Magistarski_rad_Gredelj.pdf

UNIVERZITET U BIHAU TEHNIKI FAKULTET

BIHA

MAGISTARSKI RAD

POUZDANOST I SPOSOBNOST TEHNOLOKIH SISTEMA I

PROCESA OBRADE

Sanel Gredelj

Biha, mart 2011.

ii

iii

UNIVERZITET U BIHAU TEHNIKI FAKULTET BIHA

POSTDIPLOMSKI STUDIJ SAVREMENO PROIZVODNO INENJERSTVO

ZADATAK MAGISTARSKOG RADA

TEMA: POUZDANOST I SPOSOBNOST TEHNOLOKIH SISTEMA I PROCESA OBRADE

KANDIDAT: Sanel Gredelj, dipl.ing.ma

Osnovna poglavlja rada:

1. Uvod 2. Pregled dosadanjih istraivanja 3. Definicija i varijabilnost tehnolokih sistema i procesa obrade 4. Sposobnost tehnolokih procesa obrade 5. Pouzdanost tehnolokih sistema i procesa obrade 6. Eksperimentalno odreivanje pouzdanosti i sposobnosti 7. Naredni pravci istraivanja 8. Zakljuak 9. Literatura

Biha, 04.02 2010. godine MENTOR emeritus prof. dr Milan Jurkovi

iv

UNIVERZITET U BIHAU TEHNIKI FAKULTET BIHA

PODACI ZA BIBLIOGRAFSKU KARTICU

Naslov rada:

UDK:

Kljune rijei: sposobnost, pouzdanost, tehnoloki sistem, tehnoloki proces, poboljanje procesa, varijacije, statistika kontrola procesa

Nauna oblast: Tehnike nauke

Nauno polje: Mainstvo proizvodno mainstvo

Institucija u kojoj Univerzitet u Bihau je rad uraen: Tehniki fakultet

Mentor rada: emeritus prof. dr Milan Jurkovi

Broj stranica: 135

Broj slika: 70

Broj tabela: 12

Broj koritenih bibliografskih jedinica: 62

Datum odbrane: 28. april 2011.

Komisija za prof. dr Isak Karabegovi, predsjednik odbranu rada: emeritus prof. dr Milan Jurkovi, mentor prof. dr Himzo uki, lan doc. dr sc. Edina Karabegovi, lan

Institucija u kojoj Univerzitet u Bihau je rad pohranjen: Tehniki fakultet

POUZDANOST I SPOSOBNOST TEHNOLOKIH SISTEMA I PROCESA OBRADE

v

Zahvalnica

Zahvaljem se na ukazanom povjerenju, podrci i inspiraciji u toku postdiplomskog studija i pri izradi magistarskog rada mentoru emeritusu prof. dr Milanu Jurkoviu. Takoe zahvaljujem ostalim lanovima komisije prof. dr Isaku Karabegoviu, prof. dr Himzi ukiu i doc. dr Edini Karabegovi na korisnim savjetima i primjedbama.

Iskreno se zahvaljujem na saradnji mojom kolegama na Tehnikom fakultetu u Bihau, te kolegama u preduzeu "Krupa Kabine" i Mainskom fakultetu u Zenici na nesebinoj pomoi prilikom izvoenja i obrade eksperimentalnog dijela rada.

Zahvaljujem se kolegama i pretpostavljenim u MUP-u USK i Ministarstvu za boraka pitanja USK na pomoi i razumjevanju tokom postiplomskog studija, te ostalim prijateljima koji su mi na bilo koji nain pomogli.

Naravno, posebno se zahvaljujem mojoj familiji na razumjevanju, strpljenju, pomoi i podrci iskazanu tokom postdiplomskog studija i izrade magistarskog rada.

Iskreno Sanel Gredelj

vi

Sanel Gredelj, dipl. ing. ma.

POUZDANOST I SPOSOBNOST TEHNOLOKIH SISTEMA I PROCESA OBRADE

Kljune rijei: pouzdanost, sposobnost, tehnoloki sistem, tehnoloki proces, poboljanje procesa, varijacije, statistika kontrola procesa

SAETAK: Tehnoloki sistemi i procesi imaju stohastiki karakter. Varijabilnost tehnolokog procesa je njegovo svojstvo da pokazuje varijacije, posebno u izradcima. Standardni uzroci varijacija su greke obrade. Tehnoloki proces je u stanju statistike kontrole, kada su varijacije nastale u procesu samo zbog djelovanja sluajnih greaka obrade. Sposobnost tehnolokog procesa je mjera stepena njegove efikasnosti da proizvodi izratke koji odgovaraju specifikaciji, izraen preko indeksa sposobnosti procesa. Ako je tehnoloki proces sposoban, tada je i u stanju statistike kontrole. Pouzdanost tehnolokog procesa obrade je vjerovatnoa da e izradak ispunjavati zahtjeve specifikacije. Pouzdanost je vrlo bitna performansa tehnolokog procesa, ijom analizom se mogu dobiti dragocjene informacije, od toga da li je proces statistiki kontrolisan, do odreivanja vremena za poboljanje procesa. Sa pouzdanosti i sposobnosti odreuje se ponaanje tehnolokih sistema i procesa u budunosti.

THE RELIABILITY AND CAPABILITY OF THE PRODUCTION OF TECHNOLOGICAL SYSTEMS AND PROCESS

Keywords: reliability, capability, technological process, improvement of process, variations, statistic control of the process

ABSTRACT: Technnological systems have the stohastic nature. The variation of technological process is its property which shows the variations, especially in the workpiece. The standard causes of the variations are errors in the producion. The technological process is in a state of the statistical control, if the variations are caused only by the effect of random errors in the production. The technological process capability is a measure of the degree of its efficiency to produce the workpiece, which correspond to the specification. If the technological process is capable, then in a state of statistical control. The reliability of the technological process is probability to the workpiece will fulfill the requirements of the specification. The reliability is very important performance of the technological process. Analysing the reliability we get very valuable informations: we examine if the process is controlled statistically, to the determination of the time for improvement of the process. With the probability and capability is determined by the behavior of the technological systems and processes in the future.

vii

SADRAJ

1. UVOD.......................................................................................................... 1 2. PREGLED DOSADANJIH ISTRAIVANJA.............................................. 3 3. DEFINICIJA I VARIJABILNOST TEHNOLOKIH SISTEMA I PROCESA.....

6 3.1. Definicija i shema tehnolokih sistema i procesa..... 6 3.2. Determinizam i alternative determinizma.. 8 3.3. Tehnoloki sistem kao stohastiki sistem... 11 3.4. Varijabilnost i uzroci varijacija tehnolokih procesa.. 13 3.5. Definicija i metodi osiguravanja tanosti obrade 17 3.6. Utjecajni faktori tanosti obrade greke obrade. 19 3.7. Klasifikacija greaka obrade. 20 4. SPOSOBNOST TEHNOLOKIH PROCESA OBRADE.. 23 4.1. Upravljanje tehnolokim procesom.. 23 4.2. Propisana tolerancija, prirodna tolerancija i koncept 6........................ 23 4.3. Stanja procesa, entropija i poboljanje.............................................. 26 4.4. Definicija i osnovni uslov sposobnosti tehnolokog procesa............. 30 4.5. Indeksi sposobnosti tehnolokog procesa......................................... 31 4.5.1. Pretpostavke za analizu i tumaenja indeksa sposobnosti procesa... 31 4.5.2. Sposobnost procesa u duem vremenskom razdoblju................... 32 4.5.3. Preliminarna sposobnost procesa............................................... 37 4.5.4. Sposobnost u kratkom vremenskom razdoblju...... 38 4.6. Kontrolne karte................................................................................... 39 4.6.1. Definicija i tipovi kontrolnih karata................................................... 39 4.6.2. Faze i prednosti primjene kontrolnih karata.................................... 40 4.6.3. Kontrolne karte za varijable............................................................. 42 4.6.4. Odreivanje sposobnosti procesa pomou kontrolne karte za varijable.................................................................................

42 4.6.5. Analiza kontrolne karte za varijable................................................ 45 5. POUZDANOST TEHNOLOKIH SISTEMA I PROCESA OBRADE........ 49 5.1. Definicija pouzdanosti i predmet istraivanja teorije pouzdanosti......... 49 5.2. Znaaj razmatranja pouzdanosti tehnolokih sistema i procesa........... 50 5.3. Radna funkcija, funkcija kriterija i stanja tehnolokog sistema obrade.. 51 5.4. Radni uslovi i funkcionalno optereenje................................................ 53 5.5. Funkcija pouzdanosti i funkcija raspodjele otkaza................................. 54 5.6. Otkazi tehnolokih sistema.................................................................... 55 5.7. Blok dijagrami pouzdanosti tehnolokog sistema obrade...................... 60 5.7.1. Vrste konfiguracija i modela za analizu pouzdanosti tehnolokog sistema.....

60 5.7.2. Blok dijagram pouzdanosti tehnolokog sistema bez povratne veze...

61 5.7.3. Blok dijagram pouzdanosti tehnolokog sistema sa povratnom vezom....

63 5.8. Pouzdanost karakteristika izratka.... 65 5.8.1. Definicija pouzdanosti karakteristike izratka... 65 5.8.2. Pouzdanost duinskih mjera..... 66

viii

5.8.3. Pouzdanost meusobnog poloaja...... 67 5.8.4. Pouzdanost geometrijskog oblika..... 73 5.8.5. Pouzdanost hrapavosti obraene povrine.... 75 5.9. Trenutna pouzdanost tehnolokog procesa.......................................... 81 5.10. Pouzdanost tehnolokog procesa u funkciji vremena......................... 82 5.11. Odreivanje pouzdanosti tehnolokog procesa Monte Carlo metodom..............................................................................................

90 5.11.1. Definicija Monte Carlo metoda simulacije........ 90 5.11.2. Generisanje sluajnih brojeva..... 91 5.11.3. Generisanje sluajnih odstupanja raspodjela vjerovatnoa...... 92 5.12. Veza sposobnosti i pouzdanosti tehnolokog procesa......... 93 5.13. Sistem odravanja prema pouzdanosti.... 95 6. EKSPERIMENTALNO ODREIVANJE POUZDANOSTI I SPOSOBNOSTI........................................................................................

98 6.1. Istraivaka oprema i mjerenje.............................................................. 98 6.2. Eksperimentalno odreivanje sposobnosti tehnolokog procesa....... 102 6.3. Eksperimentalno odreivanje pouzdanosti tehnolokog procesa....... 106 6.3.1. Odreivanje trenutne pouzdanosti duinskih mjera 106 6.3.2. Odreivanje trenutne pouzdanosti hrapavosti obraene povrine... 108 6.3.3. Odreivanje trenutne pouzdanosti oblika. 111 6.3.4. Odreivanje pouzdanosti tehnolokog procesa u funkciji od vremena

112 6.4. Pouzdanost hrapavosti obraene povrine u zavisnosti od tehnolokih parametara uzdunog struganja......................................

114 6.4.1. Funkcionalna zavisnost srednjeg aritmetikog odstupanja i fraktalne dimenzije profila................................................................

114 6.4.2. Utjecaj srednjeg aritmetikog odstupanja profila na pouzdanost hrapavosti obraene povrine..........................................................

116 6.4.3. Utjecaj tehnolokih parametara uzdunog struganja na srednje aritmetiko odstupanje.....................................................................

