МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ (МАДИ)

Ю.В. ШТЕФАН, В.А. ЗОРИН

МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И ОЦЕНКИ РИСКОВ

В ДОРОЖНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ

И МАШИНОСТРОЕНИИ

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«МОСКОВСКИЙ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ (МАДИ)»

Ю.В. ШТЕФАН, В.А. ЗОРИН

МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И ОЦЕНКИ РИСКОВ

В ДОРОЖНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ

И МАШИНОСТРОЕНИИ

МОНОГРАФИЯ

МОСКВА МАДИ 2017

УДК [625.855.31+625.76.08]:330.131.7 ББК 39.311-033-06-5:65.271

Ш908

Рецензенты: член президиума Российской академии транспорта,

д-р техн. наук, проф., гл. эксперт ФАУ «РосдорНИИ» Кочетков А.В.; академик Всемирной академии наук комплексной безопасности, проф. каф. «Техническая эксплуатация технологических машин и оборудования природообустройства» ФГБОУ ВО РГАУ-МСХА

им. К.А. Тимирязева, д-р техн. наук Апатенко А.С.

Штефан, Ю.В. Ш908 Методы выявления и оценки рисков в дорожном строи-

тельстве и машиностроении: монография / Ю.В. Штефан, В.А. Зорин. – М.: МАДИ, 2017. – 136 с.

ISBN 978-5-7962-0229-6

В работе приводятся методы количественной оценки рисков в дорожном строительстве со стороны материалов и дорожных машин, планирования экспериментов и обработки их результатов для получе-ния оптимальных составов композиционных материалов и количест-венной оценки влияющих факторов. Освещены проблемы контроля качества в указанных отраслях промышленности и предложена мето-дика оценки рисков при эксплуатации дорожно-строительной техники.

УДК [625.855.31+625.76.08]:330.131.7 ББК 39.311-033-06-5:65.271

ISBN 978-5-7962-0229-6 МАДИ, 2017

3

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ ................................................................................................................ 5

УСЛОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ .................................................................................... 8

ГЛАВА 1. Сущность планирования экспериментальных исследований .................................................... 9 1.1. Термины и определения ................................................................... 9 1.2. Этапы планирования эксперимента ............................................... 11 1.3. Составление программы испытаний .............................................. 13

1.3.1. Планирование при однофакторном анализе ...................... 13 1.3.2. Планирование эксперимента в системе Statistica .............. 14 1.3.3. Определение оптимальных составов ЩМА

с применением трехфакторного плана эксперимента .............................................................. 16

1.3.4. Интерпретация полученных уравнений регрессии ............. 24 1.4. Планирование испытаний на надежность ..................................... 26

1.4.1. Выбор однородной партии ................................................... 26 1.4.2. Проверка на однородность ................................................... 27

1.5. Определение модели распределений ........................................... 29 1.6. Выбор плана испытаний ................................................................. 30 1.7. Сочетание опасностей .................................................................... 33 1.8. Достижение целей снижения рисков .............................................. 34 1.9. Защитные меры, предпринимаемые

для адекватного снижения риска ................................................... 37 1.10. Планирование эксперимента

при многофакторном анализе ...................................................... 37 Выводы по главе 1 ................................................................................. 49

ГЛАВА 2. TQM. Экологический менеджмент ..................................................... 51 2.1. Всеобщее управление качеством .................................................. 51 2.2. Техническое регулирование, факторный анализ

и планирование эксперимента ....................................................... 53 2.3. Управление качеством окружающей среды .................................. 59 2.4. Экологический контроль и надзор .................................................. 62 Выводы по главе 2 ................................................................................. 65

ГЛАВА 3. Факторный анализ при оценке рисков дорожных машин .................................................................................. 66 3.1. Анализ факторов, влияющих

на качество изготовления деталей из полимерных композиционных материалов ............................... 66

3.2. Планирование эксперимента на примере изготовления деталей из полимерных композитов с заданными характеристиками ..................................................... 69

Выводы по главе 3 ................................................................................. 73

4

ГЛАВА 4. Методика контроля качества технологических процессов и объектов машиностроения .............................................................. 75 4.1. Обоснование рисков в машиностроении ....................................... 75

4.1.1. Разработка документа «Обоснование безопасности» ....... 75 4.1.2. Требования к надежности МиО ............................................ 79 4.1.3. Требования к обслуживающему персоналу ........................ 79 4.1.4. Требования к безопасности

при вводе МиО в эксплуатацию ........................................... 83 4.1.5. Требования безопасности при утилизации МиО ................. 85

4.2. Менеджмент рисков дорожных машин........................................... 85 4.2.1. Структура документа «Обоснование безопасности» .......... 88 4.2.2. Информация, необходимая

для разработки акта анализа производства ........................ 89 4.3. Особенности менеджмента рисков в машиностроении

с учетом условий эксплуатации ...................................................... 94 4.3.1. Процесс риск-менеджмента

и существующие методы оценки рисков .............................. 95 4.3.2. Выбор метода оценки риска

и последовательность действий .......................................... 98 Выводы по главе 4 ............................................................................... 105

ГЛАВА 5. Применение модуля Statistica для планирования эксперимента .................................................... 107 5.1. Преимущества применения модуля Statistica

для планирования эксперимента.................................................. 107 5.2. Диаграмма Парето ......................................................................... 108 5.3. Факторный анализ и планирование

экспериментов с помощью ПМ Statistica ...................................... 113 5.3.1. Комплексное управление рисками

при производстве качественного кубовидного щебня .............................................................. 116

Выводы по главе 5 ................................................................................ 130

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ................................................................................................ 131

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА ................................................................... 133

5

ВВЕДЕНИЕ

Дорожное строительство представляет собой комплекс много-

плановых работ, включающих проектирование, строительство, а также

ремонт и обслуживание автомобильных дорог. Дорожно-строительные

работы ведутся с применением специальных материалов, технологий

и различных видов средств механизации. Качество дорожного строи-

тельства определяется совокупностью различных факторов: физико-

механическими свойствами материалов, параметрами окружающей

среды, погодными условиями, качеством, техническим состоянием,

режимами работы средств механизации и пр. Большое количество не-

зависимых факторов и их сочетаний неминуемо вызывает возникно-

вение рисков при производстве дорожно-строительных работ.

Научно-исследовательские работы по определению оптималь-

ных составов композиционных материалов в строительстве связаны

со значительными затратами труда и времени. При этом должна быть

учтена не только стоимость материалов и технологии, но и свойства

исходных компонентов, от которых в первую очередь зависит качество

дорожного покрытия.

Аналогичные проблемы возникают при производстве новых до-

рожно-строительных машин и при организации их использования в

дорожном строительстве.

Для обеспечения качества дорожного строительства необхо-

димо учитывать возможность возникновения рисков при производ-

стве дорожно-строительных материалов и применении строитель-

ной техники [1].

Следует отметить, что во всех случаях возникают проблемы

управления качеством в производстве материалов и в технологии

производства работ дорожными машинами. А это еще более ослож-

няет поиск оптимальных решений достижения максимальных резуль-

татов традиционными методами [2].

Для сокращения трудозатрат и снижения рисков в дорожном

строительстве рекомендуется применять аппарат планирования экс-

6

периментов, особенно для учета множества факторов и ограничений.

При отсутствии планирования результаты исследований носят слу-

чайный характер и не являются оптимальными. В этом случае иссле-

дователю приходится повторять эксперименты, не будучи уверенным

в полноте учитываемых факторов, а также в точности и объективности

получаемых результатов.

Для более быстрого и надежного достижения оптимальных

решений в научных публикациях рекомендуется применять различ-

ные виды планирования экспериментов, особенно программный

комплекс Statistica [2–3], позволяющий вести научно-исследовате-

льскую работу ускоренными темпами и обеспечивающий принятие

оптимальных решений.

Впервые применение многофакторного планирования экспери-

мента было предложено английским статистиком Рональдом Фишером

в конце двадцатых годов прошлого века. Он впервые показал возмож-

ность одновременного варьирования целым рядом факторов, обеспе-

чивающих наилучшие результаты, в противовес широко распростра-

ненному однофакторному эксперименту. Многие ученые отмечают уни-

версальность многофакторного планирования, его пригодность в

большинстве областей исследований. При этом повышается произво-

дительность труда, надежность и точность полученных результатов.

Однако применение методов многофакторного планирования

экспериментов требует от исследователя владения специальными

знаниями. Неверное применение методов планирования, выбор неоп-

тимального пути исследования, неверное определение интервалов

варьируемых факторов, отсутствие практического опыта и недоста-

точная математическая подготовка экспериментатора приводят к

ошибочным результатам.

Цель планирования: получение оптимальных результатов ка-

чественного подбора составов асфальтобетонов для создания долго-

вечных покрытий с учетом режимов работы и технического состояния

используемых в технологическом процессе дорожных машин. Опти-

мизация количества экспериментов позволяет при наименьших затра-

тах труда и времени применять современные программные средства

7

для минимизации человеческого фактора при подведении итогов под-

бора составов композиционных материалов.

Настоящая монография может быть полезна исследователям в

области дорожного строительства и машиностроения, специалистам

по расчету и оценке рисков, специалистам, занятым в службе качест-

ва организаций указанных отраслей промышленности, магистрантам

образовательных организаций, сфера научных интересов которых на-

ходится в области производства и эксплуатации дорожно-строитель-

ных машин и материалов. Она позволит ознакомиться как с наиболее

часто применяемыми простыми методами планирования эксперимен-

та, так и с современными многофакторными методами планирования

экспериментов, в том числе с использованием программного комплек-

са Statistica в решении задач управления качеством продукции в ука-

занных областях промышленного производства.

8

УСЛОВНЫЕ СОКРАЩЕНИЯ

МиО – машины и оборудование;

ЕврАзЭС – Европейско-азиатское экономическое сообщество;

ТР ТС – технический регламент Таможенного Союза (ЕврАзЭС);

ФНиП – Федеральные нормы и правила;

FME(С)A (Failure Mode and Effects (Criticality) Analysis) – анализ

видов, последствий (и критичности) отказов;

PDCA (plan-do-check-act) – цикл Деминга: планирование-действие-

проверка-корректировка;

СМК – система менеджмента качества;

ИКН, ИОН – изделие конкретного и общего назначения;

ПФП-4, 8 – полный факторный план с 4 или 8 факторами;

ОЦКП – ортогональное центральное композиционное планиро-

вание;

ТQM (total quality management) – всеобщее управление качеством;

ЩМА – щебеночно-мастичный асфальтобетон;

ПКМ – полимерный композиционный материал;

ПМ – программный модуль;

АКБ ДВС – аккумуляторная батарея двигателя внутреннего

сгорания;

ТО – техническое обслуживание; ОБ – обоснование безопасности;

ПДК – предельно допустимые концентрации

РЭ – руководство по эксплуатации;

ДТП – дорожно-транспортное происшествие;

ДСО – дробильно-сортировочное оборудование;

ГУР – гидравлический усилитель руля;

ДМ – детерминированная модель;

РМ – регрессионная модель;

ИСО (ISO) – Международная организация по стандартизации.

9

ГЛАВА 1. Сущность планирования

экспериментальных исследований

1.1. Термины и определения

Планирование эксперимента (англ. Experimental design

techniques) – комплекс мероприятий, направленных на эффективную

постановку опытов. Под планированием эксперимента понимается

процедура выбора числа опытов и условий их проведения, необходи-

мых для решения поставленной задачи с требуемой точностью. Все

переменные, определяющие изучаемый объект, изменяются одно-

временно по специальным правилам.

Цель планирования эксперимента: получение максимума

информации при минимальных затратах времени, средств и сохране-

нии статистической достоверности результатов. С этой целью прово-

дят опыты во всех точках области экспериментирования.

Результаты эксперимента представляются в виде матема-

тической модели, обладающей определенными статистическими

свойствами, например минимальной дисперсией оценок параметров

модели.

Погрешности измерений в зависимости от источника возник-

новения подразделяются на:

– погрешности метода, которые возникают из-за недостаточ-

ной разработанности теорий тех явлений, которые положены в основу

измерений;

– погрешности алгоритма, зависящие от степени соответствия

алгоритма измерения математическому определению измеряемой ха-

рактеристики;

– погрешности аппаратуры, которые обусловлены несовер-

шенством средств измерений и недостаточной точностью реализации

принятого алгоритма измерений;

– ошибки эксперимента относятся к внешним погрешностям, ко-

торые возникают из-за ошибок при настройке средств измерений и

при снятии показаний аппаратуры.

10

Систематические погрешности. Причинами их появления

чаще всего являются:

– погрешности измерительных инструментов;

– отклонения от заданных режимов изготовления смеси или

изделия;

– несоблюдение случайности отбора образцов для контроля.

Систематические погрешности вызывают смещение значений

оценок характеристик распределения. Могут быть постоянными или за-

кономерно изменяться при повторных изменениях одной и той же вели-

чины. Они искажают результаты измерений и должны быть устранены.

Случайные погрешности чаще возникают от погрешности из-

мерений.

Пример 1. Разброс значений коэффициента уплотнения ас-

фальтобетона на дороге (Ку) является результатом совместного дей-

ствия следующих погрешностей:

– нарушения технологии изготовления асфальтобетонной смеси

(температура, продолжительность перемешивания и др.);

– увеличение дальности доставки смеси на объект (снижение тем-

пературы ниже критической за счет остывания в процессе доставки);

– изменения температуры окружающей среды и влажности

(осадки);

– недостаточное уплотнение смеси в процессе укладки;

– ошибки укатки полотна (вид катка, количество проходов по од-

ному участку и пр.).

Пример 2. Разброс значений свойств прочности при сжатии ас-

фальтобетона, кроме перечисленных в примере 1, является результа-

том совместного действия дополнительных случайных погрешностей:

– нестабильное качество компонентов (щебень, песок, мине-

ральный порошок, битум) – однородность, запыленность минераль-

ных материалов, наличие примесей и др.;

– ошибки изготовления образцов асфальтобетона в лаборатории

(высота, уплотнение, температура стенок формы, наличие смазки и пр.);

– случайные погрешности измерения прочности вследствие по-

падания в образец закрупненного щебня.

11

Кроме этого погрешности могут возникнуть в результате не-

брежности лаборантов, колебания напряжения в электросети, загряз-

нения форм, наличия нехарактерных примесей в смеси и др.

1.2. Этапы планирования эксперимента

Планирование эксперимента состоит из следующих этапов:

1) сбор и анализ априорной информации;

2) выбор факторов и выходных переменных, области экспери-

ментирования;

3) выбор математической модели, с помощью которой будут

представлены экспериментальные данные;

4) выбор критерия оптимальности и плана эксперимента;

5) определение метода анализа данных;

6) проведение эксперимента;

7) проверка статистических предпосылок для полученных экспе-

риментальных данных;

8) обработка результатов, составление уравнений;

9) интерпретация и рекомендации.

При отсутствии априорной информации эксперимент начинают с

простейшей модели и если она неадекватна, то переходят к более

сложной модели и т.д.

В зависимости от количества выбранных для эксперимента

варьируемых факторов при однофакторном планировании экспери-

мента различают следующие виды моделей (рис. 1.1): однофактор-

ные, многофакторные, каждая из которых в свою очередь состоит из

детерминированной, регрессионной или корреляционной модели. Из

таких же видов моделей состоит каждая из них в зависимости от ста-

тистической природы факторов и вида отклика.

По рис. 1.1 выбираем вид модели одно- или многофакторную:

детерминированную, если факторы и отклик являются неслучайными,

погрешностями измерений которых можно пренебречь. Для такой мо-

дели каждому набору значений факторов соответствует одно или не-

сколько значений отклика, и они обычно четко определены.

12

Регрессионную модель применяют, если погрешности не слу-

чайны, и ими нельзя пренебречь. Данному набору уровня факторов

однозначно соответствует определенный набор параметров закона

распределения случайных значений отклика. Отклик является случай-

ной по природе величиной и поэтому погрешностями его измерений

нельзя пренебречь.

Рис. 1.1. Виды моделей планирования и их взаимосвязи

Рис. 1.2. Виды моделей при однофакторном планировании эксперимента

Если объект описывается РМ, то данному набору уровня факторов однозначно соответствует опре-деленный набор параметров закона распределе-ния случайных значений отклика (отклик является случайной по природе величиной и поэтому по-грешностями его измерения нельзя пренебречь, а факторы являются неслучайными величинами

Корреляционная модель

Регрессионная модель

Детерминированная модель

Применяется для описания объекта, когда факторы и отклик по своей природе являются неслучайными величинами, погрешностями измерения которых можно пренебречь. Для ДМ каждому набору значе-ний факторов соответствует одно или несколько (они четко определены) значений отклика

Отражает связь между случайными по своей при-роде величинами

13

Корреляционную модель выбирают, если она должна отражать

связи между случайными по своей природе величинами (рис. 1.2).

Если вид оператора и значения его параметров не изменяются

во времени, то модель называется статической. Для динамических

моделей изменяются во времени и вид оператора, и значения его па-

раметров.

1.3. Составление программы испытаний

В программе испытаний следует предусмотреть возможность

появления систематических ошибок, связанных с применением обо-

рудования и образцов в определенном порядке, с распределением

опытов во времени, с наличием помех и т.д.

При проведении испытаний необходимо обеспечить случайное

сочетание всех факторов испытаний. Для этих целей используют спе-

циальный генератор случайных чисел (или таблицы случайных чи-

сел). Испытания проводят таким образом, чтобы очередной образец

попал на случайно выбранную испытательную машину.

Методика определения случайного влияния таких факторов и

случайности результатов испытаний называется рандомизацией.

Отбор образцов с осреднением пробы с учетом случайного влия-

ния сегрегации насыпных материалов называется осреднением пробы.

1.3.1. Планирование при однофакторном анализе

План эксперимента должен обладать свойством оптимальности.

Критерии оптимальности эксперимента следующие:

1.Точность оценок.

2. Оценка ошибок.

3. Трудоемкость коэффициентов построенной обработки, рег-

рессии, модели, результатов обработки.

План считается оптимальным, если сумма дисперсий оценок и

коэффициентов регрессии минимальна и соответствует минимуму

средней дисперсии значений отклика по отношению к предсказанным

моделью результатам, а вычисление оценок параметров модели осу-

ществляется наиболее просто.

14

При таком анализе варьируется один фактор на нескольких

уровнях, а все другие факторы поддерживаются постоянными. В этом

случае можно получить количественную оценку эффекта только одно-

го фактора.

При этом по результатам исследований рассчитывают уравне-

ние регрессии, определяющее все возможные изменения фактора в

рамках запланированного интервала этих изменений.

1.3.2. Планирование эксперимента в системе Statistica

Подробности о планировании в системе Statistica даны в работе

[3], где указаны также особенности регрессионного моделирования,

статистический контроль качества, выявление рисков возникновения

дефектов в экспериментах с помощью анализа Парето, а также фак-

торный, корреляционный и кластерный анализы.

В системе Statistica при планировании однофакторного анализа

следует соблюдать следующую последовательность:

1. Запускаем модуль Планирование эксперимента (рис. 1.3).

Выбираем вид анализа (дискриминантный, логлинейный или ана-

лиз выживаемости) и нажимаем кнопку «Планирование эксперимента».

Рис. 1.3. Планирование эксперимента в системе Statistica

15

2. Далее, по рис. 1.4 выбираем вид факторного плана: раздел

«Дробные 2**(k-p) факторные планы», так как планируется двухуров-

невый эксперимент.

Рис. 1.4. Выбор факторного плана в системе Statistica

3. Задаем по рис. 1.5 минимальное число факторов/блоков/

опытов 7/1/8, так как эксперимент предполагает минимальное число

опытов.

Рис. 1.5. Планирование экспериментов с тремя факторами и двухуровневым планированием

4. По результатам этого поиска получаем искомый план–

матрицу двухуровневого плана эксперимента (рис. 1.6).

16

Рис. 1.6. Матрица двухуровневого композиционного плана

Для работы модуля Планирование эксперимента необходимо

запустить программу Statistica, или, если установлена, Quick Statistica.

Более наглядно эти операции будут применены на практике и

проиллюстрированы примерами. Работа по определению оптималь-

ного расхода компонентов щебеночно-мастичного асфальтобетона

(ЩМА) описана в следующем разделе.

1.3.3. Определение оптимальных составов ЩМА

с применением трехфакторного плана эксперимента

Для определения влияния состава щебеночно-мастичного ас-

фальтобетона (ЩМА) на шлаковых заполнителях на его свойства бы-

ло проведено планирование эксперимента для нахождения такой со-

вокупности входных управляемых переменных (факторов), при кото-

рых оптимизируемая целевая функция (свойство) принимает экстре-

мальное значение.

Под планированием эксперимента, как было указано выше, по-

нимается процедура выбора минимального числа опытов и условий

их проведения, необходимых для решения поставленной задачи с

требуемой точностью. В общем случае метод планирования экспери-

мента применяется с целью изучения механизмов сложных процессов

и свойств систем, которое достигается получением математической

модели процесса, позволяющей установить степень влияния каждого

из факторов на выходной параметр. Этот вид планирования позволя-

ет получить экстремальные значения выходного параметра, если они

существуют в охваченной экспериментом области. Поэтому задачей

17

данных исследований было построение математической модели со-

става ЩМА с получением оптимального содержания ее компонентов.

Эксперименты были выполнены с целью определения опти-

мального расхода не только наполнителя, но и битумного связующего

в составах ЩМА. Была выбрана вначале наиболее простая модель,

описывающая поверхность отклика в виде полинома первой степени,

с использованием полного факторного плана (ПФП-8). Пределы варь-

ирования в трехфакторном эксперименте для получения адекватной

модели зависимости прочности асфальтобетонной смеси от расхода

заполнителя, гранитного отсева и отношения битумного связующего к

целлюлозной добавке представлены в табл. 1.1. В составе минераль-

ной смеси, соотношение компонентов которой определялось по наи-

большей насыпной плотности смеси минеральных заполнителей, со-

держание песка фракции до 5 мм составляло 65% и шлакового щебня

фракции 5...10 (5–15) мм – 35%, остальные материалы вводили сверх

100% минеральной смеси. Интервал варьирования выбирали по дан-

ным предварительных опытов.

Таблица 1.1

Пределы варьирования факторов

№ п/п

Наименование варьируемого фактора

Матем. символ

Значение фактора на нуле-

вом уров-не X

Интервал варьирования

∆Х

Область изменения фактора

-1 +1

1 Битум/Целлюлозная добавка

X1 11,40 0,50 10,90 11,90

2 Содержание шлакового заполнителя, %

X2 69,70 10 59,70 79,70

3 Содержание гранитного отсева, %

Х3 11,70 1 10,70 12,70

Матрица планирования такого плана для трех независимых фак-

торов (ПФП-8), представлена в табл. 1.2.

Для определения значений факторов на нулевом уровне и интер-

валов варьирования были выполнены предварительные исследования

ЩМА на тех компонентах, которые предполагалось использовать при

18

планировании экспериментов (битум от 5 до 9 %, минеральный поро-

шок из шлама ТЭЦ от 8,6 до 12,4%, добавка Виатоп-66 от 0 до 0,5%).

Образцы для экспериментов изготовлялись в лабораторных ус-

ловиях по интенсивной раздельной технологии, по которой сначала

смешивали крупный и мелкий заполнитель и в последнюю очередь

вводили битум, который предварительно смешивался с наполнителем

(целлюлозой или шламом ТЭЦ).

Таблица 1.2

Матрица планирования ПФП-8 для трех независимых факторов

№ опыта

Кодированные факторы и их значение

X1 Х2 Х3

Натуральные значения факторов, масс.%

Битум/Целлюлозная добавка* Заполнитель Отсев

1 -1 -1 -1 10,90 59,70 10,70

2 +1 -1 1 11,90 59,70 10,70

3 -1 +1 -1 10,90 79,70 10,70

4 +1 +1 -1 11,90 79,70 10,70

5 -1 +1 +1 10,90 79,70 12,70

6 +1 -1 +1 11,90 59,70 12,70

7 -1 +1 +1 10,90 79,70 12,70

8 +1 +1 +1 11,90 79,70 12,70

Примечание: сверх 100% минеральной смеси.

Переход от натуральных факторов к кодированным осуществ-

лялся по формулам:

0( ) / ;i i i ix z z J max min( ) / 2,i i iJ z z (1.1)

где xi – кодированное значение i-гo фактора, zi и zi° – натуральное те-

кущее и среднее значения i-гo фактора, Ji – интервал варьирования

i-го фактора.

Результат эксперимента в этом случае называется откликом и

обозначается буквой у.

При этом принято: x1 – соотношение расхода битума к расходу

целлюлозной добавки, x2 – содержание заполнителя в смеси, хз – со-

держание гранитного отсева. Для расчета коэффициентов уравнения

19

и проверки адекватности полученной модели ранее использовался

программный продукт Microsoft Excel по соответствующим формулам,

однако теперь эту сложную процедуру с успехом заменяет программ-

ный комплекс Statistica.

По результатам этих расчетов получено уравнение регрессии для

отклика «прочность при сжатии при 20°С», МПа, которое имеет вид:

у1 = 3,431 + 0,108х1 + 0,073х2 + 0,026х3 – 0,065х1х2 +

+ 0,053х2х3 – 0,045х1х3 + 0,217х12 – 0,084х2

2 – 0,084х32. (1.2)

Проверку значимости коэффициентов и адекватности модели

производили соответственно по t-критерию Стьюдента и по F-крите-

рию Фишера, сравнивая их расчетные и табличные значения.

t-критерий Стьюдента для 1 и 3 опытов вычисляли по формуле:

t3 = (Y1 – Y3)/S√(1/n1 – 1/n3), (1.3)

где S – ошибка опыта; Y1, Y3 – результаты эксперимента в опытах № 1

и № 3: n1 и n3– количество параллельных испытаний в тех же опытах.

Ошибку опыта вычисляли по формуле:

Si2 = [ (Yij – Yi)]/(n – 1). (1.4.)

Полученный результат сравнивали с табличными значениями

t-критерия Стьюдента, представленными в табл. 1.3.

Таблица 1.3

Табличные значения t-критерия Стьюдента при уровне значимости 5%

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 25

12,7 4,30 3,18 2,78 2,57 2,45 2,37 2,30 2,26 2,23 2,13 2,09 2,06

Если экспериментальное значение t-критерия Стьюдента для

степени свободы f = (n1 + n2) – 2 окажется меньше табличного, то раз-

ница между Y1 и Y3 может быть признана незначительной. Один из

них может быть исключен для упрощения полученных зависимостей.

Проверку значимости коэффициентов регрессии также произво-

дили по t-критерию Стьюдента или построением доверительного ин-

тервала. Вначале рассчитывали дисперсию коэффициентов уравне-

ния регрессии по формуле:

Sr2 = Sy

2/N. (1.5)

20

Коэффициент в уравнении регрессии считается значимым, если

его величина больше доверительного интервала:

bk = ±tr*Sbi, (1.6)

или, если выполняется неравенство:

tp = bk/Sbk > tт, (1.7)

где tт – табличное значение критерия Стьюдента.

Если величина коэффициента незначительна, т.е. меньше

ошибки опыта, то этим коэффициентом можно пренебречь, так как

влияние данного фактора незначительно. Полученные уравнения рег-

рессии отражают зависимость свойств материала от варьируемых

факторов в исследованном интервале.

