Управление качеством процесса производства асфальтобетонных смесей статистическими методами

ПРОБЛЕМЫ НЕФТЕДОБЫЧИ, НЕФТЕХИМИИ, НЕФТЕПЕРЕРАБОТКИ И ПРИМЕНЕНИЯ НЕФТЕПРОДУКТОВ

УДК 691.168: 658.562.012.7

Н. Н. Умарова, С. Г. Смердова, Л. В.Петухова,

Ю. В. Токарева

УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА АСФАЛЬТОБЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

СТАТИСТИЧЕСКИМИ МЕТОДАМИ

Ключевые слова: асфальтобетонные смеси, статистические методы управления качеством.

Проанализированы результаты испытаний асфальтобетонных смесей по физико-механическим показателям: водонасыщение, предел прочности при сжатии R20, предел прочности при сжатии R50, средняя плотность, водостойкость. Применены статистические методы управления качеством процесса производства: контрольные карты Шухарта, метод главных компонент (МГК) и многомерные карты Хотеллинга, которые позволили выработать рекомендации для улучшения контроля качества выпускаемой продукции.

Keywords: asphaltic concrete mixtures, statistical methods for quality control.

Test results of asphaltic concrete mixtures were analyzed for physico-chemical parameters such as water saturation, ultimate compressive strength R20, ultimate compressive strength R50, average density, water resistance. Applied statistical methods of quality management of manufacturing: Shewhart control charts, principal component analysis (PCA) and multivariate Hotelling chart, which allowed to make recommendations to improve the quality of products.

Неотъемлемым условием развития национальной экономики выступает поддержание эффективного функционирования транспортной инфраструктуры. В этой связи одной из актуальных проблем является совершенствование методик оценки качества материалов для дорожных покрытий.

В современном дорожном строительстве одно из ведущих мест занимают асфальтобетоны и асфальтобетонные смеси, являющиеся важнейшими материалами для устройства дорожных и аэродромных покрытий, плоских кровель, гидротехнических сооружений. Существуют нормативные документы, регламентирующие качество асфальтобетонных смесей, в частности, ГОСТ 9128-97 «Смеси асфальтобетонные дорожные, аэродромные и асфальтобетон. Технические условия» и ГОСТ 12801-98 «Материалы на основе органических вяжущих для дорожного и аэродромного строительства. Методы испытаний». В соответствии с этими документами основными показателями качества асфальтобетонных смесей, наряду с другими, являются следующие: водонасыщение, % об.; предел прочности при сжатии при 20 оС (R20), МПа; предел прочности при сжатии при 50 оС (R50), МПа; средняя плотность, г/см3, водостойкость. По результатам приемосдаточных испытаний, проводимым по ГОСТ 12801-98, по каждому из показателей судят о качестве готовой продукции.

Целью настоящей работы являлось математико-статистическое исследование качества не только готовой продукции, но и процесса ее производства, осуществляемого на предприятии ОАО «Трест Камдорстрой». Инструментами изучения процесса производства послужили статистические методы управления качеством продукции и процессов, в частности, контрольные карты Шухарта, позволяю-

щие проводить мониторинг процессов и оценивать их пригодность, а также методы многомерного анализа - карты Хотеллинга и метод главных компонент. Анализ был проведен с применением пакета прикладных программ «8ТЛТ18Т1СЛ».

Результаты приемосдаточных испытаний асфальтобетонной смеси мелкозернистой плотной типа А марки І (АСБ I) с использованием битума БДУ 100/130 по физико-механическим показателям были взяты из журнала испытания образцов.

Поскольку методикой анализа предусмотрено проведение многократных измерений с числом параллельных, равным трем, был построен комплексный график, состоящий из карты средних

арифметических и размахов (X ^ карты), графика индивидуальных наблюдений, нормального вероятностного графика, графика пригодности и гистограммы пригодности (рис. 1).

Как видно из контрольной X - карты по показателю средней плотности асфальтобетона, огромное количество выборок находится за пределами

верхней и нижней контрольных границ X - карты. Такое расположение точек на карте показывает, что процесс находится в статистически неуправляемом состоянии по среднему значению. Это свидетельствует о наличии особых причин вариаций процесса, которые требуют их дальнейшего изучения, идентификации и проведения корректирующих, предупреждающих действий, как со стороны линейного персонала, так и со стороны руководства предприятия.

Следующим этапом работы явился анализ возможности процесса, проводимый с целью демонстрации возможности удовлетворения требованиям нормативных документов по показателям качества продукции. По графику возможности, представленному на рис.1, видно, что распределение данных слишком

близко находятся к нижней границе допуска показателя «средняя плотность» равной 2,5 % об.