117 6.4.4. Utjecaj posmaka alata na pouzdanost hrapavosti........................... 123 6.5. Zakljuci eksperimentalnog istraivanja.............................................. 124 7. NAREDNI PRAVCI ISTRAIVANJA...................................................... 125 8. ZAKLJUAK.......................................................................................... 127 9. LITERATURA......................................................................................... 130 IVOTOPIS................................................................................................ 133 BIOGRAPHY.............................................................................................. 134 SPISAK OBJAVLJENIH RADOVA............................................................. 135

ix

POPIS OZNAKA

latinine oznake

Ar referentna ravan a [mm] dubina rezanja {B} vektor konstantnih veliina b1, b2, b3 koeficijenti regresije C konstantna obradivosti Cm potencijalna sposobnost maine Cmk indeks centriranosti maine Cp indeks potencijala procesa Cpd donja potencijalna sposobnost Cpg gornja potencijalna sposobnost Cpk indeks tanosti Cr omjer sposobnosti procesa c2 faktor za procjenu standardne devijacije D [m] prenik D(X) disperzija Dfp fraktalna dimenzija profila Dd [mm] donja granina mjera propisane tolerancije Dg [mm] gornja granina mjera propisane tolerancije d

[mm] prenik, tana (idealna) mjera d2 faktor za procjenu standardne devijacije ds [mm] izmjerena (stvarna) mjera eo [mm] rastojanje paralelnih osa ep [mm] rastojanje paralelnih povrina F(x) funkcija raspodjele vjerovatnoa F(t) funkcija raspodjele otkaza Fa Fisherov koeficijent adekvatnosti f funkcija fa broj stepeni slobode disperzije adekvatnosti fj broj stepeni slobode fk funkcija kriterija frs funkcija radne sposobnosti f(x) gustina raspodjele vjerovatnoa f(t) funkcija gustine otkaza h [m] visina i oznaka stanja, redni broj j oznaka stanja, redni broj Kh Cochranov koeficijent Ko broj kopija samog sebe Kt tablini Cochranov koeficijent k faktor proporcionalnosti kf broj nezavisno promjenljivih faktora eksperimenta kp faktor pokrivanja k'p faktor odnosa propisane tolerancije i standardne devijacije ks stepen slobode

x

ku faktor umanjenja L [m] duina l [m] duina M [h] prosjeni vijek trajanja sistema M(X) matematiko oekivanje MTBF [s] srednje vrijeme izmeu otkaza MTTF [s] srednje vrijeme do otkaza m [s] oekivano vrijeme bezotkaznog rada N broj mjerenja kod realizacije eksperimenta NR (,) normalna raspodjela n prirodni broj n0 broj ponavljanja u centralnoj taki plana eksperimenta P vjerovatnoa dogaaja Pp preliminarni potencijal procesa Ppd preliminarna donja potencijalna performansa Ppg preliminarna gornja potencijalna performansa Ppk preliminarni indeks tanosti R eksperimentalno odreena trenutna pouzdanost R srednja vrijednost raspona uzoraka kod R kontrolne karte RA pouzdanost alata Ra [m] srednje aritmetiko odstupanje profila RAK pouzdanost adaptivnog kompjutera RAS pouzdanost alata za stezanje Rdm pouzdanost duinskih mjera Rhr pouzdanost hrapavosti obraene povrine R'hr primarna pouzdanost hrapavosti obraene povrine Ri (t1) trenutna pouzdanost i-te karakteristike izratka RK pouzdanost upravljakog sistema, kompjutera RM pouzdanost maine Rmax [m] rastojanje ekstremnog vrha i udubljenja na ref.duini ROS pouzdanost obradnog sistema ROSA pouzdanost obradnog sistema sa adaptivnim upravljanjem Robc pouzdanost oblika cilindra Rob pouzdanost oblika Rparo pouzdanost paralelnosti osa Rparp pouzdanost paralelnosti povrina RRO pouzdanost robota RSE pouzdanost senzora kod adaptivnog upravljanja RTS1 pouzdanosti tehnolokog sistema bez povratne veze RTS2 pouzdanosti tehnolokog sistema sa povratnom vezom RT pouzdanost transportnog sistema Rtp pouzdanost tehnolokog procesa obrade Rzi [m] srednja visina neravnina R(t) funkcija pouzdanosti r [m] poluprenik S omjer vee i manje stranice kod odreivanja fraktalne dimen.

2aS disperzija adekvatnosti matematikog modela

xi

2jS disperzija rezultata eksperimenta 20S disperzija rezultata eksperimenta u centralnoj taki plana

s [mm/o] posmak alata s

srednja vrijednost raspona uzoraka kod kontrolne karte T [mm]

propisana tolerancija Tp [mm] prirodna tolerancija Tsr [mm] sredina tolerantnog polja t [s] vrijeme, trenutak vremena u uniformna sluajna promjenljiva veliina v [m/s] brzina X sluajna promjenljiva, karakteristika statistikog skupa X aritmetika sredina populacije {X} vektor ulaznih veliina X1, X2, kodirane veliine plan matrice x1, x2, vrijednost sluajne promjenljive X x nezavisna promjenljiva, koordinata, osa x aritmetika sredina uzorka x sredina procesa, aritmetika sredina aritmetikih sredina Y sluajna promjenljiva {Y} vektor izlaznih veliina y1, y2, vrijednost sluajne promjenljive Y y zavisna promjenljiva, koordinata, osa Z sluajna promjenljiva Zkrit minimalno rastojanje srednje vrednosti od jedne od

utvrenih granica {Z} vektor poremeajnih veliina z1, z2, vrijednost sluajne promjenljive Z z zavisna promjenljiva, koordinata, osa

xii

grke oznake

[rad] ugao parametar oblika Weibullove raspodjele 2 hi kvadrat test [mm] rezidual diferencija, interval, greka, ukupna greka i odstupanje izmeu nazivnih i izmjerenih vrijednosti parametar razmjere Weibullove raspodjele [otkaz/s] intenzitet otkaza (t) funkcija intenziteta otkaza matematiko oekivanje koeficijent korelacije (t) funkcija gustine pouzdanosti standardna devijacija [s] vrijeme kao sluajna promjenljiva

xiii

POPIS SKRAENICA:

AGREE Advisorz Group on Reliability of Electronic Equipment (Komitet za pouzdanost elektronske opreme) ASG adaptivni sistem s geometrijskim upravljanjem ASO adaptivni sistem optimizacije CNC Computer Numerical Control (numeriko upravljanje raunarom) DPMO defects per million opportunities (defekti od milion mogunosti) EPSC Electronics Products and Systems Center (Centar elektronskih proizvoda i sistema) FMEA Failure Mode and Effecet Analysis (Analiza naina otkaza i njihovih efekata) FMECA Failure Mode, Effecet and Criticality Analysis (Analiza naina otkaza, posljedica i kritinosti otkaza) FTA Fault Tree Analysis (Analiza stabla otkaza) IEC International Electronical Vocabulary (Meunarodni elektroniki rijenik) ISO International Standard Organization (Meunarodna organizacija za standardizaciju) JNA Jugoslovenska narodna armija MA Markovljeva analiza MIL-HDBK Military Handbook (Vojni prirunik) MTBF Mean Time Between Failure (srednje vrijeme izmeu otkaza) MTTF Mean Time To Failure (srednje vrijeme do otkaza) NASA National Aereonautics and Space Administration (Nacionalna uprava za astronautiku i kosmika istraivanja) NC Numerical Control (numeriko upravljanje) PCRP Parts Count Reliability Prediction (Predvianje pouzdanosti sistema prema broju komponenti) RAF Royal Air Force (Zrane snage Ujedinjenog kraljevstva Velike Britanije) RBD Reliability Block Diagram Analysis (Analiza pouzdanosti blok dijagramom) RCM Reliability Centered Maintenance (Odravanje prema pouzdanosti) SPC Statistical process control (Statistika kontrola procesa) TQM Total Quality Management (Totalno upravljanje kvalitetom) TM Total Maintenance (Totalno odravanje)

xiv

POPIS SLIKA:

Slika 3.1. Struktura proizvodnog sistema Slika 3.2. Podsistemi tehnolokog sistema obrade Slika 3.3. Blok shema sistema Slika 3.4. Podjela sistema prema odreenosti Slika 3.5. Shema tehnolokog sistema i procesa Slika 3.6. Uzroci varijacija s obzirom na rizik otkaza Slika 3.7. Poznati i prepoznatljici uzroci varijacija tehnolokih procesa Slika 3.8. Standardni i specijalni uzroci varijacija tehnolokog procesa Slika 3.9. Utjecajni faktori tanosti obrade Slika 3.10. Klasifikacija greaka obrade na sistematske i sluajne Slika 3.11. Klasifikacija greaka obrade na greke prije i u toku obrade

Slika 4.1. Aplikacija pravila 6 u mnogim svjetskim kompanijama Slika 4.2. Mogua stanja procesa Slika 4.3. Prelazak procesa van kontrole u proces pod kontrolom Slika 4.4. Entropija i poboljanje procesa Slika 4.5. Opi sluaj odnosa propisane i prirodne tolerancije Slika 4.6. Smanjenje prirodne tolerancije poveanjem indeksa pC Slika 4.7. Razvrstavanje procesa prema potencijalu (preciznosti) Slika 4.8. Donja i gornja potencijalna sposobnost za 1

xv

Slika 5.12. Odreivanje pouzdanosti paralelnosti dvije ravni Slika 5.13. Tolerancija paralelnosti dvije ravni Slika 5.14. Tolerancijski prostor o obliku upljeg cilindra Slika 5.15. Mjerenje stvarnih prenika cilindra Slika 5.16. Tolerancijski prostor odreen nepravilnim povrinama Slika 5.17. Presjek tijela nepravilnog oblika Slika 5.18. Izgled profila mikroneravnina sa osnovnim pokazateljima Slika 5.19. Razliiti profili mikroneravnina sa istom primarnom pouzdanosti Slika 5.20. Box counting tehnika odreivanja fraktalne dimenzije Slika 5.21. Pouzdanost u funkciji vremena bez poboljavanja procesa Slika 5.22. Pouzdanost u funkciji vremena bez automatskog poboljavanja Slika 5.23. Pouzdanost u funkciji vremena sa automatskim poboljavanjem Slika 5.24. Intenzitet otkaza Weibullove raspodjele za razliito , pri 1= Slika 5.25. Generisanje sluajnih brojeva u programu MS Excel Slika 5.26. Zavisnost pouzdanosti od centriranosti procesa

Slika 6.1. Univerzalni strug "POTISJE ADA" Slika 6.2. Alat za uzduno struganje Slika 6.3. Izradak ahura (bolcna, boccola, bucle) Slika 6.4. Mjerenje duinske mjere izratka digitalnim pominim mjerilom Slika 6.5. Odstupanja izmjerene vrijednosti od nazivne mjere za uzorke od 1-30 Slika 6.6. Uzorak za snimanje sposobnosti tehnolokog procesa Slika 6.7. Kontrolna karta Rx primjer Slika 6.8. Simulacija obradnog procesa metodom Monte Carlo u MS Excel Slika 6.9. Izraunata trenutna pouzdanost metodom Monte Carlo Slika 6.10. Mjerenje hrapavosti ureajem marke "Perthometar" Slika 6.11. Izmjereni profil mikroneravnina Slika 6.12. Odreivanje fraktalne dimenzije za zadani profil mikroneravnina Slika 6.13. Grafikon funkcije pouzdanosti za izmjerene vrijednosti Slika 6.14. Grafikon funkcionalne zavisnosti Ra i fpD Slika 6.15. Blok shema za modeliranje Ra Slika 6.16. Uzorci za mjerenje hrapavosti Slika 6.17. Grafik zavisnosti Ra od vrijednosti posmaka s Slika 6.18. Grafik zavisnosti pouzdanosti hrapavosti od vrijednosti posmaka

xvi

POPIS TABELA:

Tabela 4.1. Veliina prirodne tolerancije u zavisnosti od pk Tabela 4.2. Faktori za kontrolne granice i centralne linije

Tabela 6.1. Karakteristike univerzalnog struga "POTISJE ADA" Tabela 6.2.Izmjerene vrijednosti duinske mjere u tri serije Tabela 6.3. Izmjerene vrijednosti uzorka za odreivanje sposobnosti [mm] Tabela 6.4. Trenutne pouzdanosti odreene razliitim metodima Tabela 6.5. Pregled izmjerenih stvarnih prenika d1si (nazivni prenik 10) Tabela 6.6. Pregled izmjerenih stvarnih prenika d2si (nazivni prenik 15) Tabela 6.7. Korelativne veze izmeu Ra i fpD Tabela 6.8. Zavisnost pouzdanosti hrapavosti obraene povrine od Ra Tabela 6.9. Fizikalne i kodirane vrijednosti Tabela 6.10. Plan matrica i rezultati eksperimenata

1

1. UVOD

Predviati je teko, naroito budunost. Niels Bohr (1885-1962)

Najvaniji razlog zbog kojeg se prave predvianja je provjera naunih hipoteza. Da bi neki iskaz bio predvianje, vrijeme njegovog kazivanja trebalo bi da prethodi vremenu u kojem se pretpostavlja da e se zbiti dogaaj na koji se iskaz odnosi [60].

