ГОСТ Р 56431—2015
показателей с применением методов робастного проектирования или для установления рабочих интервалов с
использованием анализа допусков. Количество испытаний, требуемых для анализа поверхности откликов, возрас
тает экспоненциально с увеличением числа входных данных. Желательно, чтобы анализируемое число входных
данных было минимально. Вместе с тем. если ключевые входные данные не будут рассмотрены, то это приведет
кдискредитации результата. Для обеспечения того, что только ключевые входные данные будут использованы при
анализе, часто сначала применяют отсеивающие эксперименты.
Методы робастного проектирования — эти методы связаны в собирательном значении с различными мето
дами выбора оптимальных значений для входных данных. Обычно при уменьшении вариаций подразумевается
ужесточение допусков. Однако, как показал Татути, вариации также можно уменьшить путем правильного выбора
целей. Если имеет место нелинейная зависимость между входными и выходными данными, то можно выбрать
такие целевые показатели для входных данных, чтобы выходные данные были менее чувствительны к входным
данным. Результат связан с тем, что при продолжении варьирования входных данных меньшая часть этого варьи
рования будет передана к выходным данным. В итоге будет иметь место меньшее варьирование выходных дан ных.
Уменьшение варьирования путем изменения целевых показателей называется робастным проектированием. При
робастном проектировании задача связана с выбором таких целевых показателей для входных данных, при которых
будет иметь место функционирование по целевым показателям с минимальным варьированием. Имеются разные
методы робастного проектирования, среди которых — робастный анализ допусков, подход двойного от клика и
методы Тагути.
Робастный анализ допусков — это один из трех подходов робастного проектирования. Он включает прове
дение спланированного эксперимента для моделирования среднего значения выходных данных с последующим
использованием статистического подхода для анализа допусков с целью прогнозирования вариации выходных
данных. Требует оценки значений изменения входных данных при долговременном производстве. Альтернативами
являются методы Тагути и робастный анализ допусков.
Отсеивающий эксперимент — это специальный тип спланированного эксперимента, главная цель которого
состоит в идентификации ключевых входных переменных. Отсеивающие эксперименты также называются фак
торными экспериментами с дробными репликами или L-матрицами Тагути. Для выполнения отсеивающего экс
перимента необходимо выполнить прогон процесса при различных значениях входных данных, называемых сто
хастическими испытаниями, и измерить выходные данные. На основании этого можно установить, какие входные
данные влияют на выходные. Для проведения отсеивающих экспериментов число испытаний обычно равно удво
енному значению входных переменных. Например, при восьми переменных исследование может быть выполнено
за 16 испытаний. Это позволяет изучить достаточно большое количество входных переменных за приемлемое
время. Проведение исследования с большим количеством переменных уменьшает вероятность пропуска важной
переменной. Часто анализ поверхности отклика выполняют после отсеивающего эксперимента для дальнейшего
понимания влияния ключевых входных переменных на выходные переменные.
Методы Тагути — это один из трех подходов к робастному проектированию. Подход включает проведение
спланированного эксперимента для приблизительного понимания влияния входных целевых показателей на сред
нее значение и вариацию. Результаты затем используют при выборе целевых показателей для входных пере
менных с минимизацией вариации при центрировании среднего относительно целевых показателей. Аналогично
подходу двойного отклика, за исключением того, что при выполнении исследований входные переменные направ
ленно изменяются небольшими приращениями для моделирования долговременных вариаций производственного
процесса. Альтернативными методами являются подход двойного отклика и робастный анализ допусков.
Анализ допусков — при использовании анализа допусков можно назначить рабочие интервалы для входных
переменных с обеспечением того, что выходные переменные будут соответствовать требованиям. Для выполне
ния анализа допусков необходимо с помощью уравнений описать влияние входных переменных на выходные.
Если такое уравнение невозможно составить, то можно применить подход с анализом поверхности отклика для его
получения. Для того чтобы обеспечить технологичность, первоначально допуски для входных переменных следует
рассчитывать исходя из возможности предприятия и поставщиков их обеспечивать. Анализ возможностей может
быть применен для оценки размахое. в пределах которых происходит текущее изменение входных переменных.
Если такие действия не приводят к приемлемому размаху для выходных переменных, то допуски как минимум для
одной входной переменной должны быть ужесточены. Вместе с тем. ужесточение допусков за пределы имеющихся
возможностей предприятия или поставщика требует достижения ими улучшений либо выбора нового предпри
ятия или новых поставщиков. Перед ужесточением любых допусков необходимо рассмотреть методы робастного
проектирования.
Анализ различия комплектующих — статистический анализ, используемый для оценки относительного вли
яния различных источников вариаций. Например, вариации заполнителя с несколькими головками могут быть обу
словлены смещением со временем среднего значения процесса, различиями в головках заполнителя и кратковре
менными вариациями у головки заполнителя. Анализ различия комплектующих может быть применен для оценки
величины вариаций, вызванных каждым источником.
16