Проверку адекватности полученной модели (уравнения регрес-

сии) и ее соответствия реальному процессу производили также по

F-критерию Фишера. Она зависит от дисперсии воспроизводимости

опытов. Эту дисперсию находили по формуле:

Sад2 = Yi

2/fi2. (1.8)

F-критерий определяли по уравнению:

Fp = Sад2/Sy

2. (1.9)

Если расчетное значение F-критерия Фишера не превышает его

табличного значения, найденного по табл. 1.4 и рассчитанного по сте-

пеням свободы f1 = n – 1 и f3 = N – (K + 1), где K – число уже вычислен-

ных коэффициентов, то модель считается адекватной.

Таблица 1.4

Значения F-критерия при 5%-м доверительном уровне значимости

f1/f3 f3

1 2 3 4 5 6 12 24 ∞

1 164,4 189,5 215,7 224,6 230,2 234,0 244,9 249,0 254,3

2 18,5 19,2 19,2 19,2 – – 19,4 19,4 19,5

3 10,1 9,6 9,3 9,1 9,0 8,9 8,7 8,6 8,5

4 7,7 6,9 6,6 6,4 6,3 6,2 5,9 5,8 5,6

5 6,6 5,8 5,4 5,2 5,1 5,0 4,7 4,5 4,4

6 6,0 5,1 4,8 4,5 4,4 4,3 4,0 3,8 3,7

12 4,8 3,9 3,5 3,3 3,1 3,0 2,7 2,5 2,3

24 4,3 3,4 3,0 2,6 2,4 2,3 2,2 2,0 1,7

3,8 3,0 2,6 2,4 2,2 2,1 1,8 1,5 1,0

21

Определяли пределы прочности при сжатии образцов ЩМА-10 при

температурах 20°С и 50°С. Свойства образцов ЩМА-10, составы кото-

рых по планированию эксперимента представлены в табл. 1.2, сведены

в табл. 1.5, а поверхность отклика, построенная по этим результатам, а

также по уравнению регрессии (1.2) представлена на рис. 1.7.

Поверхность отклика позволяет наглядно видеть экстремальные

значения варьируемых факторов, обеспечивающие наилучшие ре-

зультаты.

Результаты определения коэффициентов регрессии (1.2) в про-

граммном модуле Statistica сведены в табл. 1.6.

Таблица 1.5

Свойства ЩМА-10 по трехфакторному плану

№ опыта

Наименование свойств

Предел прочности при сжатии 20°С, МПа

Предел прочности при сжатии 50°С, МПа

1 3,08 0,58

2 3,58 0,58

3 3,17 0,60

4 3,63 0,59

5 3,13 0,59

6 3,67 0,56

7 3,65 0,61

8 3,71 0,63

Fitted Surface; Прочность при 50*С

3 factors at two levels; MS Residual=,0002

DV: Var7

> 0,61 < 0,61 < 0,6 < 0,59 < 0,58 < 0,57 < 0,56 < 0,55 Z Z

10,8

11,0

11,2

11,4

11,6

11,8

12,0

Х1

5860

6264

6668

7072

7476

7880

82

Х2

0,54

0,56

0,58

0,60

0,62

0,64

Y, М

па

z=3;8067199999973-;18414999999983*x-;0096000000000141*y-;00049999999999785*x*y+;019999999999972*11;7*x+;001499999999999*11;7*y-3;949335

Рис. 1.7. Поверхность отклика для прочности при 50°С в зависимости от Х1 и Х2 в натуральных значениях переменных

22

Модель считается адекватной, если соблюдается условие, при

котором расчетное значение критерия Фишера меньше табличного:

FP < FТ. (1.10)

Уравнение (1.2) признано адекватным, поскольку выполняются

условия (1.7), (1.9) и (1.10), т.е. 0,391 < 2,09. С помощью полученного

уравнения регрессии (1.2) можно установить максимальное значение

прочности при сжатии при 20°С в пределах факторного пространства

для получения наилучших сочетаний варьируемых параметров.

Таблица 1.6

Результаты определения коэффициентов уравнения регрессии (1.2)

в программном модуле Statistica

Regr. Coefficients; Var.:Var4; R-sqr=,95372; Adj:,67607 (эксперимент-правленный.sta)

2**(3-0) design; MS Residual=,0242

DV: Var4

Factor

Regressn

Coeff.

Std.Err. t(1) p

Mean/Interc.

(1)Var1

(2)Var2

(3)Var3

1 by 2

1 by 3

2 by 3

3,452500 0,055000 62,77273 0,010141

0,195000 0,055000 3,54545 0,175013

0,087500 0,055000 1,59091 0,357248

0,087500 0,055000 1,59091 0,357248

-0,065000 0,055000 -1,18182 0,447071

-0,045000 0,055000 -0,81818 0,563451

0,052500 0,055000 0,95455 0,514802

Из табл. 1.6 видно, что максимальные значения коэффициентов

регрессии находятся в первой строке.

Несложными математическими вычислениями по нахождению

экстремума функции определено рmaх = 3,83 МПа, что соответствует

значениям кодированных факторов x1 = 1, х2 = –1, х3= –1, т.е. на мини-

мальном уровне расхода заполнителей: шлакового щебня и гранитных

отсевов при максимальном содержании битумного связующего. Это

вполне объяснимо, поскольку увеличение количества битума и цел-

люлозной добавки обеспечивает повышение прочности при сжатии,

т.к. одним из условий получения смеси ЩМА является наличие в ней

повышенного количества вяжущего для наиболее полного заполнения

межзернового пространства и для улучшения деформационных

свойств асфальтобетона. Графически эту ситуацию наблюдать удоб-

23

но на гранях куба, образованного тремя переменными, полученными в

программном модуле Statistica с нанесенными соответствующими

значениями отклика «прочность при сжатии при 20°С» при Х1 = 0 (т.е.

на нулевом уровне), как представлено на рис. 1.8.

Predicted Means for Variable: Var4

2**(3-0) design; MS Residual=,0242

Model includes: Main effects, 2-way inter.

(95,% confidence intervals are shown in parentheses)

3,575 (1,73,5,42)

3,765 (1,92,5,61)

3,635 (1,79,5,48)

3,615 (1,77,5,46)

3,225 (1,38,5,07)

3,595 (1,75,5,44)

3,025 (1,18,4,87)

3,185 (1,34,5,03)

-1

1

X1

-1

1

X2

-1

1

X3

3,575 (1,73,5,42)

3,765 (1,92,5,61)

3,635 (1,79,5,48)

3,615 (1,77,5,46)

3,225 (1,38,5,07)

3,595 (1,75,5,44)

3,025 (1,18,4,87)

3,185 (1,34,5,03)

Рис. 1.8. Границы факторного пространства, полученные в программном модуле Statistica, с нанесенными соответствующими значениями

отклика «прочность при сжатии при 20°С» при Х1 = 0

На рис. 1.8 указаны численные значения границ факторного про-

странства в программном модуле Statistica с нанесенными соответст-

вующими значениями отклика «прочность при сжатии при 20°С» при

фиксированном значении Х1, т.е. на нулевом уровне.

Аналогичным образом было получено уравнение регрессии для

отклика «прочность при сжатии при 50°С», МПа:

у2 = 0,5925 – 0,0025х1 + 0,015х2 + 0,005х3 +

+ 0,005х1x2 + 0,0075х2x3. (1.11)

Полученное уравнение является адекватным по критериям Стью-

дента иФишера, поскольку удовлетворяет условию (1.7), (1.9) и (1.10.),

т.е. 0,644 < 1. По уравнению (1.11) можно установить максимальное зна-

чение прочности при сжатии при температуре ЩМА 50°С; рmах =

= 0,623 МПа, что соответствует значениям кодированных факторов x1 = 1,

х2 = 1, х3 = 1, т.е. при максимальном значении всех кодируемых факторов.

24

Графически эта ситуация представлена на гранях куба, образо-

ванного тремя переменными при температуре асфальтобетона 50°С,

как представлено на рис. 1.9.

Predicted Means for Variable: Прочность при 50*С

3 factors at two levels; MS Residual=,0002

Model includes: Main effects, 2-way inter.

(95,% confidence intervals are shown in parentheses)

,59 (,41,,77)

,63 (,45,,81)

,58 (,4,,76)

,56 (,38,,74)

,6 (,42,,78)

,6 (,47,,73)

,58 (,4,,76)

,52 (,06,,98)

10,9

11,9

Битум/целлюлоза, % масс.

59,7

79,7

Заполнитель, % масс.

10,7

12,7

Отс

ев, м

асс.%

,59 (,41,,77)

,63 (,45,,81)

,58 (,4,,76)

,56 (,38,,74)

,6 (,42,,78)

,6 (,47,,73)

,58 (,4,,76)

,52 (,06,,98)

Рис. 1.9. Значения прочности при сжатии при 50°С в натуральных значениях параметров

1.3.4. Интерпретация полученных уравнений регрессии

Интерпретация полученных уравнений регрессии для откликов

«прочность при сжатии сухих образцов» позволяет сделать вывод о

степени влияния каждого закодированного фактора на конечный от-

клик. Чем больше коэффициент, тем сильнее влияет фактор, его знак

показывает характер этого влияния. Так, фактор х2, содержание за-

полнителя, положительно сказывается на прочности при сжатии как

при 20°С, так и при 50°С; увеличение содержания битума в смеси

вместе с увеличением содержания целлюлозной добавки также спо-

собствует увеличению прочности, т.к. заполняет все межкаменные

пустоты между заполнителями.

Оптимальная прочность получается при достижении наполнен-

ной структуры асфальтобетона, по аналогии с композитами на основе

полимерных связующих [5]. Эти данные согласуются с полиструктур-

25

ной теорией Соломатова В.И. [5–7] и законом «створа» Рыбьева И.А.

[8–9], по которым экстремальные свойства искусственных строитель-

ных конгломератов (ИСК) получаются при достижении наполненных

структур с минимальным расходом связующего.

В программном модуле Statistica имеется удобный инструмент

для анализа влияния факторов регрессии при помощи диаграмм Па-

рето для выбора факторов, оказывающих наибольшее влияние на от-

клик. Для этого должен быть осуществлен анализ влияния этих фак-

торов, пример которого для отклика «прочность при сжатии при 50°С»

представлен на рис. 1.10.

Pareto Chart of Standardized Effects; Variable: Var7

3 factors at two levels; MS Residual=,0002

DV: Var7

-,353553

-,755929

1,133893

1,511858

2,12132

3,181981

p=,05

Standardized Effect Estimate (Absolute Value)

1by2

(3)Var3

(1)Var1

1by3

2by3

(2)Var2

-,353553

-,755929

1,133893

1,511858

2,12132

3,181981

Рис. 1.10. Анализ влияния факторов регрессии при помощи диаграммы Парето на отклик «прочность при сжатии при 50°С»

На рис. 1.10 наглядно видно, какой из факторов оказывает наи-

большее положительное влияние на искомое свойство асфальтобе-

тона, а какой параметр оказывает наибольшее отрицательное воз-

действие. При этом все процессы поиска осуществляются в автомати-

26

ческом режиме с помощью готовых таблиц и рисунков, что снижает

трудоемкость этих анализов.

Расположение данных на графике Парето помогает выделить

«жизненно важное меньшинство» факторов по сравнению с «незначи-

тельным большинством». Выбор категорий, помещение данных в таб-

лицу и построение графика Парето помогают службе качества обос-

нованно выбрать параметры и факторы, которые будут давать наи-

лучшие результаты.

1.4. Планирование испытаний на надежность

При разработке оптимального плана испытаний на надежность

необходимо решить три задачи:

1. Обосновать размер партии изделий.

2. Определить интервал времени между отказами.

3. Выбрать план испытаний.

План должен быть составлен так, чтобы при статистической об-

работке имелась возможность проанализировать эксперимент: прове-

рить, существуют ли эффекты изучаемых факторов, определить вели-

чину этих эффектов (увидеть несущественные и не «проглядеть» дей-

ствительные эффекты), найти наименьший значимый эффект и т.д.

Оценки эффектов факторов можно считать достоверными толь-

ко тогда, когда ни неоднородность экспериментальных единиц, ни

другие неучтенные факторы не в состоянии привести к ненадежному

конечному результату и не создают помех. В этом случае хорошо по-

могает планирование эксперимента, составление уравнений регрес-

сии и проверка их достоверности и надежности.

1.4.1. Выбор однородной партии

Большинство методов при испытании на надежность основаны

на допущении, что для всех изделий в выбранной партии распределе-

ние одинаковое, т.е. все отказы происходят по одной и той же причи-

не. Такая партия называется статистически однородной.

При испытании на надежность первоначально необходимо отве-

тить на вопрос об однородности партии.

27

Если партия изделий составлена из двух групп изделий, каждая

из которых однородна (например, используются изделия, склеивание

которых проводили двое рабочих, т.е. изменялась толщина наносимо-

го ими клея и качество притирки сопрягаемых поверхностей), то необ-

ходимо проверить ее однородность.

Проверку на однородность необходимо осуществлять и при оп-

ределении оптимальных составов асфальтобетонов, так как их свой-

ства зависят и от расхода битумного связующего, и от вида и расхода

заполнителей и наполнителей. Это же относится и к ЩМА.

1.4.2. Проверка на однородность

Для проверки на однородность необходимо провести испытания

этих двух групп изделий в течение одного и того же периода времени.

Объем испытаний может быть произволен, однако чем он боль-

ше, тем точнее результаты испытаний. При этом следует зафиксиро-

вать число отказов в каждой группе за время испытаний. Перенумеро-

вать группы таким образом, чтобы они располагались в порядке убы-

вания числа отказов X1 > X2 ... > Xn, где n – количество групп (в нашем

примере n = 2).

Далее, необходимо вычислить Di по формуле:

Di = X + i + 1, (1.12)

где i – номер отказа.

Затем необходимо проверить для заданного уровня значимости

и количества участвующих в испытании групп критическое значение D.

Критические значения D для n групп и уровня значимости a све-

дены в табл. 1.7.

Таблица 1.7

Значения D для уровня значимости а

n 2 3 4 5 6 7 8 9 10

a = 0,01 3,64 3,19 3,00 2,71 2,57 2,47 2,39 2,33 2,27

a = 0,05 2,77 2,48 2,28 2,13 2,02 1,93 1,86 1,81 1,76

28

Для принятия решения об однородности групп необходимо срав-

нить значения Di с критическими значениями D (взятыми из табл. 1.7).

Если все значения Di < D, то группы близки по свойствам и их

можно смешивать для образования однородной партии. В противном

случае они не могут быть признаны однородными и тогда их нельзя

смешивать.

Выбор однородной партии наглядно иллюстрирует приведенный

ниже пример, имеющий место в авиационной технике.

Пример 3. Нужно испытать 10 военных автомобильных радио-

локационных станций, чтобы определить, являются ли они однород-

ными с точки зрения надежности. Хотя опыт показывает, что время

наработки станций на отказ распределено экспоненциально, можно

ожидать, что распределения наработки каждой из станций не обяза-

тельно будут иметь одинаковые средние значения. Нужно применить

описанный в разделе 1.4.2 метод для проверки однородности партии

из 10 изделий. Если удастся достаточно хорошо обосновать, что на-

работка станций на отказ распределена экспоненциально, следует

воспользоваться описанным ниже планом испытаний, чтобы решить,

следует ли принять или забраковать партию. Выбранный план испы-

таний требует, чтобы каждое из 10 изделий подверглось испытанию в

течение 65 ч, так что всего накопилось бы 650 ч испытаний. При воз-

никновении неисправностей производится ремонт, и изделия непо-

средственно после него вновь подвергаются испытанию. Если за вре-

мя испытаний наблюдается более 30 отказов, вся партия бракуется. В

случае если отказов 30 или меньше, партия принимается. Если нельзя

сгруппировать 10 изделий в одну партию, то образуются меньшие

партии, которые испытываются в течение 650 час, чтобы выполнить

требования к испытаниям.

В данном случае для проверки однородности партии желательно

испытывать каждое изделие в течение 65 ч. Если испытания покажут,

что партия однородна, то решение принять или забраковать партию

может быть принято немедленно. В противном случае потребуются

дополнительные испытания [10].

29

Получить большие однородные партии часто оказывается не-

возможно. Для ускорения процессов и упрощения работы приходится

ограничиваться сравнительно небольшими партиями. Во многих слу-

чаях достаточно обследовать партии примерно из 50 деталей.

Пример 4. Показатель межлабораторной воспроизводимости

испытаний асфальтобетонов по ГОСТ Р 5725 [27] относят к условиям

испытаний в разных лабораториях по одной методике на разном, но

аттестованном испытательном оборудовании с применением пове-

ренных средств измерений, на образцах, взятых из однородной пар-

тии продукции, или на одних и тех же образцах в течение времени,

при котором можно гарантировать достаточную стабильность харак-

теристик образцов [11]. Эти испытания на прочность проводились

разрушающими методами контроля.

Принципиальным недостатком разрушающих испытаний являет-

ся то, что они проводятся выборочно, т.е. только на части изделий

партии. Поскольку испытываемые материалы и изделия разрушаются

в процессе контроля, достоверность разрушающих методов зависит

от однородности исследуемых свойств в образцах и изделиях, а также

от сходства условий испытаний с условиями эксплуатации. По срав-

нению с неразрушающим контролем разрушающие испытания, как

правило, более трудоемки, менее производительны и труднее подда-

ются автоматизации [12].

Недостатком неразрушающих методов контроля прочности

строительных и дорожно-строительных материалов является значи-

тельный разброс прочностных показателей.

1.5. Определение модели распределений

При выборе модели распределения точность результатов испы-

таний в большой степени зависит от того, насколько выбранное рас-

пределение вероятностей представляет фактическое распределение

наработки на отказ, которое является предметом наблюдения.

Выбранное распределение должно как можно точнее представ-

лять распределение наработки на отказ, которое было предметом на-

30

блюдений. Наиболее часто для таких целей применяют экспоненци-

альное распределение или распределение Вейбула, однако далеко не

всегда время наработки можно адекватно описать с их помощью.

Выбор распределения можно проводить двумя-тремя методами:

– методами графической подгонки;

– с применением критериев согласия.

Иногда используют также непараметрические методы испытаний,

т.е. методы, не связанные с распределением. В этом случае время ус-

танавливается таким образом, чтобы оно равнялось времени, в тече-

ние которого изделие должно работать в условиях эксплуатации. Таким

образом, из оцениваемых при испытании факторов время исключается

и тогда наблюдают только за признаками исправности или отказа.

Однако в этом случае продолжительность испытаний увеличи-

вается и усложняется процесс изменения технического состояния.

1.6. Выбор плана испытаний

План испытаний используется с целью определения, следует ли

принять или забраковать данную партию, предназначенную для опре-

деленной заданной работы.

При выборе плана испытаний необходимо определить:

– объем испытаний, т.е. число изделий, которые должны быть

испытаны;

– длительность испытания каждого изделия;

– правила принятия решения о браковке партии.

Для выбора плана испытаний при небольших значениях надеж-

ности вероятность принятия решения о приемке мала. Но с увеличе-

нием уровня надежности эта вероятность увеличивается.

В качестве рабочей характеристики плана используют две точки:

1. Риск производителя 1–а;

2. Риск потребителя р.

Риском производителя называется вероятность забраковать

партию, когда ее фактическая надежность соответствует уровню на-

дежности, который считается приемлемым для данного назначения.

31

Таким образом, риск производителя равен вероятности совершить

ошибку и забраковать при испытаниях партию изделий удовлетвори-

тельного качества.

Риск потребителя равен вероятности принять партию изделий,

когда фактическая ее надежность соответствует уровню надежности,

который для данного назначения считается неудовлетворительным.

Пример 5. По данным [13–14] эффективная работа лесовозной

автомобильной дороги определяется необходимым уровнем технико-

эксплуатационного состояния, обеспечивающим надежную и безопас-

ную работу автомобильного транспорта, идеализацию его технических

возможностей при оптимальных дорожных затратах. Для обеспечения

круглогодичного, бесперебойного, безопасного и удобного движения

по дорогам с заданными скоростями и нагрузками необходимо гра-

мотное и эффективное проведение работ по их ремонту и содержа-

нию. При этом появляется возможность оптимизации межремонтных

сроков лесовозных автомобильных дорог. В то же время оптимизацию

сроков ремонта лесовозных дорог следует осуществлять по величине

коэффициента функциональности, вычисляемого по формуле:

Кф = 1 – Ср/Св, (1.13)

где Ср – стоимость ремонта, Св – стоимость восстановительных работ.

Если Кф находится в пределах 0,6…1,0 – требуется проведение

текущего ремонта. Решение о распределении финансовых средств

принимается по результатам решения оптимизационной задачи, кри-

терием которой является максимизация экономического эффекта от

проведения ремонтно-восстановительных работ; 0,4…0,6 – требует-

ся проведение комплексного капитального ремонта; 0…0,4 – аварий-

ное состояние.

Исследователями [14] показана зависимость экономики ремонт-

ных работ лесовозных дорог от стоимости перевозок строительных ма-

териалов и разработана модель определения экономических границ

зон действия поставщиков материалов, позволяющая учитывать веро-

ятностный характер стоимости строительного материала в зависимо-

сти от указанных факторов. Поэтому при использовании местных отхо-

дов промышленности стоимость ремонтов значительно снижается.

32

Под мерами безопасности на капитальных лесовозных дорогах

подразумевается комбинация мер, которая должна применяться при

проектировании лесовозных дорог и должна быть выполнена при

строительстве этих дорог. Проектировщик должен:

– четко определить габаритные размеры дорог с учетом габари-

тов лесовозных автомобилей, возможности их разворотов и встречно-

го движения крупногабаритных лесовозов;

– идентифицировать опасности и оценить риск;

– устранить опасности и ограничить риск появления опасности;

– применять защитные и предохранительные устройства, защи-

щающие от оставшихся рисков;

– информировать и предупредить потребителя об оставшихся

рисках;

– принять во внимание дополнительные меры предосторожности.

Все меры, которые может предпринять конструктор, имеют

предпочтение перед теми мерами, которые применяются потребите-

лем. Эти моменты должны учитываться и при строительстве капи-

тальных лесовозных дорог, и при их эксплуатации потребителем.

Ответственность потребителя за использование мер по учету и

снижению оставшихся рисков в проекте не обсуждается. Для надеж-

ной и продолжительной работы капитальной лесовозной дороги и ле-

совозных машин важно, чтобы меры безопасности были простыми и

не препятствовали рабочему процессу. В противном случае это может

привести к тому, что меры безопасности могут быть обойдены, чтобы

достичь возможно большей продолжительности эксплуатации дорог и

лесовозных машин.

Причинами, приводящими к возникновению опасности (failure to

danger), может быть любая неисправность машины или перебои в ее

энергоснабжении.

Процесс снижения риска является итеративным (повторяющим-

ся), и для снижения риска с использованием имеющихся технологий

может потребоваться несколько последовательно повторяющихся

действий. Идеальное применение этого принципа требует знания о

назначении капитальных лесовозных дорог, их состоянии и информа-

33

ции об авариях, документов о состоянии дорог, существующих техно-

логиях их строительства и снижении рисков, территориальных усло-

вий, в которых эти дороги эксплуатируются.

Конструкция и состояние лесовозной дороги, являющиеся при-

емлемыми на данное время, в дальнейшем, по мере эксплуатации мо-

гут оказаться неудовлетворительными, если достижения технического

прогресса позволяют повысить нагрузки или скорости движения лесо-

возных машин с меньшим риском возникновения дефектов – выбоин,

колеи и т.д. (ГОСТ ИСО 121000-1-2013. П. 5.1.4) [15, 16]. В этом слу-

чае, могут возникать новые опасности:

– постоянно присутствующие в процессе использования лесо-

возной дороги по назначению (например, опасное перемещение под-

вижных элементов машин, пониженная видимость из-за малых радиу-

сов кривых поворота в плане и др.);

– возникающие неожиданно (например, взрыв, лесные пожары,

раздавливания вследствие непреднамеренного/неожиданного ускоре-

ния, выбросы вследствие аварии, падение вследствие ускоре-

ния/замедления движения автотранспорта).

1.7. Сочетание опасностей

Некоторые отдельные опасности, кажущиеся незначительны-

ми, могут в сочетании друг с другом привести к следующим видам

опасностей:

1. Характерная опасность (relevant hazard): опасность, присущая

дороге или связанная с процессом ее эксплуатации (колея, выбоины).

Примечание: принципы определения характерной опасности

приведены в ИСО 14121 (ныне действует ГОСТ ISO 12100-2013) [16].

2. Существенная опасность (significant hazard): опасность, кото-

рая была определена как характерная опасность и требующая кон-

кретных действий водителя по ее удалению или снижению риска в со-

ответствии с его оценкой (например, возможность объезда).

3. Опасная ситуация (hazardous situation): любая ситуация, в

которой человек подвергается одной или нескольким опасностям;

34

такое воздействие может приводить к отказу сразу же или спустя

некоторое время.

4. Опасная зона, зона риска (hazard zone, danger zone): про-

странство на дороге, в котором движущийся автомобиль или водитель

могут подвергаться риску травмирования (или причинения другого

вреда здоровью водителя) или поломке автомобиля.

5. Риск (risk): сочетание вероятности нанесения и степени тяже-

сти возможных травм или другого вреда здоровью в опасной ситуации

на дороге или во время лесного пожара.

6. Остаточный риск (residual risk): риск, остающийся после при-

нятия защитных мер (рис. 1.11, ГОСТ Р 54125-2010 [17]).

7. Общая оценка риска (riskas sessment): общий процесс, вклю-

чающий анализ и оценку риска.

8. Анализ риска (risk analysis): изучение технических требований

к качеству поверхности дороги в части ограничений, идентификация

опасности и расчет степени риска.

9. Расчет риска (riske stimation): определение степени возможного

вреда для здоровья и вероятности того, что такой вред будет нанесен.

10. Оценка риска (riske valuation): оценка возможности снижения

риска, получаемая на основе проведенного анализа.

11. Адекватное снижение риска (adequate risk reduction): сниже-

ние риска на лесных дорогах как минимум в соответствии с требова-

ниями действующего законодательства с учетом состояния поверхно-

сти дорожного покрытия и современного ускорения движения авто-

транспорта и нагрузок на дорожное покрытие.

Критерии адекватного снижения риска установлены в п. 1.8.

1.8. Достижение целей снижения рисков

Повторяющийся процесс снижения рисков в соответствии

с п. 1.7 (опасность 5-я) и рис. 1.11 заканчивается после адекватного

снижения рисков и получения благоприятных результатов сравнения

рисков (см. п. 8.3 ГОСТ Р ИСО 14121 [16]). Анализ рис. 1.11 свиде-

тельствует о том, что:

35

– предоставление надлежащей информации для пользователей

является частью работы конструкторов/проектировщиков по снижению

риска. Но данные меры предосторожности действуют только в том

случае, если они применяются пользователем на практике;

Рис. 1.11. Защитные меры, предпринимаемые проектировщиком/конструктором по ГОСТ Р 51897-2011 [18];

Руководство ИСО 73:2009 [19]

– данные пользователей – это информация, полученная конст-

руктором в отношении предполагаемого использования машины по

36

назначению или от всех пользователей, или от одного конкретного

пользователя;

– не существует четкой иерархии различных защитных мер,

применяемых пользователем. Такие защитные меры не являются

предметом указанного стандарта;

– защитные меры, применение которых обусловлено специфи-

ческой деятельностью, не соответствующей предполагаемому ис-

пользованию машины по назначению, или особыми условиями экс-

плуатации не под руководством конструктора.

Адекватное снижение риска может считаться достигнутым, если

при этом можно получить положительный ответ на следующие вопросы:

– учитывались ли все рабочие условия движения по лесным до-

рогам и все восстановительные процедуры по устранению причин по-

явления риска?