Priroda i drutvo i mnogi njihovi podsistemi imaju u sebi ugraena kolebanja i druge pojave koje ih ine nestabilnim, haotinim, te samim tim i teko predvidljivim. Pored toga, zakon entropije dodatno komplikuje situaciju. Prema amerikom nauniku Norbert Wieneru (1894-1964) zakon entropije predstavlja prirodnu tenju svakog stvarnog sistema da iz stanja reda ili organizovanosti pree u stanje nereda ili dezorganizacije, ako je preputen sam sebi. I sa tim uini budunost jo neizvjesnijom i tee predvidljivom.

Proizvodni sistemi su dio ireg kolebljivog i haotinog ekonomsko-drutvenog okruenja. Zbog toga je stanje proizvodnih sistema u budunosti takoe teko predvidjeti. Iznenadna recesiona kriza 2009. godine to najbolje pokazuje.

Tehnoloki sistemi su dio proizvodnih sistema. Interesantno je ta se deava unutar tih sistema, ako bi se vanjski utjecaji donekle i zanemarili. Tehnologija je djelo ljudi. Cijela je svrha tehnologije da proizvede kontrolisano djelovanje u danim okolnostima. Maine se proizvode na nain da se ponaaju deterministiki i u tu svrhu ljudi ulau sav svoj trud, znanje i iskustvo. I pored toga notorna je injenica da maine otkazuju esto vrlo iznenada, ponekad podmuklo, a nekad i opasno.

U Drugom svjetskom ratu, dok je jo determinizam vaio kao bitan nauni pristup, dolazilo je do vrlo estih i iznenadnih otkaza aviona. Piloti i mehaniari Britanskih zrakoplovnih snaga (RAF Royal Air Force) su te otkaze pripisivali mitskim biima gremlinima, potvrujui ljudsku osobinu da ono to se ne moe nauno objasniti pripie neem lako objanjivom, ali ne postojeem. Postoje izvori koji upuuju da se ovakav mitski pristup za otkaze aviona prvi put poeo koristiti i u Prvom svjetskom ratu. Znai istovremeno je u mainstvu, kao i u fizici, dolo do sukoba izmeu determinizma i realnosti [55].

Iskustva oko otkaza, nekvalitetne proizvodnje i sl. pokazuju da se maine znaju ponaati vrlo nedeterministino. U tehnolokim procesima, kod alatnih maina, ta pojava je vie nego uobiajna. Ne postoje dva slina izratka. Ta pojava se naziva varijabilnou, koja je takoe vrlo prisutna generalno. Tako ne postoje dva identina ovjeka, cvijeta, drveta, mrava itd., ma koliko oni bili slini. ak ni jednojajani blizanci nisu skroz identini.

I tehnoloki sistemi imaju u sebu ugraena kolebanja i druge pojave iji je rezultat varijabilnost, pojava otkaza i dr. Jedno od bitnijih pitanja savremene proizvodnje je smanjenje varijabilnosti i otkaza, te ponaanje tehnolokih sistema u budunosti.

2

Tako Shewhart, sagledavanjem kontrolisanih i nekontrolisanih varijacija, zakljuuje da se ponaanje tehnolokog procesa u budunosti moe predvidjeti na osnovu iskustva, ako se proces dovede pod statistiku kontrolu. Tj. da se samo stabilni tehnoloki procesi mogu pouzdano predviati poto rezultati nestabilnog procesa pokazuju nepredvidive varijacije u vremenu [62].

U treem poglavlju ovog rada obraena je varijabilnost tehnolokih sistema i procesa. Posebna panja je usmjerena na uzroke i podjele varijacija, te greke obrade kao glavnog uzroka varijabilnosti, od ega direktno zavisi i sposobnost i pouzdanost tehnolokih sistema i procesa.

Nain dovoenja tehnolokih sistema i procesa pod statistiku kontrolu obraen je u etvrtom poglavlju ovoga rada pod nazivom Sposobnost tehnolokih procesa obrade. U ovom poglavlju posebno su objanjeni Indeksi sposobnosti preko koncepta 6, te kontrolne karte kao bitan alat u statistikoj kontroli procesa. U eksperimentalnom dijelu rada pokazano je praktino odreivanje sposobnosti tehnolokih procesa pomou kontrolnih karti.

Sposobnost i varijabilnost tehnolokih sistema i procesa, kako je pokazano u Pregledu dosadanjih istraivanja, su vrlo detaljno izueni. U vezi toga postoji obimna literatura i u naunom smislu se tu nema ta znaajno dodati. Meutim, sposobnosti i varijabilnosti tehnolokih sistema i procesa u ovom radu posveena je velika panja, zbog njihovog znaaja, a posebno zbog ukazivanja na potrebu izuavanja Pouzdanosti tehnolokih sistema i procesa. Naime, kvantitativne mjere sposobnosti i statistike kontrole procesa odnose se na sadanji trenutak. Predvianje se sastoji u tenji da se takav trend odri i u budunosti. Glavni nedostatak je da za vrijeme, do kada e proces u budunosti biti pod statistikom kontrolom, nema kvantitativne mjere. Ova injenica takvo predvianje ini neizvjesnim.

Rijeenje ovog nedostatka je uvoenje koncepta pouzdanosti tehnolokih sistema i procesa, koje je teorijski obraeno u petom poglavlju ovoga rada, a eksperimentalno u estom poglavlju. Osnovna ideja je da se predvianje stanja i ponaanja tehnolokih sistema i procesa u budunosti eksplicitno kroz vrijeme odravanja ili poboljanja, moe odrediti preko pouzdanosti, odnosno vjerovatnoe bezotkaznog rada. Pri tome je potrebno eksperimentalno odrediti trenutnu pouzdanost koja zavisi od svih karakteristika izratka. Za svaku karakteristiku ustanovljena je metodologija odreivanja trenutne pouzdanosti.

Prema tome, pouzdanost sadrava i koncept sposobnosti i stanja statistike kontrole procesa. I pored toga ova mogunost se do sada nije primjenjivala. Upravo je prvenstveni cilj ovoga rada da dokae da je pouzdanost vrlo bitna performansa tehnolokih sistema i procesa, ijom analizom se mogu dobiti dragocijene informacije. Sa ovim se predmet istraivanja jedne od grana Teorije vjerovatnoe - Teorije pouzdanosti tehnikih sistema, proiruje i na tehnoloke sisteme i procese. Dakle, popunjava se podruje tzv. niije zemlje izmeu teorije i prakse tehnolokih procesa i Teorije pouzdanosti.

Kombinacijom prethodnih disciplina sa Teorijom haosa dobila bi se prilino cjelovita slika o ponaanju tehnolokih sistema i procesa u sadanjosti i u budunosti. To prelazi okvire ovoga rada, ali predstavlja koristan i izazovan materijal za naredna istraivanja.

3

2. PREGLED DOSADANJIH ISTRAIVANJA

Po mnogim autorima industrijska revolucija zapoinje krajem XVIII stoljea, tanije 1793. godine, sa uvoenjem koncepta meusobne zamjenljivosti dijelova. Zaetnik ove ideje je ameriki izumitelj Eli Whitney (1765-1825). Ideja je poela sa realizacijom sredinom XIX stoljea u Njemakoj, prvo u proizvodnji crkvenih satova 1830. godine, a potom i u proizvodnji puaka 1855. godine [29].

Tada se nametnuo problem, bez kojeg savremena proizvodnja ne bi bila mogua: kako proizvesti proizvode sa najmanjom moguom varijabilnou, odnosno, kompatibilne rezervne dijelove. Rijeenje je bilo konceptu specifikacije, gdje se pod specifikacijom podrazumjeva dokument koji propisuje karakteristike i svojstva koja proizvod ili usluga moraju posjedovati [62].

Veliki problem je predstavljala i arolikost mjernih jedinica, to je onemoguavalo kompatibilnost rezervnih djelova i bilo kakvu primjenu koncepta specifikacije. U cilju standardizacije, a na poticaj Francuske, 1875. godine predstavnici osamnaest zemalja potpisali su tzv. Konvenciju o metru. Sada je 48 drava potpisnica Dogovora o metru, to je uz neophodne modernizacije i prilagodbe dovelo do jednoobraznosti mjernih jedinica [48].

Za realizaciju koncepta specifikacije bilo je neophodno definisati i tolerancije, iji su osnovi uvedeni sredinom XIX stoljea. Poetkom XX stoljea, tanije 1902. godine, tampan je prvi sistem tolerancija. Standardizacija tolerancija je izvrena 1906. u Velikoj Britaniji. U vedskoj se 1907. godine uvode granina mjerila. Usljed intenzivnog razvoja vojne industrije u toku Prvog svjetskog rata dolazi do usklaivanja razliitih mjernih sistema i sistema tolerancije [29].

Za varijabilnost i sposobnost tehnolokih procesa kljuna je 1924. godina kada ameriki ekonomista Walter Andrew Shewhart (1891-1967), koji je radio u "ATT Bell Laboratories", definie model kontrolnih karata, na osnovu teorijskih radova engleskog statistiara Ronalda A. Fiera (1890-1962). Povod za Shewhartov rad bila su nastojanja inenjera pomenute kompanije da poboljaju pouzdanost svojih sistema telefonije [55].

Model kontrolnih karata prvo je projektovan i primjenjen u amerikoj "Western Electric Company". Tokom Drugog svjetskog rata Shewhart sa amerikim naunicima George D. Edvards (prvi predsjednik American Society for Quality) i Joseph M. Juranom (1904-2008) osniva novu struno naunu disciplinu pod nazivom Statistika kontrola procesa (Statistical process control-SPC) [29].

Ubrzo nakon objavljivanja, 1924. ili 1925. godine, za Shewhartovu inovaciju se zainteresovao poznati ameriki naunik, jedan od tzv. gurua kvaliteta W. Edwards Deming (1900-1993). U narednih pola stoljea, Deming je postao prvi i najistaknutiji zagovornik Shewhartovog rada [55].

Za Deminga se vee i pojam unapreenja, odnosno, poboljanja procesa u cilju smanjivanja varijacija. Pri tome uvijek treba imati na umu trite i trokove, to je sadrano u esto citiranoj Demingovoj izjavi: "Dobar kvalitet nije nuno i visok kvalitet. To je tritu odgovarajui kvalitet predvidljivog nivoa ujednaenosti i pouzdanosti, i to ostvaren uz niske trokove." [56]

4

Joseph M. Juran 1960-ih godina prvi uvodi pojam sposobnosti procesa, koji se izraava preko odgovarajuih indeksa (process capability index) [14].

Savremeni pristup sposobnosti procesa, statistike kontrole procesa i varijabilnosti procesa zasniva se na konceptu 6 (Six Sigma). Sa ovim konceptom se postie izvrsnost proizvoda i pruanja usluga korisnicima kroz niz koraka koji zavise o odabranom metodu, kojim se dolazi do optimalnog rezultata. Osnove 6 metodologije i filozofije formulie Bill Smith u "Motoroli" 1986. godine. Sredinom devedesetih godina prolog stoljea koncept 6 usavren je "General Electricu" pod vodstvom John Francis (Jack) Welcha (roen 1935) i od tada mu raste popularnost i primjena po cijelom svijetu [56].

Osnovni cilj koncept 6 jeste da prirodna tolerancija, koja se odnosi na prirodne granice procesa i karakterie mogunosti procesa, ima efekat od 99,9996 % uspjenosti. Ovaj nivo uspjenosti (savrenstva) je ekvivalean pojavi 3,4 greke na milion mogunosti (DPMO defects per million opportunities) [34]. Nedostatak koncepta 6 je to problem varijabilnosti, sposobnosti i statistike kontrole procesa ini statinim. Pri tome kvantitativne mjere sposobnosti i statistike kontrole procesa odnose se na sadanji trenutak sa tenjom da se takav trend odri i u budunosti. Meutim, vrijeme do kada e proces u budunosti imati aktuelni trend je neizvjesno i nedefinisano, poto nema kvantitativne mjere koja ga odreuje. Da bi se rijeio ovaj problem potrebno je varijabilnost, sposobnost i statistiku kontrolu procesa proiriti sa novim pristupom pouzdanosti sistema i procesa, koji bi postojei koncept dopunio, usavrio i pridonio mu dinamiki karakter.

