Р.М. Хвастунов], A.H. Феофанов,
B.M. Корнеева, Е.Г. Нахапетян

КВАЛИМЕТРИЯ

В МАШИНОСТРОЕНИИ

Допущено Учебно- методическим объединением вузов
по университетскому политехническому образованию
в качестве ученого пособия для студентов высших
учебных заведений, обучающихся по направлению
подготовки дипломированного специа iucma,
бакалавра и магистра по специальности 200500
«I / трочогия, стандартизация и сертификация ъ

Издательство
«ЭКЗАМЕН»
МОСКВА
2009
УДК 621(075.8)

ББК 34.4я73

хзо

Хвастунов, Р.М.

ХЗО Квалиметрия в машиностроении: учебник / Р.М. Хва-
стунов, А.В. Феофанов, В М. Корнеева, Е.Г. Нахапетян. —
М Издательство «Экзамен», 2009. — 285, [3] с. (Серия
«Учебник для вузов»)

ISBN 978-5-377-OI832-2

Рассмотрены специфика и особое значение квалимстрии про-
мыт (скной продукции. основная се схема и современная термино-
ю|-ия, построение дсрсна свойств (составление описания ситуации
оценивания, действия при построении дерева свойств, составление
более полного перечня показателей для продукции, выпускаемой в
ассортименте)

Особое внимание улелени построению шкал измерений (при-
ведены общие сведения о шкалах, воспроизводимость, чувстви-
тельность. валидность, последовательность составления шкалы),
типам и шкалы наименований Отдельные главы посвящены по-
строению алгоритмов комплексных показателей качества механиз-
мов н квалимстричсскому анализу как средству непрерывного по-
вышения качества вып>скасмой продукции машиностроения и
у iy чтению условий труда персонала.

Для студентов, аспирантов и преподавателей технических и эко-
номических вузов, руководителей предприятий всех форм собствен-
ности, сотрудников специализированных служб, занимающихся во-
просами управления качеством продукции машиностроения

УДК 621(075.8)

ББК 34.4я73

Формат 84x108/ 32. Гарнитура «Тайхо
Бумага офсетная. Уч. - изд>9.44 Усл печ л 15.12.
Тираж 150 000 (1-й завод-2 000) экз. Заказ № 1599

ISBN 978-5-377-01832-2

С Хвастунов Р.М., Феофанов АН,
Корнеева В М , Нахапетян Е.Г., 2009

С Издательство «ЭКЗАМЕН», 2009
ОГЛАВЛЕНИЕ

Введение...........................................8

1лава 1. О задачах квалиметрии в машиностроении....9

Функциональность..............................9

Взаимодействие...............................10

Доверительные интервалы комплексных оценок...14

Надежность...................................15

Эргономика...................................20

Эстетичность.................................23

Глава 2. Квалиметрия промышленной продукции.......28

2.1.	Специфика и особое значение квалиметрии
промышленной продукции.........................28

2.2.	Основная схема квалиметрии.................34

2.3.	Терминология...............................41

Глава 3. Построение «дерева свойств»............  50

3.1.	Составление описания ситуации оценивания...50

3.2.	Действия при построении «дерева свойств»...54

3.2.1.	Как составить возможно более полный
перечень показателей?........................54

3.3.	Особенности составления перечня показателей
качества для продукции, выпускаемой
в ассор г и менте..............................56

3.4.	Правила построения «дерева свойств»........60

Глава 4. Построение шкал измерений................63

4 1. Общие сведения о шкалах....................63
4.2. Воспроизводимость...........................66

43. Чувствительность (подробность) шкал..........69

4.4. Валидность (обоснованность) шкал............69

4.5. Последовательность составления шкалы........70

Глава 5. Типы шкал..................................72

5.1.	Шкала наименований..........................72

5.1.1.	Основные характеристики
и основные вопросы...........................  72

5.1.2.	Типичные задачи обработки данных,
полученных в шкале наименований,
и формулы для их решения.......................76

5.13.	Статистическая связь
между показателями, измеренными
по шкалам наименований.........................83

5.2.	Шкала порядка...............................89

5.2.1.	Общие свойства шкалы.

Различные формы представления градаций...89

5.2.2	Основные статистические характеристики
оценок и типичные задачи обработки
данных.........................................94

5.23.	Статистические связи показателей,
измеренных по шкалам порядка..................104

5.2.4,	Диаграмма сдвига.......................107

Глава 6. Конструирование алгоритма комплексного
показателя качества механизмов.....................111

6.1.	Ограничения применения «дерева свойств»....111

6.2.	Как составить возможно более полный перечень
показателей, входящих в «дерево свойств».........117

6.3.	Выбор формулы для представления
взаимодействия 1 -го типа двух частных
показателей.......................................117
6.4.	Разработка методики выбора варианта
обеспечения производства корпусных деталей.......126

I лава 7. Квалиметричеекий анализ как средство
непрерывного повышения качества выпускаемой
продукции и улучшения условий тру да сотрудников...138

7.1.	Назначение и условия реализации
к вал и метр и чес кого анализа..................139

7.2.	Общая схема процессов непрерывного
(циклического) повышения качества
технологии производства и выпускаемой
продукции.......................................141

7.3.	Последовательность действий

при реализации оперативного цикла
квалиметрического анализа...................145

7.4	Обеспечение эргономичности технического
усгройства на стадии ею проектирования..........165

7.4.1	Что такое эргономичность?..............165

7.4.2	. О развитии методов
эргономических исследований..................166

7.4	3. Принципы моделирования экстремальных
ситуаций при управлении техническими
устройствами..................................171

Глава 8. Применение основ квалнметрин
для определения качества машин.....................181

Глава 9. Отбор экспертов...........................192

9.1.	Способы отбора специалистов в состав
экспертных групп..............................  192

9.1.1	. Важнейший вопрос организации
групповой квали.мстрической экспертизы........192

9.1.2	Группы способов отбора экспертов.......196
9.2.	Способы определения первоначального круча
кандидатов в эксперты.........................197

9.2.1.	Способы назначения.....................197

9.2.2.	Документальные способы.................203

9.2.3.	Способы взаимных рекомендаций..........207

9.2.4.	Способы выдвижения.....................211

9.3.	Способы отбора экспертов из сформированного
банка данных по кандидатам в эксперты.........220

9.31.	Способы, основанные на использовании
коэффициентов компетентности................220

9.3.2.	Отбор экспертов по их самооценке......227

9.3.3.	Способы, основанные на минимизации
расхода ресурсов...........................230

9.4.	Сводная таблица способов отбора экспертов...232

Глава 10. Оптимизационные задачи, решаемые

с использованием метода Монте-Карло... ........... 242

10.1	Метод Монте-Карло...........................243

10	1 1. Сущность метода.....................243

10.1.	2 Как построить рандомизатор............244

10.1.	3. Как проверить качество рандомизатора.245

10.1.	4. Как из равномерно распределенных
случайных чисел получить другие
законы распределения.....................  247

10.1.	5. О точности расчетов методов
Монте-Карло................................251

10.2.	Задачи.....................................252

10.3.	Синтез шарнирно-рычажного механизма........254

10.3.1.	Оптимизируемые параметры..............254

10.3.2.	Расчеты для использования ЭВМ.........260

10.4.	Задачи.....................................262
10.5.	Приближение к равной надежности
элементов сложной .машиностроительной

продукции средствами квалнметрии............263

10.5.1.	Постановка задачи: равнонадежность
есть функция ситуации потребления............263

10.5.2.	Этапы работы.........................265

10.5.3.	Замечания о точности расчетов........269

10.6.	Задачи....................................270

Приложение, Значения коэффициента I Стъюлена.......282

Литература.........................................283
Введение

К) рс «Квалиметрии и управление качеством», входящий в
программу около 120 технических вузов России, включает
в себя методы квалиметрии, все более широко применяемые в
системах управления качеством продукции машиностроения
(«Квалиметричеекий анализ» [35]. FMEA, ГОСТ Р 51814.2-2001
«Метод анализа видов и последствий потенциальных дефектов»
и др). Ни одна методика оценки качества или управления каче-
ством не обходится без использования этих методов.

В теории квалиметрии и в се технических приложениях
имеются задачи, не решенные или решенные на эмпириче-
ском уровне. Их решение необходимо для уверенного при-
менения методов квалиметрии в относительно простых (оце-
ночных) и более сложных (оптимизационных и прогнозных)
разработках.

Нами изложены важнейшие современные задачи квали-
метрии в машиностроении, существенно различающиеся по
основным составляющим качества продукции машинострое-
ния. а именно, по группам свойств: функциональности, на-
дежности, эргономичности, эстетичности и др.
Глава 1

О ЗАДАЧАХ КВАЛИМЕТРИИ
В МАШИНОСТРОЕНИИ

Функциональность

Па этапе становления квалиметрии основной ее задачей
считалось создание принципов и методов оценивания качества
промышленных товаров. Методики оценивания качества пре-
имущественное внимание уделяли их функциональным свой-
ствам и в меныпей степени свойствам надежности, игнорируя
другие группы свойств. В настоящее время вопросы количест-
венной характеристики качества выполнения функций в изде-
лиях машиностроения в основном решены, т.е. определены
способы простановки коэффициентов весомости, способы
построения кривых полезности, несколько менее уверенно
рассчитывают комплексную оценку качества механизмов по
этим данным. Остаются нерешенными вопросы представления
взаимодействия в расчетных алгоритмах и расчет доверитель-
ных интервалов комплексных оценок качества, относящиеся
нс только к показателям функциональных свойств, но и к по-
казателям других составляющих качества.
Взаимодействие

В квалиметрии к настоящему времени известны два типа
взаимодействия Взаимодействие первого типа: оценка каче-
ства объекта по одному показателю зависит от того, какова
оценка по другом) (или другим) показателю Взаимодействие
второго типа: состав используемых показателей качества за-
висит от того, каковы оценки качества по одному или не-
скольким другим показателям [25,32].

Взаимодействие первого типа проиллюстрируем следую-
щим примером.

Управление строительной машиной осуществляется с
помощью рычагов (переключение усилий и скоростей) и
пульта с нажимными кнопками (манипуляция рабочими ор-
ганами). При оценке показателя легкости переключения
рыча1а управления применяли экспертные методы в соче-
тании с инструментальными. Использовали следующую
шкалу соответствия качественных описаний и оценок в
баллах (табл. 1.1).

Таблица 1.1
Шкала соответствия

качественных описании и оценок

Качественное описание (желательность)	Баллы
Наиболее желательные усилия	4
Благоприятные усилия	3
Удовлетворительные (средние) усилия	2
Предельно допустимые усилия	1
Неприемлемые усилия	0
Затем с помощью инструментальных методов получили
зависимость балльной оценки желательности усилия от его
физически определяемой величины (табл. 1.2) — по суждени-
ям экспертов (водителей) при усилии нажима кнопочного
у правления 20-25 Н.

Таблица 1 2

Оценка желательности усилий
на кнопочном пульте и рычагах управления
при различных сочетаниях величин усилий

Усилие на кнопках (Н)	> енлие на рычаге (11)						
	2	3	4	6	8	10	12
10-15	1	2	3	4	4	2	1,5
0,6-9	1,5	3	3,5	4	3	1,5	1
0,2-0,5	3	4	4	4	2	1,5	1

Построим кривую желательности усилий на рычаге управ-
ления при сниженном усилии нажатия кнопок (до 0,2-Ю,5 11).
Тогда кривая желательности усилий на графике резко сме-
стится влево, что и иллюстрирует изменение оценок влияния
но одному показателю в зависимости от значений другого по-
казателя.

Взаимодействие первого типа можно представить в форме,
приведенной на рис. 1.1.

Представление взаимодействия двух показателей нс вызы-
вает трудностей, но уже для трех показателей графический
метод не подходит. Можно построить комбинационную таб-
лицу (разделив каждую ячейку двумерной таблицы на число
градаций третьего показателя), но эксперту будет крайне
грудно ее заполнить.

Рис /. /. Взаимодействие первого типа
для двух показателей (сплошная линия положение
кривой желательности при высоком усилии
кнопочного управления (10- 75Н),
штриховая — при снижении усилия (0.2-0.5Н)

Для взаимодействия первого типа необходимо разработать
методику его оценивания и представления для трех и более
показателей.

Взаимодействие второго типа удается отобразить в алго-
ритмах типа схем поиска решения (СПР) (рис. 1.2).

Принципиальных препятствий в представлении взаимо-
действия второго типа, по-видимому, нет. Однако способы
построения СПР пока недостаточно разработаны и практи-
чески основаны на интуиции. Задача заключается в разра-
ботке приемов, способов построения СПР для различных
ситуаций.
Рис. I 2. Пример алгоритма оценки качества объекта тепловой
электростанции в виде схемы поиска решений
Доверительные интервалы
комплексных оценок

Основной алгоритм расчета комплексной оценки качества
в квалиметрии базируется на использовании «дерева свойств»
(рис. 1.3).

Рис 1 3 Схематическое изображение «дерева свойств» —
иллюстрация способа расчета комплексной оценки качества

При этом балльные оценки A k, назначенные оцениваемо-
му объекту по показателю ijk, умножают на коэффициенты ве-
сомости показателя т, полученные комплексные оценки — на
коэффициенты весомости группы и т.д. до получения ком-
плексной оценки качества объекта в целом.

Для «дерева» на рис. 1.3 комплексную оценку рассчиты-
вают по формуле:

h0 =mlll("12ll ’6И + я,121 $12 +'«213-5в) +

(1.1)
+ W||2 (w22l -621 + т222 ’$22)

(/ — номер >ровня «дерева свойств», j — номер группы, к —
номер показателя).

14
Коэффициенты весомости т и балльные оценки 5 част-
ных показателей определяют с некоторой вероятностью
ошибки f, зависящей от способа и условий измерения. Ка-
ково же истинное значение И'м можно получить при безоши-
бочном определении всех частных показателей? С какой ве-
роятностью определяется значение Wo, отличающееся на
определенную величину от И „? Если при сравнении объек-
тов Л и В получаем соответственно Wa и И'в, причем И'о>
то с какой вероятностью можно утверждать, что объект А
действительно лучше объекта В? Ответа на эти вопросы по-
ка нет.

С задачей о доверительных интервалах связан еще один
вопрос: каким образом изменяется точность комплексной
оценки качества при увеличении числа используемые для рас-
чета показателей?

Согласно [I], с увеличением числа единичных показате-
ли точность определения Wo увеличивается (т.е. И'о при-
ближается к И- ). В других работах, указывая на рост оши-
бочности в определении частных показателей, утверждают,
что точность комплексной оценки снижается (т.е. И'о удаля-
ется от Я”,,).

На этот вопрос также пока нет ответа, но можно полу-
чить приближенные оценки с помощью экспериментальных
данных.

Надежность

По накопленному опыту расчетов комплексных оценок
качества по функциональным показателям с помощью «дерева
свойств» в 70-е гг. попытались и другие группы показателей
представить в виде «дерева» В результате появился ГОСТ
27.003-83 «Выбор и нормирование показателей надежности»,
согласно которому надежность имеет следующие группы
свойств: безотказность, ремонтопригодность, сохраняемость,
долговечность

Каждая группа свойств состоит из нескольких непосредст-
венно измеряемых показателей. Так, безотказность имеет сле-
дующую декомпозицию: «наработка на отказ», «интенсив-
ность отказов», «параметр потока отказов», «вероятность
безотказной работы в течение времени г», «средняя наработка
на отказ». В ней каждый параметр можно измерить. Структура
«дерева свойств» выдержана, и формальные требования со-
блюдены (показатели нижнего уровня непосредственно изме-
римы и т.д.), тем не менее использовать этот алгоритм для
расчета оценки качества по надежности оказалось невозмож-
ным. Эксперты не могли оценить отноаггельную значимость
показателей ни на нижнем, ни на более высоких уровнях ие-
рархической структуры. Поэтому в ГОСТ 27.003-83 введена
рекомендация по учету надежности с помощью коэффициента
использования:

Т -Т

К ...>	(1.2)

** 'г эт	'

где Тсу — меньшее из времен морального и физического из-
носа механизма,

Тпр — общее время простоя механизма (отказы, ремонт
и т.п.);

Т™ — эталонный срок службы по технической докумен-
тации.
В данном случае стандартный квалиметричсский подход
оказался неприменимым. Поэтому щя количественной харак-
теристики надежности, а (лавное, для ее повышения примени-
ли другие методы квалиметрии.

Традиционный способ решения задачи повышения на-
дежности — сбор статистического материала о причинах и
частоте отказов механизмов, находящихся в эксплуатации
в течение ряда лет. Это достаточно трудоемкий способ, так
как требуемые сведения фиксируют в различных, иногда
несопоставимых формах, найти их трудно, и не всегда экс-
плуатационники заинтересованы в разглашении этих све-
дений.

С применением квалиметрии задачу можно решить быст-
рее, используя вместо «дерева свойств» так называемое «дере-
во отказов».

Экспертами выступают специалисты, длительное время
работавшие в области эксплуатации изучаемого оборудо-
вания. На первом этапе экспертов просят назвать как мож-
но больше факторов (причин, обстоятельств), обусловли-
вающих отказы оборудования. Из этих факторов стандарт-
ными приемами квалиметрии (группировкой, оценкой ве-
сомости) формируют «дерево отказов» и с его помощью
определяют оценку влияния факторов на частость отказов
(рис. 1.4) [34]

Выбрав группу основных факторов, обусловливающих
отказы, проводят опрос экспертов относительно рекомен-
дуемых мер по снижению их вредного влияния. Сформиро-
вав список таких мер, составляют таблицу следующего вида
(табл. 1.3).

Числа в таблице показывают, на сколько процентов вырас-
тет срок службы детали при применении данного метода уп-
рочнения.
Направляющий
аппарат

Износ расточки ступицы

Износ нижнего подпятника

Износ верхнего подпятника

40.9

Рабочие
органы Э1 !Ц

Коррозия внутренней
поверхности чашки
Гидроабразивный износ
лопастей

28.7 В сулка защиз пая вала (износ)

30,4

Износ нижней шайбы

Износ верхней шайбы
Износ уплотнительного
кольца

Рабочее
колесо

Гилроабразивный износ
лопастей

58,4
19.0
6,8

4,3

11,5

100

54,2
15,5

19,7

10,6

Рис /4 «Дерево причин отказов»
электроценз робежного насоса с оценками влияния
этих причин по соо гветств) ющей группе в % (по [1], фрагмент

В данном случае проиллюстрирована основная задача
применения квалиметрии в повышении надежности меха-
низмов, находящихся в эксплуатации, — выбор совокупно-
сти мер по упрочнению деталей, которые (меры) при мини-
мизации затрат на их осуществление обеспечивали бы
приблизительную равнонадежность деталей и узлов обору-
дования Однако решение такой задачи затрудняют сле-
дующие обстоятельства:

• технический aiрегат содержит десятки деталей и узлов,
отказ которых обусловит неработоспособность всей сис-
темы. В арсенале машиностроения имеется множество
способов и мер упрочнения элементов конструкции, т е.
выбор оптимальной комбинации требует перебора гро-
мадного числа вариантов, не всегда доступных даже
ЭВМ.

•	числа в табл. 1.3 — экспертные оценки, точность которых
±10% от номинального значения. Поэтому следует допол-
нительно предусмотреть перебор вариантов значений оце-
нок повышения надежности в пределах указанного диапа-
зона.

Таблица 1.3

Основная таблица для выбора рациональной
совокупности мер по упрочнению деталей
с целью опеспсчсния их равнонадежности

Меры	Детали, обусловившие отказы		
по упрочнению деталей	Ступи- ца	Нижний подпятник	Лопасти рабочего колеса
Нанесение покрытия, ле- гированного бором	50	120	75
Плазменное напыление металлокерамики	25	25	50
М и кроду । овое о кс и д иро- вание	65	100	-

Строго говоря, эта задача не чисто квалиметрическая, но
скорее оптимизационная. Тем не менее ее постановка произ-
водится средствами квалиметрии В данном случае мы имеем
новый для квалиметрии класс задач, заключающихся в поиске
оптимального решения на основе экспертных оценок когда
целевую функцию четко указать невозможно.
Эргономика

Показатели эргономичности, как и показатели надежно-
сти, объединены в следующие группы: гигиенические, антро-
пометрические, физиологические плюс психофизиологиче-
ские и iicuxo.not ические.

Далее каждая группа показателей делится на подгруппы,
вплоть до частных (единичных) показателей. Для конкрет-
ных устройств, например пульта управления машиниста
локомотива, эксперты могут оценить относительную значи-
мость отдельных факторов. Однако, как и при квалиметриче-
ском анализе надежности, получение количественной оценки
эргономичности не способствует повышению качества по
этой составляющей.

Проблема эргономического обеспечения машин — осо-
бенно транспортных средств ближайшего будущего — имеет
важное значение по следующим причинам:

•	быстрое изменение конструкций и способов управления
сложными техническими устройствами требует оператив-
ной разработки эргономического обеспечения. Традици-
онные способы анализа эргономики (разработка и испыта-
ние физических моделей пультов и устройств управления)
уже не успевают за прогрессом техники и эргономичность
машин обеспечивается на основании прошлого опыта и по
интуиции;

•	нарастание скоростей работы машин, особенно транспорт-
ных средств, повышение интенсивности движения требу-
ют эргономического обеспечения индивидуально для дан-
ного потребителя, что также весьма трудно на прежней
основе.

Поэтому эргономическое обеспечение рабочих мест
управления машинами разрабатывается моделированием на
20
ЭВМ Что касается квалиметрии, то здесь необходимо решить
задачу сопоставительной оценки эргономичности различных
предлагаемых вариантов ее обеспечения, учитывая, что пока-
затели эргономичности для сопоставляемых вариантов, как
правило, различны по составу?

Опыт гигиенических исследований, накопленных более
чем за столетие, показывает, что воздействие на человека
нецелесообразно оценивать одним показателем. Различные
группы факторов вызывают травмы различных систем орга-
низма Оценивая гигиеническую обстановку на рабочем месте,
врач-гигиенист производит ряд оценок с различных точек зре-
ния. Аналогично для эргономических требований следует сде-
лать вывод: первоочередная задача квалиметрии — разработка
наиболее полного перечня тех точек зрения, с позиций кото-
рых необходимо оценить эргономичность. Необходимо оце-
нивать механизм с позиций возможности травматизма в нор-
мальном режиме, доведения работника до неработоспособного
состояния, потери работником способности к управлению в
стрессовых ситуациях и т.п.

Оценка возможности потери человеком способности к
управлению приведена ниже.

Рассмотрим упрощенную модель человека, находящегося
в сидячем положении и управляющего автотранспортным
средством (рис. 1.5). В данной модели — масса головы
человека, — масса туловища > т\)- Введена гибкая
нсрастяжимая связь между массами, представляющая шею.
На организм человека со стороны сиденья осуществляется
воздействие. Действующие силы Ffyt, t) изменяются случай-
ным образом по величине и направлению. Распределение
воздействующих сил во времени моделируем по закону слу-
чайных событий Пуассона, поскольку законы распределения
воздействия случайных причин на организм чг ювека неиз-
вестны.

Рис 1 5. К примеру моделирования внешних воздействий
на водителя транспортного средства

Если ограничиваться при моделировании плоским вариан-
том, связь / будет испытывать нарастающие напряжения, воз-
никающие из-за того, что ускорение а, с которым движется
масса /«г. передается массе mj и в силу се инерционности по-
следовательные воздействия со стороны массы mi обусловят
суммирование сил F = ту а. Это может привести к разруше-
нию связи Z, т.е. к потере человеком возможности управления
транспортным средством

Задачи квалиметрии в области обеспечения эргономично-
сти изделий машиностроения вытекают из указанной модели
анализа эргономичности.

Квалимстрия должна дать средства оценки эргономиче-
ской составляющей качества рабочего места (или условий
труда) для води гезя транспортного средства, у t ipaa гяющего
конкретным механизмом, в условиях тех или иных возможных
воздействий при конкретных ограничениях по прочности и
22
возможным перемещениям, причем на этапе технического
проектирования.

Эстетичность

Количественная (квалиметрическая) оценка эстетично-
сти — одна из грудных проблем квалиметрии и в настоящее
время еще не сведена к элементарным задачам [25]. Исходя
из общих целей управления качеством, требуется не столько
оценивать, сколько прогнозировать требования по эстетич-
ности, которые в будущем предъявит потребитель к продук-
ции машиностроения.

Методы прогнозирования эстетических требований потре-
бителя разработаны только на краткосрочную перспективу
между принципиальными изменениями конструкции. На бо-
лее длительный период надежные методы прогнозирования
эстетических требований отсутствуют.

Д ]я машин различного назначения требуются и разные
меры обеспечения эстетической составляющей качества.
Например, технике военного назначения эстетичности тре-
буется значительно меньше, чем изделиям бытовой техники
и т.д.

Ниже приведена экспертная оценка относительной зна-
чимости обеспечения эстетической компоненты качества д ея
различных видов продукции машиностроения. Экспертами
выступали менеджеры, работники отделов сбыта и инжене-
ры-конструкторы трех машиностроительных предприятий,
всего 28 человек. Оценку проводили, применяя ранги: ранг 1
назначали виду потребляемой продукции, наиболее нуж-
дающемуся в эстетическом оформлении; ранг 2 — следую-
щему по необходимому уровню обеспечения эстетичности
23
и т.д. После расположения потребляемой продукции в по-
рядке возрастания суммы рангов построили перевернутую
диаграмму (см. рис. 1.6), наглядно иллюстрирующую разли-
чия в необходимом обеспечении эстетичности продукции
машиностроения различного назначения.

Рис 1.6. Относительная значимость обеспечения эстетической
составляющей качества для различных видов продукции:

1	—товары престижною потребления; 2 — бытовая техника,

3	— детские игрушки; 4 — техника спортивного назначения;

5	— общественный транспорт; 6 — медицинская техника,

7 — механические средства измерения; 8— автомобили массовою
яичного пользования, 9 — садовая техника; 10 — крупная
сельскохозяйственная техника; //— новая техника для научных
исследований; 12 — строительная техника индивидуального
пользования; 13 — крупногабаритная строительная техника;

14 —технические комплексы; 15 —техника для космических
исследований; 16 — буровое оборудование;

17 — военная техника
Некоторые требования по эстетике одинаковы для всех ви-
дов продукции машиностроения. Так, показатели качества тех-
нического исполнения, габариты, чистота поверхностей, !армо-
ничность сопряжения частей, тщательность окраски и тп.
необходимы для любого вида техники. Другие показатели —
композиционное решение, цветовое оформление и т.п.— го-
раздо важнее для бытовой техники, чем. например, для бурово-
го оборудования. Важность оценки эстетической составляющей
качества и способы оценки эстетических свойств должны быть
определены, исходя из конкретного вида продукции и конкрет-
ных условий ее потребления. Однако надежных рекомендаций
по выбору таких способов нет

Для техники широкого применения — строительных и
транспортных машин, станков, инструментально-измери-
тельной и т.п. — внешняя привлекательность не играет ос-
новной роли, однако широкое использование этой техники,
ее участие в международных выставках и конкурсах обу-
словливают необходимость сравнительной прогнозной
оценки эстетичности.

К способам прогнозирования эстетичности, пригодным
для данных видов техники, можно отнести способ эксперта-
консультанта, оценку качества экспертом и группой, способ
ценностного ряда [15, 31] Все эти способы с той или иной
точностью позволяют получить количественные оценки эс-
тетической составляющей качества в сопоставлении с оцен-
ками существующих технических устройств аналогичного
назначения. Превосходство оцениваемого изделия по эсте-
тичности перед существующими изделиями еще не означа-
ет его превосходства в будущем; совершенно не исследова-
ны вопросы о точности (надежности) прогнозных оценок
эстетичности и об автоматизации поиска новых эстетиче-
ских решений?
В ближайшие годы основным метолом прогнозирования
эстетических решений остается эвристическое прогнозирова-
ние. Однако в конкурсной борьбе выиграет тот, кто создает
лучшую систему автоматизированного прогнозирования

Выводы

1	К наиболее простым относятся задачи, связанные с
обеспечением функциональной составляющей качества, где
наибольшая трудность — в разработке способов отображения
взаимодействия показате iefl. Определение доверительных ин-
тервалов комплексных оценок связано лишь с расчетными
трудностями.

2.	Основная задача при определении надежности состо-
ит в разработке экспертных методов выявления факторов,
обусловливающих отказы механизма, и в определении ре-
комендуемых мер по снижению их вредного влияния. Уси-
лия следует направить на поиск способов упрочнения дета-
лей. которые при минимизации затрат на их осуществление
обеспечивали бы максимальную надежность деталей меха-
низма.

3.	Основная задача квалиметрии при обеспечении эргоно-
мичности — разработка методов компьютерного моделиро-
вания вариантов эргономического обеспечения рабочих мест
механизмов, где необеспеченность удобства управления мо-
жет привести к угрозе жизни и здоровья человека или к не-
удовлетворенности потребителя. Количественная оценка эр-
гономичности станет возможной только с использованием
конкретных для каждой ситуации показателей. Моделирова-
ние должно быть выполнено на промежуточном этапе между
техническим заданием и техническим проектом, поскольку
26
проектирование должно обеспечивать требования как эргоно-
мики, так и эстетики.

4.	Для обеспечения задачи эстетичности продукции ма-
шиносгроения можно установить относительную значимость
обеспечения эстетической составляющей качества для раз-
личных видов продукции и, возможно, различных изделий.
Но пока неясно, какие методы прогнозирования эстетическо-
го уровня применимы в отношении тех или иных видов про-
дукции. Необходим поиск этих методов и разработка реко-
мендаций по их применению. Другая задача — наметить
пути автоматизированного прогноза эстетических гребова-
ний потребителей хотя бы на ближайшую перспективу.
Глава 2

КВАЛИМЕТРИЯ

ПРОМЫШЛЕННОЙ ПРОДУКЦИИ

2.1, Специфика и особое значение квалиметрии
промышленной продукции

Промышленная продукция — исторически первый объ-
ект, к которому применили методы зародившейся квалимет-
рии. В статье, где впервые упомянут термин «квалиметрия»
(ГличевА В. и др. «Квалиметрия — наука об измерении ка-
чества» // Стандарты и качество, — 1968, № 1) авторы ука-
зывали. что промышленная продукция — основная область
применения количественных методов оценивания качества.
И действительно, до сего времени около 50% всех кваяимет-
рических методик оценивания качества (МОК) посвящены
продукции промышленного производства. Специалист по
управлению качеством всегда встречается с необходимостью
оценивания качества этих объектов. Главная причина выде-
ления квалиметрии промышленной продукции в отдельный
раздел — это наличие именно здесь значительного числа
достаточно отработанных и устоявшихся приемов, способов,
ставших уже своего рода эталонными, классическими сред-
ствами аппарата квалиметрии. Поэтому, начав с изучения
квалиметрии промышленных объектов в целом, мы в част-
ных областях ее применения (общее машиностроение, неф-
тегазовое и нефтехимическое машиностроение, автомобиле-
28
строение, экоэогическая квалиметрия и т.д.) легко сможем
увидеть их специфику и соответствующие особенности оце-
ночных операций.

Материал этой главы ихзагается с позиций инженера-
квалимстролога, пришедшего на предприятие или фирму, вы-
пускающую промышленную продукцию, и ответственного за
обеспечение конкурентоспособности, следовательно, и каче-
ства этой продукции.

В обеспечении качества промышленной продукции выде-
лияю7 4 этапа [1, 3, 9, 27].

1.	Этап, предшествующий разработке технического зада-
ния — наиболее важный с позиций инженера-квалиметроло-
га — специалиста по управлению качеством. Его роль на
этом этапе решающая Здесь определяют потребительские и
желаемые показатели качества, существенные для будущего
рынка изделия. Необходимо использовать данные экономи-
ческого характера, полученные в результате изучения рынка,
а также прогнозные данные по развитию соответствующей
отрасли промышленности в целом и по перспективам совер-
шенствования оцениваемой продукции.

2.	Этап разработки технического задания. Квалиметролог
совместно с конструкторами фирмы осуществляет переход от
потребительских показателей качества изделия к общей кон-
струкции изделия и устанавливает возможность выполнения
прогнозируемых требований потребите тя. Если потребитель-
ские требования невозможно выполнить с помощью традици-
онных конструктивных решений, квалиметролог участвует в
постановке изобретательской задачи.