– какова опасность риска, оставшегося после защитных мер,

предпринятых конструктором или ремонтниками дороги?

– риск, остающийся после всех предпринятых защитных мер (со-

храняемый риск в терминологии ГОСТ Р 51897);

– применялся ли метод, установленный в п. 1.7, опасность 4-я?

– устранены ли опасности или снижены ли риски, связанные с

опасностями, до самого низкого приемлемого уровня?

– есть ли уверенность, что предпринимаемые меры не создают

новых опасностей, рисков?

– достаточно ли информированы и предупреждены пользовате-

ли об остаточных рисках?

– есть ли уверенность, что условия труда водителя автомобиля

не подвергаются опасности при принятии защитных мер?

– совместимы ли принимаемые защитные меры друг с другом?

– в достаточной ли мере были рассмотрены последствия, кото-

рые могут возникнуть при эксплуатации лесовозной дороги, спроекти-

рованной для профессионального/лесовозного применения, если она

используется непрофессионалами в данных условиях?

– есть ли уверенность, что принимаемые меры не снижают в

значительной степени способность дороги выполнять свои функции?

37

1.9. Защитные меры, предпринимаемые

для адекватного снижения риска

Защитные меры (protective measure) для адекватного снижения

рисков должны применяться:

– конструктором (разработка требуемых габаритов дороги с уче-

том габаритов лесовозов и возможности двухстороннего движения,

средств защиты и дополнительных защитных мер, информации для

пользователей);

– пользователями (осуществление безопасной эксплуатации до-

роги, технический контроль, система указателей поворотов и опасных

участков; применение дополнительных защитных мер; своевремен-

ный ремонт, установка ограничителей скорости, указателей поворо-

тов, разворотов и пересечений с другими дорогами);

– организациями, обслуживающими дороги и ответственными за

надлежащее состояние дорожного полотна и всех расположенных на

них коммуникаций.

1.10. Планирование эксперимента при многофакторном анализе

Для более точного описания поверхности отклика в виде поли-

нома второй степени, а также для более точной оценки влияния фак-

торов на прочность, целесообразно переходить к более сложным мо-

делям, например к центральным композиционным планам (ОЦКП) на

кубе или к центральным композиционным ротатабельным планам.

Из экономических соображений выгодно от полного факторного

эксперимента переходить к композиционным планам, позволяющим

использовать данные эксперимента при переходе от планов для ли-

нейной модели к планам для нелинейных объемных моделей. При ор-

тогональном планировании коэффициенты уравнения регрессии оце-

ниваются независимо с минимальными дисперсиями, причем факто-

ры с незначимыми коэффициентами без пересчета оставшихся зна-

чимых коэффициентов можно отбрасывать. Этими предпосылками и

обусловлен выбор следующей модели планирования эксперимента

для получения квадратичных моделей зависимостей откликов от

38

варьируемых параметров – ортогональное центральное компози-

ционное планирование (ОЦКП) [20–21].

Весьма ценным свойством такой модели является то, что ин-

формация, полученная при реализации полного факторного экспери-

мента, не теряется, а используется в дальнейших исследованиях пу-

тем добавления серии опытов в так называемых «звездных» точках,

принимаемых для 3-х независимых факторов: +1,215, –1,215 и один

в центре плана. При этом исследованные интервалы изменения варь-

ируемых факторов расширяются на 21,5%. Таким образом, табл. 1.2

трансформируется в план-матрицу, представленную на рис. 1.12.

Пример. Осуществить планирование эксперимента по подбору

оптимального состава ЩМА-10 с помощью плана ОЦКП.

При этом условия ортогональности матрицы должны быть удов-

летворены преобразованием квадратичных переменных. План этого

вида представлен на рис. 1.12, а результаты определения свойств

ЩМА по этому плану сведены в табл. 1.8.

Уравнение регрессии, полученное с помощью ОЦКП, в общем

виде представляется в виде более точного полинома второй степени:

*0 1 1 2 2 3 3 12 1 2y b b x b x b x b x x

* * *23 2 3 13 1 3 11 1 22 2 33 3,b x x b x x b x b x b x (1.14)

* 2 2

1

* * 2 21 2 1 2

* * 2 21 3 1 3

* * 2 22 1 2 1

* * 2 22 3 2 3

* * 2 23 2 3 2

* * 2 23 1 3 1

1;

;

;

;

;

;

,

N

ui ui uiu

X X XN

X X X X

X X X X

X X X X

X X X X

X X X X

X X X X

Рис. 1.12. Матрица плана ОЦКП: N – номер опыта, i – номер фактора

39

Таблица 1.8

Свойства шлаковых асфальтобетонов

по трехфакторному плану ОЦКП для ЩМА-10

№ опыта

Наименование свойств

Предел прочно-сти при сжатии

при 20°С, МПа

Предел прочности при сжа-тии при 50°С, МПа

Остаточ-ная по-

ристость, % по

объему

Водона-сыщение,

% по объему

Трещи-нос-той-

кость, МПа

Коэф-фициент

внут-реннего трения

Сцепле-ние при сдвиге

при 50°С

1 3,08 0,58 3,72 3,40 3,41 0,94 0,28

2 3,58 0,58 3,55 3,24 3,26 0,94 0,27

3 3,17 0,60 3,88 3,54 3,56 0,94 0,29

4 3,63 0,59 3,67 3,35 3,37 0,94 0,27

5 3,13 0,59 3,40 3,10 3,12 0,92 0,26

6 3,67 0,56 2,89 2,64 3,01 0,92 0,22

7 3,65 0,61 3,35 3,06 3,07 0,92 0,25

8 3,71 0,63 3,15 2,87 3,05 0,92 0,24

9 3,46 0,63 3,43 3,13 3,15 0,93 0,26

10 3,85 0,62 3,64 3,32 3,34 0,94 0,27

11 3,21 0,58 3,21 2,93 3,10 0,92 0,24

12 3,42 0,60 3,52 3,21 3,23 0,93 0,26

13 3,54 0,59 3,18 2,90 3,07 0,92 0,24

14 3,29 0,61 3,70 3,38 3,39 0,94 0,28

15 3,08 0,63 3,35 3,06 3,08 0,92 0,25

Для того чтобы получить уравнение в обычной форме, следует оп-

ределить величины коэффициентов уравнения регрессии по формулам:

*0

1

1,

N

uu

b yN

1

2

1

,

( )

N

ui uu

i N

uiu

x y

b

x

1

2

1

, ,

( )

N

ui uj uu

ij N

ui uju

x x y

b i j

x x

(1.15)

*

1

* 2

1

,

( )

N

ui uu

ii N

uiu

x y

b

x

(1.16)

40

находим величину b0 по формуле:

* 2 2 23311 220 0 1 2 3

1 1 1

.N N N

u u uu u u

bb bb b x x x

N N N (1.17)

Таким образом, при переходе от формы (1.9) к (1.11) в уравне-

нии регрессии меняется только коэффициент b*0 на b0, остальные ко-

эффициенты остаются без изменения [20]. Для оценок дисперсий при

определении коэффициентов уравнения регрессии использовались

выражения:

*0

2

2 ,y

b

SS

kN

2

2

2

1

,

( )i

y

b N

uiu

SS

k x

2

2

2

1

,

( )ij

y

b N

ui uju

SS

k x x

2

2

* 2

1

,

( )ii

y

b N

uiu

SS

k x

*0 0

2

2 2 2

1

,ii

Nb

b uibu

nSS S x

N (1.18)

где Sy2 – оценка дисперсии воспроизводимости, определяемая из

уравнения (1.4), k – число повторных опытов в каждой точке ОЦКП.

План второго порядка для трех факторов при исследованиях проч-

ности щебеночно-мастичного асфальтобетона приведен на рис. 1.12.

Модель считается адекватной, если соблюдается условие:

2,59.р тF F (1.19)

Проверка значимости коэффициентов регрессии проводилась по

аналогии с ПФП-8 по критерию Стьюдента – коэффициент считался

значимым, если выполнялось условие:

,ii bb S t (1.20)

где ibS – среднеквадратическая ошибка в определении соответст-

вующего коэффициента уравнения регрессии, t – табличное значение

критерия Стьюдента.

Проверка адекватности полученного уравнения производилась

также по критерию Фишера по формуле (1.9) и условию (1.19). Матрица

планирования для расчетов уравнения регрессии для отклика «проч-

ность при сжатии сухих образцов» представлена в табл. 1.9, куда вклю-

чены и результаты промежуточных расчетов. Поверхность отклика

(1.25), полученного для прочности при 50°С, изображена на рис. 1.13.

41

Таблица 1.9

Матрица планирования ОЦКП с расчетом коэффициентов модели и проверкой ее адекватности

№ п/п

Кодированные факторы и их значение

x1 х2 х3 Расход варьируемых факторов, мас. %

x1*x2 х2*хЗ х1*хЗ x1* х2* хЗ*

1 –1 –1 –1 1 1 1 0,27 0,27 0,27

2 1 –1 –1 –1 1 –1 0,27 0,27 0,27

3 –1 1 –1 –1 –1 1 0,27 0,27 0,27

4 1 1 –1 1 –1 –1 0,27 0,27 0,27

5 –1 –1 1 1 –1 –1 0,27 0,27 0,27

6 1 –1 1 –1 –1 1 0,27 0,27 0,27

7 –1 1 1 –1 1 –1 0,27 0,27 0,27

8 1 1 1 1 1 1 0,27 0,27 0,27

9 0 0 0 0 0 0 –0,73 –0,73 -0,73

10 –1,215 0 0 0 0 0 0,75 –0,73 -0,73

11 0 –1,215 0 0 0 0 –0,73 0,75 -0,73

12 0 0 –1,215 0 0 0 –0,73 –0,73 0,75

13 1,215 0 0 0 0 0 0,75 –0,73 –0,73

14 0 1,215 0 0 0 0 –0,73 0,75 –0,73

15 0 0 1,215 0 0 0 –0,73 –0,73 0,75

2 10,95 10,95 10,95 8 8 8 4,361 4,361 4,361

bii

уо 4,03 Sb* 0,001 sb

sy 0,04 sb*t

42

Продолжение табл. 9

№ п/п Отклик прочности при сжатии сухих образцов

y х1*у х2*у х3*у х1*х2*у х2*х3*у х1*х3*у х12*у х2

2*у х32*у Su2 урасч (уср – уР)2

1 3,7 –3,70 –3,70 –3,70 3,70 3,70 3,70 1,00 1,00 1,00 1,235 3,854 0,024

2 4,3 4,30 –4,30 –4,30 –4,30 4,30 –4,30 1,16 1,16 1,16 0,069 4,119 0,032

3 3,8 –3,80 3,80 –3,80 -–3,80 –3,80 3,80 1,03 1,03 1,03 2,420 4,132 0,110

4 4,35 4,35 4,35 –4,35 4,35 –4,35 –4,35 1,17 1,17 1,17 1,783 4,085 0,070

5 3,75 3,75 -3,75 3,75 3,75 –3,75 –3,75 1,01 1,01 1,01 1,751 4,052 0,091

6 1,4 4,40 –4,40 4,40 –4,40 –4,40 4,40 1,19 1,19 1,19 1,392 4,102 0,089

7 3,9 –3,90 3,90 3,90 –3,90 3,90 –3,90 1,05 1,05 1,05 1,317 4,119 0,048

8 4,5 4,50 4,50 4,50 4,50 4,50 4,50 1,21 1,21 1,21 4,743 4,119 0,145

9 4,15 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 –3,03 –3,03 –3,03 0,037 4,06 0,008

10 1,85 –4,68 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2,87 –2,81 –2,81 1,805 4,124 0,075

11 4,2 0,00 –5,10 0,00 0,00 0,00 0,00 –3,07 3,13 -3,07 0,894 4,138 0,004

12 4,1 0,00 0,00 –4,98 0,00 0,00 0,00 –2,99 –2,99 3,06 0,583 3,984 0,013

13 4,25 5,16 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 3,17 –3,10 –3,10 0,189 4,124 0,016

14 3,95 0,00 4,80 0,00 0,00 0,00 0,00 –2,88 2,95 –2,88 0,453 4,160 0,044

15 3,7 0,00 0,00 4,50 0,00 0,00 0,00 –2,70 –2,70 2,76 2,420 3,965 0,070

2 60,90 2,886 0,096 –0,086 –0,100 0.100 0,100 0,190 0,264 –0,252 18,671 0,770

4,06 0,264 0,009 –0,008 –0,013 0,013 0,013 0,044 0,061 –0,058 0,622 Sадек. 0,110

0,012 0,002 0,002 0,002 0,003 0,003 0,003 0,005 0,005 0,005 Fp 0,177

0,020 0,003 0,003 0,003 0,004 0,004 0,004 0,008 0,008 0,008 FT 2,590

43

Представленная в табл. 1.9 матрица планирования эксперимен-

та составлена в программе Microsoft Excel путем помещения в соот-

ветствующие ячейки таблицы формул для расчета коэффициентов

уравнения регрессии, их значимости и оценки адекватности модели. В

левой и средней части таблицы результаты получены путем пере-

множения соответствующих ячеек. Итогом этих двух частей таблицы

являются полученные в нижней части таблицы значения коэффици-

ентов bi, а также их дисперсий. Оценка значимости коэффициентов

модели проводилась путем сравнения коэффициентов с их диспер-

сиями, расположенными в самой нижней строке матрицы и обозна-

ченными как sb·t.

Fitted Surface; Variable: Предел прочности при сжатии 50°С, МПа

3 factors, 1 Blocks, 15 Runs; MS Residual=,000177

DV: Предел прочности при сжатии 50°С, МПа

> 0,62 < 0,62 < 0,6 < 0,58 < 0,56 < 0,54

-1,4

-1,2

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,00,2

0,40,6

0,81,0

1,21,4

Х1

-1,4-1,2-1,0-0,8-0,6-0,4-0,20,0

0,20,4

0,60,8

1,01,2

1 ,4

Х2

0,52

0,54

0,56

0,58

0,60

0,62

0,64

Пред

ел п

рочности

при с

жати

и 5

0°С

, МП

а

Рис. 1.13. Предсказанная поверхность отклика «прочность при сжатии при 50°С» при фиксированном значении Х3

Если коэффициент оказывался больше по абсолютной величине

указанных дисперсий, то он признавался значимым, в противном слу-

чае он удалялся из полученного уравнения, поскольку его влияние на

конечный отклик незначительно.

44

В правой части таблицы, представляющей собой расчет диспер-

сий и отклонений, в ячейках помещены формулы для расчета откло-

нений и расчетных значений отклика.

Последние получены путем подстановки кодированных значений

X в полученные уравнения зависимости после отбрасывания незна-

чимых коэффициентов и представлены в ячейках предпоследнего

столбца. В последнем столбце оценивались расхождения между по-

лученным откликом y и соответствующим расчетным значением, по-

лученным по уравнению отклика.

Результирующая часть представлена оценкой адекватности

модели по условиям (1.18) и (1.19). Если они выполняются и значе-

ния в предпоследней ячейке крайнего столбца правой части

табл. 1.9 меньше табличного значения, представленного в послед-

ней ячейке матрицы, то уравнение считалось адекватно описываю-

щим заданную модель.

Следует отметить, что в последней ячейке столбца Su2 рассчи-

тывалась дисперсия адекватности по формуле:

расч 22

2 ост 1ад

ад

( )

,

N

u uu

y yS

Sf N Z

(1.21)

в которой в знаменателе стоит разница между числом опытов и коли-

чеством значимых коэффициентов модели, поэтому значения этой

формулы изменялись вручную для каждого рассчитываемого отклика.

Ошибка эксперимента (дисперсия воспроизводимости) определялась

по формуле:

0

2 0 0 20 0 0

1

( ) / ( 1),N

uu

S y y N (1.22)

где у00 – средняя величина параметра у0 в центральной точке, опре-

деляемая по формуле:

0

0 00 0

1

/ ,N

uu

y y N (1.23)

где N0 – количество опытов в центре плана.

45

По результатам этих расчетов получено уравнение регрессии для

отклика «прочность при сжатии при 20°С», МПа, которое имеет вид:

у1 = 3,431 + 0,108х1 + 0,073х2 + 0,026х3 – 0,065х1х2

+ 0,053х2х3 – 0,045х1х3 + 0,217х12 – 0,084х2

2 – 0,084х32. (1.24)

Уравнение признано адекватным, поскольку выполняется усло-

вие (1.19):

2,59.р тF F

Планирование экспериментов на ПФП-8 и ОЦКП позволило по-

лучить оптимальный состав ЩМА.

Аналогичным образом получено уравнение регрессии для откли-

ка «прочность при сжатии при 50°С»:

у2 = 0,6 – 0,005х1 + 0,014х2 + 0,007х3 + 0,005х1х2 +

+ 0,007х2х3 – 0,01х12 – 0,017х2

2 – 0,04х32. (1.25)

Для отклика «остаточная пористость»:

у3 = 3,443 – 0,151x1 + 0,099x2 – 0,204x3 + 0,034х1х2 –

– 0,009х2х3 – 0,041х2х3 – 0,006x12 + 0,024х2

2 + 0,011х32. (1.26)

Для отклика «водонасыщение»:

у4 = 3,142 – 0,138х1 + 0,09х2 – 0,186х3 – 0,03х1х2 –

– 0,008х2х3 – 0,038х1х3 – 0,007х12 + 0,023х2

2 + 0,01х32. (1.27)

Для отклика «трещиностойкость»:

у5 = 3,214 – 0,073х1 + 0,055х2 – 0,14х3 + 0,006х1х2 –

– 0,034х2х3 + 0,026х1х3 + 0,026х12 + 0,053х2

2 – 0,008х32. (1.28)

Для отклика «коэффициент внутреннего трения»:

у6 = 0,931 + 0,001х1 + 0,005х2 – 0,006х3 + 0,004х1х2 +

+ 0,004х2хз + 0,004х1х3 + 0,004х12 + 0,004х2

2. (1.29)

Для отклика «сцепление при сдвиге при 50°С»:

у7 = 0,259 – 0,011х1 + 0,006х2 – 0,014х3 +

+ 0,003х1х2 – 0,003х1х3 + 0,003х22. (1.30)

Полученные уравнения были проверены на адекватность и зна-

чимость коэффициентов при переменных. По ним можно предвари-

тельно, без проведения дополнительных экспериментов, характери-

зовать влияние переменных факторов на указанные свойства ЩМА

при условии невыхода их значений за пределы варьирования в про-

цессе проведения планирования эксперимента.

46

Таким образом, факторный анализ, проведенный при помощи

программного модуля Statistica, позволил выявить характер влияния

изменений варьируемых факторов на соответствующие отклики (т.е.

на целый ряд свойств ЩМА: прочность при сжатии при температурах

20°С и 50°С, на остаточную пористость, на водонасыщение, трещино-

стойкость, на коэффициент внутреннего трения и на сцепление при

сдвиге при температуре 50°С).

Для более точного и наглядного анализа влияния факторов рег-

рессии при помощи диаграмм Парето и для более целесообразного

выбора факторов, оказывающих наибольшее влияние на квадратич-

ные отклики ЩМА при температурах 20°С и 50°С, был осуществлен

анализ влияния этих факторов построением таких диаграмм для слу-

чая испытаний асфальтобетона при температуре 20°С (рис. 1.14) и

при температуре 50°С (рис. 1.15).

Pareto Chart of Standardized Effects; Variable: Предел прочности при сжатии 20°С, МПа

3 factors, 1 Blocks, 15 Runs; MS Residual=,0747886

DV: Предел прочности при сжатии 20°С, МПа

,3169985

-,465414

,5429835

-,641601

-,641601

-,672265

,8808339

1,307495

1,660385

p=,05

Standardized Effect Estimate (Absolute Value)

(3)Х3(L)

1Lby3L

2Lby3L

Х3(Q)

Х2(Q)

1Lby2L

(2)Х2(L)

(1)Х1(L)

Х1(Q)

,3169985

-,465414

,5429835

Рис. 1.14. Анализ влияния факторов квадратичной регрессии при помощи диаграммы Парето

на отклик «прочность при сжатии ЩМА при 20°С»

47

На рисунках 1.14 и 1.15 наглядно видно, какой из планируемых

факторов оказывает наибольшее влияние на отклик (т.е. на все свой-

ства планируемых факторов).

Pareto Chart of Standardized Effects; Variable: Предел прочности при сжатии 50°С, МПа

3 factors, 1 Blocks, 15 Runs; MS Residual=,000177

DV: Предел прочности при сжатии 50°С, МПа

0,

-,562704

1,063086

-1,28222

1,594629

-1,62615

1,736501

-2,68959

3,553638

p=,05

Standardized Effect Estimate (Absolute Value)

1Lby3L

Х3(Q)

1Lby2L

(1)Х1(L)

2Lby3L

Х1(Q)

(3)Х3(L)

Х2(Q)

(2)Х2(L)

-,562704

1,063086

-1,28222

Рис. 1.15. Анализ влияния факторов квадратичной регрессии при помощи диаграммы Парето на отклик «прочность при сжатии при 50°С»

На рис. 1.14 видно, что наибольшее влияние на отклик «предел

прочности при сжатии при 20°С» ЩМА оказывает квадратичная зави-

симость первого фактора – соотношение в его составе вяжущего ве-

щества к наполнителю – целлюлозной добавке, а также линейная за-

висимость первого фактора и линейная зависимость второго фактора –

содержание шлакового кубовидного заполнителя, обеспечивающего

прочное сцепление с вяжущим веществом (битумом) за счет его зате-

кания в поверхностные поры заполнителя. Остальные факторы дают

примерно одинаковую дисперсию.

Наименьшее влияние на прочность при сжатии ЩМА оказывает

фактор х3 – содержание в его составе гранитного отсева. По сравне-

48

нию с планированием на ПФП-8, это уточненные зависимости второго

порядка свойств ЩМА от варьируемых факторов.

Из рисунка 1.15 видно, что на отклик «предел прочности при

сжатии при 50°С» наибольшее влияние имеет второй фактор, как ли-

нейная, так и квадратичная его составляющая. Далее, по диаграмме

Парето видно, что менее значительное влияние на планируемые

свойства оказывает третий фактор – линейная зависимость, квадра-

тичная зависимость от первого фактора и линейная зависимость от

совместного действия второго и третьего факторов.

Полученные экстремальные значения прочности ЩМА при тем-

пературе 50°С получены также в программе Statistica. Максимальному

значению прочности в 0,64 МПа соответствует сочетание факторов

х1 = –0,05, х2 = 0,8, х3 = 1,8 (рис. 1.16), что лежит за пределами иссле-

дованного факторного пространства по третьему фактору.

Fitted Surface; Variable: Предел прочности при сжатии 50°С, МПа

3 factors, 1 Blocks, 15 Runs; MS Residual=,000177

DV: Предел прочности при сжатии 50°С, МПа

> 0,62 < 0,62 < 0,6 < 0,58 < 0,56 < 0,54 < 0,52

-1,4

-1,2

-1,0

-0,8

-0,6

-0,4

-0,2

0,00,2

0,40,6

0,81,0

1,21,4

Х1

-1,4-1,2-1,0-0,8-0,6-0,4-0,20,0

0,20,4

0,60,8

1,01,2

1 ,4

Х2

0,50

0,52

0,54

0,56

0,58

0,60

0,62

0,64

0,66

Пред

ел п

рочности

при с

жати

и 5

0°С

, МП

а

Рис. 1.16. Предсказанное квадратичной моделью (1.30) максимальное значение прочности ЩМА при 50°С

Минимальному водонасыщению ЩМА, как видно на рис. 1.17,

соответствует сочетание факторов: х1 = –5,5, х2 = 1,5, х3 = –0,4.

По виду графиков (рис. 1.16 и 1.17) можно судить о степени и ха-

рактере влияния каждого фактора и совместного влияния парных

49

факторов на свойства ЩМА, а также выявлять наиболее благоприят-

ные факторы и пределы их варьирования. Desirability Surface/Contours; Method: Spline Fit

> 0,6

< 0,6

< 0,4

< 0,2

< 0

-1,4

-1,0

-0,6

-0,2

0,2

0,6

1,0

1,4

Х1

-1,4-1,0

-0,6-0,2

0,20,6

1,01,4

Х2

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

Desira

bility

> 0,6

< 0,5

< 0,3

< 0,1

< -0,1

-1,4

-1,0

-0,6

-0,2

0,2

0,6

1,0

1,4

Х1

-1,4-1,0

-0,6-0,2

0,20,6

1,01 ,4

Х3

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

Desira

bility

> 0,6

< 0,5

< 0,3

< 0,1

< -0,1

-1,4

-1,0

-0,6

-0,2

0,2

0,6

1,0

1,4

Х2

-1,4-1,0

-0,6-0,2

0,20,6

1,01 ,4

Х3

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

Desira

bility

Рис. 1.17. Предсказанное квадратичной моделью (1.27) влияние варьируемых факторов на водонасыщение ЩМА

Выводы по главе 1

1. Известная с давних времен методика планирования экспери-

мента вышла на новый виток развития при помощи программного мо-

дуля Statistica. Теперь появилась возможность в процессе планирова-

ния эксперимента производить графически факторный анализ, менять

закон распределения случайных величин, оценивать адекватность

модели, оценивать ошибки эксперимента по остаткам и сразу коррек-

тировать математические модели. Установленные модели зависимо-

стей факторов от основных параметров откликов дают возможность

количественно установить зависимости, предсказать значения показа-

телей качества, определить экстремальные значения факторов, ус-

ложнять модели для дальнейшего развития.

50

2. Быстро построенные в ПМ Statistica диаграммы Парето позво-

ляют графически увидеть степень влияния каждого фактора на иссле-

дуемые параметры, что особенно важно для корректировки матема-

тической модели факторного пространства и при оценке адекватности

модели. В случае если план не обладает свойствами адекватности

(при ошибке в расчетах, при ошибках измерений и пр.), в программе

выдается сообщение о невозможности количественно получить зави-

симости влияния парных факторов на отклик.

3. Использование планирования эксперимента при определе-

нии оптимальных составов композиционных материалов и принятии

других оптимальных решений в дорожном строительстве и машино-

строении позволяет исследователям не только находить такие ре-

шения, но и вычислять уравнения регрессии по результатам экспе-

риментов, позволяющие находить необходимые показатели действий

без проведения дополнительных экспериментов в данной отрасли

промышленности при тех же интервалах варьирования независимых

переменных факторов.

4. Использование диаграмм Парето для анализа линейной и

квадратичной регрессии влияния независимых факторов на искомые

свойства композиционных материалов позволяет получить наглядные

характеристики влияния факторов на исследуемые отклики.

5. Построение по результатам планирования экспериментов

объемных поверхностей зависимостей свойств от факторов позволяет

наглядно определять экстремальные значения результатов и ориен-

тироваться в быстром нахождении оптимальных областей планирова-

ния экспериментов при сокращении количества экспериментов, а зна-

чит снижении объемов работ экспериментаторов.

6. Чем сложнее зависимость отклика от факторов, тем выше по-

рядок уравнений регрессии надо закладывать в плане. Так ПФП-8 да-

ет лишь линейную зависимость, а расширенный на его базе план

ОЦКП позволяет перейти к квадратичным уравнениям 2-го порядка.

51

ГЛАВА 2. TQM. Экологический менеджмент

TQM – total qualitym management (всеобщее управление качест-

вом) – концепция, предусматривающая всестороннее, целенаправ-

ленное и хорошо скоординированное применение систем и методов

управления качеством во всех сферах деятельности: от исследований

и разработок до послепродажного обслуживания при участии руково-

дства и служащих всех уровней и при рациональном использовании

технических возможностей предприятия.

