
%
Рисунок 3.3 – Зависимость качества пленок от давления для сульфида меди.
- 54 -
%
Рисунок 3.4 – Зависимость качества пленок от температуры испарения
для сульфида меди.
%
Рисунок 3.5 – Зависимость качества пленок от скорости осаждения
для селенида меди.
%
Рисунок 3.6 – Зависимость качества пленок от давления для селенида меди.
- 55 -
%
Рисунок 3.7 – Зависимость качества пленок от температуры испарения
для селенида меди.
%
Рисунок 3.8 – Зависимость качества пленок от скорости осаждения
для теллурида меди.
%
Рисунок 3.9 – Зависимость качества пленок от давления для теллурида меди.
- 56 -
%
Рисунок 3.10 – Зависимость качества пленок от температуры испарения
для теллурида меди.
Проведенные исследования показали, что коэффициент детерминированности близок к единице, что свидетельствует о правильно выбранной регрессионной модели.
Для определения причин разладки технологического процесса
производства сравнивают между собой параметры соответствующих
партий разлаженного процесса и партии с максимальным процентом
выхода годных. Сравнение проводят по статистическим характеристикам, как среднее значение и дисперсия параметров.
Для сравнения двух дисперсий S12 и S 22 применяют F-критерий:
F
S12
S 22
с k1 = n1 – 1 и k2 = n2 – 1 степенями свободы;
где n1, n2 – количество элементов в сравниваемых партиях.
Если F Fкр Fтаб , k1 , k 2 , то дисперсии считаются равными.
Для сравнения двух средних применяется t-критерий. Если дисперсии исследуемых партий равны, то вычисляется статистика:
t
x1 x 2
n 1S 2 n 1S 2 n n 2
1
2
1
2
1
2
с k = n1 + n2 – 2 степенями свободы.
Если дисперсии не равны, то:
- 57 -
n1 n 2
n1 n 2
t
x1 x 2
2
S1
n1
2
S2
.
(3.1)
n2
Для t tкр t таб ( , k ) средние значения считаются равными.
Для вычисления критерия Фишера были взяты данные, которые
представлены в таблицах 3.10 и 3.11.
Таблица 3.10
Результаты испытаний, соответствующие партии разлаженного процесса
i...n
1
2
3
4
5
x
хi
364,6
359,4
361,25
359,6
361,4
360,3
m
2
si
3,35
-1,85
-1,65
0,15
-3,40
11,22
3,42 2,41
2,72
0,02
11,56
-5,20
27,04
370,2
2,10
6,50
4,41
42,25
361,9
-3,27
10,73
7,43
55,13
3,63
13,14
357,4
-7,77
60,45
374,6
-1,92
3,71
5,68
32,21
4,18
17,43
368,6
-7,92
62,81
368,4
1,47
2,18
7,38
54,39
-5,63
31,64
-3,23
10,40
358,5
365,8
372,6
370,8
382,2
380,7
374,3
361,3
363,7
365,18
376,53
366,93
4
4
4
4
4
363,7
S
х хi х хi
1834,08 20
s i2
5,80
-5,47
29,87
5,33 28,42
-3,02
9,09
6,82 46,48
-1,54
2,37
6,22 38,72
9,81
96,24
5,73 32,87
0,21
0,04
158,1
- 58 -
xi x xi x
136,27
2
Таблица 3.11
Результаты испытаний, соответствующие партии
с максимальным процентом выхода годных
i...n
x
хi
m
х хi
х х
1
2
3
4
5
6
319,4
1
2
3
4
0,90
0,81
0,20
0,04
0,40
0,16
317,0
-1,50
2,25
317,1
-0,22
0,05
0,88
0,77
2,48
6,13
314,2
-3,13
9,77
317,8
-0,63
0,39
1,38
1,89
-0,03
0,001
317,7
-0,73
0,53
317,6
0,60
0,36
-2,60
6,76
0,10
0,01
1,90
3,61
318,7
318,9
318,2
319,8
319,8
318,4
314,4
317,1
318,50
317,33
318,43
317,00
4
4
4
4
318,9
S
2
i
1271,25
16
x
si
s i2
xi x
7
8
9
x
10
2,41
5,80
0,36
0,13
2,37
5,62
-0,13
0,02
2,25
5,05
-1,39
1,92
2,62
6,88
1,44
2,07
23,3
i
2
4,14
В результате значение F-критерия превышает табличное, и соответственно, дисперсии исследуемых партий не равны. В таком случае
вычисление статистики необходимо провести по формуле (3.1). Так
как полученное значение превышает критическое, то средние значения не равны.
Существенное снижение процента выхода изделий связано с изменением сопротивления преобразователя за пределами требований
технических условий на данные преобразователи. Значительное влияние на сопротивление преобразователей оказывает процесс нанесения
- 59 -
соединений, а также резистивного слоя, который в основном определяет общее сопротивление термопары [62].
Для анализа устойчивости технологического процесса, сравниваем векторы средних по Т2-критерию Хотеллинга [63 – 66]:
T2
n1 n2
x1 x2 Q 1 x1 x2
n1 n2
T ,
1
n1 1Q1 n2 1Q2 – объединенная корреляционn1 n2 2
ная матрица;
Q1, Q2 – корреляционные матрицы сравниваемых партий.
Затем вычисляется F-статистика:
где Q
F
n1 n2 m 1T 2
n1 n2 2m
с k1 = m и k2 = n1 + n2 – m – 1 степенями свободы (m – количество параметров,
по
которым
проводится
сравнение).
Если
F Fкр Fтаб , k1 , k 2 , то векторы средних считаются равными.
Проведенные исследования показали, что значение F-статистики
меньше критического, что говорит об устойчивости технологического
процесса производства изделий.
Рост степени интеграции и уменьшение геометрических размеров
элементов приводят к повышению роли методов контроля настройки
и точности выполнения каждой технологической операции, так как
возрастает число и влияние факторов, определяющих качество преобразователей. В роли характеристик уровня настройки технологической операции при производстве преобразователей и точности ее выполнения используются статистические показатели [67], характеризующие положение центра распределения измеренных параметров и их
разброс, а именно, средние значения х и среднеквадратические отклонения S х .
Разработанный алгоритм статистического анализа и регулирования технологического процесса производства преобразователей на
основе комплексного подхода приведен на рисунке 3.11.
- 60 -
Начало
Ввод данных
Определение среднего значения и дисперсии для параметров {xi}, i = 1…n
Исключение результатов, выходящих
за границы изменения xi
Определение вида закона распределения
(ЗР)
Нет
Да
Соответствует
ЗР?
Исключение аномальных наблюдений
по критерию Граббса
G
Нет
Да
G < Gкр
Выявление
причин
i = 1, n
Расчет энтропии по Шеннону Hi
Нет
Да
Hi < γ
Исключение параметра
как неинформативного
1
Рисунок 3.11 – Блок-схема алгоритма статистического анализа
технологического процесса. Начало (продолжение и окончание см. с. 61 и 62).
- 61 -
1
Нет
Нет
Количество
параметров m
>2
Да
m<2
Расчет парного коэффициента корреляции Rij
Да
Расчет частного коэффициента корреляции Rij
Проверка значимости Rij
с помощью статистики
Стьюдента tij с k = n – l – 2
Проверка значимости Rij с
помощью статистики Стьюдента tij с k = n – 2
Расчет множественного
коэффициента корреляции
Проверка значимости
с помощью статистики
Фишера F
Выявление скрытых закономерностей
ТС
с помощью метода факторного анализа
Расчет коэффициента регрессии bj
Проверка значимости коэффициента
регрессии bj с помощью t-статистики
Построение
регрессионной модели
Сравнение двух дисперсий
параметров по F-критерию
2
Рисунок 3.11 – Блок-схема алгоритма статистического анализа
технологического процесса. Продолжение (начало см. на с. 60, окончание с. 62).
- 62 -
2
Нет
Да
F < Fкр
Вычисление t-критерия:
t
x1 x 2
2
2
S1 S 2
n1 n2
Вычисление t-критерия:
t
x1 x 2
2
2
n1 1S 1 n2 1S 2 n1 n2 2
n1 n2
n1 n2
Анализ устойчивости ТП
Выявление структуры причинно-следственных связей
Количественная оценка
Построение факторной модели
Вывод результатов
Конец
Рисунок 3.11 – Блок-схема алгоритма статистического анализа
технологического процесса. Окончание (начало см. на с. 60, продолжение на с. 61).
- 63 -
Интегральные показатели уровня настройки технологического
процесса определяют по параметрам функционального элемента, а
уровень настройки и точность выполнения отдельных операций – по
параметрам элементов физической структуры.
Управление технологическим процессом при статистическом регулировании производится с помощью контрольных карт, на которые
наносятся значения измеряемых параметров. Откладывая на контрольной карте текущие значения статистических характеристик и
определяя их положение относительно границ регулирования, отслеживают изменение точности технологического процесса.
Среди методов статистического регулирования наибольшее распространение получили: метод средних значений и среднеквадратических отклонений; метод средних значений и размахов; метод медиан и
крайних значений.
Использование одних лишь статистических взаимосвязей параметров не всегда дает надежные результаты при решении задач анализа,
контроля и управления технологическим процессом. В большинстве
статистических методов используются парные коэффициенты корреляции. При этом парный коэффициент корреляции Rij двух переменных xi
и xj является надежной оценкой их тесной статистической связи, когда
на xi и xj не оказывают влияния другие переменные. В противном случае, используют частный коэффициент корреляции Rij·1,…,е, оценивающий связь xi и xj в системе переменных {xS}, S 1,…,е, при устранении
воздействия других элементов системы. В случае, когда Rij 0 , а
Rij1,...,e 0 , возникает явление, называемое ложной корреляцией xi и xj.
При ложной корреляции связь xi и xj является “наведенной”, возникающей вследствие их зависимости от других переменных.
Существенное различие матриц парных и частных коэффициентов корреляции исследуемых параметров дает основание для использования методов причинного анализа, позволяющих получить дополнительную информацию по сравнению со стандартными статистическими методами.
Причинный анализ [68, 69] является одним из направлений в статистических исследованиях, позволяющим решить две проблемы: выявление структуры причинно-следственных связей и количественная
оценка выявленных связей. Для решения первой из них из совокупности статистических взаимосвязей параметров удаляются ложные корреляционные зависимости, оставшиеся связи интерпретируются как при- 64 -
чинные. Разделение параметров на причины и следствия следует производить исходя из физической сущности параметров, соотношения времени их формирования и измерения. При этом xi считается причиной xj,
если изменение xi с высокой вероятностью сопровождается изменением
xj и не существует третьей переменной хk, которую можно было использовать для объяснения вероятностного соотношения между xi и xj.
После определения структуры причинно-следственных отношений и качественного характера выявленных причинных связей возникает задача их количественного оценивания. Среди методов количественного оценивания интенсивности причинных влияний известен
путевой анализ, основные идеи которого разработаны Райтом. Данный
метод основан на использовании линейных функциональных соотношений между параметрами. Использование линейных зависимостей
между ними делает путевой анализ специальным случаем регрессивного анализа, в котором коэффициенты регрессии интерпретируются в
терминах причинно-следственных отношений. Путевой коэффициент
pij, измеряющий интенсивность причинного влияния xi и xj, определяется:
S
pij bij i ,
Sj
где Si – среднеквадратическое отклонение xi;
bij – коэффициент регрессии.
В этом случае предпочтительнее использовать метод, основанный
на информационном подходе к определению мер причинного влияния
– IH-анализ [68]. В этом случае парный коэффициент причинного
влияния вычисляется следующим образом:
Vij
I ij
Hj
,
при этом парный коэффициент должен лежать в пределах 0 Vij 1 ;
где Iij – величина информации между i-ым и j-ым факторами, которая
определяется соотношением:
I ij
p x , x
pxki , xrj log pxkiki prjxrj ,
k ,r
где р(хrj) – вероятность состояний величины xrj,
- 65 -
p(хкi, хrj) – вероятность состояний величин хкi и хrj
Величина энтропии распределения вероятностей для случайной
величины определяется по формуле:
H j pxki log pxki .
k
При анализе технологического процесса производства изделий
одновременно исследуется большое число параметров, причем каждый влияет на некоторое количество других. Отношения xi образуют
причинные системы, трудность изучения которых заключается в том,
что исследуются причинно-следственные отношения, введенные в
сеть других отношений.
При статистических исследованиях технологического процесса
производства преобразователей целесообразно применять одновременно методы причинного и факторного анализа для построения многоуровневых факторных моделей. В результате факторного анализа
строится причинный граф взаимодействий параметров, испытывающих наиболее сильные факторные нагрузки исследуемого фактора F.
В качестве начальной вершины графа выступает F. Затем производится расчет парных коэффициентов причинного влияния. На основе
многоуровневой факторной модели проводится анализ изучаемого
явления.
Рассмотрим построение многоуровневой факторной модели, иллюстрирующей предложенный подход. При статистическом анализе
операций изготовления преобразователей по параметрам было выявлено несколько факторов, влияющих на формирование характеристик
преобразователей [70]. Фактор F характеризует качество процесса
нанесения пленок. Наиболее сильные факторные нагрузки на F
наблюдались у 11 параметров, что позволило на данном этапе построить простую факторную модель (рис. 3.12). В результате содержательного анализа было выявлено, что рассматривать xi можно на нескольких уровнях. После расчета коэффициентов причинного влияния
была построена модель в виде причинного графа (рис. 3.13).
Из анализа построенной модели вытекает, что влияние F на параметры достаточно велико, но непосредственное влияние существенно
меньше. Причинное влияние F на x11 является опосредованным через
другие параметры, следовательно, модель показывает различную роль
операций по отношению к выходу годных изделий.
- 66 -
x1
5 Мустафаева Д. Г.
x2
x3
x4
x5
F
x6
x7
x8
x9
x10
x11
F – качество процесса нанесения пленок; x1 – структура пленки; x2 – состав;
x3 – толщина пленки; x4 – подвижность носителей заряда; x5 – концентрация носителей заряда; x6 – удельное сопротивление; x7 – ширина запрещенной зоны; x8 – коэффициент термоэдс; x9 – электропроводимость;
x10 – коэффициент теплопроводности; x11 – выход годных
Рисунок 3.12 – Простая факторная модель нанесения пленки.
0,38
x1
x4
x7
x8
0,43
0,42
0,49
0,67
F
0,29
x2
0,55
0,24
0,51
x11
x5
0,36
x9
0,29
0,46
x3
0,31
0,34
0,41
x6
x10
F – качество процесса нанесения пленок; x1 – структура пленки; x2 – состав;
x3 – толщина пленки; x4 – подвижность носителей заряда; x5 – концентрация носителей заряда; x6 – удельное сопротивление; x7 – ширина запрещенной зоны;
- 67 -
x8 – коэффициент термоэдс; x9 – электропроводимость; x10 – коэффициент теплопроводности; x11 – выход годных
Рисунок 3.13 – Многоуровневая факторная модель нанесения пленки.
По результатам статистического и причинного анализа возникает
задача принятия решений относительно управляющих воздействий на
технологический процесс производства изделий. Решение принимается с учетом полученных результатов и специфики наблюдений технологического процесса.
3.4 Принятие решений по управляющим воздействиям
на технологическую систему производства изделий
Применение различных методов контроля в производстве элементов и компонентов микроэлектроники позволяет установить статистическую взаимосвязь параметров изделий с режимами технологической системы и закономерности распределения параметров в зависимости от технологических, конструктивных, эксплуатационных и
других факторов. Кроме этого, с уменьшением размеров элементов и
значительным влиянием состава исходного материала (особенно когда
материал многокомпонентный) на свойства и характеристики изделий
эта проблема еще более усложняется, так как растет число факторов,
определяющих качество и надежность изделия.
Использование автоматизированного контроля и методов статистической обработки позволяют анализировать и определить причины
низкого уровня качества, организовать межоперационный контроль
качества технологического процесса, установить зависимости качества от контролируемых параметров, построить регрессивные модели
взаимосвязи выходных характеристик изделий [71].
На основе статической обработки полученных данных результатов такого анализа и выданных рекомендаций относительно управляющих воздействий на технологический процесс принимается решение
относительно корректировки режимов технологических операций.
После получения результатов статистического и причинного анализа возникает задача принятия решений относительно управляющих
воздействий на технологический процесс производства изделий. Эти
решения принимаются на основе полученных результатов с учетом
особенности технологического процесса. Развитие методов определения параметров изделий определяются применением машинноориентированных методов принятия решений.
- 68 -
Основными особенностями при исследовании (наблюдении) технологического процесса производства элементов и компонентов, из
которых вытекает необходимость разработки подсистем принятия решений в условиях контроля, являются:
1. Наличие интервалов времени между моментами формирования
информации и возможностью воздействия на технологический процесс.
2. Выборочный метод, предполагающий получение достоверных
выводов с некоторой долей вероятности.
3. Непостоянство структуры технологического процесса производства, при котором возможно изменение технологии, оборудования,
качественного состава материалов.
4. Неполнота описания технологического процесса, обусловленная сложностью формализации знаний о данном процессе; незнание
некоторых сторон функционирования технологического процесса; невозможности количественного описания некоторых сторон процесса и
регистрации большинства входных параметров.
5. Субъективность протекания технологических операций, в которых роль оператора особенно велика.
Таким образом, в подсистемах принятия решений должны быть
реализованы алгоритмы, основанные на человеко-машинных процедурах, в которых пользователь выступает в роли лица, принимающего
решения. Именно человек принимает окончательное решение относительно управления технологическим процессом, а модули подсистемы
обеспечивают ему существенную помощь в различных ситуациях выбора, поставляют необходимую информацию. По своей сути – это
подсистема поддержки принятия решений.
Из-за сложности технологического процесса изготовления элементов и компонентов полупроводниковых пленочных преобразователей [72] и отмеченных выше особенностей его наблюдения знания о
процессе не будут абсолютно полными и полностью соответствовать
текущему состоянию технологического процесса. Поэтому подсистема принятия решений является подсистемой открытого типа. В ней
предусмотрена возможность корректировать сумму знаний о процессе, конкретном параметре изделий. Он включает этап настройки и
этап работы. На этапе настройки собираются различные сведения относительно конкретного изделия, особенностей технологии, параметров типового контроля и т. п. В дальнейшем эти сведения классифицируются и корректируются в зависимости от изменения условий
производства.
- 69 -
На этапе работы проводится собственно статистический анализ
процесса по параметрам. Алгоритм принятия решений в условиях
контроля технологического процесса представлен на рисунке 3.14.
Начало
Сбор статистических данных
Статистический контроль
Вывод статистических характеристик
Да
Диагностический анализ
Улучшение качества
Рекомендации по
оптимизации качества
Нет
Выход годных
соответствует
Нет
Статистическое
регулирование
Рекомендации
по регулированию
ТП
Соответствие
образцу
Да
Определение информативности
параметров
Информация
о соответствии
параметров
Конец
Рисунок 3.14 – Блок-схема алгоритма принятия решений.