3.	После составления технического задания переходят
от некоторых потребительских показателей качества к ус-
тановлению требований к точности изготовления узлов и
деталей, определению элементов и параметров технологи-
ческого процесса, обеспечивающих достижение установ-
ленных требований. Выполнение этих функций требует
знания способов перехода от параметров «верхнего» уровня
к обеспечивающим их звеньям «нижнего» уровня. Инже-
нер-квалиметролог обеспечивает методическую правиль-
ность выполнения операций этой иерархии, начиная от вы-
явления потребительских показателей качества объектов и
их оптимальных значений до установления требований к
звеньям технологического процесса, обеспечивающим ка-
чество деталей и узлов объектов.

4.	Работа инженера-квалиметролога по повышению каче-
ства промышленного изделия не прекращается с выпуском его
первого серийного образца. В ходе выпуска следует учитывать
изменившиеся требования потребителей и совершенствовать
как методику оценивания качества изделий, так и на этой ос-
нове технологический процесс производства (естественно,
вместе с технологами), предъявляя к нему новые требования
[33, 35].

Инженер-квалиметролог не всегда может исчерпывающе
изучить технологический процесс, чтобы лично выдвигать
предложения по его совершенствованию, однако это не всегда
могут и инженеры-технологи. Поэтому квалиметролог должен
способствовать созданию на своем предприятии кружков по
качеству, содействовать развитию рационализации и изобре-
тательства и принимать другие меры, способствующие непре-
рывному росту качества изделий.

Отделы технического контроля (ОТК), имеющиеся сей-
час на многих отечественных предприятиях, представляют
собой анахронизм, лишь создающий иллюзию обеспечения
качества. От того, что ОТК забракует партию изделий, ка-
30
чсство продукции не возрастет. Оно возрастет, когда на
всех звеньях технологического процесса будут исключены
появление брака или недопустимое снижение качества. По-
лому ликвидацию ОТК, если он еще есть, инженер-квали-
мегролог должен рассматривать как одн> из своих важных
задач.

Повышение качества деталей и узлов изделия, возни-
кающее при совершенствовании технологического процес-
са, как правило, должно сопровождаться упрощением тех-
нологии, ибо при ее усложнен йен возрастает вероятность
появления дефектов [2, 5, 8, 32]. Упрощение технологии оз-
начает и снижение себестоимости продукции, следователь-
но, и рыночной цены. Если непрерывно совершенствовать
технологию производства одной и той же продукции, ее се-
бестоимость и рыночная цена будут систематически падать.
Только таким путем можно завоевать и удержать рынок для
изделия длительного периода выпуска.

Многие авторитетные специалисты придерживаются,
однако, противоположной точки зрения: с повышением ка-
чества рыночная цена изделия должна возрастать. Нам
представляется, что этот путь — тупиковый, т.к. приводит к
снижению покупательной способности населения, следова-
тельно, к сокращению спроса на те же изделия и в итоге —
к потере рынка.

Помимо использования в рамках собственного предпри-
ятия квалиметрия предоставляет возможность администра-
ции обеспечить справедливую, не зависящую от обстоя-
тельств рекламного или субъективного характера оценку
изделий своего предприятия относительно продукции анало-
гичного назначения других предприятии. Конечно, эта оцен-
ка может в ряде случаев оказаться и не в пользу своей про-
дукции. Но топа у квалиметролога появляется возможность
найти показатели, обусловившие низкую оценку, и, правиль-
но выполнив оценивание и прогноз потребительских требо-
вании. поставить перед конструкторами задачу выполнения
этих требований.

Роль инженсра-квалиметролога в обеспечении качества и
конкурентоспособности продукции своей фирмы может
стать огромной. Он должен правильно выявить потребитель-
ские требования, спрогнозировать их изменения на доста-
точно длительный срок, необходимый для перестройки про-
изводства. Одновременно инженер-квалимстролог должен
помнить: только снижение цены продукции при одновремен-
ном повышении ее качества обеспечит конкурентоспособ-
ность. Поэтому он должен представлять себе возможности
конструкторов и технологов и грамотно ставить перед ними
задачу, чтобы обеспечение потребительских требований не
было связано с большими затратами на перестройку техно-
логии. Если для управления качеством продукции прихо iht-
ся использовать экспертов, инженер-квалиметролог должен
методически правильно сформировать эту группу и соответ-
ствующим образом руководить ее работой. Методическую
основу решения всех этих задач также предоставляет квали-
метрия.

Фирмы западных стран (и некоторые отечественные)
обеспечивают себе устойчивое положение на рынке, осуще-
ствляя квалиметрический подход и квалиметрический ана-
лиз, не используя эти термины. В любой крупной фирме
имеется отдел анализа рынка, отдел прогнозирования по-
требительских требований, выполнящие задачи первого
этапа. Прогнозные разработки попадают в конструкторский
отдел, который предлагает варианты их осуществления.
32
Одновременно экономический отдел осуществляет расчет
ожидаемой прибыли различных вариантов. Выбор наиболее
перспективных вариантов осуществляют с использованием
оценок по частным показателям и целостных оценок — ка-
ждая фирма имеет свой набор приемов оценивания и не
стремится их афишировать. После выбора наиболее пер-
спективных вариантов в работу по их осуществлению во-
влекают всех сотрудников производства. Каждый из них
может давать свои предложения по рационализации техно-
логии, новым конструктивным решениям (для облегчения
поиска таковых фирма закупает образцы продукции конку-
рирующих фирм, тщательно анализирует найденные ими
решения, совершенствует и использует их). Руководство
создает кружки по качеству продукции из инженеров и ря-
довых рабочих, участие в которых поощряется. То есть
фактически имеет место квалиметрический подход. Квали-
метрия дополнительно дает методику выполнения всех
операций и некоторый общий подход к получению количе-
ственных оценок качества. В условиях России, при отсутст-
вии традиций организации борьбы за рынок, квалиметрия
дает направляющую концепцию и средства создания конку-
рентоспособной продукции.

Квалиметрия нужна инженеру, ответственному за качест-
во, чтобы правильно, всесторонне представить продукцию
своей фирмы на внутреннем и внешнем рынке, избежать дав-
ления рекламы в оценивании закупаемой продукции, оценить
ее со своих позиций, как потребителя.

Квалиметрия:

• помогает выполнить анализ рынка и прогноз потреби-
«ельских требований к продукции, предполагаемой к вы-
пуску;

2- Кмлимстрия

33
•	позволяет четко поставить перед конструкторами и техно-
логами задачу удовлетворения этих требований;

•	дает четкую схему разработки методик оценивания
качества любых объектов или же анализа представляе-
мых контрагентами методик с целью выявления их не-
дочетов;

•	дает специалисту по управлению качеством общие прин-
ципы декомпозиции потребительских требований на уро-
вень конструктивных элементов, позволяет обосновать
номенклатуру измеряемых и контролируемых параметров
изделий;

•	позволяет технологу при участии квалиметролога найти
звенья технологического процесса, от которых в наи-
большей степени зависит технологическое качество из-
делий.

2.2. Основная схема квалиметрии

Основная задача квалиметрии — разработка методик ко-
личественного оценивания качества объектов, используемых
человеком, и способов выполнения отдельных операций в хо-
де этой разработки. Совокупность операций, выполнение ко-
торых необходимо для создания любой квапиметрической ме-
тодики, настолько существенна, что ее называют «основной
схемой» (рис. 2.1) [25]. В отдельных задачах (в зависимости от
специфики производства и потребления оцениваемой продук-
ции) те или операции основной схемы могут выпадать, однако
целесообразность отказа от их выполнения каждый раз долж-
на быть обоснована.
Рис 2 1. Последовательность операций при разработке
квалиметрической методики (основная схема квалиметрии)

Все содержание квалиметрии сводится к разработке спо-
собов выполнения этих операций применительно к различным
производственным и социально-экономическим ситуациям.
Краткое содержание этих операций и связанные с ними задачи
рассмотрены ниже.

1.	Ситуация оценивания — это часть периода существо-
вания объекта, в которой должны проявиться его потреби-
[сльские свойства. Чтобы выделить эти потребительские
свойства, нужно указать потребителя, т е. группы лиц, имею-
щих дело с объектом на данном отрезке периода существова-
ния и предъявляющих к нему, как потребители, одинаковые
требования.
В ситуацию оценивания входит и описание той группы
объектов, которые являются однородными с позиций потреби-
теля, т.е тех, по отношению к которым может быть найдена
количественная оценка качества по той же разрабатываемой
методике.

Как правило, это объекты того же основного назначения
что и объект, ради которого разрабатывается методика. На-
пример, однородную группу могут составлять стиральные
машины различных марок, экскаваторы различных конструк-
ций и т.п. Однако это необязательно. Если потребителем явля-
ется, например, компания по перевозке грузов, то для нее од-
нородную группу составляют объекты примерно одинаковых
габаритов, одинаковой массы и т.п., совершенно безотноси-
тельно к функциям этих объектов.

Кроме указаний однородных групп потребителей и групп
продукции для разработки МОК следует составить описание
условий существования и использования объекта. Только с
учетом этих условий могут быть определены показатели каче-
ства объекта.

Это описание обычно бывает слабо формализованным,
но следует стремиться включить в него указание на воз-
можно большее число факторов, обстоятельств, причин, мо-
гущих сказаться на функционировании или внешнем облике
объекта.

Описание ситуации оценивания редко удается составить
сразу, в начале работы над МОК. Обычно это описание при-
ходится допознять и уточнять в процессе всей разработки.

2.	Определение решений. Количественная оценка качест-
ва нужна в связи с теми решениями, которые принимают на
основе этой оценки. Именно набор решений окончательно оп-
ределяет и состав используемых в алгоритме показателей ка-
чества и способы операций с этими показателями.
Решений иногда бывает только два (например закупать —
не закупать объекты), иногда же очень много (например, при
оценивании качества функционирования сложной системы,
где решения принимаются не только в целом, но и по оз дель-
ным показателям и по группам показателей.

3.	Генерация показателей качества. Всякий объект мо-
жет быть охарактеризован неопределенно большим числом
показателей. Однако для оценивания нужны лишь показател-
ли, называемые «потребительскими», т.е. те, которые интере-
суют потребителя. Потребительские показатели бывают част-
ные и комплексные. Частные — это те, которые можно
измерить непосредственно (инструментально или экспертно).
Их объединяют в однородные группы. Каждая из них служит
основой для расчета комплексного показателя. Последние
также объединяют в группы до тех пор, пока не будет получен
единственный комплексный показатель качества. Полученная
структура называется «деревом свойств» и показана на рис 1.3
и 1.4.

«Дерево свойств» имеет в квалиметрии два назначения*

•	при построении «дерева свойств» дисциплинируется мыш-
ление. Разработчик начинает четко представлять себе, ка-
кие группы свойств составляют в данном случае качество
объекта, достаточно ли полно представлены показатели,
составляющие данную группу. Благодаря наличию одно-
родных групп показателей становится возможным количе-
ственное выражение их относительной важности;

•	«дерево свойств» — это графическое выражение простей-
шего (но необязательно окончательного) алгоритма расче-
та комплексной оценки качества. В дальнейшем, после
проверки взаимодействия показателей, этот алгоритм мо-
жет быть изменен или вообще отвергнут, но вначале он
является как бы «печкой», от которой начинается разра-
ботка.

Важнейшее звено разработки — формирование шкал из-
мерения частных показателей. Квалиметрия сплошь и рядом
имеет дело с показателями, ранее не подвергавшимся измере-
нию («удобство транспортировки», «устойчивость к воздейст-
виям внешней среды» и т.п.), поэтому создание шкал, удовле-
творяющих требованиям квалиметрии, иногда становится
сложной самостоятельной задачей.

4.	Определение коэффициентов весомости. Учитывая
разработанные шкалы измерения частных показателей, выби-
рают способ оценивания их относительной значимости («ве-
сомости») для комплексной оценки качества ближайшего по
«дереву свойств» уровня. Так же происходит оценивание от-
носительной значимости комплексных показателей, входящих
в общую группу, для показателя качества следующего уровня
и т.д. Обычно это оценивание выполняют в баллах или же в
долях единицы. Помимо определения «весомости» частных
показателей в целом для каждой их градации находят оценку
«желательности» (или «полезности») соответствующего про-
явления для потребителя. Если шкала показателя непрерывна
(т.е. это — шкала порядка и выше), то полученные оценки
«желательности» соединяют отрезками прямых, получая
«кривую влияния» (или «кривую полезности»),

5.	Определение взаимодействия. Операции определения
коэффициентов «весомости» и построения «кривых влияния»
дают информацию достаточную для расчета комплексных
оценок качества по алгоритму, определяемому «деревом
свойств», что и предполагалось вполне достаточным на пер-
вых шагах развития квалиметрии. Однако при попытках при-
менения этого аш оритма оказалось, что далеко не всегда ча-
стные (да и комплексные) показатели можно рассматривать,
38
как независимые с позиций оценки их «желательности» по-
требителем. То есть фактически оценка «желательности» оп-
ределенного проявления одного показателя зачастую зависит
от того, каково в данном объекте проявление другого показа-
теля. Это обстоятельство назвали «взаимодействием» показа-
телей.

Впоследствии обнаружили, что и сам набор показателей,
используемых в алгоритме оценивания объекта, может зави-
сеть от значений одного или нескольких частных показателей.
Это также заметно затруднило разработку адекватных квали-
метрических алгоритмов.

В отношении взаимодействия показателей плохо нс
только то, что мы пока не умеем его достаточно уверенно
выявлять. Плохо еще и то, что нет уверенности, что взаи-
модействие ограничивается указанными двумя видами.
Напротив, существуют некоторые парадоксы оценивания
которые, по-видимому, говорят о наличии других типов
взаимодействия.

6.	Разработка алгоритма. Разработать алгоритм — зна-
чит, установить его логико-вычислительную структуру, по-
зволяющую от любого набора возможных значений частных
показателей перейти к одному из решений ранее сформиро-
ванного набора.

Простейший алгоритм — <<дерево ’свойств». Но примени-
мость этого алгоритма удается доказать лишь в простейших
случаях. При оценивании качества сложных объектов (техни-
ческих устройств, научных программ, организаций) линейные
алгоритмы обычно неприменимы. Здесь нельзя доказать, что
сформированный набор показателей необходим и достаточен
для оценивания, а логико-вычислительная структура должным
образом учитывает взаимодействие. Отсюда неуверенность в
адекватности расчетного алгоритма.
7.	Проверка надежности разработанного алгоритма.
Здесь определяют вероятность ошибки в принятии решения с
помощью разработанного алгоритма и устанавливают крите-
рий достоверности принимаемых решений. В «обычной» ста-
тистике оценок, получаемых инструментально или подсчетом,
для проверки .достоверности рассчитываемых параметров
(средних, характеристик различия и др.) и расчета вероятно-
сти ошибок используют предпосылку нормальности распреде-
лений.

Статистика оценок, получаемых с использованием ком-
плексных показателей делает только первые шаги. Распреде-
ления комплексных оценок совокупности оцениваемых объек-
тов заведомо отличны от нормального. Мы не умеем в этих
условиях уверенно рассчитывать вероятность ошибки ком-
плексных оценок и определять достоверность их различия
Поэтому, заканчивая каждую новую разработку, приходится
чуть ли ни заново изобретать способы проверки ошибочности
и как-то индивидуально вырабатывать критерии достоверно-
сти различий.

Полная реализация всех операций «основной схемы» ква-
лиметрии есть необходимое условие получения надежной ме-
тодики оценивания качества. Однако выполнение каждой опе-
рации связано с определенными трудностями. Их преодоление
в ходе создания квалиметрической методики требует иногда
значительных усилий со стороны разработчика, но и пред-
ставляет интерес, который вызывает решение нужной практи-
ке научной задачи.

Настоящее учебное пособие предназначено для овладе-
ния студентами способами решения простейших задач ква-
лиметрии. можно сказать, вспомогательных задач. Но их все
же следует уметь решать, т.к. они входят как составные час-
40
ти в значительно более сложные квалиметрические методики
реальных объектов.

Все использованные в примерах и задачах показатели взя-
ты с широко распространенных технических объектов: транс-
портных средств, погружных центробежных насосов, наруч-
ных часов и т.п. Эти объекты:

•	достаточно различны и на них можно продемонстрировать
способы квалиметрического анализа широкого круга объ-
ектов;

•	хорошо знакомы техникам, используются ими на каждом
шагу, так что студенту-машиностроителю нетрудно вооб-
разить себя и в роли потребителя, и в роли эксперта, вы-
двигающего те или иные требования. Это было бы груднее
сделать по отношению к какому-нибудь другому объекту,
с которым машиностроители редко соприкасаются непо-
средственно: электрокардиографу, например, или сноповя-
зальному агрегату.

2.3. Терминология

Качество — совокупность свойств объекта, обусловли-
вающих возможность удовлетворения ими требований потре-
бителя в соответствии с назначением объекта. Таким образом,
качество существует не объективно, но лишь с позиций неко-
торого лица, которое называют «потребителем». С позиций
другого лица, предъявляющего к тому же объекту другие тре-
бования, качество оказывается совсем иным.

На практике часто используют понятие «техническийуро-
вень (ТУ) объекта. ТУ — это несколько показателей, по кото-
рым устанавливают достижение или превышение оценивае-
мым объектом лучших мировых или отечественных аналогов.
Соответствующие оценки могут быть сведены в единую, ком-
плексную оценку или же использованы по отдельности. Отли-
чие понятия ТУ от понятия качества в том, что показатели,
используемые в первом случае, в основном не вытекают из
требований потребителя, но представляют собой чисто техни-
ческие характеристики, хотя и важные, но не исчерпывающие
необходимый потребителю набор свойств объекта. Например,
технический уровень наручных часов определяют по «оце-
ночному числу» — комплексному показателю, учитывающему
только точность хода (ошибку за сутки), продолжительность
работы механизмов от одного завода и диаметр несущей пла-
стины (платины).

В ТУ никогда не включают эстетические показатели, эр-
гономические, экологические и др. Даже и по включенным в
ТУ показателям не производят оценивания полезности их раз-
личных значений для потребителя. Поэтому изделие с низким
ТУ может оказаться более желательным для потребителя, чем
изделие с более высоким ТУ, по совокупности проявления в
нем всех потребительских свойств. Понятие ТУ не использу-
ют и в отношении отдельных деталей или узлов изделия, тогда
как понятие качества применимо и в этих случаях. Следова-
тельно, использование понятия «качества» предоставляет бо-
лее широкие возможности в анализе и обеспечении конкурен-
тоспособности изделия, чем использование понятия «ТУ».

Потребитель — отдельный человек или группа лиц,
предъявляющих к объекту одинаковые требования. Потреби-
телем может являться не только тот, кто использует объект по
его основному назначению, но и все те, кто имеет хоть какое-
то дело с объектом на всем протяжении его существования от
момента создания до ликвидации. Например, потребители
рейсового автобуса — не только пассажиры, но и шоферы,
42
слесари-ремонтники и другие лица, обеспечивающие функ-
ционирование автобуса. Понятно, что требования, допустим,
слесарей-ремонтников к автобусу иные, чем у пассажиров и
других потребителей.

При оценивании качества исходят из требований основного
потребителя. Но в разных условиях пользования могут менять-
ся требования основного потребителя и может меняться и поня-
тие «основной потребитель». Например, требования пассажи-
ров рейсовою автобуса в сельской местности совершенно иные,
чем таких же пассажиров в крупных городах. Контингент воз-
можных потребителей, определение основных потребителей,
выявление их требований допжны выполнять специалисты по
изучению и прогнозированию рынка — менеджеры. Но претво-
рение этих потребительских требований в требования конст-
руктивные и датее в требования к технологическому процессу
изготовления изделия осуществляют на основе оценок менед-
жера инженеры-конструкторы и инженеры-технологи, которые
осуществляют таким образом квалиметрический анализ изде-
лия, необходимый для создания технического задания на его
изготовление.

Количественная мера качества — количественное вы-
ражение уровня удовлетворенности потребителя проявлением
свойств, составляющих качество, в оцениваемом объекте.

Свойство — первичное, неопределяемое понятие —
выражают в одном или нескольких показателях, причем по-
следние имеют шкалы измерения, что и позволяет в конечном
счете прийти к количественной оценке качества. Например,
свойство установок электроцентробежных насосов (УЭЦН)
для добычи нефти — способность транспортировать нефть от
забоя к ) стью скважины. I Указатели, раскрывающие это свой-
ство, — производительность, напор и другие. Свойства подраз-
деляют на простые и сложные. Простые свойства раскрывают
43
один показатель, который может быть непосредственно изме-
рен инструментально или экспертно. Сложные свойства непо-
средственно измерить нельзя; их для этого следует разделить на
более простые (декомпозировать). Совокупность менее слож-
ные свойств, на которые непосредственно раскладывают слож-
ное свойство, называют «группой свойств». Показатели, выра-
жающие простые свойства, т.е. непосредственно измеримые,
называют «единичными» (а также частными или отдельными).
Все остальные показатели, рассчитываемые по единичным, на-
зывают «комплексными».

Потребительские свойства — свойства, удовлетво-
ряющие потребности основной группы потребителей (или
двух-трех основных групп). Так, основные потребители
УЭЦН — нефтедобывающие компании, требования кото-
рых должны быть удовлетворены в наиболее полном объе-
ме. Свойства, существенные для других групп потребите-
лей, называют «техническими». Технические требования
неосновных потребителей, например, бригад подземного
ремонта скважин (ПРС), могут быть удовлетворены с низ-
шей оценкой качества.

Однако если насосы покупают, допустим, для разборки на
запчасти, то основным потребителем становится центральная
база производственного обслуживания (ЦБГЮ) и оценивание
качества следует производить с позиций ее требований.

«Дерево свойств» — графическое представление разло-
жения сложного свойства «качество» на совокупность про-
стых. единичных свойств, осуществляемое в виде последова-
тельного многоуровневого подразделения (декомпозиции)
каждого более сложного свойства на группу менее сложных.

В основных чертах схема декомпозиций качества, приме-
нимая к любым техническим объектам, уже разработана. Она
носит название «дерева общих свойств» (рис. 2.2). Специфику
44
каждого отдельного объекта учитывают, исключая свойства,
не существенные для оценивания качества в данной ситуации,
и добавляя «поддерево свойств» назначения, составляющих
качество.

Рис. 2 2. Начальные уровни «дерева общих свойств»
продукции машиностроения
«Дерево общих свойств» в полном виде крайне редко ис-
пользуют при практических расчетах качества. Обычно исполь-
зуют только поддерево — любую вез ку дерева, простираю-
щуюся на 2-4 уровня. Показатели, фактически использованные
при расчете оценки качества данного объекта, называют «оце-
ночными» или «определяющими». Для краткости мы далее, по-
загая. что путаница не возникнет, вместо «поддерево» будем
писать «дерево».

Если в число определяющих показателей включены эко-
номические (затраты на производство, эксплуатацию и др.), то
получаемую оценку называют «оценкой! интегрального каче-
ства объекта». Однако здесь мы не будем рассматривать эко-
номические аспекты, т.е. интегральное качество, т.к. это об-
ласть экономики.

«Дерево свойств» определяет также алгоритм, последова-
тельность действий, при расчете комплексных оценок каче-
ства. Особую группу представляют свойства, определяющие
надежность изделия: сохраняемость, безотказность, ремон-
топригодность и долговечность Надежность по всем ее со-
ставляющим показателям учитывают совместно в виде ко-
эффициента использования который при вычислении
комплексного показателя рассматривают как частный пока-
затель, т.е. строят для «кривую влияния» и т.д.

Методика оценивания качества (МОК) — система пра-
вил, позволяющих получить комплексную (или же целостную)
оценку' качества объекта и на этой основе принять определен-
ное решение относительно оцениваемого объекта.

МОК должна содержать:

1)	указание на группу объектов определенного назначения, к
которым методика может быть применена и четкое отгра-
ничение этой группы от объектов аналогичного или взаи-
мозаменяемого назначения, к которым методика не может
быть применена;

2)	указание на группу потребителей с учетов! требований ко-
торых МОК разработана;

3)	описание ситуации оценивания (условий функционирова-
ния или потребления объекта, в которых проявляются по-
требительские качества), указание на цель оценивания;

4)	перечень использованных показателей с их определением
и шкалами измерения. При необходимости — указание на
способ получения оценок по шкалам показателей;

5)	алгоритм действий с оценками, назначенными оцениваю-
щим экспертом по этим показателям для получения ком-
плексной оценки;

6)	полный перечень решений, принимаемых в соответствии
со значениями комплексной (или целостной) оценки каче-
ства:

7)	указание на способ отбора экспертов, оценивающих объ-
екты, и способ их опроса

Каждая из этих позиций должна быть методически обос-
нована. Неполнота проработки или методически неверное
выполнение хотя бы одной позиции приводит к тому, что с
помощью МОК можно получить любую оценку качества, т е
МОК оказывается неработоспособной. Квалиметрия дает
способ выполнения каждой позиции, хотя и не всегда уве-
ренно.

Оценка и оценивание. В разговорной речи слово «оцен-
ка» означает как процесс получения некоторого значения по-
казателя, так и само это значение. В квалиметрии процесс по-
лучения значения обозначают термином «оценивание».

Шкала — совокупность чисел, качественных формули-
ровок, рисунков или других объектов, которым можно по-
ставить в соответствие объекты иной природы (например,
47
I лава 2 Квалиметрия промышленной продукции
изделия) или их свойства с помощью определенной опера-
ции, называемой «измерением». Это соответствие устанав-
ливают так, чтобы какие-то отношения между измеряемыми
объектами и in их свойствами были эквивалентны отношени-
ям между числами или другими объектами, составляющими
шкалу измерения.

Ситуация оценивания — слабо формализованное опи-
сание условий существования и использования объекта по-
требления (изделия), необходимое для разработки «дерева
свойств» или другого алгоритма оценивания качества. Из
ситуации оценивания должна однозначно и недвусмыслен-
но вытекать цель оценивания, или, что то же самое, набор
решений, которые могут быть приняты в отношении объек-
тов оценивания при различных значениях комплексной
оценки.

Базовый (эталонный) ря i — несколько (4—6) лучших
мировых образцов изделия того же назначения, что и оце-
ниваемый объект, расположенных в порядке нарастания
уровня потребительских показателей качества в их сово-
купности.

Базовый ряд необходимо использовать после составления
технического задания, изготовив модель разрабатываемого
объекта, или, в крайнем случае, после изготовления опытно-
го образца изделия, чтобы обеспечить конкурентоспособ-
ность изделия не только по каждому отдельному потреби
тельскому показателю, но и по их сочетанию. В результате
использования базового ряда получают целостную оценку
качества изделия.

Базовый ряд используют также на этапе досоставления
технического задания для прогнозирования потребительск! к
требований главным образом по эстетическим и эргономиче-
ским показателям качества.
48
Комплексная оценка — количественная оценка качества,
полученная с использованием нескольких (иногда — несколь-
ких десятков) определяющих показателей с использованием
коэффициентов весомости этих показателей, балльных оценок
полезности, арифметических и лотческих операций, связы-
вающих эти показатели.

Определяющие показатели — показатели, используемые
в окончательном расчетном алгоритме комплексной оценки
качества.
Глава 3

ПОСТРОЕНИЕ «ДЕРЕВА СВОЙСТВ»

3.1.	Составление описания
ситуации оценивания

Прежде чем строить «дерево свойств», необходимо соста-
вить описание ситуации оценивания [32].

Описание ситуации оценивания включает определение:

•	трупп потребителей — лиц, предъявляющих одинаковые
требования к оцениваемой продукции, — и указание на те
из них, с чьих позиций будет произведено оценивание ка-
чества — основных потребителей;

•	однородной группы объектов, подлежащих оцениванию,
этапов существования этих объектов, во время которых
главную роль играют различные свойства объектов. Опре-
деление особых условий (например, климатических), ь ко-
торых происходит эксплуатация объектов оценивания;

•	лучших объектов, предназначенных для выполнения тех
же функций, что и объекты, подлежащие оцениванию, с
которыми может быть проведено сопоставление. (Вы-
полнение этого положения необходимо не всегда, но
обязательно в тех случаях, когда в результате примене-
ния методики оценивания качества мы хотим обеспе-
чить высокую конкурентоспособность промышленной
продукции);
•	цели оценивания, т.е. решений, которые будут приняты в
отношении оцениваемых объектов при тех или иных зна-
чениях комплексной опенки качества.

Всякая количественная опенка качества продукции имеет
смысл только в сочетании с теми решениями, которые выте-
кают из различных значений этой оценки. При этом возможны
два варианта:

•	решения жестко связаны с оценками (т.е. полученная объ-
ектом оценка непосредственно определяет решение, кото-
рое будет принято по отношению к нему, независимо от
того, какие оценки получены другими объектами);

•	решение в отношении одного из объектов принимают в за-
висимости от того, какие оценки получены другими объ-
ектами (конкурсная ситуация).

Так, при техническом контроле качества решение о при-
своении той или иной категории качества в отношении опре-
деленного изделия принимают независимо от того, какую ка-
тегорию получил другой объект. Но при выборе одного из
нескольких конструктивных вариантов механизма для се-
рийного производства или в другой конкурсной ситуации,
решение принимают, исходя из того, какое место занимает
оценка данного изделия по отношению к оценкам других из-
делий.

Цель оценивания (т е. решения, которые будут приняты в
отношении оцениваемых объектов) играет решающую роль в
разработке и применении МОК. Если цель оценивания плохо
разъяснена специалистам, разрабатывающим методику, то эти
специалисты, помимо своей воли, вообразят себе какую-либо
вероятную, с их точки зрения, цель и будут определять значи-
мость тех или иных показателей, исходя из этой воображае-
мой цели. Понятно, что при этом могут появиться принципи-
альпые расхождения оценок, или же разработанная МОК ока-
жется вообще неприменимой.

Насколько важно четкое определение цели оценивания ка-
чества, показывает следующий пример.

Пример 3.1. В крупном НИИ технического про-
филя проводили оценивание качества выполненных
разработок. Экспертам, проводившим оценивание,
вначале не сообщили его цель и они, предполагая, что
по результатам оценивания работы будут премирова-
ны (как это обычно происходило в НИИ по итогам
года), единодушно присудили первые места разра-
боткам. выполненным за короткое время на основе
многих новых идей и авторских свидетельств. Были
учтены затраты на разработку, состав коллектива ис-
полнителей и т.п. Затем экспертов неожиданно извес-
тили, что оценивание качества происходит с целью
выдвижения созданных технических объектов на ме-
ждународную выставку. И тогда эксперты столь же
единодушно оценили как лучшие совершенно другие
работы — имеющие наибольший шанс быть про эн-
ными за рубеж.

Почему это произошло?

Потому, что выбор определяющих показателей
качества решающим образом зависит от цели оцени-
вания, или, что то же самое, от решений которые
будут приняты в отношении оценгиваемых объек-
тов. В первом случае эти решения были — «преми-
ровать»— «не премировать», во вторим — «реко-
мендовать для продажи на внешнем рынке» — «не
рекомендова гь»>.
Описание ситуации оценивания трудно составить сразу, за
один этап работы. Как правило, в ходе разработки МОК при-
ходится неоднократно возвращаться к описанию ситуации
оценивания и уточнять его.

Пример 3.2. Инженеру-квалиметрологу предстоит
оценить качество предлагаемых к закупке вахтовых
автобусов для перевозки работников на промыслах.
Вначале составляют такое описание ситуации оцени-
вания:

Вахтовые автобусы для эксплуатации в условиях
Западной Сибири в весенне-летне-осенний период.
Преимущественно для перевозки пассажиров на рабо-
ту и с работы (эксплуатация в утренние и вечерние ча-
сы). Предстоит перегнать из-за границы в город, здесь
же ремонтировать и х ранить в зимнее время. Разборка
на запчасти не предусмотрена.

Далее, по мере знакомства с лучшими мировыми образца-
ми автобусов этого назначения, описание может быть допол-
нено такими фрагментами:

Основные потребители: пассажиры трудоспо-
собного возраста, шоферы-эксплуатационники. Учи-
тываемые группы потребителей: шоферы-персгон-
щики, ремонтники, работники автопарка. Использо-
вание инвалидами и для перевозки детей не преду-
смотрено.

И так далее.

В конечном счете описание ситуации оценивания должно
быть приведено в начале МОК и начинаться словами: «Мето-
дика оценивания качества предназначена для ...», далее идет
описание ситуации оценивания.

3,2.	Действия при построении «дерева свойств»

3.2.1.	Как составить возможно более полный
перечень показателей?