Эта концепция, при умелом и правильном ее использовании, по-

зволяет не только повышать эффективность производства выпускае-

мой предприятием продукции, но и систематически целенаправленно

управлять ее качеством, не допуская появления рекламаций и жалоб

потребителей.

2.1. Всеобщее управление качеством

Всеобщее управление качеством – подход к руководству орга-

низацией, нацеленный на качество выпускаемой продукции, осно-

ванный на участии всех ее членов и направленный на достижение

долгосрочного успеха путем удовлетворения требований потребите-

ля и обеспечения выгоды для членов организации. Из этих опреде-

лений можно составить подробный перечень элементов всеобщего

управления качеством.

TQM включает в себя:

– контроль в процессе разработки новой продукции;

– оценку качества опытных образцов, планирование качества

продукции и производственного процесса, контроль, оценку и плани-

рование качества поставляемого материала;

– входной контроль исходных материалов;

– контроль готовой продукции:

– оценку качества продукции;

– оценку качества производственного процесса;

– контроль качества продукции процесса производства;

52

– анализ специальных процессов (специальные исследования в

области контроля качества);

– использование информации о качестве продукции;

– контроль информационной аппаратуры по оценке качества;

– обучение методам обеспечения качества, повышение квали-

фикации персонала;

– гарантийное обслуживание;

– координацию работ в области качества;

– совместную работу по качеству с поставщиками;

– использование цикла PDCA («plan-do-check-action»);

– работу кружков качества;

– управление человеческим фактором путем создания атмосфе-

ры удовлетворенности, заинтересованного участия, благополучия и

процветания на фирме, в фирмах-поставщиках, в сбытовых и обслу-

живающих организациях, у акционеров и потребителей;

– работу в области качества по методу межфункционального

управления («cross-function management»);

– участие в национальных кампаниях по качеству;

– выработку политики в области качества (согласование полити-

ки в области качества с общей стратегией экономической деятельно-

сти, привнесение целей качества во все аспекты административной,

хозяйственной и экономической деятельности, принятие мер, обеспе-

чивающих понимание на фирме политики в области качества);

– участие служащих в финансовой деятельности (в прибыли, ак-

ционерном капитале), воспитание сознательного отношения к качест-

ву, чувства партнерства, совершенствование социальной атмосферы

и информированность служащих;

– проведение мер по формированию культуры качества;

– подготовку управленческих кадров для руководства деятель-

ностью в области качества;

– возложение ответственности за деятельность в области каче-

ства на высшее руководство.

53

2.2. Техническое регулирование, факторный анализ

и планирование эксперимента

Техническое регулирование (ТР) – правовое регулирование от-

ношений в области установления, применения и исполнения требова-

ний к продукции и процессам проектирования (включая изыскания),

производства, строительства, монтажа, наладки, эксплуатации, хра-

нения, перевозки, реализации и утилизации, выполнению работ или

оказанию услуг. Основной целью технического регулирования являет-

ся обеспечение безопасности и установленного уровня качества про-

изводства, продукции и услуг. Особенно важное значение для эконо-

мики страны имеет техническое регулирование в областях дорожного

строительства и машиностроения.

Пример 1. В качестве примеров решения задач в области тех-

нического регулирования могут служить все описанные ранее приме-

ры планирования эксперимента. Такое планирование применяется в

машиностроении, в дорожном строительстве и в других отраслях на-

родного хозяйства.

Однако в последние годы, в связи с созданием Евразийского

экономического союза (Таможенного союза – ТС), появились особен-

ности управления качеством, которые должны согласовываться с чле-

нами этого союза и его установками. Попробуем разобраться, каким

образом факторный анализ рисков, возникающих при проектировании,

производстве и поставках дорожно-строительных машин, может быть

реализован в рамках требований технических регламентов?

Таможенный союз в рамках ЕврАзЭС (Договор о создании

единой таможенной территории и формировании Таможенного союза

от 6 октября 2007 года, вступивший в силу 10 октября 2008 года) –

форма торгово-экономической интеграции Беларуси, Казахстана и

России, предусматривающая единую таможенную территорию,

в пределах которой во взаимной торговле товарами не применяются

таможенные пошлины и ограничения экономического характера, за

исключением специальных защитных, антидемпинговых и компенса-

ционных мер.

54

Разработка и согласование технических регламентов (ТР) ТС

производится в связи с необходимостью развития экономических от-

ношений между странами, участницами ТС. При этом технический

регламент не должен представлять собой «упрощенную модель» под-

тверждения соответствия, а в первую очередь должен обеспечивать

безопасность продукции для ее потребителей. Задачами технических

регламентов являются:

– защита жизни и здоровья граждан, имущества физических или

юридических лиц, государственного или муниципального имущества,

имущества, находящегося в частной собственности;

– охрана окружающей среды, жизни или здоровья животных и

растений; сохранение чистого атмосферного воздуха;

– предупреждение действий, вводящих в заблуждение приобре-

тателей товаров и услуг стран-членов Таможенного союза.

Технический регламент ТС – документ (нормативно-правовой

акт), устанавливающий обязательные для применения и исполнения

требования к объектам технического регулирования (продукции, про-

цессам производства, эксплуатации, хранения, перевозки, реализации

и эксплуатации), в отличие от ИСО, ГОСТ, ТУ и других стандартов

добровольного применения.

В технических регламентах (ТР) ТС устанавливаются требова-

ния к продукции и связанным с требованиями к этой продукции про-

цессам производства, монтажа, наладки, эксплуатации (использова-

ния), хранения, перевозки (транспортирования), реализации и утили-

зации, а также правила идентификации, формы, схемы и процедуры

оценки (подтверждения) соответствия.

Все стандарты, которые используются для подтверждения соот-

ветствия, являются межгосударственными стандартами стран Тамо-

женного союза. Любой технический регламент, утвержденный Евра-

зийской экономической комиссией (ЕЭК), имеет прямое действие на

территории этих стран.

Главная задача разработки технических регламентов –

обеспечение безопасности продукции, процессов производства,

эксплуатации, хранения, перевозки, реализации и утилизации, то

55

есть того состояния, при котором отсутствует недопустимый риск,

связанный с причинением вреда жизни или здоровью граждан, иму-

ществу физических или юридических лиц, государственному или

муниципальному имуществу, окружающей среде, жизни или здоро-

вью животных или растений.

Аналогичные особенности в области контроля качества появи-

лись и в связи с созданием ЕврАзЭС.

Евразийский экономический союз (ЕврАзЭС) – международ-

ное интеграционное экономическое объединение (договор о создании

на базе Таможенного союза ЕврАзЭС подписан 29 мая 2014 года,

вступил в силу с 1 января 2015 года). В настоящее время в состав

Союза входят: Россия, Казахстан, Беларусь, Армения, Киргизия.

Цели создания ЕврАзЭС: укрепление экономик стран-участниц

союза, модернизация и повышение конкурентоспособности экспорти-

руемой продукции этих стран на мировом рынке.

В основу документа, регулирующего взаимоотношения стран-

участниц союза, положена договорно-правовая база Таможенного

союза и Единого экономического пространства, действующие нормы

которых были оптимизированы и приведены в соответствие с прави-

лами Всемирной торговой организации при создании ТС.

Экспортируемая продукция этих стран также должна быть согла-

сована с требованиями Таможенного союза. Обязательная сертифи-

кация и декларирование соответствия продукции должны осуществ-

ляться по требованиям, принятым в Таможенном союзе, с момента

начала действия технических регламентов Таможенного союза на та-

кую продукцию.

Если товары попадают в область регулирования технических

регламентов ТС, то их реализация не допускается без наличия раз-

решительных документов, подтверждающих их безопасность. Не раз-

решен выпуск продукции в обращение по сертификатам и декла-

рациям, выданным в национальных системах (за исключением

случаев, когда определен переходный период реализации).

Подтверждение соответствия продукции в рамках законодатель-

ства Евразийского экономического союза осуществляется согласно

56

требованиям Соглашения о единых принципах и правилах техниче-

ского регулирования, подписанного в ноябре 2010 года. Оценка соот-

ветствия продукции должна проводиться до выпуска ее в обращение с

целью подтверждения ее безопасности требованиям, которые изло-

жены в технических регламентах ТС. Конкретные правила осуществ-

ления сертификации и декларирования устанавливаются на основе

типовых схем оценки соответствия непосредственно в технических

регламентах ТС.

Технический регламент ТС содержит:

– перечень и (или) описание объектов технического регулирова-

ния, требования к этим объектам и правила их идентификации, техни-

ческие требования к качеству, терминологии, упаковке, маркировке

или этикеткам и правилам их нанесения;

– область применения ТР и объекты технического регулирования;

– основные понятия;

– общие положения, касающиеся размещения и реализации

продукции на рынке ТС;

– требования к качеству продукции;

– применение стандартов (презумпция соответствия);

– подтверждение соответствия;

– государственный контроль (надзор);

– заключительные и переходные положения;

– приложения.

Не включенные в технические регламенты требования не могут

носить обязательный характер.

На территориях РФ, стран ЕврАзЭС действуют следующие сис-

темы сертификации:

– Система сертификации ГОСТ Р – распространяется на про-

дукцию, требующую обязательной сертификации по решению Прави-

тельства РФ согласно утверждённому Единому перечню продукции,

подлежащей обязательной оценке соответствия;

– Система сертификации ЕврАзЭС – распространяется на про-

дукцию, требующую обязательного подтверждения соответствия ТР

ТС, а также на продукцию согласно утверждённому Единому перечню

57

продукции, подлежащей обязательной оценке соответствия в рамках

Таможенного союза;

– Система сертификации промышленной безопасности опасных

производств;

– Системы сертификации в соответствии с ИСО:ISO 9000,

ISO 14000, ISO 18000 [22–24];

– Системы сертификации персонала, квалификации специали-

стов на соответствие требованиям профессиональных стандартов.

В процессе подтверждения соответствия продукции требовани-

ям технических регламентов согласно принципам технического регу-

лирования должны быть оценены риски.

Пример 2. В качестве примера может служить порядок подтвер-

ждения соответствия изделий машиностроения нормативным требо-

ваниям ТР ТС в странах-участницах ТС. При этом согласно статье 4

ТР ТС 010/2011 в процессе оценки безопасности машин и оборудова-

ния при разработке и проектировании должны быть оценены риски.

Эти требования следующие:

– при разработке МиО должны быть идентифицированы воз-

можные виды опасности на всех стадиях их жизненного цикла;

– для идентифицированных видов опасности должна проводить-

ся оценка риска появления отказов расчетным, экспериментальным,

экспертным путем или по данным эксплуатации аналогичных МиО;

– при разработке (проектировании) должен определяться и ус-

танавливаться допустимый риск для МиО;

– при невозможности достижения технических характеристик

МиО, определяющих допустимый риск, в руководстве по эксплуатации

указывается информация, ограничивающая условия применения дан-

ной МиО или предупреждающая о необходимости принятия мер по

обеспечению безопасности ее эксплуатации;

– при разработке МиО должны устанавливаться уровни физиче-

ских факторов (уровень шума, инфразвука, воздушного и контактного

ультразвука, локальной и общей вибрации, электромагнитных полей),

а также уровни выделения опасных и вредных веществ, обеспечи-

вающие безопасность персонала при их эксплуатации;

58

– при проектировании МиО согласно требованиям ТР ТС дол-

жен быть разработан документ «Обоснование безопасности». Ориги-

нал Обоснования безопасности МиО хранится у разработчика (про-

ектировщика), а копия – у изготовителя МиО и у эксплуатирующей

организации;

– оценка соответствия объекта требованиям ТР ТС проводится в

форме подтверждения соответствия и в форме государственного кон-

троля (надзора);

– подтверждение соответствия МиО осуществляется в соответ-

ствии с унифицированными процедурами, утвержденными ЕЭК ТС.

Подтверждение соответствия МиО требованиям ТР ТС осущест-

вляется в форме:

– сертификации аккредитованным соответствующим органом по

сертификации;

– декларирования соответствия на основании собственных до-

казательств и (или) полученных с участием органа по сертификации

или аккредитованной испытательной лаборатории (центра).

Согласно [1–2], применительно к дорожно-строительным маши-

нам, понятия риск, необходимые требования к качеству машин,

факторы риска могут быть представлены в обобщенной форме как

«факторы, способствующие возникновению отказа в технической сис-

теме, обеспечивающие возможность определения при эксплуатации

машин риска возникновения отказов», а также «необходимые требо-

вания к их состоянию для снижения причинения вреда и обеспечения

безопасности пользователей».

Действующим ТР ТС 010/2011 [25] о безопасности машин и обо-

рудования предусматривается написание такого документа, как

«Обоснование безопасности» в процессе проведения процедуры под-

тверждения соответствия продукции действующим для них норматив-

ным документам. При этом нет достаточных сведений о том, каким

способом можно количественно оценить все риски, описываемые в

данном документе. Применяя изложенные в указанных работах под-

ходы к различным негативным факторам и их анализу, можно было

бы значительно сократить объем документа «Обоснование безопас-

59

ности» и заменить многотомные труды факторным анализом и поис-

ком наиболее значимых факторов, вызывающих наибольший риск по-

явления отказов в работе МиО.

Поэтому при оценке факторов, влияющих на риск, факторный

анализ должен быть составлен так, чтобы при статистической обра-

ботке экспериментальных данных имелась возможность проверить,

существуют ли эффекты изучаемых факторов, определить величину

этих эффектов, а также найти наименьший эффект. Оценки эффектов

факторов можно считать достоверными только в случае, когда ни не-

однородность экспериментальных единиц, ни другие неучтенные фак-

торы не в состоянии привести к полученному результату.

Предлагаемый подход к оценке рисков позволит определить ко-

личественно допустимые уровни рисков для дорожно-строительных

машин и уменьшит объем работ по поиску причин возникновения от-

казов, их предотвращению или устранению.

Анализу причин возникновения отказов в технологии производ-

ства и ремонтов машин, а также методам их устранения посвящена

глава 4 настоящей монографии.

2.3. Управление качеством окружающей среды

Приведенные выше требования, нормы и факторы, определяю-

щие качество окружающей среды, а также меры по контролю и право-

вому регулированию должны бы обеспечить решение всех проблем в

этой сфере. Но возрастающее негативное и нестабильное воздейст-

вие деятельности людей на окружающую среду, глобальный характер

этого воздействия и его масштабные долговременные последствия

заставили мировое сообщество принять ряд мер по охране окружаю-

щей среды и созданию соответствующих международно-признанных

систем управления качеством окружающей среды.

С этой целью были реализованы 3 комплекса мероприятий.

Первый комплекс связан с формированием основных принципов

международного права, которые определяются соответствующими со-

глашениями между странами и включают:

60

– право граждан и стран на использование природной сферы

для своего развития и жизни;

– запрет на экологический ущерб одним государством другому;

– недопустимость процесса с непредсказуемыми последствиями;

– контроль окружающей среды на основе международноприз-

нанных критериев и норм, осуществляемых на региональном и нацио-

нальном уровнях;

– регулярный обмен информацией по проблемам экологии;

– мирное решение всех экологических споров и разногласий.

Из этих принципов вытекают 3 главные задачи управления каче-

ством окружающей среды:

1) обеспечение соответствия качества среды международнопри-

знанным нормам;

2) обеспечение стабильного состояния окружающей среды, пре-

дотвращение в ней ухудшений и несоответствий;

3) обеспечение планомерного повышения качества среды.

Второй комплекс связан с созданием систем управления качест-

вом и охраной окружающей среды на базе международных стандар-

тов ИСО серии 14000 [26].

В соответствии со стандартом ИСО 14001 [28] основными эле-

ментами системы управления окружающей средой являются:

– политика в области охраны окружающей среды;

– цели и задачи в этой области;

– программа охраны окружающей среды;

– четкая структура организации и четкое выполнение поставлен-

ных задач;

– обучение персонала вопросам охраны окружающей среды;

– ведение документации;

– оценка воздействия процессов производства на окружающую

среду;

– корректирующие и предупреждающие действия для предупре-

ждения рисков загрязнений окружающей среды.

61

В России постановлением Госстандарта от 21.10 1998 г. № 378

были приняты и введены в действие первые пять стандартов по

управлению качеством окружающей среды (в актуальных редакциях):

– ГОСТ Р ИСО 14001-2016. Системы управления окружающей

средой. Требования и руководство по применению [28];

– ГОСТ Р ИСО 14004-2007. Системы управления окружающей

средой. Общие руководящие указания по принципам, системам и

средствам обеспечения функционирования [29];

– ГОСТ Р ИСО 14010-98. Руководящие указания по экологиче-

скому аудиту. Основные принципы [30];

– ГОСТ Р ИСО 14011-98. Руководящие указания по экологиче-

скому аудиту. Процедуры аудита. Проведение аудита систем управ-

ления окружающей средой [31];

– ГОСТ Р ИСО 14012-98. Руководящие указания по экологическо-

му аудиту. Квалификационные критерии к аудиторам по экологии [32].

Предприятия, внедрившие (сертифицировавшие) систему

управления качеством окружающей среды, имеют следующие пре-

имущества перед предприятиями, не имеющими такой системы:

– уменьшение финансовых затрат (например, за счет предот-

вращения штрафных санкций со стороны органов государственного

экологического контроля);

– экономия ресурсов благодаря более рациональному их ис-

пользованию;

– оценка риска возникновения аварийных ситуаций и разработка

мер по их предотвращению;

– улучшение взаимоотношений предприятия с государствен-

ными и территориальными природоохранными органами, с общест-

венностью;

– улучшение репутации предприятия вследствие признания об-

ществом его заинтересованности в стабильной экологической обста-

новке (предприятие может информировать общественность о своей

деятельности путем публикации в средствах массовой информации

результатов экологических проверок, сведений о сертификатах, под-

тверждающих его благотворную экологическую деятельность и т.п.);

62

– повышение конкурентоспособности за счет выпуска продукции

с улучшенными потребительскими качествами;

– рост безопасности труда благодаря повышению экологической

культуры и уровня образования персонала, своевременной информа-

ции сотрудников о последствиях работы с опасными веществами и т.п.

2.4. Экологический контроль и надзор

Экологический контроль и надзор осуществляется в соответст-

вии с федеральным и региональным законодательством страны. Его

целью является охрана объектов окружающей природной сферы от

загрязнения, порчи, повреждения, истощения, разрушения. На терри-

тории Российской Федерации охране подлежат:

– естественные экологические системы, озоновый слой;

– недра земли, поверхностные и подземные воды, воздух;

– леса и иная растительность, животный мир, микроорганизмы,

генетический фонд, природные ландшафты.

В компетенцию специально уполномоченных государственных

органов РФ в области охраны окружающей природной среды входят:

– государственный контроль за использованием и охраной зе-

мель, недр, поверхностных и подземных вод, атмосферного воздуха,

лесов и иной растительности, животного мира, природных ресурсов,

континентального шельфа и морской экономической зоны РФ, а также

за соблюдением норм экологической безопасности;

– утверждение нормативов, правил, участие в разработке стан-

дартов по регулированию использования природных ресурсов и охра-

не окружающей среды от загрязнения и вредных воздействий;

– осуществление государственной экологической экспертизы;

– выдача разрешений на захоронение (складирование) промыш-

ленных, коммунально-бытовых и иных отходов, выбросы, сбросы за-

грязняющих веществ в окружающую природную среду, на использо-

вание природных ресурсов в соответствии с законодательством РФ;

– ограничение или приостановление деятельности предприятий

и иных объектов (независимо от форм собственности), лицензий на

63

использование природных ресурсов, если их эксплуатация осуществ-

ляется с нарушением природоохранного законодательства и сопро-

вождается превышением лимитов выбросов и сбросов загрязнений;

– составление протоколов и рассмотрение дел об администра-

тивных правонарушениях в области охраны окружающей природной

среды и использования природных ресурсов.

Деятельность по обеспечению экологической безопасности ос-

новывается на регламентации:

– предельно допустимых норм (концентраций – ПДК) примене-

ния минеральных удобрений, средств защиты растений, стимуляторов

роста и др. химикатов в сельском хозяйстве, которые устанавливают-

ся в дозах, обеспечивающих соблюдение норм предельно допустимых

остаточных количеств (ПДК) химических веществ в продуктах питания,

охрану здоровья, сохранение генетического фонда людей, раститель-

ного и животного мира;

– нормативов ПДК остаточных количеств вредных химических

веществ в продуктах, устанавливаемых определением минимально

допустимой дозы, безвредной для здоровья человека по каждому ис-

пользуемому химическому веществу и при их суммарном воздействии;

– экологических требований к продукции, устанавливаемых в

стандартах на новую технику, технологии, материалы, вещества и

продукцию, способную оказать вредное воздействие на окружаю-

щую среду.

Эти требования устанавливаются для предупреждения вреда

природной среде и генофонду всего живого.

Большое значение для улучшения окружающей среды имеет ис-

пользование отходов местной промышленности в дорожном и граж-

данском строительстве в качестве исходного сырья в составах бето-

нов и растворов, а также искусственных конгломератов.

Пример 3. В качестве примера можно рассмотреть использова-

ние шлаков металлургического производства НЛМК строительными

организациями г. Липецка и Липецкой области [4, 33–35]. При этом от-

мечается не только улучшение охраны окружающей среды промыш-

ленной зоны металлургического производства, но и высокая проч-

64

ность, износостойкость и устойчивость асфальтобетонов к колееобра-

зованию, а также прочность строительных бетонов. Это объясняется

высокой степенью сцепления пористых шлаковых заполнителей с ми-

неральными и битумными вяжущими веществами за счет затекания

подвижных битумных составляющих в поверхностные поры шлаковых

заполнителей и несжимаемостью последних, не дающих усадку в

процессе твердения, отверждения и сушки.

Пример 4. В качестве другого примера следует отметить рацио-

нальное использование отходов горно-обогатительных комбинатов в

дорожном и гражданском строительстве г. Белгорода и области, что

также способствует уменьшению объемов отвалов и улучшению ох-

раны окружающей среды промышленной зоны этих предприятий [36].

При этом для подбора оптимальных составов бетонов и строи-

тельных растворов на основе новых видов заполнителей всегда реко-

мендуется использование планирования экспериментов. Это позво-

ляет не только утилизировать промышленные отходы и уменьшать их

отвалы, но также экономить наиболее дорогостоящие вяжущие веще-

ства за счет определения их оптимальных расходов. Применение

планирования эксперимента способствует уменьшению затрат труда

исследователей в этой области и применению современных вычисли-

тельных машин для ускорения процессов подбора оптимальных со-

ставов. Это позволяет также получать наиболее высокие показатели

свойств разработанных на основе используемых промышленных от-

ходов растворов, бетонов и асфальтобетонов, а также других искусст-

венных конгломератов.

Возможность составления уравнений регрессии избавляет ис-

следователей от дополнительных экспериментов в данной области при

использовании одних и тех же интервалов варьирования переменных.

Практика использования промышленных отходов в строительст-

ве позволяет ученым сделать вывод: в настоящее время без учета

эволюционных изменений в окружающей среде и планирования экс-

периментов теоретически обосновать и разработать новые виды эф-

фективных композитов невозможно.

65

Выводы по главе 2

1. Требования современного общества к качеству окружающей

среды вызывают необходимость количественной и качественной оцен-

ки рисков от всякого рода техногенных воздействий. Экологические во-

просы и действующие системы управления качеством окружающей

среды давно привели к необходимости оценки воздействия различных

технологий и производств промышленной продукции, что стало для со-

временных инвесторов одним из критериев выбора тех или иных более

прогрессивных технологий, использования бизнес-планирования с уче-

том воздействия производств на окружающую среду.

2. Факторный анализ и планирование экспериментов при оценке

рисков в производстве строительных и дорожных материалов, в до-

рожном строительстве и машиностроении позволяют количественно

определять допустимый уровень рисков в указанных отраслях про-

мышленности и уменьшать объемы работ исследователей по поиску

причин возникновения отказов и их своевременному предотвращению

и устранению. При этом могут использоваться современные автома-

тизированные методы исследований и их качественный анализ.

3. Принципы всеобщего управления качеством распространили

требования международных стандартов ISO 9001 на все сферы чело-

веческой деятельности: от воздействия на окружающую среду и оцен-

ки рисков ее загрязнения, а также повышение качества выпускаемой

продукции, до анализа рисков кредитования в банковском обслужива-

нии при инвестировании в инновационные технологии.

4. Рассмотренные в данной главе принципы технического регу-

лирования и действующие технические регламенты позволяют с уве-

ренностью считать оценку степени удовлетворения потребителей

только через их требования далеко недостаточной в современных ус-

ловиях. Действующие методы подтверждения соответствия продук-

ции, услуг, качества и воздействия на окружающую среду требуют

привлечения третьей независимой стороны и ее гарантий.

66

ГЛАВА 3.Факторный анализ при оценке рисков дорожных машин

3.1. Анализ факторов, влияющих на качество изготовления

деталей из полимерных композиционных материалов

Развитие машиностроения играет существенную роль в эконо-

мике страны. Характерными особенностями большинства современ-

ных дорожно-строительных машин являются: высокая энергонасы-

щенность, большая масса, многофункциональность, высокий уровень

металлоёмкости. Следствием перечисленных особенностей являют-

ся: значительные экологические нагрузки в процессе эксплуатации

техники, вызванные токсичными выхлопными газами и эксплуатаци-

онными материалами; повышенным давлением на грунт, электромаг-

нитными полями, высоким уровнем шума, вибрации и др. Устранение

перечисленных недостатков в значительной степени может быть дос-

тигнуто благодаря увеличению доли неметаллических материалов,

применяемых при производстве строительных и дорожных машин.

К неметаллическим материалам относятся пластические массы,

композиционные и синтетические материалы, резиновые материалы,

клеи, лакокрасочные покрытия, древесина, а также силикатные стек-

ла, керамика и др. Неметаллические материалы обладают высокой

механической прочностью, пластичностью, низкой плотностью, хоро-

шей термической и химической стойкостью, высокими электроизоля-

ционными характеристиками, оптической прозрачностью и низкой

удельной массой.

Современные полимерные композиционные материалы (ПКМ)

состоят из двух и более компонентов: пластинчатой основы (матри-

цы) и наполнителя, обеспечивающего материалу особые физико-

механические характеристики и эксплуатационные свойства. В зави-

симости от вида наполнителя можно создать материал с заранее за-

данными свойствами: высокой прочностью, твёрдостью, упругостью,

износостойкостью и прочими характеристиками. Сочетание различ-

ных компонентов обеспечивает возможность получения многообра-

зия материалов с индивидуальными, заранее заданными наборами

67

физико-механических показателей и эксплуатационных свойств. По-лимерные композиционные материалы могут существенно превосхо-дить традиционные металлы и сплавы по своим механическим ха-рактеристикам, коррозионной и износостойкости при одновременном снижении массы деталей.

Таким образом, можно утверждать, что замещение металличе-ских материалов деталей на ПКМ может существенно повысить на-дёжность дорожно-строительных машин, уменьшить массу и обеспе-чить снижение экологической нагрузки в процессе эксплуатации тех-ники. Это в свою очередь обеспечивает снижение энергетических и эксплуатационных затрат в течение всего жизненного цикла машин. Особенности строения, структуры и производства ПКМ создают воз-можности снижения затрат на их утилизацию после завершения жиз-ненного цикла машины.