Основными моментами принятия решений являются:
- задачи статистического контроля, которые включают первичную статистическую обработку измеренных параметров; контроль
выхода за допустимые границы статистических характеристик, име- 70 -
ющих заданный интервал изменений; определение закона распределения исследуемых параметров; контроль выхода годных изделий;
- диагностический анализ заключается в сравнении основных статистических критериев текущей и опытной партий изделий. В качестве статистических критериев приняты средние значения параметров,
которые характеризуют настройку технологического процесса и их
дисперсию, а также точность выполнения технологических операций.
В зависимости от различных сочетаний соотношения статистических критериев работает та или иная процедура статистического регулирования, заключающаяся в последовательной работе методов статистического и причинного анализа.
Оптимизация качества проводится в случае соответствия выхода
годных изделий на заданном уровне.
Эффективное решение задач требует создания автоматизированных информационно-измерительных систем [73]. Программное обеспечение систем обеспечивает измерение параметров, формирование
массивов исходных статистических данных, реализацию основных
методов статистического анализа.
При статистических исследованиях технологического процесса
требованиям контроля удовлетворяет система изготовления преобразователей в составе автоматизированной системы, в которой входят
модули, реализующие методы статистического, причинного анализа и
принятия решений и которая структурно состоит из трех подсистем
(рис. 3.15). Задачи анализа технологического процесса решается на
иерархически связанных уровнях. Подсистема многомерного статистического анализа, предназначенная для получения статистических
выводов, включает предварительную обработку статистических данных и анализ устойчивости технологического процесса.
Задачами подсистемы причинного анализа технологического
процесса являются выявление структуры причинно-следственных отношений и оценка интенсивности причинного влияния параметров
исследуемого процесса. Подсистема причинного анализа включает
установление причинных связей параметров и количественную оценку интенсивности причинного влияния.
Подсистема принятия решений выдает рекомендации относительно управляющих воздействий на технологический процесс и
включает формирование решений по управлению, поддержку принятия решений.
Важную роль среди автоматизированных систем управления играют автоматизированные системы управления технологическим про- 71 -
цессом, позволяющие управлять процессом с целью обеспечения заданной производительности на основе учета отклонений режимов
технологических операций и свойств исходных материалов.
Подсистема многомерного
статистического анализа
Предварительная
обработка статистических данных
Установление корреляционных связей параметров
Выявление
закономерностей
технологического
процесса
Подсистема причинного
анализа
Подсистема принятия
решений
Причинный анализ
факторов
Количественная оценка
интенсивности
причинного влияния
Установление причинных связей параметров
Формирование
решений
по управлению
Поддержка принятия
решений
Построение
регрессионных моделей
Анализ устойчивости
технологического
процесса
Рисунок 3.15 – Структура автоматизированной системы статистического
анализа, контроля и регулирования технологического процесса.
На ранних стадиях изготовления элементов и компонентов пленочных преобразователей контролируемыми параметры являются,
параметры физической структуры изделия, а контролируемые на
поздних стадиях – характеристики преобразователя. Поэтому для повышения эффективности управления технологическим процессом
наряду с автоматизированной системой управления технологическим
процессом целесообразно использовать автоматизированные системы
статистического анализа, контроля и регулирования процесса изготовления преобразователей [74].
Структура подсистемы статистического анализа пооперационного контроля показана на рисунке 3.16. Статистический анализ позво- 72 -
ляет не только повысить эффективность потока информации, но и создает новую информацию для управления технологическим процессом.
Автоматическое поддержание в определенных пределах параметров качества элементов физической структуры изделий осуществляется с помощью автоматизированной системы управления технологическим процессом, в основу работы которой положена связь между параметрами качества элементов физической структуры и параметрами
процесса формирования этого элемента. Основой для автоматизированной системы статистического анализа, контроля и регулирования
технологического процесса являются связи параметров эффективности производственного процесса или параметров качества преобразователя с параметрами, характеризующими точность формирования
элемента физической структуры.
Технологический процесс
производства
Система операционного контроля качества
Автоматизированный
статистический анализ
Контроль
Результаты
контроля
Результаты анализа
Система принятия решений
Принятие решений
по повышению качества
Корректировка режимов
технологического процесса
- 73 -
Рисунок 3.16 – Структура подсистемы статистического анализа при контроле
качества изготавливаемых элементов и компонентов микроэлектроники.
Указанные системы, выполняя различные задачи, дополняют друг
друга. Например, используя данные системы статистического анализа,
контроля и регулирования технологического процесса, можно зафиксировать факт отклонения параметров элемента физической структуры от установленных норм, а анализируя параметры режима операции, формирующей этот элемент (если эта операция не управляется
автоматизированной системой управления технологическим процессом), установить причину этих отклонений, связанную с нарушением
режима операции.
Схема технологического процесса производства преобразователей с одновременным функционированием рассматриваемых систем
представлена на рисунке 3.17.
АСУТП
БД
ТП
Технологические операции
Пооперационный и выходной контроль
Автоматизированная система
статистического анализа, контроля и регулирования ТП
Рисунок 3.17 – Схема технологического процесса производства
элементов и компонентов.
- 74 -
Информационное взаимодействие систем осуществляется через
базу данных (БД), обеспечивающую оперативный сбор, хранение,
корректировку и выдачу данных по режимам технологических операций и т.д.
В зависимости от вида автоматизированной системы управления
технологическим процессом рекомендации, генерируемые системой
статистического анализа, должны быть ориентированы на соответствующий уровень управления процессом производства преобразователей.
Статистический анализ технологического процесса необходимо
осуществлять на основе комплексного подхода, при котором во взаимосвязи должны применяться методы многомерной статистики, причинного анализа и принятия решений.
При проектировании и управлении системой непрерывно решается задача принятия решения, обобщенной характеристикой которой
является эффективность, определяющая уровень достижения целей,
относящихся к затратам на их достижение. Чем выше уровень достижения целей и ниже затраты на их исполнение, тем эффективнее решение.
Для результативного и эффективного функционирования технологической системы необходимо определить и осуществлять управление взаимосвязанных видов процессов. Часто выход одного процесса
образует непосредственно вход следующего.
В организации системы использование процессов вместе с их
взаимодействием, идентификацией и управлением также можно считать процессным подходом.
Непрерывность управления, взаимодействие и комбинация процессов являются преимуществами процессного подхода.
В системе управления при использовании такого подхода выделяется значимость: осмысления и выполнения требований; достижения результатов выполнения процессов; устойчивого совершенствования процессов, основанного на объективном измерении.
В процессном подходе управление осуществляется путем сравнения запланированного показателя с действительным значением, а если
качество можно контролировать, то им можно и управлять.
Управление качеством интегрированных процессов делят на планирование, контроль и улучшение качества.
При разработке системы контроля процесс планирования предусматривает идентификацию процесса. Контроль подключают на всем
протяжении процесса от входа до выхода. Основное требование к си- 75 -
стеме контроля не контроль конечного результат процесса, а предупреждение несоответствий. При помощи контроля приобретают полную информацию о процессе и возможности управлять его качеством.
Процесс контроля качества включает:
- наблюдение, которое заключается в регистрации показаний индикаторов и сопоставлении их с целевыми значениями;
- контроль, который заключается в обеспечении устойчивого выхода (с дозволенными отклонениями) на контролируемом этапе процесса при случайном изменении входных характеристик или ресурсов
процесса;
- самоконтроль, который исполняют операторы процесса.
3.5 Совершенствование системы управления
и повышения качества процессов производства
В современной экономике к качеству изделий предъявляются все
более высокие технические и экономические требования [75 – 77].
Они направлены на значительное повышение технического уровня и
эффективности использования изделий, что является важной народнохозяйственной проблемой. Решение этих задач неразрывно связано с
повышением качества процессов производства и совершенствованием
системы управления.
Особенностями технологической системы является большое число неоднородных объектов и элементов, объединенных в единую систему для достижения цели; система математического обеспечения,
для обработки информационных потоков; сложные взаимно переплетающиеся связи. Решение в комплексе по совокупности определенных
задач элементами системы или ее подсистемами в соответствии с
назначением обеспечивает достижение цели.
Для технологической системы особенным является наличие специального математического обеспечения, предназначенного для обработки и преобразования потоков информации, выработки решения и
осуществления функций управления. Специальное математическое
обеспечение представляет собой самостоятельный функциональный
элемент системы. Программно-реализованный комплекс алгоритмов
можно рассматривать как элемент системы [78, 79].
Технологическая система по существу характеризуется множеством состояний, каждое из которых определяется набором выходных
параметров. Изменение входных значений параметров приводит к изменению выходных параметров системы и соответственно ее состоя- 76 -
ния. Наличие функциональных зависимостей между элементами системы и процессами поведения таких систем затрудняет получение
математического описания поведения, поэтому необходимо применять методы имитации исследуемой системы.
Технологическую систему можно разбить на подсистемы и элементы с многоуровневой (иерархической) структурой связей. Каждая
подсистема, решая конкретную задачу, обеспечивает достижение общей цели.
Таким образом, элементы системы функционируют во взаимодействии друг с другом. Свойства системы определяются свойствами
отдельных элементов, и характером их взаимодействия, а также их
совместимостью.
Технологическая система представляет собой множество элементов, которые находятся в связях друг с другом, и образовывают единство, целостность. При этом учитывают его взаимосвязь с понятиями
свойства, отношения, связи, подсистемы, элемента, окружающей среды, структуры, организации.
Характеристиками функционирования технологической системы
являются: стабильность, равновесие, обратная связь, управление и др.
Структура технологической системы представляет собой совокупность элементов и связи между ними, которые определяются на
основе распределения целей и функций, поставленных перед устойчивой системой. Она является одной из характеристик системы построения формальной модели, которая отображает существующую систему
отношений элементов, как между собой, так и с окружающей средой.
- 77 -
4 УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ
ПРИ ПРОИЗВОДСТВЕ ИЗДЕЛИЙ
4.1 Алгоритмы управления технологическими процессами
При производстве изделий необходимо создать модель принятия
решений, которая будет корректироваться и дополняться в ходе отладки технологического процесса, с учетом опыта изготовления конкретного изделия [80 – 82].
Модель должна содержать и уточнять требования к базовому
технологическому процессу, обеспечивать расчет траекторного управления, т. е. управления процессом при изготовлении изделия, и оптимизировать запуск исходных материалов в производство.
Управление технологическим процессом позволяет построить алгоритмы корректировки и выбора режимов технологических операций, которые направлены на повышение процента выхода, а также
оптимизировать запуск технологических партий в производство для
совершенствования однородности характеристик приборов в партии.
Увеличение сложности и степени интеграции приборов и применение групповых методов изготовления приводит к определенным
трудностям при управлении технологическим процессом.
Качество решения отдельных задач и проблем технологии определяются в основном квалификацией технологов [83].
Понимание важности правильного определения технологических
режимов при производстве вызвало большое количество разработок
по управлению различными процессами технологии.
Практически все работы, посвященные управлению, базируются
на методах математической статистики [79, 84, 85]. Такой подход закономерен при обилии статистических данных и наличии программ
обработки наблюдений, статистическое моделирование процессов
осуществить легче, чем разрабатывать модели, основанные на математическом описании происходящих физических процессов. Однако
статистический подход и статистическая модель являются описанием
только конкретной ситуации, основываются на конкретных данных, и
экстраполяция практически всегда сопряжена с большой ошибкой.
Широкое использование статистических моделей при управлении
привело к разработке специфических методов решения экстремальных
задач, которыми являются задачи проектирования и управления. Разработанные методы направлены на работу с моделями достаточно простого
вида, как правило, линейными, и не в состоянии оперировать с более
- 78 -
сложными зависимостями. Решение проблемы, вероятно, заключается в
разработке методов решения экстремальных задач более широкого класса,
позволяющих использовать для оценки технологической приемлемости того
или иного варианта опыта построения сложных моделей процесса [86, 87].
При оптимизации технологического процесса необходимо учитывать, что процесс изготовления приборов относится к классу дискретных процессов, поскольку все операции четко разделены во времени и
пространстве. Более того, большинство операций дискретны по характеру измерений и по времени наблюдений, так как значения выходных
переменных могут быть измерены на подавляющем большинстве операций только после окончания самой операции.
Представим технологический процесс как последовательность
формирующих операций. Предполагается двухуровневая структура
модели. На первом уровне моделируется процесс возникновения
структуры прибора, т.е. исследуется зависимость конструктивных параметров от режимов изготовления Т. На втором уровне рассматривается зависимость контролируемых в процессе производства характеристик прибора от полученного на данный момент состояния прибора
(определяемого вектором конструктивных параметров прибора) и от
режимов измерения С.
Для разработки сквозной модели, преобразуем схему технологического процесса, который задается в виде временной последовательности операций (рисунок 4.1, а), выделяя группы операций (рисунок
4.1, б): формирующие, вспомогательные и контрольные.
К формирующим относятся те операции, на которых происходит
изменение состояния выбранного набора конструктивных параметров
(например, высокотемпературные операции, на которых происходит
изменение структуры).
Вспомогательные операции служат для подготовки к проведению
формирующих операций. На контрольных операциях происходит
оценка текущего состояния объекта изготовления.
При выбранной двухуровневой структуре модели первый уровень
соответствует последовательности формирующих операций, а второй
– контрольным операциям. Вспомогательные операции явным образом в модель не входят, определяя, как правило, некоторые физические константы.
Полная модель технологического процесса (сквозная технологическая модель) задается в виде последовательности частных моделей,
описывающих отдельные формирующие и контрольные операции.
Структура модели для (i+1)-й операции приведена на рисунке 4.2.
- 79 -
1
2
K
N
a
1
2
1
k
n
2
1
k
2
n
k
n
б
а – исходное представление процесса;
б – модельное представление процесса
Рисунок 4.1 – Структура технологического процесса.
T(i+1)
I
b(i)
b(i+1)=G{b(i), T(i+1)}
b(i+1)
a(i+1)=f{b(i), c(i+1)}
a(i+1)
c(i+1)
II
Рисунок 4.2 – Структура модели на (i+1)-й формирующей операции.
- 80 -
На первом уровне строится зависимость конструктивных параметров от режимов проведения конкретной операции и предшествующего состояния вектора b:
bi 1 G bi , Ti 1 , i 0 ,1, ... , n 1 .
На втором уровне строится зависимость вектора контролируемых
на конкретной операции переменных ai+1 от состояния после их выполнения – вектора bi+1 и режимов измерения – вектор ci+1.
Процесс изготовления прибора является по существу последовательным переходом из одного состояния в другое по некоторой траектории.
Значения параметров СN, соответствующие требованиям к изготавливаемым приборам, считаем целевыми значениями, а их координаты – С. Проектирование алгоритмов управления технологического
процесса определяем как задачу траекторного управления объектом:
для исходных состояний j-го объекта, определяемых на контрольной
операции К0, и состояний, измеряемых на промежуточном контроле,
требуется подобрать управление li (i=1,…, N). Режимы проведения
процесса выбираются с учетом того, что выходные характеристики СjN
должны незначительно отличатся от целевых.
Методы принятия решений позволяют разделить функции при
расчете траекторий и корректировки и использовать для управления
режимами работы оборудования мини-ЭВМ. Эти методы позволяют
получать не одну оптимальную траекторию, а целое семейство траекторий, позволяющих управлять процессом с гораздо меньшими затратами машинного времени.
Для решения многошаговых задач, где информация о ходе процесса и управление им осуществляется в дискретные моменты времени, т. е. по шагам, возможен подход, основанный на принципе оптимальности Р. Беллмана [88, 89].
Коррекция по конечному состоянию приводит непосредственно к
задаче синтеза оптимального управления, которая сформулирована
как задача траекторного управления.
Исходным данным к разработке оптимальной системы управления является некоторая базовая технология производства приборов.
Выбор базовой технологии означает, что задана последовательность
управляемых операций и определены ограничения на управляющие
переменные.
- 81 -
Основной целью проведения технологического процесса является
получение заданных электрических характеристик изготовляемых
элементов и компонентов.
Величины, которым отдается предпочтение при управлении, являются управляющими переменными ln. Стратегией или алгоритмом
управления называют последовательность векторов l1, l2, …, lN. Режимы выполнения операций берутся в качестве управлений – переменных, которые контролируются и целенаправленно изменяются в ходе
процесса.
В зависимости от управления состояние в начале этапа по разным
траекториям преобразуется в конечное состояние:
С n С n С n1 ;l n ,
и означает, что Cn можно определить, если заданы Cn-1 и ln.
На управляющие переменные накладываются ограничения различного типа. Множество значений управляющих переменных, удовлетворяющих ограничениям, называют допустимыми, и в соответствии с этим говорят о допустимой стратегии.
Ограничения на управляющие переменные обычно непосредственно связаны с используемыми материалами и оборудованием.
Целевую функцию можно представить как L(C1, C2, …, CN+1; l1, l2,
…, lN). Значения C1, C2, …, CN с помощью уравнений процесса можно
выразить через CN+1 и l1, l2, …, lN, то целевая функция:
L C N 1 ; l 1 , l 2 ,..., l N .
Для (n-1)-шагового процесса минимум целевой функции будет
иметь вид:
n 1
f n1 C n min Ln1 min i ,
i 1
где γi – член, который характеризует собственные цели i-ого этапа.
Для n шагов целевая функция примет вид:
n 1
n C n1 ;l n i Ci 1 ;li .
i 1
6 Мустафаева Д. Г.
- 82 -
Все вышеописанное можно записать в виде основного функционального уравнения:
f n Cn1 min n Cn1;ln f n1 Cn min Ln Cn1;ln ,
ln
ln
где C n C n C n1 ;l n , n 1,2,..., N .
По определению f0(C1)=0. При n=1 и n=2 минимумы целевой
функции имеют вид:
f1 С2 min L1 C2 ;l1 ,
l1
f 2 C3 min 2 C 2 ;l 2 f1 C 2 ,
l2
где С2 = С2(С3; l2).
При этом целевая функция примет вид:
L1 C2 ;l1 1 C2 ;l1 ,
L2 C3 ;l2 2 C3 ;l2 L1 C 2 ;l1 .
Р. Беллман сформулировал принцип оптимальности, который заключается в следующем: «Каким бы ни были первоначальное состояние и первоначальное управление, последующее управление должно
состоять из оптимальных действий по отношению к состоянию, полученному в результате первоначального управления – этим свойством
должно обладать оптимальное управление». Для задачи управления
технологическим процессом это означает, что если в данный момент,
в смысле заданного критерия, не выбираются наилучшие режимы
операций, то в общем случае последствия этого нельзя исправить в
будущем.
4.2 Исследования и составление схемы процесса
Особенности процессов производства элементов и компонентов
микроэлектроники, как периодичность запуска материалов в производство и групповой способ их обработки, дискретность по времени
- 83 -
измерения состояний и смена контролируемых параметров на каждом
шаге процесса, позволяют рассматривать оптимальное управление для
одноцелевой ситуации с учетом конкретных особенностей производства.
Технологический процесс отображает процесс преобразования
входных объектов в выходные продукты под влиянием технологических воздействий.
Технологический процесс можно представить математической
моделью, основу которой, например, составляет описание процесса
преобразования входных объектов в выходные под влиянием технологических воздействий с учетом их свойств [90, 91].
Входные данные – это описание топологии слоев изготавливаемых структур, режимов их изготовления, критерии управления. По
входным данным можно сформировать предсказываемые значения
параметров процесса и обрабатываемого объекта.