В такой ситуации небольшие изменения параметров процесса приведут к резкому увеличению количества несоответствующей продукции. Для оценки ожидаемого качества продукции применяют индексы возможности или пригодности. В случае статистически неуправляемого процесса пользуются индексом пригодности Рр, отражающим возможно-

сти процесса в случае его несмещенности от центра настройки, и индексом работоспособности Ррк, демонстрирующим состояние процесса при его фактической настройке. По принятым за рубежом стандартам 9000 (ГОСТ Р 50779.44-2001) значения индексов должны быть не менее 1,33. Рассчитанное по программе значение индекса работоспособности Ррк, оказывается равным 0,74, что приводит к ожидаемому уровню несоответствий в 2,5 %.

Шесть графиков: карта средних и размахов для средней плотности асфальтобетона г/см3

Хср= 2,5416; S=0 ,00805 ; n= 3,

R=0 ,01362; S=0 ,00715; n= 3,

индивидуальная карта Хср=2,5416 (2,5416); S=0,00805; n= 3,

10 20 30 40 50 60

проверка на нормальность

2,46 2,48 2,50 2,52 2,54 2,56 2,58 2,60 2,62 2,64 Г рафик возможностей

Within

Overall

Spec.

Limits

Within SD: ,0080; Cp: 51,77; Cpk: 1,725 Overall SD: ,0188; Pp: 22,13; Ppk: ,7372 LSL: 2,500; Nom.: 3,750; USL: 5,000

2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 5,0 5,5

Гистограмма возможностей процесса

250

200

150

100

50

0

,

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

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

Рис. 1 - Комплексный график для показателя «средняя плотность асфальтобетона АСБ I»

Аналогичным образом был проведен анализ процесса на статистическую устойчивость и пригодность по другим показателям: пределам прочности при сжатии при 20 °С и 50 °С, водонасыщению и водостойкости. Этот анализ также показал, что процесс находится в статистически неуправляемом состоянии, огромное количество выборок находится

за пределами контрольных границ X - карты. Обобщенные данные по индексам пригодности и работоспособности были сведены в таблице 1. Как видно из таблицы, два из четырех значений индексов работоспособности особенно малы (0,74 и

0,145), им отвечает уровень несоответствий в 2,5 % и в 33 %. Это означает, что возможности процесса нельзя считать приемлемыми, следует принять меры по настройке на центр поля допуска или снижению уровня разброса (рассеяния) данных.

Поскольку качество асфальтобетонных смесей характеризуется не одним показателем, а совокупностью показателей, возможно скоррелированных между собой, использование одномерных карт Шухарта может приводить к ошибочным решениям относительно статистической неустойчивости процесса. Поэтому изучение процесса производства асфальтобетонной смеси было продолжено с помощью методов многомерного анализа данных: метода главных компонент (МГК) и многомерной карты Хотеллинга, учитывающей вариабельность сразу всех показателей.

МГК позволяет выявить в большой массе данных скрытые переменные, а затем исследовать систему в пространстве новых переменных (главных компонент). Очень удобен графический способ представления как самих данных, так и исходных переменных (факторов) в новом пространстве зна-

чительно более меньшей размерности, поскольку на плоскости или в трехмерном пространстве одним взглядом можно охватить все связи, существующие в системе.

Таблица 1 - Таблица индексов пригодности и работоспособности для АСБ I

Показатели качества Границы допуска по ГОСТ 9128-97 Индекс пригодности Рр Индекс работо- способ- ности Ррк Ожидаемый уровень несо-ответствий, %

Средняя плотность асфальтобетона, г/см3 2,50 -5,00 22,12 0,74 2,5

Водонасы-щение, % об. 2,00 -5,00 1,45 0,145 Более 33

Предел прочности при сжатии при 20 °С, МПа не менее 2,50 0,95 0,4

Предел прочности при сжатии при 50 °С, МПа не менее 0,90 1,16 0,05

Водостой- кость не менее 0,95 - 1,20 0,025

В качестве объекта анализа была использована та же самая таблица данных, содержащая 69 наблюдений по пяти переменным.

Проведенный МГК- анализ с помощью программы «8ТЛТ18Т1СЛ» позволил получить следующую модель: снизить размерность матрицы данных с пяти до четырех. Как показывает кумулятивный коэффициент детерминации Я2Х (кумул.) (табл. 2), этими главными компонентами объясняется 87,8 % всей дисперсии данных.