После определения ситуации оценивания можно присту-
пить к построению «дерева свойств».

Для построения «дерева свойств» необходимо составить
возможно более полный перечень требований, предъявляемых
основными потребителями. Этот перечень составляют, ис-
пользуя следующие источники:

1)	техническую документацию на объект оценивания;

2)	ГОСТы и другие методические документы, регламенти-
рующие требования к объекту оценивания;

3)	ГОСТ 22851-77 «Выбор номенклатуры показателей каче-
ства промышленной продукции»;

4)	литературу по вопросам эксплуатации объекта оценивания
или, если объект создается впервые, объектов аналоги мно-
го назначения (в частности, подборки рекламаций, если их
удается достать);

5)	данные изучения рынка потребительского спроса и про-
гнозные данные, касающиеся ожидаемых требований по-
требителей;

6)	опрос экспертов.

Из этих источников наиболее важны 4) и 5), т.к. именно
удовлетворение перспективных требований потребителей оп-
ределяет конкурентоспособность продукции и коммерческий
54
успех ее разработки. ГОСТы и техническая документация по
самому принципу своего создания и применения дают инфор-
мацию с запозданием и в современной экономической обста-
новке не могут служить гарантией технического совершенства
и конкурентоспособности объекта.

Показатели качества оцениваемой продукции выбирают,
используя описание ситуации оценивания и учитывая глав-
ным образом требования тех групп потребителей, которые
сталкиваются с продукцией на интересующих разработчика
этапах периода существования. Формирование набора част-
ных показателей удобно начинать с составления перечня
групп свойств, которые, предположительно, могут быть ис-
пользованы в ситуации оценивания. Для изделий промыш-
ленного производства это могут быть группы функциональ-
ности, технологичности, патентно-правовые и др.

Вначале следует решить, все ли необходимые группы
свойств учтены в этом перечне. Например, если продукция
предназначена для использования в особых условиях (тро-
пики, агрессивная химическая среда и др.), необходимо
введение группы, учитывающей эти условия. Напротив,
большая часть групп «дерева общих свойств» должна быть
исключена в связи с учетом условий потребления. Если
речь идет о закупке некоторой продукции с доставкой к
месту потребления, то показатели технологичности, па-
тентно-правовые, транспортабельности могут быть несуще-
ственными. При оценивании промышленных изделий часто
пренебрегают этапом ликвидации (утилизации). Во многих
случаях это оправдано, т.к. этап ликвидации не связан с ка-
кими-то особыми затруднениями для эксплуатационников.
Однако для многих объектов тяжелого машиностроения,
ядерной энергетики, автомобилестроения учет этапа ликви-
55
Дании остро необходим уже сейчас. Достаточно посмотреть
на кладбища автомобилей, кладбища речных судов, терри-
тории у предприятий, заваленные металлоломом, в том чис-
ле цветным, городские свалки и др, Окислы металлов, про-
дукты разложения красящих веществ и нефтепродуктов на
этих свалках отравляют верхние почвенные горизонты, де-
лая территорию совершенно непригодной для растительной
жизни, уничтожая бентос поверхностных вод и проникая r
водоносные горизонты, все интенсивнее отравляют и пить-
евую воду. Допускать разрастания этого губительного воз-
действия нельзя.

Поэтому, с одной стороны, при оценивании качества объ-
ектов все большее значение принимает этап декомпозиции
или модернизации и связанные с этим группы свойств, с дру-
гой стороны, — свалки техники и городские свалки следует
превратить как можно скорее в один из основных источников
сырья для промышленного производства.

3.3.	Особенности составления
перечня показателей качества для продукции,
выпускаемой в ассортименте

Особенно трудная задача — разработка МОК изделий
одного назначения, но ориентированных на различные груп-
пы потребителей и потому отличающихся по некоторым по-
требительским показателям, т е. изделий, выпускаемых в ас-
сортименте. Например, к таким изделиям относятся трубы
нефтегазового сортимента, запорно-регулирующая арматура,
буровые долота Из других отраслей промышленности в ка-
56
честве примера можно привести бытовую электро- и радио-
технику, различные виды экскаваторов, другую строитель-
ную технику, т.е. изделия, выпуск которых фирмой или
предприятием в единственном варианте нецелесообразен. В
этом случае МОК должна содержать полный перечень групп
и единичных показателей, существенных для оценивания ка-
чества хотя бы одной категории продукции (т.е. с позиций
хотя бы одной категории потребителей) и рекомендации по
использованию этих групп при оценивании той или иной ка-
тегории продукции. Разработка такой методики требует
обоснованного выделения групп потребителей (чтобы нс
раздувать излишне состав показателей) и правильного опре-
деления требований каждой группы.

Пример 3.3. Допустим, речь идет о создании
МОК электроцентробежных погружных насосов.
Скорее всего фирма не сможет ограничиться выпус-
ком ЭЦН одного типоразмера и лишь для одной
группы потребителей, т.е. добывающих организа-
ций, эксплуатирующих фонд скважин со сходными
параметрами и сходной же политикой комплектации
оборудования Необходим некоторый ассортимент
типоразмеров и модификаций. Поэтому вначале сле-
дует определить существующие категории этих
ЭЦН. Этими категориями могут быть варианты ис-
полнения ЭЦН:

•	обычное;

•	коррозионно-стойкое.

Возьмем обычное исполнение. Потребители ЭЦН
по своим требованиям не составляют однородную
группу. Можно попытаться выделить средн них одно-
родные группы по тем же параметрам фонда скважин
и политике комплектации оборудования. Но попытав-
шись сделать это, убеждаемся, что сколько бы мы ни
выделили групп, всегда остается возможность выде-
лить еще одну и указать ее возможные специфические
требования, т.к. не секрет, что от скважины к скважине
условия эксплуатации ЭЦН существенно меняются,
также как и различными являются финансовые воз-
можности потребителей.

Поэтому этот путь неприменим. Подойдем иначе. До-
пустим, выявлено, что основные различия в требованиях
касаются 3-х групп показателей, стойкости к абразивному
изнашиванию поверхностей трибосопряжений (I), стойко-
сти поверхностей проточной части к соле- и парафиноотло-
жеиию (2) и устойчивости к обрыву («полету») (3). По тре-
бованиям к этим группам разделим потребителей на
группы, предъявляющих высокие (В) и умеренные (У) тре-
бования. Тогда образуется всего 8 сочеганий, представлен-
ных в табл. 3.1.

Таблица 3.1

Требования, предъявляемые
потребителями к группам показателей

Группы показателей	Номер варианта							
								
Абразивостойкостъ								
Стойкость к солеотложению								
Устойчивость к обрыву								
Из этих групп можно исключить 2, 4, 5 и 7, так как основ-
ной причиной «полетов» является вибрация, которая в свою
очередь возникает вследствие износа трущихся поверхностей.
Остается 4 возможных группы потребителей, для каждой из
которых следует предложить свой набор свойств.

Аналогично следует поступить с набором конструкторско-
технологических решений по приведению модификации насо-
са в соответствие с потребностями выделенных групп. Прове-
дя соответствующий опрос экспертов, можно установить, в
какой мере эти решения отвечают потребностям выделенных
групп (табл. 3.2).

Табчица 3.2

Таблица связи требовании потребителей
и конструкторско-технологических решений

Варианты сочетаний основных требований	Керамиче- ские мате- риалы деталей грнбосоп- ряженнй	Применение методов по- верхностною упрочнения грибосомря- жений	Нанесение полимерных покрьпнй на детали проточной части	Промежу- точные радиаль- ные опоры
ВВВ	4 +	—	4-+	
ВУВ	—	+ *	—	+
УВУ	—	—	+	—
УУУ	—	—	—	—

Обозначения: «++» — очень нужно; «+» — нужно, «-» —
может отсутствовать

Чтобы пользователю МОК было легче представить себе по-
греби гелей. относимых к тому или иному варианту’ сочетаний.
следует охарактеризовать соответствующие группы потребите-
лей. Например, сочетание ВВВ (см табл. 3.2) может быть ха-
рактерно для крупных добывающих организаций, эксплуати-
рующих фонд скважин с высокой концентрацией взвешенных
частиц, высокопарафинистой нефтью и большим темпом набо-
ра кривизны ствола. Теперь можно оценить примерный объем
групп потребителей и, следовательно, планировать объем вы-
пуска ЭЦН в каждом варианте.

3.4. Правила построения «дерева свойств»

Имеются эмпирически установленные правила построения
((дерева свойств». Серьезное теоретическое обоснование для
них отсутствует, По этой причине трудно дать их четкие фор-
мулировки и приходится иллюстрировать их применение на
нескольких примерах.

Деление по равному основанию (одинаковому признаку).
В любой группе свойств должен быть единый для всей группы
признак деления, т.е. более простые свойства, раскрывающие
сложное свойство, должны действительно относиться к дан-
ному сложному свойству, а не к другому. Не всегда легко без-
ошибочно выполнить группировку показателей так, чтобы она
не вызывала возражений. Дело, видимо, в том, что краткое на-
звание свойства позволяет разным специалистам вкладывать в
него различное содержание.

Формирование «дерева свойств» целесообразно начи-
нать с последних его уровней — с отнесения единичных
показателей к тем или иным комплексным показателях!
предпоследнего уровня. Но, как было уже указано, разные
60
эксперты могут по-разному сгруппировать одни и те же по-
казатели. Поэтому возникает необходимость проверить со-
гласованность экспертных группировок и сформировать
обобщенные группировки. Если сформировать согласован-
ные обобщенные группы не удается, следует поступить
следующим образом:

I)	провести собрание экспертной группы, на котором обсу-
дить причины расхождений и, устранив их, повторить
группировки. Например, если причина расхождений —
неодинаковое содержание, вкладываемое экспертами в на-
звание того или иного свойства, то следует уточнить это
содержание и предложить всем экспертам придерживаться
единой трактовки названия свойства;

2)	если согласованности добиться не удалось, то следует раз-
делить всю совокупность экспертных группировок на
внутренне согласованные группы и проводить дальней-
шую разработку МОК в нескольких вариантах — по числу
согласованных групп;

3)	если вариант (2) неприменим — распустить экспертную
группу, изменить принципы отбора экспертов и сформи-
ровать ее заново.

Эта последовательность действий характерна для вы-
полнения экспертных группировок и вообще для всех видов
экспертных оценок при обнаружении их несогласованности
По отношению к выпадающим («еретическим») оценкам
отдельных экспертов нельзя поступать так, как по отноше-
нию к выпадающим результатам инструментальных изме-
рений, т е. отбрасывать их, как заведомо ошибочные. При-
чиной расхождения индивидуальных оценок может
являться различие информации, которой располагают экс-
перты, или же различие логики их мышления. Весьма часто
бывает, что один эксперт, предложивший «еретическую»
оценку, оказывается прав, тогда как остальные ошибаются.
При обсуждении «еретику» не всегда (но часто) удается
убедить коллег в правильности своей оценки, как и наобо-
рот, — большинству не удается убедить «еретика», и по-
этому отсутствие согласованности оценок после обсужде-
ния также не является основанием для отбрасывания
выпадающей оценки. Тем более это относится к ситуации,
когда индивидуальные оценки образуют несколько (обычно
не более двух) согласованных групп и добиться согласо-
ванности нс удается. Приходится разрабатывать МОК в
двух вариантах.
Глава 4

ПОСТРОЕНИЕ ШКАЛ ИЗМЕРЕНИЙ

4.1.	Оошие сведения о шкалах

Различные проявления единичных (частных) показателей
образуют градации. Если градации определены с помощью
словесных описании, рисунков, эталонов и т.п., то соответст-
вующие показатели называют «качественными». Например,
перечень марок кабелей для УЭЦН, перечень видов стружки,
возникающих при резании (сливная, стружка скалывания,
стружка надлома), набор изображений, представляющих по-
следовательные стадии развития деформаций и т.п., есть пе-
речни градаций качественных показателей.

Показатели, проявления которых регистрируют в число-
вой форме, называют «количественными». Таковы температу-
ра объекта, гарантийный срок службы из телия (ресурс), гром-
кость звука (выраженная в беллах или децибеллах) и т.п.
Получаемые при этом числа также, по сути, представляют со-
бой градации, диапазон которых определен точностью регист-
рации, включая округление. Однако в практических задачах
квалиметрии градации количественных показателей часто вы-
бирают не равными по ширине числового диапазона, а исходя
из удобства выполнения дальнейших экспертных и расчетных
операций. Например, при оценивании качества условий труда
на рабочем участке температура может быть оценена по таким
градациям: до 18*С, 18-25*С, 25-28’С, более 28 С.
Совокупность градаций, исчерпывающая все возможные в
данной задаче проявления показателя, образует шкалу его из-
мерения Измерить проявление показателя в каком-либо объ-
екте, значит отождествить выраженность этого показателя в
объекте с одной из градаций шкалы измерения.

Но характеру зависимости между градациями различают
шкалы следующих типов [1, 19, 20,26]:

наименовании

порядка

ранговая
ингервалов
отношений

качественные

колнчест венные

В квалиметрии применяют еще особый тип шкалы: так на-
зываемый «базовый» (или «эталонный») ряд. Эталонный ряд
рассмотрен в [32].

С типом шкалы связан определенный круг допустимых
операций статистической обработки получаемых с ее помо-
щью оценок, причем шкала наименований предоставляет в
этом отношении минимальные возможности, а шкала отноше-
ний — максимальные.

Составление шкалы измерения качественного показателя:
1) исходя из возможностей способа измерения, выбрать тип
шкалы (из числа указанных выше);

2)	выразить различные проявления показателя некоторой со-
вокупностью стандартных терминов. Должна быть дос-
тигнута максимальная терминологическая ясность в том,
что имеется в виду под каждым отдельным проявлением
показателя (каждой градацией) и чем соответствующая
градация отличается от других. Если градации шкалы
представляют собой рисунки, фотографии, образцы и т.п.,
то эти градации, конечно, должны четко различаться друг
от друга в отношении уровня проявления соответству ю-
щего признака;

3)	составить четкое описание способа измерения показателя
с тем. чтобы по возможности избежать проявления субъ-
ективизма в трактовке условий оценивания признака экс-
пертами.

Например, вид стружки для выбора способа ее удаления
из зоны резания достаточно определить, пользуясь лишь
приведенными выше названиями градаций. Но для строгого
квалиметрического анализа параметров процесса резания
необходимо составить шкалу из набора образцов стружки и
указать условия оценивания — освещенность, угол наблю-
дения и другие условия, могущие повлиять на восприятие
объекта.

Смысл всех этих требований — обеспечить индивидуаль-
ную и групповую воспроизводимость оценок.

Рассмотренные далее в п.п. 4.2-4.Д требования предусмат-
ривают получение оценок по соответствующим шкалам с ис-
пользованием экспертов. Для шкал, оценивание по которым
производят инструментальными или статистическими спосо-
бами. требования, по существу, остаются теми же, но исполь-
зуются несколько ipyrne характеристики соответствия этим
требованиям. Например, показатель совпадения результатов,
полученных в фиксированных условиях, в статистике называ-
ется «надежностью» и т.д.

3- Квалиметрия

65
4.2.	Воспроизводимость

Воспроизводимость (//) — это частость (доля в общем ко-
личестве) совпадения оценок, назначенных одним и тем же
экспертом («индивидуальная» воспроизводимость) или же
разными экспертами («групповая» воспроизводимость), ис-
пользующими данную шкалу при определении проявления
показателя в одном и том же объекте, но в различных услови-
ях, может быть, с применением различных средств и приемов
измерения.

Если назначение оценок происходит в фиксированных
условиях, то ту же характеристику называют «устойчиво-
стью» или «точностью». Оценки, не входящие в группу сов-
падающих, называют «отклоняющимися», а их долю в общем
количестве — «ошибочность» — обозначаюте. Понятно, что
т] + е = 1.

Оценки, находящиеся в двух, иногда трех соседних гра-
дациях шкалы, могут образовывать «согласованную» группу
или «школу». Значительно отклоняющиеся оценки, не вхо-
дящие в «согласованную» группу, называют «выпадающи-
ми» изи «еретическими», есзн только их немного (одна —
гри) и если они в свою очередь не образуют свою собствен-
ную «согласованную» группу. В последнем случае говорят о
существовании в исследуемой совокупности оценок двух
«школ».

Допустим, что из 10 экспергов, оценивающих проявление
показателя, 9 предложили совпадающие оценки. Тогда вос-
производимость той градации, где оценки совпали, я = 9:
10 = 0,9, а ошибочность е = 0,1.

Полная воспроизводимость г] = 1 означает, что все спе-
циалисты при оценивании проявления показателя в любом
конкретном объекте назначают совпадающие оценки. Одна-
66
ко описание градаций, обеспечивающее высокую воспроиз-
водимость, встречается редко, преимущественно в тех си-
туациях, когда неправильная оценка связана с тяжелыми
финансовыми потерями или конфликтными ситуациями.
Например, при оценивании качества выполнения упражне-
нии в спорте. В обычной квалиметрии технических и дру-
гих объектов промышленного производства «хорошей»
считают воспроизводимость с 1] > 0,9 и «удовлетворитель-
ной» с т| > 0,8.

В учебных и малоответствен нь.х задачах используют
т] > 0,66. В практических разработках описания градаций с
воспроизводимостью ниже 0,8 нельзя считать удовлетвори-
тельно отработанными. Использование плохо воспроизводи-
мых градаций в практических разработках недопустимо, т.к.
возможные ошибки сводят на нет всю работ)' по созданию
квалимстричсской методики.

Воспроизводимость качественных оцено? решающим об-
разом зависит от подробности описания проявления соответ-
ствующих градаций. Следует очень точно, подробно описы-
вать, что именно вы имеете в виду под каждым «хорошим»,
«удовлетворительным» и т.д. проявлением признака.

Пример 4.1. Допустим, для методики оценивания
качеств программы подбора УЭЦН к скважине была
предложена c.ie дующая шкала [34]:

•	«отличная» — программа без допущений, учиты-
ваются все факторы;

•	«хорошая» — не учитываются 1—2 фактора;

•	«удовлетворительная» — не учитываются 3-4 фак-
тора;

•	«плохая» — приближенный расчет, используется
минимз м входных данных.
Заведомо ясно, что приведенное описание плохо воспро-
изводимо, так как не определены число и перечень факторов,
влияющих на качество подбора погружной установки к сква-
жине В результате один из экспертов может отслеживать
наличие, допустим, только тепловых расчетов (ЭЦН, по-
гружного электродвига1еля и кабеля), а другой — учет фон-
танирования по затрубью и пенистости нефти. Уже поэтому
их оценки одного и того же программного продукта могут
оказаться совершенно различными.

Анализ материала, собранного с применением плохо
воспроизводимом шкалы, также не приведет к надежным
оценкам качества оцениваемого объекта. Но даже если мы
точно определим, какие именно факторы имеются в виду,
ю может оказаться недостаточным для получения требуе-
мых оценок, если описание не вполне соответствует цели
исследования.

Так, если целью исследования яыяется выбор програм-
мы, наилучшей не только по точности расчета, но и по удоб-
ству пользования, то кроме факторов, влияющих на точность
подбора, следует регистрировать еще и наличие графическо-
го представления данных, конверсии е птиц измерения, учи-
тывать операционную программную среду. Если же цель ис-
следования — выбор программы, позволяющей оперативно
выбрать конкретную комплектацию УЭЦН (заметим, что на
практике преследуется именно эта цель), то необходимо оце-
нивать дополнительно наличие и объем базы данных по со-
ответствующему оборудованию, наличие режима автоподбо-
ра оборудования, возможность проведения технико-эконо-
мической оценки подбора.
4.3.	Чувствите 1ьностъ (подробность) шкал

Приступая к составлению описаний показателей качества
объекта, разработчик не всегда имеет полные сведения о том.
какая именно информация о показателе окажется полезной.
Поэтому шкал} измерения показателя следует составлять
возможно более чувствительной (подробной). Чувствитель-
ность шкалы, вообще говоря, тем больше, чем больше число
различных проявлений показателя, которые могут оыть заре-
гистрированы с ее помощью. Если в описаниях градаций со-
ставленной шкалы выдержана конкретность терминологии,
градации можно четко раззичить между собой и условия
оценивания совершенно ясны, количество градаций шкалы
может быть сколь угодно большим (в некоторых квалимст-
рических методиках встречаются показазети, имеющие
15-20 градаций). Если же эти требования нс выполнены, ю
повышение чувствительности шка- лы приводит к снижению
ее воспроизводимости.

4.4.	Валидность (обоснованность) шкал

Валидностью называют способность шкалы измерять
проявление именно того свойства, которое имеет в виду раз-
работчик методики оценивания качества, не смешивая это
свойство с другими. Конечно, в технических областях при-
ложения квалиметрии большая часть шкал опирается на фи-
зические (статистические, инструментальные) принципы из-
мерений и шкала нс может быть не валидной. Сам способ
измерений определяет некоторое свойство, составляющее
качество, как бы это свойство не называли. Например, «на-
69
работка на отказ», «твердость материала» и т.п. Но встреча-
ются свойства, шкалы которых, иной раз составленные не-
брежно, используют понятия, которые могут быть отнесены
к двум и более свойствам. И тогда требуется доработка шка-
лы и выполнение каких-либо работ по доказательству того,
что измеряется именно то свойство, которое имеется в виду.

Так, шкапа для оценивания качеств<з программы подбора
У')ЦН к скважине (пример 4.1), помимо прочих недочетов,
слабо валидна. Спрашивается, что имеется в виду под факто-
рами? Под этим можно понять и исхо, шые данные (кстати,
возможность работы программы в отсутствие некоторых ис-
ходных данных яв 1яется скорее достоинством, чем недостат-
ком), и наличие консультанта, разъясняющею способ пользо-
вания оператору, и удобство пользования для оператора, и
еще что-либо.

4.5,	Послед о вате гьность составления шкалы

Общий путь составления высоковоспроизв< тмы' и чув-
ствительных шкал состоит в следующем.

Вначале с использованием нормативных документов, ли-
тературы, посвященной эксплуатации оцениваемых объектов
и опросу экспертов, составляют наиболее подрооный перечень
словесных (рисуночных или иных качественных) описаний
каждою оцениваемого показателя. Затем каждый эксперт раз-
деляет эту совокупность на группы, соответствующие, по его
суждению, одному и тому же уровню проявления показателя.
При этом полезно организовать консультации между экспер-
тами с целью нахождения общеприемлемых описаний. Когда
эксперты закончи ти работу, первый вариант шкалы можно
считать составленным.

Зачастую этот вариант ст ановится окончательным. Однако
в сложных случаях на этапе пробной и даже рабочей эксплуа-
тации квал и метрической системы на фоне уже используемых
градации некоторого показателя выявляется целесообразность
выделения некоторого качественно нового проявления, учет
которого повлияет на весь ход дальнейшей работы и получае-
мые результат. Например, в упомянутом случае с програм-
мой подбора УЭЦН оказалось важным учитывать фак гор ос-
воения скважины. В первоначальном варианте методики это
обстоятельство не было предусмотрено. Поэтому число рас-
сматриваемых факторов следует увеличить на единицу.

Инженер-квалиметролог должен помнить, что работа по
совершенствованию систем оценивания качества продукции
фирмы (отработка состава показателей, совершенствование
описаний градаций, присвоение баллов и т.д.) должна прово-
диться постоянно, как и совершенствование технологии про-
изводства. И он призван лично играть решающую роль в вы-
полнении этой работы.
Глава 5

ТИПЫ ШКАЛ

5.1.	Шкала наименований

5.1.1.	Основные характеристики
и основные вопросы

Если различные градации шкалы измерения показателя
нельзя упорядочить по условию «больше — меньше» («луч-
ше — хуже») или расположить в порядке появления во време-
ни, то такая совокупкость градаций образует шкалу наимено-
ваний.

Шкалу наименований имеют упомянутые выше показате-
ли «марки кабелей для УЭЦН», «виды стружки» и др., града-
ции которых MOiyr быть заданы только в виде перечня В ча-
стности. шкала, содержащая всего две градации, — «есть» и
«нет» (дихотомическая). — также является шкалой наимено-
ваний.

На примере шкалы наименований мы рассмотрим не толь-
ко формальные характеристики среднего значения и рассеяния
данных (которые именно здесь не играют большой практиче-
ской роли), но также постановку и способы решения ряда час-
то возникающих практически важных вопросов, которые ка-
саются не только шкалы наименований (расчеты объемов
выборок при статистическом контроле качества, меры связи
результатов измерений двух показателей).
Характеристикой центральной тенденции (среднего) на
шкапе наименований может служить «мода» (.V/ ) — значение
показателя, которое указано наибольшим числом экспертов,
или же наибольшее число раз встретилось в проведенном ста-
тистическом исследовании (ее in речь идет, например, о видах
дефектов продукции). Для небольшого числа оценок »та ха-
рактеристика также теряет смысл, и тогда центральную тен-
денцию характеризовать невозможно.

Если в распределении двум (или нескольким) каким-либо
значениям показателя соответствуют приблизительно одина-
ковые наибольшие числа оценок, распределение называют
«бимодальным» (полимодальным).

Общепринятой характеристики рассеяния данных на шка-
ле наименований нет. На практике часто используют процен-
ты данных, относящихся к различным градациям. Для целей
квалиметрического анализа более или менее рациональной ха-
рактеристикой рассеяния может служить показатель хи-
квадрат (х) Пирсона:

у2

£ О,

(5.1)

где Ot — ожидаемое число оценок в i-й градации шкалы,
причем ожидаемое число рассчитывают по формуле:

°‘=^Е‘

(5.2)

Eh — фактическое (экспериментальное) число оценок в
/-й градации.

к — число градаций.
При этом чем больше значение /2, тем меньше рассея-
ние. Максимальному рассеянию (равномерному распределе-
нию) соответствует =®-

Если вычисленное значение х9 , превосходит критиче-
ское xIq (или Х95)» приведенные в приложении 1,то следу-
ет считать, что с вероятностью более 90% (или более 95%)
полученное распределение неслучайно, то сеть на модаль-
ную градацию действительно приходится достоверно боль-
шая часть оценок. (В таблице следует рассмотреть крити-
ческое значение /2 для числа степеней свободы f = к - 1).
Но это утверждение относится лишь к оценкам, получен-
ным инструментальным или статистическим (не эксперт-
ным) способом, например, к оценкам видов дефектов изде-
лий, отмеченных при контроле. Если же речь идет об
экспертных оценках, то для выяснения того, что является
«истинным» суждением экспертной группы, формальное
применение статистических критериев недопустимо. Здесь
необходимо в той или иной форме провести обсуждение
причин рассогласованности и далее либо выработать обще-
приемлемое решение, либо проводить дальнейшую квали-
метрическую разработку в нескольких вариантах.

Пример 5.1. Пусть в директорате фирмы проис-
ходит обсуждение того, какой из 4-х потенциальных
проектов действий А, В, С или D, считать наиболее
эффективным. Голоса 10 членов директората разде-
лились следующим образом: А — 6, В — 2, С — 2,
D— 1.
Может ли нам чем-нибудь помочь критерий %2?
Рассчитанное его значение = 6,8. что больше
xl - 6,24 (для/= 3). Но о чем это говорит? Только о
том, что в данный момент вероятность случайного
выбора (не основанного на каких-то высказанных или
не высказанных явно аргументах) достаточно мала
Действительно, в данный моменз большинство ди-
ректоров предпочитает проект А. Если же выявить и
обсудить аргументы, которыми руководствовался ка-
ждый. и повторить голосование, то не исключено, что
решение большинства окажется иным.

Допустим, после обсуждения голоса распредели-
лись так: А — О, В — 6, С — 3, D — 1. Теперь /1 =
= 8,4. Поскольку новое значение %2 больше преды-
дущего, то можно утверждать, что рассеяние снизи-
лось, то есть согласованность оценок в общем воз-
росла. Но, по сути дела, голоса вновь остались
разделенными, так что применение не помогло
получить сведения, которые привели бы к оконча-
тельному решению. Если бы суждения голосующих
совпали или почти совпали, то это можно было бы
увидеть и без вычисления % . Итак, применение
этой (или иобой другой) характеристики рассеяния
на шкале наименований приносит мало практиче-
ской пользы.

Для шкалы наименований нет также общепринятых крите-
риев того, какие из отдельных оценок следует считать ано-
75
мальными, и в каких случаях распределение оценок является
бимодальным. Ориентировочно можно считать, что если ко-
личество оценок в тех двух градациях, где они максимальны,
относятся как 3:1 или меньше, то распре течение бимодально.
Если эти количества относятся как 5:1 или больше, то оценки,
относящиеся ко всем градациям, кроме модальной, можно
рассматривать как аномальные. Однако эти критические от-
ношения могут быть приняты иными в зависимости от суще-
ства задачи.

5.1.2.	Типичные задачи обрабозки данных,
полученных в шкале паи ленованпн,
п формулы для их решения

Гораздо большее значение, чем вычисление форхсальных
характеристик, имеет решение следующих задач обработки
данных, полученных в шкале наименований.

1.	Пусть имеется совокупность Л/ объектов, подлежащих
оцениванию. Некоторые из этих объектов обладают интере-
сующим нас признаком X. Проведено выборочное исследова-
ние N объектов, причем обнаружено п объектов с признаком
X. Спрашивается, в каких пределах находится истинное число
по объектов с признаком X срс ш всех М объектов?

2.	В условиях задачи: I) в совокупности Л/ объектов вы-
брана вторая партия того же объема, т.е. в N объектов. Опре-
делить, в каких пределах будет находиться число объектов с
признаком X в этой партии.

3.	В выборках объемами и Л,, взятых из продукции,
произведенной на разном оборудовании, найдено щ и п2 объ-
76
сктов с признаком X. Достоверно ли различие частостей появ-
ления признака А' в той и другой группах? («частость» (р) —
п .

это отношение — ).

N

4.	При исследовании V© объектов из числа Л/свойство X не
обнаружено ни разу. Какова вероятность, что признак X от-
сутствует во всей совокупности объектов КП

Эти задачи решают двумя путями в зависимости от того,
насколько велики Л' и п. При больших /V > 30 и п > 5 приме-
няют формулы 5.3-5.8. Если хотя бы одно из чисел N и л
меньше указанных значений, применяют расчеты, исполь-
зующие модель «биноминального» распределения величи-
ны п.

Рассмотрим на примерах решение у катанных вопросов для
первого случая, то есть при больших N и п. Этим самым мы
освоим принцип подхода. Решение для малых выборок лучше
поручить специалисту по статистике.

Приведем необходимые формулы.

Частость появ ления признака А':

п
~N

(5.3)

Среднеквадратическое отклонение величины п:



(5.4)

Среднеквадратическое отклонение частости р:

рО~р)

(5-5)
Доверительный интервал значений, в который с заданной
вероятностью Р укладывается фактическое значение оцени-
ваемой величины.

(ИЛИ аналогично Pnux.mm= р ± IVр).

где / — коэффициент Стьюдента, выбираемый в зависимости
от доверительной вероятности Р и общего числа наблюдений
N по табл, приложения 1. В табл, приложения I /=	1. Вы-

бор самой доверительной вероятности Р зависит от ответст-
венности принимаемых решений: чем выше ответственность,
тем больше Р. Ьольшсй частью выбирают следующие значе-
ния Р. 0.80; 0,90; 0.95.

Достоверность различия средних частостей Pi и р? прове-
ряют по формуле:

Рг~ Р\
1ргО~рЛ t Р2 О-Р2)
V 'vi	'V2

(5.6)

Вероятность различия находят по той же таблице прило-
жения I ддя/= N/+ Ni - 2. Например, если/= 2 и t = 2.92, то
Р= 0,90.

Ко шчество исследований, которое in жио провести, чтобы
с вероятностью не менее Р можно было бы утверждать, что
данный признак будет обнаружен хотя бы 1 раз, находится по
формуле:

1п(1 - р)'

(5.7)
где р — ожи маемая (достаточно .малая) вероятность появле-
ния признака;

Р — гарантируемая (достаточно большая) вероятность
обнаружения признака в случае его наличия в р-fi части
объектов.

Рассмотрим решение указанных типичных задач на при-
мерах.

Пример 5,2. Трубным заводом выпущена пробная
партия новых труб. При выборочной проверке 100 из-
делий обнаружены дефекты трех видов — а), б) и в) в
следующих количествах:

а)	отклонения труб от допустимых размеров — 17;

б)	отклонения больше допустимых от соосности осей
резьб и осей уплотнительных конических поверх-
ностей — 8;

в)	несоответствие натяга резьбы — 13.