Входные данные могут содержать машинные модели функционирования оборудования и формирования технологических воздействий,
а также базу знаний данной области, обеспечивающую возможность
эффективного взаимодействия персонала и управляемого процесса.
Технология изготовления предусматривает сотни последовательных операций по формированию структурных слоев [92, 93]. Анализ
показывает, что независимо от физических механизмов выполнения
основных технологических операций существенными факторами
структурообразования технологического процесса являются способы
формирования слоев.
Решение такой технологической задачи как формирование с высокой точностью структурных слоев в современных производственных системах можно достичь использованием адаптивных алгоритмов
управления. При их применении измеряются отклонения технологических режимов процессов в каждой производственной системе и отклонения параметров изделий. Обратные связи внешнего контура
управления процессом обычно замыкаются через производственную
систему подготовки данных, так как в ней задачи коррекции искажений структурных элементов слоя в последующих процессах могут
быть решены программно, путем предыскажения топологии слоев
структур либо изменением расчетных параметров режимов технологического процесса.
Технологический процесс производства изделий может быть
структурно представлен в виде последовательности отдельных блоков. При этом помимо упрощения моделей появляется возможность
- 84 -
учета параметров промежуточного контроля (после завершения отдельных технологических операций).
В этом случае (рис. 4.3) оптимизация начинается с конечной прямой ветви:
f n Сn1 min n Cn1;ln f n1 Cn , n 1,2,..., N 1 .
ln
Для этапа N нужно принять во внимание наличие двух разных состояний на входе:
f N C K , C K min N C K , C K ; l N f n 1 C N .
lN
N`
N0
N``
K0
N
N``
K
K``
Рисунок 4.3 – Формализованная схема процесса
В технологии важно, что реально продукт поступает из одной
лишь ветви, поэтому:
f N C K ,
f N C K , C K
f N C K ,
если продукт обрабатывается на ветви n ;
если используется ветвь n .
Тогда для верхней ветви:
min C
f n C
n1
l n
n
,l
n1 n
f
где n 1,..., N , причем:
f 0 C K f N C K .
- 85 -
n1
Cn ,
Для нижней ветви уравнения будут аналогичны:
f n Cn1 min γ n Cn1,ln f n1 Cn ,
l
где n 1,..., N и
n
f 0 C K f N C K .
Функциональные уравнения для ветви n аналогичны уравнениям,
приведенным для ветвящихся процессов.
В качестве основного функционального уравнения при синтезе
оптимального управления операциями рассмотрим следующее выражение:
f n Сn1 min Ln Cn1;ln min n Cn1;ln f n1 Cn ,
ln
ln
где для n=1, 2, …, N
f 0 F C1 R ;Cn Cn Cn1 ;ln ; n Cn1 ;ln 0 ,
где R – координаты параметров.
В качестве исходного уравнения выбираются полиномы второй
степени:
f n C n1 A0 A1 C n1 C nT1 A2 C n1 ;
,
l n C n1 B 0 B1 C n1 C nT1 B 2 C n1 ,
где Ai – векторы размерностью k;
В – матрицы неизвестных коэффициентов размерностью (lxk) при
i=1, 2.
Разница между конечными отклонениями от цели f 00 и ожидаемым в начале процесса f N0 , будет суммой для всех шагов, поскольку,
в силу принципа оптимальности Беллмана, любая неточность в определении оптимального режима приводит к отклонению от цели и для
N-шагового процесса запишется как:
Li
0 li .
i 1 li Ci 1 Ci 1
N
f 00 f N0
- 86 -
4.3 Моделирование процессов и эффективность
выбора управлений
Существенной является точность моделирования, которая в значительной степени влияет на эффективность выбора управлений [94–
96].
Рассмотрим произвольный шаг n. Перед проведением данной
операции функционал n-шагового подпроцесса оценивается величи-
ной f n С N 1 , а по ее окончании – f n01 С n0 . Отклонение оценочной
траектории от теоретической на данном шаге определяется в терминах
0
0
целевой функции как f n01 С n0 f n0 С n01 . Поскольку конечная оцен-
ка f n0 С n0 зависит от погрешности определения конечного состояния
С n , то:
f n01 Сn0 f n01 Сn0 Сn f n01 Сn0
f n1
Сn .
Сn Сn0
Для исходного состояния следующее выражение аналогично
предыдущему:
f
f no Сn01 f n0 Сn01 Сn1 f n0 Сn01 n
Сn1
Сn1 Сn01
Тогда общее отклонение шага будет иметь вид:
f n01 С n0 f no С n01 f n01 С n0 f n0 С n01
f n1
f n
С n1 ,
0 С n
С
С n n
С n1 С n01
где первые два члена характеризуют поведение истинной траектории.
Заметим, что основной причиной отклонения оценочной траектории
от цели является отклонение истинной траектории, а оценочная –
лишь определяет с той или иной погрешностью меру этого отклонения. Поэтому основное внимание уделяется анализу величины:
f n f n01 С n0 f n0 С n01 .
Допустим, что истинное исходное состояние С n01 нам известно. Тогда конечное состояние определится как:
- 87 -
С n0 С С n01 ;l n0 С n01 С n ,
0
0
0
где C C n1 ;l n C n – моделируемое состояние;
C n – погрешность моделирования.
Учитывая, что погрешность моделирования часто можно представить как следствие ошибок O n в определении констант O n моде-
лей операций C n C C n1 ;l n ;On [97, 98], выражение для C n0 можно
записать в следующем виде:
Сn0 С Сn01 ;ln0
Cn
On .
On Cn01 ;l n0
Тогда
f C
f n01 Cn0 f n01 Cn0 n1 n 0 0 On
Cn On Cn1 ;l n
и
f C
f n f n01 Cn0 f n0 Cn01 n1 n 0 0 On ,
Cn On Cn1 ;l n
или
f
f n f n01 Cn0 f n0 Cn01 n1 0 C n .
Cn C n
Первые два члена уравнения можно записать в виде:
Ln
Ln
l n ,
l n Cn01
где l n – отклонение от оптимального режима для состояния C n01 .
Итак, общая ошибка n-го шага равна:
- 88 -
f n01 Cn0 f n0 Cn01
Ln
f n 1
f
f
0 Cn n 1 0 n 0 Cn 1 .
0 qn
ln Cn 1
Cn Cn
Cn Cn Cn 1 Cn 1
Для N-го шагового процесса полная ошибка f 00 C10 f N0 C N0 1
будет суммой членов выражения по всем шагам, а для неодномерных
векторов l, C и O полная линейная ошибка запишется как:
f 00 C10 f N0 C N0 1
T
T
T
T
L
f n1
f n1
f n
n
0 l n
0 C n
0 C n
0 C n 1 .
C
C
C
C
C
C
n
n
n
1
n
n
n
1
n 1 l n C n 1
N
Из последнего выражения видно, что общая ошибка управления
зависит от погрешности определения фазовых координат, погрешности управлений и погрешности моделирования фазовых координат,
каждая из которых складывается из нескольких моментов, определяемых характером производства приборов.
Обычно структуры проходят совместную обработку в партиях,
поэтому разбросы параметров в партии можно охарактеризовать величиной среднеквадратического отклонения σc. Учитывая, что в партии каждый параметр измеряется Кс раз с дисперсией измерений σ2ис,
в качестве максимальной погрешности ΔСi можно принять вектор:
3
2
ис
с2
.
Kс
Очевидно, что математическое описание физических явлений обладает некоторой погрешностью. Уменьшение этой погрешности по
всему диапазону изменения входящих в модель данных – задача
сложная [99, 100].
Анализируя указанные причины, вызывающие отклонение реального процесса от цели при использовании рассчитанных с помощью
моделей стратегий, можно построить процедуру уменьшения ошибки
управления, называемую производственной адаптацией расчетных
стратегий.
Максимальная ошибка управления определяется следующим соотношением:
- 89 -
max
f 00
С10
f N0
f
n 1 0
C C n
n
T
С N0 1
L
max n
0
n 1 l n С n 1
N
C n f n C 0
C n 1 n 1
T
T
p ln
C n1 м акс,
где Δрln – погрешность реализации режимов и задания координат.
Тогда в качестве критерия процедуры производственной адаптации можно записать условие:
f 00 C10 f N0 C N0 1 м акс .
В схеме управления технологическим процессом (рис. 4.4) показаны управляемые и контролируемые входные параметры {xi}, i=1, …,
k, выходные параметры деталей, изделия {yi}, i=1, …, n и управляющие сигналы {Δxi}, i=1,…, k, формируемые системой на основании
информации, полученной при измерении выходных параметров yi от
контроля.
В таком виде можно представить информацию о параметрах
управляющего процесса:
k
n
n
i 1
i 1
i 1
xi1 (t ) yi1 (t ) ... yiN (t ) ,
где t – текущее значение параметра на основании текущих значений
факторов;
xi(t) – текущие значения факторов;
yi(t) – ожидаемое значение выходного параметра.
Управляющее воздействие Δxi(t) формируется, в случае если yi(t)
не соответствует ожидаемому значению. В зависимости от знака и
величины управляющего сигнала происходит изменение входных паk
раметров
x i1 (t )
таким образом, что совокупность xi(t) определяет
i 1
yi(t), близкое к заданному значению yi.
- 90 -
k
xiN (t )
i 1
k
xi1(t )
i 1
Контроль
Технологический процесс
Операция
Контроль
Операция
Контроль
n
yi1(t)
i1
n
yiN (t )
i 1
k
xiN (t )
i1
Исполнительные
системы
Система
управления
Система сбора
информации
Рисунок 4.4 – Схема автоматизированного управления
технологическим процессом производства элементов и компонентов.
Датчики, преобразующие величины в сигнал необходимого вида,
воспринимают информацию о параметрах yi. Необходимость адаптации системы контроля и управления к конкретному технологическому
процессу, из-за различной структуры и состава информационных потоков и сигналов управления, а также соответствующего математического и аппаратного обеспечений определяется получением, обработкой и отображением информации о качестве технологического процесса и ее реализации.
4.4 Формализация цели управления
Формализация цели управления заключается в выводе и исследовании особенностей математической зависимости между показателем
качества системы, так называемым критерием качества или управления I, и параметрами математической модели:
I yX ,Y .
В задачах оптимального управления определяет экстремум I.
- 91 -
При формализации описания системы одной из основных задач
является нахождение математических зависимостей, количественно
определяющих влияние управляющих элементов объекта на его выходные параметры [101, 102].
Как правило, математическая модель соответствует физическому
процессу, целям системы и накладываемым ограничениям. Основной
принцип детерминированных математических моделей заключается в
следующем. Пусть, имеется объект с входными параметрами x1,…, xn
и с выходными параметрами y1,…, yl.
Входные и выходные параметры объекта связаны системой функциональных уравнений (в общем виде):
y1 f1 x1 , x 2 ,...., x n
y f x , x ,...., x
2 2 1 2
n
;
.....................................
yl f l x1 , x 2 ,...., x n
Эта система уравнений может стать известной в результате теоретических или экспериментальных исследований. Если система такова,
что моделирование не вызывает особых затруднений, то она непосредственно может служить моделью объекта, т.е. система реализуется с помощью устройств непрерывного или дискретного действия.
Если непосредственная реализация системы невозможна, то ее
заменяют другой системой уравнений с другой математической структурой. Новая структура становится математической моделью тогда,
когда между параметрами математической структуры и физическими
свойствами объекта устанавливается определенной соответствие. Замена одной математической структуры другой возможна благодаря
тому, что для любой системы всегда можно найти достаточно большое количество функций, которые в заданной области практически
совпадают с ней. Конкретный выбор определенной математической
структуры для построения модели объекта всегда связан с той задачей, которой стоит перед исследователем. Этот выбор производится
часто в зависимости от принятого критерия.
Экспериментально-статистические методы можно применить, когда информации об анализируемом процессе недостаточно или сам
процесс существенно сложен. В этом случае невозможно составить
детерминированную модель процесса. Технологический процесс рассматривают как “черный ящик” и составляется система эмпирических
- 92 -
зависимостей, получаемых в результате статистического обследования действующего объекта. Полученные модели называются статистическими и имеют вид корреляционных или регрессионных соотношений между входными и выходными параметрами объекта. Вывод
таких соотношений возможен лишь при наличии действующего объекта, который допускает выполнение определенного объема экспериментальных исследований [103, 104].
Модели, параметрами которых являются технологические режимы, целесообразно использовать для автоматизированных систем
управления технологическим процессом [105].
Алгоритм построения математических моделей содержит несколько блоков.
Блок 1. Ввод исходных данных – параметров технологического
процесса xj, признаков качества готового изделия yj, шифра технологического цикла и т.д. Осуществляется проверка данных и, при необходимости, корректировка.
Блок 2. Ввод формул преобразования:
z1 f1 x1 ,...,xk ; z 2 f 2 x1 ,...,xk ;...; z m f m x1 ,...,xk
для вычисления значений вспомогательных (рабочих) переменных в
случае априорного задания вида нелинейного уравнения регрессии.
Блок 3. Ввод списка шифров технологических циклов, которые
будут учитываться при составлении регрессии.
Блок 4. Вычисление значений рабочих переменных z1,…, zm согласно формулам, заданным в блоке 2 для технологических циклов,
перечисленных в блоке 3.
Блок 5. Вычисление формул регрессии, связывающих признаки
качества готового изделия с параметрами технологического процесса
его изготовления в виде:
m
m
i 1
i 1
y j b j 0 bij f i x1 ,..., xi ,..., xk b j 0 bij zi
Блок 6. Вычисление обобщенного критерия качества Кк для каждого технологического цикла.
Блок 7. Вывод результатов:
p j f j xi ;
- 93 -
K к Фxi
После проведения указанных расчетов получаем систему уравнений регрессии, связывающих признаки готового изделия с параметрами технологического процесса его изготовления [106].
Существенной особенностью синтеза алгоритмов управления является принципиальная возможность проектирования стратегий
управления при производстве нескольких групп приборов.
Соответствие между требуемым и фактическим распределением
приборов по группам обеспечиваются за счет целенаправленного
управления технологическим процессом.
При управлении возникает корректировка режимов тех или иных
операций. Особое значение эта проблема приобретает при проектировании процессов изготовления многономенклатурных приборов.
Коррекция режимов позволяет расширить допуск на параметры
исходных материалов, т. к. за счет подбора режимов и их коррекции
можно привести процесс, отклонившийся на предыдущих операциях
от расчетной траектории, внутрь целевого интервала. При использовании коррекции процент приборов с заданными свойствами увеличится. При коррекции режимов операций уменьшается количество
потенциального брака, и можно получить выигрыш по проценту выNA
хода только для одной группы на
100 % , где NA – колиN Г N A Nб
чество структур, находящихся в пределах зоны допуска параметров;
NГ – количество структур с оптимальными параметрами; Nб – структуры, параметры которых находятся за пределами зоны допуска параметров.
При соответствующих управлениях отыскивается максимальная
по номеру операция технологического маршрута, до которой можно
управлять изготовлением разных групп одним алгоритмом.
Математическая постановка сводится к следующему:
минимизировать
j м акс
j 1
при ограничениях
f nj Pn 1
f nj Pn 1 f nj ,
где j=1, 2, …, jмакс и Рn+1 – вектор независимых переменных.
- 94 -
(4.1)
В качестве алгоритма решения принимается следующая процедура:
если отыскивается безусловный минимум f n12 Pn 1 для двух групп приборов, то для полученного решения Pn01 проверяется ограничения (4.1);
при их удовлетворении решение переносится в пространство Рn.
Трудности математического описания технологической системы
разрешаются иерархическим описанием. Система задается семейством
моделей, каждая из которых описывается ее поведением с точки зрения различных уравнений абстрагирования. Для каждого уровня существует ряд характерных особенностей и переменных, законов и
принципов, с помощью которых описывается поведение системы.
Работа вышестоящей системы сводится к выбору способа координации; модифицированию функций, определяющих стратегии нижестоящих подсистем; выбору координирующих воздействий после
принятия остальных решений [107].
На рисунке 4.5 представлена алгоритмическая модель двухуровневой технологической системы. Отдельные блоки изображают подсистемы, а их взаимное расположение отражает иерархическую структуру технологической системы. Она имеет вышестоящую управляющую систему и нижестоящие управляющие подсистемы, и управляемый процесс Р. Взаимодействие между подсистемами – это передача
информации вниз, от нижестоящих управляющих систем к процессу
Р. Такая передача является управляющим воздействием. Передача
информации от вышестоящей к нижестоящим управляющим системам
является координирующим вмешательством, а также передача информации наверх (обратная связь) управляющим подсистемам.
Процесс Р – технологический процесс, к которому поступают
управляющие воздействия от систем управления нижнего уровня S1,
…, Sn. К нему приходит входная информация: управляющая u, uU,
где U – множество управляющей информации, а информация d, dD,
представляет собой внешние возмущения, поступающие из окружающей среды. Символом b, bB обозначен выход процесса Р и соответственно множество B – множество выходов процесса Р.
К системе Si одновременно поступает входная информация двух
видов: координирующая информация e, еЕ, поступающая от вышестоящей управляющей системы, и информация zi, поступающая от
процесса. Выходом Si является локальное управление ui.
Множество E – множество координирующих сигналов, а его элементы e – соответственно координирующая информация, так как с
- 95 -
помощью этой информации управляющая система S0 воздействует на
нижестоящие, локальные управляющие подсистемы S1, Si, Sn.
S
e
d1
e
S1
u1
a
di
e
dn
Si
z1
ui
Sn
zi
un
zn
Процесс Р
b
Рисунок 4.5 – Алгоритмическая модель двухуровневой системы.
Выходная информация управляющей системы e, еЕ является координирующей информацией для нижестоящих подсистем S1, …, Sn.
Информация d, получаемая посредством обратной связи от нижестоящих управляющих подсистем, используется для формирования координирующих воздействий e.
Информация обратной связи zi, поступающая на вход локальной
управляющей системы Si, содержит информацию относительно поведения процесса Р, и они связаны функциональной зависимостью с
управляющей информацией u, внешним возмущением d и выходом b.
Поступающая информация d по переменным обратной связи
направляется в вышестоящую управляющую систему S0 и содержит в
себе информацию относительно поведения нижестоящих управляющих систем S1, …, Sn.
Для каждой из подсистем можно произвести декомпозицию. Отдельные управляющие подсистемы нуждаются в декомпозиции в случае, если их выходными результатами являются преобразования получаемых решений.
При проектировании интегрированной управляющей системы
начинают с процесса управления на нижнем уровне, чтобы координация взаимодействующих подсистем содействовала достижению целей
более высокого уровня.
- 96 -
4.5 Модели управления системой
При заданной структуре системы задача сводится к разработке
моделей управления системой. Основным является подход, опирающийся на теорию и методы математического программирования. Этот
подход использует методы декомпозиции, композиции и разделения
целей.
Если целевая функция есть функция выходных эффектов, выраженных функцией Bi от многих переменных х системы:
F B1 ( X 1 ),...,Fm ( X m ),
где Xi – множество переменных состояния i-й системы,
то оптимизировать F по ряду значений переменных x и z, R(x, z), множество целевых функций и связанных с ними целей имеют вид:
gi
opt Bi ( X i ); X i , Z i Ri R.