Razmatranje uvoenja pouzdanosti poinje od 30-ih godina XX stoljea, sa prikupljanjem podataka o otkazima avionskih agregata, kada je izgradnja aviona ula u fazu veeg razvoja [22].

Teorija pouzdanosti poinje intenzivni razvoj u SAD tokom Drugog svjetskog rata. Prva oblast pouzdanosti gdje su postignuti bitni rezultati primjenom teorije bila je posluivanja sistema 1932. godine i 1943. godine. Od 1939. do 1949. godine nastaje i poinje se primjenjivati teorija obnavljanja [38].

Ministarstvo odbrane SAD 1950. godine osniva komitet za pouzdanost, poznat po skraenici AGREE koji je od 1952. godine stalan [49].

Raspodjele otkaza, koritenje polumarkovljevih procesa za rijeevanje problema u tehnikom opsluivanju, teorija obnavljanja, teorija rezervisanja i druge oblasti pouzdanosti poinju svoj razvoj 50-ih i 60-ih 20. stoljea [38].

U to vrijeme zapoinje izdavanje Prirunika za pouzdanost od kojih su najvaiji vojni prirunici Vojske SAD (Military Handbook - MIL-HDBK) [39].

Iz oblasti pouzdanosti konstrukcija poseban doprinos je dao profesor Alfred M. Freudenthal (1906-1977), koji se sa razlogom naziva ocem strukturne pouzdanosti [55].

Takoe su za savremenu teoriju pouzdanosti veoma znaajni Richard E. Barlow (roen 1931) i Franc Proschan (1927-2003). Dvije njihove knjige iz 1965. i 1975. godine su imale veliki utjecaj u oblikovanju ove teorije [57].

U posljednih 30 godina, kroz radove navedenih i mnogih drugih naunika (A. W. Marshall, M. B. Mendel, B. Bassan, F. Spizzichino, B. V. Gnedenko, A. Satyanarayana, M. K. Chang i dr.) teorija pouzdanosti se razvila u respektabilnu

5

naunu disciplinu. Uvedene su kvantitativne metode teorije vjerovatnoe i matematike statistike i kvalitativne metode FMEA/FMECA i analiza stabla otkaza FTA. Nacionalna uprava za astronautiku i kosmika istraivanja NASA uvodi svoje specifine i stroge propise o pouzdanosti koje je duan ispotovati svaki isporuilac opreme za njene potrebe [31].

Kako je navedeno u uvodu, sposobnost tehnolokih sistema i procesa je vrlo detaljno izuena i postoji obimna literatura zasnovana na radovima Shewharta, Deminga, Jurana i dr. kao npr. [27], [34], [45] i [52].

Jedan od naina dosadanje primjena teorije pouzdanosti na tehnoloke sisteme odnosi se na konstruktivni aspekt tehnolokih sistema, pri emu se bitno ne razlikuje od primjene na druge mainske i tehnike sisteme [22], [24], [31], [51]. Osnovni principi ovakve primjene pokazani su u poglavlju 5.7. ovoga rada, gdje do izraaja dolazi kompleksnost ovakvog pristupa.

Drugi nain razmatranja pouzdanosti tehnolokih sistema tie se definisanja odravanja sistema prema stanju sa kontrolom nivoa pouzdanosti [1], [2], [42].

Kroz primjenu teorije pouzdanosti u odreivanju pouzdanosti proizvoda posredno se donekle razmatra i pouzdanost tehnolokih procesa. Razlog je to je pouzdan proizvod posljedica i, izmeu ostalog, pouzdanih tehnolokih procesa. To je naroito prisutno kod proizvodnje elektronske opreme [40]. Meutim, pristup je slian kao i kod primjene teorije pouzdanosti na tehnoloke sisteme. Naime, umjesto tehnolokog sistema se kao konstrukcija posmatra proizvod, gdje je takoe glavni kriterij otkaz, ali u smislu zastoja [45], [51].

Odreivanje trenutne pouzdanosti tehnolokog procesa na osnovu karakteristika izratka na nain naveden u poglavlju 5.8. ovoga rada nije posebno razmatrano u dosadanjim radovima i literaturi. Meutim, princip odreivanja trenutne pouzdanosti vrstoe konstrukcija, kakav je npr. koristio Carl Allin Cornell moe biti iroka osnova i za odreivanje trenutne pouzdanosti ostalih karakteristika nekog izratka [55]. Ovakav, tzv. probabilstiki (ili po nekim autorima poluprobabilstiki) nain prorauna i vrstoe konstrukcija, kao jedne od karakteristika izratka, je dobro obraen u literaturi [22], [31], [49].

Zavisnost trenutne pouzdanosti i pouzdanosti zavisne od vremena, gdje se kombinuju pristupi pouzdanosti proizvoda i trenutne pouzdanosti, nije razmatrana u dosadanjoj literaturi.

Meutim, najblii ovoj temi su radovi u kojima se analizira pouzdanost reznih alata, koji ima najmanju pouzdanost od ostalih komponenti obradnog, odnosno, tehnolokog sistema [43], [58]. Osnovna svrha ovih radova je nalaenje funkcije izmeu pouzdanosti i postojanosti alata, to je u vezi sa poboljanjem i pouzdanosti cjelokupnog tehnolokog sistema i procesa u kraem vremenskom roku.

Takoe pouzdanost i sposobnost tehnolokih sistema i procesa nisu zajedno posebno obraivani u dosada objavljenim radovima i literaturi. Razlog za ovakvo razmatranje u ovome radu naveden je u uvodu.

Odreivanje pouzdanosti tehnolokog procesa na osnovu trenutne pouzdanosti, posebno geometrijskih karakteristika izratka i dinamikog ponaanja pouzdanosti u cilju odreivanja tanog vremena odravanja je bazni predmet istraivanja ovoga rada. Sa ovim bi se dosadanja istraivanja upotpunila, to bi trebalo predstavljati bitan nauni doprinos.

6

3. DEFINICIJA I VARIJABILNOST TEHNOLOKIH SISTEMA I PROCESA

3.1. Definicija i shema tehnolokih sistema i procesa

Tehnologija je skup ljudskih napora i upotreba znanja u cilju savladavanja okruenja.

Tehnoloki sistem je skup obradnih i montanih sistema koji omoguuju izvoenje svih operacija obrade odreenog proizvoda, odnosno omoguuje transformaciju sirovog materijala u gotov proizvod.

Obradni sistem je dio tehnolokog sistema iji je zadatak da se izvri odreeni skup operacija obrade. Obradni sistem u osnovi sainjavaju maina i alati koji neposredno djeluju na predmet koji se obrauje [18].

Montani sistem je dio tehnolokog sistema sa osnovnim zadatkom spajanja ugradbenih elemenata u sloenije proizvode, ako se zavrni proizvod sastoji od najmanje dva dijela [7].

Tehnoloki sistem je podsistem proizvodnog sistema koji je rijeenje tehnolokog sistema u prostoru i vremenu. Tehnoloki sistem je osnovni dio proizvodnog sistema. Pozicija tehnolokog sistema unutar proizvodnog sistema prikazana je na slici 3.1.

Slika 3.1. Struktura proizvodnog sistema [17]

Proces rada tehnolokog sistema, odnosno radna funkcija, naziva se tehnoloki proces. Tehnoloki proces sadri vie tehnolokih operacija meusobno povezanih i poredanih, kojim je predviena izmjena geometrijskog oblika pripremka u gotov proizvod. Tehnoloki proces obuhvata samo glavne radnje koje osiguravaju izmjenu geometrije predmeta, kvalitet obraenih povrina, dimenzije, mehanike i hemijske osobine predmeta.

U proces obrade radni predmet ulazi kao pripremak, za vrijeme obrade zove se obradak, a po potpunom zavretku obrade izradak [8].

Pored obradnog i montanog sistema, tehnoloki sistem sainjavaju i [21]: transportni sistem (oprema prilagoena za premjetanje materijala /

predmeta obrade); skladini sistem (skladita razliitog tipa i vremena ekanja);

SISTEM SKLADITA

SISTEM ODRAVANJA

TEHNOLOKI SISTEMI

SISTEM PRIPREME

INFORMACIONI SISTEM SISTEM

OSIGURANJAUSLOVA

RADA

SISTEM UPRAVLJANJA KVALITETOM

TRANSPORTNI SISTEM

7

mjerni sistem (utvrivanje teine, dimenzije izrade, hrapavosti i stanja) i upravljaki sistem (sistemi analognog i digitalnog upravljanja procesima).

Tehnoloki sistem obrade sa linijama za obradu ima sljedee podsisteme (izvrne jedinice) (slika 3.2.): radna jedinica (maina) M; ureaj za ulaganje predmeta obrade (mehanika ruka robot) RO1; ureaj za prihvatanje predmeta obrade (stezna glava, nosa alata) S; izvrni radni ureaj (alat) A; transportni sistem (dotur predmeta obrade do maine) T; upravljaki sistem (kompjuter) K i ureaj za odlaganje predmeta obrade (robot) RO2.

M

RO1 T K S A P

RO2

Slika 3.2. Podsistemi tehnolokog sistema obrade [21]

Osnovna jedinica tehnolokog procesa je operacija koja je osnova za planiranje i voenje proizvodnje, za kalkulacije i za obraun. Operacija je skup svih zahvata (zbivanja) koji se obavljaju na jednom radnom mjestu uz jedno pripremanje tog radnog mjesta za njihovo obavljanje.

Podjela operacije na manje dijelove obavlja se po tehnolokom kriteriju (nainu kako se operacija obavlja). Najee susretana tehnologija u mainskoj proizvodnji je tehnologija obrade skidanjem strugotine. To je ujedno i najsloeniji oblik tehnoloke operacije, te se podjela operacije na manje dijelove dana za tu vrstu tehnologije moe (po analogiji) primijeniti i kod svih drugih vrsta tehnolokih postupaka [7]:

8

Stezanje je dio operacije u kojem je predmet obrade jednom stegnut u stegu koja ga pridrava za vrijeme izvoenja obrade. Pritom se moe dogaati promjena poloaja predmeta obrade u odnosu na alat (ili opremu s pomou koje se izvodi obrada), ali se ne smije u toku jednoga stezanja otputati predmet obrade.

Poloaj je dio stezanja u kojem predmet obrade zadrava stalan poloaj u odnosu na kretanje alata kojim se izvodi obrada.

Zahvat je elementarni dio operacije koji jo uvijek zadrava sva njena obiljeja. Obuhvata dio operacije koji se izvodi jednim alatom i (ako je posrijedi tehnoloki zahvat) uz konstantni reim obrade. Odnosi se na jednu elementarnu povrinu obraivanoga predmeta.

Prolaz je dio zahvata koji oznauje jedan kontakt alata i predmeta obrade bez prekidanja dodira alata i predmeta.

3.2. Determinizam i alternative determinizma

Za potpuno razumjevanje pojma i funkcionisanja tehnolokih sistema i procesa od velike je vanosti poznavanje i primjena ope teorije sistema. Za naredna razmatranja bitna je analiza sistema sa aspekta odreenosti i mogunosti shvatanja njihovog ponaanja u budunosti. Jedan od kriterija za podjelu sistema je predvidljivost prema kojem se sistemi dijele na deterministrike i stohastike, odnosno sluajne.

{Z}

{X} {Y}

{B} .const=

Slika 3.3. Blok shema sistema [15]

Determinizam je filozofsko uvjerenje da je svaki dogaaj ili proces neizbjean rezultat prethodnih dogaaja i akcija, stoga se, barem naelno, svaki dogaaj ili proces moe predvidjeti unaprijed ili rekonstruisati unatrag. Prema deterministikom promiljanju razvoj svemira moe se uporediti s radom savrene maine, satnog mehanizma, iskljuujui i djeli sluajnosti ili odstupanja od unaprijed odreenih zakona [26].