Современная строительно-дорожная машина состоит из более чем 20 тысяч различных деталей, каждая из которых в процессе рабо-ты выполняет характерные для неё функции, испытывая при этом специфические нагрузки. Для производства различных деталей тре-буются соответствующие материалы, обладающие определёнными свойствами. Широкий диапазон эксплуатационных свойств, необходи-мых конструкционным материалам различных деталей дорожно-строительных машин, удается обеспечить за счёт применения ПКМ.

При создании композиционных материалов используют комбина-цию нескольких химически разнородных материалов. Эксплуатацион-ные свойства композиционных материалов в значительной степени от-личаются от свойств каждого из составляющих компонентов в отдель-ности. Композицию получают путем введения в основной материал (матрицу) определенного количества другого материала (наполнителя), который добавляется с целью получения специальных, заранее задан-ных свойств. При этом снижается расход дорогостоящего вяжущего.

В машиностроении в настоящее время широко применяют по-лимерные композиционные материалы для изготовления уплотни-тельных колец, подшипников, манжет, прокладок гидравлических систем (деталей автомобилей, станков), направляющих тросов авто-

68

мобилей, дисков сцепления для точных механизмов, механических устройств, уплотнений поршневых и плунжерных компрессоров, про-мышленных и строительных машин, системы реверсивного устройст-ва двигателя, скользящих опор машин, деталей систем управления, системы нейтрализации газа и др. [43]. Одним из наиболее распро-страненных на сегодняшний день видов неметаллических материа-лов является капролон – композиционный материал конструкционно-го и антифрикционного назначения, применяемый в различных от-раслях промышленности для изготовления большинства деталей. Он технологичен, имеет низкий коэффициент трения в паре с любыми металлами, в 6…7 раз легче бронзы и стали, которые им заменяют, легко и быстро прирабатывается. Этот материал экологически чист, не токсичен, не подвержен коррозии. Изделия из капролона более чем в 2 раза снижают износ пар трения, повышается их ресурс и из-носостойкость.

Особенно эффективны по износостойкости ПКМ на основе эпок-сидных, карбамидных и полиэфирных термореактивных смол. Описы-ваемое в работе [43] правило формирования композиции, или закон аддитивности (слагаемости), дает лишь приблизительную характери-стику получаемого материала. Правило формирования композиции выполняется для определения продольного модуля упругости, модуля сдвига в плоскости волокон, плотности и прочности при продольном растяжении. Закон аддитивности, как известно, работает для идеаль-ных условий, которые крайне сложно реализовать в производствен-ных условиях, где неизбежно возникают риски проявления масштаб-ного фактора, нарушения рецептур и отклонения эксплуатационных свойств ПКМ детали от заранее заданных. Более точная оценка фак-торов, влияющих на свойства готового продукта, достигается через подтверждение результатами экспериментов, обусловленных эконо-мической целесообразностью использования ПКМ в производстве де-талей дорожно-строительных машин. Возможность улучшения ука-занных свойств конструкционных материалов в машиностроении в на-стоящее время является весьма актуальной задачей, что наилучшим

69

образом достигается применением планирования экспериментов при

подборе составов ПКМ.

Оптимальные составы ПКМ позволяют не только регулировать

свойства получаемых композитов, но и снижать их стоимость.

3.2. Планирование эксперимента

на примере изготовления деталей из полимерных композитов

с заданными характеристиками

Особенность планирования экспериментов в машиностроении и,

в частности, при замене традиционных металлических деталей на по-

лимерные композиционные материалы (ПКМ), заключается в том, что

нет необходимости поиска экстремумов функций зависимости отклика

от независимых факторов. В этом случае требуется установление за-

висимости эксплуатационных свойств деталей от варьируемых фак-

торов для получения изделий с заданными показателями надёжности.

И с этого момента особую важность приобретает планирование экс-

перимента для установления зависимости между независимыми тех-

нологическими факторами: составом композиционного материала и

свойствами детали, полученной с использованием современных (в

том числе аддитивных) технологий. Поэтому начинается планирова-

ние эксперимента обычно с более простых моделей и меньшего числа

экспериментов, которые позволяют построить уравнения регрессии,

основываясь на линейных зависимостях.

Самый простой опыт определения зависимости роста внутрен-

них напряжений от скорости приложения нагрузки при испытаниях де-

талей из полимерных композиционных материалов, представленный

на рис. 3.1, показывает классическую модель разрушения однородно-

го по структуре материала. Это критическое значение прочности при

растяжении, наличие площадки текучести, сходное с характером раз-

рушения металлов, и, наконец, полное разрушение.

Такие свойства композиционных материалов на основе полиме-

ров характеризуют их пластичность и эластичность при одновременно

высоких показателях прочности при сжатии и растяжении, а также из-

70

носостойкость. А применение в их составах легких порошкообразных

или волокнистых наполнителей снижает их массу и одновременно

уменьшает расход дорогостоящего вяжущего из полимерных смол,

снижает нагрузки на несущий каркас автомобиля.

Рис. 3.1. Зависимость роста внутренних напряжений в материале детали из полимерного композита от скорости приложения нагрузки

Цель планирования – получить композиционный материал с за-

данными технологическими и эксплуатационными свойствами.

Независимыми факторами при планировании эксперимента мо-

гут быть количество наполнителя, скорость наполнения формы ПКМ,

плотность или прочность образца. В качестве наполнителей могут вы-

ступать металлическая стружка, стекло- или углеволокно, древесное

волокно, шунгит, сажа, шлаки, золы и другие наполнители, нанотрубки

и наносферы. В качестве связующих веществ могут применяться или

эпоксидная, или полиэфирная смолы, или пластики-композиты (тер-

71

мопласт, реактопласт), которые играют роль структурного компонента

или матрицы. Кроме того, правило смесей не может применяться для

определения следующих показателей [43]: поперечного модуля упру-

гости (он определяется жесткостью матрицы и ее объемным содержа-

нием); прочности при поперечном растяжении (определяется прочно-

стью матрицы); прочности при низких содержаниях коротких или уд-

линенных волокон.

Матрица двухфакторного плана, полученная на основе полного

факторного плана ПФП-4, в виде центрального композиционного рота-

табельного плана приведена в табл. 3.1.

Таблица 3.1

Результаты планирования для двух факторов

№ опыта

Кодированные зна-чения факторов

Натуральные значения факторов

Отклики

Сажа Графит ABS прочность плотность

Х1 Х2 Х1 Х2 У1 У2

1 1 –1 0,1 0,1 0,8 53,2 1277

2 –1 1 0,1 0,3 0,6 51,6 1315

3 1 –1 0,3 0,1 0,6 52 937

4 1 1 0,3 0,3 0,4 58,2 1179

5 –1,414 0 0,06 0,2 0,74 47,18 1221,2

6 1,414 0 0,34 0,2 0,46 56,42 1030,8

7 0 –1,414 0,2 0,06 0,74 47,46 956,6

8 0 1,414 0,2 0,34 0,46 56,14 1295,4

9 0 0 0,2 0,2 0,6 51,8 1126

Как видно из табл. 3.1, количество полимерного связующего в

смеси дополняло составы до единицы и в качестве независимого

фактора не выступало.

В результате были получены уравнения регрессии для ключевых

откликов – прочность образца и плотность материала для изготовления

детали при помощи 3D-печати. Уравнения регрессии здесь не приво-

дятся, а показаны только кривые поверхностей откликов на рис. 3.2.

По результатам испытаний установлено, что наибольшая проч-

ность и плотность ПКМ достигается при максимальном значении Х2.

72

Рис. 3.2. Поверхности отклика на основе двухфакторного плана для откликов слева направо: прочность ПКМ, плотность ПКМ

Характер зависимости прочности материала от количества на-

полнителя в композиционном материале свидетельствует о наличии

экстремума в виде минимального значения прочности материала в

середине исследованного факторного пространства. Однако, как уже

указывалось, в машиностроении зачастую важнее установить зависи-

мость математически, чтобы получить композиционный материал для

изготовления деталей с требуемыми характеристиками прочности и

плотности.

По характеру зависимости плотности материала от количества

сажи и графита в композиционном материале можно получать матери-

ал с широким диапазоном плотности от 660 до 1400 г/см3. Однако сле-

дует учитывать, что данные значения получены с учетом экстраполя-

73

ции за пределы факторного пространства, расширенного моделью на

41,4%. Но, как указывалось в главе 1, кривизна поверхности отклика

ближе к краям факторного пространства обычно пренебрежимо мала.

Установленные зависимости позволяют прогнозировать составы

ПКМ с требуемыми механическими и технологическими свойствами.

Выводы по главе 3

1. На данный момент малоизученным и особо перспективным

является технологический способ введения нанонаполнителей в со-

ставы композиционных материалов. Как известно, все мелкие частицы

склонны к сегрегации, что особенно актуально для нанотехнологий,

где от равномерности распределения наночастиц внутри композита

зависят многие свойства композиционного материала. Критерий од-

нородности для таких ПКМ еще не определён, и это требует проведе-

ния «тонких» дорогостоящих экспериментов по выявлению равномер-

ности распределения наночастиц в составах композиционных мате-

риалов. Поэтому перспективным направлением науки является ис-

следование возможностей применения ультразвука и других методов

активизации равномерного распределения наночастиц и исключения

их сегрегации.

Здесь современному ученому может в значительной степени

помочь планирование эксперимента для поиска оптимальных пара-

метров ультразвукового или иного (электромагнитного, микроволново-

го и др.) воздействия на прочностные свойства детали из ПКМ при на-

личии достоверного эксперимента, отражающего однородность нано-

композита.

2. Планирование экспериментов при подборе оптимальных со-

ставов полимерных композиционных материалов позволяет не только

обосновать оптимальное соотношение компонентов, но и обеспечить

заранее заданные эксплуатационные свойства деталей машин из не-

металлических материалов. При этом снижается стоимость конструк-

ционных материалов за счет использования более дешевых природ-

ных ресурсов или отходов местной промышленности.

74

3. Факторный анализ при оценке рисков дорожных машин позво-

ляет заменить большинство деталей из тяжелых металлов на неме-

таллические полимерные композиты, не снижая их износостойкости и

долговечности и одновременно уменьшая нагрузки на несущий каркас

машин и механизмов. При этом появляется возможность получать из-

делия с заранее заданными свойствами и регулировать их в опреде-

ленном диапазоне переменных факторов.

4. Факторный анализ позволяет исследователям при подборе

составов композиционных неметаллических материалов использовать

достижения современной науки и техники и использовать автоматизи-

рованные программные модули.

При этом значительно сокращаются сроки проведения экспери-

ментов и повышается надежность полученных результатов.

5. При планировании экспериментов при подборе составов ком-

позиционных материалов также возможно использование для анализа

полученных результатов ПМ Statistica и построение диаграмм Парето,

позволяющих получать наглядные зависимости свойств полимерных

композиционных материалов от варьируемых факторов.

75

ГЛАВА 4. Методика контроля качества

технологических процессов и объектов машиностроения

4.1. Обоснование рисков в машиностроении

При обосновании рисков возникновения отказов изделий маши-

ностроения, к которым относится и дорожно-строительная техника,

необходимо соблюдать требования ТР ТС 010/2011, ТР ТС 032/2013.

При этом, прежде всего, следует составить документ «Обосно-

вание безопасности» (ОБ), который должен включать не только све-

дения о конструкторской, эксплуатационной, технологической доку-

ментации, но и анализ рисков отказов в работе, а также сведения о

минимально необходимых мерах по обеспечению безопасности как в

период эксплуатации машин на всех стадиях жизненного цикла, так и

после проведения ремонта. Кроме того, в России действует ГОСТ Р

54122-2010 «Безопасность машин и оборудования (МиО).Требования

к обоснованию безопасности», определяющий правила построения,

изложения, и оформления ОБ. Этот ГОСТ должен применяться и при

обосновании рисков.

4.1.1. Разработка документа «Обоснование безопасности»

В соответствии с требованиями указанных нормативных доку-

ментов в ОБ должны входить 11 разделов, из которых первые четыре

разрабатываются на стадии проектирования (рис. 4.1). Эти разделы

могут разрабатываться либо проектировщиком, либо специализиро-

ванной организацией по договору с заказчиком.

Согласно ГОСТу Р 54122 «Безопасность машин и оборудования.

Требования к обоснованию безопасности» ОБ должно состоять из

следующих разделов:

1. Основные параметры и характеристики (свойства) МиО.

2. Общие принципы обеспечения безопасности МиО.

3. Требования к надежности МиО.

4. Требования к персоналу для обеспечения безопасности МиО.

5. Анализ риска применения (использования) МиО.

76

Рис. 4.1. Разработка ОБ на стадии проектирования (4 раздела)

6. Требования безопасности при вводе в эксплуатацию МиО.

7. Требования к управлению безопасностью при эксплуатации МиО.

8. Требования к управлению качеством для обеспечения безо-

пасности при эксплуатации МиО.

9. Требования к обеспечению охраны окружающей среды при

эксплуатации МиО.

10. Требования к сбору и анализу информации по безопасности

эксплуатации МиО.

11. Требования безопасности при утилизации МиО.

Особо следует остановиться на разделе 5 – Анализ риска при-

менения (использования) МиО, в котором рассматриваются следую-

щие вопросы:

– идентификация риска (опасностей);

– оценка риска;

– рекомендации по уменьшению или предотвращению риска;

Порядок проведения анализа риска машин и оборудования мож-

но найти в литературных источниках [1, 2], а также в Интернете, на-

пример, в разделе Рабочая документация1. Там же можно найти:

– примеры обоснований безопасности;

– примеры (technical file) в соответствии с Директивой 2006/42/CE.

1 Интернет ресурс: www.tbezop.ru. Режим доступа свободный. Дата обращения 12.06.2017.

77

При внесении изменений (модернизации) в МиО, влияющих на

безопасность, эксплуатирующая организация обязана привлекать раз-

работчика (проектировщика) машины или оборудования, а при необхо-

димости и производителя для согласования проводимых мероприятий.

При положительном решении о продлении ресурса или внесе-

нии изменений в конструкцию машины или оборудования соответст-

вующие изменения об оценке рисков и других важных для безопасно-

сти характеристиках вносятся в обоснование безопасности.

В разделе 1 следует использовать сведения из технических ус-

ловий, паспорта машины, описания и т.д.

Для разработчиков технических устройств, применяемых на

опасных производственных объектах, следует привести сведения,

указываемые в формах паспортов (ФНиП «Правила промышленной

безопасности опасных производственных объектов, на которых ис-

пользуется оборудование, работающее под избыточным давлением»,

ФНиП «Правила безопасности опасных производственных объектов,

на которых используются подъемные сооружения» и т.д.).

В этом разделе целесообразно также привести описание маши-

ны или оборудования, принцип действия, основные компоненты, схе-

мы, чертежи и изображения.

В разделах 2–4 следует отразить принципы реализации пассив-

ной и экологической безопасности.

При реализации принципов пассивной безопасности конструкция

МиО должна предусматривать возможность установки оптимального

количества контрольных приборов, средств измерения, автоматиза-

ции, систем безопасности, необходимых для надежной и безопасной

эксплуатации (в соответствии с особенностями МиО).

Кроме того, конструкция МиО должна исключать опасность по-

жара и взрыва в процессе функционирования МиО в заданных усло-

виях эксплуатации. В составе МиО должны быть предусмотрены сис-

темы контроля (сенсорные датчики), обеспечивающие своевременное

срабатывание системы защиты и системы безопасности по видам

опасностей, связанных с применением МиО (превышение допустимой

нагрузки, углов установки машины и проч.).

78

Таблица 4.1

Требования к надежности

Характеристика изделия Номенклатура показателей надежности

ИКН Вид II

Восста-навливае-мое и не-восстанав-ливаемое

Коэффициент сохране-ния эффективности Kэф или его модификации; показатели долговечно-сти, если для изделия может быть точно сформулировано «пре-дельное состояние» и определены критерии его достижения; показатели сохраняемо-сти, если для изделия предусматривается хранение (транспорти-рование) в полном со-ставе и собранном виде или показатели сохра-няемости отдельно хра-нимых (транспортируе-мых) частей изделия

Вид I Восста-навли-ваемое

Комплексный ПН и, при необходимости, один из определяющих его пока-зателей безотказности или ремонтопригодности; показатели долговечно-сти и сохраняемости, выбираемые аналогично изделиям вида II

Невосста-навливае-мое

Единичный по-казатель безот-казности; пока-затели долго-вечности и со-храняемости, выбираемые аналогично из-делиям вида II

ИОН Вид II

Восста-навливае-мое и не-восстанав-ливаемое

Набор ПН составных частей изделия вида I

Вид I Восста-навли-ваемое

Комплексный ПН и, при необходимости, один из определяющих его пока-зателей безотказности или ремонтопригодности; показатели долговечно-сти и сохраняемости, выбираемые аналогично ИКН вида I

Невосста-навливае-мое

Единичный по-казатель безот-казности; пока-затели долго-вечности и со-храняемости, выбираемые аналогично ИКН вида I

Примечание: ИКН – изделие конкретного назначения; ИОН – изделие общего назначения.

79

Для реализации принципов экологической безопасности конст-

рукция МиО должна быть спроектирована таким образом, чтобы сы-

рье, материалы и вещества, используемые при изготовлении и экс-

плуатации, не угрожали безопасности окружающей среды.

Материалы, задействованные в процессе эксплуатации машины,

не должны представлять опасности для элементов экосистемы в нор-

мальных условиях эксплуатации. Для применяемых эксплуатацион-

ных материалов должны быть установлены и строго соблюдаться

требования или меры, направленные на ограничение уровня воздей-

ствия вредных выбросов на окружающую среду.

4.1.2. Требования к надежности МиО

Согласно требованиям ТР ТС в 3 разделе на стадии проектиро-

вания следует привести информацию по показателям надежности

МиО, которая должна содержаться в ТУ, ТЗ, договорах между изгото-

вителем и потребителем (заказчиком) и в Руководстве по эксплуата-

ции. Для импортного оборудования, поступающего на территорию

стран ТС, показатели надежности должны быть указаны в инструкции

или в Руководстве по эксплуатации и в Обосновании безопасности.

На этой стадии обязательно должны приводиться значения по-

казателей надежности, связанные с безопасностью применения МиО:

«назначенный ресурс» и «критерии предельного состояния». В разде-

ле следует отразить требования к обслуживающему персоналу, на-

правленные на достижение установленных показателей надежности.

Требования к надежности МиО представлены в табл. 4.1.

4.1.3. Требования к обслуживающему персоналу

Требования, устанавливаемые к обслуживающему МиО персо-

налу (раздел 4), должны обеспечить безопасное применение техники

в условиях эксплуатации. Эти требования регламентированы п. 6.5

ГОСТ Р 54122-2010. Требования к оператору включают: требования к

возрасту, состоянию здоровья, профессиональной подготовке, обуче-

нию, уровню квалификации и аттестации оператора, психическому и

80

физическому состоянию, включая требования к ограничению употреб-

ления психотропных и других веществ. Эти требования допускается

излагать в Руководстве по эксплуатации (РЭ) и в Обосновании безо-

пасности (ОБ). Последние два документа должны быть согласованы

между собой.

Следует также указать критерии отказов и предельных состоя-

ний МиО, требования к эксплуатационным способам обеспечения на-

дежности работы машин и механизмов. Здесь же должны быть указа-

ны требования к обслуживающему персоналу, квалификации, подго-

товке и переподготовке и ответственности за безопасную эксплуата-

цию. Должны быть отражены требования к организации и последова-

тельности проведения пуско-наладочных испытаний для всех элемен-

тов, важных для безопасности, а также сроки проведения контрольно-

диагностических операций и ремонтных воздействий.

При составлении ОБ машин и механизмов необходимо разрабо-

тать планы технического диагностирования, обслуживания и ремон-

тов, а также программу обеспечения взрыво- и пожаробезопасности.

Должны быть также отражены требования к охране окружающей сре-

ды с указанием возможных токсичных выбросов в окружающую среду.

Кроме того, должны быть разработаны способы утилизации ма-

шины с указанием условий переработки и захоронения опасных ве-

ществ и отработанных эксплуатационных материалов без загрязнения

окружающей среды и причинения вреда людям, животным и др.

Особо следует остановиться на разделе 5 Анализ риска при-

менения (использования) МиО. В соответствии с требованиями

ГОСТа Р 54122 в этом разделе должна быть приведена информа-

ция, представленная в табл. 4.2 и 4.3.

По рекомендациям табл. 4.2 определяется вероятность отказов

машин или оборудования за время эксплуатации расчетным или экс-

периментальным путем. При отсутствии необходимых статистических

данных вероятность оценивается в баллах от 1 (когда отказ в работе

машины или оборудования маловероятен) до 10 (когда вероятны по-

вторные отказы в работе).

81

Таблица 4.2

Оценки вероятностей отказов в баллах

Виды отказов по вероятно-сти возникновения

за время эксплуатации

Ожидаемая вероятность отка-зов, оцененная расчетом или экспериментальным путем

Оценка веро-ятности отказа

в баллах B1

Отказ практически невероятен

Менее 0,00005 1

Отказ маловероятен От 0,00005 до 0,001 2

Отказ имеет малую вероятность, обусловленную только точностью расчета

От 0,001 до 0,005 3

Умеренная вероятность отказа

От 0,005 до 0,001 4

Отказы возможны, но при испытаниях или в эксплуа-тации аналогичных изделий не наблюдались

От 0,001 до 0,005 5

Отказы возможны, наблю-дались при испытаниях и в эксплуатации аналогичных изделий

От 0,001 до 0,005 6

Отказы вполне вероятны От 0,005 до 0,01 7

Высокая вероятность отказов

От 0,01 до 0,10 8

Вероятны повторные отказы Более 0,11 10

Таблица 4.3

Оценки последствий отказов

Описание последствий отказов Оценка последствий

в баллах B2

Отказ не приводит к заметным последствиям, потребитель вероятно не обнаружит наличие неисправности

1

Последствия отказа незначительны, но потребитель может выразить неудовольствие его появлением

2–3

Отказ приводит к заметному для потребителя снижению эксплуатационных характеристик и/или к неудобству применения изделия

4–6

Высокая степень недовольства потребителя, изделие не может быть использовано по назначению, но угрозы безопасности отказ не представляет

7–8

Отказ представляет угрозу безопасности людей или окружающей среды

9–10

82

В данном разделе проводится также:

– идентификация риска (опасностей);

– оценка риска;

– рекомендации по уменьшению риска.

Производителем должна быть обеспечена возможность выявле-

ния потенциальных отказов до поставки машины потребителю. При

этом оценка вероятности выявления возможных отказов до поставки

машины потребителю должна осуществляться по результатам обна-

ружения отказов расчетным или экспериментальным путем в баллах

по десятибалльной шкале (табл. 4.4).

Таблица 4.4

Оценка вероятности обнаружения отказа

до поставки изделия потребителю

Виды отказов по вероятности обнаружения

до поставки

Вероятность обнаружения отказа, оцененная расчетным

или экспертным путем

Оценка вероятности в баллах B3

Очень высокая вероятность выявления отказа при кон-троле, сборке, испытаниях

Более 0,95 1

Высокая вероятность выяв-ления отказа при контроле, сборке, испытаниях

От 0,95 до 0,85 2–3

Умеренная вероятность вы-явления отказа при контро-ле, сборке, испытаниях

От 0,85 до 0,45 4–6

Высокая вероятность поставки потребителю дефектного изделия

От 0,45 до 0,25 7–8

Очень высокая вероятность поставки потребителю дефектного изделия

Менее 0,25 9–10

Критичность С риска отказов вычисляется по формуле:

С = В1В2 В3, (4.1)

где В1 – вероятность возникновения отказа за время эксплуатации

МиО, найденная по табл. 4.2, В2 – тяжесть последствий отказа –

по табл. 4.3, В3 – вероятность обнаружения отказа до поставки изде-

лия потребителю – по табл. 4.4.

Все три коэффициента оцениваются в баллах от 1 до 10.

83

Порядок проведения анализа риска машин и оборудования при-

веден в разделе Рабочая документация на электронном ресурсе

www.tbezop.ru. В разделе Рабочая документация должны быть указа-

ны: примеры обоснований безопасности и примеры технических доку-

ментов (technical file) в соответствии с Директивой 2006/42/CE.

Кроме того, для проведения оценки риска машиностроительной

продукции можно использовать следующие нормативные документы:

– ГОСТ Р 51901.11-2005 (МЭК 61882:2001) Менеджмент риска.

Анализ риска технологических систем;

– ГОСТ Р 51344-99 Безопасность машин и оборудования. Прин-

ципы оценки и определения риска;

– ГОСТ 27.310-95 Анализ видов, последствий и критичности от-

казов. Основные положения;

– ГОСТ Р ИСО 31000-2010 Менеджмент риска. Принципы и ру-

ководство;

– Guideline for quantitative riskas sessment «Purple book» CPR 18E;

– Publication Series on Dangerous Substances 4 (PGS 4) Methods

for determining and processing probabilities «Red book»; (аналогичные

документы методики определения пожарного риска, утв. Приказом

МЧС № 404 и № 382);

– Приказ МЧС № 404 и приказ МЧС № 382 – удобно использо-

вать в части определения вероятности реализации исходных событий

аварий (например, разгерметизации сосудов и емкостей);

– РД 03-418-01 Методические указания по проведению анализа

риска ОПО.

В соответствии с требованиями нормативных документов в ОБ

на машины и механизмы должен быть указан назначенный ресурс, на-

значенный срок службы и назначенный срок хранения, по истечении

которых эксплуатация машины или оборудования должна быть пре-

кращена независимо от их технического состояния.

4.1.4. Требования к безопасности при вводе МиО

в эксплуатацию

В разделе 6 ОБ должны быть отражены требования ОБ к МиО

при вводе их в эксплуатацию. В этом разделе приводится информа-

84

ция об организации, объеме, последовательности и сроках пускона-

ладочных работ и испытаний, осуществляемых при вводе в эксплуа-

тацию машины или оборудования для всех элементов, важных для

безопасности.

При вводе в эксплуатацию в полном объеме должны быть вы-

полнены требования нормативной документации и обеспечена безо-

пасность при проведении пусконаладочных работ и испытаний на всех

этапах ввода МиО в эксплуатацию.

Должна быть обеспечена требуемая полнота исследований и

проверка всех режимов и характеристик систем, имеющих отношение

к обеспечению безопасности при эксплуатации МиО.

Кроме того, должны быть подтверждены проектные основы и ха-

рактеристики систем нормальной эксплуатации МиО.

Раздел 7 ОБ должен содержать требования к управлению безо-

пасности МиО при эксплуатации.

В этом разделе приводится информация:

– об организации эксплуатации МиО, подготовке работников

(персонала) и поддержании работоспособности систем в целом (мож-

но приводить ссылки на соответствующие главы ОБ), а также:

– планы технического диагностирования, обслуживания и ремонта;

– программы проверок технического состояния МиО;

– обеспечение пожаро- и взрывобезопасности;

– аварийное планирование.

При этом должны быть учтены принципы пассивной и экологиче-

ской безопасности. Следует также указать критерии отказов и пре-

дельных состояний, требования к способам обеспечения надежности

работы машин и механизмов в условиях эксплуатации. Здесь же

должны быть указаны требования к обслуживающему персоналу,

уровню квалификации, переобучению и ответственности операторов и

обслуживающего персонала за безопасную эксплуатацию машин.

Должны быть отражены требования к организации и последователь-

ности проведения пусконаладочных работ для машины в целом и всех

её элементов, важных для обеспечения безопасности работы, а также

сроки ремонтов и последовательность их выполнения.