( X i ,Zi )
Для отыскания функций можно применить методы изменения параметров и переменных, характеризующих каждую локальную цель, а
также область Ri R, чтобы определить эффективную область в пространстве решений.
Для упрощения математического описания управления процессами технологической системы, считаем, что она информационная система и с ее помощью отображаются информационно-управляющие
процессы [108, 109].
Для формального описания технологической системы воспользуемся схемой иерархического представления с применением в качестве
математического аппарата теории многоуровневых иерархических
систем. Управление при эксплуатации технологической системы и
схема взаимодействия элементов представлена на рисунке 4.6.
Система управления процессами включает:
S0 – управляющая система-координатор;
S1, Si, Sn – нижестоящие управляющие системы (подсистемы);
diD – внешние возмущения окружающей среды;
biB – выход процесса;
uiU – управляющие связи;
Р – процесс P: U D B;
- 97 -
eiE – координирующие связи;
ziZ – информационная обратная связь от процесса;
tiT – информация от нижестоящих систем.
S0
е1
t1
еi
S1
ti
еn
Si
tn
Sn
Zэфф
u1
z1
ui
zi
diD
un
zn
эффект
biB
Процесс
Рисунок 4.6 – Схема взаимодействия элементов в иерархической системе.
Система решает задачу А, у координатора S0 своя задача A0, у
управляющих систем свои задачи, составляющие множество:
А А1 А2 ... Аn
Решаемая задача относится к процессу эксплуатации системы.
Технологическая система представляется следующими множествами:
Е е1 е 2 ... е n ,
Z z z ...Z ,
1
2
n
Т t1 t 2 ...t n ,
U u1 u 2 ...u n ;
B ( B1 , B2 ,..., Bn ),
D ( D1 , D2 ,..., Dп ).
При выполнении n-й итерации технологической системы на локальные элементы процессов создания и эксплуатации системы поступают входные связи управляющих воздействий и внешних возму7 Мустафаева Д. Г.
- 98 -
щений. Управляющая система – координатор S0, осуществляет отображение, порождающее связь еi. Этим процессом управляет представленная локальным описанием система Sn, которая описывается в модели как “вход–выход”, подвергающийся возмущению D. К системе Sn
поступают координирующие связи eiE и информация относительно
реализация процесса П, формирующаяся в виде связей z i Z . Выходами системы являются управление u i U и информация tiT.
Таким образом, взаимосвязь всех систем описывается отображениями:
П1 : A A0 T D1 E ;
П 2 : E Z D 2 A1 U ;
П 3 : Х b D3 B ,
где Х – множество ресурсов;
которые с оценкой эффективности имеем:
V : X B D R;
H 1 :U D B Z ;
H 2 : A D R Z эфф ;
M : E U Z A0 A Aэфф T .
где V – множество мер выполнения;
Zэфф – информация об эффективности функционирования системы;
M – результативность.
Каждое новое принятие решения при его внедрении в производство выявляет различные технологические проблемы, разрешение которых требует итерационных изменений в технологии.
- 99 -
5 ИССЛЕДОВАНИЕ ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ
И ОБЕСПЕЧЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ ТОЧНОСТИ
ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА ЭЛЕМЕНТОВ
И КОМПОНЕНТОВ
5.1 Исследование управления технологическими операциями
и задачи обеспечения точности процесса
при производстве элементов и компонентов
Проблема управления технологией включает: управление созданием технологий и управление технологией в процессе ее функционирования.
На первом уровне выявляют путь, обеспечивающий повышение
эффективности процессов, т. е. необходимо соблюдение принципа
малооперационности. Это управление созданием технологии и производством.
Для реализации данного подхода применяют принцип совмещения. Он предусматривает совмещение функций различных операций,
что сокращает их число и повышает эффективность [107]. Он обеспечивает единство конструкции, материала и технологии. Реализация
принципа совмещения сокращает общее число методов, применяемых
для решения задач одного и того же уровня. Совмещение операций и
уменьшение их общего числа вызывает сокращение числа проблем,
возникающих в технологии.
Применение принципов совмещения и малооперационности позволяют управлять созданием технологии, и дает новые возможности
для управления технологическим процессом изготовления изделий.
Управлению процессом способствует контроль. Различают несколько
видов контроля, а именно:
- контроль нескольких точек;
- контроль не в реальном масштабе времени;
- контроль одного параметра изделия.
Контроль в процессе производства преобразователей является
многомерным и многопараметрическим, осуществляемым в реальном
масштабе времени, совмещающим функции оценки состояния и диагностики свойств изделий.
Управлять процессом означает управлять его свойствами и характеристиками. Целью управления является обеспечение стабильности
показателей и повышение эффективности. При управлении системой
можно использовать принцип композиционного проектирования изде- 100 -
лий [110, 111]. Он заключается во взаимосвязанной параллельной разработке конструкции и технологии изделия на основе использования
информационной базы производственных данных, обеспечивающей
совмещение проектно-конструкторских работ по изделию и технологических работ. Реализация принципа композиционного проектирования обеспечивает ориентацию конструкторских решений на прогрессивную технологию. Определение рациональных значений конструктивно-технологических параметров изделий позволяет придать их
конструкциям необходимые технологические свойства.
В целом использование принципа композиционного проектирования позволило сократить в 1,5 раза сроки и уменьшить на 37 % затраты на проектирование и подготовку производства изделий с требуемыми техническими и стоимостными характеристиками.
Принцип параллельной разработки изделий и технологии их производства заключается в параллельной разработке, отработке и реализации технологических решений по производству изделий на основе
использования информационной базы данных о типовых прогрессивных конструкторско-технологических решениях. Параллельно с разработкой конструкции изделий решаются задачи разработки технологии их производства.
Обеспечение надежности технологической системы устанавливают по параметрам качества изготовляемых изделий и при разработке мероприятий по совершенствованию технологических процессов
[112, 113].
Обеспечение надежности технологической системы по параметрам изделий производят при:
- управлении технологическими процессами;
- установлении периодичности обслуживания технологического
оборудования;
- выборе методов и планов статистического регулирования технологических процессов;
- улучшении технологической системы для повышения ее надежности.
Показатели надежности подразделяются по точности технологического процесса и средств технологического оснащения, а также по
параметрам качества изделий.
Оценка надежности технологической системы по параметрам
точности проводится с целью:
- определения возможности технологического процесса для изготовления преобразователей с заданными параметрами;
- 101 -
- оценки характеристик технологической системы и их соответствия требованиям, установленным в нормативной документации;
- получения информации для регулирования технологического
процесса.
По результатам проверки точности технологических процессов
проводят оценку надежности по параметрам точности. Для этого проводят анализ, в процессе которого находят: оценки параметров точности технологической системы и зависимости между параметрами изготовляемых изделий и параметрами технологической системы.
Для проверки по количественному признаку находим значения
показателей точности и коэффициент точности (по проверяемому параметру):
d
KT ,
R
где d – разность максимального и минимального значений проверяемого параметра за установленную наработку технологической системы, определяемая с доверительной вероятностью p из выражения:
d ( p) E ,
где (p) – коэффициент, зависящий от закона распределения проверяемого параметра и величины р;
E – среднеквадратическое отклонение проверяемого параметра.
Оценку по параметрам качества изделий производят с целью
определения того, что технологическая система обеспечит изготовление изделий с заданными характеристиками [114]. Она производится
для технологического процесса, оказывающего решающее значение на
качество изделий. Таковым является процесс производства элементов
и компонентов микроэлектроники.
Вероятность выполнения задания по одному параметру изготовляемых изделий Pi (k ) можно записать в следующем виде:
Pi (k ) Pxнi xi (k ) xвi ,
где x нi , xi (k ), xвi – нижнее, фактическое и верхнее значения i-го контролируемого параметра соответственно.
Коэффициент выполнения заданий по параметрам изготовляемых
изделий можно выразить формулой:
- 102 -
(k )
1 n
Pi (k ) ,
n i 1
где n – количество контролируемых параметров.
Проведенный анализ погрешностей параметров качества преобразователей [115] при их производстве показал, что для обеспечения
воспроизводимости и стабильности производственного процесса распределение погрешностей должно быть близко к нормальному закону.
При отклонении распределений погрешностей параметров качества преобразователей от нормального закона необходимо провести
анализ процесса для определения причин отклонения. С этой целью
разрабатывают методику исследования технологического процесса
производства преобразователей.
Коэффициент запаса точности (по проверяемому параметру):
К з t 0,5 K c t 0,5 K p t .
где К р t – коэффициент мгновенного рассеяния;
К с t – коэффициент смещения.
Коэффициент выполнения заданий по параметрам изготовляемых
изделий:
К В t
1 n
Pi t ,
n i 1
где n – количество проверяемых параметров.
Надежность системы и качество изделий, изготовленных за определенную наработку или определенный интервал времени характеризуют комплексные показатели надежности технологической системы
по параметрам качества изготавливаемых изделий.
С целью анализа технологического процесса по критериям точности и стабильности предлагается методика его исследования, которая
включает:
- сбор статистических данных за определенный период времени;
- обработку данных и построение диаграмм хода процесса;
- по значениям статистических критериев сходимости и виду диаграмм хода процесса принимается решение о принадлежности процес-
- 103 -
са к той или иной схеме возникновения производственных погрешностей;
- путем анализа процесса определяются факторы, действие которых обусловливают данную схему;
- делаются рекомендации для повышения точности и стабильности технологического процесса;
- после выполнения рекомендаций совершается сбор и обработка
статистических данных для свидетельства эффективности реинжиниринга технологического процесса.
На основе обработанного статистического материала были построены диаграммы исследуемого технологического процесса, проведенного в первом, втором, третьем, четвертом и пятом периодах соответственно, которые показаны на рисунках 5.1 – 5.5.
Рисунок 5.1 – Диаграмма хода процесса изготовления изделий.
Рисунок 5.2 – Диаграмма хода процесса изготовления изделий.
- 104 -
Рисунок 5.3 – Диаграмма хода процесса изготовления изделий.
Рисунок 5.4 – Диаграмма хода процесса изготовления изделий.
Рисунок 5.5 – Диаграмма хода процесса изготовления изделий.
- 105 -
Также были построены и проверены по критерию Пирсона (хиквадрат) полное распределение погрешностей сопротивления преобразователей (рис. 5.6).
bi
n
b
i 1
i
bi – число преобразователей в соответствующем интервале;
n
bi
– общее число преобразователей
i 1
Рисунок 5.6 – Гистограмма полного распределения
сопротивления преобразователей.
Проверка показала, что полное распределение по внешнему виду
весьма напоминает композицию нормального закона с законом равной
вероятности.
Номинальные значения в технологическом процессе R0m m 1, N
должны соответствовать действительным значениям сопротивлений
Rm m 1, N и не должны выходить за пределы допуска. С другой
стороны, из-за технологических ограничений значения сопротивлений
не слишком должны различаться. В соответствии с этим критерий качества можно представить в виде:
N
N
m 1
m 1
q( x) S m Rm Rm1 2 em Rm R0 m 2
где x R1 , R2 ,..., R N – действительные значения сопротивлений;
e e1 , e 2 ,...,e N , S S1 , S 2 ,...,S N – весовые коэффициенты, назначаемые с помощью экспертных оценок, статистических испытаний.
- 106 -
Себестоимость преобразователей можно обеспечить выбором номинальных значений их конструкционных параметров, технологической точности, а также структуры технологического процесса [116].
Себестоимость преобразователей СТ (У ; ) является целевой
функцией, которая в основном зависит от процента выхода годных
изделий, а критерием оптимальности является min СТ (У ; ) при выполнении ограничений: УУ Р ; УУ D ; Р (где У Р – область
работоспособности, У D – допустимая область, Р – область реализуемых среднеквадратических отклонений). С учетом времени до совершенствования технологического процесса tk имеем СТ (У , , t k ) при
выполнении tТП t k 0 , где tТП – время функционирования ТП. Точность процесса обеспечивается выбором режимов технологических
операций и методов обеспечения этой точности. Таким образом, точность технологического процесса связана с величиной себестоимости,
и определяет вероятность выхода годных изделий. Учитывая, что вероятность выхода годных изделий зависит от их номинальных значений параметров, то при технологической оптимизации определяют
дисперсии параметров (технологическая точность), и их номинальные
значения. Целевая функция при этом имеет вид:
СТ
СТ ()
Р у (У , )
,
где С Т () – себестоимость изготовления партии изделий;
Р у (У , ) – вероятность выхода годных изделий.
При технологической оптимизации необходимо определение
начального математического ожидания, дисперсии показателя качества и периодичности промежуточных корректировок технологического процесса (параметров кривой распределения показателя качества) по критерию минимальной технологической себестоимости годного изделия.
Определение плотности распределения вероятности появления
брака f(t) через одномерные характеристики плотности распределения
(x, t) случайной функции x(t), характеризующей разброс показателя
- 107 -
качества технологического процесса производства изделий во времени, проводят при следующих ограничениях: 1) закон распределения
(x, t) во времени не изменяется; 2) реализация i(t) и моментные функции wx(t) = Hw(t) случайного процесса x(t) во времени изменяются монотонно; 3) в начальный момент времени t0 значение параметра находится в пределах поля допуска, т.е. P(a<x<b, t0) = 1.
Вероятность того, что за время dt, значение параметра выйдет за
границы поля допуска, равна:
(t )dt P(t dt) P(t ) .
Эту вероятность можно записать через закон распределения значений x в сечениях t и t+dt:
f (t )dt 1 P(a x b;t dt) 1 P(a x b;t ) dP(a x b;t ) d( x,t )
xa
,
x b
где a и b – границы поля допуска;
– функция распределения плотности показателя качества.
Для нормального распределения при двусторонних допусках
имеем:
(b w x (t )) 2 b w x (t )
(a w x (t )) 2 a w x (t )
.
f (t )
exp
exp
2
2 2х (t ) x (t )
2 2х (t ) x (t )
1
Из аналитических зависимостей функции f(t) следует, что если с
течением времени дисперсия случайного процесса x(t) постоянна
( x (t ) 0 const ), а моментные функции изменяются линейно
( wx (t ) w0 wt ), то закон распределения плотности вероятности
брака совпадает с типом закона распределения значений х, если последний для всех моментов времени одинаков.
Для технологических процессов, используемых при производстве
изделий, характерна малая скорость изменения систематических погрешностей и моментные функции для них с хорошей степенью точности могут быть приняты линейными. Степень соответствия параметров изготовленных изделий установленным допускам определяет
их технологическую точность.
- 108 -
Точность производственного процесса позволяет для каждой технологической операции вскрыть причины возникновения производственных погрешностей, обосновать границы технологического допуска, правильно настроить технологический процесс [117 – 119].
Проводится наблюдение изучаемого параметра, обработка полученных статистических данных и анализ результатов.
5.2 Анализ методологических подходов к управлению
технологическим объектом для создания изделий
Тенденция создания изделий высокого качества связана с необходимостью развития автоматизации производства [120, 121], снижения
времени, что определяет новую стратегию создания изделий. Процесс
создания изделий охватывает параллельное проектирование конструкции и технологии.
При создании изделия имеют место две технологические структуры – последовательная и параллельная. К преимуществам параллельной структуры относится сокращение цикла создания изделия за счет
совмещения проектных работ при сочетании конструирования и разработки технологического процесса.
Существуют три подхода к решению задач подготовки производства:
- традиционный;
- смешанное компьютерное проектирование;
- автоматизированное компьютерное проектирование.
Традиционный подход включает изучение рабочих чертежей конструкции, технологического маршрута и инструкций, созданных экспертным методом. Он вырабатывается на аккумулировании знаний о
процессах и технологическом оборудовании, обрабатываемости материалов, инструменте и на основе накопившегося практического опыта
обработки с наименьшими потерями.
Применение подхода ограничивается частой перестройкой подготовки производства и сложностью выполняемых работ, с увеличением
числа обрабатываемых деталей, применяемого инструмента и приспособлений.
Компьютерное проектирование расширяет возможности традиционного подхода и основывается на принципах групповой технологии,
классификации и кодировании деталей. В этом подходе план обработки хранится в файле компьютера для каждой детали, закодированной
номером. При компьютерном проектировании резко сокращается вре- 109 -
мя на проектирование; проектировщик освобождается от рутинных
работ, уделяя больше внимания качеству труда.
Автоматизированное компьютерное проектирование реализуется
с программно-алгоритмическим обеспечением, включающим логические решения и формулы. Рассматривается единичная технология на
каждую деталь.
Функционирование системы технологической подготовки производства (ЕСТПП) при создании преобразователей обеспечивается
комплексным применением стандартов:
- единая система конструктивной документации (ЕСКД);
- единая система технологической документации (ЕСТД);
- единая система классификации и кодирования техникоэкономической информации;
- государственная система обеспечения единства измерения.
ЕСТПП основана на системно-структурном анализе цикла, на
широком применении типовых и групповых технологических процессов, стандартной оснастки и модульного оборудования и экономикоматематических методов.
Одним из основных организационно-технологических принципов
ЕСТПП является обеспечение высокого уровня технологичности изделий путем широкого внедрения в практику конструирования методов унификации, использования рациональных конструктивных решений, материалов и методов изготовления.
Организационную основу автоматизированной системы технологической подготовки производства составляет системное применение
средств автоматизации инженерно-технических работ [122 – 124]. Это
обеспечивает оптимальное взаимодействие людей, машин и средств
автоматизации при выполнении функций технологической подготовки
производства.
Автоматизированная система технологической подготовки производства призвана моделировать функции технологической подготовки
производства, связанные с обеспечением технологичности конструкции изделия, проектированием технологических процессов, проектированием и изготовлением средств технологического оснащения,
управлением технологической подготовкой производства.
Основным структурным элементом автоматизированной системы
технологической подготовки производства является подсистема. Подсистема включает в себя следующие функции:
- информационный поиск;
- преобразование информации;
- 110 -
- формирование исходных данных;
- оформление технической документации;
- обеспечение технологичности конструкции;
- проектирование технологических процессов;
- конструирование средств технологического оснащения;
- управления технологией;
- изготовление средств технологического оснащения.
Подсистемы реализуются на основе систем автоматизации проектирования (САПР) конструкции и на основе АСУ, решающих задачи
управления ходом технологической подготовки производства, управления процессами проектирования, включая технологические процессы изготовления оснастки.
Применение системы автоматизированного проектирования технологических процессов (САПР-ТП) связано с усложнением конструкции изделий и технологических процессов.
Под технологичностью конструкции изделия понимается [125]
совокупность свойств конструкции, которые обеспечивают изготовление,
ремонт и техническое обслуживание изделия по наиболее эффективной
технологии. Применение эффективной технологии предполагает оптимальные затраты труда, материалов, средств, времени при технологической подготовке производства, в процессе изготовления, эксплуатации и
ремонта, включая подготовку изделия к функционированию, контроль
его работоспособности, профилактическое обслуживание.
В ЕСТПП технологичность рассматривается как совокупность
свойств конструкции, характеризующих один из показателей качества
изделий [126].
Единым критерием технологичности конструкции изделия является ее экономическая целесообразность при заданном качестве и
принятых условиях производства.
Задача обеспечения технологичности конструкции сводится к построению такой системы, которая в максимальной степени приближалась бы к целевому функционалу.