SISTEM

9

Deterministiki sistem, kao specijalni sluaj sistema prikazanog slikom 3.3. karakterie jednoznana zavisnost izmeu izlaznih (upravljanih) veliina {Y} i ulaznih veliina {X}, tako da deterministiki sistem ne sadri poremeajne veliine {Z}, dok sadri konstante {B} koje ne utjeu na odreenost.

Oigledno je da ovakvi deterministiki dogaaji i sistemi u stvarnosti ne postoje. Meutim, odreeni dogaaji, kao to su kretanja planeta, smjena godinjih doba, pojava dana i noi i dr. uspjeno se mogu modelirati kao deterministiki sistemi. Razlog je to ovi sistemi pokazuju uvijek ista pravilna ponaanja u duem vremenskom periodu i to nema razloga da se sumnja u takvo ponaanje u dogledno budue vrijeme. U prolosti je bilo tendencija da se na sve realne sisteme primjeni deterministiki koncept, ali su izmeu modela i realnog ponaanja postojale manje ili vee razlike. Na ovakav nain je deterministiki sistem bio samo gruba aproksimacija realnosti, jer su svjesno ignorisani poremeajni faktori.

Prednost deterministikog modela je u jednostavnosti, tako da se jo uvijek koristi ako su poremeajni faktori u realnom sistemu zanemarivi i ako ne postoji bitna razlika izmeu modeliranih i realnih izlaza.

S obzirom na ponaanje sistema u vremenu deterministiki sistemi mogu biti [47]: statini sistemi koji se ne mijenjaju u toku vremena i dinamiki sistemi koji se mijenjaju u toku vremena, a koji s obzirom na nain

promjene mogu biti periodini, kvaziperiodini i neperiodini.

Sada se namee pitanje, ta je alternativa deterministikom ponaanju? Odnosno, kako su to dogaaji i sistemi ako nisu deterministiki? Odgovor na ovo pitanje je sluajni (stohastiki) i haotini. Pri tome treba znati da sluajnost i haotinost nisu sinonimi za istu pojavu. U stvari, sutinski se razlikuju. Sluajnost predstavlja takvo ponaanje dogaaja ili sistema, da se ono ne moe u budunosti sigurno predvidjeti. Pri tome postoje dva razliita razloga zato je to tako: ili o posmatranam sistemu nema dovoljno informacija ili je on istinski i nepobitno sluajan. Vrlo se teko odluiti izmeu ove dvije mogunosti. Sistem je sluajan ako nemjerljivo mala razliita poetna stanja, na koje se ne moe utjecati, odmah dovedu do razliitih ishoda [46]. Meutim i sluajnost ima zakone. U irokoj upotrebi je rije koja odraava prethodno shvatanje: stohastiki. Ova rije je proizala iz grke rijei stohastocos, to znai vjet u pogaanju, spretan u nasluivanju i prenosi ideju o upotrebi zakona sluaja u vlastitu korist [3].

U biti, sluajan i stohastian znai jedno te isto, ali se razliito upotrebljavaju. Uobiajno je da se sluajan odnosi na dogaaj, veliinu i vektor, dok se sistemi i procesi veu sa rije stohastiki.

Stohastiki sistemi mogu biti [48]: stacionarni, ako nisu zavisni od vremena i nestacionarni, ako su zavisni od vremena.

10

Rije haos potie od grke rijei khos, to znai prvobitna praznina, neomeenost. U svakodnevnom ivotu rije haos se odnosi na potpuni mete, krajnji nered, nesreenu i neorganizovanu okolinu i sl. U industriji se pod haotinim sistemima i procesima podrazumjevaju oni sistemi i procesi koji su van statistike kontrole i koji imaju veliku entropiju. U matematikom smislu ne postoji univerzalno prihvaena definicija haosa. Ameriki naunik Robert Devaney je izdvojio slijedee tri osobine kao tri esencijalne komponente haosa: tranzitivnost, gustoa periodikih taaka i senzitivnost na poetne uslove. Senzitivnost poetnih uslova je posebno indikativna, ali nije esencijalna za definisanje haosa, poto proizlazi iz prve dvije osobine [9].

Veina (ako ne i sve) pojava iz realnog svijeta podlijee nelinearnim zakonima, odnosno radi se o nelinearnim sistemima. Nelinearni sistemi su takvi sistemi ije su vremenske evolucijske jednaine nelinearne, to znai da se dinamike varijable koje opisuju osnovna svojstva takva sistema (poziciju, akceleraciju, diseminaciju i sl.) pojavljuju u jednainama koje imaju nelinearni oblik. Veina realnih sistema je nelinearna u veem ili manjem opsegu, te klasini linearni sistemi u stvarnosti rijetko egzistiraju. Haos je jedna od posljedica nelinearnosti sistema. Tehnoloki sistemi imaju sve odlike nelinearne dinamike i sa tim i podlonost haosu.

Haotinost nekog sistema najlake se uoava ako mala promjena poetnih uslova izaziva velike posljedice, ali na dui period, to se tumai efektom leptirovih krila. Npr. ako se pri obradi na nekoj alatnoj maini promjeni sredstvo za podmazivanje sa malo razliitih osobina od prethodno upotrebljavanog i ako nakon nekog vremena pojava karta pone biti neuobiajno velika, radi se o haotinom sistemu.

Dakle, posljedice haosa se osjete nakon dueg vremena. Sluajnost se se razlikuje od haotinosti u tome da se pojavljuje sa slinim intenzitetom i nakon kraeg i nakon dueg perioda, tj. uvijek je prisutna. Tako bi u prethodnom primjeru alatna maina bila stohastiki, a ne i haotini sistem, ako promjena sredstava za podmazivanje ima za posljedicu pojavu smanjenje ili poveanje karta, ali odmah nakon promjene.

Slika 3.4. Podjela sistema prema odreenosti

Na osnovu prethodnih razmatranja, podjela sistema prema odreenosti moe se predoiti shemom na slici 3.4.

SISTEMI

DETERMINISTIKI NEDETERMINISTIKI

STATIKI DINAMIKI STOHASTIKI HAOTINI

periodini neperiodini stacionarni nestacionarni kvaziperiodini

11

Razni tehniki sistemi se mogu aproksimativno posmatrati kao statini (mostovi i zgrade) i dinamiki (maine i dr.). Realno ponaanje tehnikih sistema je najee stohatiko. Tehniki sistemi se nerijetko mogu ponaati i haotino.

Stohastiki tehniki sistemi i procesi su glavno podruje istraivanja teorije pouzdanosti tehnikih sistema i statistike analize. Cilj je definisati sva mogua stanja da bi se to realnije opisao odreeni tehniki sistem i proces, ija sluajna stanja najee zavise od vremena ili su u funkciji nekog drugog parametra. U ovom radu predmet istraivanja su stohastiki tehnoloki sistemi i procesi, kao jedna od vrsta tehnikih sistema.

Analiza haotinog ponaanja tehnikih (i tehnolokih) sistema prelazi okvire ovog rada. Radi se o prilino nedefinisanom i neistraenom podruju koje ima veliki kapacitet za daljnja istraivanja.

Sluajni, odnosno stohastiki sistem ima osobinu da, za razliku od deterministikog sistema, u njegovom procesu je znaajan utjecaj nekontrolisanih poremeajnih sluajnih faktora {Z}.

Identifikacija i izbor parametara koji e biti obuhvaeni pri modeliranju sistema zavisi od niza faktora. Nakon izbora parametara svi parametri se dijele na obuhvaene i neobuhvaene.

U stohastikim procesima sve veliine {X}, {Y}, {Z} i {B}, prikazane na slici 3.3. se mogu smatrati sluajnim, tj. da imaju odreena odstupanja od svoje oekivane vrijednosti. Odnosno, moe se smatrati da sve veliine imaju rasipanja oko svoje oekivane vrijednosti, koja mogu biti stacionarna (nezavisna od vremena) ili nestacionarna (zavisna od vremena). Meutim, ovakav model je dosta komplikovan, iako je taan. Jednostavnije je stohastiki sistem modelirati na nain da se ulazi {X} i konstante {B} ne smatraju sluajnim veliinama iz razloga to se njihova trenutna vrijednost moe uvijek tano odrediti. Sluajnim se smatraju samo poremeajne veliine {Z}. Poremeajna veliina {Z} se moe modelirati kao sluajni viedimenzionalni vektor, ija vrijednost zavisi od vremena, u kojem mijenja svoje stanje na sluajan nain. U toku vremena veliina {Z} ima svoju realizaciju koja je jedan od njegovih moguih ishoda [37].

Kako su izlazne (upravljane) veliina {Y} funkcijski povezane sa poremeajnim veliinama, znai da je i {Y} sluajna veliina, odnosno sluajni vektor koji tokom vremena mijenja svoje stanje na sluajan nain.

Ako je {Z} = 0, odnosno ako se zanemari, stohastiki sistem aproksimira se deterministikim sistemom, slika 3.3.

3.3. Tehnoloki sistem kao stohastiki sistem

Izradak, odnosno proizvod, je izlazni vektor tehnolokog sistema obrade i predstavlja glavni rezultat tehnolokog procesa. Prouavajui odreene karakteristike i svojstva izratka, mogu se izvesti zakljuci o karakteristikama tehnolokog sistema i procesa, odnosno, u svakom trenutku se moe zakljuiti da li je, zbog varijacija, potrebna odreena izmjena kako bi izradak bio u skladu sa zahtjevima navedenim u konstruktivnoj dokumentaciji [7].

12

Kako je prikazano slikom 3.5. u tehnolokom sistemu kroz tehnoloki proces, vri se transformacija ulaznog {X} u izlazni vektor {Y} [18].

Vektor ulaznih veliina {X} ine komponente: ulazni materijal (sirovine i/ili poluproizvodi); maine za obradu; alati i pribor; energija i informacije.

Vektor izlaznih veliina {Y} ine komponente: proizvod; informacije; ostalo (otpad i dr.).

Slika 3.5. Shema tehnolokog sistema i procesa [18]

Tehnoloki sistem je izrazito stohastian i dinamian unutar samog sebe, koji djeluje u jo dinaminijem i nepredvidljivijem proizvodnom sistemu. To se modelira kao vektor poremeajnih faktora {Z}, koji nastaje zbog raznih odstupanja ulaznog vektora {X}, ije su neke od komponenti: greke u konstruisanju maina; nedovoljno razraena tehnoloka priprema;

TEHNOLOKI PROCES

{Y}

MAINA

MATERIJAL

ALAT I PRIBOR

ENERGIJA

INFORMACIJE

PROIZVOD

G

UBIC

I PO

REM

EAJ

I

TEHNOLOKI

SISTEM

{Z}

{X}

POVRATNA VEZA

13

nepredvieni otkazi na mainama i postrojenjima; prestanak dotoka energije; nedovoljne i/ili netane informacije i mnoge druge.

Upravo je vektor poremeajnih faktora {Z} model uzroka varijabilnosti tehnolokog procesa. Vektori ulaznih i poremeajnih veliina {X} i {Z} rezultiraju vektor izlaznih veliina {Y}, ije komponente variraju od predvienih upravo zbog vektora {Z} [18].