Задача 5.1.

В каких пределах находится число дефектов каждого вида
во всей партии, если всего выпущено 1000 труб?

Решение. Прежде всего задаемся доверительной вероятно-
стью. Допустим учитывая в целом небо 1ьшис финансовые
потери за счет этих дефектов, выбираем Р = 0,90. Тогда / =
= 1.66. Для дефектов вида а) находим, используя формулы
(5.3) и (5.4):

р(>) = 17: 100 = 0,17;

о„= ^1000-0,17(1-0,17) =11,88.
Теперь находим границы 90% доверительного интервала:

1000 ’ °’17 ± U66 • 11,88;

n(a)min— 150,3; ,\a)max— 189.7.

Итак, в партии 1000 изделий ожидаемое (наиболее вероят-
ное) число дефектов составляет 170. при этом с вероятностью
90% можно обнаружить от 150 до 190 дефектов вида а

Аналогичные расчеты для других видов дефектов приво-
дят к таким результатам:

м(б) - 80;

^(бХтп — 65,7,
Л(б)пх= 94,3;

й1в)= 130;

^(в)ттл— 1 12,8,
И(в)т«— 147,2.

Если бы ситуация была более ответственная, например,
связанная с крупным штрафом за поставку продукции со
слишком большим числом ефектов, то следовало бы вы-
брать доверительный интервал 95%. Тогда t = 1,98 и гранич-
ные значения раздвинулись бы. Например, для дефектов вида
а) получилось бы nfafKtln = 146 5; П(О)тах = 193,5. Зная эти зна-
чения, руководство фирмы заранее решило бы. поставлять ли
продукцию заказчику или принять другие меры

Для >iai ля того представления доверительных интервалов
используют столбиковую диаграмму. По горизонтальной оси
располагают градации анализируемого показателя, а по верти-
кальной — ожидаемые числа дефектов, причем вертикальная
черточка показывает верхнюю и нижнюю границы довери-
тельного интервала (рис. 5.1).
200

J 30

в

Рис 5 I. Столбиковая диаграмма —
пример наглядного представления результатов
решения задачи 5 1

Задача 5.2.

Те же 1000 труб разделены на партии по 100 штук, на-
правляемые в разные адреса. Спрашивается, в каких преде-
лах будет находиться число дефектов каждого вида в этих
партиях?

Решение. На этот раз следует воспользоваться формулой
(5.5), которая характеризует рассеяние частостей, полученных
по выборкам объема N:

СТР =

[0,17-0,83

100

= 0,038.
Учитывая, что вероятное значение р составляет 0,17, нахо-
дим предельные значения доверительного интервала (примем
Р = 0,95):

An.«.T»=0,17 ± 1,98- 0,038;

Pmm~ 0,095; Рт&*.~ 0,246.

Поэтому количества дефектов вида а) в разных партиях
будет находиться в пределах: пт1П = 9,5; Пии* = 24,6.

Задача 5.3.

Допустим, заводом усовершенствована технологическая
пиния производства труб, что, как ожидалось, позволило
снизить число указанных дефектов. При выборочной провер-
ке 100 изделий нового выпуска обнаружено дефектов вида
а) — 11, вида б) — 5, вида в) — 4. Спрашивается, действи-
тельно ли принятые меры повлияли на количество дефектов
или же обнаруженное снижение может быть обусловлено
случайными отклонениями, не связанными с работой новой
системы?

Решение. Рассчитываем значение / для дефектов айда а)



0,17-0,11

0,17-0,83 0,11-0,89

= 1,23.

100

100

Поскольку 1.23 меньше чем /?о = 1,66, то в отношении де-
фектов вида а) улучшение параметров производства не дока-
зано. Для дефектов других видов — б) и в) — соответственно
имеем:

Г(6j = 0,86; /(е) = 2,31.
Таким образом, новая линия достоверно снижает лишь
число дефектов вида в).

Задача 5.4.

Как указано в условии примера 5.2, при выборочном кон-
троле обнаружены дефекты только трех видов. Спрашивается,
сколько нужно провести исследований, чтобы с заданной ве-
роятностью Р утверждать отсутствие во всей партии какого-
либо четвертого вида дефектов (например, некачественной
маркировки)?

Решение. Примем вероятность наличия четвертого дефек-
та достаточно малой, например, р = 0,01. Напротив, ширину
доверительного интервала выберем побольше: Р = 0.95. Тогда
количество изде шй. которое надо проверить, чтобы утвер-
ждать, что какой-либо еще дефект присутствует не более чем
в 0.01 части изделий, составит (формула 5.7).

ZV = 1п(‘ ~ °’95) = 998 1
1п(1-0,01)

Итак, если в 298,1 изделиях не будет обнаружен новый вид
дефекта, то можно с указанной уверенностью считать, что его
нет вообще.

5.1.3.	Статистическая связь между показателями,
измеренными ио шкалам наименовании

Влияние некоторого фактора, действующего на все или
некоторые объекты в шкале наименований, проявтястся в из-
менении частостей оценок во всех или некоторых градациях
шкалы. Чаше всего встречаются факторы, действующие толь-
83
ко на объекты, отнесенные к некоторым градациям и не затра-
гивающие объекты, отнесенные к другим градациям. Напри-
мер, обнаружив изделия, имеющие некоторый дефект, мы
стремимся принять меры по отношению именно к эгим изде-
лиям. не затрагивая других.

В вышеприведенном примере 5.1 мы имели следующие
распределение голосов директоров фирмы:

Таблица 5.1

К примеру анализа связи между показателями,
измеренными по шкалам наименовании

До обсуждения	Проекты .действий			
	А	в	с	D
	6	1	2	1
После обсуждения	0	б	3	1

Видно, что единственный вначале сторонник проекта В
сумел убедить 5 своих коллег в преимуществах проекта, при-
чем. очевидно, сам он не изменим своего .мнения и не перешеч
допустим, в лагерь сторонников проекта С. То же можно
сказать о сторонниках проектов С и D — они не изменит
своего мнения. То есть, влияние фактора обсуждения сказа-
лось тозько на сторонниках проекта А.

Выполняя статистический анализ связей, нежелате 'ьно
ограничиваться общими заключениями о характере и силе
связи. Если есть возможность, нужно индивидуально анализи-
ровать изменения оценки каждого объекта — это всегда дае!
полезную для квалиметролога информацию. Но возможность
индивидуализированного анализа бывает не всегда. Так, в ни-
жеследующем примере 5.3 индивидуализированный анализ
84
невозможен и приходиться ограничиваться общестатистиче-
скими методами и выводами.

Мерой статистической связи двух показателей, хотя бы
один из которы измерен по шкале наименований, также яв-
ляется хи-квадрат (5.1). Имеются и другие меры связи, но их
применение не , ает существенно новых сведений по сравне-
нию с /2. Для представления данных и вычислений исполь-
зую! таблицу сопряженности, по сторонам которой (слева и
сверху) распозагают градации исследуемых показателей, а в
ячейках простав 1яют чис ia данных, соответствующих каждо-
му сочетанию градаций.

Число степеней свободы рассчитывают для парной связи
по формуле:

/=(*!-!)-(*2-1),

(5.8)

где к/ и к? — числа градаций анализируемых показателей.

Ожидаемые значения для каждой у-Й ячейки находят по
формуле:

о,=

п, -т

(5.9)

N

где nt и mj— суммарные числа экспериментальных данных
no i-ti строке и j-му столбцу в решетке сопряженности;

/V — общее число данных.

Пример 5.3. Трубным заводом закуплены две тех-
нологические линии XnY одного назначения. Через
некоторое время при выборочном контроле качества
готовых труб были обнаружены дефекты трех выше-
указанных видов: а — отклонения труб от допустимых
размеров; б — отклонения от соосности, в — несоот-
ветствие натяга.

Количество дефектов каждого вида, обнаруженных на ли-
ниях, приведены в ячейках таб шцы сопряженности (числа без
скобок). Спрашивается, существует ли преимущественная
обусловленность определенного вида дефектов определенной
линией, или же линии об задают о дними и теми же конструк-
тивными недочетами? По данным табл. 5.2, как будто бы вид-
но, что линия X склонна допускать брак по натягу, а линия
У—допускать брак по размерам

Таблица 5.2

К пример** знали и снясн показ ire ней,
измеренных в шкалах наименовани!

Линни	Ви ты дефектов			П,
	а	б	в	
X	6 (8,1)	32 (3,8)	9 (6,8)	18
Y	11  (8,9)	5 (4-2)	4  (6,8)	20
	17	8	13	.V=38

По достаточно ли существенно различие количества де-
фектов, чтобы можно было это утверждение принять с задан-
ной вероятностью? Именно это покажет . В скобках в каж-
дой ячейке решетки сопряженности приведены ожидаемые
числа дефектов, найденные по формуле (5.9). Число степеней
свободы здесь/= (2 - I) • (3 - 1) = 2.

86
Значение % находим по формуле (5.1):

, (8.1-6)2 , (3,8-3/ , (6,2 —9)2 t

Х 8,1	3,8	6,2

(8,9 -11 )2 (4,2 - 5) 2 (6,8 - 4)2 _

Ч----------+ — 4-	 ' — jJ /.

8,9	4,2	6,8

Сравнивая с критическим значением ^95= 5,99, можем
видеть, что обусловленности количества дефектов различи-
ем линий как будто бы нет. Однако проведем еще одну про-
верку. Объединим дефекты а и б, которые мщут быть обу-
словлены каким-то одним недочетом конструкции машины
(действительно, брак по размерам может быть связан и с
браком по соосности) и, следовательно, эти дефекты могут
быть обусловлены единым конструктивным недочетом (см.
табл. 5.3).

Обратим внимание, что /=(2-1)-(2-1) = 1. Теперь уже
значение %* = 5,24 превосходит = 3,84. Итак, анализ связи
позволяет утвер'лщать, что исследуемые линии обладают раз-
личными конструктивными недостатками, которые по линии
X приводят в основном к дефектам по размерам и по соосно-
сти осей резьбы и осей уплотнительных конических поверх-
ностей, а по линии У — к дефектам по натягу.

Спрашиваегся, как же узнать или заметить, в каких случа-
ях какие градации показателей следует объединять, чтобы по-
лучить полезные обоснованные выводы? Ответ такой: надо
попробовать различные возможные по смыслу комбинации, и
если хоть одна даст достоверный по хи-квадрат результат, то
это и есть обоснованное решение.
Таблица 5 3

Продолжение примера анализа связи

Линни	Виды кфектов		л,
	а+б	в	
X	9  (11,8)	9 (6,2)	18
Y	16 (13.2)	4  (6,8)	20
т,	25	13	38

Примечание. Показано, что изменение градуировки может
изменить результаты анализа.

Анализ связей показателей в квалиметрических задачах
преимущественно ограничен теми случаями, когда оценки по-
лучены инструментальным (статистическим) методом. Связи
показателей, оценки проявления которых получены эксперт-
ным способом, в задачах обычной квалиметрии, связанной с
оцениванием качества продукции (промышленной, сельскохо-
зяйственной), обычно не анализируют. Эти связи играют зна-
чительную роль в таких специальных областях применения
квалиметрии, как здравоохранение, гигиена, экология и т.п. —
там, где требуется найти статистически связанные труппы
градаций разных показателей, то есть градации, совместно
проявляющиеся в отдельных объектах.
5.2. Шкала порядка

5.2.1.	Общие свойства шкалы.

Различные формы представления градаций

Ес in отдельные градации показателя можно располо-
жить в порядке нарастания выраженности показателя или
же упорядочить по условию «лучше — хуже», или же рас-
положить в порядке развития некоторого процесса во вре-
мени, то такая совокупность градаций образует шкалу по-
рядка.

При обшей простоте принципа построения шкалы по-
рядка способы представления градаций бывают самыми
различными. Чаще всею применяют словесные описания
градаций. Однако градации шкалы могут представлять со-
бой последовательность рисунков, иллюстрирующих раз-
зичные проявления показателя в упорядоченном ряду, зву-
ковые сигналы или пахучие объекты, упорядоченные в
некоторой желаемой последовательности, движущиеся изо-
бражения, показывающие последовательность изменений
показателя но времени и др. Инженеру-квалиметрологу мо-
гут встретиться задачи оценивания качества любых объек-
тов, используемых 'человеком — от объектов техники до
произведений искусства и от бизнес-планов до планов кос-
мических исследований. Во всех случаях он должен уметь
построить шкалы измерения показателей или же проверить
правильность построения уже разработанных шкал. Поэто-
му в этом разделе мы рассмотрим примеры построения
шкал порядка, взятые из различных, не только технических,
областей приложения квалиметрии

Инженеру-квалиметрологу часто приходится участвовать
в оценивании новых предложений, инноваций (проектов ис-
89
следований, бизнес-планов. видов продукции, предлагаемой к
выпуску и т.п.) с точки зрения перспектив их использования,
т.е. определять их обоснованность, новизну, предполагаемую
экономическую эффективность и т п Эл и показатели качества
предложений также выражают, как правило, в порядковых
шкалах. Например, показатель «перспективы внедрения ре-
зультатов предлагаемой разработки» может иметь следующие
градации:

•	внедрение результатов представляется невозможным;

•	перспективы внедрения вызывают сомнение. Поручить ав-
тору представить дополнительную информацию;

•	перспективы просматриваются Принять предложение к
экспериментальной разработке;

•	очевидна перспективность предложения. Принять к произ-
водственной разработке.

Конечно, столь кратко описанные градации будут плохо
воспроизводимы (см. п. 4.2). В реальных методиках града-
ции показателей, смысл которых можно понять по-разному,
описывают более подробно и отрабатывают описания. Но в
данном случае мы стремились привести пример словесного
описания некоторого априори нс вполне ясного понятия
(«перспективы ...»). Если же требуется составить описания
градаций некоторого физически измеримого показателя, то,
как правило, достаточно воспроизводимыми будут уже и
краткие описания. Например, шкала для оценивания каче-
ства технического вазелина по показателю «консистенция»
может иметь следующий вид:
• консистенция полностью соответствует эталону;

•	небольшие изменения консистенции: единичные зерна
или комки, незначительно снижена способность вытяги-
вания в нить;
•	умеренные изменения консистенции: встречаются скоп-
ления зерен и комки, снижена способность вытягивания
в нить;

•	заметные изменения консистенции: ощутимая зернистость
и комковатое гь, при повышении температуры наблюдает-
ся разделение твердой и жидкой фаз, резко снижена спо-
собность вытягивания в нить.

Эти словесные описания хорошо отработаны, т.е. прове-
рено, что они одинаково понимаются всеми специалистами,
что и обеспечивает высокую воспроизводимость.

Но во многих практических задачах оценивания качества
(особенно в не технических областях приложения квачимет-
рии: пищевой продукции, медицине, сельском хозяйстве)
встречаются показатели, для различных проявлений которых
крайне трудно составить словесные описания. Таковы «колер-
ные» шкалы, представляющие собой различные оттенки мно-
жества цветов, используемых при окраске поверхностей. Так-
же трудно словесно описать варианты рисунка поверхности
сыра или колбасы на разрезе, различные стадии развития ка-
кой-либо язвы, изменения структуры мет аз ла при его обра-
ботке и т.п. Во всех этих случаях применяют рисуночные изо-
бражения градаций шкалы.

Пример 5.4. При азотировании высоколегиро-
ванной стали на аустенитной основе контролируется
сетка расплава — сетка микротрещин по границам
зерен. Качество слоя по этому показателю опреде-
ляют по 5-базльной шкале I D.A. Рудмана (рис. 5.2).

Словесное описание этих проявлений, видимо,
можно составить, но какой они будут длины? И на-
сколько легче понять графические изооражения, неже-
ли глинные словесные описания!
Рис 5 2. Шкала порядка с графически представленными
градациями для определения качества поверхностного
слоя коррозионно-стоики < сталей
Еще сложнее составить словесные описания градаций для
гаких показателей, как интенсивность и»ш оттенок вкуса, за-
паха, гармонии, других ощущений. Тем не менее практика по-
казывает, что и это удается сделать.

Хорошо составленные словесные шкалы применяют де-
сятилетиями и столетиями. В прошлом — еще до возникно-
вения квалиметрии — были разработаны словесные описа-
ния градаций таких показателей, которые тогда не умели
измерять количественно — си ты землетрясений (шкала Рих-
тера), силы ветра (шкала Бофорта), твердости минералов
(шкала Мооса) и т.п. Описания градаций составлены на-
столько тщатезьно, что с небольшими уточнениями их при-
меняют и сейчас.

При разработке ответственной квзлиметрической мегоди-
ки нельзя относиться к составлению шкал как к вспомогатель-
ной второстепенной операции: тщательно составленное опи-
сание может позволить предотвратить ав рию или спасти
жизнь человеку (например, в диспетчерской службе).

Многие показатели, имеющие, казалось бы, количествен-
ную шкалу измерения, фактически также имеют шка iy поряд-
ка» так как в силу своей изменчивости нс могут быть измерены
достаточно точно. Например, «подвижность воздуха на рабо-
чем месте» фактически определяется по диапазонам 0-0,2,
0,2-0,5 ... м/с и т.д. Также обстоит дело с определением кон-
центраций загрязняющих веществ в атмосфере или воде (при
оценивании качества окружающей срезы), частоты возникно-
вения аварийных ситуаций на транспорте и во многих других
случаях.

В заключение затронем вопрос об оптимальном и юпус-
тимом количестве градаций шкалы порядка.

Применяемые в квалиметрических методиках шкалы
порядка имеют обычно от 5 до 9 градаций, поскольку, как
93
установлено ь психофизиологии, на протяжении непрерыв-
ного спектра проявлений некоторого показателя большин-
ство людей (не прошедших специальную подготовку) уве-
ренно различают 7 ± 2 градации. Таково происхождение
7 цветов радуги, 7 тонов хроматической гаммы рояля, 7 сте-
пеней видимой яркости звезд, 5, 7 и 9 градаций шкал интен-
сивности мнений, применяемых в социологии (см. [36]). Но
если составить достаточно подробные описания, снабдить
их рисунками, фотографиями, звуковыми или обонятель-
ными эталонами, то принципиально возможно сколь угодно
подробное определение качественно различных проявлений
показателя. Такие тщательно отработанные, высоковоспро-
изводимые характеристики отдельных проявлений показа-
теля называют «реперными градациями» или «реперными
точками». Например, в медицине, при описании состояния
больного используют показатели, содержащие до 15-20 гра-
даций.

Особый случай шкалы порядка — эталонный ряд, в ко-
тором реперные точки определены объектами, расположен-
ными по нарастанию гармоничности сочетания в них всех
элементов конструкции, т.е. по целостному эстетическом)
впечатлению [31].

5.2.2.	Основные статистические
характеристики оценок и типичные задачи
обработки данных

Центральную юнденцию распределения оценок на шкале
порядка характериз>ют либо с помощью моОы (Мо), как и на
шкале наименований, либо путем указания чевианы (Me) —
94
градации, слева и справа от которой находится менее 50%
оценок.

Если значения оцениваемого показателя в шкале порядка
представляют собой числа (см. далее пример 5.6), то положе-
ние медианы внутри медианной градации может быть указано
точнее:

0,5ло	.

,We=x, +-----?	'(х.-х,).	(5.10),

nMt

где и0 — общее количество оценок;

р — сумма количеств оценок во всех градациях слева
от медианной,
хп, хл — значения оцениваемого показателя соответст-
венно на левой и правой границах медианной градации;
ид/е - количество оценок в медианной градации.

Для характеристики рассеяния оценок на шкале порядка
используют 1-й и 3-й квартили, — qi и д3 — величины, от-
деляющие слева и справа от распределения части, в которых
находится по 25% всех оценок. То есть слева от и q3 нахо-
дится соответственно 25 и 75% всех оценок. Медиана, слева
от которой находится 50% всех оценок, является, таким обра-
зом, 2-м квартилем.

Характеристикой рассеяния служит интерквартильный
размах:

R = <b-<1

(5Л1)

Положение квартилей на шкале с численными значениями
показателя определяют с шдуюшим образом: суммируют, на-
чиная слева, количество оценок по всем градациям и находят
1-ю кварттьную градацию, ту, слева от которой находится
менее 25% всех оценок, а включая саму эту градацию, более
25% всех оценок. Пусть значение оцениваемого показателя на
левой границе квартильной градации есть xlt а на правой хп .
Тогда значение 1-го квартизя q, находят по формуле:

О,25по-УХ

9. = хЛ +------—— ( х„ - х7).	(5.12)

Третьей квартильной градацией является та. слева от ко-
торой находится менее 75%, а справа — более 75% всех оце-
нок. Значения 3-го квартиля qj находят по аналогично постро-
енной формуле:

О,75ло-У«Л

^=хл+--------0	(х„-х,).	(5.13)

",з

Здесь (в формулах 5.12 и 5.13):

Ун. — количество оценок во всех |радациях, располо-
з енных слева от соответствующей квартильной;

nqi и nqi — количества оценок в 1-й и 3-й квартильных
градациях соответственно.

Для це /ей обработки экспертных оценок в клал им етри ве-
ских задачах иногда применяют критерий согласованности,
основанный на допустимом проценте отклоняющихся оценок:
если в пределах медианной и смежной с ней (правой или ле-
вой) градации находится не менее заданного пропен га оценок,
то последние считаются согласованными. Задаются обычно
согласованностью 66,80,90%.

В шяние некоторого фактора, о шнаковым образом дей-
ствующего на все объекты, на распределение оценок этих
96
объектов в шкале порядка проявляется в сдвиге оценок к од-
ном) из концов шкалы, что приводит и к сдвигу медианы. Но
рассеяние при этом остается практически неизменным. Если
фактор действует лишь на часть объектов или же разнона-
прав юнно на разные объекты, то возрастет рассеяние, но по-
ложение медианы изменится нсзначите 1ьно,

Достоверность в зияния, проявляющегося в одностороннем
смещении оценок, можно проверить сравнивая новое, полу-
ченное после воздействия фактора, распределение (назовем
его «Б») с предыдущим («А»). Для этого сравнения выбирают
2-4 различных положения границы, разделяющей каждое из
распределений на левую и правую части и рассчитывают зна-
чения х2;

2 _ (ZW.T. ~ т1ож )	~ тп.ож )	I

If	*	Z

т аж	аж

Здесь и тп — фактические числа оценок соответственно
слева и справа от выбранной границы;

т,„я,	— ожидаемые числа оценок, рассчитывае-

мые пропорционально частостям оценок соответственно
слева и справа от выбранной границы в исходном распре-
делении А по формуле (5.15).

и,	л_	,,

^лож т0> ^ппл 'тп.иж ~	>	(5.15)

”0	“а

где п0 и т0 — общие числа оценок в распределениях А и
соответственно;

лл , пп — числа оценок в распределении А соответствен-
но с зева и справа от выбранной границы.

4- Квалмметрмй

97
Если xf (вычисленное) больше %д5, то эффект достове-
рен. Число степеней свободы для х2 при этом/= 1. Этот же
способ может быть применен для проверки достоверности
сдвига медианы.

Для иллюстрации способов работы с оценками, получен-
ными по шкале порядка, рассмотрим следующий пример.

Пример 5.5. При проведении стендовых испыта-
ний приборов, предназначенных для работы в усло-
виях вибрации (например, устанавливаемых на элек-
тропоездах), на устойчивость к сотрясениям их
механизмы, выбранные случайным образом, поме-
шают на испытательный вибростенд и через опреде-
ленные периоды воздействия подсчитывают количе-
ство прекративших работу устройств (этот вид
испытаний проводят на нерезонансной частоте, ина-
че трудно определить причину выхода из строя).
Категорию приборов по виброустойчивости уста-
навливают, исходя из того времени воздействия,
после которого сохраняют работоспособность 50%
устройств (т.е. медианного времени). Поскольку
экспериментально уловить этот момент не удается,
его рассчитывают, пользуясь приведенными форму-
лами.

Пусть испытаниям подвергнуты 50 механизмов
готовящейся к выпуску новой серии приборов. Под-
счет вышедших из строя устройств проводили через
1, 3, 6 и 12 ч, после чего испытания прекратили. Рас-
пределение полученных данных приведено в табл.
5.4, столбец Л и проиллюстрировано с помощью
рис. 5.3.
Таблица 5 4

Число механизмов, вышедших из строя
в холе испытаний на виброустойчивость
в лечение опре пленного периода воздействия
в различных условиях

Про Ю ГАН- тельионъ вибрации, ч	Число механизмов, прекративших работу		
	до усовершен- ст вован ий	после усовершенствований	
		КО ИСТ PJ КI ивных	1СХНОЛО1 нчсскнх
	А	ь	в
1	15	14	15
3	12	15	9
6	10	13	5
12	9	10	8
более 12	4	8	8

Итак, следует найти медианное время сохранения рабо-
тоспособности. С помощью рис. 5.3 можно видеть, что ме-
дианной является градация «-3». Действительно, как спра-
ва, так и слева от нее, находится менее половины оценок
(30 и 40% соответственно). Используя формулу (5.10), на-
ходим положение медианного времени внутри медианной
градации:

Л/е = 1+ °»5 50 ~15 (3 — 1) = 2.67 ~ 2 ч 40 мин.

12

То есть половина всех механизмов вышла из строя в тече-
ние 2 ч 40 мин. после начала испытаний, остальные продержа-
лись дольше. Допустим, для повышения устойчивости введе-
ны некоторые конструктивные изменения во все механизмы, и
повторные испытания, проведенные на новых 60 устройствах,
привели к результатам, отраженным в столбце Б табл. 5.4 и на
рис. 5.4.

Рис 5 3. Иллюстрация результатов,
отображенных в столбце А табл. 5.4

100
I I	3,36

I	I 6,36

б

Рис 5 4. Иллюстрация результатов, отображенных
в столбце Б табл. 5.4

Сравнивая диаграммы рис. 5.3. и 5.4. можно видеть, что
введенные усовершенствования позволили, как будто бы,
101
повысить виброустойчивость. Новое медианное время бу-
дет:

lz , 0,5 -60 - 29 ,ч

Me = 3 + —-----------(6 - 3) =

13

= 3,23 яг 3 ч 14 мин.

Новый медианный срок службы больше предыдущею. Но
убедимся в достоверности эффекта. Возьмем три положения
разделяющей границы — между градациями «-1» — «-3»;
«—3»— «-6» и «-6» — «-12». Для каждого положения рассчи-
таем значения %' по формуле (5.14), которые приведены в рис,
5.3. По этим данным видно, что при положении разделяющей
границы между градациями «-1» и «-3» обнаруживается дос-
товерность эффекта {	= 4Д5 > х«5» ~ 3,84) .

Исследование рассеяния

Как было сказано выше, рассеяние данных на шкале по-
рядка характеризуют с помощью интерквартильного размаха
R = qy-q\.

Какие же полезные сведения можно получить с помощью
этой характеристики?

Возрастание рассеяния говорит о возникновении какого-
то фактора, который по-разному действует на различные
объекты. В некоторых из них значение регистрируемого
показателя возрастает, а в некоторых — убывает (или оста-
ется прежним, если фактор избирательно действует лишь на
часть объектов).

Достоверность влияния, проявляющегося в изменении
рассеяния, можно проверить, выбирая положение двух границ.
102
разделяющих новое, полученное после влияния фактора рас-
пределения, (назовем его «В») на три части и вычисляя х2 по
формуле:

v2 _ (m.t тлож) (тч> тсраж) (тп~тпилг.) /с

X---------------------------------------------• (5.16)

тл.ож.	тсрож	тл.ож

Здесь /п1алг,	тлггж — фактические числа оценок

соответственно в левой, средней и правой частях распре-
деления В,
т^.ож* тсРаж» тпм— ожидаемые числа оценок, рас-
считанные пропорционально частостям оценок в тех же
границах исходного распределения Л:

тяаж=—т0; т =^-т0; тПОЖ=—т0, (5.17)
«о	«о	«о

где пл, пср, пп— числа оценок в левой, средней и правой

частях распределения А.

Пример 5.5. (продолжение). Допустим, для повы-
шения виброустойчивости приборов внесены измене-
ния не в конструкцию (что коснулось бы всех меха-
низмов), а в технологический процесс производства
(что затронет лишь некоторые механизмы), и после
этого испытания новой партии 45 устройств дали ре-
зультаты, приведенные в столбце В табл. 5.4. и проил-
люстрированные на рис. 5.4.
Видно, что во 2-м положении обнаруживается достоверное
возрастание рассеяния %2 6, 80 >	2) = 5,99.

Рассматривая диаграмму рис. 5.4 можно заметить, что ко-
личество данных в правых градациях, соответствующих
большей устойчивости, возрос то. тогда как в левых осталось
почти неизменным. Это говорит о том, что воздействие нового
фактора выразилось лишь в повышении устойчивости наибо-
лее совершенных приборов. Достоверное возрастание рассея-
ния, обнаруживаемое при 2-м положении разделяющих гра-
ниц подтверждает вывод.

В то же время отсутствие возрастания размаха еще не го-
ворит об отсутствии влияния указанных факторов. Далее, в
примере 5.6, мы покажем, что даже резкие изменения изучае-
мого показателя в ряде объектов, произошедшие под влияни-
ем существенных для анализа причин, могут не привести ни к
смещению Л/е, ни к возрастанию размаха.

Анализ рассеяния данных на шкале порядка может при-
вести к некоторым полезным выводам. Однако возможности
этого анализа невелики, и изменение рассеяния можно обна-
ружить практически, лишь когда оно видно и без всяких ста-
тистических критериев.

5.2.3.	Статистические связи показателей,
измеренных но шкалам поря 1ка

Многие полезные сведения может дать анализ статистиче-
ских связей показателей, измсреннь ' по шкалам порядка.

Для исследования статистической связи между показате-
лями. измеренными в шкалах порядка, необходимо построить
решетку сопряженности этих показателей В решетке сопря-
104
женности по горизонтальной оси откладывают градации одно-
го показателя — X а по вертикальной градации другого — К. В
ячейках решетки сопряженности помещают либо число объек-
тов с данным сочетанием градаций Л и У , либо непосредст-
венно их номера.

Пусть, например, подлежит исследованию связь показа-
теля V — «длительность вибрации» с показателем У —
«сохранность внешнего вида» (градации «хорошая», «удов-
летворительная», «неудовлетворительная»). Поскольку виб-
рация влияет на внешний вид всех объектов одинаковым
образом, то наиболее плотно заполненные ячейки будут
сконцентрированы вблизи главной диагонали решетки со-
пряженности. То есть, будет иметь место корреляционная
связь (рис. 5.5).

Рис 5 5. Иллюстрация возможного расположения ячеек
с преимущественной концентрацией данных при связи
корреляционного типа (X — «длительность вибрации»,
У—«сохранность внешнего ви ia»)

Проверить достоверность наличия статистической связи
(нс только корреляционной, но и любого другого типа) можно
по критерию х2» который в данном случае рассчитывают по
формуле:
r2_y(E9 °v)
и о9

(5.18)

где EtJ — экспериментально наблюдаемое количество данных
в ячейке ij;

O,j - ожидаемое количество данных в этой ячейке.

Причем О. рассчитывают по формуле:

п,  т



(5-19)

где л, — общее количество данных в /-Й строке;

ту — общее количество данных ву-м столбце;

N — количество данных во всех ячейках.

Число степеней свободы f в этом случае рассчитывают по
формуле:

/=Гк/-/Як2-/Л

(5.20)

где к/ и К] — числа градаций показателей X и Y соответст-
венно.

Построение решеток сопряженности и их рассматрива-
ние — крайне полезная операция. Можно, конечно, вычис-
лить значение х непосредственно по числовым данным
даже без построения решеток, но только визуальный анализ
расположения групп объектов и даже отдельных объектов
позволит извлечь максимум сведений о характере влияния.
5.2.4.	Диаграмма сдвига

Если один и тот же показатель зарегистрирован по груп-
пе объектов до и после некоторого воздействия на эти объек-
ты. то для анализа его изменений используют диаграмму
сдвига

На диаграмме сдвига по горизонтальной оси отложены
опенки, полученные объектами «до», а по вертикальной
оси — «после» воздействия. Если оценка, полученная объ-
ектом, нс изменилась, то точка, обозначающая объект, по-
падает в одну из диагональных ячеек (рис. 5.6). Если оценка
изменилась в сторону возрастания, то точка попадает в
ячейку выше диагонали, в противном случае — ниже диа-
гонали. Для того чтобы наглядно видеть, какой именно объ-
ект получил те или иные оценки, удобно вместо точек ис-
пользовать номера объектов.