Совокупность технологического оборудования и технологических процессов, реализуемых на нем с обязательным соблюдением
соответствующих инструкций и регламентов, представляет собой технологический объект управления. В технологический объект управления входят как технологические процессы производства изделий, так
и процессы, с которыми связано обеспечение обусловленных требованиями эксплуатации нормальных режимов функционирования технологического оборудования и движения материальных потоков.
- 111 -
Темп работы оборудования участков должен быть согласован с
темпом проведения сборочных операций. Такое согласование обеспечивает четкие переходы с выпуска одних типов деталей на выпуск
других, изготовление деталей партиями, обеспечивающими комплектность на сборке, создание необходимых производственных заделов.
Синхронизация операций в условиях изменяющейся производственной обстановки, определяется решением задач оптимизации технологических процессов сборки с оперативным управлением.
Оптимизация технологического процесса сборки позволяет обеспечить сборку без простоев методом полной взаимозаменяемости по
соответствующим иерархическим уровням с учетом фактора концентрации технологических переходов в технологии сборки конструкции
или отдельных узлов.
Структурная оптимизация маршрутной технологии групповой
сборки осуществляется с помощью сетевой модели, включающей в
себя матрицу контуров, граф смежности операторов и элементов
групповой сборки. Оптимизация по сетевой модели сводится к выбору
кратчайшего пути в графе смежности сборочных операций с учетом
логических ограничений. К числу ограничений относятся вопросы
окончательного выбора оптимальной структуры маршрутной технологии в единстве с выбором оптимальных структурно-компоновочных
схем агрегатного сборочного оборудования и структур технологических операций сборки по критерию технико-экономической эффективности [127].
Выбор технологической оснастки основывается на анализе затрат
на реализацию технологического процесса в установленный промежуток времени при заданном качестве изделий.
Технический контроль – проверка соответствия объекта установленным техническим требованиям. Технический контроль с совокупностью основных элементов (объект, процесс и средство контроля, исполнитель) функционирует как единая система технического контроля.
При осуществлении технического контроля соблюдают принципы
системности, оптимальности, динамичности, автоматизации, преемственности, адаптации и организации.
Принцип системности заключается в том, что при проведении
технического контроля процессы планирования, исследования и проектирования, изготовления, эксплуатации и ремонта рассматривают во
взаимосвязи.
К практическому решению всех задач технического контроля
необходимо подходить с позиций системотехники. При этом преду- 112 -
сматривают: структурное и функциональное описание системы, а
также моделирование систем.
Принцип оптимальности предполагает, что каждый элемент системы технического контроля имеет оптимальный уровень, а сама система обеспечивает решение поставленных задач при минимальных
затратах на ее разработку и максимальном эффекте от ее функциональности.
Принцип динамичности предусматривает возможность непрерывного совершенствования и развития с учетом требований технического прогресса.
Принцип автоматизации предусматривает максимальное использование средств вычислительной техники в системе контроля технологических процессов и операций.
Принцип преемственности состоит в использовании всех возможностей (ресурсов) предприятия.
Принцип адаптации обеспечивает приспособляемость к специфике объектов контроля, в условиях изменяющихся видов выпускаемой
продукции.
В условиях системного подхода к управлению контроль имеет
многоуровневую иерархическую структуру по вертикали и многозвенную по горизонтали.
Информацию на выходе технологического процесса используют
при организации и управлении производством [128], а при необходимости передают в систему технологического проектирования.
Процессы контроля являются целостной частью технологического процесса. К критериям эффективности, определяющим свойства
изделия, относят характеристики точности и достоверности контроля.
Обеспечение достоверности результатов достигается совмещением функции системы технологического контроля с функцией управления технологическими процессами. Технологический процесс изготовления изделий сопряжен с влиянием систематических и случайных
факторов: неоднородности материала; погрешностей технологической
системы; погрешностей измерения; непостоянства условия в рабочем
помещении и т.д.
Измерительные средства в управлении технологическими процессами используются для определения действительных значений
размеров изделий и отклонений действительных размеров от заданных. Совокупность взаимосвязанных средств, операций и воздействий
определяет измерительный процесс.
- 113 -
Учитывая, что процесс создания преобразователей является
устойчивым, то управление процессом производства в технологических системах можно рассматривать как статистический контроль.
Необходимым условием применения статистических методов контроля является отлаженность и стабильность технологического процесса, т.е. выявлены и устранены нарушения технологической дисциплины; и распределение вероятностей его параметров остается постоянным в течение некоторого интервала времени без вмешательства
извне.
Определим коэффициент точности технологической системы по
контролируемому параметру – сопротивление преобразователя – по
данным выборочного обследования десяти реализаций с учетом допуска R = 45 Ом, указанным в таблице 5.1 – 5.3.
Таблица 5.1
Определение параметров технологической системы в первом периоде
x(t)
1
2
3
4
5
t 6
7
8
9
10
x1(t)
24
18
15
10
12
7
6
6
7
6
x2(t)
22
16
16
13
10
5
7
5
6
7
x3(t)
22
14
18
11
11
3
8
7
8
6
x4(t)
24
17
17
13
9
4
9
5
6
5
x5(t)
20
14
16
15
7
6
4
8
10
9
x6(t)
20
15
14
10
9
5
5
9
8
10
x7(t)
18
16
18
13
12
9
6
6
5
12
x8(t)
15
13
17
9
11
7
7
8
7
11
x9(t)
21
12
16
14
13
8
9
10
10
13
x10(t) m(x(tk))
22
20,8
11
14,6
15
16,2
13
12,1
10
10,4
10
6,4
8
6,9
9
7,3
9
7,6
14
9,3
2,74
2,22
1,32
1,97
1,78
2,22
1,66
1,77
1,71
3,20
Таблица 5.2
Определение параметров технологической системы во втором периоде
x(t)
1
2
3
4
t 5
6
7
8
9
10
x1(t) x2(t) x3(t) x4(t) x5(t) x6(t) x7(t) x8(t) x9(t) x10(t) m(x(tk))
10
4
5
10
11
14
6
11
15
13
13
5
3
8
9
16
5
13
15
17
10
6
4
9
10
17
7
10
12
8
12
5
3
5
8
12
5
8
14
11
9
3
2
7
6
14
3
10
13
12
7
4
3
6
6
15
4
6
14
11
14
7
7
4
5
13
2
7
15
9
- 114 -
12
9
5
3
7
10
3
5
9
10
11
5
6
6
8
15
8
8
14
11
13
7
8
8
10
12
7
9
16
12
11,1
5,5
4,6
6,6
8,0
13,8
5,0
8,7
13,7
11,4
3,54
8,87
7,58
5,20
2,52
6,43
2,79
4,38
9,79
6,47
8 Мустафаева Д. Г.
- 115 -
Таблица 5.3
Определение параметров технологической системы в третьем периоде
x(t) x1(t)
1 20
2 18
3 16
4 18
5 10
t
6
7
7
8
8
5
9
3
10 2
x2(t)
18
14
18
10
12
6
7
5
3
2
x3(t)
18
12
10
11
7
4
4
3
3
2
x4(t) x5(t)
20 16
15 13
15 9
10 8
9
9
5
3
5
3
2
2
3
3
2
5
x6(t) x7(t) x8(t)
16 14 11
14 15 11
11 9
9
8
8
8
7
4
4
4
4
3
3
3
4
4
3
3
3
4
5
5
8
6
x9(t) x10(t) m(x(tk)) (x(tk))
17 18
16,8
2,74
15 18
14,5
2,27
10 13
12,0
3,3
11 15
10,7
3,37
6
9
7,7
2,58
7
9
5,2
2,0
5
7
4,9
1,85
6
9
4,2
2,14
7
10
4,4
2,37
9
11
5,2
3,29
Рассчитываем коэффициент точности К Т по формуле:
КТ
m( x(t1 )) m( x(t10 )) 3( x(t1 )) 3( x(t10 ))
,
R
где m( x(t k )) – математическое ожидание, которое рассчитывается по
формуле:
n
xi (t k )
m( x(t k )) i 1
n
;
( x(t k )) – значение среднего квадратического отклонения контролируемого параметра, рассчитываемое по формуле:
n
( x(t k ))
xi (t k ) m( x(t k ))2
i 1
n 1
xi(tk) – значение i-й реализации в момент tk;
n – количество реализаций;
R – допуск на контролируемый параметр.
- 116 -
,
Результаты вычислений приведены в таблицах 4.1 – 4.3.
В ходе анализа технологической системы создания преобразователей проведена проверка ее точности и стабильности. Процесс считается статистически управляемым так как:
- выявлены систематические погрешности и способы корректирования значений параметров технологического процесса;
- коэффициент точности по контролируемому параметру составляет 0,7.
В результате проведения выборочного обследования из 156 проверенных изделий 4 имели отклонения от установленных требований
к качеству. На основании этого определим вероятность выполнения
задания по параметрам качества изготавливаемых изделий и ее доверительные границы при доверительной вероятности Pd = 0,95.
Определяем искомую вероятность:
P(t ) 1
d (t )
4
1
0,97 .
n
156
Определяем дисперсию величины Р:
P(1 P) 0,97 0,03
0,00019 .
n
156
Далее определяем доверительные границы:
Pв 1
Pв 1
4
0,99 ,
156 2,01
Pн 1
Pн 1
d
,
nk1
d
,
n k 2
4
0,95 ,
156 0,55
где d – количество обнаруженных дефектных единиц изделий;
- 117 -
Рв, Рн – верхняя и нижняя доверительные границы оцениваемого
показателя;
k1, k2 – коэффициенты, определяемые по НТД в зависимости от
числа дефектных единиц и доверительной вероятности.
Применение статистического контроля позволяет снизить трудоемкость и стоимость контроля, но вместе с тем он предъявляет повышенные требования к точности средств измерения.
В ходе технологического процесса производства изделий может
произойти опасное событие, т.е. возникает определенный риск. Риск
как объект управления есть сочетание частоты, или вероятности, возникновения и последствий установленного опасного события.
Концепция риска характеризуется частотой или вероятностью, с
которой происходит опасное событие, последствиями опасного события и сопровождается анализом степени риска. Анализ степени риска
в ходе производственного процесса проводят для систематического
использования доступной информации с целью выявления опасностей
и степени риска по отношению к отдельным людям, имуществу и
окружающей среде. Оценку степени риска в виде общего процесса
анализа степени риска и определения степени риска проводят по
структурной схеме, приведенной на рисунке 5.7.
Управление степенью риска представляет собой систематическое
применение правил, методик и методов в отношении задач по анализу,
определению и контролю степени риска (рис. 5.7).
Для того чтобы эффективно управлять степенью риска, ее необходимо проанализировать. Анализ степени риска необходим для:
- выявления риска и определения подходов к решению связанных
с ним проблем;
- обеспечения объективной информации для принятия решений;
- удовлетворения регламентированных требований.
Результаты анализа используются специалистом, принимающим
решения, помогая ему оценить допустимость риска и облегчая выбор мер
по снижению степени риска. Анализ степени риска включают в себя:
- систематическое выявление потенциальных опасностей и видов
отказов;
- количественные констатации риска и оценку с целью снижения
степени риска;
- выявление слабых звеньев в системе и профилактического обслуживания и контроля.
К основным опасностям при производстве изделий относятся
технические опасности, связанные с работой промышленного обору- 118 -
Формулирование допущений
Идентификация решений по анализу
План анализа степени риска
Выявление опасностей
и анализ последствий
Расчет степени риска
Анализ степени риска
Коррекция и актуализация анализа
в случае необходимости
Рисунок 5.7 – Процесс анализа степени риска.
дования [129, 130]. При анализе технических опасностей часто бывает
необходимо учитывать влияние факторов из других категорий.
Задачей анализа степени риска является обеспечение разумного
обоснования решений, касающихся риска. Такого рода решения могут
приниматься как часть более широкого процесса управления степенью
риска посредством сопоставления результатов анализа степени риска
с критериями допустимого риска. Во многих ситуациях возникает потребность оценить преимущества на основании рассмотрения отдельных случаев для того, чтобы принять взвешенное решение.
Применение анализа степени риска технологической системы в
производственном процессе включает:
- 119 -
- контроль и оценку с целью сопоставления фактических показателей работы с соответствующими требованиями;
- обеспечение оптимизации методик нормального функционирования, технического обслуживания (контроля);
- предоставление информации по значимости риска для принятия
оперативных решений;
- оценку последствий изменений в организационной структуре,
операционных методах и методиках, а также компонентах системы.
Для анализа состояний и следствий неисправностей нами применен FMEA-анализ [131 – 134].
5.2.1 Анализ последствий и причин отказов
Метод FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) – "Анализ характера и последствий отказов – один из наиболее эффективных методов
аналитической оценки результатов деятельности, процессов как создание и подготовка производства изделий. Метод представляет собой
технологию анализа возможности возникновения неисправностей и их
влияния. Он позволяет выявить неисправности, которые обуславливают наибольший риск и выработать корректирующие воздействия до
их появления.
Анализ видов и последствий отказов является методом систематического анализа системы для идентификации потенциальных видов
отказов, их причин и последствий, а также влияния отказов на функционирование системы. Анализ начинают с элементов самого нижнего
уровня системы. Последствие отказа на нижнем уровне может стать
причиной отказа объекта на более высоком уровне. Анализ проводят
снизу вверх, пока не будут определены конечные последствия для системы в целом. Блок-схема процедуры анализа показана на рисунке
5.8
FMEA-анализ позволяет выявить и определить потенциальные
причины неисправностей и выработать корректирующие действия по
их устранению еще до того, как эти неисправности проявятся и, таким
образом, предупредить затраты на их исправление.
FMEA-анализ процесса производства совершается службами планирования производства и обеспечения качества. Целью FMEAанализа процесса производства является обеспечение выполнения
всех требований по качеству процесса производства путем внесения
изменений в план процесса для технологических действий с повышенным риском.
- 120 -
На этапе создания процессов методом FMEA можно решить такие
задачи как:
- 121 -
Начало FMEA анализ
Выбор компонентов объекта для анализа
Идентификация видов отказа
выбранных компонент
Выбор вида отказа для анализа
Идентификация промежуточных
и конечных последствий вида отказов
Определение тяжести конечных последствий
Идентификация потенциальных причин
видов отказа
Оценка частоты/вероятности появления вида отказа
в течение заданного периода времени
Тяжесть последствий
или вероятность появления
отказа является основанием
для действий?
Нет
Да
Применение методов сокращения отказа, корректирующих действий или компенсирующих условий. Идентификация действий и ответственного персонала
Документированные комментарии, рекомендации, действия и значения
Есть ли еще виды
отказов компонента для анализа?
Нет
Да
Есть ли другие
компоненты для
анализа?
Да
Завершение FMEA. Определение даты следующего
просмотра.
Рисунок 5.8 – Блок-схема алгоритма анализа.
- 122 -
Нет
- принятие решений о пригодности альтернативных процессов и
оборудования при предварительном планировании и определении
лучших из них;
- обнаружение узких мест и принятие мер по их устранению при
планировании производства;
- подготовка производства;
- исправление процессов производства, которые оказываются нестабильными.
FMEA – это инструмент, который подготавливает базу для
дальнейшего применения аналитических и статистических методов.
Это позволяет критически подойти к проверке собственной
работы. Все это позволяет заранее оценить риск от появления
несоответствий и снизить или избежать затрат на устранение
последствий отказов. Таким образом, при последовательном применении метода FMEA можно с самого начала выявить потенциальные
несоответствия и исключить их появления в изделиях. Он обладает
значительной эффективностью при создании конкурентоспособной
продукции в короткие сроки и значительно экономит время и
средства.
FMEA проводит рабочая группа, составленная из специалистов
разных служб и отделов с целью:
- использования большего объема знаний и опыта. Опыт работы
имеет существенное значение для эффективного использования метода FMEA при оценке качества;
- повышения эффективности решения проблемы за счет применения синергического эффекта, а также одновременного принятия решения.
Метод позволяет провести:
- функциональное рассмотрение, т.е. имеет целенаправленное
значение для анализа функций систем, конструкций и процессов, контролирующих выполнение поставленных задач;
- критический анализ для выявления по возможности всех потенциальных отказов, слабых мест или рисков. Анализ позволяет наметить способы снижения риска и оценки;
- творческий подход при реализации метода на всех стадиях анализа;
- анализ отказа системы в целом на основе изучения отказов отдельных компонентов;
- систематизированный анализ, определения и устранения потенциальных ошибок при планировании, конструировании, производстве.
- 123 -
5.2.2 Эффективность управления технологической системы
Эффективность управления технологической системы характеризуется такими свойствами как устойчивость и эффективность результата. Устойчивость технологической системы характеризуется требованиями к статистическим и динамическим характеристикам составляющих систему. Для оценки устойчивости технологической системы
применяют показатели гибкости; ритмичности работы технологической системы; согласованности динамических характеристик составляющих технологическую систему; управляемости.
Показатель гибкости находит свое выражение в процессе перехода системы из одного устойчивого состояния в другое; гибкость может быть охарактеризована составом выполняемых функций переналадки и перестройки системы, трудоемкостью и затратами на выполнение процесса. Показатель ритмичности работы технологической
системы характеризуется динамикой процессов производства изделий.
Ритмичность функционирования технологической системы Rh можно
оценить зависимостью:
N
N
u nпл u n
Rh n 1 N
n 1
u nпл
0,1 ,
n 1
где
N
u nпл
– сумма номинальных, планируемых значений функций
n 1
полезности
u nпл ,
n 1, N , различных n видов изделий, выпускаемой
технологической системой за контролируемый период времени;
N
u
n 1
n
– сумма действительных значений функций полезности u n ,
n 1, N , видов выпущенных изделий в рассматриваемом периоде.
Величина Rh принимает значение 0,07.
Показатель согласованности динамических характеристик отдельных составляющих технологической системы характеризует равенство возможностей составляющих по реализации требуемой результативности технологической системы [134]. Он может быть оценен путем сравнения постоянных времени или отдельных источников
возникновения составляющих технологической системы:
- 124 -
Tij T jj ; k ij k jj ; i j ,
где Tij – постоянная времени, характеризует скорость переналадки
составляющих технологической системы на производство новой
продукции с состоянием системы i;
kij – коэффициент усиления, который характеризует достигнутый
уровень i;
i 1, 4 – источник возмущений, действующих на технологическую
систему.
Показатель управляемости показывает, что система называется
полностью управляемой, если из некоторого начального состояния
она может быть переведена в любое другое состояние за конечный
интервал времени приложением конечного непрерывного воздействия.
Важным критерием эффективности функционирования технологической системы является ее способность обеспечить выпуск изделий высокого качества с заданными свойствами.
Показателями эффективности, характеризующими высокую результативность функционирования технологической системы, являются показатели результативности и полезности. Показатель результативности включает в себя такие показатели как: действенность, экономичность, качество, прибыльность, производительность, внедрение
новшеств. К примеру, некоторые из них вычисляются следующим образом:
- действенность D как произведение качества K и объема выпускаемой продукции V:
D K V ;
- экономичность Эк определяет степень использования технологической системы и вычисляется как отношение двух величин:
Эк
ресурсы, подлежащиепотреблению
.
ресурсы, фактическипотребленные
Результативность оценивают в динамике ее функционирования.