3.4. Varijabilnost i uzroci varijacija tehnolokih procesa

Ope je poznata injenica da ne postoje dva apsolutno identina entiteta. Tako ne postoje ni dva totalno identina izratka ili proizvoda, kao glavna komponenta vektora izlaznih veliina {Y}, bez obzira to po specifikaciji teorijski trebaju biti identini. Varijacije predstavljaju razlike u izlazima bilo kojeg procesa zbog razliitih uzroka. Varijabilnost tehnolokog procesa je njegovo svojstvo da pokazuje varijacije (razlike, promjene), posebno u izratcima [62]. Ako varijacije potuju zahtjeve specifikacije, tada se radi o prihvatljivim varijacijama. Ako su varijacije prevelike tako da prelaze granice propisanih tolerancija koje su propisane specifikacijom, tada je tehniki sistem u stanju otkaza kada ne moe izvravati predvienu funkciju. Tenja proizvoaa svakog tehnikog sistema je smanjivanje varijacija na to manju vrijednost kako tehniki sistem ne bi otkazao. Kod tehnolokih procesa je bitno da svojstva i karakteristike izradaka, odnosno proizvoda, budu unutar tolerancija propisanih konstruktivnom dokumentacijom, odnosno, specifikacijom. Ako svojstva i karakteristike izratka nisu unutar propisanih tolerancija, tada se najee radi o kartu. U sluaju velikog broja neispravnih izradaka tehniki sistem i proces ne ispunjavaju previenu funkciju i nalaze se u stanju otkaza. Uzroci varijacija tehnolokih procesa mogu biti standardni i specijalni. Standardni (uobiajni, svojstveni, inherentni, normalni, oekivani) uzroci se sastoje od elementarnih uzroka i uzroka koji su karakteristini za tehnoloke procese, a to su greke obrade koje se mogu pojavati u skoro svim tehnolokim procesima. Druga vrsta uzroka su specijalni uzroci, kao to je npr. ljudski faktor, pogreno projektovanje procesa itd. [7]. Standardne i specijalne uzroke varijacija ne treba poistovjeivati sa sistematskim i sluajnim grekama obrade. Uzroci varijacija su iri pojam od greaka obrade. Npr. ljudski faktor se uope ne moe klasificirati kao greka obrade, a spada u uzroke varijacija. Druga podjela uzroka varijacija je na objektivno poznate i objektivno nepoznate, slika 3.6. Objektivno poznati uzroci varijacija tehnolokih procesa su greke obrade i specijalni uzroci, dok su objektivno nepoznati elementarni uzroci. Greke obrade su subjektivno prepoznatljivi uzroci, a specijalni uzroci se smatraju subjektivno neprepoznatljivim [3].

14

Slika 3.6. Uzroci varijacija s obzirom na rizik otkaza [3]

Elementarni uzroci varijacija utjeu na sve prirodne i tehnike sisteme, uvijek su prisutni i nemogue ih je otkloniti. Nastaju zbog strukture prirode i prirodnih zakona koji ih generiraju. Kad bi otkonili sve ostale uzoke, elementarni uzroci ostaju, tako da je varijacije totalno nemogue otkloniti. Svi elementarni uzroci varijacija su objektivno i teorijski nepoznati i zato se ne mogu ni uzeti u obzir. Egzaktno odrediti vrijednosti nekih elementarnih uzroke varijacija je mogue, ali u praksi je najee ili komplikovano ili praktino nemogue zbog prirode matematikog modela koji ih opisuje.

UZROCI VARIJACIJA

OBJEKTIVNO POZNATI

OBJEKTIVNO NEPOZNATI

SUBJEKTIVNO PREPOZNATLJIVI

SUBJEKTIVNO NEPREPOZNATLJIVI

UZETI U OBZIR

ZANEMARIVI

KAO RIZIK

KROZ MJERE

ADEKVATNE MJERE

NEADEKVATNE MJERE

PRIMJENJENE DOBRO

PRIMJENJENE POGRENO

SVJESNO PRIHVAEN

RIZIK OTKAZA

VRLO MALA VJEROVATNOA OTKAZA

VELIKA POUZDANOST

VRLO VELIKA VJEROVATNOA OTKAZA

MALA POUZDANOST

PREOSTALI RIZICI

pre

pozn

ava

nje

upo

treba

m

jera

rezu

ltat

15

Primjeri elementarnih uzroka varijacija generalno, te tako i varijacija tehnolokih procesa koji potiu iz strukture prirode su: 1. Ponaanje materije po de Broglievoj hipotezi po kojoj materija ima dualnu

prirodu: estinu i talasnu. Ovu hipotezu postavio je francuski fiziar Louis-Victor-Pierre-Raymond, 7. vojvoda de Broglie (1892-1987) 1924. godine [59].

2. Zakon relativistike fizike prema kojoj duina, masa i vrijeme nisu konstantne veliine i mijenjaju se sa poveanjem brzine [44].

3. Hajsebergov princip neodreenosti koji je otkrio njemaki fiziar Werner Hajsenberg (1901-1976) 1927. godine. Suina je da postoji fundamentalno ogranienje tanosti istodobnog mjerenja poloaja i brzine estice koje je poznato kao Hajsebergov princip neodreenosti [59].

4. Kretanje planete Zemlje. 5. Podrhtavanje tla. 6. Kosmiko i sunevo zraenje. 7. Primjese u zraku. 8. Bioloka sredina (pojava mikroorganizama) i mnoge druge.

Najvei broj elementarnih uzroka varijacija je objektivno nepoznat. Zajednika osobina svih elementarnih uzroka je da u regularnim uslovima imaju vrlo malen i sa tim i zanemarljiv utjecaj na varijacije.

Slika 3.7. Poznati i prepoznatljivi uzroci varijacija tehnolokih procesa

Sa druge strane elementarni uzroci varijacija postoje i ne mogu se eliminisati ili je njihovo otklanjanje vrlo skupo i nesvrsishodno. Teorija haosa pokazuje da su haotini sistemi osjetljivi na due vrijeme i na vrlo male uzroke, kakvi su elementarni uzroci varijacija. Znai, ako se tehnoloki sistem nae u haotinom reimu, elementarni uzroci varijacija mogu bitno pridonijeti ukupnom poveanju varijacija, a sa tim do pojave karta ili otkazivanja sistema.

POZNATI I NEPOZNATI UZROCI VARIJACIJA

TEHNOLOKIH PROCESA

OBJEKTIVNO POZNATI

OBJEKTIVNO NEPOZNATI

ELEMENTARNI UZROCI

SUBJEKTIVNO PREPOZNATLJIVI GREKE OBRADE

SUBJEKTIVNO NEPREPOZNATLJIVI SPECIJALNI UZROCI

16

Slika 3.8. Standardni i specijalni uzroci varijacija tehnolokog procesa [7]

U cilju smanjenja varijabilnosti tehnolokog procesa, potrebno je poznavati i standardne i specijalne uzroke varijacija. Da bi se izvrila uspjena distinkcija izmeu ovih uzroka, potrebno je poznavati njihove osnovne karakteristike, kao to su [62]: Standardni uzroci varijacija:

- uzrokuju od 85 95 % problema; - predstavljaju veliki broj sitnih greaka ugraenih u proces; - prirodno su uzrokovani i uvijek su prisutni u procesu; - povezani su sa sposobnou tehnolokog sistema da djeluje; - statistiki su previdljive varijacije procesa; - mogu se kontrolisati i - njihovo otklanjanje zahtjeva promjene komponenti i cijelog tehnolokog

sistema. Specijalni uzroci varijacija:

- uzrokuju 5 15 % problema; - nastaju zbog faktora koji su se "uvukli" u proces, uzrokujui nestabilne i

nepredvidive varijacije; - teko ih je kontrolisati; - subjektivno su neprepoznatljivi; - njihovo otklanjanje vraa proces u stanje statistike kontrole i

STANDARDNI I SPECIJALNI UZROCI VARIJACIJA

TEHNOLOKOG PROCESA

STANDARDNI UZROCI

SPECIJALNI UZROCI

SIST

EMAT

SKE

SLU

AJN

E

GREKE OBRADE

ELEMENTARNI UZROCI

17

- predstavljaju varijacije strane procesu ukljuujui ljudske greke, neispravnu opremu i materijal, zastarjele maine i alate, zapoljavanje novih, neiskusnih kadrova i dr.

Potpuno je jasno i prihvatljivo da, uglavnom zbog greaka obrade, nema dva potpuno identina izratka, nego da rezultat tehnolokog procesa varira unutar odreenih granica. Skoro identini izratci se mogu proizvesti istraivanjem izvora varijacija tehnolokog procesa i kontrolom varijabilnosti [7].

Pri tome je potrebno odrediti koliko dva izratka trebaju biti slina da bi se mogla izvriti klasifikacija dobrih izradaka (unutar dozvoljenih odstupanja) i loih (izvan dozvoljenih odstupanja), odnosno razvrstavanje izradaka na prihvatljive i neprihvatljive. Mogunost razlikovanja dobrih od loih izradaka ne pomae da se proizvede vie izradaka unutar dozvoljenih odstupanja, ali osigurava da loi izratci ne idu u daljnji proces i kao takvi ne izau na trite. Mogunost razlikovanja upuuje na akciju iji je cilj proizvodnja sa to manjom varijabilnou [62].

Ako su varijacije posljedica samo standardnih uzroka, za njihovu analizu, uklanjanje ili ispravljanje potrebno je primijeniti sistematske akcije. Varijacije koje su posljedica i specijalnih uzroka jedino se mogu analizirati statistikim praenjem [7].

Analizom, uklanjanjem ili ispravljanjem standardnih uzoraka varijacija, tj. greaka obrade, sistematskom akcijom se mogu potpuno ili u velikoj mjeri ukloniti sistematske greke obrade. Sistematske greke obrade uzrokuju odstupanje srednje od oekivane vrijednosti procesa ( x ).

Sluajne greke obrade se ne mogu nikakvim akcijama totalno ili u velikoj mjeri ukloniti. One uvijek postoje, a idealna je situacija kada su svedene na najmanju moguu mjeru. Tada su varijacije najmanje, a tehnoloki proces je pod maksimalnom kontrolom. Mjera sluajnih greaka obrade je standardna devijacija . Standardna devijacija se smanjuje sa svoenjem sluajnih greaka obrade na najmanju moguu mjeru.

Dakle, osnovno svojstvo tehnolokog procesa je podlonost varijabilnosti. Veinu uzroka nekontroliranih varijacija mogue je otkloniti, odnosno staviti proces pod kontrolu kroz [62]: analizu odstupanja; prouavanje izvora varijacija, naroito greaka obrade i predlaganje i izvrenje korektivnih mjera.

3.5. Definicija i metodi osiguravanja tanosti obrade

Tanost je stepen poklapanja dimenzija, geometrijskog oblika, mehanikih, hemijskih i drugih osobina izratka sa osobinama proizvoda koje su predviene konstruktivnom dokumentacijom (specifikacijom). Kako se zbog varijacija ne moe ostvariti totalno tano poklapanje komparativnih veliina, propisuju se dozvoljena odstupanja, koja mogu biti [18]: dozvoljena odstupanja dimenzija (duinskih mjera);

18

dozvoljena odstupanja geometrijskog oblika (makrogeometrijska odstupanja);

dozvoljena odstupanja kvaliteta povrine (mikrogeometrijska odstupanja); dozvoljena ostala odstupanja (mehanika, hemijska, fizikalna i dr.).

Ova dozvoljena odstupanja nisu u potpunosti nezavisna. Tanost dimenzija zavisi od tanosti geometrijskog oblika i kvaliteta povrine, dok obrnuto ne vrijedi [7].

Prva tri navedena odstupanja definiu geometriju izratka. Obradama plastinim oblikovanjem i skidanjem strugotinom prioritet je geometrija izratka, tako da e se ova odstupanja i obraditi u ovome radu.

Razmatranje odstupanja ostalih karakteristika izratka (mehanike, hemijske, fizikalne i dr. karakteristike) zahtjeva interdisciplinarni pristup, zbog ega prelazi obim i okvire ovoga rada. Meutim, osnovni principi su isti.

Dozvoljena odstupanja su svjesno prihvaena radi nemogunosti postizanja idealnih mjera zbog varijabilnosti. Idealne mjere praktino nisu ni potrebne, te se za postignutu tanost moe konstatovati da vie predstavlja stepen pribliavanja, nego poklapanja mjera izraenog i konstruktivnom dokumentacijom zadanog proizvoda [16].

Ukupno odstupanje izratka od osobina zadanih konstruktivnom dokumentacijom naziva se ukupna greka obrade ili proizvodna greka.

Pretpostavke vee tanosti su [20]: vea tanost obradnog sistema; manji ili skoro nikakav utjecaj ovjeka na tanost obrade; tano programiran rad obradnog sistema; vea koncetracija operacija i zahvata obrade i sa jednom povrinom izvesti vei broj obraenih povrina.