Таблица 2 - Результаты МГК - анализа

Число компонент Я2Х Я2Х

1 0,3024 0,3024

2 0,2533 0,5558

3 0,1744 0,7302

4 0,1478 0,8780

Многомерная контрольная карта Хотеллин-га, построенная для четырех главных компонент (рис.2), показала, что имеются точки, вышедшие за контрольные границы, и это оправдывает выводы, сделанные ранее при анализе карт Шухарта. Однако вместо многочисленных нарушений стабильности процесса только две выборки под номерами 7 и 52, вышедшие за трехсигмовые границы, демонстрируют действие особых неслучайных причин изменчивости.

Рис. 2 - Карта Хотеллинга для четырех компонент

Представляет интерес рассмотрение графиков счетов и нагрузок. В качестве примера приведем графики счетов и нагрузок для первых двух главных компонент - ГК1, ГК2, на которые приходится основная вариация блока данных (рис. 3,4).

Рис. 3 - График счетов ГК1-ГК2

1,0

0,8

0,6

0,4

0,2

0,0

-0,2

-0,4

-0,6

-0,8

-1,0

-1

! вод он —Г- 1 1 1 асыщение “1— _

1 1 1 средняя плотност , , , , предел прочности К 50 г , . , ,

0 -0,8 -0,6 -0,4 -0,2

0,0 ГК 1

Рис. 4 - График нагрузок ГК1-ГК2

На графике счетов (рис. 3) видно, что данные рассеяны хоатично, нет четко выраженных кластеров, групп образцов с близкими показателями,

0,2

0,4

0,6 0,8

1,0

есть редкие выбросы - точки за трехсигмовыми границами под номерами 37 и 52. Это свидетельствует

о том, что распределение данных близко к нормальному.

Интерпретация графика факторных нагрузок (рис. 4) следующая: три показателя качества практически сошлись в одной точке плоскости, следовательно, существует сильная корреляция между переменными - предел прочности при сжатии при Я20, предел прочности при сжатии при Я50 и водостойкость. Два других фактора (средняя плотность и водонасыщение) расположены на противоположных концах диагонали, проходящей через центр графика нагрузок, следовательно, между ними наблюдается обратная корреляция: чем больше средняя плотность, тем меньше водонасыщение, и наоборот. Эта информация может быть использована на предприятии для дальнейших исследований, направленных на сокращение числа контролируемых показателей. В частности, при проведении операционного контроля или экспресс-контроля качества бетона, достаточно ограничиться двумя показателями качества, связанными с наименее трудоемкими и наименее затратными методиками испытаний.

Таким образом, проведенный статистический анализ показал, что качество асфальтобетона, выпускаемого предприятием «Камдорстрой», по ряду показателей (водонасыщение и средняя плотность) находится в зоне риска, по-другому, отсутствует «запас прочности» по этим показателям. Процесс производства находится в статистически неустойчивом состоянии, действуют неслучайные причины его изменчивости. Линейному персоналу предприятия необходимо разобраться в причинах

нестабильности процесса, провести комплексный анализ причин несоответствий, используя принцип «7М», для этого следует:

• проводить анализ сырья и материалов, используемых в производстве АБС, ввести входной контроль;

• проанализировать стабильность работы установки по производству асфальтобетона;

• провести анализ измерительной системы (средств измерений, методик анализа) и персонала;

• внести, если необходимо, поправки в технологический регламент.

Руководству предприятия следует задуматься о перспективах внедрения методов статистического анализа технологического процесса, демонстрирующих истинную картину состояния дел на производстве.

Литература

1. В.В. Ефимов, Т.В. Барт Статистические методы в управлении качеством продукции. КНОРУС, Москва, 2006. 240 с.

2. Х. Кумэ. Статистические методы повышения качества Финансы и статистика, Москва, 1990. 302с.

3. ГОСТ Р 50779.42-99 (ИСО 8258-91) Статистические методы. Контрольные карты Шухарта. Изд-во стандартов, Москва, 2004. 32 с

4. А.М. Кисина. Полимер-битумные кровельные и гидроизоляционные материалы. Стройиздат, Л.,1983.134 с.

5. ГОСТ 9128-97 Смеси асфальтобетонные дорожные, аэродромные и асфальтобетон. Технические условия. Изд-во стандартов, Москва, 1998. 42 с.

6. С.Г. Смердова, Н.Н. Умарова, Л.В. Петухова, Г.И. Сиб-гатуллина. Вестник Казанского технологического университета. 5, 259-266 (2010).

© Н. Н. Умарова - канд. хим. наук, доц. каф. аналитической химии, сертификации и менеджмента качества КНИТУ; С. Г. Смердова - канд. хим. наук, доцент той же кафедры, sgsm2003@rambler.ru; Л. В. Петухова - канд. хим. наук, доцент той же кафедры; Ю. В. Токарева - студ. той же кафедры.

1