Таким образом, расположение номеров объектов на диа-
грамме сдвига позволяет обнаружить группы объектов,
оценки которых изменились в желаемом или же нежелае-
мом направлении и обнаружить объекты, оценки которых
изменились аномально — вне типичных групп.

Пример 5.6. При оценивании качества техниче-
ских вод, сбрасываемых предприятиями после ис-
пользования, определяют величину превышения в
этих водах предельно допустимых концентраций
(ПДК) загрязняющих веществ. Очищенной считается
вода, в которой концентрация загрязняющих ве-
ществ не превышает ПДК, то есть меньше ПДК. Са-
нитарно-эпидемиологической станцией (СЭС) была
проведена контрольная проверка состояния сброс-
ных вод на 50 предприятиях одного региона, после
чего неблагополучным в этом отношении предпри-
ятиям указано на необходимость улучшить очистку.
Через некоторое время был проверен повторный
контроль. Таким образом, каждое предприятие по-
лучало две оценки по качеству очистки, которые и
определяли положение его номера на диаграмме
сдвига (рис. 5.6).

ПДК "после"

18		37		50
				
	24	30,29	38.39	
16. 17	19,20.21	31,32	40.41,42	49
1.2.3.4. 5.  6.7. 8.9. 10. И. 12, 13,14.  15	22.23	33,34,35,36	24.25. 36.27.  43.44.45.46	47,48  ПДК"дс  	

-1	-5	-10	-20 Болес 20

Рис. 5 6. Диаграмма сдвига распределения опенок
качества сбросных вод 50 предприятий между двумя
контрольными проверками

Числа в ячейках обозначают номера обследованных пред-
приятий. Жирными линиями выделены диагональные ячейки,
в которые попали номера предприятий, не принявших мер по
повышению качества очистки.
Что позволяет увидеть эта диаграмма? Как можно видеть
из рис. 5.6, предприятия по-разному отреагировали на оказа-
ния СЭС. Бо ъшинство предприятии, ранее не благополучных,
приня ш эффективные меры по очистке сбросных вод и вошли
в пределы гигиенических нормативов (не превышающих
ПДК). Это предприятия, занявшие нижнюю строчку диаграм-
мы: 22. 23 ... 48.

Другие предприятия, чьи номера заняли правый нижний
угол (31, 32, 38 ... 49), но не нижнюю строчку, видимо, приня-
ли определенные меры по очистке вод, но пока еще недоста-
точные, так как нормативы остались превышенными.

Пре шриятия, попавшие в, иагональные ячейки (19, 20, 21,
29, 30, 50) никаких мер не приняли. Наконец, на некоторых
предприятиях (16, 17, 24) произошли события, повлиявшие на
качество воды в сторону ее ухудшения. На особо выделяю-
щихся предприятиях 18 и 37, видимо, произошла К1кая-то
техногенная катастрофа, приведшая к резкому возрастанию
загрязнения воды.

Достоверность положительного (в целом) эффекта указа-
ний СЭС, а именно преимущественного сдвша оценки 1агряз-
ненности в определенную сторону (в данном примере в сторо-
ну улучшения) можно проверить по критерию %2 (5.18),
причем в качестве т< и тп следует использовать числа объек-
тов выше диагонали и ниже диагонали, а «ожидаемые» числа
получают в предположении равновероятности изменения
уровня загрязнения в сторону повышения и понижения:

W.I ож ~ тпож ~	“	•	(5.21)

Здесь х2 рассчитывают при f = 2.
В примере 5.6 с предприятиями эта проверка, конечно, не
даст существенно новой информации — эффект виден и без
X2. Но если бы результаты были менее очевидны, то приме-
нение критерия стало бы необходимым.

Применение критерия у/ не яв 1яется чисто формальной
операцией. Способ его использования должен опираться на
содержательные пре (став 1сния о той гипотезе, которая под-
лежит проверке. В данном случае это бы ia гипотеза о наличии
положительного эффекта, выражающегося в концентрации
данных в правом нижнем углу. В других случаях может по-
требоваться доказательство преимущественной концентрации
оценок в диагональных ячейках и тщ.

Таким образом, диаграмма сдвига позволяет подробно ис-
следовать характер изменений показате зя, не только выявляя
типичные группы изменений, но и обнаруживая ин ;ивпдуаль-
ные изменения показателя в каждом отдельном объекте.

ПО
Глава 6

КОНСТРУИРОВАНИЕ АЛГОРИТМА
КОМПЛЕКСНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ
КАЧЕСТВА МЕХАНИЗМОВ

6.1. Ограничения применения «дерева свойств»

«Дерево свойств» есть простейший, но широко примени-
мый вид расчетного алгоритма для получения комплексной
оценки качества. Однако есть условия, при которых примене-
ние ((дерева свойств» становиться невозможным, и этот алго-
ритм требует модернизации или даже полной замены алго-
ритмом другого вида.

А. Простейший случай, ограничивающий применимость
«дерева свойств» как расчетного алгоритма — наличие значе-
ний любого показателя, делающих изделие совершенно непри-
годным для использования и исключающих тем самым даль-
нейшее оценивание качества по другим показателям.

Если, например, параметры траектории рабочего органа
станка выходят за нормативные пределы, то использование
станка в целом становится невозможным.

Или же, допустим, герметичность гидроизоляции задвиж-
ки трубопровода нарушается через 50- 60 циклов «закрытие —
открытие» (при норме 400 циклов), то его использование, при
любых прочих достоинствах, также невозможно.

С этим препятствием справляются введением допустимых
шачений каждого показателя (в данном примере — относя-
111
щихся к функциональности и надежности) так, что алгоритм
остается применимым внутри этих Преле юв.

Б. Однако реально встречаются ситуации, когда сочетание
допустимых и даже оптимальных (по отдельности) значений
двух показатезей приводит к абсолютно недопустимому сни-
жению качества, и дальнейшее использование «дерева» стано-
вится невозможным. Эта ситуация называется «взаимодейст-
вием» показателей 1-го типа.

Пример 6.1 Исполнительный орган ткацкого
станка с волнообрашо-подвижным зевом, назыве-
мый «ремизкой» должен осуществлять теоретически
оптимальную траекторию, обозначеннхю на разверт-
ке (рис. 6.1) двойной линией. Но конструктивные
особенности механизма позволяют лишь приб ih-
женно выполнить эго условие, что показано сплош-
ной кривой.

Рис 6 /. Теоретически оптимальная (двойная линия)
и реально достижимая (сплошная линия) траектории
исполнительного органа ткацкого станка Основные параметры
траектории —длительность выстоя меньшая из величин 0,, 02
и минимальное раскрытие зева а
Основными показателями качества реально юсгижнмой
траектории являются минимальное раскрытие зева а и мень-
шая из величин длительностей выстоя Pi или р2.

Если рассматривать эти показатели по отдельности, то,
вообще говоря, чем больше значение каждого из них, тем ка-
чество траектории выше (разумеется а — в пределах до 1,5
диаметра челнока, ар — до 180’).

Но при одновременном нарастании значений аир значи-
тельно возрастают ускорения движущихся частей механизма,
увеличивается энергопотребление, нарастает шум при работе
и др. В конечном счете все это ведет к увеличению обрывно-
сти нити.

Для отображения этого типа взаимодействия в расчетный
алгоритм приходится включать матрицы взаимодействия или
же специально подобранные формулы, определяющие количе-
ственную характеристику взаимодействия.

Итак, взаимодействие частных показателей проявляется в
том, что при сочетании определенных градаций эти>с показа-
телей в одном объекте оценка его качества повышается или же
понижается по сравнению с арифметической суммой баллов,
приписанных этим градациям.

Рис. 6.2. иллюстрирует некоторые способы представления
взаимодействия двух частных показателей Л' и Y. Для просто-
ты каждый показатель имеет всего лишь по 2 градации: 0 и 1.
Имеется в виду, что 0 означает отсутствие влияния показате-
гя, а 1 -- наличие в шяния. При сочетании 1-х градаций ком
плексная оценка качества при отсутствии взаимодействия бы-
ла бы

tto = .Y(l)4 У(1)= 1+2 = 3.

При наличии взаимодействия (условно — положительно-
го) получаем И'„= 4.
Рис 6 2. Представление взаимодействия дв>х частных показателей:
а) пространственная t истограмма; б) таблица,

Возможно, конечно, появление тройственных и т.д. соче-
таний значений показателей, приводящих к взаимодействию
того же типа. Выявить их труднее, но все же наличие взаимо-
действия 1-го типа не делает «дерево свойств» принципиально
неприемлемым. Принципиальные ограничения на возмож-
ность применения «дерева свойств» накладывает наличие
взаимодействия 2-го типа.

В В тян не значений одного показателя на выбор дзя оце-
нивания других показателей

Взаимодействие показателей 2-го типа проявляется в том.
что при некоторых значениях какого-либо показателя меня-
ется состав показателей, учитываемых далее в алгоритме
оценивания качества. В этой ситуации структура типа «дере-
ва свойств» становится совершенно неприемлемой и прихо-
дится применять другой, более сложный тип алгоритма так
называемую «схему поиска решения» (СПР).

СПР составляют так, чтобы, последовательно оценивая
проявления указанных в ней показателей, можно было прийти
114
к определенному решению относительно данного объекта.
Численное выражение комплексной оценки качества при этом
необязательно.

Рассмотрим пример построения СПР по оцениванию каче-
ства работы тепловых электростанций (ТЭС) (см рис. 1.2).

Пример 6.2. Качество работы действующих ТЭС
со временем снижается в связи с физическим и мо-
ральным устареванием обор)дования, а также в связи с
ростом требований к охране окружающей среды По-
этом) производят периодическую переоценку качества
ТЭС с позиций изменяющихся требовании. Главным
показателем при этом является «уровень морального
износа оборудования», в зависимости от значения ко-
торого производят дальнейшее оценивание по тем или
иным показателям Такую же роль выполняют и пока-
затели «расход органического топлива» и «воздействие
на окружающую среду».

Учет количественных показателей, если они не градуиро-
ваны, требует введения вычислительных операций.

Например- Как известно, ТЭС оказывает в шяние на окру-
жающую среду главным образом за счет выбросов продуктов
сгорания органического топлива в атмосферу, а также за счет
сбросов в природные водоемы условно чистой, но подогретой
в конденсаторах турбин воды и сточных производственных и
хозяйственных вод. В России действуют нормативы сброса
тепла и всех видов продуктов сгорания. Для простоты приме-
ра ограничимся ьыбросами окислов серы и азота. Разовые
предельные концентрации на уровне земли вблизи ТЭС уста-
новлены в настоящее время для окислов серы 0,5 мг/м и для
окислов азота 0,085 мг/м . Кроме того, лимитируется суммар-
мая концентрация окислов серы и азота которая не должна
превышать 0,5 mi м\ Эти условия можно отразить с помощью
алгоритма, содержащего качественные и количественные
оценки (рис. 6.3).

Окислы серы,
x|t [мг/м*]

Окислы азота
х2, [мг м 1

<$( =1 0 х х,

до 0,085
д‘, = Юхх,

более 0,085

Допустимое

<?! +<У2

Нсдопч стимое

Рис. 6.3. Пример алгоритма оценивания качества объекта <ТЭС)
в виде схемы поиска решений. Иллюстрация отображения
взаимодействия показателей 2-го типа

13	различны к блоках СПР могут быть использованы ня
оценивания качества отдельных элементов объекта фра, менты
«дерева свойств», формулы в аналитической записи и расчет-
ные алгоритмы другого типа

Итак, на данный момент развития квалиметрии можно
сказать, что возможности применения «дерева свойств» ог-
раничивают два обстоятельства: взаимодействие 1-го типа
двух и более показателей и взаимодействие 2-го типа, тре-
бующее применения принципиально иной структуры алго-
ритма. СПР представляегея более универсальным и перспек-
тивным типом квалиметрического алгоритма, чем «дерево
свойств» и потому далее будем уделять внимание способам
разработки СПР.
6.2	Как составить возможно более полный перечень показателей ..

6.2.	Как составить возможно более полный
перечень показателей, входящ г в «дерево свойств»

Приступая к построению алгоритма оценивания качества
типа «дерева свойств», целесообразно вначале составить воз-
можно более полный перечень требований, предъявляемых
основными потребителями. Этот перечень приведен в п. 3.2.1.

6.3.	Выбор формулы для представления
взаимодействия 1-го типа двух
частных показателей

Весьма часто взаимодействие показателей пытаются ото-
бразить с помощью формул, содержащих линейные и квадра-
тичные члены и различные арифметические операции с ними.
То есть, поверхность, вообще говоря, произвольного вида, пы-
заются аппроксимировать поверхностью строго определенно-
го вида, соответствующего выбранной формуле. Такой подход
оправдан, если доказано или хотя бы как-нибудь аргументи-
ровано то обстоятельство, что реальная поверхность взаимо-
1ействия близка по составу своих характерных элементов, к
теоретической, определяемой выбранной формулой. Между
гем соответствующую аргументацию приводят крайне редко.

Часто считают, что удачно подобрав коэффициенты со-
ответствующего уравнения, можно отобразить любую по-
верхность. Но это не так. Именно вид формулы однозначно
определяет вид поверхности, которая будет количественно
характеризовать взаимодействие, независимо от того, каким
способом произведен расчет коэффициентов в формуле. Кро-
ме того, существуют поверхности, в принципе не прибли-
жаемые аналитическими зависимостями. Например, поверх-
ность любой гористой местности на Земле. Также и поверх-
ность предпочтительности сочетаний значений двух показа-
телей, определяемая оценками экспертов, не всегда может
иметь адекватную аналитическую запись. В этом разделе мы
рассмотрим вид поверхностей, определяемых некоторыми,
часто употребляемыми формулами для аппроксимации взаи-

модействия 1 -го типа, а именно:		(6 1)
а)	И' = %? + .Г2;	
б)	И ' = Х, Ху,	(6.2)
в)	И'=Х( + Х2-Х| -Х2;	(6.3)
г)	А	(6.4)
д)	1 1 И = — +	.  *1	*2	(6.5)

И на простейшем примере покажем, что введение каких-
либо параметров не изменяет состав характерных элементов
поверхности.

Анализ проведем следующим образом Начертим квадрат
со стороной 1. По одной стороне будем откладывать значения
Aj, ио другой — Х2 . Для удобства построения разделим каж-
дую сторону квадрата на 5 интервалов.

В узлах полученной зоны сопряженности помещаем числа,
полученные с применением соответствующей формулы взаи-
модействия.

Например, если формула взаимодействия И' = .ГгХ2 то
при Х[ = .4 и Xi = .6, в соответствующей точке помещено зна-
чение И'= 24 (рис. 6.6).
Получив таким образом числовые значения во всех точках,
строим поверхность IV, проводя два семейства пиний; во-
вторых, образующие прямые (если они есть), перемещение
которых может образовывать данную поверхность.

Таким образом, с помощью чертежей рис. 6.4-6.9 можно
видеть, каков общий вид получаемой поверхности и как по-
верхность изменяется с изменением коэффициентов при пере-
менных в формулах, а также, что характерные элементы по-
верхности сохраняются при любых значениях коэффициентов.

а)	IV = А'1 + А'г взаимодействие отсутствует (рис. 6.4).

Тогда линии уровня представляют собой прямые, парал-
лельные диагонали квадрата. Поверхность И'—есть плоскость.

Теперь рассмотрим, как изменяется вид линий уровня и
общий вид поверхности комплексной оценки, если ввести неко-
торый коэффициент при одном из показателей: IV = Хх + а • Aj.
Пусть а = 4.

С помощью рис. 6.5 можно видеть, что линии уровня как
были, так и остались прямыми, параллельными друг другу.
Поверхность комплексной оценки также осталась плоскостью,
не приобретая каких-либо новых характерных элементов.

б)	W = XxX2.	(6.2)

Здесь линии уровня представляют собой гиперболы, а са-
ма поверхность — поверхность гиперболоида (рис. 6.6). Таким
образом, формулу этого вида можно применять, если влияние
каждого из одиночных показателей на качество по отдельно-
сти — отсутствует, но при их совместном проявлении — резко
нарастает.

Понятно, что введение какого-либо коэффициента в фор-
мулу никак не изменит вид поверхности, т.к. он одинаковым
образом подействует на оба единичных показателя.
Рис 6 4. Линии уровня в поле сопряженности
и в пространстве показателей X, и Хг
при W = А', + Х2

Рис 6 5. Изменение положения линий уровня
и пространственного положения поверхности
комплексной опенки при введении коэффициента
при одном из показателей
Рис 6 6. Линии уровня и образующие прямые при поверхности
гиперболического типа W - Хх- Х2

Рис 6 7. Линии уровня (гиперболы) и семейство образующих
(прямые) для поверхности вила И' = Xt + Х2 -	• Хг


Глава 6. Конструирование алгоритма комплексного показателя...
Рис б 9. Линии уровня и вид поверхности
двойной гиперболической зависимости

в)	;Г=Х|+Х2-*|*2.	(6.3)

При рассмотрении данной поверхности (рис. 6.7) по срав-
нению с плоскостью И7 = A'l + ,V2 (рис. 6.4) видно, что взаимо-
действие носит отрицательный характер, — антагонизм, т.е.
качество при сочетании низких значений частных показателей
оказывается ниже суммарного.

Если ввести коэффициент больший 1 перед квадратич-
ным членом, то сила антагонизма возрастает, — глубина
ложбинки увеличивается. То есть, точка а на рис. 6.7 (спра-
ва) опуститься до уровня ниже I. Поэтому данная формула
могла бы быть применена в ситуации, рассмотренной в
п. 6.1, пример 6.1.
(6-4)

Рассматривая данную формулу и приведенные рис. 6.8 а),
б), в) можно предположить, что такого вида взаимодействие
частных показателей вряд ли возможно при оценивании каче-
ства. Каким образом нарастание одного показателя, допустим,
в 2 раза, может уменьшить влияние другого показателя ровно
во столько же раз?

л)

(6.5)

Линейных образующих здесь нет (рис. 6.9). Интересно,
что пунктирная шния ав также представляет собой отрезок
гиперболы.

е) Так какой же формулой следует отобразить диаграмму,
представленную на рис. 6.2 (повтор на рис. 6.10).

Рис б 10. Иллюстрация положения
аппроксимирующей поверхности для диаграммы
взаимодействия, приведенной на рис. 6.2
Рассматривая поверхности, отображенные всеми пред-
ставленными формулами, можно видеть, что в данном случае
могла бы быть использована формула:

В = ао + Х\ + X}.

(66)

Рассчитаем значения параметров av, at и а2.

Для этого условно заменим столбцы диаграммы взаимо-
действия точками, расположенными в центре ячеек и составим
таблицу исходных данных:

JF О I. 2.	4.

A'l .5	1.5	.5	1.5

Х2 .5	.5	1.5	1.5

Решая соответствующую систем) уравнений, находим
уравнение плоскости, оптимально приближающейся к отме-
ченным точкам:

И' = -.75+.75Х1 + 1,75А'2.

Эта поверхность показана графически на рис. 6.10. Как-
следу ет из расчета и как можно видеть с помощью рис. 6.10,
отклонения экспериментальных точек от середины столбика
диаграммы довольно значительны. Сумма их модулей состав-
ляет' 1,87. Это довольно много, если сравнить с общей суммой
эффектов, равной 7,0.

Вывод. Представить аналитически эмпирическую зависи-
мость количественной оценки качества от сочетания значений
двух показателей можно, но врядли нужно. Как видно даже на
элементарном примере, это приближение, во-первых, не обя-
зательно достаточно близко, во-вторых, никакой новой ин-
формации это не дает.
6.4.	Разработка методики выбора
варианта обеспечения производства
корпусных Деталей

На реконструируемых предприятиях Автопрома в настоя-
щее время остро стоит вопрос о выборе варианта технического
обеспечения производства деталей и узлов автомобиля. В част-
ности. производство корпусных деталей типа блока цилин 1ров
может быть осуществлено на специальных автоматических
линиях (АЛ) или на гибких автоматических пиниях (ГАЛ).

Выбор того или иного варианта зависит от ряда факторов,
по разному проявляющих себя на каждом конкретном пред-
приятии. Принять решение о выборе варианта производства
весьма трудно, т.к. одни факторы свидетельствуют в пользу
АЛ, другие — в пользу ГАЛ.

Поэтому поставлена задача создания методики выбора ва-
рианта обеспечения производства корпусных деталей на осно-
ве традиционных АЛ или же более дорогих, но легко пере-
страиваемых ГАЛ. Эта задача была решена с применением
методов квалиметрии [23,24].

АЛ — это совокупность агрегатных и специальных стан-
ков. установленные в порядке следования технологического
процесса, и меющих общее управление, или несколько взаимо-
связанных систем управления, где межоперационное переме-
щение от станка к станку осуществляется автоматической
транспортной системой. Традиционная АЛ проектируется на
.аранее известную конструкцию обрабатываемой детали. Ее
переналадка на новый вид обрабатываемого изделия потребу-
ет затрат, соизмеримых со стоимостью самой АЛ.

ГАЛ — сложная структура автоматического оборудова-
ния, которая может обрабатывать в соответствии со своими
126
6.4 Разработка м» тодики выбора варианта обеспечения производства
техническими характеристиками новую номенклатуру дета-
лей, не известных на сталии проектирования, но аналогичных
по техническим возможное гям и точности обработки, приня-
той при проектировании.

При создании ГАЛ всегда сочетаются две тенденции:

1)	стремление к технологической универсальности, ориенти-
рованной на обработку широкой номенклатуры деталей в
заданных предезах (по габаритам обрабатываемых дета-
лей, точности, производительности и другим показате-
лям);

2)	обеспечение индивидуальных технозогических возможно-
стей для эффективной обработки конкретных деталей в
соответствии с текущими требованиями производства.

Разработку требуемой методики осуществляли согласно
принятой в квалиметрии схеме поэтапной работы:

Вопрос о выборе экспертов — это первый вопрос, кото-
рый следует решать тля разработки методики. Существует ряд
способов формирования экспертных групп, каждый из кото-
рых имеет свои достоинства и недостатки [31]. Однако на
практике выбор способа ограничен возможностями работы
организатора в реальной ситуации. В данном случае был при-
менен способ «взаимных рекомендаций», состоящий в сле-
дующем:

Заказчик экспертизы указывает одного-двух специали-
стов, которые, по его суждению, должны войти в состав экс-
пертной группы. Эти специалисты в свою очередь должны
назвать других возможных экспертов, включая, может быть,
и первого, рекомендовавшего их (при этом способе обычно
соблюдают анонимность рекомендаций). Постепенно круг
взаимных рекомендаций замыкается — все возможные экс-
перты названы.
Этот способ формирования может привести к созданию
экспертной группы, способной выполнить глубокий анализ
проблемы. Однако этот способ также связан с односторонно-
стью подхода. т.к. в экспертною группу понадают только ли-
ца, при терживающисся одинакового подхода к проблеме кс-
пертизы.

В данном случае в работал участвовали 7 экспертов,
включая организатора работы.

Ориентировка состоит в снабжении экспертов информаци-
ей по анализируемой проблеме, полученной из внешнего
источника, например, от заказчика разработки. Как правило,
ориентировку проводят один раз, в начале экспертизы. 1 {азна-
чением ориентировки является создание у экспертов опреде-
ленной ориентации в отношении проблемы и принципов под-
хода к ее решению, которые должны быть основополагающими
в дальней!! iefi работе экспертной группы.

В нашем случае в связи с условиями работы (невозмож-
ность собрать экспертов для обсуждения, невозможность про-
вс юния с каждым из нич разъяснительной работы и т.п.) ори-
ентировка выполнена пошагово, от эксперта к эксперту. То
есть первому, ведущему эксперту организатор смог объяснить
смысл задачи и способ ее решения. Но далее уже первый экс-
перт составлял рекомендации следующему специалисту о том,
что от него требуется и как это выполнить.

Генерация предназначена для получения от экспертов воз-
можно большего числа предложений, подходов, идей и других
сведений, относящихся к предмету разработки.

В результате генерации должен быть получен набор дан-
ных, составляющих основной информационный массив (ОИМ).
Данные, полученные в результате генерации, сохраняют до
конца экспертизы для того, чтобы их можно было использовать
в дальнейшем.
Генерация может быть осуществлена нескольк гми раз-
личными методами: мозговой атакой, интервью, морфологи-
ческим анализом и другими. В наших ус ювиях, когда спе
пианистов в области создания автоматических линий
невозможно было собрать вместе, была выбрана методика
генерации так называемая «смешанное анкетирование», при
этом эксперту вначале разъясняли цель работы и способ про-
становки оценок, а загем составляли карту опроса, в которой
эксперт должен был предложить свои показатели, свои кри-
терии, на основании которых, он выбрал бы вариант техни-
ческого обеспечения.

Образец анкеты приведен на рис. 6.11

У ВАЖЛЕМЫЙ ЭКСПЕРТ!

В автомобильной промышленности актуальной задачей
является выбор типа линии для изготовления детален
двигателей внутреннего сгорания: автоматической (АЛ) или
же гибкой автоматической (ГАЛ). Для выбора типа линии и
возможной закупки его Вашей фирмой просим привести как
можно больше факторов, обстоятельств, сомнений, от
которых может зависеть Ваш выбор. Просьба привести также
количественные оценки, играющие роль критериев (условии)
выбора.

Примеры факторов

I.	Планируемый объем выпуска детален в тыс шт в год.
Для корпуса блока цилиндров (чугун) - более 35 тыс. - АЛ.

2.	Стоимость ГАЛ с расширенными характеристиками.
Если она больше 50° о, то - АЛ.

Рис 611. Форма анкеты, предназначенной для выяо гения факторов,
влияющих на выбор варианта линии

5- Кналмметрин

129
После того, как от экспертов были получены показатели,
существенные для выбора варианта обеспечения производст-
ва, был составлен алгоритм их использования в виде схемы
принятия решений. Для построения алгоритма был использо-
ван специальный вид экспертных оценок, — логические це-
почки. Логические цепочки, как вид экспертных оценок,
представляют собой последовательности показателей, по-
строенные так, чтобы отражать суждение экспертов о целе-
сообразной последовательности (очередности) их использо-
вания в процессе поиска решения.

Построение целесообразной последовательности включает
в себя неоднократные обсуждения претда1аемых алгоритмов
поиска решения и пересмотра своих суждений. После этого
квал и метролог — разработчик составляет единый (иногда —
два) алгоритм подготовки решений, т.е. основную часть мето-
дики выбора варианта обеспечения.

Операции обмена информацией (коммуникации) и произ-
водства оценок.

Методы организации обмена информацией между экспер-
тами предназначены для того, чтобы дать возможность каж-
дому эксперту всесторонне обдумать полученную от других
экспертов информацию, учесть их аргументы и предложить
обоснованные оценки или без ущерба для самолюбия изме-
нить ранее предложенные оценки.

Достижение максимальной сходимости оценок иногда
рассматривают пак основную цель обмена информацией ме-
жду экспертами. Многочисленные опыты показали однако
[19, 20, 31], что добиться потной сходимости оценок почти
невозможно. Но даже если это происходит, то полученные
согласованные опенки ничуть не более близки к истине, чем
усредненные по индивидуальным, имеющим значительное
рассогласование, т.к. неясно, насколько сходимость оценок
130
6 4. Ршработка методики &ы&>ра варианта обеспечения производства .
при обмене информацией обусловлена качеством аргументов
и насколько — эффектом конформизма.

В нашем случае выбранным видом экспертных оценок
являлись логические цепочки, получение которых требует
последовательного опроса каждого эксперта по отдельно-
сти. причем ориентирующей информацией для следующего
эксперта служат данные, полученные от предыдущего экс-
перта. То есть работ) экспертов следовало разнести по вре-
мени.

Кроме того, эксперты работали в разных организациях и
их невозможно было собрать для работы в одном месте. Это
однозначно определяло и«способ обмена информацией — мо-
битьное анкетирование Его сущность состоит в следующем
Один эксперт — ведущий — подготавливает начальный фраг-
мент схемы подготовки решений, т.е. указывает, какие харак-
теристики, показатели он считает целесообразными испо 1ьзо-
вать для создания требуемой методики в первую очередь.
Затем подготовленный вариант схемы передают другому экс-
перту, который допо 1няет и уточняет его и т.д. Отработанный
всеми экспертами вариант вновь получает ведущий эксперт,
после чего цикл может быть повторен.

Убедившись, что новые показатели, существенные для
принятия решения, не возникают, квалиметролог — разработ-
чик оформляет окончательный вариант схемы подготовки ре-
шений и приступает к выработке балльных оценок значимости
различных проявлений (градаций) показате iefi.

Назначение балльных оценок производят таким образом.
Каждый эксперт получает составленную схему, т.е. последо-
вательность показате ней с рекомендуемыми решениями, но
без оценок значимости градаций. Эксперт получает также
крагь ио инструкцию по простановке оценок
I

В нашем случае для назначения баллов была использована
простейшая вспомогательная шкала Ликерта, имеющая всего
5 градаций, а именно:

данное значение весьма весомо для выбора ГАЛ	4

данное значение свидетельствует в пользу Г АЛ	2

значение не свидетельствует ни в пользу ГАЛ, ни в

пользу АЛ

значение свидетельствует в пользу АЛ	-2

значение весьма весомо для выбора АЛ	-4.

После того, как все эксперты проставили свои оценки на
представленных им картах опроса, была произведена их отработ-
ка Поскольку, как сказано выше, по условиям работы невозмож-
но было проводить обсуждение оценок с целью их согласования,
для обобщения был выбран способ, применяемый в некоторых
видах спорта. А именно — отбрасывали самую маленькую и са-
мую большую оценки, а остальные — усредняли с точностью до
0,5 балла (рис. 6.12). При этом во всех случаях назначенные экс-
пертами оценки свидетельствовали в пользу одного варианта: АЛ
или ГАЛ. Расхождений в этом смысле нс было.

Пример 63. Для оценивания значимости различных
возможных значений показателя «число типов деталей в
модельном ряду», предложены следующие оценки

Число типов деталей в модельном
ряду

1-2	Зи более

-!,=2,а-2,-1	4,1,4,3,3,4

Обобщение оценок:	3 5

Рис 6 12. Иллюстрация способа обработки балльных оценок.
Подчеркнуты исключенные из обработки балльные оценки
Окончательная статистическая обработка и построение
алгоритма обоснования выбора Итак, обобщенные балльные
опенки значимости получены для всех вариантов проявления
(градаций) всех показателей. Теперь можно подготовить
окончательный вариант схемы выбора решения

Фактически почти законченный вариант был получен уже
в ходе первого цикла опроса экспертов Поэтом} последние
уточнения состояли лишь в корректировке последовательно-
сти использования показателей. Это также выполнено путем
последовательного опроса экспертов. В результате получена
требуемая схема выбора варианта обеспечения производства
(рис. 6.13).

Теперь по совокупности всех показателей, влияющих на
выбор варианта АЛ или ГАЛ, можно найти комплексную
оценку в баллах, соответствующую ситуации на данном
предприятии. Эта опенка, как можно проверить по схеме
рис. 6.13, лежит в диапазоне от -10,0 до +24,0. Понятно, что
если найденная комплексная оценка ближе к одному из экс-
тремальных значений, то выбор варианта обеспечения произ-
водства детерминирован. Но если комплексная оценка ближе
к нулю, допустим, И'о = 3,0, то яв яется ли это достаточным
условием для выбора ГАЛ?

Решение этого вопроса мы предлагаем основывать на при-
нятом в статистике понятии ошибок 1-го и 2-го рода.

Как известно, ошибка 1-го рода заключается в том, что
правильная гипотеза Но отвергается. Ошибка 2-го рода состо-
ит в том, что принимается неправильная гипотеза В нашем
случае ошибка 1-го рода состояла бы в том, чтобы не принять
решение в выборе АЛ, если она в действительности должна
быть принята для обеспечения производства. Ошибка 2-го ро-
да состояла бы в том, что мы приняли решение о выборе ГАЛ,
тогда как в действительности требовалась АЛ
Проитвочительность
(тыс. шт. в гид )

Чуту и | А пиминий

Тыс. шт.	Гыс. шт.