Tanost obrade, odnosno poboljavanje tehnolokog procesa na alatnim mainama moe se osigurati [11]: 1. Metodom probnih prolaza, gdje se poslije svakog prolaza postavlja alat,

obrauje dio obradka, dobivena dimenzija mjeri univerzalnim alatom, koriguje poloaj alata, nakon ega se obrauje cijela povrina. Pri tanijoj obradi alat se postavlja poslije dva do tri prolaza. Ovaj metod se koristi uglavnom pri pojedinanoj proizvodnji.

2. Primjenom mjernog alata, pribora i prethodnim podeavanjem maine, kojim se omoguava da, na osnovu prethodnih prorauna tanosti obrade, alat i pribor se tako postave da se ne dozvoli otpad gotovih proizvoda. I kod ovog metoda je potrebno periodino zaustavljanje maine da bi se izvrilo podeavanje i

3. Upotrebom mehanizama za automatsku kontrolu i podeavanjem alata, gdje se predvia dobivanje zadane tanosti obrade automatskom kontrolom obradaka i automatskim regulisanjem alata ili maine tokom obrade, u sluaju da postoji mogunost da dimenzije ne budu u opsegu predvienih.

19

3.6. Utjecajni faktori tanosti obrade greke obrade

Greke obrade, kao standardni uzroci varijacija, najvie utjeu na tanost izratka i najutjecajniji su faktori tanosti obrade. Greke obrade su mnogobrojne, a neke su i meuzavisne. Tanost obrade, ukupnu greku obrade, odnosno proizvodnu greku, potrebno je poznavati od faze projektovanja tehnolokog procesa do faze pripreme i podeavanja obradnog sistema [18].

Skup utjecajnih faktora na tanost obrade prikazan je na slici 3.9.

TACNOSTIZRATKA

TACNOSTMAINE

Tezina pripremka

Rezim

obrade

Krutost

Tacnost izrade

DEFORMACIJETOPLOTNE

Sile

inerc

ijeMje

rni s

istem

Pogo

nski

siste

m

Osta

li sist

emi

STEZNIPRIBOR

BAZIRANJE

PRIPR-EMAK

Elas

ticne

defor

mac

ije

Toplo

tne

defor

mac

ijeOb

radiv

ost

Toplotne

deformacije

Elasticne

deformacije

Tacnost izrade

Dinam

icka

krutost

LOKA

CIJA

MAS

INE

krutost

Staticka

deform

acije

Tacno

st izrad

e

POD

ESEN

OST

-

Toplotn

e

deform

acije

Elastic

ne

ALAT

STEZ

ACAL

ATA

Tacnost izrade

deformacije

Elasticne

deformacije

Toplotne-PO

HAB

ANO

ST

POST

OLJ

E -

- SP

AJAN

JE

Slika 3.9. Utjecajni faktori tanosti obrade [20]

Osnovni utjecajni faktori tanosti obrade su [20]: faktori zavisni od kvaliteta i tanosti maine; faktori zavisni od kvaliteta lokacije maine; faktori zavisni od pripremka i steznog pribora, odnosno od njihove veze koja

se ostvaruje baziranjem i

20

faktori zavisni od obradnog alata i kvaliteta ureaja za stezanje, odnosno lokacije alata.

Pored prikazanih na tanost obrade utjeu i koriteni matematiki modeli i metodi prorauna parametara tehnolokih procesa koji su veinom nastali primjenom nunih aproksimacija i pojednostavljenja, tako da proraunate vrijednosti se razlikuju od stvarnih. Pored toga, postojanje neobuhvaenih parametara i njihova vremenska promjenljivost utjeu na tanost izratka [15].

Na tanost izratka utjee i kada se primjenjuje priblina shema obrade ili profila reznog alata. Aproksimativna rijeenja se primjenjuju kada su u pitanju ekonomski razlozi, zbog toga to bi primjena tanih shema obrade i profila alata poskupila proces obrade. Sa ovim nastaju tzv. metodske greke obrade. Priblina rijeenja se mogu primjenjivati kada je veliina metodske greke manja od dozvoljenog odstupanja. Priblina rijeenja se mogu primjenjivati i kada je metodska greka vea od dozvoljenog odstupanja, ali uz uslov da u kombinaciji sa ostalim grekama obrade daje ukupnu greku obrade koja je u okviru zadanih tolerancija [16].

Pri obradi uvijek postoji mogunost pojave tri sluaja [18]:

T izradak ne zadovoljava. U sluaju da vrijedi T

21

Sistematske greke predstavljaju grupu greaka koje su konstantne po veliini ili znaku ili se mijenjaju po nekom analitikom ili empirijskom zakonu u zavisnosti od vremena ili neke druge nezavisne promjenljive veliine. Stalne sistematske greke nastaju kao posljedica djelovanja stalnih uzroka, ne mijenjaju svoju vrijednost i znak u toku obrade jednog ili serije obradaka.

Promjenljive sistematske greke obrade mijenjaju se zakonomjerno od obratka do obratka serije. Njihovo prisustvo u toku obrade moe biti neprekidno i periodino. Greka usljed habanja alata neprekidna je u toku obrade, dok se greke zbog toplotnih deformacija javljaju periodino, u fazama dostizanja stanja toplotne ravnotee. Podjela sistematskih greaka obrade prikazana je na slici 3.10. [45].

Slika 3.10. Klasifikacija greaka obrade na sistematske i sluajne [18]

Sluajne greke obrade imaju u posmatranoj grupi izradaka razliitu vrijednost i pravac, zbog ega se ne mogu izraziti odreenom egzaktnom zakonitou. Sluajne greke obrade nastaju zbog nestabilnosti meusobno nezavisnih konstruktivnih, tehnolokih i eksploatacionih faktora. Sluajne greke je nemogue izbjei, a mogu se matematiki modelirati metodama vjerovatnoe i statistike [11].

Pod dejstvom sluajnih greaka obrade nastaje disperzija vrijednosti karakteristika serije obratka bez obzira na to to se njihova obrada obavlja u istim uslovima [45]. Podjela sluajnih greaka obrade prikazana je na slici 3.10. Podjela greaka obrade na sistematske i sluajne je esto uslovna. Ista greka obrade moe biti i sistematska i sluajna zavisno od toga pod kakvim uslovima se vri obrada. Npr. greka regulisanja alata je sistematska greka za

PROIZVODNA GREKA

Sistematska

STALNA PROMJENLJIVA

Sluajna greka

Meto

dska

gr

ek

a

Gre

ka iz

rade

m

ain

e

Gre

ka iz

rade

ala

ta

Gre

ka iz

rade

po

m. pr

ibora

Gre

ka ha

banja

ala

ta

Gre

ka to

plotn

e de

form

aci

je

Gre

ka unutra

. napr

eza

nja

Gre

ka ba

zira

nja

obr

atk

a

Gre

ka st

eza

nja

obr

atk

a

Gre

ka st

eza

nja

ala

ta

Gre

ka st

eza

nja

prib

ora

Gre

ka re

gulis

anja

ala

ta

Gre

ka ela

sti

nih

de

form

aci

ja

22

sve obratke onog dijela serije koji su obraeni izmeu dva regulisanja alata. Ako se posmatra cijela serija, pri emu je izveden vei broj regulisanja alata u toku obrade serije, tada je greka regulisanja sluajna greka [45].

Slika 3.11. Klasifikacija greaka obrade na greke prije i u toku obrade [20]

Pored prethodne klasifikacije, greke obrade se mogu klasificirati i na greke prije i toku obrade, kako je prikazano na slici 3.11. Ukupna greka obrade, odnosno proizvodna greka je sluajna veliina tako da je potrebno ustanoviti po kojem zakonu raspodjele vjerovatnoa (frekvencija) je raspodijeljena. Da bi se to ustanovilo potrebno je primijeniti tzv. "centralni granini teorem".

Prema centralnom graninom teoremu da bi proizvodna greka bila raspodjeljena po normalnom zakonu raspodjele vjerovatnoa, praktino bi bilo dovoljno da broj parcijalnih greaka obrade bude minimalno 3n , ali je ovo prilino proizvoljna konstatacija. Precizniji se podatak dobiva ako se utvrde raspodjele parcijalnih greaka, koje su u ovom sluaju nezavisne promjenljive. Naime, ako su ove raspodjele priblino simetrine moe se uzeti da je 10n . U suprotnom treba biti 50n [53].

U svakom sluaju se moe zakljuiti da ima dovoljno nezavisnih parcijalnih greaka obrade (slika 3.10.) da se sa velikom pouzdanosti pretpostavi da ukupna greka obrade ima normalnu (Gaussovu) raspodjelu. To istovremeno znai da karakteristike izradaka: dimenzije (duinske mjere); geometrijski oblik; kvalitet povrine i ostale karakteristike (mehanika, hemijska, fizikalna i dr.)

kao sluajne veliine su raspodijeljenje po normalnoj (Gaussovoj) raspodjeli.

PROIZVODNA GREKA

Prije obrade U toku obrade

Geom

etri

jska

grek

a

Meto

dska

gr

ek

a

Gre

ka ba

zira

nja

Gre

ka st

eza

nja

Gre

ka

regu

lisanja

Gre

ka ela

sti

nih

defo

rmaci

ja

Gre

ka to

plotn

ih

defo

rmaci

ja

Gre

ka do

data

ka

Za obr

adu

Gre

ka

isto

enost

i

Gre

ka

unutra

njih

napr

.

Gre

ka di

nam

ike

obr

ad.

si

stem

a

23

4. SPOSOBNOST TEHNOLOKIH PROCESA OBRADE

4.1. Upravljanje tehnolokim procesom

Prouavajui odreene karakteristike i svojstva izratka, mogu se izvesti zakljuci o karakteristikama tehnolokog procesa, odnosno, u svakom trenutku se moe zakljuiti da li je, zbog varijacija, potrebna odreena izmjena u procesu, kako bi izradak bio i skladu sa zahtjevima navedenim u konstruktivnoj dokumentaciji (specifikaciji).

Povratna veza kao informacija koristi se u svrhu kontrole ulaza u cilju dobivanja eljenih izlaza. Osnovni koncept upravljanja/regulisanja sistema zasniva se na principu prema kojem je sistem upravljan na osnovu informacije o izlazu. Odnosno, radi se o takvom procesu djelovanja na input sistema koji treba podeavati funkcionisanje sistema u skladu sa postavljenim ciljem. Ni jedan sistem ne moe postojati niti opstati bez upravljanja/regulacije, mehaniko djelovanje povratne sprege ini sr upravljanja/regulacije sistema (slika 3.5.) [25].

Upravljanje tehnolokim procesom primjenjuje se u preventivnom smislu, kako bi se sprijeila izrada nekvalitetnog izratka, a ukljuuje preventivno djelovanje na njegovih svih pet elemenata [7]: 1. mainu; 2. radnika; 3. materijal; 4. metod i 5. okolinu.

Nasuprot preventivnom pristupu, koji predstavlja moderni nain upravljanja i regulisanja sistema, je detekcijski pristup, sadran u kontroli izradaka nakon proizvodnje. U ovom sluaju je djelovanje na izradak jedino mogue utvrivanjem ve postignutog preanjeg stanja, kako bi se sprijeilo da izradak sa grekom pree u sljedeu fazu. Istovremeno se moe odrediti i kakve aktivnosti treba provesti da bi se izradak doveo u ispravno stanje, ako je to mogue.

4.2. Propisana tolerancija, prirodna tolerancija i koncept 6

Da bi se omoguila funkcionalnost svakog proizvoda, unato nemogunosti dosezanja apsolutne tanosti karakteristika zbog varijacija, potrebno je u fazi konstruisanja propisati njihove prihvatljive dimenzije. Tako propisana dozvoljena odstupanja karakteristika izratka od apsolutno tanih, nazivaju se propisane tolerancije. Konstruktivnom dokumentacijiom najee se zadaju propisane tolerancije geometrije izratka, odnosno [12]: propisane tolerancije duinskih mjera; propisane tolerancije oblika; propisane tolerancije poloaja osa i povrina i

24

propisane tolerancije kvaliteta hrapavosti povrina.

Karakteristina propisana tolerancija je propisana tolerancija duinskih mjera, koja je dana izrazom [27]:

dg DDT = (4.1)

gdje su: gD gornja granica propisane tolerancije i dD donja granica propisane tolerancije.