- 125 -
6 ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМ ПРОЦЕССОМ
СОЗДАНИЯ ИЗДЕЛИЙ
6.1 Разработка и исследование интеллектуальных систем
управления процессами производства
элементов и компонентов
Технологические процессы производства элементов и компонентов имеют дискретный характер с большим количеством взаимозависимых параметров, оценка которых осуществляется посредством измерительных устройств или непосредственно человеком-оператором.
Управление технологическим процессом вручную не позволяет эффективно использовать их мощность и базовые качества из-за ограниченных возможностей человека.
Человеку-оператору отдаются функции, требующие принятия семантических решений при выполнении ситуационного управления.
При оптимальном согласовании характеристик системы и человека
создаются высокоорганизованные системы управления.
Нечеткое управление является одной из областей возможности
применения теории нечетких множеств [135–138]. Нечеткое управление
особенно полезно, когда технологические процессы являются сложными, такие как производство элементов и компонентов, для анализа или
когда доступные источники информации интерпретируются качественно, неточно или неопределенно. Нечеткая логика, на которой основано
нечеткое управление, обеспечивает эффективные средства отображения
неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет
построить модель, адекватную реальности.
Нечеткая логика имеет дело со значениями, лежащими в некотором непрерывном или дискретном диапазоне. Новые подходы расширяют сферу приложения систем автоматизации за пределы применимости классической теории.
Использование теории нечетких множеств для решения задач
управления можно представить в виде схемы организации нечеткой
системы управления (НСУ), приведенной на рисунке 6.1.
Главным элементом является эксперт, который на основе собственных знаний об управлении объектом формирует описание процесса управления. Описание задается в виде набора лингвистических
правил и условий их работы [139]. Затем экспертное описание процес- 126 -
са управления преобразуется в блок управления на основе нечетких
экспертных знаний – нечеткая система управления. Это дает возможность исключить эксперта из схемы управления и в дальнейшем
управление осуществлять только на основе знаний эксперта, включенных в нечеткую систему управления.
НСУ
ОБЪЕКТ
ОПИСАНИЕ
ЭКСПЕРТ
Схема управления
на основе знаний
эксперта
Схема управления с участием
эксперта
Рисунок 6.1 – Схема организации нечеткой системы управления.
К основным этапам построения систем интеллектуального управления на основе нечеткой логики относятся:
- определение входов и выходов создаваемой системы;
- задание для каждой из входных и выходных переменных функции принадлежности;
- разработка базы правил для реализуемой нечеткой системы;
- выбор и реализация алгоритма нечеткого логического вывода;
- анализ результатов работы и проверка адекватности созданной
системы.
Основной элемент (контроллер нечеткой логики) нечеткой системы управления использует знания экспертов, представленные с
помощью теории нечетких множеств в виде лингвистических переменных элементов нечетких множеств. В системах на базе нечеткой
логики реализуется последовательность обработки информации: показания измерительных приборов фаззифицируются (переводятся в не- 127 -
четкий формат), обрабатываются входные и выходные значения лингвистических переменных, определяемые соответствующими термами,
выходные нечеткие величины дефаззифицируются, и в виде привычных сигналов подаются на исполнительные устройства.
Структура нечеткого регулятора приведена на рисунке 6.2.
Блок фаззификации преобразует четкие величины, измеренные на
входе объекта управления, с помощью функций принадлежности в
нечеткие величины, которые описаны лингвистическими переменными в базе знаний.
База знаний – компонент программы, в котором отдельно от кода
программы хранятся написанные на определенном языке знания. Данный компонент формирует выводы и соображения.
Блок решений использует нечеткие условные правила («если –
то»), заложенные в базу знаний, для преобразования нечетких выходных данных в необходимые управляющие воздействия, которые также
носят нечеткий характер.
База знаний
Лингвистические
переменные
Нечеткие правила
Блок
фаззификации
Блок решений
Измеренные
величины
Блок
дефаззификации
Выход
контроллера
Управляемая
система
Рисунок 6.2 – Структура нечеткого регулятора.
Блок дефаззификации реализует процесс, обратный фаззификации
– преобразует нечеткие данные с выхода решений в четкую величину,
которая используется для управления объектом.
Используемый в управляющих нечетких системах и регуляторах
механизм нечеткого вывода в своей основе имеет базу знаний, форми- 128 -
руемую специалистами предметной области в виде совокупности нечетких предикатных правил вида:
П1: если х есть А1, тогда у есть В1
П2: если х есть А2, тогда у есть В2
…………………………………….
Пn: если х есть Аn, тогда у есть Вn
где х – входная переменная (имя для известных значений данных);
y – переменная вывода (имя для значения данных, которое будет
вычислено);
Аi, Вi – нечеткие множества, определенные соответственно на Х и Y.
Логический вывод осуществляется за четыре этапа:
1. Введение нечеткости (фаззификация). Функции принадлежности,
определенные на входных переменных, применяются к их фактическим
значениям для определения степени истинности каждой предпосылки
каждого правила.
2. Применение нечеткой импликации. Если предпосылки (условия
правил) зависят от нескольких нечетких переменных, то к вычисленным значениям функций принадлежности применяется операция
конъюнкции (в случае применения связки «И») или дизъюнкции (в
случае применения связки «ИЛИ») с использованием соответствующих t-норм или t-конорм, что приводит к получению степени истинности предпосылки каждого правила бi.
3. Использование композиции (агрегирование). Все модифицированные нечеткие подмножества выходной переменной, полученные на
предыдущем этапе (во всех правилах), объединяются вместе, чтобы
формировать одно суммарное нечеткое подмножество.
4. Нахождение четкого значения выходной переменной, например, с
применением центроидного метода [59]: четкое значение выходной переменной определяется как центр тяжести для кривой у(), т. е.:
0
() d
() d
.
Сохранение уникального опыта профессионалов осуществляется в
экспертных системах. В них для систем управления используют представление знаний в виде правил, семантических сетей или флеймов.
Экспертная система производит оценку оперативного состояния
системы в режиме реального времени на базе информации от датчи- 129 -
ков (сенсоров) и выбор наиболее рациональной стратегии управления
с подбором характеристик и параметров управления. Такие экспертные системы имитируют действия человека-оператора в условиях неопределенности характеристик объекта управления и среды его функционирования.
Предлагаемая интеллектуальная система управления, опирающаяся
на квалификацию технологов, состоит из двух уровней: верхний уровень –
нечеткая экспертная система, выдающая установки локальным регуляторам через систему представления информации; нижний уровень – детерминированные ПИД-контроллеры, приведена на рисунке 6.3.
Нечеткая экспертная система
Блок
фаззификации
База
знаний
Блок нечеткого
вывода
Блок
дефаззификации
Подсистема
управления
данными
Подсистема
накопления
информации
Система представления
информации и управления
Эксперт
Регулирующее
устройство
Исполнительные
механизмы
Технологический
процесс
Датчики
Рисунок 6.3 – Структура АСУ ТП, построенная
на основе нечеткой экспертной системы.
- 130 -
Интеллектуализация задач управления позволяет значительно повысить эффективность работы детерминированных систем управления
за счет оптимизации алгоритмов управления.
Интеллектуализация системы управления процессом получения и
нанесения тонких пленок сплавов и соединений для преобразователей
с использованием динамической экспертной системы позволяет:
- произвести экспертный анализ исходной технологической информации;
- оценить текущую технологическую ситуацию;
- сформировать необходимое управляющее воздействие.
Система управления является иерархической системой, в которой
реализация функций системы осуществляется совместно персоналом и
комплексом технических средств управления.
С использованием опыта экспертов была составлена база правил
(см. табл. 6.1).
Таблица 6.1
База логических правил управления процессом нанесения пленок
№
строки
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Вход
скорость
осаждения
Б
Б
Б
Б
Н
Н
Н
Н
М
М
давление
М
Н
Б
Б
М
Н
Б
Б
Б
Б
температура
плавления
Б
Б
Н
Б
Н
Н
Н
Н
Н
М
Выход
выход
годных
М
М
Н
Н
Н
Н
Б
Б
Б
Н
Лингвистическими значениями входных параметров являются: Б
– технологическая величина меньше номинального; Н – технологическая величина находится в пределах номинальных значений; М – технологическая величина больше номинального. Лингвистические значения заданы нечеткими подмножествами на основе трапецеидальных
функций принадлежности (рис. 6.4).
Лингвистические значения выходной переменной: М – малый; Н –
средний; Б – большой. Лингвистические значения заданы нечеткими подмножествами на основе треугольных функций принадлежности (рис. 6.5).
- 131 -
а
Па
б
Å/с
в
С
Рисунок 6.4 – Функции принадлежности входных параметров:
а – давление; б – скорость осаждения; в – температура
9 Мустафаева Д. Г.
- 132 -
%
Рисунок 6.5 – Функции принадлежности выходного параметра.
6.2 Обеспечение эффективности функционирования
и управления технологической системы
Управление технологической системой – это комплекс мероприятий, обеспечивающих повышение эффективности производства в соответствии с выбранным критерием (критериями) оптимальности при
заданных технологических, экономических и других производственных ограничениях. Комплекс мероприятий состоит из сбора, обработки и анализа информации о технологическом процессе и осуществлении на основе этой информации контроля и регулирования технологической системы с помощью средств автоматизации и методов организации, а также средств управления производством с использованием вычислительной техники.
В технологической системе технологический процесс является
объектом управления. Управление сводится к формированию управляющих воздействий с целью обеспечения необходимого протекания
технологического процесса [140].
От результатов решения проблем управления технологической
системы при создании сложных изделий зависит качество выпускаемых изделий.
В стремлении к заданному результату субъект формирует совокупность различных способов воздействия на среду, призванных достичь поставленной цели. Наличие обратной связи между результатом
и субъектом дает последнему возможность корректировать свои действия в случае изменения условий или несоответствия цели полученному результату.
- 133 -
Описание условий способствуют формированию устойчивых
схем принятия решений.
К задачам управления можно отнести: выбор методов и средств
регулирования процессов, разработку алгоритмов принятия эффективных решений.
Структура процесса управления технологической системы представлена на рисунке 6.6.
Задача
Решение
Технологическая
система
План
Результат
Рисунок 6.6 – Структура процесса управления.
Методология управления [23] предусматривает налаживание эффективного взаимодействия между разными уровнями и звеньями
технологической системы, оптимизацию информационных потоков и
информирование лиц, ответственных за принятие решений.
Производственные функции направлены на формирование эффективного производственного режима, лежащего в основе деятельности технологической системы на предприятии.
Последовательный анализ методологических, функциональных и
технологических аспектов управленческой деятельности обеспечивает
повышение качества функционирования технологических систем и
оптимизацию производственных процессов.
Методологические установки предусматривают сосредоточенность на определенном наборе инструментов регулирования объекта
управления, соответствующего целям управления и особенностям
функционирования самого объекта [141].
Система управления, которая позволяет учесть факторы и свойства самой системы, необходимые для эффективного управления технологической системы, можно представить следующим образом:
1. Иерархичность – выявление причинных и функциональных
связей между процессами и их подразделение на определяющие и
определяемые.
2. Цикличность – выявление длительности процесса и определение средств для его стимулирования.
3. Динамизм – исследование условий, содействующих развертыванию процессов.
- 134 -
4. Дискретность – выявление участков процесса, обладающих
свойствами саморегулирования, стабильности и устойчивости относительно внешних воздействий.
5. Скалярность – локализация субъектов, оказывающих решающее влияние на вектор и степень развертывания процессов, обоснование способа их соподчинения.
6. Взаимосвязь элементов – выявление внутренних и внешних
взаимосвязей между процессами.
7. Непрерывность – получение максимально полного представления о процессе.
Система в отсутствие внешних возмущающих воздействий способна сохранять свое состояние сколь угодно долго, т. е. находиться в
равновесии. Кроме того она должна быть способна возвращаться в
состояние равновесия после того, как была выведена из него под влиянием неблагоприятных внешних возмущающих воздействий, т. е.
обладать устойчивостью. Определить конкретный характер реакции
системы на изменения среды позволяет фактор сопротивления – комплекс механизмов защиты от неблагоприятных воздействий среды.
Основным свойством сопротивляемости является способность системы к отбору факторов внешней среды.
Параметрами входа технологической системы являются: информационные и материально-технические потоки. Параметрами выхода
– номенклатура производимых изделий и технологический рост. Критерием эффективности управления является гармонизация входных и
выходных параметров с целью обеспечения заданного процента выхода годных изделий.
Решение задачи обеспечения эффективности функционирования
технологической системы невозможно без эффективности ее управления. Необходимой составной частью процесса управления технологической системы является анализ, который обеспечивает информационную базу процесса принятия эффективных решений.
Роль анализа при принятии решений велико. Это особенно актуально при функционировании технологической системы в процессе
создания изделий микроэлектроники на основе многокомпонентных
материалов [142]. От того, насколько действенна аналитическая функция управления, насколько квалифицированно построен информационный обмен, зависит качество аналитической обработки исходных
данных, а, следовательно, качество принятых на их основе конкретных управленческих решений, успешность функционирования техно-
- 135 -
логической системы в целом, а в конечном итоге – степень достижения целей.
Необходимость анализа в производственной деятельности предприятия обусловлена тем, что в условиях усложнения структуры и
содержания информационных потоков при создании сложных изделий
проявляется практическая потребность в систематизации и формализации методов и методик сбора, обработки и представления информации, используемой как база принятия решений. Управленческий анализ рассматривает деятельность производственного подразделения,
как причинно-обусловленную цепь событий, происходящих как результат управленческих решений, принимаемых на основе специализированной информации.
Совокупность конкретных задач анализа определяется его целью.
Целью анализа как вида практической деятельности являются сбор,
обработка и представление информации, необходимой для принятия
решений лицам, ответственным за принятие этих решений.
В зависимости от решаемой проблемы, вида и качества имеющейся информации, сложности аналитических методик и других факторов, описывающих проблему, показатели детализируются: по времени; по факторам, влияющим на конечный результат; по центрам
ответственности и по иным объектам анализа.
Схема реализации принятия решений представлена на рисун
ке 6.7.
Результат
Эффект
Изменение
в свойствах, составе,
структуре объекта
Время
Начало существенных
проявлений эффекта
Затраты
Материальные
Рисунок 6.7 – Схема реализации решения.
- 136 -
Принятие обоснованных решений в технологических системах
является весьма сложным процессом, особенно при создании изделий
на основе многокомпонентных материалов.
Управление технологической системой позволяет корректировать
систематические погрешности, а для исключения случайных ошибок
применяется технологическое оборудование, устойчивое к дестабилизирующим факторам и обладающее высокой надежностью. Все это
позволяет достичь высокого качества выпускаемых изделий.
При изменении состояния системы соответственно изменяются
величины функциональных параметров, характеризующие протекание
процессов во времени и пространстве.
На основе модели формирования состояний может быть представлена обобщенная модель состояний систем, необходимая для объективного анализа задач управления.
Первичным фактором, определяющим состояние системы, является ее физическое состояние. Параметры Х, которые его характеризуют, могут быть представлены областью Х в пространстве. Отражением технического состояния системы является качество ее работы,
которое оценивается соответствующими показателями качества. К
таким показателям относятся в основном показатели качества функционирования систем.
В процессе производства формируется индивидуальное техническое состояние изделия. В процессе эксплуатации техническое состояние изделий находится под воздействием факторов, направленных на
его изменение.
Изменение состояния является следствием влияния факторов, которые являются возмущающими. Восстановление состояния происходит посредством обслуживания и ремонта. Процессы этого типа также
относятся к категории управляющих. Совокупность этих воздействий,
а также форм и методов их реализации представляет одно из направлений, обеспечивающих надежное и эффективное управление состоянием систем.
Состояние управляемого объекта в каждый момент времени
определяется фазовой точкой Х. На состояния можно воздействовать
посредством управляющего параметра U. Изменение величин U и X
определяется как процесс, который составлен из управления U(t) и
фазовой траектории X(t).
Анализ возможного характера изменения состояния показывает,
что в общем виде уравнение управления состоянием можно представить как сумму управлений:
- 137 -
n
k
1
1
U U1 t U 2 ti U 3 t j ,
где i, j – дискретные моменты применения управляющих воздействий, восстанавливающих состояние;
U1 – управление непрерывное;
U2 – управление в дискретные моменты времени;
U3 – управление, обеспечивающее восстановление состояния;
Δt – интервалы дискретизации.
Динамика процесса изменения состояния в общем виде может
быть описана системой дифференциальных уравнений.
Процесс изменения состояния в совокупности определяется уравнением:
X t X 0 t X t ,
где Х0(t) – начальное состояние.
Эффективность управления технологической системы характеризуется устойчивостью и эффективностью результата [143]. Устойчивость технологической системы характеризуется требованиями к динамическим характеристикам составляющих системы.
Устойчивость технологической системы обусловливается ее способностью нормально функционировать и противостоять различным
неизбежным возмущениям. Состояние технологической системы
устойчиво, если отклонение от него остается сколь угодно малым при
любых достаточно малых изменениях связей входа.
Производство высококачественных изделий является основной
составляющей технологической системы. Важным критерием эффективности функционирования технологической системы является поддержание устойчивого процесса производства.
6.3 Разработка схем и моделей контроля и управления
процессом производства изделий
Для контроля и управления процесса производства изделий необходимо, обеспечить объективный и оперативный контроль текущего
состояния технологических и производственных процессов и имеющихся производственных ресурсов, а также управления производственными процессами и ресурсами [144, 145].
- 138 -
Для эффективности управления производством обеспечивают соответствующее качество выбранных средств измерения и управления,
качество производственной информации, адекватность системы
управления целевой функции управления и качество управленческих
решений. Неточный и недостаточный учет влияющих факторов ведет
к потере эффективности управления. На производственном уровне
такой подход особенно актуален, так как можно получить действительно качественную информацию, необходимую и достаточную для
принятия управленческих решений [146]. Показателем качества этой
информации являются ее оперативность и объективность.
Оперативность позволяет:
- своевременно обнаружить узкие и проблемные места производства, возможность оперативно влиять на производственный процесс;
- контролировать загрузку и техническое состояние производственного и технологического оборудования;
- управлять показателями производства по их текущему состоянию.
Объективность обеспечивает:
- оптимизацию производственных процессов на основе их объективного анализа;
- поддержку заданных производственных показателей.
Решение данных задач обеспечивает повышения эффективности
производства. Реализация решения в этом случае направлена не только на устранение проблемы, но предусматривает также устранение
причины ее возникновения.
Проблема качества изделий – одна из наиболее важных и сложных проблем современного экономического и технического развития,
составная часть любого производственного процесса. Для производства изделий с заданным уровнем качества необходимо создание и
функционирование системы, направленной на обеспечение качества
используемого материала, организацию и управление между функциональными подразделениями предприятия, и установление взаимодействия между ними [147].
Чтобы обеспечить функционирование производственной системы, осуществляют сбор, хранение, обработку информации для расчета
показателей, характеризующих работу системы, и их анализ.
В условиях усложнения структуры и содержания информационных потоков при создании сложных изделий проявляется практическая потребность в систематизации и формализации методов и методик сбора, обработки и представления информации, используемой в
качестве базы принятия управленческих решений.