ЧИС Ю ТИПОВ (СТУЛСИ
в мо яельном ряду

Ожидаемая про чолжительность
выну ска данной номенклату ры
продукции (лет)
до 3 I 4-0	1 более о

’ la СКО 1ЬК0 Я» стоимость
ГАЛ больше?

Пре mo idt асмый срок окупаемости
Г VI с расширенными техническими
артк гс рист икам и
до 5 лет	5-8 лет
Рис. 6.13. Стр) ктура алгоритма просчета комплексной оценки
при выборе варианта автоматических линий
В ни 1} ответственности принимаемого решения, ошибка в
котором может стоить очень дорого, мы стремились миними-
зировать вероятность ошибки 2-го рода. Т.е. мы считали, что
лучше отказаться от решения использован, дополнительные
критерии или отложить решение до получения новых сведе-
ний, чем принять неверное решение и приступить к его реали-
зации.

Поэтом} весь диапазон возможных значений комплексной
оценки мы разделили на 3 поддиапазона: соответствующего
уверенному принятию решения о выборе АЛ, соответствую-
щего отказу от решения и соответствующего уверенному вы-
бору ГАЛ.

Ввиду полного отсутствия статистических данных по фак-
гичсским оценкам АЛ и ГАЛ допустим, что распределение
всех возможных оценок как по АЛ, так и по ГАЛ подчинено
нормачьному закону со средним, приходящимся на середину
соответству ющего поддиапазона, т.е.

Х(ЛЛ) = -5; Х(ГАЛ) = \2.

Оценки рассеяния найдем по формуле равномерного рас-
пределения:

i	макс “ X мин )

О =------------------;

12

и(А7) = 2,9;	а(ГЛЛ) = 6,9.

Эти оценки дают завышенные значения характеристики
рассеяния по сравнению с нормальным распределением (если
бы оно имело место). То есть и оценка вероятности ошибки
136
2-го рода будет завышенной, что пойдет в «запас прочности»
расчета.

Принимая доверительный уровень р = 0,975 находим по
габлице интегральной функции нормального распределения
положение границ поддианазона отказа от принятия решения:
-1,5 и 4-0,7.

Итак, если комплексная оценка варианта окажется в этих
пределах, необходимо отложить решение и использовать до-
полнительною информацию.
Глава 7

КВАЛИМЕТРИЧЕСКИН АНАЛИЗ
КАК СРЕДСТВО НЕПРЕРЫВНОГО
ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ВЫПУСКАЕМОЙ
ПРОДУКЦИИ И УЛУЧШЕНИЯ УСЛОВИЙ
ТРУДА СОТРУДНИКОВ

Квалиметрический анализ (КА) — эффективное средство
организации работ по созданию на предприятии (в организа-
ции) системы непрерывного повышения качества продукции с
одновременным улучшением условий труда работников.

К достоинствам КА относятся простота методики его осу-
ществления, практически не требующая затрат, отсутствие ка-
ких-либо специально создаваемых административных струк-
тур, короткие сроки (1-2 недели) его реализации.

Метод КА, однако, удобно применять лишь в относитель-
но небольших (до 100 человек) организациях или подразделе-
ниях крупных предприятий В больших масштабах его приме-
нение вызывает организационные трудности.

Приведенные выше примеры применения КА взяты из ре-
ально выполненных исследовательских pat ют. Примеры по-
добраны так, чтобы проиллюстрировать, по возможности, бо-
лее широкий круг задач, решаемых с применением КА (от
чисто оценочных (пример 3) до реализации системы повыше-
ния надежности оборудования в ходе его выпуска (пример 1).
Также проиллюстрировано применение КА для решения чисто
138
7 I. Назначение и условия реализации хвалим трического анализа
организационной задачи — изменения условий труда работ-
ников (пример 2).

7.1.	На точение и ус ловия реализации
teeaj неметрического анализа

В работы выдающихся отечественных [1] и зарубежных
[30] ученых высказано положение, что повышение качества
продукции не может быть обеспечено введением все более
громоздких систем отчетности и контроля. Улучшение может
быть доспи ну то, когда высшая администрация и особенно
непоерс. штвенные исполнители отдельных операций техноло-
гического процесса заинтересованы в повышении качества и
постоянно ищут способы его повышения. КА полнощью соот-
ветствует таким принципам менеджмента качества, как про-
цессный подход, вовлечение большинства работников и по-
стоянное улучшение качества. На этих принципах базируются
стандарты ИСО серии 9000. в которых изложены требования к
системам мене гжмента качества и рекомендации по улучше-
нию деятельности предприятий.

В соответствии с принципом вовлечения работников от
персонала требуется: проявление инициативы и ответственно-
сти в решении проблем; активный поиск возможностей улуч-
шения; активный поиск возможности повышения своих зна-
ний, опыта и компетентности; пере 1ача своего знания и опыта
членах? команды. Руководство должно обеспечить условия,
при которых персонал будет получать удовлетворение от ра-
боты и испытывать чувство гордости от работы на данном
пре щриятии. КА наилучшим образом способствует реализа-
ции этих необходимых условий, стимулируя процесс совер-
139
шснствования деятельности предприятия в целом и конкрет-
ного работника, в частности.

КА — ключевой элемент системы непрерывного, точнее,
циклического повышения качества работы предприятия, осно-
ванной исключительно на использовании предложений со-
трудников, заинтересованных как в улучшении условий соб-
ственного труда, так и в улучшении его результатов [32]. КА
есть особая последовательность операций по получению и об-
работке данных, приводящая к выработке рекомендаций по
повышению качества. Помимо КА система включает выпол-
нение ряда прогнозных операций. Последние не могут быть
выполнены в достаточном объеме только силами сотрудников
предприятия но требуют прив ючения (в качестве ориенти-
рующей информации) данных прогнозных разработок, выпол-
ненных на отраслевом и межотраслевом уровнях. Однако в
использовании этих прогнозных данных главную роль играют
суждения экспертов, привлекаемых из числа специалистов
предприятия.

Работу по реализации КА выполняет специально выделен-
ное лицо — организатор — специалист (необязательно со-
трудник предприятия), знакомый с основами квалиметрии и
заинтересованный в повышении качества про [укции предпри-
ятия и улучшении условий труда работающих. Ему может
быть придана небольшая техническая группа — 2-4 человека.

Обязательные условия реализации КА

Чтобы сотрудники предприятия — от администраторов
до рядовых исполнителей были заинтересованы в повыше-
нии качества и сотрудничали с организатором, нужно даже
не материальное стимулирование, но обращение к разуму и
чувству достоинства этих людей, стимулирование у них гор-
дости за выполняемую работу, за свою квалификацию, за ор-
140
ганизацию, в которой они работают. Нужна демонстрация
того, что от рядовьл сотрудников и работников среднего
Звена требуются не механические исполнения операций, но в
большей степени — предложения по усовершенствованию
технологии и условий труда. Эта демонстрация может за
ключаться в следующем:

а)	внимательном учете всех предложений сотрудников до-
работке при необходимости этих предложений вместе с
ними.

б)	немедленном внедрении части этих предложений.

в)	моральном и материальном поощрении сотрудников

Работа с применением КА не должна быть одноразовой
или эпизодической. КА должен быть систематически исполь-
зуемым средством повышения качества продукции с одновре-
менным улучшением условий труда сотрудников предпри-
ятия.

7.2.	Общая схема процессов непрерывного
(циклического) повышения качества технологии
производства и выпускаемой продукции

КА существующего производственного процесса является
центральным звеном системы повышения качества (рис. 7.1),
позволяет быстро выявить факторы, негативно влияющие на
качество условий труда и качество выполнения производст-
венных функций, найти количественные оценки значимости
)гих факторов и неме х ichho выработать рекомендации по уст-
ранению наиболее значимых Внедрение некоторых из _*тич
рекомендаций завершает первый, — оперативный, — цикл по-
вышения качества
Рис 7 I. Общая схема цик шчсских процессов непрерывного
повышения качества выпускаемой продукции и технологии
производства на предприятии- 1 —оперативный цикт,
2 — стратегический цикл; 3 — контро п.ный цикл

Второй цикл — стратегический — включает выполнение
кратко- и среднесрочною прогноза требований погреоителей,
а также выполнение (или испо .ьзование уже имеющегося)
средне- и долгосрочного прогноза новых технологий, предна-
значенных для производства продукции требуемого назначе-
ния. С использованием этих прогнозов происходит выоор тля
реализации тех предложений специалистов, которые направ-
лены i.d коренную перестройку существующей системы про-
изводства и требуют для реализации существенных затрат
(например, замены устаревшего оборудования новым).
Операции второго — стратегического, — цикла выполняют
после того, как внедрены хотя бы некоторые из рекомендаций,
полученных в результате 1-го цикла. Прогнозные опер щии час-
тично могут был» выполнены с привлечением специалистов об-
следуемого предприятия. При этом используют специальные
способы организации работы с этими экспертами [33]. Однако
основною часть прогнозных данных, особенно долгосрочных
прогнозов, должен подготовить организатор. Эти прогнозные
данные можно получить в специализированных институтах
министерствах и ведохютвах, а также почерпнуть из выпусков
«экспресс-информации» по соответствующей подотрасли. По-
сле подготовки прогнозных данных производят переоценку ро-
ли тех факторов, устранение которых требует существенных за-
трат. В состав экспертной группы включакл специалистов по
технологии производства, совершенствование которой выпол-
няют по мере появления возможностей.

Третий цикя, — мониторинг или контрольный, — предна-
значен для выявления и оперативного устранения дефектов обо-
рудования, уже выпускаемого серийно и находящегося в процес-
се эксплуатации. В процессе реализации выявляются те недочеты
оборудования, которые могут быть устранены при подютовкс к
выпуску следующей серии, т.е. без радикальных конструктивных
или технологических изменений. Этот цикл осуществляют, когда
первые парпш продукции утке прошли некоторый период экс-
плуатации и были выявлены некоторые недочеты функциониро-
вания. Выявить эти недочеты можно либо путем непосредствен-
ного посещения пользоватс дей. либо, что пре почтительнее,
опрашивая специалистов, участвовавших в эксплуатации про-
дукции. Так или иначе, необходимо составить перечень причин
(факторов), обусловливающих сбои в работе и оформить его в
виде «дерева причин отказов» (рис. 7.2).

Э1 [Н — этектроцентровой насос.
Рис 7 2. ^Дерево причин отказов» ЭЦП («дерево факторов»,
негативно в шлющих на надежность ЭЦП) с обобщенными
экспертными оценками их значимости (в % отказов по отношению
к соответствующей группе)
Это «дерево», а также необходимую пояснительную за-
писку предоставляют тем же экспертам (участникам эксплуа-
тации), которые назначают оценки относительной значимости
(или частости проявления) различных причин. Таким образом,
появляется возможность построить иаграмму значимости
причин отказов

На последнем этапе выполнения третьего цикла вновь
следует заново сформировать экспертную группу. Теперь в
роли экспертов должны выступить инженеры-технологи и
конструкторы, которые должны предложить те или иные ме-
тоды снижения количества отказов, в первую очередь устра-
нив наиболее значимые причины. Поэтому следующие серии
выпускаемой продукции будут более надежны.

Обшая последовательность действий» организатора при
реализации оперативного цика КА представлена на рис. 6.11.

В настоящем учебном пособии подробно рассмотрена реа-
лизация только первого, оперативного, цикла системы повы-
шения качества, что достаточно для изучения принципов и
практической реализации КА.

7.3.	Последовательность действий
при реализации оперативного цикла
квалиметрического анализа

Основная процедура КА — опрос экспертов — выполня-
ется в 3 этапа Остальные действия, выно тняемые организато-
ром, состоят в обработке появляющейся информации Содер-
жание отде 1ьных операций приведено ниже.

Отбор экспертов Как сказано в п 7.1, в число экспертов
должны войти сотрудники предприятия Подбор экспертов
Глава 7 Квалиметрическии анализ кик средство непрерывного
осуществляют либо путем обращения к руководителю органи-
зации, который назначает экспертов своим распоряжением,
либо путем непосредственной беседы организатора с работни-
ками различных специальностей. Организатор индивидуально
договаривается об участии в работе двух-трех представителей
каждой специальности (исходя в основном из их контактно-
сти) и далее утверждает составленный список у руководителя
предприятия.

Подготовка ориентирующей информации. В состав
ориентирующей информации для экспертов должна входить
краткая пояснительная записка с указанием цели работы,
способа и этапов ее выполнения. Кроме того, должна быть
представлена экспертам схема технологического процесса
производства с указанием мест нахождения специалистов,
их количества, схемы транспортировки сырья, производст-
венных материалов, мест их хранения. Всю эту информа-
цию подготавливают в удобной для восприятия форме и
вручают каждому эксперту. Это необходимо, чтобы эксперт
при обдумывании своих предложений не замыкался на соб-
ственном узком участке работы, но мог бы взглянуть на
производство с более общих позиций, имел стимул выска-
зать предложения, касающиеся общей организации произ-
водства.

Первый этап опроса экспертов проводят для генерации
предложений, т.е. для выявления как можно большего числа
факторов, негативно влияющих на условия труда и. следова-
тельно, на качество продукции. Опрос может быть проведен
способом смешанного анкетирования — непосредственного
разъяснения задания и выдачи «задания на лом». Но можно
также проводить опрос в форме непринужденного обсуждения
в спокойной обстановке. Следует выбрать форм\ опроса, при
7.3 Послеооватаьность действий при реализации оперативного цикла,
которой появилось бы как можно больше предложений, ука-
заний на недочеты.

Обобщение данных опроса состоит в составлении сводного
перечня указанных экспертами факторов с исключением по-
вторяющихся и уточнением формулировок.

Второй этап опроса экспертов — оценочный. Сводный
перечень факторов вручают тем же сотрудникам с просьбой
проранжировать по важности, т.е. по предполагаемой величи-
не негативного воздействия на качество условий труда На-
пример. если опрашиваемый считает, что наиболее затрудняет
работу низкое качество исходного материала, то он должен
этому фактору поставить ранг 1. следующему по важности —
ранг 2 и т.д.

Дгя выбора факторов, требующих первоочередного уст-
ранения, проводят проверку согласованности ранжировок и в
случае их согласованности строят обобщенную ранжировку.
По наибольшей разнице сумм рангов выделяют небольшую
группу — обычно 3-5 факторов, оказывающих наибольшее
отрицательное влияние на качество. Полезным вспомогатель-
ным инструментом служит здесь перевернутая диаграмма
сумм рангов, с помощью которой труппу важнейших факто-
ров можно увидеть наглядно.

Третий этап опроса экспертов направлен на выработ-
ку рекомендаций по устранению негативного влияния вы-
деленных основных факторов Здесь опрос может быть про-
веден по-разному в зависимости от того, каковы основные
факторы. Если факторы количественные, например, «сис-
тематическая недостача расходуемых материалов», то сле-
дует поставить вопрос об оптимальном количестве храни-
мых на складе материалов. Если же факторы качественные,
например, «неудобная спецодежда», то следует провести
опрос так, чтобы выявить варианты удобной спецодежды
и т.д.

То есть по каждому из выбранных факторов, на устране-
ние вредного влияния которых следует направить первооче-
редные усилия, может быть, придется применить собственную
методику опроса для выявления путей их устранения. Полу-
чаемые рекомендации по усовершенствованию технологиче-
ского процесса оказываются направленными как на повыше-
ние качества выпускаемой продукции, зак и одновременно на
улучшение и облегчение условий труда.

Пример 7.1, Квалиметрический анализ причин от-
казов оборудования и разработка путей повышения его
надежности1

Надежность является одной из основных составляющих
качества механизмов, особенно в тех случаях, когда отказ
механизма сопряжен с большими затратами на его ремонт
или замену. Поэтому важная задача инженера-машинострои-
теля состоит в выявлении причин случающихся отказов ме-
ханизмов и разработке предложений по повышению надеж-
ности.

Традиционный способ решения этой задачи — сбор ста-
тистического материала о причинах и частоте отказов обо-
рудования. То есть требуется собрать данные о сроках и
причинах отказов исследуемого оборудования, эксплуати-
руемого в определенных условиях в течение ряда лет. Од-
нако эти данные могут существовать в различных, иногда
несопоставимых формах, найти их трудно, и не всегда ор-
ганизация-производитель или эксплуатационник заинтерс-

1 Работа выполнена О.И Ягелло при участии Р.М. Хвастунова.
148
сованы в разглашении этих сведений. Для более быстрого
приближенного решения указанной задачи может быть
применен квалиметрический анализ. Общий план выполне-
ния работы при этом следующий.

(1)	Формируют экспертную группу из специалистов, дли-
тельное время работавших в области эксплуатации изучаемого
оборудования, причем именно в тех условиях, в которых это
(совершенств) смое) оборудование и предполагается исполь-
зовать. Выполняют обычный грехэтапный опрос этих специа-
листов.

(2)	На первом этапе экспертов просят назвать как можно
больше факторов (причин, обстоятельств), обусловливаю лиг
отказы оборудования.

(3)	Составив обобщенный список этих факторов, на вто-
ром этапе экспертов просят тем или иным способом оценить
относительную важность этих факторов с точки зрения их
влияния на частоту отказов. Оценки могут быть представлены
в виде процентов отказов, обусловленных данным фактором,
и ш в виде ранжировки факторов по важности или в другом,
удобном для экспертов виде.

(4)	После проверки согласованности экспертных оценок
выявляют наиболее значимые факторы и на третьем этапе оп-
рашивают экспертов относительно рекомендуемых мер по
снижению их вредного в зияния.

Таким образом, удается относительно быстро выйти на
группу основных факторов, обусловливающих отказы и вы-
явить приблизительные пути их ус гранения

Проиллюстрируем применение методики на примере ана-
лиза надежности погружных электроцентробежных насосов
(9ЦН).

Погружные ЭЦН в основном применяют при эксплуата-
ции нефтяных, нефтегазовых скважин, а также для откачки
воды в шахтах и в ipynix целях. Отказы ЭЦН — одна из
важнейших проблем их эксплуатации. При замене вышед-
шего из строя погружного электронасоса необходимо про-
изводить подземный ремонт скважины с рядом дорого-
стоящих операций по гл)шению и освоению пласта. В
целом стоимость одного подземного ремонта практически
достигает стоимости новой установки. Этим обусловлена
актуальность задачи. На рис. 7.3. показано «дерево причин
отказов» («дерево факторов», негативно влияющих на на-
дежность ЭЦН).

, [систвия организатора

Деистви я экспе ртов

Рис 7.3. Схема действий организатора и экспертов
при выполнении операций оперативного цикла
квалимстрического анализа
I.	В соответствии с рассмотренным в п 7.2 общим планом
КА сформирована экспертная группа в количестве 8 человек.
Эксперты отобраны способом «взаимных рекомендаций»,
что позволяет сформировать коллектив, состоящий из срабо-
тавшихся специалистов, способных оперативно решать ло-
кальные производственные задачи. В данном случае в число
экспертов вошли 8 специалистов пяти организаций, зани-
мающихся вопросами производства, проектирования и экс-
плуатации установок ЭЦН.

2.	На первом этапе опрос направлен на выявление фак-
торов (здесь — узлов, деталей), износ (разрушение) кото-
рых может привести к отказам ЭЦН. Поскольку собрать
экспертов для ориентировки было невозможно, опрос был
проведен способом «смешанного анкетирования» с выдачей
экспертам заданий на дом по заполнению анкет. Этот спо-
соб опроса применен далее на всех этапах. Экспертами ука-
зано 24 возможных фактора (причины), вызывающих отка-
зы ЭЦН. Обработка состояла в построении «дерева причин»
(рис. 7.3).

3.	На втором этапе найдены оценки относительного вкла-
да различных причин в отказы элементов и относительного
вклада элементов в отказы узлов «Дерево факторов» пред-
ставлено экспертам в качестве ориентирующей информации,
а оценки относительного вклада оказалось удобным выра-
жать в процентах от общего числа отказов по данной группе.
Полученные оценки (после проверки их согласованности)
усреднены и рассчитанные обобщенные оценки приведены
на рис. 7.3.

Вклад различных элементов в общее число отказов ЭЦН
можно наглядно продемонстрировать с помощью диаграммы
(рис. 7.4).
Рис 7 4. Процентное соотношение отказов деталей ЭЦН
в общем числе отказов

Оценки, приведенные на рис. 7.3 и проиллюстрированные
с помощью рис. 7.4 показывают, что главная часть отказов
ЭЦН обусловлена износом рабочих органов (45,4%). Подав-
ляющее большинство отказов этих деталей сконцентрировано
вокруг поверхностей трения. Из этого следует, что для повы-
шения надежности ЭЦН в первую очередь следует повысить
износостойкость трибосопряжений.
152
4.	Для решения этой задачи проведен третий этап опроса
экспертов. В качестве ориентирующей информации экспертам
представлен перечень элементов рабочих органов и соответст-
вующих им причин отказов в форме, представленной на
рис. 7.3. Эксперты должны были по всем или некоторым из
выявленных причин отказов предложить тс или иные методы
повышения надежности. По результатам этого этапа было
принято решение об экспериментальном исследовании эффек-
тивности применения для повышения надежности погружного
оборудования лишь двух методов: электрометаллизации и
плазменного напыления. Именно эти методы были внедрены в
производство.

В данной задаче КА позволил оптимизировать выбор спо-
собов и методов повышения надежности отдельных деталей
ЭЦН

Реализация КА заняла один месяц, тогда как при обычных
способах инженерно-технического анализа или сбора и обра-
ботки статистических данных подобная работа могла быть
выполнена не менее чем за год.

Пример 7.2. Квалиметрический анализ в улучше-
нии условий и повышении производительности труда
работников железнодорожного транспорта.

В связи с переходом российской экономики на новые ме-
тоды хозяйствования возросло значение проблемы повышения
качества условий труда и его производительности для работ-
ников железнодорожного транспорта. Факторы, обусловившие
актуальность этой проблемы:

I)	модернизация железнодорожной техники и организации
работ (в частности, переход на управление локомотивом в
«одно лицо») фактически обеспечивает рост производи-
тельности труда, однако за счет существенного роста фи-
зических и технологических нагрузок на работников, об-
служивающих транспортные средства;

2)	действующие отечественные методики обеспечения ка-
чества условий труда ориентированы лишь на соблюде-
ние гигиенических нормативов, но не на выявление и
устранение факторов, реально сказывающихся на со-
стоянии здоровья работающих и производительности их
труда и связанных именно с конкретной производствен-
ной обстановкой;

3)	жалобы работников железнодорожного транспорта на не-
удовлетворительные условия их труда. Ниже описан ход
КА и результаты его применения для решения указанной
задачи применительно к дефектоскопным автомотрисам.

Описание работы дефектоскопных автомотрис

В настоящее время на железной дороге работает большое
количество вагонов- дефектоскопов, предназначенных для
проверки параметров рельсового пути, опенки его состояния,
регистрации результатов измерения, а также передачи инфор-
мации на машины выправки и ремонта пути. Автомотрисы
хорошо зарекомендовали себя, как средство контроля рельсов
и в дальнейшем предусмотрено увеличение их выпуска. Тем
более важно обеспечить непрерывное улучшение условий
труда работающих и повышение его производительности.

Объект исследования — дефектоскопная автомотриса
АМД-3-003, введенная в эксплуатацию в 2001 г. Экипаж ма-
шины состоит из 7 человек, выполняющих 5 различных обя-
занностей и имеющих собственные фиксированные места
(рис. 7.5), а именно:

1)	операторы (2 чел.) — сидят за мониторами компьютеров,
отслеживая показания проверки рельсов на дефектограм-
ме. регистрируют результаты поверки пути и составляют
отчет;

2)	наладчик (I чел.) — проводит настройку электронной и
электрической аппаратуры, обеспечивающей технологиче-
ский процесс обнаружения дефектов пути;

3)	электроник (1 чел.) — обеспечивает работоспособность
компьютерных установок;

4)	проводник (1чел.) — обеспечивает жизнеспособность ва-
гона: отопление, заправка водой, уборка, охрана, приго-
товление пищи;

5)	машинисты (2 чел.) — обеспечивают движение дефекто-
скопной автомотрисы.

Рис 7.5. Схема расположения устройств и рабочих мест

» работников автомотрисы ЛМД-З с указанием мест локализации
некоторых негагнвных факторов: / — неудобный проход;

2 — п юхое освещение на рабочих местах, невозможно
зрительно контролировать путь; 3 —оперблок — духота;

4 — потерянная плошадь: 5 — отсутствие ду ша;

6—достаточно одного рабочего места

Общая схема выполнения к вал и метрическо! о анализа

Целью работы являлось выявление факторов (причин),
оказывающих негативное в зияние на условия труда и здоро-
вье работников, и определение путей их ус гранения. Однако
Глава 7. Квалим трический анализ, как средство непрерывного
имели место особенности, на которых будет сконцентрирова-
но последующее изложение.

Этап 1. Первый этап опроса этих экспертов был направлен
на получение максимального числа сведений о факторах (при-
чинах), отрицательно влияющих на условия труда и, следова-
гельно, выполняемые функции Опрос был проведен способом
анкетирования, причем организатор разъяснял задачу и способ
заполнения анкеты, а затем эксперты самостоятельно ее за-
полняли (рис. 7.6).

УВАЖАЕМЫЙ ЭКСПЕРТ!

Цель настоящей работы — выдача рекомендаций
руководству по улучшению условий труда работников
автомотрисныч бригад. Просьба указать как можно больше
факторов или причин обстоятельств, которые приводят, или
могут привести к затруднениям и неточностям в Вашей
работе.

Например, если Вы считаете, что наличное оборудование
не всегда правильно выполняет какие-то операции, то
напишите — «Моя машина не всегда правильно выполняет
такие-то операции». И другое.

Благодарим за содействие!

Рис 7 6. Анкета 1

Этап 2. В результате опроса экспертами указано 11 раз-
личных факторов (см. подпись под рис. 7.7). Оценивание их
негативной значимости было проведено способом ранжирова-
ния, причем pain 1 эксперт проставлял наиболее важному, по
его суждению, фактору, ранг 2 — менее важному и т.д.

Для получения обобщенной ранжировки была выполнена
проверка согласованности ранжировок способом выделения
лидирующей группы [32J Поскольку группа из 4-х первых по
значимости факторов лидировала с соотношением 8:0, то ин-
156
дивидуальные ранжировки были признаны в этом смысле со-
гласованными. По результатам ранжирования была построена
перевернутая диаграмма сумм рангов (рис 7.7).

Рис 7 7. Перевернутая диаграмма сумм рангов для факторов,
оказывающих негагивное влияние на качество условий труда

Обозначено:

1.	Нерациональное размещение отделений.

2.	Отсутствие санитарных удобств (водопровода, туша и т.д.),

3.	Плохая вентиляция.

4.	Негерметичность помещения (приводит к запыленности,
загазованности).

5.	Интенсивная вибрация и шум.

6.	Напряжение ригельного аппарата.

7.	Плохая освещенность рабочего места.

8.	Помехи от магнитных полей (затрудняют работу ЭВМ).

9.	Плохая гцзроизоляция (течет крыша).

10.	Неудобный график работы.

11.	Низкое качество радиосвязи.
Этап 3. Поиск путей и предложений для устранения пер-
вых 4-х факторов, как наиболее значимых (что и рекомендо-
вано классической методикой квалиметричсского анализа)
Экспертам предложена схема помещения автомотрисы с пере-
движными фигурками, представляющими различные элемен-
ты интерьера, и они предложили различные варианты, из ко-
торых после обсуждения на заседании экспертной группы был
выбран лучший (рис. 7.8).

Рис 7 8. Предлагаемая планировка производственных
и бытовых помещений автомотрисы

Предложение о радикальной перепланировке помещения
немедленно реализовать невозможно, поэтому принято реше-
ние первоочередно улучшить герметичность помещения (что
уменьшит шум и запыленность) и увеличить освещение на ра-
бочих местах. Предложение о перепланировке направлено в
ООО «Железные дороги России».

Пример 7.3. Разработка методики оценивания ка-
чества гидравлического пакера’.

1 Работа выполнена О И Ягелло [34] и О А. Архиповой при уча-
стии Р М Хвастунова
158
Пакер — устойство дяя герметичного разобщения затруб-
ного пространства в нефтяной или газовой скважине от пла-
ста-коллектора и внутренней полости лифтовой колонны с це-
лью защиты эксплуатационной колонны от воздействия
добываемой среды (рис. 7.9).

Внутренняя полость
Затрубное пространство

-Пакер

Призабойная зона пласта

Рис 7 9. Пакер

Целью разработки являлось создание методики оценива-
ния качества пакеров применимой для решения двух задач:
• сравнение между собой двух и более пакеров по качеству с
точки зрения выбора наилучшего;

• применение решения относительно отдельно взятого паке-
ра — может ли он быть использован в данных условиях
или требует доработок, или вообще не применим.

Ситуация потребления. Эксплуатацию пакера осуществ-
1яют в скважинах, рабочей средой которого являются промы-
вочные жидкости, жидкость-гравиеносите.н» с абразивным ма-
териалом (гравием), пластовая минерализованная вода. газ.
газоконденсат, нефть.

Паркер работает в условиях постоянных нагрузок. Рабочее
давление, под которым работает пакер, составляет от 0 до
20 Мпа. Температура в скважине, где работает пакер, колеб-
лется от 20 до 100°С. В скважине имеет место химическая
коррозия, которая обусловлена наличием агрессивной среды.
В связи с тем. что значимость показателей качества пакера
существенно зависит от конкретных условий эксплуатации
(температуры, состава химических иш рилиентов рабочей сре-
ды и др.), коэффициенты весомости не постоянны для одного
и того же пакера. Как будет показано далее, эти коэффициен-
ты должны быть определены каждым потребителем заново с
учетом конкретных условий эксплуатации.

Генерация потребительскнх свойств. Потребительские
свойства — это свойства, которые удовлетворяют потребно-
сти основной группы потребителей.

11ервый этап опроса экспертов имеет целью выявление по-
требительских свойств пакера. Для этого экспертом предлага-
ют заполнить следующую анкету.

УВАЖАЕМЫЙ ЭКСПЕРТ’

Просим Вас привести как можно больше потребительских
свойств пакера, которые, по Вашему суждению, могут играть
роль при оценивании качества потребителем и влиять на его
выбор из альтернативных вариантов. Может быть, Вы
припомните обстоятельства, в которых могли проявиться
редкие, исключительные свойства этого оборудования. Это —
самое ценное!

Рис 7 10. Анкета опроса экспертов
для генерации потребительских свойств

В результате опроса выявлены следующие потребитель-
ские свойства, относящиеся к функциональным:

•	диаметр проходного сечения;

•	отношение усилия сжатия к давлению;

•	удобство монтажа;

•	удобство демонтажа.

160
Оказалось, что эстетичность вообще не является значи-
мым потребительским свойством, а надежность и эргоно-
мичность охвачены данными функциональными показате-
лями. Но данным первого этапа опроса построено «дерево
свойств» (рис. 7.11).

Эргономичность
0,68

Удобство
демонтажа

0,55

Качество

Функциональность
0,68

Диамегр
проходного сечения 0,47

Давление
запакетирования 0,53

Рис 711. «Дерево свойств» пакера
с коэффициентами весомости

Определение коэффициентов весомости потребитель-
ских свойств было выполнено на 2-м этапе опроса Ввиду то-
го что во всех группах «дерева свойств» имелось всего по 2
показателя, оценивание выполняли путем деления между ни-
ми 100% значимости с последующим выражением усреднен-
ных по экспертам оценок в долях единицы. Полученные оцен-
ки весомости представлены на рис. 7.11.

Разработка шкал измерения желательности (полезно-
сти) различных проявлений показателей

Для оценивания потребительских свойств, составляю-
щих «дерево», удобно использовать широко употребитель-
ную шкалу порядка с пятью градациями, так называемую
«шкалу Ликерта». Градации этой шкалы для всех показате-
лей, а также соответствующие балльные оценки приведены
в табл. 7.1.

6- Квалиметрия

161
Здесь различные значения диаметра проходного сечения
(56, 62, 67, 72 и 76) мм и давления запакерования (160, 180,
200, 210 и 220 атм) могут получить ту или иную оценку по-
лезности в зависимости от конкретных условий потребления.

Пример использования методики

Пусть потребителю представлены на выбор два пакера,
предназначенные для эксплуатации в одинаковых условиях.
При этом один пакер предпочтительнее по одним показате-
лям. ругой — по другим.

Для сравнения выберем пакеры ГРАД и ПС-168.