Prirodna tolerancija odnosi se na prirodne granice procesa i karakterie mogunosti procesa i predstavlja mjeru rasipanja dimenzija, odnosno predstavlja granice za karakteristiku proporcije jedinki u populaciji, odreuje se eksperimentalno i daje sa izrazom [5]:

= pp kT (4.2)

gdje su: standardna devijacija procesa;

pk koeficijent pokrivanja, odnosno distribucije od kojeg zavisi irina polja prirodne tolerancije.

Vrijednost standardne devijacije nije jednoznana. Standardna devijacija izraunata na nain [34]:

2dR

= (4.3)

2c

s= (4.4)

gdje su:

R srednja vrijednost raspona uzoraka kod R kontrolne karte; 2d faktor za procjenu standardne devijacije zavisan od veliine uzorka kod R

kontrolne karte (daje se tabelarno); s srednja vrijednost raspona uzoraka kod kontrolne karte;

2c faktor za procjenu standardne devijacije zavisan od veliine uzorka kod kontrolne karte (daje se tabelarno);

naziva se "standardna devijacija iz uzoraka" ili "unutranja standardna devijacija" (within subgroups or internal standard deviation).

25

Ako se standardna devijacija rauna, odnosno procjenjuje iz svih podataka na nain [50]:

( )1

1

=

=

n

xxn

ii

(4.5)

tada se naziva "ukupna standardna devijacija" (overall or total standard deviation). Koliku e vrijednost u formuli (4.2) imati koeficijent distribucije pk , zavisi od potrebe koliko prirodne granice procesa treba da obuhvate od sveukupnosti procesa. Vjerovatnoa, ili procentualni dio, koje prirodna tolerancija sadri prikazana je u tabeli 4.1.

Tabela 4.1. Veliina prirodne tolerancije u zavisnosti od pk [50]

Vjerovatnoa da se proces sadri kp Veliina tolerancije u granicama intervala

van granica intervala

2 2 0,6827 0,3173 4 4 0,9545 0,4555 6 6 0,9973 0,0027 8 8 0,99994 0,00006

10 10 0,9999994 0,0000006 11,4 11,4 0,999999988 0,000000012 12 12 0,999999998 0,000000002

Za razliite djelatnosti vrijednost koeficijenta pk iznosi [34]: rauni u restoranima i lijenike uputnice zbog rukopisa imaju 85,kp = ; prosjena organizacija djeluje na oko 6=pk ; prtljagom na aerodromima se rukuje sa oko 46,kp = vrhunska organizacija djeluje na bar 411,kp = ; smrtnost u zranom prometu je 812,kp = .

Najee se uzima da je 6pk , to je u skladu konceptom 6, kojeg su prihvatile mnoge svjetske priznate kompanije, nakon prvog uvoenja u "Motoroli" 1986. godine, kako je prikazano na slici 4.1.

Da bi neka kompanija unutar svojih tehnolokih i ostalih sistema i procesi primjenila koncept 6 potrebna je izvrsnost u pogledu organizacije i tehno-tehnolokih dostignua. Savremeno raunanje indeksa sposobnosti procesa vri se primjenom 6 koncepta.

26

Slika 4.1. Aplikacija pravila 6 u mnogim svjetskim kompanijama [56]

Poeljno je da vrijednosti koeficijenta pk budu to vee, to poveava kvalitet i izvrsnost kompanije, smanjuje greke, ali i poskupljuje proizvodnju i utjee na konanu cijenu. Greka moe biti bilo ta, od greke na proizvodu do pogrenog rauna kupcu. Ako se uzme da je 12=pk , uz iskustveno pretpostavljeni pomak od 1,5 - to znai 99,9996 % uspjenosti. Ovaj nivo uspjenosti (savrenstva) je ekvivalentan pojavi 3,4 greke na milion mogunosti (DPMO defects per million opportunities), to se i smatra maksimalnim realnim nivoom izvrsnosti [34]. Koliku e vrijednost koeficijenta pk neka kompanije uvesti, zavisi od vie inilaca, ali u svakom sluaju treba biti 6pk . Dakle, koncept 6 u proizvodnoj praksi znai 2661 pk .

4.3. Stanja procesa, entropija i poboljanje

Stanje ili situacija kada su varijable procesa svedene na optimalni nivo, tako da postoje samo varijacije nastale zbog standardnih uzroka, koje su konstantne u vremenu i sadrane unutar granica kontrole, naziva se stanje statistike kontrole procesa.

U takvom stanju, rezultati tehnolokog procesa su statistiki predvidivi, raspodjela varijabilnosti izlaza je stabilna i mogue ju je definisati, prisutna je tek inherentna varijabilnost, te je mogue uporeivati propisane i prirodne tolerancije. I u takvom stanju procesa specijalni uzroci varijacija mogu se nepredvidivo pojaviti, te je potrebno uspostaviti sistem pravovremenog otkrivanja tih izvora da proces ne bi izaao iz kontrole. Za razliku od ovog stanja postoje i druga stanja, kako je prikazano na slici 4.2. [62].

27

PRO

CES

U ST

ANJU

KON

TRO

LE

GRANINO STANJE proces u stanju kontrole nekolicina nesukladnih

izlaza potrebno je izmjeniti proces

ili mijenjati propisanu toleranciju

kontrolne karte: - odravaju proces pod

kontrolom - mjere nastajanja

poboljanja

IDEALNO STANJE proces u stanju kontrole i

stabilan u vremenu sredina procesa konstantna 100% sukladnost izlaza kontrolne karte:

- odravaju proces pod kontrolom

- pruaju informacije o eventualnim problemima

PRO

CES

VAN

KON

TRO

LE

HAOS proces izvan kontrole nekolicina nesukladnih

izlaza prisutni specijalni uzroci

varijacija koji onemoguavju pokuaje poboljanja procesa

obavezno otklanjanje specijalnih uzroka varijacija

NA PRAGU HAOSA proces izvan kontrole 100% sukladnost izlaza proces naizgled u stanju

kontrole prisutni specijalni uzroci

varijacija proces izuzetno nestabilan

MANJI BROJ NESUKLADNIH IZLAZA

100% - TNA SUKLADNOST IZLAZA

Slika 4.2. Mogua stanja procesa [62]

Dakle, tehnoloki proces je u idealnom stanju statistike kontrole, kada su varijacije nastale u procesu samo zbog djelovanja sluajnih greaka obrade.

Po Demingu specijalni uzroci varijacija spadaju pod odgovornost izvrilaca. Deming je vjerovao da menaderi koji nisu u potpunosti razumjeli pojam varijacije u mnogome mogu pogorati stanje nastalo kao rezultat pojave odstupanja. Deming je doao do iznenaujuih podataka prouavajui niz konkretnih situacija. Naime, ustanovio je da su menaderi i njihovi propusti gotovo iskljuivi uzronici problema vezanih za kvalitet (84-95%) [7].

Po Shewhartu za neku pojavu moe rei da je pod kontrolom kada se barem djelomino i unutar odreenih granica, na temelju iskustva, moe predvidjeti njeno ponaanje u budunosti. Rezultati nestabilnog procesa pokazuju nepredvidive varijacije u vremenu [62].

Proces se iz stanja van kontrole vremenom moe dovesti do stanja koje je pod kontrolom kako je pokazano na slici 4.3.

Jedna od dva stanja procesa van kontrole su stanje na ivici haosa i haos (slika 4.2.). Danas, u fizici i tehnici rije haos ima sasvim drugo znaenje od znaenja rijei u svakodnevnom govoru. Haotinost se odnosi na to da li je mogue dugorono predvidjeti budue ponaanje procesa [36].

28

Slika 4.3. Prelazak procesa van kontrole u proces pod kontrolom [7]

Primjenom koncepta teorije haosa tehnoloki sistem se priprema na brzu reakciju s obzirom na promjene u eksternom okruenju. Njen se znaaj oituje i u identifikaciji kljunih parametara koji guraju sistem iz jednog dinaminog stanja u drugo, vodi rauna o nepredvidljivim okolnostima, podrava usvajanje fleksibilnih strategija za neoekivane dogaaje. Bitna obiljeja upravljanja u haotinim uvjetima su rana identifikacija dogaaja, brz odgovor s miksom strategija i prihvaanje neizvjesnosti u kojoj se tehnoloki proces odvija [26].

Matematika definicija entropije je da predstavlja mjeru neizvjesnosti o vrijednostima sluajne promjenljive. U prirodnim naukama i tehnici entropija je mjera haosa (neureenosti) situacije u kojoj se sistem nalazi. Visokoorganizovani sistemi imaju malu entropiju. Maksimalnu entropiju imaju ureeni sistemi gdje je materija uniformno rasporeena u prostoru. Sam od sebe sistem moe prei iz stanja manje u stanje vee entropije, dok obrnuto nije mogue. Zbog toga se entropija smatra i procesom degradacije sistema, odnosno uruavanja sistema [30].

Primjena teorije haosa na tehnoloke procese omoguavaju njihove odreene karakteristike (nelinearnost, nepredvidljivost, meuzavisnost, sinergijsko ponaanje, granice, povratne veze, samoorganizacija). Tehnoloki proces u stanju haosa znai da je tehnoloki sistem u stanju poviene entropije. Prirodna je tenja svakog tehnolokog sistema ka haosu. Bit odravanja, odnosno, poboljanja sistema i procesa sastoji se u borbi protiv entropije i haosa (slika 4.4.) [62].

U vezi sa poboljanjem i sam Wiener se zapitao kakvi su to sistemi koji mogu unositi red u druge sisteme, odnosno poboljavati ih i konstatovao da su to iva bia. U njegovo vrijeme (prva polovina XX stoljea) nisu postojali nikakvi drugi sistemi i naini osim ivih bia koji bi mogli poboljavati druge sistema.

Dd cilj Dg

proces van kontrole

ne moe se predvidjeti

proces pod kontrolom

moe se predvidjeti

vrijeme

29

Svojstvo ivih bia je da mogu primati, formirati, obraivati i upotrebljavati informacije i tako smiljeno djelovati na druge sisteme, to su osobine inteligencije. Prema tome iva bia, zahvaljajui inteligenciji, su u stanju da se odupru porastu entropije i to je razlog zato se moe unositi red u sisteme. Odravanje, odnosno poboljanja tehnolokih sistema i procesa, kao vjetakih, dugo vremena je jedino vrio neposredno ovjek [61].

Slika 4.4. Entropija i poboljanje procesa [62]

Razvojem nauke i tehnike dolo je do revolucije u ovoj oblasti. Prvo su procesi kod obradnih sistema automatski regulisani sistemima automatske regulacije i adaptivnog upravljanja, koje se poinje aktivnije uvoditi od 1987. godine [10].

Najvei iskorak u ovom podruju je uinjen uvoenjem vjetake inteligencije u proizvodne sisteme poetkom 90-ih godina XX stoljea. Glavni razlog za izgradnju inteligentnih proizvodnih sistema je prepoznavanje nepredvidivih dogaaja u cilju spreavanja degradacije, odnosno poveanja entropije sistema i procesa. Inteligentni proizvodni sistem je sistem sposoban da postigne cilj u odreenim nepravilnostima. Nepravilnosti se javljaju kao posljedica nepredvienih dogaaja koji mogu biti [17]: unutar sistema: okvirne komponente; izvan sistema: neodreene parametre okoline i nepotpune i netane informacije.

ENTR

OPI

JA

POBO

LJA

NJE

PR

OCE

SA

kon

sta

ntn

o dje

luje

na

pr

oce

se i

uzr

oku

je de

gra

daci

ju,

ne

fun

kcio

nis

an

je, o

tka

ze i

tetu

kon

sta

ntn

o dje

luje

na

pr

oce

se

zbo

g n

ega

tivn

og

djelo

van

ja e

ntro

pije

IDEALNO STANJE

STANJE NA PRAGU HAOSA

GRANINO STANJE

STANJE HAOSA

30

Potpunom primjenom vjetake inteligencije u industriji kroz inteligentne obradne sisteme i robote, uvoenjem algoritama za optimalno djelovanje, mogue je automatsko odravanje i poboljavanje tehnolokih sistema i procesa. Sa ovom bi se ovjek (kojem bi vrio najvii nivo super