- 139 -
Подготовка информации для принятия управленческих решений
включает в себя несколько этапов: сбор первичных данных, их обработку и представление.
Первичная (входящая) информация – факты (данные), полученные непосредственно из источников информации.
Вторичная (исходящая) информация формируется в результате
обработки первичной информации и представляет собой аналитические материалы, подготовленные для вынесения решения по конкретной проблеме.
В процессе управления получают сведения о состоянии системы
в каждый момент времени, о достижении заданной цели с тем, чтобы
воздействовать на систему и обеспечить выполнение управленческих
решений [148].
По каналу обратной связи в управляющую подсистему кроме информации о состоянии управляемых подсистем также поступает информация о воздействиях внешней среды на различные подсистемы.
Алгоритм анализа информации представлен на рисунке 6.8. Главной
составляющей алгоритма является сравнение контролируемых параметров системы с нормативными (требуемыми). При отсутствии расхождений управляемая система не нуждается в воздействии управляющей. При наличии расхождений параметров, по которым обнаружено отклонение, разрабатывают мероприятия по необходимым управляющим воздействиям.
Эффективная реализация решений зависит не только от качества
их разработки, но и действенности контроля.
Технология производства изделий включает сложные технологические процессы, за которыми нужен систематический контроль [149].
Объектами контроля являются материалы, изделия и производственный процесс. Для контроля и измерения необходимо организовать
сбор и регистрацию данных в процессе всех видов контроля, создания
единой системы обеспечения качества, установления зависимости и
взаимосвязи между отдельными элементами системы, определения
источников информации, способов сбора информации и мер по
предотвращению отклонений характеристик от установленных требований (рис. 6.9).
К факторам, влияющим на производственный процесс относятся
технологическое оборудование, условия производственной среды и
квалификация персонала (рис. 6.10).
Эффективность технологии зависит от технологических стадий
производства и соблюдения технологических параметров.
- 140 -
Надежность работы производственного оборудования определяется своевременной профилактикой, поверкой, техническим обслуживанием [150, 151]. Качество обслуживания технологического оборудования основано на подборе персонала и повышении его квалификации.
Качество изделий на разных этапах производства зависит от
уровня контроля. Достоверность испытаний определяется градуиров-
- 141 -
Начало
Сбор и обработка информации
Исходные данные
да
Проверка
информации
на адекватность
и достаточность
нет
Формирование запроса
на уточнение
информации
Определение состава,
структуры и информационной модели
Соответствие
информационной
модели
нет
Формирование запроса
на поиск дополнительной
информации
нет
да
Соответствие
параметров
системы требуемым
да
Управляемая система
не нуждается в управляющих
воздействиях
Выявление связей
контрольных параметров
с управляемыми параметрами
Определение
воздействующих факторов
Управляющие воздействия
необходимы
Конец
Рисунок 6.8 – Блок-схема алгоритма анализа информации.
- 142 -
Контроль материалов
Контроль
транспортировки
Контроль
показателей качества
Контроль
хранения
Контроль показателей
безопасности
Контроль качества
при хранении
Контроль физикохимических показателей
Рисунок 6.9 – Схема контроля качества материалов.
Контроль производственного процесса
Контроль
оборудования
Контроль условий
производственной среды
Поверка
Контроль
технологии
Контроль показателей
безопасности
Профилактический
контроль
Контроль
квалификации
персонала
Контроль технологических
параметров
Текущий контроль
Рисунок 6.10 – Схема контроля качества производственного процесса.
кой и поверкой измерительного оборудования, поверкой соответствующих методик. Для производства изделий с высокими показателями
качества необходимо проводить контроль на всех этапах жизненного
цикла, схематически этот контроль показан на рисунке 6.11.
- 143 -
Контроль изделий
Контроль показателей
качества испытаний
Контроль хранения
Градуировка и поверка
оборудования
Контроль условий
Контроль с использованием
стандартных методик
Рисунок 6.11 – Схема контроля процесса производства изделий.
При анализе качества изделий целесообразна более тесная увязка
уровней качества материалов, комплектующих изделий и конечной
продукции.
Целью контроля является обеспечение единства решения и исполнения; предупреждение возможных ошибок и недоработок; своевременное отклонение от заданной программы, поставленных задач и
установленных сроков. С помощью контроля не только выявляются
отклонения от заданий, сформулированных в решениях, но и определяются причины этих отклонений.
Причинами отклонений могут быть:
- неполный учет всех обстоятельств, оказывающих воздействие
на реализацию решения;
- изменение этих обстоятельств под влиянием внешних и внутренних факторов;
- недостатки и ошибки, проявившиеся при реализации решения;
- появившиеся дополнительные возможности повышения эффективности принимаемого решения.
Для достижения заданного процента выхода годных изделий и
повышения эффективности технологического процесса был предложен алгоритм процесса контроля при производстве элементов микроэлектроники, который приведен на рисунке 6.12.
- 144 -
Начало
Планирование цели
Определение показателей
результативности
Установление
допустимых отклонений
Сравнение результатов
с требуемыми
Оценка точности
Устранение отклонений
Достигнута
цель?
да
Конец
нет
да
Соответствие
требований
нет
Пересмотр
требований
Рисунок 6.12 – Блок-схема алгоритма процесса контроля
при производстве элементов.
Автоматизированная система контроля обеспечивает оперативность выявления отклонений и внесения корректировок.
Повышение эффективности управления тесно связано с ростом
эффективности решений. Учитывая, что решение направлено на повышение эффективности деятельности, то эффективность производства является мерой эффективности принимаемых решений.
Проведенные исследования показали, что реализация предложенного подхода при производстве преобразователей на основе полупро- 145 -
водниковых соединений позволяет обеспечить эффективность функционирования производственной системы, улучшить технические характеристики и повысить качество изделий в целом.
6.4 Получение структур элементов и компонентов
с оптимальными параметрами
Выбор материалов и технологии процесса формирования структур элементов и компонентов микроэлектроники оказывает существенное влияние на их свойства и параметры [152, 153].
Для повышения эффективности термоэлектрических преобразователей необходимо получение материалов и структур элементов и
компонентов на их основе с заданными параметрами. Однако существуют большие трудности получения материалов на основе многокомпонентных соединений с заданными свойствами. Это обусловлено
сильной зависимостью их свойств от собственной дефектности структур, т. к. они представляют собой соединения переменного состава,
свойства которых в сильной степени зависят от состава. Небольшие
структурные изменения в пределах области гомогенности приводят к
существенным изменениям свойств [154].
Для получения полупроводниковых материалов А21ВVI с заданным отклонением от стехиометрии и с заданными свойствами разработали и предложили метод массопереноса в твердой фазе, который
обеспечивает контролируемую диффузию ионов металла и управление отклонением от стехиометрии в области гомогенности многокомпонентных соединений. Исследуемые фазы представляют собой соединения переменного состава, электрофизические свойства которых
в сильной степени зависят от состава. Так как структура соединений
переменного состава определяет их свойства, а небольшие структурные изменения в пределах области гомогенности приводят к существенным изменениям свойств, то изучение электрофизических
свойств с изменением состава позволяет провести комплексные исследования влияния состава соединений халькогенидов меди на их
электрофизические свойства.
Наличие соединений металла с чисто ионной электропроводностью, в частности галогенидов, используемых в качестве проводников
ионов металла, позволяет применить электрохимическую систему.
Этот метод является одним из наиболее оптимальных для получения
соединений с ионно-ковалентной химической связью с контролируемым и заданным составом.
- 146 -
Для управления исследованием влияния отклонений от стехиометрии на свойства соединений использовали электрохимическую систему:
1
А| проводник с ионной проводимостью | А2 х В
VI
| инертный проводник,
где А – металл (медь или серебро);
ВVI – элемент 6 группы (селен, сера, теллур).
Данная система при разомкнутой внешней цепи находится в равновесии. В этом случае разность химических потенциалов уравновешивается равной ей по величине и противоположной по направлению
разностью электрических потенциалов, умноженной на величину заряда потенциалобразующего элемента – меди (серебра), так как условием термодинамического равновесия в системе является равенство
электрохимических потенциалов каждого компонента во всех точках
системы. Разность электрохимических потенциалов, обусловленная
разностью химических потенциалов меди (серебра) в А21ВVI и в металлической меди (серебра), представляет собой ЭДС-ячейки.
Через электрохимическую систему пропускается ток силой 0,003
0,012 А в течение 8 – 14 ч. Так как процессы выравнивания потенциалов в материалах А21ВVI протекают значительно быстрее чем в CuJ
(AgJ), то практически химические потенциалы металла на межфазовых границах (см. рис. 6.13) AJ / А21ВVI и А21ВVI / C равны.
C
Cu
CuJ
Cu2-xBVI
C
Рисунок 6.13 – Схема электрохимической системы.
- 147 -
По ЭДС электрохимической системы можно судить об изменении
электрохимического потенциала металла в фазе с изменением состава
материала. Состав исследуемой фазы можно менять электрохимически, путем управления пропусканием через систему постоянного тока
от внешнего источника.
Если через электрохимическую систему пропускать ток с силой I
в течение определенного времени t, то отношение А1/ВVI в соединени1
VI
ях А2
убывает на величину х:
хВ
x
I t
,
F ns
где ns – число грамм-атомов неметалла в образце;
F – число Фарадея.
Таким образом, управляя изменением тока через систему и измеряя при этом электрохимические свойства, можно получить исходный
материал для пленочных преобразователей с заданными термоэлектрическими свойствами. Алгоритм управления процессом получения соединений с оптимальными параметрами представлен на рисунке 6.14.
По снятым значениям определяют:
- величину электропроводности:
I l
, Ом 1 см 1 ,
U S
где U – падение напряжения между зондами (В);
l – расстояние между зондами (см);
I – ток через образец (А);
S – площадь поперечного сечения образца (см2).
- величину термоэдс:
U мкВ
,
,
T
К
где Т – разность температур (К).
Метод массопереноса в твердой фазе характеризуется высокой
точностью определения изменения состава исследуемой фазы, и состав при этом может быть изменен как угодно мало.
1
VI
Пленки соединений А2
требуемого состава получали путем
хВ
мгновенного и полного испарения порции материала. Для этого навес-
- 148 -
Начало
Запуск устройства
Ввод параметров
(S, l, Imax)
I < Imax, I++
Снятие значений I и U
Снятие значений
∆U и ∆T
Расчет значений термоэдс и
электропроводности
Вывод данных
(построение графиков)
Конец
Рисунок 6.14 – Блок-схема алгоритма управления
процессом получения соединений.
10 Мустафаева Д. Г.
- 149 -
ки исследуемого вещества нагревали на 30 градусов выше их температуры плавления. Испарение производилось в вакууме на очищенные
подложки, при комнатной температуре. Так как порошок испаряется
практически мгновенно, то в пространстве над испарителем одновременно будут присутствовать в парообразной фазе компоненты соеди1
VI
нения А2
в таком соотношении, в каком они содержатся в сохВ
1
VI
единении А2
и состав пара, конденсирующегося на подложке,
хВ
близок к составу исходного материала и на поверхности конденсации
получается пленка заданного состава. При таком способе испарения
уменьшается также степень загрязнения пленки материалом испарителя и повышается долговечность испарителя благодаря малому времени контакта с испаряемым материалом.
С целью повышения эффективности процесса нанесения предложи1
VI
ли методику получения тонких пленок соединений А2 х В на установке, оснащенной твердотельными лазерами в режиме модулированной
добротности и свободной генерации. Интенсивность излучения на поверхности мишени в режиме модулированной добротности составляла
109 Вт/см2 и 107 Вт/см2 в режиме свободной генерации. После ионизации испарение протекает без образования жидкой фазы, что позволяет
получать однородный и соответствующий исходному материалу состав
пара. Толщина тонких пленок соединений, получаемых за один импульс
излучения лазера, составляет 5Å. При лазерном напылении достижимы
более высокие температуры и большие скорости пара, а также средние
скорости его атомов, что ведет к высоким скоростям напыления ( 106
Å/с). Действенный контроль состава пленки достигается полным испарением малых количеств, составляющих компонентов соединения в заданном соотношении. В результате поток пара имеет однородный состав,
который совпадает с составом исходного вещества.
Схема управления и контроля технологическим процессом формирования приборных структур с заданными параметрами приведена
на рисунке 6.15.
Технологический процесс
Исполнительные
системы
Система управления
Система сбора
и контроля параметров
Рисунок 6.15 – Схема управления и контроля технологическим процессом.
- 150 -
- 151 -
Заключение
Основными факторами, влияющими на результаты производственного процесса (выход годных изделий, их характеристики, экономические показатели производства) являются эффективность
управления процессом проведения технологических операций, особенно процессом формирования структур элементов и компонентов,
который существенно влияет на качественные и количественные характеристики изделий.
При производстве элементов и компонентов изделий основным
критерием результативности является процент выхода годных приборов. Разработка методологии и научных основ эффективности управления производством элементов и компонентов изделий на основе
многокомпонентных материалов позволяет повысить процент выхода
годных изделий и эффективность их производства.
Для анализа состояний и следствий неисправностей в технологическом процессе производства преобразователей применение FMEAанализа, позволяет выявить дефекты, которые обуславливают
наибольший риск, и выработать корректирующие воздействия до появления дефектов.
Интеллектуализация процесса позволяет обеспечить автоматическое решение задач по выявлению аномальных ситуаций и поиск причин их появления, а также снизить нагрузку на оперативный персонал,
производить оценку оперативного состояния системы в режиме реального времени на базе информации от датчиков и выбор рациональной стратегии управления с подбором характеристик и параметров
управления.
Дальнейшее повышение эффективности производства возможно
на основе совершенствования процессов управления не только производственными процессами, но и организацией и управлением всеми
функциями предприятия в целом. Это позволит усовершенствовать
организационную структуру и сам процесс производства изделий.
Применение информационных технологий позволяет оптимизировать
процесс обработки информации, анализ данных и выдачу рекомендаций по совершенствованию производства и процесс контроля качества
изделий. Все это способствует выпуску конкурентоспособных изделий. Применение методологических аспектов повышения эффективности производственных процессов позволяет увеличить объем выпуска изделий с заданными характеристиками.
- 152 -
Ллитература
1. Пролейко В. М., Абрамов В. А., Брюнин В. Н. Системы управления качеством изделий микроэлектроники. – М.: Советское радио, 1976. – 224 с.
2. Курносов А. И., Юдин В. В. Технология производства полупроводниковых приборов и интегральных схем. – М.: Высшая школа, 1986. – 386 с.
3. Коледов Л. А. Технология и конструкции микросхем, микропроцессоров и микросборок. – М.: Лань, 2007. – 400 с.
4. Кнорринг В. И. Теория, практика и искусство управления. – М.: Норма, 2009. – 544 с.
5. Кунц Г. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций. – М.: Прогресс, 2005. – 496 с.
6. Герчикова И. Н. Менеджмент. – М.: ЮНИТИ, 2007. – 499 с.
7. Понтрягин Л. С. Математическая теория оптимальных процессов. –
М.: Наука, 1976. – 392 с.
8. Ширяев В. И., Баев И. А., Ширяев Е. В. Управление предприятием.
Моделирование, анализ, управление. – М.: Либроком, 2010. – 272 с.
9. Абчук В. А., Борисов А. Ф., Воронцов А. В. Система управления организацией. – М.: Перспектива, 2010. – 336 с.
10. Управление организацией / Под редакцией Петровича М. В. – М.:
Дикта, 2008. – 864 с.
11. Лапыгин Ю. Н., Лапыгин Д. Ю. Управленческие решения. – М.: Эксмо, 2009. – 448 с.
12. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Эффективность функционирования технологической системы при создании изделий // Машиностроитель.
– 2009. – № 5. – С. 44 – 48.
13. Henley E., Kumamoto H. Reliability engineering and risk assessment.
Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs., 1981. – 528 р.
14. Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез и планирование решений в экономике. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
15. Литвак Б. Г. Разработка управленческого решения. – М.: Дело, 2003. –
392 с.
16. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Принятие управленческих решений в производственном процессе // Ресурсы. Информация. Снабжение.
Конкуренция. – 2011. – № 4. – С. 317 – 320.
17. Мустафаева Д.Г., Мустафаев М.Г. Требования, влияющие факторы
и критерии эффективности управления технологическим объектом // Машиностроитель. – 2011. – № 1. – С. 10 – 14.
18. Мустафаева Д. Г., Мустафаев Г. А. Некоторые факторы повышения эффективности производства // Инженер. Технолог. Рабочий. – 2001. – № 2. – С. 4.
19. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Некоторые положения и требования
управления технологической системы производства изделий // Материалы III Всероссийской конференции “Современные информационные технологии в проектировании, управлении и экономике”. – Махачкала. – 2008. – С. 87 – 89.
- 153 -
20. Мустафаева Д. Г., Мустафаев Г. А. Уровень использования ресурсов и эффективность деятельности предприятия // Инженер. Технолог. Рабочий. – 2001. – № 11. – С. 4.
21. Colin Drury. Management and cost accounting. South-Western Cengage
Learning, 2008. – 800 р.
22. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Качество и эффективность
управления технологической системы при производстве изделий // Машиностроитель. – 2011. – №4. – С. 9 – 12.
23. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Методология управления технологической системы при обеспечении качества изделий в производстве //
Материалы III Всероссийской конференции “Современные информационные
технологии в проектировании, управлении и экономике”. – Махачкала. –
2008. – С. 84 – 86.
24. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Методология и анализ при исследовании технологической системы производства изделий // Аудит и финансовый анализ. – 2011. – №3. – С. 360 – 364.
25. Мустафаева Д. Г., Датиев К. М. Повышение уровня качества преобразователей // Труды СКГТУ. – 2002. – № 9. – С. 362 – 364.
26. Основы системного анализа и проектирования АСУ / Под ред. А. А.
Павлова. – Киев: Вища школа, 1991. – 367 с.
27. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1978. –
400 с.
28. Капустин Н. М., Кузнецов П. М., Схиртладзе А. Г. Автоматизация
производственных процессов в машиностроении / Под ред. Н. М. Капустина.
– М.: Высшая школа, 2004. – 415 с.
29. Димов Э. М. Имитационное моделирование и оптимизация управления в сложных производственных системах. – Саратов: СГУ, 1983. – 164 с.
30. Максимей И. В. Имитационное моделирование сложных систем. –
Улан-Удэ: БГУ, 2009. – 264 с.
31. W. David Kelton, Averill M. Law. Simulation modeling and analysis.
McGraw Hill Higher Education, London, 2007. – 768 р.
32. Черняк В. З. Теория управления. М.: Academia, 2008. – 256 с.
33. Морозов Ю. П. Теория управления. – М.: Юнити-Дана, 2007. – 379 с.
34. Репин В. В., Елиферов В. Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. М.: Стандарты и качество, 2009. – 408с.
35. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. К вопросу об управлении технологической системой производства сложных изделий // Материалы
IV Всероссийской конференции "Современные информационные технологии
в проектировании, управлении и экономике". – Махачкала. – 2009. –
С. 97 – 99.
36. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и
связь, 1989. – 316 с.
37. Цыгичко В. Н. Руководителю о принятии решений. – М.: Инфра-М,
1996. – 272 с.
- 154 -
38. Волкова О. И., Девяткина О. В. Экономика предприятия (фирмы). –
М.: Инфра-М, – 2008. – 604 с.