85

При составлении ОБ машин и механизмов следует составить пла-

ны проведения технического диагностирования, сборки, обслуживания,

ремонтов, а также программу обеспечения пожаро- и взрывобезопасно-

сти. Должны быть также отражены требования к охране окружающей

среды с указанием количества выбросов в окружающую среду.

При этом должны быть подробно проанализированы эти выбро-

сы с указанием их химико-минералогического состава и влияния на

окружающую среду и живые организмы.

4.1.5. Требования безопасности при утилизации МиО

В действующей нормативной документации приведены сле-

дующие группы требований к обеспечению безопасности при утили-

зации МиО:

– по методам, способам, процедурам утилизации МиО;

– по методам, способам, процедурам нейтрализации, захороне-

ния, переработки опасных веществ и материалов, входящих в МиО;

– требования к персоналу, проводящему работы по утилизации,

средствам индивидуальной защиты персонала или требования к ор-

ганизациям, проводящим такие работы.

В этом разделе должны быть отражены способы безопасной

утилизации МиО как для людей и животных, так и для окружающей

среды. Должны быть указаны способы нейтрализации и безопасного

захоронения или переработки материалов и веществ, входящих в их

состав с указанием мест захоронения или переработки.

4.2. Менеджмент рисков дорожных машин

Менеджмент рисков дорожных машин четко регламентирован

ГОСТ Р 51901-2007 [37]. В нем рассмотрены также методы анализа

неисправностей и последствий отказов в работе дорожно-

строительных машин и оборудования.

Порядок ранжирования рисков, представленный в разделе 4.1,

очень широко используется при техническом регулировании в дорож-

ном хозяйстве, которым предусмотрено, согласно Федеральному за-

86

кону «О техническом регулировании» (184 ФЗ), проведение оценки

рисков для дорог с точки зрения вероятности возникновения ДТП или

экологической безопасности, что подробно изложено в монографии

Кокодеевой Н.Е., Столярова В.В. и Васильева Ю.Э. [38].

Новая версия стандарта ISO 9001:2015 и ГОСТ Р ИСО 9001-2015

[23] предписывает формирование систем менеджмента качества (СМК)

на базе риск-ориентированного мышления.

В ГОСТе Р ИСО 9001-2015 риск-менеджмент связан с использо-

ванием процессного подхода в системе управления организацией.

Понимание и менеджмент взаимосвязанных процессов как системы

способствуют повышению эффективности работы организации в дос-

тижении намеченных результатов. Процессный подход позволяет ор-

ганизации в ходе управления учитывать взаимное влияние и взаимо-

зависимость между процессами системы, что обеспечивает улучше-

ние результативности деятельности предприятия за счёт сокращения

расходов. Процессный подход предусматривает систематическое оп-

ределение и менеджмент процессов и их взаимодействие таким обра-

зом, чтобы достигать намеченных результатов в соответствии с поли-

тикой в области качества и стратегическим направлением организа-

ции. Менеджмент процессов и системы как единого целого может дос-

тигаться при использовании цикла PDCA [13] на основе риск-ориенти-

рованного мышления, нацеленного на использование возможностей и

предотвращение нежелательных результатов.

Процессный подход в СМК позволяет:

a) понимать и постоянно выполнять требования процессов;

б) рассматривать процессы как источник добавления ценности;

в) достигать результативного функционирования процессов;

г) улучшать процессы на основе оценки данных и информации.

В ГОСТе Р ИСО 9001-2015 на рис. 4.2 показано схематичное

изображение любого процесса и взаимосвязь его элементов. Кон-

трольные точки мониторинга и измерения для управления специфич-

ны для каждого процесса и варьируются в зависимости от соответст-

вующих рисков.

87

Рис. 4.2. Схематичное изображение элементов процесса (ГОСТ Р ИСО 9001-2015)

Направление усилий на предотвращение рисков и поиск воз-

можностей их устранения создает основу для повышения эффектив-

ности менеджмента качества, достижения лучших результатов и пре-

дотвращения неблагоприятных последствий оставшихся рисков.

Пример 1. Примером могут служить сертификационные требо-

вания подтверждения безопасности изделий машиностроения норма-

тивам ТР ТС.

Сертификация проводится в отношении машин и (или) оборудо-

вания, включенных в перечень объектов технического регулирования,

подлежащих подтверждению соответствия требованиям технического

регламента Таможенного союза «О безопасности машин и оборудо-

вания» в форме сертификации или обязательного декларирования

(прил. № 3 к ТР ТС 010/2011 [25]).

По решению заявителя вместо декларирования о соответствии в

отношении машин и (или) оборудования может быть проведена сер-

тификация.

Декларация о соответствии или сертификат соответствия явля-

ется единственным документом, подтверждающим соответствие ма-

шины и (или) оборудования требованиям ТР ТС. Декларация о соот-

ветствии и сертификат соответствия имеют равную юридическую силу

88

и действуют на единой таможенной территории Евразийского эконо-

мического союза в течение срока службы машины.

Для подтверждения соответствия МиО заявитель формирует

комплект документов, который включает:

– обоснование безопасности;

– технические условия (при наличии);

– эксплуатационные документы (руководство по эксплуатации);

– перечень стандартов, указанных в пункте 1 статьи 6 ТР ТС

010/2011, требованиям которых должны соответствовать данные ма-

шины и (или) оборудования (при их применении изготовителем);

– контракт-договор на поставку (для партии, единичного изде-

лия) или товаросопроводительную документацию (для партии, еди-

ничного изделия);

– сертификат на систему менеджмента качества изготовителя

(ISO 9000,при наличии);

– сведения о проведенных исследованиях (при наличии);

– протоколы испытаний машины и (или) оборудования;

– сертификаты соответствия на материалы и комплектующие

изделия или протоколы их испытаний (при наличии);

– сертификаты соответствия на данные машины и (или) обо-

рудование, полученные от зарубежных органов по сертификации

(при наличии);

– другие документы, прямо или косвенно подтверждающие соот-

ветствие машин и (или) оборудования требованиям безопасности

ТР ТС (в т.ч. декларация ЕС и др., при наличии).

4.2.1. Структура документа «Обоснование безопасности»

Одним из обязательных документов при сертификации или дек-

ларировании соответствия продукции машиностроения является

«Обоснование безопасности» (ОБ). Структура документа «Обоснова-

ние безопасности» поставляемой изготовителями машины должна

содержать следующую информацию:

– описание машины (оборудования);

89

– анализ возможных опасностей и рисков;

– обеспечение безопасности при проектировании;

– обеспечение безопасности при производстве (описание произ-

водственных мощностей, технологических процессов, анализ техноло-

гического оборудования, квалификации рабочих);

– обеспечение безопасности в процессе эксплуатации;

– порядок утилизации;

– соблюдение правил ОБ при утилизации МиО.

В процессе сертификации машин и оборудования также требу-

ется проведение анализа устойчивости производства с целью под-

тверждения возможности выпуска продукции стабильного качества в

течение длительного периода эксплуатации (до 5 лет).

4.2.2. Информация, необходимая для разработки

акта анализа производства

К такой информации относятся:

– адрес компании, адреса производственных площадок;

– описание генерального плана: общая площадь территории,

число производственных корпусов, площадь производственных по-

мещений, численность работающих: рабочих, инженеров, админист-

ративного персонала;

– описание системы контроля качества продукции: входной кон-

троль сырья и комплектующих, операционный контроль при производ-

стве изделий, организация испытаний, контроль качества готовой

продукции;

– применяемые методы контроля качества сварных швов. При-

меняемое оборудование для сварки;

– порядок проведения метрологической поверки измерительного

оборудования и приборов;

– порядок проведения испытаний комплектующих деталей и го-

товой продукции;

– наличие у компании сертифицированной системы менеджмен-

та качества в соответствии с требованиями стандартов ISO 9000;

90

– анализ работы компании с поставщиками комплектующих;

– годовой объём производства;

– в какие страны поставляется продукция.

Представленную информацию необходимо проиллюстрировать

фотографиями.

При разработке (проектировании) машины и (или) оборудования

должны быть идентифицированы возможные виды опасности на всех

стадиях жизненного цикла.

Для идентифицированных видов опасности должна проводить-

ся оценка риска отказов расчетным, экспериментальным, экспертным

методом или по данным эксплуатации аналогичных машин и (или)

оборудования. Новый виток в развитии количественных и качествен-

ных методов оценки риска в дорожном строительстве должен дать

широко обсуждаемый в 2017 году проект национального стандарта,

утвержденный Государственной компанией «Российские автомо-

бильные дороги»2.

Пример 2. В качестве примера может служить Определение по-

казателей риска по международным стандартам согласно ГОСТу ISO

15998-2013 и дополняющему его, вступающему в действие с 1 января

2018 года, ГОСТу Р 57300-2016/ISO/TS 15998-2:20123.

Представленный на рис. 4.3 качественный метод оценки риска

позволяет определить достоверный уровень безопасности MCS по

известным факторам риска. Метод использует множество парамет-

ров, которые совместно описывают характер опасной ситуации, когда

система дает сбой или не отвечает.

Пример 3. Характерным примером результатов анализа причин

отказов дробильно-сортировочного оборудования (ДСО) одной из

российских организаций, с «успехом» эксплуатирующей импортную

дорогостоящую технику, является приведенный ниже перечень неис-

правностей. По заключениям независимой экспертной комиссии уста-

2 Интернет ресурс: https://www.russianhighways.ru/about/normative_base/obsuzh- denie-proekta-gost-r/ Режим доступа свободный. Дата обращения 12.06.2017. 3 ГОСТ Р 57300-2016/ISO/TS 15998-2:2012. Машины землеройные. Системы управления с использованием электронных компонентов. Часть 2. Применение ИСО 15998.

91

новлены следующие причины зарегистрированных отказов дробиль-

но-сортировочного оборудования:

1. В баке гидравлической системы управления рабочим оборудо-

ванием в процессе эксплуатации практически отсутствует рабочая

жидкость, что видно по указателю уровня масла (контрольному глазку).

Рис. 4.3. Граф оценки риска землеройной машины: 1 – отправная точка для оценки риска; С – параметр последствий риска (C1 – незначительные

травмы, С2 – серьезные увечья одного или нескольких лиц, С3 – смерть нескольких лиц, С4 – большое количество погибших); F – параметры частоты

и время подверженности риску (F1 – воздействие от редкого до частого, F2 – воздействие от частого до постоянного); Р – параметры возможности

избежания риска (Р1 – возможность при некоторых условиях, Р2 – почти невозможно); W – вероятность возникновения нежелательных случаев

(W1 – очень большая вероятность и вероятно только несколько нежелательных событий, W2 – небольшая вероятность, что нежелательные

события случатся и вероятно немного нежелательных событий, W3 – сравнительно высокая вероятность, что нежелательные события

случатся и вероятны частые нежелательные события; от а до h – оценки необходимого снижения риска

2. Клеммы аккумуляторной батареи (АКБ) не защищены от воды

(осадков) и грязи. Наличие на поверхности АКБ подтёков и грязи сви-

детельствует об отсутствии периодического технического обслужива-

ния, регламентированного инструкцией по эксплуатации. Повреждена

изоляция проводов. Отсутствует защита двигателя внутреннего сго-

рания (ДВС) от пыли. По состоянию АКБ и ДВС очевидно, что необхо-

димое ежесменное техническое обслуживание не проводится.

92

3. На крышке воздушного фильтра видны механические повреж-

дения, деформация и отсутствие крепления крышки к корпусу, что на-

рушает герметичность фильтра. Следы механического воздействия

свидетельствуют о том, что с фильтром проводились какие-то нерег-

ламентированные операции, информация о которых отсутствует.

4. Нарушена герметичность подкапотного пространства, наблю-

даются подтёки масла, грязь.

5. Площадка для установки ДСО не подготовлена в соответствии

с требованиями инструкции по эксплуатации. ДСО стоит с наклоном,

как в продольном, так и в поперечном направлениях, что является на-

рушением требований завода-изготовителя (п. 4.6, 4.10, 6.12–6.14

Правил эксплуатации MOBICONEM C09). Опоры конвейеров стоят не-

ровно, под них подложены мелкие камни, вызывающие дополнитель-

ную вибрацию и риск падения металлоконструкции.

6. На глушителе выхлопной трубы видны следы сварки, свиде-

тельствующие о механическом повреждении и ремонте, проводив-

шемся в условиях эксплуатации без привлечения специалистов сер-

висной службы (в представленной на исследование документации

данное повреждение не отображено). Информации о привлечении

специалистов сервисной службы не представлено. Судя по характеру

повреждений оборудования и его элементов, ремонт проводился не-

квалифицированно, с нарушением нормативных требований.

7. Оторван и болтается на трёхметровой высоте защитный кожух

транспортёра, что представляет опасность для обслуживающего пер-

сонала и может вызвать повреждение рабочего оборудования ДСО.

8. Вдоль всей установки небрежно развешаны токопроводящие

кабели без креплений, что является опасным для жизни обслуживаю-

щего персонала и вызывает риск повреждения движущегося рабочего

оборудования и собственно кабелей.

9. Изменена схема воздухозабора ДВС ДСО, что ведёт к сниже-

нию мощности и ухудшению работоспособности ДВС.

10. Токопроводящий кабель небрежно подвешен в непосредст-

венной близости с вращающимся поддерживающим роликом и дви-

жущейся лентой транспортёра, что представляет опасность для жизни

93

рабочих, а также может вызвать короткое замыкание и отказ оборудо-

вания (п. 1.04.04, 4.6 Правил эксплуатации MOBICONEM C09). Изоля-

ция кабеля повреждена.

11. Нарушена целостность рёбер охлаждения корпуса электро-

мотора, кроме того, сильное загрязнение ухудшает условия охлажде-

ния электромотора в процессе работы. Ежесменное обслуживание

(ЕО) ДСО не проводится.

12. Скребок транспортера деформирован и загрязнён, что вызы-

вает повышенный износ ленты транспортёра. Это также свидетельст-

вует о том, что ТО своевременно не проводится.

13. Рама выгрузного конвейера имеет механические поврежде-

ния в месте крепления приводного барабана, что очевидно, является

следствием неквалифицированного ремонта.

14. Манжеты повреждены и требуют замены.

15. Петля крышки защитного кожуха оторвана, уплотнение по-

вреждено, что свидетельствует о неправильной эксплуатации и отсут-

ствии периодического технического обслуживания ДСО.

16. Система орошения отключена и давно не используется.

17. ДВС сильно загрязнён, моторное масло давно не доливали,

нарушена целостность лопастей вентилятора двигателя.

18. Отмечено повышенное провисание ленты транспортёра – ре-

гулировка натяжения, рекомендуемая инструкцией по эксплуатации,

не проводится. Результат – повышенный износ, разрыв ленты.

Представленный перечень позволяет сделать следующие выво-

ды о причинах возникновения отказов дробильно-сортировочного

оборудования в условиях эксплуатации и продолжительности связан-

ных с ними простоев:

1. Хранение и использование дробильно-сортировочного обору-

дования в условиях эксплуатации на объекте осуществляются с гру-

бейшим нарушением нормативных требований.

2. Виды зафиксированных отказов дробильно-сортировочного

оборудования свидетельствуют о грубых нарушениях правил эксплуа-

тации машин на объекте.

94

3. Для исключения аварийных отказов, требующих проведения

дорогостоящих ремонтов, необходимо обеспечить соблюдение пра-

вил установки (на специально подготовленную площадку) и эксплуа-

тации дробильно-сортировочного оборудования, контроля состояния и

своевременного обращения в технический центр для проведения

управляющих технических воздействий (диагностирования, техниче-

ского обслуживания и ремонта).

4. Результаты анализа причин отказов и нарушений правил экс-

плуатации дробильно-сортировочного оборудования (ДСО) свиде-

тельствуют о недостаточном уровне квалификации и небрежности об-

служивающего персонала и операторов на объекте. Необходимо про-

вести повышение квалификации операторов и обслуживающего пер-

сонала и организовать контроль выполнения правил эксплуатации

оборудования.

Таким образом, основной причиной отказов в работе дробильно-

сортировочного оборудования на указанном предприятии является

преимущественно человеческий фактор, т.е. ненадлежащее отноше-

ние обслуживающего персонала (потребителя) к эксплуатируемому

оборудованию. Для надежной работы такого оборудования требуется

регулярное осуществление технического диагностирования, плановых

видов технического обслуживания и ремонтов, соблюдение техноло-

гической дисциплины, контроль размеров загружаемых в дробилку

материалов, а также соблюдение норм.

4.3. Особенности менеджмента рисков в машиностроении

с учетом условий эксплуатации

До недавнего времени в машиностроении оценка рисков не счи-

талась обязательной процедурой при проектировании, производстве и

эксплуатации машины, и многие предприятия ограничивались анали-

зом уровня их надёжности.

С момента принятия в РФ технического регламента «О безопас-

ности машин и оборудования» ТР ТС 010/2011 [25], который обязыва-

ет проводить оценку риска на этапах разработки (проектирования)

машин и оборудования (ст. 4) многие организации, занимающиеся

95

производством и эксплуатацией таких машин и оборудования, столк-

нулись с необходимостью вести постоянную работу по оценке воз-

можных рисков и разработке способов их устранения. К сожалению,

это оказалось довольно трудной задачей. Причин можно привести

достаточно много, но основной является отсутствие опыта и специа-

листов по проведению оценки риска. Несмотря на существование до-

вольно большого количества методов оценки риска (согласно ИСО

31010-2010 [46] в приложении В их 31), довольно часто такую методи-

ку необходимо разрабатывать специально для конкретного случая,

машины, механизма. Отсутствие же специалистов в проведении по-

добных работ вносит свои коррективы на пути полноценного примене-

ния технического регламента МиО.

Разработка методов оценки рисков при эксплуатации машин

представляет большой интерес для эксплуатационных организаций

и предприятий, занимающихся гарантийным обслуживанием этой

продукции.

4.3.1. Процесс риск-менеджмента

и существующие методы оценки рисков

В общем виде жизненный цикл машины состоит из четырех основ-

ных этапов: проектирование, производство, эксплуатация и утилизация.

Как видно из рис. 4.4, процесс риск-менеджмента в лучшем слу-

чае присутствует только на первых двух этапах: проектирования и

производства, на процесс эксплуатации он не распространяется. Ре-

альные данные об эксплуатационных свойствах начинают поступать

только после начала эксплуатации продукта. В большинстве случаев

это означает, что в звене появляется еще один участник – потреби-

тель, который так же как и производитель, в случае выявления дефек-

тов, будет нести дополнительные расходы.

Поэтому наличие возможности предварительно оценить риски,

связанные с эксплуатацией машины до момента запуска в массовое

производство для производителя или до приобретения для потреби-

теля, является важнейшей задачей.

96

Существующие методы оценки риска условно можно разделить

на 4 основные группы [1]:

1. Феноменологические методы оценки основаны на выявлении

возможности развития аварийных процессов по результатам прове-

денных испытаний и экспериментальных исследований.

К преимуществам методов можно отнести высокую надёжность

результатов, но только в случае, если можно с достаточной достовер-

ностью оценить текущее состояние элементов исследуемой системы.

Рис. 4.4. Упрощенная схема жизненного цикла машины

Эти методы хорошо подходят для сравнительного анализа раз-

личных моделей машины, но для анализа сложных многофункцио-

нальных объектов – малопригодны.

Машина

Проектирование Производство

Эксплуатация

Утилизация

Обратная связь

Процесс риск-менеджмента

Потребитель

Инструкция по эксплуатации

Техн. характеристика

97

2. Детерминированные методы оценки рисков предполагают

проведение анализа последовательности развития событий, начиная

от начального события и до конечного состояния системы, через ряд

предполагаемых промежуточных стадий и состояний. Развитие про-

цессов прогнозируют с помощью методов математического модели-

рования, имитаций и сложных расчётов.

Детерминированные методы обеспечивают наглядность полу-

ченных результатов и обеспечивают возможность выявления основ-

ных факторов, влияющих на процесс изменения состояния системы.

К недостаткам этой группы методов относится необходимость

разработки сложных математических моделей и проведения сложных

и дорогостоящих экспериментальных исследований.

3. Вероятностные методы оценки рисков опираются на оценку

вероятности возникновения аварийной ситуации и расчёты вероятно-

стей того или иного развития событий. Для этого проводится анализ

возможных цепочек событий и оценивается полная вероятность воз-

никновения отказа машины.

Преимуществом метода является возможность составления уп-

рощённых, в сравнении с детерминированным методом, математиче-

ских моделей. Однако упрощение моделей приводит к снижению точ-

ности оценок возникновения непредвиденных обстоятельств.

Основным недостаткам методов является зависимость от каче-

ства и объёма информации о состоянии системы.

4. Индуктивный метод позволяет на ранних этапах идентифи-

цировать опасные ситуации и события, вероятность их возникнове-

ния, а также величину возможного ущерба. Применение этого метода

позволяет скорректировать конструкцию системы ещё на стадии про-

ектирования.

К недостаткам данного метода относится необходимость учиты-

вать в расчётах множество различных внутренних, внешних и случай-

ных факторов возникновения рисков отказов в работе МиО.

Для изучения сложных систем и получения наиболее точных ре-

зультатов оценки рисков необходимо использовать комбинацию не-

скольких методов их оценки. Это позволяет повысить качество оценки

98

и частично компенсировать нехватку статистической информации о

возможности возникновения рисков.

При этом значительно можно облегчить задачу поиска опти-

мальных решений, используя планирование экспериментов, а также

ПМ Statistica и построение диаграмм Парето, позволяющих осуществ-

лять наглядные поиски оптимальных решений.

4.3.2. Выбор метода оценки риска

и последовательность действий

Оценка риска – это ряд логических шагов, позволяющих приме-

нить системный подход к рассмотрению факторов опасности[1].

Основой для оценки рисков R в рамках технического регулиро-

вания являются функционал F, связывающий вероятность P возник-

новения неблагоприятного события, и математическое ожидание

ущерба U от этого неблагоприятного события:

{ , } [ ( , )] ( ) ( ) ( ) ( ) ,R R i ii

R F U P F U P C U P U dU C P U P dP

где i – виды неблагоприятных событий; C – весовые функции, учиты-

вающие взаимовлияние рисков.

Предлагаемая методика строится на анализе возможных отка-

зов машины, выявленных по результатам предварительных исследо-

ваний. Основные этапы оценки рисков:

1. Формирование списка возможных опасностей. На этом этапе

необходимо собрать и проанализировать информацию о возможных

опасностях, связанных с эксплуатацией машины, а также изучить дос-

тупную статистическую информацию.

2. Выбор возможных источников угроз, выявление ключевых уз-

лов, являющихся источниками опасности, и определение их характера.

3. Отсеивание опасностей, которые невозможны или маловеро-

ятны при эксплуатации исследуемой машины. Это действие необхо-

димо для сокращения объёма работ, упрощения оценочных меро-

приятий и улучшения качества полученных результатов.

4. Оценка рисков. Определение вероятностей возникновения

нештатных ситуаций в процессе работы МиО, а также оценка потен-

циального ущерба от их возникновения.

99

5. Разработка мер по устранению угроз. После определения веро-

ятности возникновения нештатной ситуации и возможного ущерба при-

нимается решение о целесообразности и способах устранения угроз.

Наиболее сложным является этап расчета. Для получения точ-

ных данных по вероятности наступления события необходимо сфор-

мировать достаточный объём статистических данных, что является

довольно трудной задачей, поскольку не все организации имеют воз-

можность накапливать и анализировать такую информацию. В этой

ситуации также может быть использован метод экспертных оценок.

После оценки рисков необходимо получить данные по возмож-

ным ущербам от возникновения таких ситуаций.

Оценка ущерба в результате реализации риска может быть про-

ведена с помощью страховых компаний, ремонтных организаций или

методом экспертных оценок.

Проведённые исследования позволяют сформировать списки

рисков и связанных с ними материальных затрат. Затем по каждому

пункту должно быть вынесено решение о приемлемости уровня риска.

Если значение риска оказывается за допустимыми пределами, необ-

ходимо принять решение по разработке мер по снижению риска. В

случае если снижение риска не представляется возможным, необхо-

димо провести комплекс мер по его предупреждению (исключению).

Одной из основных статей затрат любого производителя изде-

лий машиностроения составляют затраты на гарантийное обслужива-

ние. Срок гарантийного обслуживания является сильным аргументом

при выборе марки машины конечным пользователем. Издавна произ-

водители пытаются найти оптимальные значения сроков гарантии, ко-

торые позволят привлечь потребителей без существенных потерь на

выполнение гарантийных обязательств.

Основной вклад на пути достижения этой цели вносит уровень

технологий самого производителя, «ноу-хау», которые позволяют

выделить его среди конкурентного окружения. Многое зависит и от

качества материалов, уровня производства комплектующих основ-

ных поставщиков компонентов и др. Все эти факторы в совокупности

своей оказывают влияние на надежность составляющих агрегатов и

100

узлов машины, а в конечном счете на итоговый уровень надежности

машины. Надежность машины является одной из основных состав-

ляющих безопасности её эксплуатации. Довольно часто высокие

стандарты на производстве, а также высокое качество конструкцион-

ных материалов не являются стопроцентной гарантией низких затрат

на обеспечение надёжности машины в эксплуатации, поскольку су-

ществует множество факторов, которые невозможно учесть при про-

изводстве и проектировании:

– человеческий фактор при управлении машиной;

– климатические особенности в условиях эксплуатации;

– режимы эксплуатации и периодичность ТО;

– качество и состояние дорожного покрытия;

– качество эксплуатационных материалов и запасных частей;

– уровень технологической оснащённости сервисных предпри-

ятий и их наличие на пути следования;

– уровень квалификации персонала, проводящего техническое

обслуживание и ремонт машины.

Все эти факторы вносят серьёзные коррективы, меняя кривую

затрат на гарантийное обслуживание в сторону увеличения.

Инструментов, позволяющих точно спрогнозировать величину

затрат с учетом многофакторного влияния условий эксплуатации на

техническое состояние и потребность машины в ремонте, практически

нет. По этой причине большинство решений принимается или непо-

средственно дилером, на основе собственного опыта и интуиции, или

же опирается на математический аппарат (математическое модели-

рование или элементы теории вероятности), но без учета особенно-

стей эксплуатации.

Пример 4. В качестве объекта исследования выбрана машина

наиболее популярного сегмента в России. (В целях соблюдения кон-

фиденциальности производитель и марка машины не раскрываются).

На основе данных по эксплуатации построен график распреде-

ления произведенных замен деталей по системам машины (рис. 4.5).

Наиболее важной, с точки зрения безопасности машины, явля-

ется система рулевого управления. Для рулевого управления харак-

101

терен следующий список наиболее часто заменявшихся деталей в те-

чение гарантийного периода (табл. 4.5), т.к. по этим позициям произ-

водитель несет повышенные убытки в гарантийный период.

Рис. 4.5. График распределения замен деталей по системам машины

Таблица 4.5

Детали рулевого управления

Наименование детали % замен

Система рулевого управления 54%

Шланг высокого давления ГУР 16%

Рейка рулевая 13%

Карданный вал 8%

Насос ГУР 3%

Трубка системы рулевого управления 2%

Колонка рулевая 1%

Воздушный клапан 1%

Кронштейн упора рейки 1%

Зная распределение отказов по запчастям, проводим анализ

опасностей и собственно оценку рисков.

На выходе в зависимости от цели проведения анализа рисков

получаем качественное или количественное выражение риска.

На рисунке 4.6 приведен пример качественной оценки риска.

Цифрами на рисунке указаны возможные анализируемые риски.