Шкалы измерения
потребительских показателей

Таблица 7.1

Монтаж и демонтаж	Диаметр проходного сечения	Давление запакерования	Оценка (баллы)
1. Очень удобно мон- тировать (демон гиро- вагь)	56-76 мм в зависимости от условий эксплуата- ции	160-230 атм в зависимости от условий эксплуатации	Отлично  4
2 Удобно монтировать (демо нтировать)			Хорошо 2
3. Нельзя сказать, что удобно и нельзя ска- зать, что неудобно			Нор- мально 0
4. Неудобно монтиро- вать (демонтировать)			Плохо  2
5. Очень	неудобно  монтировать (демонти- ровать)			Очень плохо
Экспертам (представителям потребителя) было предложе-
но, исходя из известных условий эксплуатации, проставить
балльные оценки каждому функциональному свойству со-
гласно табл 7.1. Результаты оценивания приведены в табл. 7.2.

Таблица 7.2

Оценки потребительских свойств
[ля конкурирующих исполнений пакеров

Показатель	I рад				ПС-168			
	Эксперты							
	1	2	3	4	1	2	3	4
Прохо гное сечение	4	4	3	4	2	2	0	1
Давление запакерования	4	3	3	4	4	3	3	2
Удобство монтажа	3	2	2	3	4	4	3	4
Удобство демонтажа	2	0	2	0	-2	0	-2	-1

Как можно видеть по данным табл. 7.2, индивиду^ 1ьные
оценки экспертов согласованы, т.к. по каждому показателю
оценки расходятся не более, чем на отну градацию шкалы.

Поэтому вычисляем средние значения по каждому показа-
телю:

ГРАД:

б! =3,75; 52 =3,5; 53 =2,5; 54=1,0;

ПС-168:

5) = 1,0; 52 =3,0; б3 =3,75; 54 =-1,2.

Находим комплексные опенки пакеров:

ГРАД:

IFi = (3,75 • 0,45 + 3,5 • 0,55) • 0,32 +
+ (2,5 • 0,47 + 1,0 • 0,53) • 0,68 = 2,32.
ПС-168:

IK, = (1,0 0,45 + 3,0 0,55) 0,32 +
+ (3,75  0,47 - 1,2- 0,53) • 0,68 = 1,44.

Вывод: Эксперты определили, что модель ГРАД в целом
лучше, чем ПС-168 главным образом по эксплуатационным
показателям. Это обусловлено, в частности тем, что в данном
пакере использован двойной блок гидроцилиндров, который
позволяет при меньшем давлении развивать в два раза боль-
шее усилие, необходимое для сжатия манжеты и заякоривания
пакера. В результате достаточным давлением запакерования
является значение 160 атм.

Расчет комплексных оценок качества был произведен без
учета надежности образцов, выражаемой коэффициентом го-
товности.

Коэффициент готовности К — доля времени в течение
срока службы, когда продукция нс находится в состоянии от-
каза, технического обслуживания или ремонта по отношению
к эталонному сроку службы Т ™ :

Т -Т

Кж=—2- пр~,	(7.1)

1 су

гае Т„ — меньшее из времени морального и физического из-
носа механизма;

Т'* — эталонный срок службы по технической докумен-
тации.

Расчет без учета коэффициента готовности обусловлен
тем. что для его получения необходима эксплуатационная ин-
формация о ранее применявшемся оборудовании. В нашем
случае пакер ГРАД еще не был в эксплуатации, поэтому нуж-
164
ная информация отсутствует. Если же имеются эксплуатаци-
онные данные для определения коэффициента готовности К.
то комплексную оценку качества следует вычислять по фор-
муле:

И^А-ис-И;	(7.2)

где Л — оценка найденная по вышеприведенной методике.

Для оценивания вероятности отказов пакера и предотвра-
щения их причин может быть выполнен квалиметрический
анализ надежности пакера, подобно тому, как показано в при-
мере 7.1.

7.4.	Ооеспечение эргономичности
технического устройства
на стадии его проектирования

Обычно инженеры слабо энакомы с задачами эргономики
и тем более с методами обеспечения требований ргономич-
ности, поскольку соответствуюшие вопросы не входят в про-
грамму технического вуза. Поэтому в данном разлеле мы
кратко опишем историю развития эргономики, ее основные
сегодняшние задачи и наиболее употребительные современ-
ные методы их решения.

7.4.1.	Что такое эргономичность?

Эргономичность — это соответствие свойств и показате-
лей качества изделия требованиям, обеспечивающим эффек-
тивное взаимодействие потребителя с изделием: безопас-

165
ность, удобство и комфортабельность его использования по
назначению.

В обеспечении эргономичности продукции тяжелого ма-
шиностроения (станков, транспортных средств, нефтегазового
оборудования и т.п.) имеются две задачи:

1)	обеспечение удобства управления в нормальных условиях
эксплуатации;

2)	обеспечение сохранения возможности управления в экс-
тремальных условиях.

Рассмотрим развитие общих принципов обеспечения эрго-
номичности, а именно — моделирование ситуации, когда че-
ловек в условиях стрессовых воздействий может не сохранить
способность к управ тению машиной из-за необеспеченности
эргономичности.

7.4.2.	О развитии методов
эргономических исследований

За рубежом широкое развитие эргономические исследова-
ния получили после Второй мировой войны, — в 50-е гг., т.е.
в период нарастания конкурентной борьбы на мировых рын-
ках в первую очередь в области машиностроения. В СССР
первые работы по эргономике выполнены в 1952 г., когда был
организован ВНИИ технической эстетики.

Первые шаги в обеспечении эргономичности связаны с
непосредственным апробированием оператором изготов-
ленного образца сложного технического устройства с пози-
ций удобства управления. При этом на теле оператора за-
крепляли датчики, позволяющие определить величины
усилий при движениях, их амплитуду и т.п. По результатам
апробации в конс!рукцию вносили некоторые изменения.
166
Но они, конечно, могли быть невелики. Кроме того, было
крайне сложно и дорого определить возможность сохране-
ния оператором способности к управлению объектом в слу-
чае аварийной ситуации, например, наезде на препятствие
на большой скорости. Для этого приходилось заменять опе-
ратора манекеном и при испытаниях, как правило, разби-
вать машину.

И все же получаемая информация была явно неполной,
т.к. невозможно промоделировать все возможные варианты
столкновений и других аварийных ситуаций. Поэтому проек-
тировщики перешли к использованию «Концептуального эр-
гономического проекта». Этот проект разрабатывают на ос-
нове поискового макета проектируемого объекта, — для этой
цели служат модели дизайнеров.

Макет выполняют в натуральную величину из недоро-
гих материалов — фанера, картон и т.п. Он представляет
собой трехмерную модель оборудования или блока систе-
мы. Макетировать большую систему целиком, как правило,
бывает не целесообразно. До конца 50-х гг. конструкторы и
технологи относились к эргономическому обеспечению, как
к второстепенному элементу конструирования, т.е. предла-
гали дизайнерам и эргономистам как-то внешне оформлять
уже созданную конструкцию. Однако в 60-х гг. положение
стало резко меняться. Массовая продукция машиностроения
не находила сбыта, несмотря даже на некоторое превосход-
ство в техническом уровне над зарубежными моделями. Это
объяснялось тем, что при приблизительно одинаковом тех-
ническом уровне изделий потребитель предпочитал модели,
более удачные в эргономическом и эстетическом отноше-
нии. Поэтому принцип конструирования претерпел измене-
ния. Теперь вначале эргономисты и дизайнеры создают
поисковые макеты технических изделий и на них отрабаты-
вают эргономические и эстетические требования к продук-
ции.

Пример организации проектирования гидрокопировально-
го станка с программным управлением.

Первоначальный анализ позволил установить, что станок
находи 1ся на уровне лучших образцов по техническим пока-
зателям и мог быть конкурентоспособным на мировом рынке.
Затем были созданы поисковые макеты станка. Двое рабо-
чих— станочник и монтажник, имитировали свою производ-
ственную деятельность на этих макетах. Выявлены основные
трудности в работе станочника (установка детали в патрон
станка) и naj а гка (наладка полуавтомата).

Особое внимание бы ю уделено операциям, выполнение
которых может повлечь значительные физические натрузки,
либо нерациональные рабочие движения.

Эргономический анализ поисковых макетов станка обна-
ружил существенные недостатки в организации рабочего мес-
та станочника. Самый существенный из них — пространст-
венное разделение зон зрительного контроля за предметом
труда и двигательных операций станочника, которое вело к
ненужным затратам энергии и напряженности (еятельности.
Такие же перегрузки выявлены в работе наладчика.

В итоге эргономического анализа разработан поисковый
макет станка с максимальной оптимизацией физических и
нервных нагрузок работников.

На этой же стадии эргономических исследований возникла
идея создания функционального макета (моде шрующего
комплекса), который в отличие от поискового макета, может
имитировать процесс функционирования устройства не ими-
тируя его внешний вид.

Для этого на стандартном каркасе арматуры закрепляют
различные органы управления в нескольких вариантах их рас-
168
положения и, замеряя различные характеристики деятельно-
сти оператора, находят оптимальный вариант.

Функциональный макет позволил заметно ускорить реше-
ние фгономических вопросов при разраоотке новых техниче-
ских устройств. Кроме того, макет позволил моделировать не-
которые из мшущих возникнуть экспериментальных ситуаций
(например, короткое замыкание) и регистрировать реакцию
оператора. Моделирующий комплекс позволял без серьезных
переделок имитировать ситуацию управления несколькз ми
сходными техническими комплексами, например, тракторами
с различными навесными орудиями.

Но в настоящее время использование механических мо-
делей и тренажеров уже не удовлетворяет потребности эр-
гономистов и конструкторов. Их изготовление и переделки
в ходе испытаний поглощают и время, и деньги. Поэтому
все ведущие машиностроительные фирмы за рубежом име-
ют лаборатории компьютерного моделирования, разрабаты-
вающие трехмерные модели рабочих мест и действий опе-
раторов (рис. 7.12).

Рис 7.12. Оптимальный вариант распо тожеция органов
управления оператора
В России вопросы эргономического обеспечения пока в
основном решают на базе функциональных макетов или даже
опытных образцов, опираясь на предыдущий опыт

Компьютерные модели, используют для:

•	оценки соответствия размеров рабочего места размерам
оператора (поместиться ли он в отведенном ему простран-
стве);

•	определения пределов досягаемости органов управления
при перемещении в пространстве частей тела (достанет ли
оператор до любой точки кабины, если он привстанет и
вытянет руку);

•	определение зон обзора.

Работа с компьютерной моделью происходит, как пра-
вило, в диалоговом режиме на основе имеющихся меню.
Этих меню бывает несколько десятков. Например, такие:
меню для выбора размера и позы манекена; меню зоны об-
зора; меню для работы только с частью модели и т.п. Во
всех режимах предусмотрена возможность изменения раз-
мера изображения.

Компьютерные модели позволяют также изучать работу че-
ловека в условиях монотонной производственной деятельности,
например, работу водителей локомотивов или же в системах
наблюдения за охраняемым объектом, когда нужно наблюдать
за происходящим сразу на многих дисплеях (рис. 7.13).

Таким образом, компьютерные модели нашли уже широ-
кое применение в решении вопросов эргономики. Однако все,
что изложено выше, относится лишь к первой из двух задач
обеспечения эргономичности (см. п. 7.4.1), — а именно, в ус-
ловиях нормальной эксплуатации технического устройства.
Далее будут рассмотрены принципы эргономического анализа
деятельности человека в условиях экстремальных воздейст-
170
вий. Здесь опубликованных работ немного, поскольку заказ-
чиками таких исследований являются в основном военные ве-
домства (авиационные, космические и т.п.).

Рис 7.13. Трехмерные модели рабочих мест
и действий операторов

Но если сами компьютерные модели не публикуются, то
принципы их создания не могут быть засекречены. В сле-
дующем разделе рассмотрены принципы моделирования экс-
тремальных ситуаций при управлении техническими устрой-
ствами.

7.4.3. Принципы моделирования
экстремальных ситуаций при управлении
i с '.ннческими устройствами

Эргономичность обеспечивается соответствием антропо-
метрических данных конкретного человека расположению
окружающих его на рабочем месте органов управления и
171
других окружающих деталей, а также соответствием его пси-
хофизиологических возможностей тем внешним воздействи-
ям, которым он подвергается или может подвергнуться во
время работы.

Учитывая это, следует создать описательную моде ль, при-
годную для реализации в виде компьютерной программы и в
то же время (пока такой программы не существует) допус-
кающую ручную реализацию всех основных геометрических
соотношений действующих сил и реакций моделируемого
объекта (оператора в производственной среде). Это даст воз-
можность, еще не имея компьютерной программы, проверить
адекватность функционирования модели тем задачам, для ре-
шения которых она предназначена.

Поэтому модель исследования эргономичности должна
содержать следующие блоки:

1.	Задание конкретных антропометрических данных;

2.	Задание расположения органов управления и деталей,
ограничивающих перемещение масс тела человека;

3.	Задание внешних воздействий, в т.ч. физических и пси-
хофизиологических во всех предвидимых ситуациях;

4.	Алгоритм оценивания вероятности потери способности
к управлению в этих ситуациях.

Рассмотрим некоторые возможные способы реализации
этих блоков.

Как задать кон крез ные

антропометрические данные?

Представим человека — оператора на рабочем месте в ви-
де совокупности масс и связей между ними (рис. 7.14). При-
чем выбор вида этой схемы зависит от того, в каких внешних
ограничениях должна быть обеспечена эргономичность, в ка-
172
кой мере ограничены перемещения частей тела в фиксирован-
ных точках.

Рис 7 14. Иллюстрация способа представления человека
с позиций эргономики. Слева с ограничением перемещений
в точке а (сидя), — справа — в точках о, в, с
(с иля+ подлокотники)

Допустим что исследованию подлежит водитель авто-
транспортного сре:ства и его положение на сидении жестко
фиксировано (рис. 7.15).

/////
п

cf2

Рис 7 15. Схема взаимного расположения частей
тела человека и внешних ограничивающих устройств
для конкретного вотителя и конкретного рабочего места
Но при случайных воздействиях с различны» сторон и
разной силы, возможны разные перемещения массы т$ (голо-
вы) так, что при превышении некоторого претсла (d\, d-^ dy)
водитель траьмирован насто лько, что теряет способность к
} правлению.

Эти воздействия могут последовать только со стороны
массы mt (туловище), которая в свою очередь подвергается
воздействиям со стороны сидения.

Модель на рис. 7.15 представлена во фронтальной про-
екции. Аналогично может быть построена модель в лате-
ральной проекции (рис. 7.16) Могут быть и более сложные
схемы.

Рис 7.16. Возможная схема взаимного расположения масс тела
человека и внешних ограничивающих устройств
в латеральной проекции

Для моделирования следует задать конкретные значения
антропометрических и ограничивающих параметров. Это
удобно сделать в форме таблицы. Так, для схемы рис. 7.15
таблица может иметь вид (табл. 7.3):
174
Таблица 7.3

Значения антропометрических
н от р шнчнвающих параметров

П1о	. ГП,	1	di	di	
					

Как задать воздействия различном величины, различ-
ной направленности и изменяющиеся во времени?

Дия определения величины (силы) и направления возмож-
ных воздействий на человека следует провести эксперимент в
условиях, близких к реальным: в данном примере — проехать
по неровной дороге с препятствиями различного типа и запи-
сать распределения величины, направления и распределение
воздействий во времени.

Допустим, что такой эксперимент проведен и получены
распределения, приведенные ниже.

Выберем теперь для разработки простейший вариант, со-
стоящий из двух масс и одной связи.

Распределение моментов времени, в которые поступают воз-
действия, естественно предположить экспоненциальным, — его
используют для этой случайной величины во многих случаях
(рис. 7.17).

Распределение величин (сил) воздействий, аппроксимиру-
ем законом Пуассона, т.к. ударное воздействие, даже проис-
ходящее достаточно часто, можно рассматривать как редкое
событие:

РМ = ^’

(7.3)

здесь А. — параметр распределения,
п — величина воздействия.
Рис 717. Функция плотности вероятности и общий вид графика
зависимости fit) для экспоненциального распределения

Распределение воздействий по направлениям, по-видимому,
следует принять равномерным (нет оснований выбрать другой
вид): см. рис. 7.18.

Рис 7.18- Распределение вероятностей появления п различных
значений (л = 5) при равномерном распределении и его графическая
иллюстрация (днекрстный случаи)

Как учесть реакцию связи / на воз действия?

Связи в человеческом организме — не упругие. Если бы
важная для нас связь / (рис. 7.14) была упругой, то за *ача оп-
ределения усилий в ней сводилась бы к задаче расчета колеба-
ний физического маятника. Но связь не упругая.
176
Из физиологии известно, что восстановление длин элемен-
тов тела после их небольшого удлинения (или сокращения)
происходит по закону релаксации (приблизительно экспонен-
циальному):

7(/) = Х,

Причем Х[« X в формуле (♦), т.е. релаксация происходит
гораздо медленнее, чем снижается темп внешних воздействий.
Таким образом, длина связи Z не успевает восстановиться по-
сле 1-го воздействия, когда с большой вероятностью, наступа-
ет 2-е и тщ.

Пример. Допустим, что произош ю ударное воз-
действие, приводящее к возрастанию 1 на величину △!).
Связь начала релаксировать к прежней длине. Однако
через время т(, когда восстановление еще не закончи-
лось, произошло новое ударное воздействие, что при-
вело к удлинению связи на Д12. Таким образом, общим
график нарастания удлйнении выглядит схематически
как на рис. 7.19.

ДМ

Рис 7.19. Схема нарастания удлинений связи I
под влиянием быстро наступающих ударных воздействий
При такой серии внешних воздействий может быть дос-
тигнут критический порог смещения массы /«о ДО величины di
(по рис.) ког да, согласно п. 4, будет потеряна способность к
управлению.

Итак, задача моделирования состоит в определении того,
насколько вероятна потеря способности к управлению в усло-
виях данных ограничений, данных воздействий и данных /по,
/Ль' /.

Следует учесть еще направленность воздействий — бо-
ковое воздействие действует на массу /по вправо или втево.
Это приведет к смещению массы /по частично в направле-
нии dy.

Если воздействие происходит в направлении f2 или f4
(рис. 7.19), то удлинение связи / в направлении d\ составит,

где I— удлинение при таком же воздействии в направленииУз.

И аналогично в направлении dy.

Как смоделировать эргономическую составляющую
к а чес гв а конкретного рабочего места?

Итак, мы составили модель человека, управляющего
транспортным средством, определили законы его реагирова-
ния на внешние воздействия и задали внешние ограничения.

Теперь для решения вопроса об эргономичности рабочего
места, следует:

1)	осуществить случайный выбор моментов времени, в кото-
рые наступает воздействие;

2)	осу ществить случайный выбор величины воздействия;

3)	осуществить случайный выбор направления воздействия.
178
В результата появляется три ряда чисел:

Промежуток между воздействиями
Величина воздействия

Направление

Т2Т3 ...т„

ЛЛ/з.....Л

Л h h.....in

Теперь рассчитаем величину удлинения связи. Поскольку
раснрелеление Пуассона дает нам несколько дискретных зна-
чении силы воздействия (допустим, 1, 2, 3, 4, 5) то, для про-
стоты примера, будем считать удлинение пропорциональным
силе воздействия. Единичное удлинение обозначим 5. Рас-
стояние Jj, di (рис. 7.20) выразим в единицах 6. Ограни-
чимся анализом перемещений вдоль dj.

Рис 7 2. Иллюстрация к примеру численного расчета
перемещений массы т0 под воздействием вибации

Рассмотрим численный пример.

Пример.

т — промежутки времени л/ежду воздействиями;

5 — удлинение при данном воздействии,

△5 — величина релаксации между воздействиями
бост — остаточное удлинение

Величина релаксации между воздействиями
рассчитана так: релаксация идет со скоростью Д5 = 1 в
единицу времени. Таким образом, если между 1-м и
2-м воздействиями прошло 2 ед. времени, то А5 = 2. Это
упрощение в данном случае несущественно с точки зре-
ния принципа решения (см. табл. 7.4. и рис. 7.21).

Таблица 7 4

Промежутки времени меж, 1} воздействиями и величины
удлинении связи /, полученные в соответствии с л

т	0	2	7	3	2	4	1	3	2	1
5	4.	3.	1.	3.	3.	2.	4.	1	2.	2.
△б		-1	-3 5	-1.5	—1.	-2.	-.5	-1.5	-1.	-1.5
	4.	6.	3.5	5.	7.	7.	10 5	10.	И.	12.5

Рис 7 21. Изменение удлинений связи I в соответствии
с данными табл. 7.4
Глава 8

ПРИМЕНЕНИЕ ОСНОВ КВАЛИМЕТРИИ
ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАЧЕСТВА МАШИН

Толчком для развития методов квалиметрии при оценке
механизмов в лаборатории диагностики Института машино-
ведения АН СССР послужили работы Г.Г. Азгальдова и
А.В. Гличева. В 70-х i г. XX в. квазиметрию начали приме-
нять при стендовых испытаниях механизмов и диагностиро-
вании автоматического оборудования [16]. В дальнейшем
полученные результаты сопоставляли и с данными о надеж-
ности, полученными при динамических испытаниях техноло-
гического оборудования (при эксплуатации). В начале анали-
зировалось применение экспертных методов при оценке
товаров. В дальнейшем область применения этих методов
непрерывно расширялась [2, 31, 33]. Накоплен опыт их при-
менения в строительстве, медицине, машиностроении и дру-
гих областях. Методы квалиметрии вошли в учебные про-
граммы высшей школы. В работах [31, 33] отмечаются
трудности при применении экспертных методов оценки ка-
чества, обусловленные недостатком объективной информа-
ции о наиболее важных свойствах оцениваемых объектов
Это обусловило разработку квалиметрии механизмов, как
нового раздела теории механизмов и экспериментальной ме-
ханики машин, связанного с количественным определением
качества механизмов.
В задачи квалиметрии механизмов входит также количе-
ственное определение качества механизмов в процессе разра-
ботки, изготовления и эксплуатации машин (включая ремош и
мо (срнизанию). В общую методику ква иметрии механизмов
входят: классификация и выбор методов для исследования ос-
новных типов механизмов; выбор системы показателей, спо-
собов их ранжирования и оценки качества; выбор базовых по-
казателей.

Большое практическое значение имеет разработка методи-
ки экспериментального исследования и диагностирования ме-
ханизмов, включающая в себя:

•	назначение номенклатуры экспериментально определяе-
мых параметров;

•	разработку способов снижения трудоемкости проверки
достоверности и повышение точности определения экспе-
риментальных данных;

•	определение работоспособных и выявление дефектных со-
стояний;

•	прогнозирование сроков подналадки и ремонта проверка
качества ремонта [1,16].

Накопление экспериментальных и расчетных квалнмет-
рических данных позволяет сравнивать однотипные конст-
рукции и определять целесообразность серийного выпуска
новых моделей машин. Для облегчения такого сравнения и
снижения трудоемкости экспериментальных исследований
ограничивали номенклатуру исходных данных и зависимо-
стей для выбранных типов механизмов, сопоставляли данные
таблицы уровней оценки, включавшей простые и комплекс-
ные показатели качества [16]. В качестве основных типов
выбраны механизмы углового и линейного позиционирова-
ния и быстроходные механизмы с вращазельным движением
182
Глава 8 Применение основ ю т.им гнрии для определения качества..
выходного звена (шпиндели, пропеллеры, веретена, турбины
и др.). Быстроходные механизмы с вращательным движени-
ем исследуют виброакустическими методами, и резульгагы
этих работ опубликованы в России и за рубежом. В лабора-
тории диагностики исследовали механизмы углового и ли-
нейного позиционирования, имеющие низк>ю надежность.
Это позволяло легко окупать расходы на проведение таких
исследований в станкостроении, автомобильной, подшипни-
ковой и оборонной промышленности. Исследовали автома-
тическое станочное, сварочное, литейное, прессовое, сбороч-
ное оборудование, промышленные роботы, автоматические
линии [23, 24, 25].

Ниже приведена таблица уровней оценки качества для ме-
ханизмов уг 'ового позиционирования с электромеханическим
приводом. Выделаны пять уровней, включающие простые и
комплексные параметры (объединяющие до шести парамет-
ров). Более подробная таблица, включающая и безразмерные
оценки, приведена в работе [16]. К пехотным зависимостям
отнесены следующие функции времени: скорость <о(/), уско-
рение е(/) и перемещение у(/), определенные эксперименталь-
но. Уровни нумеруют по следующему правилу:

•	показатели последующего уровня не могут быть получены
без показателей предыдущего уровня;

•	к единичным показателям относятся время поворота /„
без учета колебаний в конце позиционирования и с уче-
2л

том этих колебаний — Тм угол поворота у = — (Zq —
z0

число позиций, 5^ — точность фиксации (позициониро-
вания), максимальное ускорение zmat, момент трения в
опорах Мтах и момент инерции ведомых масс J (обычно
расчетные);
•	на втором уровне определяют угловые скорости без учета
й\р и с учетом колебаний со^ время фиксации или зату-
хания колебаний (tcp, максимальный момент Л/таг на вы-
ходном валу;

•	на третьем уровне определяют быстроходность с учетом
влияния момента инерции и длительности затухания коле-
баний К и без учета колебаний Kq, коэффициент затрат
времени на фиксацию г],/, и коэффициент динамичности по
И.И Артоболевскому К(;

•	на четвертом уровне определяют наиболее важные ком-
плексные показатели: быстроходность аш с учетом влия-
ния К. ц/ и и коэффициент А на который влияют К f, 6V
и К. КбД - Ад (при Ко = 1 часто у поворотных столов и
шпиндельных блоков) (рис. 8 I). Обобщив данные рис. 8 I,
определяют структуру А;

•	на пятом уровне коэффициент А#д используют для ог-
раничения величины Ад (по показателям надежности,
определяемым при эксплуатации). Коэффициент Ак не
получил широкого применения. Экспериментально оп-
ределяют следующие зависимости, применяемые при
оценке качества, и представляющие интерес для экспер-
тов(рис. 8 2):

(Оср	(O)i

и* (б);

KlKt=f(fy (в);

ао)/а£оь	(AiXlАд^ (г);
Глава 8 Применение основ квалиметрии для определения качества

кл =





6000-

4000

3000-

2000-

1000-
Гидрав- Г

лические

Мальтий-
ские

Кулачково-
цевочные

Пневма-
тические

Дг= 1

1,0

500-

300-

200

10

5,0

О

120'

00'

0.6
 1

Низкая
точность

Повы шенная
точность

2и

100-^ ।
Рычажно-
храповые

50-

Нормальная

4U’1 ^точность

Зубчатые и
зубчато- ’’.б-

рычажные 01 02 0.4 0,8 1,0 2 3 4 6 810

Рис 8 I. Зависимость коэффициента динамичности Кд
К
от коэффициента быстроходности

для устройств с различными механизмами поворота:

1	— эона экспериментальных значений;

2	— зона наиболее часто встречающихся значений;

3	— зона недопустимых значений
д)

Рис. 8.2. Экспериментальные зависимости, используемые при оценке
качества объекта (1,2 — см. рис. 8.1)
Таблица уровней оценки качества
для механизмов угловою позиционирования
с электромеханическим приводом

Исход- ные зависи- мости	У ровни оценки качества				
	Еди- нич- ные	Комплексные			
(!)(/)		°сРо		и &  * 'll	
		- */'„		(Tv^)	
	Т„	(0ср = ц/ / Тп	IC — (Oq, yfj	/1д =  =	Ак=
v(')	V	^ср = 7*я 1„	Лер ~ ^cp	^БЛ= Klfiv	_ ati>  Ал
Е(/)	J 5W Еыах ДУ		II e I«	/С=^а-Г]ср)	

Применение комплексных показателей значительно рас-
ширило возможности оценки качества, позволило вь юлить
зоны недопустимых значений показателей (см. рис. 8.1 и 8.2).
На рис. 8.1 выделена (заштрихована) зона наиболее часто
встречающихся значений показаю 1еи, приведены зависимо
сти /Сд =Л6Ф) и i t = а также и от типа механизма по-
ворота, на рис. 8.2, б — зависимости rjo = _Лу) для трех основ-
ных типов механизмов фиксации (одинарной) 3, двойной 2 и с
зубчатыми муфтами 7. Эти графические зависимости позво-
ляют приближенно назначать т]ф до проведения испытаний
опытных образцов и проверять возможность достижения за-
данной быстроходности К = Ко(1 - Пф)-

Используя графики на рис. 8.2, можно определять степе-
ни в гмвисгмостях для расчета комплексных параметров. Эти
степени уточняют для отдельных типов устройств позицио-
нирования. но и при принятых приближенных значениях они
значительно облегчают оценку качества новых конструкций
по сравнению с серийно выпускаемыми конструкциями, что
успешно используется также при диагностировании. Прогно-
зирование надежности облегчает широкое применение авто-
матизированных систем мониторинга, что многократно
уменьшает затраты на обработку экспериментальных данных
и обеспечивает возможность их накопления в базах или бан-
ках данных. При экспертном определении качества машин и
их диагностике перспективно использование данных разру-
шающего контроля (по трибологическим и прочностным
критериям [16]) и особенно данных неразрушающего кон-
троля и вибродиагностики. [13]

В последние годы предпринята попытка проверки ранее по-
лученных зависимостей при исследовании новых объектов —
поворотных столов с мехатронным приводом, получающих все
большее применение. [38] Различные фирмы, выпускающие та-
кие сто ты, проводили экспериментальные исследования, ре-
зультаты которых нашли отражение в паспортных данных.
Проведенные расчеты по этим данным подтвердили ранее ус-
тановленные степенные зависимости и позволили сравнить ка-
188
чество столов с поворотно-фиксирующими механизмами и с
мехатронным приводом (использованы обобщенные данные по
силовым столам разных фирм).

На рис. 8.3 приведены зависимости о)ср=	(а) и

ат=/(Ад) (6) для традиционных поворотных столов / и сто-
лов с мехатронным приводом 2. Сравнивая приведенные ха-
рактеристики, можно сделать следующие выводы.

•	по быстроходности (0q> и столы с мехатронным приво-
дом имеют преимущества при высоких значениях К. При
/С = 1 эти преимущества менее значительны;

•	по надежности (если считать, что Ая может отражать такие
свойства) мехагронный привод также имеет преимущест-
ва. Однако отсутствие промежуточных передач ограничи-
вает допустимые нагрузки на планшайбу и приводит к
нагреву двигате 1я. Поэтому при перегрузке двигателя
приходится применять охлаждение (воздушное или даже
водяное), что может отразиться на надежности; точность
позиционирования зависит от условий применения пово-
ротного устройства. Отсутствие фиксации при больших
рабочих нагрузках может привести к смещениям и сниже-
нию точности.

В паспортных данных различных фирм данные по точно-
сти значительно отличаются. В научно-тезнической литерату-
ре не приводятся экспериментальные данные, подтверждаю-
щие высокую точность (порядка = /»). Это требует
выяснения, что затрудняет экспертизу. Были исследованы и
механизмы линейного позиционирования. У таких узлов, как
силовые столы агрегатных станков большое значение имеет
определение пространственного положения стола, что влияет
на точность обработки. У повирэтиы? столов с зубчатыми
муфтами точность пространственного положения планшайбы
обеспечивается ее прижимом к направляющим (что повышает
и точность угловой фиксации). Подробнее метопы обеспече-
ния пространственной точности положения силовых столов
при расточке рассмотрены в работе [24]

С'1
ср»

100-

0,61 o’.i i ib ioo idoo ibooo J и*

б)

Рис 8 3. Сравнительные характеристики	аа - Ад

для традиционных столов и с мехатронным приводом
(I, 2 — см. рис. 1)
Таким образом, современное развитие методов неразру-
шающего контроля, вибродиагностики и квалиметрии меха-
низмов, автоматизация динамических испытаний оборудова-
ния значительно облегчают труд экспертов, работающих в
машиностроении. Однако в квалиметрии остается еще много
вопросов, требующих дальнейшего совершенствования. Это
способ определения балльных и ранговых оценок; выбор эта-
лонных значений показателей; устранение или учет ошибоч-
ных суждений; методы формирования групп экспертов и об-
работки полученных данных.
Г шва 9

ОТБОР ЭКСПЕРТОВ

9. L Спасен и отбора специалистов
в состав экспертных групп

9.1.1. Baz пекший вопрос организации групповс
квалиме1рической экспертизы

Наиболее важный вопрос, связанный с организацией ква-
лиметрической экспертизы, состоит в том. чтобы исходя из
основной задачи экспертизы и условий конкретной ситуации
(возможностей выбора экспертов, тех или иных ограничений
ресурсов и т.п.) найти оптимальный принцип отбора экспер-
тов. Принцип этот (или способ отбора) придумать нетрудно —
трудно обосновать его оптимальность.