39. Иващенко Н. П. Экономика фирмы. – М.: Инфра-М, – 2006. – 527 с.
40. Информационные системы в экономике / Под ред. В. В. Дика. – М.:
Финансы и статистика, 1996.
41. Горский Ю. М. Информационные аспекты управления и моделирования. – М.: Наука, 1978. – 223 с.
42. Грановский В. А., Сирая Т. Н. Методы обработки экспериментальных
данных при измерениях. – Л.: Энергоатомиздат, 1990. – 288 с.
43. Новицкий П. В., Зограф И. А. Оценка погрешностей результатов измерений. – Л.: Энергоатомиздат, 1991. – 304 с.
44. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Эффективность технологической системы производства сложных изделий в эксплуатации // Известия
ВУЗ. Технические науки. Северо-Кавказский регион. – 2009. – № 2. – С. 107 –
108.
45. Мустафаева Д. Г. Совершенствование систем управления и контроля // Материалы VII международной научно-технической конференции
“Совершенствование управления научно-техническим прогрессом в современных условиях”. – Пенза. – 2009. – С. 95–97.
46. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Разработка и применение автоматизированных систем обработки информации при создании сложных изделий // Известия ВУЗ. Технические науки. Северо-Кавказский регион. – 2009.
– № 4. – С. 19 – 21.
47. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Эффективность технологической системы производства изделий в эксплуатации // Труды молодых ученых. – 2008. – № 4. – С. 16 – 19.
48. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Управление и система принятия
решений в производственной деятельности // Материалы IV Всероссийской
конференции "Современные информационные технологии в проектировании,
управлении и экономике". – Махачкала. – 2009. – С. 94 – 96.
49. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Основные проблемы функционирования ТС при создании сложных изделий и методы их решения. // Аудит
и финансовый анализ. – 2010. – № 3. – С. 369 – 378.
50. Енюков И. С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа. – М.: Финансы и статистика, 1986. – 232 с.
51. Шор Я. Б. Статические методы анализа и контроля качества и
надежности. – М.: Советское радио, 1962. – 553 с.
52. Айвазян С. А., Енюков И. С., Миналкин Л. Д. Прикладная статистика.
Основы моделирования и первичная обработка данных. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 472 с.
53. Симчера В. М. Методы многомерного анализа статистических данных. – М.: Финансы и статистика, 2008. – 400 с.
54. Большев Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. –
М.: Наука, 1983. – 416 с.
- 155 -
55. Julius S. Bendat, Allan G. Piersol. Engineering applications of correlation
and spectral analysis. J. Wiley, New York, 1993. – 458 р.
56. Erhard Förster, Bernd Rönz. Methoden der korrelations- und regressions
analyse. Verl. Die Wirtschaft, Berlin, 1979. – 324 s.
57. Мюллер П., Нойман П., Шторм Р. Таблицы по математической статистике. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 278с.
58. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 352 с.
59. K. Überla. Faktorenanalyse. Springer-Verlag, Berlin, 1977. – 399 s.
60. J. Ceberio. A linear regression analysis. Springer-Verlag, 1980. – 452 p.
61. Norman R. Draper, Harry Smith. Applied regression analysis. J. Wiley,
New York, 1998. – 706 р.
62. Мустафаева Д. Г. Некоторые требования к материалам для пленочных термоэлектрических преобразователей // Труды молодых ученых. – 2003.
– № 4. – С. 26–31.
63. Куликов Е. И. Прикладной статистический анализ. – М.: Горячая Линия – Телеком, 2008. – 464 с.
64. Michael R. Middleton. Data analysis using Microsoft Excel: updated for
Office XP. Thomson Learning, 2003. – 316 р.
65. Вадзинский Р. Статистические вычисления в среде Excel. – СПб.:
Питер, 2008. – 608 с.
66. Халафян А. А. Statistica 6 Статистический анализ данных. – М.: Бином-Пресс, 2010. – 528 с.
67. Мустафаева Д. Г. К вопросу об эффективности управления качеством изделий // Труды молодых ученых. – 2006. – № 1. – С. 93 – 95.
68. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. – М.:
Финансы и статистика, 1981. – 255 с.
69. Таганов И. Н., Тургумбаев Г. А. Причинный анализ сложных систем.
– Алма-Ата: Мектен, 1984. – 128 с.
70. Таганов И. Н. Информационные меры причинного влияния. – М.:
Мир, 1977.
71. Мустафаева Д. Г. Управление и контроль технологической системы
при производстве изделий // Материалы XXIV международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-24». –
Пенза. – 2011. – С. 112 – 114.
72. Мустафаева Д. Г. Факторы повышения устойчивости предприятия
при создании сложных изделий // Материалы V всероссийской научнопрактической конференции “Актуальные вопросы экономических наук”. –
Новосибирск. – 2009. – С. 52 – 54.
73. Мустафаева Д. Г., Мустафаев Г. А. Некоторые требования к преобразователям, работающим в жестких условиях эксплуатации // Машиностроитель. – 2002. – № 1. – С. 35 – 36.
74. Мустафаева Д. Г. Информация важный фактор процесса управления //
Труды молодых ученых. – 2005. – №4. – С. 82 – 84.
- 156 -
75. Мустафаева Д. Г. Информационные технологии при создании сложных изделий // Материалы Х международной научно-технической конференции “Информационно-вычислительные технологии и их приложения”. – Пенза. – 2009. – С. 189 – 191.
76. Власов В. Е., Захаров В. П., Коробов А. И. Системы технологического
обеспечения качества компонентов микроэлектронной аппаратуры. – М.: Радио и связь, 1987. – 160 с.
77. Тугов Н. М., Глебов Б. А., Чарыков Н. А. Полупроводниковые приборы. – М.: Энергоатомиздат, 1990. – 576 с.
78. Гурский Л. И., Степанец В. Я. Проектирование микросхем. – Минск:
Н-ка i тэх-ка, 1991. – 295 с.
79. Колмогоров Г. Д., Мусабеков Т. Ю. Оптимизация технологических
режимов на основе статистического моделирования // Электронная техника. –
Сер. 2. 1974. вып. 5. – C. 99 – 100.
80. Меньков А. В., Острейковский В. А. Теоретические основы автоматизированного управления. – М.: Оникс, 2005. – 640 с.
81. Пономарева В. М., Литвинова А. П. Основы автоматического регулирования и управления. – М.: Высшая школа, 1974. – 440 с.
82. Абчук В. А., Лифшиц А. Л., Федулов А. А., Куштина Э. И. Автоматизация управления. – М.: Радио и связь, 1984. – 264 с.
83. Бородакий Ю. В. Основы теории систем управления (исследование и
проектирование). – М.: Радио и связь, 2004. – 256 с.
84. Рыжий В. И., Банков Н. А. Математическое моделирование субмикронных элементов интегральных схем: состояние и проблемы // Микроэлектроника. 1987. Т. 16. № 6. – C. 484 – 496.
85. Кулешев А. А., Малышев В. С., Нелаев В. В., Стемпицкий В. Р. Статистическое проектирование и оптимизация технологии производства интегральных микросхем // Микроэлектроника. 2003. Т. 32. № 1. – C. 47 – 61.
86. Мазель Е. З., Пресс Ф. П. Планарная технология кремниевых приборов. – М.: Энергия, 1974. – 384 с.
87. Реньян В. Р. Технология полупроводникового кремния. – М.: Металлургия, 1969. – 335 с.
88. Заболотнов Ю. М. Оптимальное управление непрерывными динамическими системами. – Самара: СГАУ им. С.П. Королева, 2005. – 129 с.
89. Lee E. B., Markus L. Foundations of optimal control theory. Krieger Pub
Co, 1986. – 576 р.
90. Носов Ю. Р., Петросянц К. О., Шилин В. А. Математические модели
элементов интегральной электроники. – М.: Советское радио, 1976. – 304 с.
91. Дворецкий С. И., Муромцев Ю. Л., Погонин В. А., Схиртладзе А. Г.
Моделирование систем. – М.: Академия, 2009. – 320 с.
92. Горбунов Ю. И. Технология полупроводниковых приборов и изделий. Полупроводниковые приборы и интегральные микросхемы. – М.: Высшая школа, 1989. – 143 c.
- 157 -
93. Гусев В. Г., Гусев Ю. М. Электроника и микропроцессорная техника. –
М.: Высшая школа, 2008. – 800 с.
94. Абрамов И. И. Лекции по моделированию элементов интегральных
схем. – Ижевск: НИЦ. Регулярная и хаотическая динамика, 2005. – 154 с.
95. Диткин В. А., Грудников А. Г. Интегральные преобразования и операционное исчисление. – М.: Наука, 1974. – 542 c.
96. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Моделирование как методологическая основа реализации технологической системы производства изделий // Материалы III Всероссийской конференции “Современные информационные
технологии в проектировании, управлении и экономике”. – Махачкала. 2008.
– С. 81 – 83.
97. David Mautner Himmelblau. Process analysis by statistical methods.
Wiley, – New York, 1970. – 463 р.
98. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. – М.: Статистика, 1973. – 391 с.
99. Линник Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математикостатистической теории обработки наблюдений. – М.: Наука, 1962. – 349 с.
100. Зарубин В. С. Математическое моделирование в технике. – М.:
МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. – 495 с.
101. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Формализация моделирования
технологической системы управления производством изделий // Машиностроитель. 2009. № 6. – С. 6 – 8.
102. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Повышение эффективности
технологической системы путем оптимизации ее управления // Машиностроитель. 2009. № 11. – С. 14 – 16.
103. Мустафаева Д. Г. Управление процессами в технологической системе при создании преобразователей // Приборы. – 2010. – № 5. – С. 26 – 30.
104. Мустафаева Д. Г. Управление технологическим объектом при производстве изделий // Материалы международной научно-практической конференции «Современные проблемы экономики, управления и юриспруденции». – Мурманск. – 2009. – С. 717 – 720.
105. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Повышение эффективности
управления технологической системы при создании элементов и компонентов РЭС // Вопросы радиоэлектроники. 2009. № 1. – С. 70 – 73.
106. Мустафаева Д. Г. Некоторые методологические подходы при
управлении технологическим объектом при создании изделий // Материалы
IХ международной научно-методической конференции “Информатика: проблемы, методология, технологии”. – Воронеж. – 2009. – С. 116 – 119.
107. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Управление технологической
системой при проектировании изделий // Машиностроитель. – 2009. – № 4. –
С. 38 – 42.
108. Мустафаева Д. Г., Мустафаев Г. А. Информационные системы и
функциональная интеграция // Инженер. Технолог. Рабочий. – 2001. – № 1. –
С. 27.
- 158 -
109. Мустафаева Д. Г. Информационная основа принятия решений в
процессе производственной деятельности // Материалы ХI Международной
научно-методической конференции «Информатика: проблемы, методология,
технологии». – Воронеж. – 2011. – С. 212 – 214.
110. Мустафаева Д. Г. К вопросу о проектировании элементов интегральной электроники // Труды СКГМИ. – 2007. – № 14. – С. 48 – 50.
111. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Методология проектирования
элементов интегральной электроники // Труды молодых ученых. – 2008. –
№ 2. – С. 11 – 15.
112. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Эффективность управления технологической системой при создании изделий // Труды молодых ученых. –
2008. – № 4. – С. 11 – 15.
113. Мустафаева Д. Г., Датиев К. М. Информационные технологии в
испытаниях изделий электроники // Материалы международной конференции
по новым информационным технологиям в науке, образовании, экономике. –
Владикавказ. – 2002. – С. 106 – 107.
114. Мустафаева Д. Г. Управление технологическим процессом и обеспечение заданных характеристик приборных структур // Материалы V международной научно-технической конференции «Микро- и нанотехнологии в
электронике». – Нальчик. – 2012. – С. 56 – 57.
115. Мустафаева Д. Г. Эффективность управления технологической системой // Труды молодых ученых. – 2007. – № 3. – С. 51 – 54.
116. Мустафаева Д. Г., Датиев К. М. Оптимизация затрат при производстве преобразователей // Труды СКГТУ. – 2002. – № 9. – С. 364 – 366.
117. Системы автоматизированного проектирования изделий и технологических процессов в машиностроении / Под общ. ред. Р. А. Аллик. – Л.:
Машиностроение, 1986. – 519 с.
118. Лукас В. А. Оптимальное управление многомерными технологическими объектами. – Свердловск: СГИ, 1984. – 79 с.
119. W. Harmon Ray. Advanced process control. Butterworth publishers,
1989. – 365 p.
120. Основы автоматизации управления производственными процессами
/ Под. ред. В. В. Овчинникова и О. М. Рякина. – М.: Советское радио, 1980. –
360 с.
121. Павлов А. А. Системы автоматизированного планирования и диспетичирования групповых производственных процессов. – Киев: Техника, 1990. – 198 с.
122. Щербина Ю. В. Технические средства автоматизации и управления.
– М.: МГУП, 2002. – 448 с.
123. Елизаров И. А., Мартемьянов Ю. Ф., Схиртладзе А. Г., Фролов С. В.
Технические средства автоматизации. Программно-технические комплексы и
контроллеры. – М.: Машиностроение, 2004. – 180 с.
124. Шандров Б. В., Чудаков А. Д. Технические средства автоматизации.
– М.: Академия, 2007. – 368 с.
- 159 -
125. Надежность и эффективность в технике: Справочник: В 10 т. Том 1.
Методология, организация, терминология / Под общ. ред. А. И. Рембезы. –
М.: Машиностроение, 1986. – 224 с.
126. Надежность и эффективность в технике: Справочник: В 10 т. Том 7.
Качество и надежность в производстве / Под общ. ред. И. В. Апполонова. –
М.: Машиностроение, 1989. – 279 с.
127. Мустафаева Д. Г. Методы повышения эффективности управления
технологического объекта в эксплуатации // Материалы всероссийской научно-технической конференции "Измерения, автоматизация и моделирование в
промышленности и научных исследованиях". – Бийск. – 2011. – С. 73 – 75.
128. Мустафаева Д. Г. Повышение эффективности достижения цели в
процессе управления технологической системы // Материалы II международной научно-практической конференции «Прогрессивные технологии и перспективы развития». – Тамбов. – 2010. – С. 208.
129. Блинов И. Г., Кожитов Л. В. Оборудование полупроводникового
производства. – М.: Машиностроение, 1986. – 264 с.
130. Воронкин Ю. Н. Методы профилактики и ремонта промышленного
оборудования. – М.: Академия, 2005. – 240 с.
131. ГОСТ Р ИСО 9000-2008. Система менеджмента качества. Основные
положения и словарь.
132. ГОСТ Р ИСО 9001-2008. Система менеджмента качества. Требования.
133. ГОСТ 27.310-95 Надежность в технике. Анализ видов, последствий
и критичности отказов. Основные положения.
134. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. К вопросу о прогнозировании
функционирования технологической системы // Труды молодых ученых. –
2010. – № 1. – С. 23 – 26.
135. Горбатов В. А. Фундаментальные основы дискретной математики.
Информационная математика. – М.: Наука, Физматгиз, 2000. – 544 с.
136. Конышева Л. К., Назаров Д. М. Основы теории нечетких множеств.
– СПб.: Питер, 2011. – 192 с.
137. Ribeiro R. A. Fuzzy multiple attribute decision making: a review and
new preference elicitation techniques. – Fuzzy Sets and Systems, 78, 1996, 155 –
181.
138. Zadeh L. A. New frontiers in fuzzy logic. – Proceedings of VI IFSA
World Congress, Sao Paulo, Brasil, 1995, v. 1, 1 – 2.
139. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Об интеллектуализации
управления технологической системы при создании изделий // Техника машиностроения. – 2010. – № 1. – С. 50 – 55.
140. William J. Stevenson. Operations management. McGraw-Hill, Irwin,
2008. – 944 р.
141. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Некоторые методологические
принципы совершенствования управления технологической системой при
создании изделий // Известия ВУЗ. Технические науки. Северо-Кавказский
регион. – 2009. – № 3. – С. 3 – 5.
- 160 -
142. Мустафаева Д. Г. Управление и анализ в технологии производства
изделий // Материалы всероссийской научно-технической конференции «Новые материалы и технологии». – Москва. – 2010. – С. 91 – 94.
143. Мустафаева Д. Г., Мустафаев Г. А. Эффективность функционирования информационных систем // Сб. научных трудов аспирантов, СКГТУ. –
2001. – С. 172 – 174.
144. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Управление производственной
системой // Материалы Х международной научно-методической конференции “Информатика: проблемы, методология, технологии”. – Воронеж. – 2010.
– С. 47 – 49.
145. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Методологические аспекты
формирования эффективной системы управления производственным процессом // Аудит и финансовый анализ. – 2012. – № 3. – С. 320 – 324.
146. Юкаева В. С., Зубарева Е. В., Чувикова В. В. Принятие управленческих решений. – ИТК Дашков и Ко, 2010. – 324 с.
147. Чернышев Б. Н. Горфинкеля В. Я. Экономика организации (предприятия, фирмы). – М.: Вузовский учебник, – 2008. – 536 с.
148. Мустафаева Д. Г. Методы контроля и повышение эффективности
управления производственным процессом // Материалы всероссийской научно-технической конференции "Измерения, автоматизация и моделирование в
промышленности и научных исследованиях". – Бийск. – 2011. – С. 76 – 77.
149. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Системно-информационный
подход и эффективность управления производственной деятельности //
Аудит и финансовый анализ. – 2010. – № 5. – С. 316 – 319.
150. Надежность и эффективность в технике: Справочник: В 10 т. Том 8.
Эксплуатация и ремонт / Под общ. ред. В. И. Кузнецовой и Е. Ю. Барзиловича. – М.: Машиностроение, 1990. – 318 с.
151. Северцев Н. А. Надежность сложных систем в эксплуатации и отработке. – М.: Высшая школа, 1989. – 432 с.
152. Мустафаева Д. Г., Мустафаев Г. А. Проблемы выбора материалов
и технологии металлизации медсоединений приборных структур и пути их
решения // Приборы. – 2012. – № 9. – С. 36 – 38.
153. Мустафаева Д. Г., Мустафаев М. Г. Некоторые проблемы обеспечения качества контактно-металлизационных систем // Вопросы радиоэлектроники. – 2008. – № 1. – С. 94 – 101.
154. Мустафаева Д. Г., Мустафаев Г. А. Проблемы создания эффективных пленочных термоэлектрических преобразователей и пути их решения //
Приборы. – 2010. – № 6. – С. 59 – 63.
- 161 -
Научное издание
МУСТАФАЕВА Джамиля Гусейновна
НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ
ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ
ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ
Монография
Публикуется в авторской редакции, пунктуации и орфографии.
Компьютерная верстка Т. А. Кравчук
Подписано в печать 14.10.2013. Формат бумаги 60х84 1/16. Бумага офсетная.
Гарнитура «Таймс». Печать на ризографе. Усл. п.л. 9,12. Тираж 100 экз. Заказ № ____.
Северо-Кавказский горно-металлургический институт (государственный
технологический университет). Изд-во «Терек».
Отпечатано в отделе оперативной полиграфии СКГМИ (ГТУ).
362021. Владикавказ, ул. Николаева, 44.
- 162 -