Допустим, что под номером 1 – это риск выхода из строя насоса гид-

роусилителя руля (ГУР). Этот риск оказался наиболее критичным. Со-

ответственно необходимо разработать ряд мер, призванных снизить

данный риск. Одним из таких вариантов может быть замена ГУРа на

более надежный электроусилитель.

102

Рис. 4.6. Результаты качественной оценки риска

Для решения проблемы влияния региональных особенностей

эксплуатации на надёжность работы машины предлагается использо-

вать двухэтапный подход к оценке рисков машины (рис. 4.7).

Рис. 4.7. Двухэтапный подход к обобщенной оценке риска при эксплуатации машины

Это необходимо для получения предварительных данных для

дальнейшего принятия решений, касающихся поставки новой модели

машины без каких-либо существенных изменений в конструкции или

условий предоставления гарантии. В связи с этим предлагается адап-

тировать методику оценки рисков к реалиям эксплуатации в условиях

конкретного региона, в нашем случае РФ.

Для этого разбиваем работу по оценке рисков на этапы.

Этап первый: выделение группы рисков, наиболее критичных

для данной машины. Ранжирование выбранных рисков по уровню

опасности и стоимости устранения последствий.

РИСК А

РИСК B

РИСК N

Пе

рвы

й э

тап

Оц

ен

ка р

иско

в п

ри

про

екти

рова

-

ни

и и

про

изв

од

ств

е

Второй этап. Оценка риска

при эксплуатации

103

Этап второй: расчет общей оценки риска с учётом условий экс-

плуатации.

На основе опытных наблюдений было выявлено, что на гаран-

тийные затраты влияют следующие факторы (рис. 4.8):

– Уровень надежности машины.

– Региональные особенности эксплуатации машины.

– Режимы использования машины.

– Стоимость запасных частей, эксплуатационных материалов и

ремонтных работ.

Рис. 4.8. Виды проявления риска при эксплуатации

Для облегчения расчетов были приняты некоторые ограничения:

– в процессе разработки машины возникают риски, характери-

зующиеся вероятностью возникновения отказов и неисправностей его

основных узлов, систем, влияющих на безопасную эксплуатацию (без

учёта риска отказов электронных систем управления);

– режим эксплуатации определяется манерой вождения маши-

ны, которая зависит от характера водителя и дорожных условий.

Поскольку спрогнозировать манеру вождения не представляется

возможным, нами была принята шкала оценки в зависимости от воз-

раста владельца, косвенно влияющего на режим эксплуатации маши-

ны. Возраст владельца указывается при покупке машины. Шкалы

оценки для каждого из видов риска в баллах представлены в табл. 4.6.

Для получения единой оценки риска предлагается использовать

линейную модель взвешенной суммы факторов вида:

Риск при эксплуатации

Риск разработки

R1

Риск региона эксплуатации

R2

Риск режима эксплуатации

(манера вождения)

R3

Риск увеличе-ния стоимости

запасных частей и работ

R4

104

Rоб = A1X1 + A2X2 + A3X3 + … + AnXn.

Для получения значения от 0% до100% нормируем общую вели-

чину риска по формуле:

Y = 100%*(Rоб – Min)/(Max – Min).

Таблица интерпретации нормированной оценки риска может

быть адаптирована под конкретную организацию с учетом ее полити-

ки, регламентов и стандартов.

Таблица 4.6

Шкалы оценки рисков при эксплуатации машины

Риск Балл Оценка Описание

Риск разработки

1 Низкий Элементы экстерьера, интерьера кузова

2 Средний Системы пассивной безопасности, ДВС, трансмиссия, подвеска

3 Высокий Рулевое управление, системы активной безопасности

4 Критический Тормозная система

Риск региона эксплуатации

1 Низкий Москва и Северо-Западный регион

2 Средний Центральный и Южный регионы

3 Высокий Дальний Восток

4 Критический Сибирь

Риск сроков экс-плуатации

1 Низкий свыше 45 лет

2 Средний 30–45 лет

3 Высокий 23–30 лет

4 Критический до 23 лет

Риск увеличе-ния стоимости запасных час-тей и работ

1 Низкий Модель является локальной и основные запасные части производятся на территории РФ

2 Средний

Большинство запасных частей импортируются. Есть возможность наладить локальное производство

3 Высокий 100% импорт и невозможность наладить локальное производство ввиду отсутствия технологий

4 Критический Производитель покидает рынок РФ

105

Использование предлагаемого подхода при планировании по-

ставок новых моделей машин и обосновании гарантийных сроков их

эксплуатации обеспечивает возможность планирования управляющих

технических воздействий с целью обеспечения безопасности исполь-

зования машины с учётом региональных особенностей эксплуатации.

Выводы по главе 4

1. На сегодняшний день оценка рисков – это требование техни-

ческого регулирования. Однако оценка рисков осуществляется, как

правило, в момент проектирования и выпуска продукции в обращение.

Особого способа оценки рисков требуют только два технических рег-

ламента – «О безопасности машин и оборудования» (010/2011) и «Об

устройствах, используемых на опасных производственных объектах»

(032/2013). Эти требования выражаются в необходимости разработки

Обоснования безопасности, в котором и оцениваются основные риски

на всех стадиях жизненного цикла продукции машиностроения.

2. При поставке машин и оборудования потребителю требуется

проведение приёмосдаточного контроля поставляемой продукции с

детальной проработкой правил безопасного монтажа, эксплуатации,

надежности и утилизации МиО, а также перечисление требований к

обслуживающему персоналу и его квалификации.

3. В рассмотренном примере выявленные отказы и причины их

возникновения в процессе эксплуатации ДСО позволяют провести

факторный анализ для оценки значимости причин простоев и раз-

работку мероприятий по предупреждению рисков возникновения

этих причин.

В результате анализов установлено, что основной причиной

многочисленных отказов в работе ДСО импортного оборудования яв-

ляется ненадлежащее выполнение обслуживающим персоналом (че-

ловеческий фактор) предписаний инструкции по эксплуатации такого

оборудования, нарушение графиков периодических ремонтов и невы-

полнение своевременного техобслуживания оборудования в процессе

эксплуатации.

106

4. В настоящее время менеджмент рисков появления отказов

при эксплуатации МиО, в связи с требованиями ТР ТС, разработан в

нормативной документации РФ достаточно подробно, что позволяет

не только выявлять возникновение нештатных ситуаций, приводящих

к возникновению рисков отказов в их работе, но и рассчитывать коли-

чественно, производя оценку рисков в баллах. Это позволяет при ус-

ловии надлежащего выполнения требований по эксплуатации свести к

минимуму или заранее предотвратить возможность возникновения

рисков отказов.

107

ГЛАВА 5. Применение модуля Statistica

для планирования эксперимента

Как указывалось в главе 1 данной монографии, подробности о

планировании в системе Statistica даны в работе [3], где указаны также

особенности регрессионного моделирования, статистического контро-

ля качества, выявление рисков возникновения дефектов в экспери-

ментах с помощью анализа Парето, а также факторного, корреляци-

онного и кластерного анализов.

5.1. Преимущества применения модуля Statistica

для планирования эксперимента

Преимуществами применения этого модуля является возможность

перевода всего процесса планирования в автоматический режим, поиск

оптимальных моделей, последовательное усложнение моделей, изме-

нение моделей в случае изменения закона распределения случайных

величин, что особенно важно при оценке рисков в технических системах.

Программный модуль (ПМ) имеет такое название благодаря тому, что

собрал в себе основные инструменты контроля качества и статистиче-

ские методы, широко используемые в настоящее время в системах ме-

неджмента качества и при внедрении бережливого производства и экс-

плуатации. Зная азы применения инструментов систем менеджмента

качества и TQM, изложенных в главе 2 настоящей монографии, и со-

блюдая последовательность действий (шагов), обеспечивающих на-

дежное ускоренное планирование экспериментов, можно достичь сни-

жения до минимального уровня таких рисков или их предотвращения.

С этой целью предлагается следующий алгоритм минимизации и

количественной оценки рисков:

1) весь спектр факторов, влияющих на риск, анализируют и сни-

жают до приемлемого уровня при помощи методов FMEA и FMECA

(анализ возникновения отказов), описанных в работах [1, 33];

2) при помощи диаграммы Парето выявляют наиболее опасные

риски и соответствующие им факторы, которые затем ранжируют при

помощи известных моделей планирования эксперимента;

108

3) проводят повторное исследование моделей при помощи ме-

тодов испытаний или исследований аналогов машин и оборудования,

но уже не в виде «прикидочных опытов», а в тех точках плана, кото-

рые рекомендует выбранная математическая модель и выбранное

в п. 1) факторное пространство (x1, x2, … xn);

4) проводят эксперимент и получают заданные математические

зависимости исследуемых откликов (y1, y2, … yn) от независимых

варьируемых факторов;

5) зная из п. 1 уровень опасности каждого фактора или рассчи-

тав его по формуле (4.1), определяем коэффициент критичности каж-

дого из независимых факторов;

6) составляется уравнение критерия оптимальности модели:

по аналогии с работами [4, 33] с помощью программного модуля Math

Cad. Графически или путем несложных математических преобразова-

ний находится экстремум зависимость данного критерия от исследуе-

мых факторов.

Данный алгоритм позволяет заменить приоритеты поиска опти-

мальных решений, в виде максимизации прочности строительных ма-

териалов или межремонтных периодов эксплуатации и повышения

надежности машин и оборудования, на целевую функцию снижения

рисков на всех стадиях жизненного цикла конечного продукта (напри-

мер, построенного участка автомобильной дороги) и вне зависимости

от отраслевой принадлежности исследуемого объекта.

5.2. Диаграмма Парето

При контроле качества анализ Парето – это способ системати-

зации данных, позволяющий выявить основные факторы и опреде-

лить их влияние на исследуемый объект. Диаграммой Парето назы-

вают графическое изображение, в котором строятся полосы или

столбцы гистограммы в нисходящем по значимости факторов поряд-

ке, начиная слева. Основой графика Парето является правило

«80...20»: 80% проблем являются результатом 20% причин [4].

Расположение данных на графике Парето помогает выделить

«жизненно важное меньшинство» по сравнению с «незначительным

109

большинством». Выбор категорий, помещение данных в таблицу и по-

строение графика Парето помогают службе качества выбрать компо-

нент проблемы, который будет давать наилучшие результаты.

Принцип Парето можно применить к любой группе причин, вы-

зывающих то или иное последствие, когда большая часть последст-

вий вызвана малым количеством причин.

Анализ Парето позволяет ранжировать отдельные факторы по

значимости или важности, выявить и устранить в первую очередь те

причины, которые вызывают наибольшее количество проблем (несо-

ответствий), позволяет распределить усилия для разрешения возни-

кающих проблем и установить основные факторы, которыми нужно

управлять с целью снижения или предотвращения рисков.

Различают два вида диаграмм Парето.

1. Диаграмма Парето по результатам деятельности.

Эта диаграмма предназначена для выявления главной проблемы и

отражает следующие нежелательные результаты деятельности (риски):

– в области качества: возникновение дефектов, поломок, неис-

правностей, отказов, рекламации, потребности в ремонте, возвраты

продукции; повышение себестоимости, объема потерь, затрат;

– сроки поставок: нехватка запасов, нарушение производствен-

ного плана-графика, ошибки в составлении документов;

– безопасность: несчастные случаи, нарушение техники безо-

пасности, аварии.

2. Диаграмма Парето по причинам.

Эта диаграмма отражает причины проблем, возникающих в ходе

производства, и используется для выявления главной из них:

– исполнитель работы: смена, бригада, возраст, опыт работы,

квалификация, состояние здоровья, индивидуальные характеристики;

– оборудование: станки, агрегаты, инструменты, оснастка, орга-

низация использования, модели, штампы, техническое состояние;

– сырье: изготовитель, вид сырья, завод-поставщик, партия;

– технология производства: условия производства, технологиче-

ская документация, приемы работы, последовательность операций;

110

– измерения: точность (показаний, чтения, приборная), правиль-

ность и повторяемость (умение дать одинаковое показание в после-

дующих измерениях одного и того же значения), стабильность (повто-

ряемость в течение длительного периода), совместная точность, т.е.

вместе с приборной точностью и тарированием прибора; тип измери-

тельного прибора (аналоговый или цифровой).

Пример 1. Для примера построим диаграмму Парето по причи-

нам простоев дробильно-сортировочного оборудования (ДСО).

Как было показано в главе 1 данной монографии, планирование

эксперимента (англ. еxperimental design techniques) представляет со-

бой комплекс мероприятий, направленных на эффективную постанов-

ку опытов. Под планированием эксперимента понимается процедура

выбора числа опытов и условий их проведения, необходимых для ре-

шения поставленной задачи с требуемой точностью. Все переменные,

определяющие изучаемый объект, изменяются одновременно по спе-

циальным правилам.

Еще в 1935 г. Р. Фишер на Рочемстедской агробиологической

станции в Англии разработал метод факторного планирования. При

этом особенностью факторного эксперимента является необходи-

мость ставить сразу большое число опытов.

Введение принципа последовательного шагового эксперименти-

рования в 1947 г. М. Фридманом и Л. Сэвиджем позволило распро-

странить на экспериментальное определение экстремума метод ите-

рации. В 1957 г. Дж. Бокс применил в промышленности метод эволю-

ционного планирования (последовательного экспериментального оп-

ределения оптимальных условий проведения процессов с использо-

ванием оценки коэффициентов степенных разложений математиче-

ским методом наименьших квадратов).

Результаты анализа причин возникновения отказов ДСО с ука-

занием выявленных неисправностей оборудования и вызванного ими

простоя оборудования представлены в табл. 5.1.

Результаты построения таблицы в программном модуле (ПМ)

Statistica представлены в табл. 5.2.

111

Таблица 5.1

Анализ причин простоя ДСО

№ Оборудование Неисправность Причина простоя Простой обо-

рудования (дней)

1 2 3 4 5

1

Конусная дробилка МС09

Неполадка электри-ческой системы. Конусная дробилка МС09

Неисправность АКБ

1

2

Дробильная установка MC 110 Z

Выход из строя под-шипника на ролике натяжения магнитно-го уловителя

Выход из строя быстро-изнашивающихся дета-лей – подшипников

1

3

Конусная дробилка МС09

Сбои, связанные с датчиком «Гидрав-лической фиксации зазора дробилки»

Уменьшение размера выходного отверстия дробилки вследствие неправильной регулировки

1

4

Конусная дро-билка МС09

Неполадка электри-ческой системы

Демонтаж и замена гид-роаккумулятора

5

5

Дробильная установка МС 110 Z

Выход из строя под-шипника на ролике натяжения магнитно-го уловителя

Неправильная установ-ка оборудования и из-менение технологиче-ской схемы дробления, вызывающей повышен-ную вибрацию и износ

1

6

Конусная дробилка МС 09

1.Вышел из строя ультразвуковой датчик наполнения дробилки

Уменьшение размера выходного отверстия дробилки вследствие неправильной регулировки

6

6.1

Конусная дробилка МС 09

2. Протерся гидрав-лический шланг цилиндра натяжения конуса

Несвоевременное тех-ническое обслуживание и ослабление болтовых соединений вследствие повышенной вибрации

2

6.2

Конусная дробилка МС 09

3. Постоянно обла-мываются шарниры на крышках отсека мотора и отсека пульта управления

Замена шарниров на дверях капота, гидроак-кумулятора, гидрошлан-гов, крыльчатки вентилятора

1

7

Конусная дробилка МС 09

Аварийная остановка реле 50В2

Проведение работ по восстановлению рабо-тоспособности реле

2

Итого простоя 20

112

Таблица 5.2

Таблица для построения диаграммы Парето в ПМ Statistica

Результаты эксперимента представляются в виде математиче-

ской модели, обладающей определенными статистическими свойст-

вами, например, минимальной дисперсией оценок параметров моде-

ли. Исторически планирование эксперимента возникло в 20-х годах

ХХ века из потребности устранить или хотя бы уменьшить системати-

ческие ошибки в сельскохозяйственных исследованиях.

Полученная в ПМ Statistica табл. 5.2 показывает исходные дан-

ные для построения диаграммы Парето (Value): накопленные суммы

(Cumulative Value), относительный процент каждой из рассмотренных

причин простоев ДСО (Percent) и накопленный процент причин про-

стоев (Cumulative Percent).

По данным табл. 5.1 и 5.2 строим диаграмму причин простоев

ДСО, представленную на рис. 5.1.

Анализируя рис. 5.1, можно прийти к выводу, что наибольшее

время простоя давала причина, связанная с неправильной регулиров-

кой выходного отверстия конусных дробилок. Помимо того, что это

наверняка приводило к нарушению технологии производства кубовид-

ного щебня и появлению излишков мелких фракций, неправильная ре-

гулировка выходного отверстия стала причиной появления различных

поломок оборудования. Вероятно, причиной поломок являлось нару-

шение размеров загружаемых в дробилку кусков щебня.

Второй и третий столбцы диаграммы на рис. 5.1 свидетельству-

ют о нарушении сроков технического обслуживания ДСО, рекомендо-

ванных производителем МиО.

113

Рис. 5.1. Диаграмма Парето по причинам простоя ДСО

5.3. Факторный анализ и планирование экспериментов

с помощью ПМ Statistica

Оценивая риски при проведении экспериментов, необходимо

помнить о видах и источниках погрешностей, которые представлены

на диаграмме рис. 5.1. Кроме того, различают случайные погрешности

и систематические. Первые относятся к погрешностям измерения. К

случайным также относятся все погрешности, связанные с второсте-

пенными условиями эксперимента. Они возникают по самым различ-

ным причинам – перепады напряжения в электросети при работе ис-

пытательного оборудования, небрежность лаборантов и пр. Система-

тические погрешности в отличие от случайных вызывают смещение

значений оценок характеристик распределения. Они могут быть по-

стоянными или закономерно изменяться при повторных измерениях

одной и той же величины. Поэтому следует говорить о сходимости и

114

воспроизводимости результатов эксперимента, к чему призывают ме-

ждународные стандарты на оценку компетентности испытательных

лабораторий и российский ГОСТ РИСО 5725 [27].

Для сравнения трудоемкости приведем примеры обычного пла-

нирования эксперимента и планирования с помощью ПМ Statistica.

Пример 1. При обычном планировании оценка качества экспе-

римента осуществляется через сходимость – качество результатов

измерения, отражающее близость результатов измерений, выполнен-

ных в одних и тех же условиях. Хорошая сходимость свидетельствует

о невысокой случайной погрешности. Также важным фактором для

качественного эксперимента является выбор модели (рис. 5.2).

Рис. 5.2. Критерии оптимальности эксперимента

Пример 2. Как отмечалось в главе 1, детерменированная мо-

дель (ДМ) применяется для описания объекта, когда факторы и отклик

по своей природе являются неслучайными величинами, погрешностя-

ми измерения которых можно пренебречь. Для ДМ каждому набору

значений факторов соответствует одно или несколько (они четко оп-

ределены) значений отклика. Регрессионная модель (РМ) выбирает-

ся, когда данному набору уровня факторов однозначно соответствует

определенный набор параметров закона распределения случайных

115

значений отклика (отклик является случайной по природе величиной и

поэтому погрешностями измерения нельзя пренебречь, а факторы

являются неслучайными величинами). Корреляционная модель отра-

жает связь между случайными по своей природе величинами.

После выбора математической модели можно приступать к на-

писанию программы эксперимента. В ней следует предусмотреть воз-

можность появления случайных ошибок путем распределения време-

ни и последовательности этапов проведения эксперимента. Для этого

иногда используют генераторы случайных чисел, чтобы образец по-

падал на случайным образом выбранную испытательную машину.

Методика определения случайного влияния таких факторов и случай-

ности результатов испытаний называют рандомизацией. Если нет

возможности случайным образом отобрать образцы, например на-

сыпного материала, применяют метод осреднения проб.

Выбранный план эксперимента и основанная на нем программа

должны обладать свойством оптимальности (рис. 5.2).

Проведенный эксперимент считается оптимальным, если:

– соблюдена точность оценок коэффициентов регрессии, а сум-

ма дисперсий оценок коэффициентов регрессии минимальна;

– осуществлена оценка ошибок построенной модели и получен-

ный план считается оптимальным, если он соответствует минимуму

средней дисперсии значений отклика по отношению к предсказанным

выбранной моделью;

– максимально снижена трудоемкость обработки результатов и

выбрана наиболее простая процедура вычисления оценок парамет-

ров модели.

Можно также в качестве критерия оптимальности модели управ-

ления рисками в технических системах реализовать программный ме-

тод с использованием пакета Math Cad, когда каждому значению от-

клика выбранной математической модели предлагается свой весовой

коэффициент, и оптимум ищется не для каждого фактора в отдельно-

сти, а для критерия оптимальности [33].

Пример 3. Последовательность проведения работ при много-

факторном планировании эксперимента можно проследить на приме-

116

ре управления рисками при производстве качественного кубовидного

щебня из различных горных пород на дробильно-сортировочном обо-

рудовании, а также шлакового щебня в разделе 5.3.1.

5.3.1. Комплексное управление рисками

при производстве качественного кубовидного щебня

Представленный в разделе 5.2 настоящей монографии пример

позволяет численно оценить величину простоев и выбрать, таким об-

разом, ключевые факторы, вызывающие риск возникновения отказов

и связанных с ними простоев оборудования, например при помощи

диаграммы Парето (рис. 5.1).

Чтобы определить оптимальное сочетание независимых факто-

ров, вначале была выбрана наиболее простая модель, описывающая

поверхность отклика в виде полинома первой степени, с использова-

нием полного факторного плана (ПФП-8). Пределы варьирования в

трехфакторном эксперименте для получения адекватной модели за-

висимости прочности асфальтобетонной смеси от расхода состав-

ляющих представлены в табл. 5.3.

Таблица 5.3

Пределы варьирования независимых факторов

№ п/п

Наименование варьируемого

фактора

Матем. символ

Значение фактора на

нулевом уровне X

Интервал варьирования

∆Х

Область изменения фактора

–1 +1

1

Размер входного от-верстия/размер вы-ходного отверстия дробилки на послед-ней стадии, мм

X1 60/25 20/5 40/20 80/30

2

Количество стадий дробления/количество щелевых сит (сепара-торов) в грохоте, шт.

X2 3 1 2 4

3

Техническое состояние ДСО, наработка моточасов между ТО, ч.

Х3 180 20 160 200

117

Переход от натуральных значений факторов к кодированным

осуществляется по формулам:

0( ) / ;i i i ix z z J max min( ) / 2,i i iJ z z

где xi – кодированное значение i-гo фактора, zi, zi0 и zj – натуральное,

текущее и среднее значения i-гo фактора, Ji – интервал варьирования

i-го фактора.

Затем по полученным данным строим матрицу планирования

эксперимента (табл. 5.4).

Таблица 5.4

Матрица планирования ПФП-8 для трех факторов

№ опыта

Кодированные факторы и их значение

X1 Х2 Х3

Натуральные значения факторов, масс. %

Размер входного отверстия /размер выходного отвер-стия дробилки на послед-

ней стадии, мм

Количество стадий

дробления

наработка моточасов

между ТО, ч

1 –1 –1 –1 2 2 160

2 +1 –1 1 4 2 200

3 –1 +1 –1 2 4 160

4 +1 +1 –1 4 4 160

5 –1 +1 +1 2 4 200

6 +1 –1 +1 4 2 200

7 –1 +1 +1 2 4 200

8 +1 +1 +1 4 4 200

После составления матрицы планирования проводим экспери-

мент и получаем реплики в точках факторного пространства (табл. 5.5).

В результате экспериментальных исследований на основе пол-

ного факторного плана из 8 опытов нами были получены следующие

уравнения регрессии модели исследования кубовидного щебня из

горной породы гранита:

– для отклика «количество лещадных частиц», масс. %:

y1 = 4,125 – 0,13*X1 – 0,25*Х2 + 0,87*Х3 + 1,25*X1*X2 + 0,13*X1*X3;

– для отклика «количество пылеватых частиц», масс. %:

y2 = 13,92 + 0,25*X1 + 0,16*Х2 + 1,08*Х3 + 0,66*X1*X2 – 0,09*X1*X3.

118

Таблица 5.5

Результаты эксперимента для гранитного щебня

№№ опы-тов

Кодированное значение факторов

Количе-ство ле-щадных частиц,

% У1

Коли-чест-

во отсе-ва, %

У2

Водо-стойкость асфаль-тобетона

У3

Проч-ность

асфальтобето-

на

У4

Размер входного отверстия/размер выходного отвер-

стия дробилки на последней

стадии

Коли-чество стадий дроб-ления

нара-ботка мото-часов между

ТО

Лещад-ных

Пы-лева-тых

Rсж.вод+20 Rсж

+50

1 2 3 4 5 6 7 8

1 2 2 160 5,00 13,00 3,75 1,23

2 4 2 200 3,00 13,70 3,85 3,13

3 2 4 160 2,00 12,00 4,45 2,27

4 4 4 160 4,00 14,00 5,37 2,77

5 2 4 200 4,00 14,00 4,21 1,12

6 4 2 200 5,00 15,00 3,90 1,01

7 2 4 200 3,00 14,70 4,10 1,28

8 4 4 200 6,00 16,00 3,71 0,98

Полученная модель считается адекватной, если соблюдается

условие критерия Фишера: FP < FТ.

Как видно из полученных уравнений регрессии, наибольшее

влияние на ухудшение качества кубовидного щебня оказывает увели-

чение фактора наработки между ТО ДСО, т.е. х3, и совместное влия-

ние первого и второго факторов х1 и х2. Это объясняется чувствитель-

ностью модели к количеству стадий дробления и правильности регу-

лировки конусной дробилки на последней стадии дробления.

Для получения результатов эксперимента на исследованных

уровнях независимых факторов из соответствующих проб щебня бы-

ли изготовлены в лабораторных условиях по ГОСТ 12801-2013 и

ГОСТ 31015-2002 составы ЩМА, представленные в табл. 5.6.

11

9

Таблица 5.6 Типовые составы ЩМА-15 на гранитном щебне

N п/п

Наименование материалов

Состав а/б смеси при

подборе, % (битум сверх

100%)

Истин-ная

плот-ность, г/см3

Зерновой состав (прошло через сито с отверстиями, мм), % от массы

40 20 15 10 5 2,5 1,250 0,630 0,315 0,14

(0,16) 0,071

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1. Применяемые материалы

1 Щебень фр. 5–15 мм

74,0 2,69 99,7 37,9 5,1

2 Отсев гранитный

12,3 2,7 99,9 91,3 77,2 61,2 45,6 29,1 14,4

3 Минер. порошок

13,2 2,71 98,3 93,1 82,2 71,1

4 Виатоп 0,5 –

2. Зерновой состав асфальтобетонной смеси

1 Зерновой состав по ГОСТ 31015-2002

100–90

60–40

35–25

28–18

25–15

22–12

20–10

16–9 14–9

2 Зерновые составы фактические

99,8 53,7 28,2 22,7 20,7 18,6 15,9 12,6 9,4

12

0

Продолжение табл. 5.6

3. Состав асфальтобетонной смеси

N п/п

Наименование материалов

Состав минеральной части асфальтобетон-ной смеси, % (битум

сверх 100%)

Состав минеральной части асфальтобетонной

смеси, % (битум в 100%)

Дозировка материалов на замес, кг

1 2 3 4 5

1 Щебень фракции 5–15 мм 74,0 69,7 1394

2 Отсев гранитный 12,3 11,7 234

3 Минер. порошок 13,2 12,4 248

4 Виатоп 0,5 0,5 10

5 Битум 6,1 5,7 114

Состав минеральной части асфальтобетонной смеси на выходе: щебень – 71,8%; отсев – 14,5%; виатоп – 0,5%; мин. порошок – 13,2%; мельче 0,071 мм – 9,4%

4. Физико-механические свойства асфальтобетонной смеси

Наименование показателей Требования ГОСТ 31015-2002 Фактические показатели

1. Средняя плотность, г/см3 – 2,5

2. Пористость минерального остова, % по объему 15–19 15,3

3. Остаточная пористость, % по объему 1,5–4,5 1,6

4. Водонасыщение, % по объему 1,0–4,0 2,7

5. Прочность при сжатии, МПа при 20°С и при 50°С >2,5; >0,65 4,15; 0,76

6. Водостойкость при длительном водонасыщении >0,85 0,88

7. Сцепление битума с минеральной частью а/б смеси >75% выдерживает

8. Трещиностойкость 2,5–6,0 3,9

9. Стекаемость <0,2 0,15

10. Сдвигоустойчивость:

Коэффициент внутреннего трения >0,93 0,94

Сцепление при сдвиге при 50°С >0,18 0,2

121

По результатам этих экспериментов получено уравнение регрес-

сии для отклика «прочность при сжатии при 20°С», МПа, как показате-

ля, характеризующего прочность и износостойкость асфальтобетона:

у3 = 4,7875 + 0,835х1 + 0,1338х2 – 0,9888x3 – 0,2162х1x2 – 0,8412х1x3.

Получено также уравнение регрессии для отклика «прочность

при сжатии при температуре 50°С», МПа, как показателя, характери-

зующего теплостойкость асфальтобетона:

у4 = 1,8175 + 0,6025х1 – 0,0125х2 – 0,715x3 – 0,5325х1x2 – 0,18х1x3.

По виду уравнения регрессии можно сделать вывод о степени

влияния каждого закодированного фактора на конечный отклик: чем

больше значение коэффициента, тем сильнее влияет фактор, его знак

показывает характер этого влияния.

Построим диаграмму Парето по степени влияния каждого фак-

тора на отклик «прочность при сжатии при 50°С».

Полученная диаграмма представлена на рис. 5.3.

Рис. 5.3. Диаграмма Парето по варьируемым факторам, влияющим на «прочность асфальтобетона при 50°С»

122

Из рис. 5.3 видно, что наибольшее снижение прочности дает

третий фактор – наработка между сроками ТО в моточасах работы

ДСО, в то время как первый фактор – отношение входного отверстия

конусной дробилки к выходному – привносит значительное увеличе-

ние прочности.

Это можно объяснить усиленной работой щебня внутри асфаль-

тобетона при повышенных температурах, когда прочности асфальто-

вой мастики уже не хватает.

Для наиболее ходового материала – гранитного щебня было

принято решение о переходе от линейной модели на плане ПФП-8 к

квадратичным моделям ортогональных центральных композиционных

планов (ОЦКП). Построить поверхность отклика и описать уравнения

регрессии поможет ПМ Statistica.

Рис. 5.4. Исходный файл эксперимента

Выбираем команду «Планирование экспериментов» в меню

Анализ – Промышленная статистика и Six Sigma, чтобы открыть

123

стартовую панель Планирование и анализ экспериментов. Выбираем

опцию Центральные композиционные планы, планы для поверхно-

стей на стартовой панели, чтобы открыть диалоговое окно (рис. 5.4)

Центральные композиционные планы.

Затем по рис. 5.5 выбираем вид плана эксперимента.

Рис. 5.5. Выбор плана эксперимента

Для нашего исследования выбираем стандартный трехфактор-

ный план с 16 опытами и 1 блоком, т.е. Стандартный план 3/1/16. И

нажимаем кнопку OK, чтобы открыть диалог План эксперимента для

поверхности отклика (центральный композиционный план).

В стартовой панели модуля «Планирование экспериментов»

выбираем опцию «Центральные композиционные планы», поверхно-

сти отклика» и нажимаем OK. В диалоговом окне Центральные

композиционные планы (поверхности отклика) выбираем вкладку

Анализ плана, нажимаем кнопку Переменные и выбираем Y1–Y3 – Вы-

ход в качестве зависимой переменной, X1–X3 в качестве независимых

переменных (факторов) и Block – Блок в качестве блоковой перемен-

ной, как показано на рис. 5.6.

Далее, просматриваем оценки параметров и коэффициентов

уравнения регрессии. Выбираем вкладку Быстрый (или вкладку Дис-

персионный анализ/эффекты) и нажимаем кнопку Оценки эффектов.

124

Рис. 5.6. Выбор исходных данных для построения модели

Результаты построения уравнения регрессии для y1 на ПФП-8

заносим в таблицу, представленную на рис. 5.7.

Рис. 5.7. Результаты построения уравнения регрессии для y1 на ПФП-8

Последние четыре столбца таблицы (рис. 5.7) включают оценки

коэффициентов для нелинейного уравнения прогноза при перекоди-

рованных значениях факторов. Таким образом, мы можем использо-

вать эти величины для предсказания значений переменной y1 – коли-

чество лещадных частиц в следующем виде квадратичной модели:

125

y1 = 4,168 + 0,45*X1 – 0,07*X12 – 0,3*Х2 – 0,13*X2

2 +

+ 0,19Х3 + 0,54*X1*X2 + 0,18*X1*X3 + 0,66*X2*X3,

где ypred. обозначает предсказываемые значения Yield – Выхода, а x1 и

x2 – перекодированные к (±1 или 0) значения факторов (отношение

размера входного отверстия к размеру выходного отверстия дробилки

на последней стадии – количество стадий дробления и наработка в

моточасах между ТО ДСО соответственно). Мы проигнорировали в

уравнении эффект переменной Bloc-Блок, поскольку он не значим.

Кроме того, коэффициент для фактора Block-Блок применялся бы к

«переменной–пустышке» или закодированной переменной, отражаю-

щей принадлежность к тому или иному блоку, а для прогноза лучше

всего считать ее равной 0.

Проанализировать результаты эксперимента удобно в виде по-

верхности или контуров отклика. Нажимаем кнопку График поверхно-

сти (подгонка отклика) во вкладке Предсказание и профили. В диа-

логовом окне Выберите значения факторов принимаем значения

переменной Block – Блок по умолчанию 0 и нажимаем OK.

Получаем поверхность отклика, показанную на рис. 5.8.

Из данного рисунка видно, что минимальная лещадность обеспе-

чивается при увеличении количества стадий дробления х2. Однако это

экономически нецелесообразно, поскольку ведет к увеличению себе-

стоимости кубовидного щебня. Поэтому следует выбирать экономиче-

ски целесообразное количество стадий дробления – для гранитного

щебня минимум лещадности наблюдается при 4–5 стадиях дробления.

Увеличение же соотношения входного и выходного отверстий

(степени измельчения) конусной дробилки на последней, завершаю-

щей стадии дробления также ведет к снижению количества лещадных

частиц, что подтверждает известный факт [44]. Следовательно, иско-

мый минимум получаемых частиц лещадной формы для гранитного

щебня будет наблюдаться примерно при 3-х стадиях дробления и

степени измельчения на последнем этапе около 4. Более точные зна-

чения критических показателей факторов может дать ПМ Statistica,

если нажать кнопку Critical Values (рис. 5.9).

126

Рис. 5.8. Поверхность отклика для y1 – количество лещадных частиц щебня, в масс. % при фиксированном значении x3 = 180 моточасов

Рис. 5.9. Критические значения для минимальной лещадности гранитного щебня, полученные по данным предсказанной модели ОЦКП

Как видно из рис. 5.9, отношение входного к выходному отвер-

стию следует выставлять на уровне 3,72. Это обеспечит значение по-

казателя лещадности на выходе из ДСО не выше 4,37%.

Аналогичным способом были получены следующие уравнения

регрессии на основе квадратичной модели исследования кубовидного

щебня из гранитной породы:

– для отклика «количество пылеватых частиц», масс. %:

y2 = 14,347 + 0,73*X1 – 0,16*X12 – 0,11*Х2 – 0,19*X2

2 +

+ 0,25*Х3 – 0,07*Х32 – 0,04*X1*X2 – 0,18*X1*X3 + 0,66*X2*X3;

– для отклика «прочность ЩМА при 20°С»:

y3 = 4,253 + 0,32*X1 – 0,12*X12 + 0,28*Х2 –

– 0,01*X22 – 0,15*Х3 + 0,03*Х3

2 – 0,04*X1*X2 – 0,27*X1*X3 – 0,15*X2*X3;

127

– для отклика «прочность ЩМА при 50°С»:

y4 = 1,82 + 0,04*X1 – 0,01*Х2 + 0,08*X22 – 0,14*Х3 +

+ 0,03*Х32 + 0,06*X1*X2 – 0,21*X1*X3 – 0,58*X2*X3.

Как видно из двух вышеприведенных уравнений прочности ас-

фальтобетона, способствует его упрочнению только первый фактор

x1, о чем свидетельствует положительный коэффициент при нем.

Снижает количество пылеватых частиц второй фактор х2, а также со-

вместное влияние первого и второго факторов и первого и третьего

факторов. Вид уравнений регрессии удобно анализировать при помо-

щи диаграмм Парето, представленных на рис. 5.10.

Рис. 5.10. Диаграммы Парето для откликов y1–y4

128

Первые две диаграммы Парето по свойствам гранитного щеб-

ня показывают максимальный эффект от квадратичного коэффици-

ента при третьем факторе. Это свидетельствует о явном наличии

экстремума поверхности отклика в исследованной области фактор-

ного пространства, значит границы интервала факторного простран-

ства выбраны верно. Тот же эффект наблюдается для отклика

«прочность при сжатии при 20°С» в зависимости от первого факто-

ра. Отрицательный знак показывает на выпуклость данной зависи-

мости, что и можно наблюдать на построенной поверхности отклика

предсказанной модели при фиксированном значении х3 на середине

исследованной области (рис. 5.11). Обычно поверхность отклика

имеет кривизну вблизи максимума, а вдали от него кривизна часто

пренебрежимо мала. Следовательно, на ранних стадиях поиска оп-

тимальных установок факторов часто проводятся опыты только на

кубической позиции плана, а результаты исследуются с помощью

контурной диаграммы.

Как можно заметить, на рис. 5.11 представлены не только по-

верхности влияния двух факторов х1 и х2 на каждый отклик, но и пред-

сказанные моделью уравнения регрессии, по которым построены дан-

ные поверхности. По характеру поверхностей можно судить и о степе-

ни влияния факторов, и о максимальных значениях, которые можно

получить по данным уравнениям.

Так, максимальную величину прочности ЩМА при температурах

20°С и 50°С, минимальный выход по количеству лещадных и пылева-

тых частиц дает максимальное количество стадий дробления, как бы-

ло описано выше, а также небольшие значения степени дробления х1.

Фиксируя значения х2 по количеству стадий дробления, можно

установить оптимальную величину наработки в моточасах х3, а также

учесть ее совместное влияние с величиной регулировки степени

дробления в конусной дробилке. Полученные зависимости учитыва-

ются при выборе технологической линии ДСО, а также при оптимиза-

ции организационно-технических мероприятий по обслуживанию дро-

бильной техники эксплуатирующей организацией.

129

Таким образом, в системе Statisticа действия по результатам

экспериментов и поиску оптимальных решений ускоряются, упроща-

ются и становятся автоматизированными с помощью ПМ.

Рис. 5.11. Поверхности отклика при фиксированном значении х3 слава направо: у1 – количество лещадных частиц, у2 – количество пылеватых частиц,

у3 – прочность при 20°С, у4 – прочность при 50°С

Поэтому в факторном анализе с использованием планирования

экспериментов целесообразно применение и построение диаграмм

Парето и, прежде всего, современной системы ПМ Statisticа.

Построение поверхностей отклика по уравнениям регрессии по-

зволяет наглядно видеть характер экстремальных значений варьируе-

мых факторов по результатам планирования экспериментов на ОЦКП.

130

Выводы по главе 5

1. Как показали проведенные эксперименты, далеко не всегда

показатели качества кубовидного щебня, заявленные в паспортах

производителей, соответствуют количеству лещадных и пылеватых

частиц в щебне. На эти показатели влияют и техническое состояние

ДСО, и своевременное техническое обслуживание ДСО, и правиль-

ность соблюдения технологии производства в виде количества стадий

дробления, а также характеристики входного и выходного отверстий

конусной дробилки последней стадии дробления.

2. Снизить риск появления некачественного кубовидного щебня

можно только уменьшением влияния человеческого фактора в про-

цессе эксплуатации дробильно-сортировочных машин и правильной

их регулировкой. Эти показатели ключевым образом сказываются на

качестве кубовидного щебня.

3. На качество кубовидного щебня сильно влияет настройка ДСО на

используемый вид исходной породы (гранит, габбро, доменный шлак).

Для получения качественного щебня требуются значительные корректи-

ровки технологии изготовления щебня с целью снижения рисков произ-

водства. Также смещается и оптимум наработки между периодами тех-

нического обслуживания в зависимости от вида исходной горной породы.

4. Проведенные эксперименты позволили скорректировать тех-

нологию производства качественного кубовидного щебня для трех ти-

повых исходных пород: гранит, габбро, доменный шлак.

5. По полученным уравнениям регрессии можно предсказать, ка-

кие будут показатели качества щебня в зависимости от исследован-

ных факторов:

– отношение размера входного отверстия к размеру выходного

отверстия дробилки на последней стадии;

– количество стадий дробления;

– наработка между ТО в моточасах.

6. Показаны преимущества использования программного модуля

Statisticа и применения диаграмм Парето при планировании экспери-

ментов, позволяющие автоматизировать работу исследователей и

значительно сократить сроки ее проведения.

131

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ

Зная азы применения инструментов систем менеджмента каче-

ства и TQM с соблюдением последовательности действий (шагов),

можно обеспечить надежное ускорение планирования экспериментов

и последовательное снижение рисков в дорожном строительстве и

машиностроении. Зачастую различные источники и факторы, их вы-

зывающие, воздействуют на один объект, к примеру, на производство

кубовидного качественного щебня для щебеночно-мастичного ас-

фальтобетона. Риск неполучения качественного материала обуслов-

лен и материалом исходной породы, и количеством технологических

стадий дробления, и техническим состоянием дробильно-сортировоч-

ного оборудования.

С этой целью предлагается следующий алгоритм количествен-

ной оценки и минимизации рисков:

1) С помощью методов FMEA и FMECA, описанных в работах [1,

33], выявляем весь спектр факторов, влияющих на возникновение от-

казов и связанных с этим рисков, что обеспечивает возможность пре-

дупреждения или снижения количества рисков до приемлемого уровня.

2) Строим диаграмму Парето, позволяющую выявить наиболее

опасные риски и соответствующие им факторы, которые затем могут

быть исследованы при помощи известных моделей планирования

эксперимента.

3) Повторное исследование моделей с целью уточнения резуль-

татов проводим при помощи методов испытаний или исследований

аналогов машин и оборудования, но уже не в виде «прикидочных опы-

тов», а в тех точках плана, которые рекомендует выбранная матема-

тическая модель и выбранное факторное пространство (x1, x2, … xn),

см. п. 1 алгоритма.

4) Для получения математических зависимостей исследуемых

откликов (y1, y2, … yn) от независимых факторов проводим экспери-

ментальные многофакторные исследования.

5) Зная из п. 1 алгоритма уровень опасности каждого фактора

или рассчитав его по формуле (4.1), определяем для каждого из неза-

висимых факторов коэффициент критичности.

132

6) Зависимость критерия оптимальности модели может быть по-

лучена по аналогии с работами [18, 33, 34] с помощью программного

модуля Math Cad графически или путем несложных математических

преобразований. Анализ полученной зависимости позволяет опреде-

лить экстремальное значение критерия при определённом сочетании

исследуемых факторов.

7) Применение теории планирования экспериментов, методов

FMEA, FMECA и Парето на основе риск-ориентированного мышления

позволяет своевременно выявить, в значительной степени снизить и

даже предотвратить риски, возникающие в реальных условиях дорож-

ного строительства.

Данный алгоритм позволяет изменить приоритеты поиска опти-

мальных решений многофакторных задач вне зависимости от отрас-

левой принадлежности исследуемого объекта: будь то инженерное

сооружение или изделие машиностроения.

133

ИСПОЛЬЗОВАННАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Зорин, В.А. Безопасность дорожно-строительных машин и оборудования [Текст]: учебник для вузов по направлению подготовки магистров «Наземные транспортно-технолог. комплексы» (магистерская программа «Безопасность до-рожно-строит. машин и оборудования») / В.А. Зорин, В.А. Даугелло; МАДИ. – М.: МАДИ, 2013. – 192 с.

2. Зорин, В.А. Надежность механических систем: учебник по направлению «Наземные трансп.-технолог. средства» / В.А. Зорин. – М.: ИНФРА-М, 2015. – 378 с.

3. Стукач, О.В. ПМ Statistica в решении задач управления качеством: учеб. пособие / О.В. Стукач; Томский политехн. ун-т. – Томск: Изд-во Томского политехн. ун-та, 2011. – 163 с.

4. Штефан, Ю.В. Управление качеством машин и технологических процессов: учеб. пособие / Ю.В. Штефан, В.А. Зорин, Н.И. Баурова. – М.: МАДИ, 2016. – 120 с.

5. Соломатов, В.И. Элементы общей теории композиционных материалов / В.И. Соломатов // Изв. вузов. Строительство и архитектура. – 1983. – № 8. – С. 61–70.

6. Соломатов, В.И. Кластеры в структуре и технологии композиционных строительных материалов / В.И. Соломатов // Изв. вузов. Строительство и архи-тектура. – 1983. – № 4.– С. 56–60.

7. Соломатов, В.И. Полиструктурная теория искусственных строительных конгломератов. Новые композиционные материалы в строительстве / В.И. Соло-матов, под ред. И.В. Соломатова. – Саратов, 1981. – 42 с.

8. Рыбьев, И.А. Создание строительных материалов с заданными свойст-вами / И.А. Рыбьев, А.А. Жданов // Изв. вузов. Строительство и архитектура. – 2003. – № 3. – С. 45–48.

9. Рыбьев, И.А. Строительные материалы на основе вяжущих веществ / И.А. Рыбьев. – М.: Высшая школа, 1987. – 307с.

10. Справочник по надежности / под ред. Л.М. Якименко. – М.: Изд-во «МИР», 1969.

11.Боровиков, А.С.Приборы для неразрушающего контроля материалов и изделий / А.С. Боровиков, Э.И. Вайнберг [и др.]; под ред. В.В. Клюева. – 2-е изд. – М.: Машиностроение, 1986. – 488 с.

12. Плинер, Ю.Л. Метрологические проблемы аналитического контроля качест-ва металлоконструкций / Ю.П. Плинер, И.М. Кузьмин – М.: Металлургия, 1989. – 216 с.

13. Скрыпников, А.В. Оптимизация межремонтных сроков лесовозных авто-мобильных дорог / А.В. Скрыпников, Е.В. Кондрашова, Т.В. Скворцова // Техниче-ские науки. – 2011. – № 8. – С. 667–671.

14. Кондрашова, Е.В. Модель определения экономических границ зон дей-ствия поставщиков материалов в условиях вероятностного характера дорожного строительства лесовозных автомобильных дорог / Е.В. Кондрашова, А.В. Скрып-ников, Т.В. Скворцова // Технические науки. – 2011. – № 8. – С. 14–23.

15. ГОСТ ISO 12100-2013. Безопасность машин. Основные принципы конст-руирования. Оценки риска и снижения риска. – Утв.: Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии, 2014. – 75 с.

16. DIN EN ISO 14121-1-2007. Машины. Безопасность. Оценка риска. Часть 1. Принципы. – [Не действующий, заменен на [15]], 2007. – 35 с.

17. ГОСТ Р 54125-2010 (ИСО 12100:2010). Безопасность машин и оборудо-вания. Принципы обеспечения безопасности при проектировании. – Утв. Федер. агентством по техн. регулированию и метрологии. – М., 2010. – 57 с.

134

18. Штефан, Ю.В. Разработка технологий для улучшения физико-механи- ческих свойств шлаковых асфальтобетонов: автореф. дис. … канд. техн. наук / Ю.В. Штефан. – Липецк: изд-во ВГАСУ, 2005. – 16 с.

19. ГОСТ Р 51897-2011. Руководство ИСО 73:2009 Менеджмент риска. Тер-мины и определения. – М.: Стандартинформ, 2012. – 12 с.

20. Носов, С.В. Планирование эксперимента: учеб. пособие / С.В. Носов. – Липецк: изд-во ЛГТУ, 2003. – 85 с.

21. Корольков, В.И. Планирование эксперимента: учеб. пособие / В.И. Ко-рольков, И.С. Попов. – Воронеж: Изд-во Воронеж. гос. техн. ун-та, 2013. – 80 с.

22. Плетнева, Н.П. Международный стандарт ИСО 31000-2009 «Менедж-мент риска. Принципы и руководящие указания» / Н.П. Плетнева, Н.С. Сажина // Менеджмент в России и за рубежом. – 2014. – № 2. – С. 31–36.

23. ГОСТ Р ИСО 9001-2015. Системы менеджмента качества. Требования. – М.: Стандартинформ, 2015. – 24 с.

24. Руководство по планированию перехода на версию ИСО 9001: 2015. – URL: http://isotc.Iso.оrg/livelink/livelink/open/tc176SC2 public (дата обращения: 21.01.2016).

25. ТР ТС 010/2011. Технический регламент Таможенного союза. О безо-пасности машин и оборудования. – Утв. Решением КТС № 823 от 18.10.2011 (в ред. решений Коллегии Евразийской экономической комиссии от 04.12.2012 N 248, от 19.05.2015 N 55, решения Совета Евразийской экономической комиссии от 16.05.2016 N 37) – URL: http://www.eurasiancommission.org/ru/Lists/EECDocs/ P_823_1.pdf (дата обращения: 21.09.2017).

26. Система международных стандартов ISO серии 14000 в области систем экологического менеджмента. – URL: https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title= ISO_14000&oldid=84518809 (дата обращения: 11.06.2017).

27. ГОСТ Р ИСО 5725-(1…6)-2002. Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Части 1…6. – М.: Госстандарт России, 2002.

28. ГОСТ Р ИСО 14001-2016. Системы экологического менеджмента. Тре-бования и руководство по применению. – Утв.: Федер. агентством по техн. регули-рованию и метрологии. – М., 2016. – 37 с.

29. ГОСТ Р ИСО 14004-2007. Системы экологического менеджмента. Общее руководство по принципам, системам и методам обеспечения функционирования. – Утв.: Федер. агентством по техн. регулированию и метрологии. – М., 2007. – 36 с.

30. ГОСТ Р ИСО 14010-98. Руководящие указания по экологическому ауди-ту. Основные принципы. – [Отменен. Ныне действующий ГОСТ Р ИСО 19011-2012. Руководящие указания по аудиту систем менеджмента. – М.: Стандартинформ, 2013. – 42 с.]. – М., 1999. – 8 с.

31. ГОСТ Р ИСО 14011-98. Руководящие указания по экологическому ауди-ту. Процедуры аудита. Проведение аудита систем управления окружающей сре-дой. [Отменен. Ныне действующий ГОСТ Р ИСО 19011-2012. Руководящие указа-ния по аудиту систем менеджмента. – М.: Стандартинформ, 2013. – 42 с.]. – М., 1999. – 8 с.

32. ГОСТ Р ИСО 14012-98. Руководящие указания по экологическому аудиту. Квалификационные критерии к аудиторам по экологии. [Действие завершено 01.04.2004. Ныне действующий ГОСТ Р ИСО 19011-2012. Руководящие указания по аудиту систем менеджмента. – М: Стандартинформ, 2013. – 42 с.]. – М., 1999. – 8 с.

33. Штефан, Ю.В. Комплексное управление качеством щебеночно-мастич- ного асфальтобетона на шлаковом щебне: монография / Ю.В. Штефан, Б.А. Бон-дарев, Л.А. Прозорова. – Тамбов: Изд-во «Першина Р.В.», 2016. – 249 с.

135

34. Асфальтобетоны на шлаковых заполнителях: монография / Б.А. Бондарев, Ю.В. Штефан, М.А. Гончарова, Г.Е. Штефан. – Липецк: Изд-во ЛГТУ, 2005.– 174 с.

35. Резванцев, В.И. Шлаковые асфальтобетонные покрытия: эксплуатаци-онно-прочностные свойства: монография / В.И. Резванцев, А.В. Еремин. – Воро-неж: Изд-во ВГУ, 2002. – 158 с.

36. Методы исследований строительных материалов: учеб. пособие / В.С. Лесовик [и др.]. – Белгород: Изд-во БГТУ им. В.Г. Шухова, 2010. – 200 с.

37. ГОСТ Р 51901.12-2007. Менеджмент риска. Метод анализа вида и по-следствий отказов. – М.: Стандартинформ, 2008. – 36 с.

38. Кокодеева, Н.Е. Техническое регулирование в дорожном хозяйстве: мо-нография / Н.Е. Кокодеева, В.В. Столяров, Ю.Э. Васильев. – Саратов: Изд-во Са-ратов. гос. техн. ун-та, 2011. – 232 с.

39.Касьянов, С.В. Технологический переход как ключевой процесс управле-ния качеством продукции в соответствии с ИСО/ТС 16949: 2009 / С.В. Касьянов, Г.Ф. Биктимирова // Автомобильная промышленность. – 2014. – № 3. – С. 27–29.

40. Петрова, Е.В. Статистика транспорта: учебник / Е.В. Петрова; под ред. М.Р. Ефимовой. – М.: Финансы и статистика, 2014. – 429 с.

41. Долгополов, Б.П. Технология машиностроения, производство и ремонт подъемно-транспортных, строительных и дорожных машин: учеб. для вузов по специальности «Подъемно-трансп., строит. дорожные машины и оборудование» / Б.П. Долгополов; под ред. В.А. Зорина. – М.: Академия, 2010. – 567 с.

42. РД 50-453-84. Методические указания характеристики погрешности средств измерений в реальных условиях эксплуатации. Методы расчета. – Утв. Постановлением Государственного комитета СССР по стандартам от 08.02.1984. – № 448. – М., 1986. – 21 с.

43. Баурова, Н.И. Применение полимерных композиционных материалов при производстве и ремонте машин: учеб. пособие / Н.И. Баурова, В.А. Зорин. – М.: МАДИ, 2016. – 264 с.

44. Семенов, С. Дроби раздробленное. Выбор дробильного оборудования для производства кубовидного щебня / С. Семенов // Строительная техника и тех-нологии. – 2008. – № 6. – С. 62–66.

45. Бондарев, Б.А. Исследование свойств щебеночно-мастичных асфальто-бетонов на заполнителях из литого шлакового щебня / Б.А. Бондарев, Л.А. Прозо-рова, Ю.В. Штефан // Строительство и архитектура. – 2014. – № 3 (35). – С. 96–106.

46. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011. Менеджмент риска. Методы оценки рис-ка. – М.: Стандартинформ, 2011. – 36 с.

Научное издание

ШТЕФАН Юрий Витальевич ЗОРИН Владимир Александрович

МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ И ОЦЕНКИ РИСКОВ

В ДОРОЖНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ

И МАШИНОСТРОЕНИИ

Монография

Редактор Н.В. Шашина

Редакционно-издательский отдел МАДИ. E-mail: rio@madi.ru

Подписано в печать 02.11.2017 г. Формат 60×84/16. Усл. печ. л. 8,5. Тираж 500 экз. Заказ .

МАДИ, Москва, 125319, Ленинградский пр-т, 64.