Оптимальность проверяется результативностью эксперги-
зы. Но экспертизу проводят за редким исключением эксперт-
ной группой, сформированной одним каким-то способом. По-
этому ее результаты не с чем сравнивать (если только нет
явного провала). Да и решать вопрос о способе отбора экспер-
тов приходится не после того, как получены результаты, а на
начальном этапе экспертизы, когда результаты еше не извест-
ны. Каково же может быть обоснование способа отбора экс-
пертов? Надежных рекомендаций пока нет.

По нашем) суждению, обоснованность может быть обес-
печена тем, что по отношению к примененному способу отбо-
192
9.1	С ‘пособы отбора специалистов в состав экспертных групп
ра не может быть выдвинуто ни одно из возражений с ледую-
щего характера:

•	некомпетентность всех или части экспертов по предмету
экспертизы;

•	возможная заинтересованность всех или части экспертов в
определенном решении;

•	отсутствие в экспертной группе специалистов, способных
рассмотреть объект с определенной стороны, существен-
ной для его оценки;

•	квалиметрическая некомпетентность — отсутствие у неко-
торых экспертов зн 1ний, подготовки, навыков, необходи-
мых для простановки оценок и участия в раооте эксперт-
ной группы;

•	отсутствие стремления всех или части экспертов принял ь
активное участие в работе (например из-за псичологиче-
ско1 несовместимости с другими экспертами);

•	другие возражения, какие только можно придумать в кон-
кретной ситуации.

Именно при формировании экспертной группы организа-
тор должен тщательно обосновать (для себя) способ форми-
рования группы и рассмотреть с позиций общих требований
каждою кандидатуру в отдельности. Если по окончании ра-
боты возникнут неустранимые критические замечания в ад-
рес способа формирования экспертной группы в целом или
хотя бы отдельных экспертов, то и вся выполненная группой
работа может оказаться бесполезной.

Пример 9.1. В НИИ конструкторского профиля
для оценивания качества проектных решений (выбор
одного из проектов для дальнейшей разработки пре-
мирование лучших работ и т.п.), в начале года была

7- Киллине трин	193
сформирована конкурсная комиссия. Учитывая воз-
можность возникновения конфликтов, для ее фор-
мирования применили способ «выдвижения подраз-
делениями», рекомендуемый для этой ситуации в
квалиметрии (см. п. 9.2.4.1). Однако в конце года,
когда комиссия представила результаты своей рабо-
ты. руководители ряда подразделений выразили не-
согласие с ними. Основу возражений составляло то,
что в течение года некоторые члены комиссии по
разным причинам вышли из ее состава, а относи-
тельно некоторых других в коллективах изменилось
мнение. В итоге вместо предупреждения конфликта
работа комиссии привела к его возникновению. При
формировании комиссии организаторы не у чли д ш-
тельный характер ее работы и не предусмотрели не-
обходимость систематического обновления состава.

Помимо указанных выше требований обоснованности, на
выбор принципа отбора экспертов могут влиять:

•	финансовые и временные ограничения;

•	структура формируемой экспертной группы (с ведущим
экспертом или без него, с различием ролей экспертов или
без различия и т.п.);

•	планируемый способ работы экспертной группы (одно-
кратное или мноюкратное собрание, использование для
получения информации анкет, интервью или деловых игр
и т.п.).

В реальных условиях, когда экспертизу проводят в отно-
сительно небольшой организации (фирме, институте) приме-
нение различных способов отбора экспертов приводит к тому,
что в состав экспертной группы войдут в значительном коли-
194
честве одни и тс же лица Совпадение может составлять до
75%. Это говорит о том, что правильным выбором способа от-
бора можно улучшить результаты оценивания до некоторого
предела. Остальное зависит от правильности руководства ра-
ботой экспертной группы

Сейчас уже никто не возражает против использования
[рупповой экспертизы в задачах квалиметрии, прогнозиро-
вания, управления делаии и т.п. Однако по отношению к
применению групповой экспертизы для решения важных
задач, связанных с крупными затратами, иногда высказыва-
ется возражение, что привлекаемые эксперты не объедине-
ны необходимостью действовать в единой упряжке, у шг
нет ответственности за точность своих оценок, они мало за-
интересованы в тщательном обдумывании проблемы.

Эти утверждения не совсем верны.

Во-первых, в работе группы экспертов существенно нс
чувство ответственности отдельного эксперта но его желание
и возможность предложить наиболее обоснованные оценки с
учетохс суждений других специалистов.

Во-вторых правильный выбор способа формирования экс-
пертной группы предопределяет возможность привлечения
экспертов, способных и желающих выполнять необхе лимые
обязанности.

В-третьих, если специалист неоднократно участвует в
работе экспертной группы, то по результатам его деятель-
ности может быть рассчитан рейтинг, с повышением кото-
рого растет репутация и зарплата специалиста, но при зна-
чительном снижении специалист может быть исключен из
состава кипертной группы. Этот способ автоматически
обеспечивает подбор ответственных тиц или, вернее говоря
экспертов, суждения которых наиболее часто соответствует

истине.
Наконец, даже одно знание того, каким способом сформи-
рована экспертная группа и почему он попал в число экспер-
тов, влияет на психику эксперта и надежность производимых
им оценок. Поэтому следует тщательно подходить к выбору
способа формирования экспертной группы.

9.1.2.	Группы способов отбора экспертов

Способы отбора экспертов следует разделить, на две груп-
пы: способы определения первоначального круга экспертов
(или ка». еще говорят, кандидатов в эксперты); способы отбо-
ра экспертов из числа этих кандидатов для участия в конкрет-
ной экспертизе.

Способы, отнесенные к первой группе предполагают ис-
пользование только тех сведений о специалистах, которые
можно получить в отделе кадров соответствующей организа-
ции, или же тех неформализованных данных о профессио-
нальном уровне, характере, инициативности специалистов и
т п„ которые приводят их опрашиваемые начальники или кол-
леги.

Способы, отнесенные ко второй группе, ориентированы
на использование специально собираемых данных о специа-
листах — кандидатах в эксперты. Эти сведения заносят в
специально создаваемый банк данных. Конечно, к участию в
экспертизе могут быть привлечены и все специалисты, най-
денные одним из способов первой гр) ппы и. таким образом,
сразу осуществлен окончательный отбор экспертов. Но это
может быть удобно лишь для одноразовой экспертизы. Если
же иметь в виду неооходимость систематического проведе-
ния экспертизы качества определенной продукции, то целе-
сообразно создание банка кандидатов в эксперты с посэе-
196
дующим автоматизированным отбором требуемых по ситуа-
ции экспертов.

В а чьнейшем изложении способы формироь ния перво-
начального круга экспертов, а также отбора экспертов разде-
лены на небольшие группы по сходств) методики выполне-
ния. Далее тля каждого способа приведены рекомендации по
его применению. Краткая сводка этих рекомендаций выпол-
нена в табл. п. 9.4.

9.2, Способы определения
первоначального круга кандидатов в эксперты

9.2.1.	Способы назначения

Непосредственное назначение заказчиком экспертизы

Членов экспертной группы назначает ответственное ли-
цо (руководитель организации, отрасли), по распоряжению
которого проводится экспертиза, но лично в ней не участ-
вующее.

При этом могут быть достигнуты следующие цели:

1)	в число экспертов попадают в основном специалисты, за-
интересованные в проведении экспертизы и склонные к
коллективной работе (т.к. руководитель знает характер
своих сотрудников);

2)	руководитель обязательно назначит авторитетных лиц,
решение которых не вызовет сильных возражений у дру-
гих сотрудников;

3)	решение такой экспертной группы будет авторитетно для
самого заказчика.

Если цель экспертизы состоит в подготовке некоторого
важного заключительного документа — о качестве некото-
рой дорогостоящей продукции, о качестве предлагаемык
исполнению разработок (например, для получения грантов)
и т.п., то при использовании способа назначения в эксперты
попадают руководители достаточно высокого ранга, кото-
рые имеют право принимать решения в силу служебного
положения. Однако вырабатываемое этой экспертной груп-
пой решение, как правило, не наиболее обоснованное, за-
частую, далеко не оптимальное. Руководители, особенно
высокою уровня, часто не имеют времени, а иногда и жела-
ния (полагаясь на свою интуицию) решать задачи непре-
вычными методами. Организатор, проводящий работу с
такими экспертами, часто сталкивается со скрытым сабота-
жем, причина которого некомпетентность отде 1ьных экс-
пертов или их стремление избежать нежелательной на-
грузки. В ряде случаев эксперт, зная руководителя, распо-
ряжением которою создана группа, может стремиться вы-
разить в ответах не свое подлинное суждение, а суждение
соогвстствующее предполагаемым ожиданиям этого руко-
водителя. Тем не менее решение, выработанное такой экс-
пертной группой, будет достаточно авторитетным как для
руководителя, так и для других лиц, испольгующих резуль-
таты экспертизы.

Но способ назначения всегда приведет к созданию экс-
пертной группы, решение которой соответствует ожиданиям
руководителя, назначившего группу, и никогда не будет про-
тиворечить этим ожиданиям.

Например, руководство Министерства науки РФ в период
активной перестройки вынуждено было провес ги экспертизу
правильности своей научной политики, т.е. правильности вы-
бора финансируемых направлений исследований. Нетаниси-
мой организации предложено выполнить экспертизу, причем
подбор ориентирующей информации, постановку вопросов,
198
опрос экспертов и все остальные операции осуществляла эта
организация, но экспертов, весьма компетентных специали-
стов из числа директората институтов (финансируемых мини-
стерством’), назначали руководители соответствующих отде-
лов Миннауки. Нетрудно представить себе, как оценили эти
эксперты научную политику министерства.

Более обоснованные результаты можно достичь с приме-
нением способа назначения в тех случаях, когда цель экспер-
тизы состоит в отработке предложении эвристического харак-
тера, выборе новых направлений деятельности фирм, новых
изделий для производства и т.п. В этих случаях в экспертную
группу попадают люди инициашвные, склонные к работе в
условиях конкуренции, как правило, невысокого служебного
положения и поэтому не пренебрегающие освоением новой
информации.

Например, в европейских отделениях компании SONY
способом назначения систематически создаются конкури-
рующие между собой группы, разрабатывающие проекты но-
вых изделий и исследований. Члены этих групп получают
полную свободу высказывания предложений и суждений. По-
ощрение их работы мало зависит оттого, будут ли приняты их
предложения или же предложения конкурирующей группы.
Высокий энтузиазм и высокая эффективность работы этих
групп позволяют компании сохранять лидирующее положение
на европейском рынке.

Сказанное выше позволяет рекомендовать способ назна-
чения в двух ситуациях:

1)	когда вы приступаете к работе по проведению экспертизы
в некоторой организации и стремитесь получить резуль-
тат, желаемый заказчиком (чтобы создать себе в его глазах
хорошую репутацию);
2)	когда це ib экспертизы состоит в поиске новых, нетради-
ционных решений, и члены экспертной группы не риску-
ют своей репутацией или служебным положением, какие
бы суждения они ни высказывали.

На ишчеиие по выбор' ксперл а —
руководителя группы

Руководитель организации назначает фактически одно
лицо — руководителя экспертной группы или ведущего
эксперта который подбирает членов экспертной грхппы.
ориентируясь на собственные неформальные критерии, а
затем весь состав утверждается (назначается) приказом ру-
ководителя При этом могут быть достигнуты следующие
цели:

I)	удастся собрать специалистов, хорошо сработавшихся ме-
жду собой и потому высокоэффективных в совместной
деятельности;

2)	в экспертной группе не будет лишних людей, что позволит
сэкономить средства и время;

3)	при способном руковотигеле в такой экспертной группе
могут быть достш нуты иногда пытающиеся результаты.

Так, в 70-е гг. группа специалистов, отобранных докто-
ром Деннисом Медоузом, в короткое время разработала
сценарий количественных и качественных изменений пред-
стоящей. жизни человечества — «Пределы роста». Этот вы-
дающийся резу /ьтат (хотя он относится более к прогнози-
рованию, чем к квалиметрии. но в данном случае важна
организационная сторона его достижения) обусловлен как
правильным выбором экспертов, так и правильной органи-
зацией работы группы, что представляло несомненную за-
слугу организатора.
Однако назначение по выбор} ведущего эксперта может
привести к следующим нежелательным после степям:

1)	в экспертную групп} войдут специалисты одной научной
школы, склонные к о ^постороннему подходу к решению
проб 1е.мы экспертизы, совпадающему с подходом руково-
дите 1я группы;

2)	руководитель экспертной группы почти наверняка нс
сможет привлекать к работе экспертов выше себя по слу-
жебном} положению, поэтому авторитетность этой ipyn-
пы в глазах заказчика будет зависеть только от авторитет-
ности руководителя.

Способ может быть рекомендован для тех ситуаций ко-
гда требуется провести оперативный анализ проблемы и най-
ти какое-либо достаточно эффективное решение. Но при
этом, как правило, не может быть обеспечен широкий охват
проблемы и многие возможные подходы югут остаться без
рассмотрения.

Способ назначения руководителем экспертной группы
удобен для создания временной или долговременно i поиско-
вой группы, способной быстро оценить оперативную ситуа-
цию в сфере деятельности организации, фирмы, быстро найти
решения, близкие к оптимальным (например, по коррекции
деятельности фирмы).

Назначение комиссией, состоящей

из руково. пгтелей кспертных групп

Если в организации предполагается иео цюкрато прово-
игь экспертизу примерно одного и того же назначения (на-
пример, по оцениванию качества сходных видов продукции
или услуг, качества организации производственной деятель-
ности в подразделениях фирмы и т.п.), целесообразно создать
постоянную комиссию из специалистов — руководителей
экспертных групп. При необходимости проведения очередной
экспертизы руководители экспертных групп независимо друг
от друга составляют списки кандидатов в эксперты (учитывая
характер предстоящей работы), после чего в действительную
экспертную группу включают тех экспертов, которые названы
большинством руководителей. Дальнейшее руководство экс-
пертной группой может осуществлять один или двое из чле-
нов комиссии.

Цели, могущие быть достигнуты при этом*

1)	в экспертную группу могут быть привлечены необходи-
мые специалисты различного профиля, которых не мог бы
найти никто из экспертов — рэководителей, действуя в
одиночку; благодаря этому может быгь обеспечена много-
сторонность анализа проблемы;

2)	перед каждым проведением экспертизы экспертную груп-
пу формируют заново, поэтому появляется возможность
отобрать именно тех экспертов, которые лучше знают
конкретною проблему и готовы к работе именно в данный
момент;

3)	личная ответственность эксперта повышена — он ожи-
дает критику со стороны представителей, других школ.
Это обеспечивает и взаимный контроль оценок и ре-
зультатов.

Однако данный способ сопряжен и с возможностью неже-
лательных явлений:

I)	продуктивность работы экспертной группы может ока-
заться невысокой из-за противоречий во взглядах предста-
вителей различных школ; на устранение противоречий
может уйти значительное время;

2)	могут возникнуть трудности со сбором экспертов В ОДН}
группу из-за их разобщенности в пространстве и из-за пло-
202
хой психологической совместимости некоторых из них
друг с другом.

Рассмотренный выше способ назначения особенно удо-
бен при формировании экспертных групп отраслевого
уровня, когда необходимо подготовить решения, затраги-
вающие интересы нескольких органшаций близкого про-
филя. Далее рассмотрен альтернативный способ «кота в
мешке» (п. 9.2.4.2), который, в этой ситуации приводит к
худшим результатам. Тем не менее его тоже иногда прихо-
дится использовать.

9.2.2.	(оку ментальные способы

Способы отбора экспертов по их объективным (докумен-
тальным) показателям (на первый взгляд) представляются
наиболее естественными и их применяют относительно часто.
При этом документальными показателями могут быть:
• стаж, возраст, ученая степень;

•	показатели, характеризующие область знаний, науки, тех-
ники и т.п., в которой специализируется эксперт, основные
направления его работ;

•	показатели, определяемые инструкцией по профессио-
нальной аттестации;

•	количество научных трудов, монографий, изобретений;

•	частота участия в конференциях;

•	количество ссылок на работы эксперта;

•	количество премий, поощрений за результаты работ.

Хотя в документах могут быть отражены и другие показа-
тели, но обычно документальными считают только вышеука-
занные, о которых можно найти сведения в материалах отдела
кадров.
Отбор по критерию максимальной авторитетности

В экспертную группу отбирают специалистов, занимаю-
щих наиболее высокое должностное положение или же
имеющих высокие ученые степени и звания, или же имеющих
наивысшие значения других документальных показателей

При применении этого способа могут быть достигнуты
следующие цели

1)	созданная экспертная группа обладает максимальной ав-
торитетностью в глазах лиц, ничего не понимающих в
групповой экспертизе. Именно из этих лиц состоит почти
каждая, особенно высшая администрация. Поэтому такая
группа представительна для обоснования любых решений,
заказываемых «сверху»;

2)	дополнительным (кажущимся) преимуществом является
независимость суждений экспертов от мнения начальства.

На самом же деле отечественная научная администрация
до сих пор на 90% состоит из лиц, выдвинувшихся не на ос-
новании своих достижений в науке. Чаше всего это бывшие
партийные и комсомольские функционеры, современные
политические и административные деятели. Выступая в ро-
ли экспертов, эти люди будут руководствоваться не требова-
ниями научной объективности, а конъюнктурными сообра-
жениями, зависящими от их настоящего положения.

Члены такой экспертной группы, безусловно, компетент-
ны в знании нормативных и правовых актов, директив, суж-
дений и намерений руководства. То есть, если речь идет об
экспертизе объектов с этих позиций, то результаты будут за-
служивать доверия.

Но есть и сомнительные стороны и нежелательные осо-
бенности этого способа:

)) эксперты, отобранные документальным способом, могут
оценивать более широкий круг объектов, чем менее авто-
204
ритетные специалисты, но оценки первых ничуть не точ-
нее. чем вторых;

2)	в случае появления разногласий в сформированной таким
способом группе весьма трудно добиться согласования
оценок, т.к. эксперты зачастую отказываются участвовать
в обсуждениях и игнорируют предоставляемую дополни-
тельную информацию;

3)	при применении документального способа весьма мала
вероятность попадания в экспертную группу инициатив-
ных специалистов, согласных и способных решать задачи
нетрадиционными методами; по нашим данным, их доля в
сформированной группе, как и при использовании способа
непосредственного назначения, 10-15%;

4)	в последние годы получила распространение практика
покупки дипломов (в т.ч. докторских и академических),
преподнесения ученых степеней и званий в качестве по-
дарков политическим деятелям, финансовым магнатам и
т.п. Понятно, что пытаться использовать их в качестве
экспертов —дело безнадежное. К чести этих людей, надо
сказать, они понимают свою научную значимость и ста-
раются уклониться от участия в подобных работах.

В целом отбор по способу максимальной авторитетности
не представляет заметных преимуществ перед способом непо-
средственного назначения, который требует меньших трудоза-
трат и приводит к формированию более работоспособных экс-
пертных групп.

Отбор по условию полноты охвата проблемы

Предварительно специалист по организации групповой
экспертизы путем консультаций выделяет в объекте эксперти-
зы стороны. Анализ каждой из них требует участия предста-
вителей разных специальностей. Затем по документальным
данным о сотрудниках данной организации (или же ориенти-
руясь на профиль нескольких разных организаций) организа-
тор производит отбор требуемых специалистов.

Например, при оценивании качества выполненных раз-
работок новой техники с целью их представления на вы-
ставку, организаторы отбирают экспертов знакомых не
только с сущностью решенных научно-технических про-
блем, но и администраторов, знакомых с возможностями
производства соответствующих изделий, прив мекают спе-
циалистов-менеджеров, способных оценить перспективы
внедрения изделий на внутреннем и внешнем рынке Таким
образом. осуществляют многостороннее оценивание вы-
полненных разработок.

При этом могут быть достигнуты следующие цели:

1)	при правильном определении необходимых сторон анали-
за осуществляется всестороннее рассмотрение объекта;

2)	по документальным характеристикам (например, по тема-
тике опубликованных работ) улается найти экспертов уз-
кого и широкого профиля. Участие первых в экспертизе
обеспечивает подробность анализа, участие вторых —
увязку между собой оценок различных сторон (свойств)
объекта.

Возможны проявления следующих нежелательных свойств
этого способа отбора:

1)	ввиду невозможности привлечь многих специалистов од-
ного профиля, подход некоторых экспертов может быть
односторонним, отражающим позицию одной школы:

2)	возможна несовместимость некоторых экспертов в группе
ввиду их несработанности;

3)	не исключено, что организаторы допустят решающую
ошибку при выборе совокупности тех сторон, с которых
следует рассматривать проблему.
Способ отбора экспертов из условия полноты охвата про-
блемы часто применяют при экспертной оценке качества об-
разцов продукции, предназначенных к массовому выпуску. В
этом случае заранее разрабатывают некоторую инструкцию по
аттестации отраслевой продукции, в которой указывают со-
став специалистов, привлекаемых в экспертп) ю группу. Здесь
югут быть ведущие специалисты предприятия (исследова-
тельского или конструкторского профиля), представитель ми-
нистерства, сотрудники предприятий-поставщиков, дизайнеры
и др.

В зарубежных методиках рассматриваемый способ отбора
применяют на уровне руководства компаний, обладающих
многими филиалами и предприятиями для оценивания целе-
сообразности производства той или иной продукции (при этом
специалистов подбирают по группам оцениваемых сторон та-
ким, как возможности производства, транспорта, хранения,
реализации продукции и т.п.).

9.2.3.	Способы взаимных рекомендаций

Способ взаимных реко.мендаций («снежного кома»)

Вначале опрашивают одного специалиста по объекту экс-
пертизы. Он должен назвать других лиц, которые, по его суж-
дению, должны войти в состав экспертной группы. Эти спе-
циалисты вновь должны назвать возможных экспертов, может
быть, включая и первого, рекомендовавшего их (при этом
способе обычно соблюдают анонимность рекомендаций) и т.д.
Постепенно круг взаимных рекомендаций замыкается, все по-
тенциальные эксперты названы.

Способ взаимных рекомендаций позволяет найти «незри-
мый коллектив» сработавшихся между собой сотрудников од-
ной или разных организаций, достаточно успешно работаю-
щих с продукцией или проблемой, подлежащей оцениванию,
независимо от служебного положения. Такая экспертная груп-
па может провести наиболее глубокий анализ качества про-
дукции или другого объекта.

Однако этот способ приводит иногда к слишком большо-
му численному составу экспертной группы — 200 человек и
более. Приходится отбирать тех экспертов, которые реко-
мендованы большинством или же применять другие ограни-
чивающие меры. Поэтому способ взаимных рекомендаций
наиболее удобен при анализе продукции относительно узко-
го использования и ш таких проблем оценивания качества,
когда заранее известно, что число потенциальных экспертов
невелико.

Одна из таких типовых проблем, часто встречающаяся
при^выполнении новых разработок — выбор соисполните-
ля, когда требуется распределить задания, составляющие
общую работу, между несколькими организациями-соис-
полнителями. Эти специалисты (выступая на равных правах
с первым) предлагают свои составы соисполнителей и т.д.
Дополнительное достоинство способа взаимных рекомен-
дации в том, что эксперты, рекомендованные в качестве со-
исполнителей, могут выступа! ь с конкурирующими пред-
ложениями, что позволяет найти оптимальный вариант
распределения заданий.

К недостаткам способа относится возможность получения
слишком большого числа потенциальных экспертов. Поэтому
приходится ибо вводить некоторое «правило останова», ко-
гда дальнейший опрос кандидатов в эксперты прекращается,
либо по сформировании круга потенциальных экспертов при-
менять другие способы для отбора действительных экспертов
из их числа.
Недостаток «незримого коллектива» — его односторонний
подход к решаемой квалиметрическои задаче: члены этого
коллектива всегда представители одной школы.

Способ взаимных выборов

Этот способ отличается от способа взаимных рекоменда-
ций тем, что одновременно с формированием полного списка
потенциальных экспертов каждый эксперт знакомится со всем
имеющимся на момент его опроса списком экспертов и отме-
чает тех кандидатов, с которыми он хотел бы сотрудничать в
составе экспертной группы и тех. сотрудничество с которыми
он считал бы нецелесообразным.

При этом возможно образование в списке потенциаль-
ных экспертов двух и более подгрупп. Внутри них специа-
листы склонны к сотрудничеству друг с другом, но между
подгруппами количество взаимных выборов невелико. Ко-
нечно, в этом случае для экспертизы надо использовать
представителей какой-нибудь одной подгруппы или же
проводить работу с каждой подгруппой по отдельности.
Последний вариант требует значительно большей работы,
но зато возникает возможность взаимного контроля резуль-
татов. Хорошо, если результаты работы различных групп
экспертов не будут сильно различаться. Но если расхожде-
ние окажется существенным,, то провести согласование
оценок будет почти невозможно.

Способ взаимных выборов не вполне удобен потому, что
лишь некоторые кандидаты в эксперты знакомятся со всем
списком и осуществляют выбор из этого списка. Большинство
же специалистов получают список на стадии его составления
и потому не могут в полной мере выразить свой выбор. Лучше
было бы предъявить каждому специалисту полный список, но
это требует дополнительного цикла опросов. Кроме того, та-
кой способ уже является не способом формирования первона-
чального круга экспертов, а способом отбора экспертов из
сформированного банка.

Способ последовательных рекомендаций

(«прогнозного дерева»)

Один эксперт, являющийся крупным специалистом по
анализируемой проблеме (виду создаваемой продукции, на-
правлению деятельности фирмы и т п.), должен указать усло-
вия, при которых проблема может быть решена (достигнута
некоторая цель) и при которых он лично мог бы взять на себя
ее решение. После того как эти условия (промежуточные це-
ли) установлены, эксперт должен назвать лиц, могущих обес-
печить достижение указанных им промежуточных целей. Эти
лица выступают в качестве экспертов во втором туре опроса,
когда выясняются условия достижения промежуточных целей
и определяются лица, способные обеспечить достижение этих
промежуточных целей и т.д.

Например, руководство фирмы предполагает начать вы-
пуск продукции, превосходящей по качеству не только суще-
ствующие, ио и перспективные образцы аналогичного назна-
чения, способной завоевал» рынок и обеспечить процветание
фирмы в перспективе.

В этом случае способ последовательных рекомендаций,
пожалуй, единственный, позволяющий не только предвидеть
изменение требований к качеству продукции, но и создать ор-
ганизационный аппарат, способный реализовать намеченные
цели.

Применением этого способа достюается повышенная от-
ветственность эксперта за свои рекомендации, поскольку он
210
не можез ожидать, что его рекомендации будут скорректиро-
ваны другими членами экспертной группы, но. возможно,
подлежат исполнению самим экспертом. Способ последова-
тельных рекомендации впервые успешно применен для экс-
пертизы возможности реализации заданий в так называемом
«нормативном прогнозировании», когда производится экс-
пертное оценивание возможностей и сроков достижении оп-
ределенных целей. Поэтому его называют еще способом «про-
гнозного дерева».

Основной недостаток способа «прогнозного герева» —
поскольку эксперты подбираются непосредственно под кон-
кретную проблему, (причем в минимально необходимом ко-
личестве), то сформированная экспертная группа с самого
начала способна выработать и осуществить единственный ва-
риант решения без выдвижения и анализа каких-либо альтер-
нативных вариантов. Хотя можно, конечно, сформировать
2-3 альтернативные экспертные группы для дальнейшего
сравнения предложенных ими вариантов.

Поэтому способ «прогнозного дерева» можно рекомендо-
вать не для оценочных решений (связанных с анализом совре-
менного рынка продукции), а для экспортирования перспек-
тивных вариантов действий, направленных на значительное
повышение качества выпускаемой продукции и завоевание
рынка в условиях конкуренции

9.2.4.	Способы выдвижения

Выдвижение жспсрюв коллективами пи (разделении

Выдвижение специалистов в состав экспертной группы
может быть проведено коллективами подразделений данной
организации путем открытого или же тайного голосования.

211
Таким способом могут быть отобраны эксперты, пользую-
щиеся всеобщим доверием и уважением независимо от их
служебного положения и необязательно наиболее квалифи-
цированные. Как показывает опыт, такие эксперты коммуни-
кабельны и хорошо работают в составе экспертной группы.

Способ выдвижения коллективами целесообразно приме-
нять, когда решение задачи экспертизы требует учета не
только объективных показателей, характеризующих объект
оценивания, но и добросовестности исполнителей, сложно-
сти выполняемой задачи, условий, в которых выполнялась
работа и других дополнительных факторов, связанных с мо-
ралью, добросовестностью, этикой. К таким задачам отно-
сятся, например, оценивание качества работы подразделений
организации с целью премирования лучших, определение
изделия-победителя конкурсной разработки и т.п., в общем
то, что связано с возможным возникновением личных обид и
конфликтных ситуаций внутри данной организации. Приме-
няют также двухэтапную процедуру выдвижения, при кото-
рой на первом этапе выдвигают кандидатов в экспертную
группу, число которых больше заранее обусловленного чис-
ла членов экспертной группы. На втором этапе члены Совета
директоров или заведующие подразделениями соответст-
вующей организации проводят тайное голосование, напри-
мер, способом ранжирования, и на основе обобщенной
ранжировки определяют окончательный состав экспертной
группы.

При этом на первом этапе подразделения заинтересова-
ны в выдвижении объективных и квалифицированных со-
трудников, гак как в противном случае их кандидаты будут
скорее всего отвергнуты на втором этапе и, следовательно,
подразделение не сможет иметь своих представителей в
экспертной группе. На втором этапе ведущие специалисты
212
9 2 Способы определения первоначального круга кандидатов в нкперты
имеют возможность судить о квалификации выдвинутых
кандидатов. Большое число голосующих позволяет смяг-
чить эффект возможных личных предубеждений к отдель-
ным кандидатам.

Основной недостаток способа в узости области его приме-
нения: экспертизу, требующую объединения обширных зна-
ний, типа прогноза требований к качеству продукции или оце-
нивания качества продукции отраслевого использования такая
экспертная группа выполнить не сможет.

Выдвижение экспертов заинтересованными организа-
циями (способ «кота в мешке»)

Если решение проблемы экспертизы требует участия
представителей нескольких различных организаций, фирм и
т.п., находящихся в разных городах, а иногда и в разных
странах, то отбор экспертов по их документальным данным,
а тем более выбор по личностным характеристикам стано-
вится практически невозможным. В этой ситуации единст-
венное средство найти и привлечь к экспертизе нужных спе-
циалистов — обращение к руководству соответствующей
организации с просьбой о командировании представителей и
указанием на те их характеристики (профессиональные и
личностные), которые представляются желательными для
участия в данной экспертизе

Способ «кота в мешке», как правило, приводит к появ-
лению в составе экспертной группы специалистов с трудно
совместимыми позициями. Каждый из них, помимо дости-
жения цели экспертизы, стремится к достижению тех или
иных, не высказываемых открыто целей, поставленных пе-
ред ним руководством его организации. Ситуация несколь-
ко улучшается, если экспертизу, для которой формируют
экспертную группу, предполагается проводить системати-
213
чески Например, это может быть ежегодное составление
прогнозов требовании потребителей к продукции отрасли,
потребностей закупаемой или выпускаемой продукции и
т.п. Тогда удается:

•	организовать обучение выдвинутых в эксперты специа ти-
стов и выбрать общеприемлемые формы экспертизы;

•	сформировать путем некоторой селекции стабильный со-
став экспертной группы.

Но в целом этот способ приводит к появлению эксперт-
ной группы, которой трудно управлять, и к результатам,
сопряженным с большой вероятностью ошибки. Так, из-
вестно, что прогнозы выполненные специалистами стран
СЭВ, собранными способом «кота в мешке», почти всегда
бы ш грубо ошибочными. Весьма квалифицированные спе-
циалисты, представлявшие разные страны, стремились
предлагать суждения и оценки, соответствующие не их дей-
ствительному мнению, а наибо iee выгодные, направившему
их руководству.

Встречаются рекомендации привлечения в экспертную
группу наиболее квалифицированных специалистов разных
организаций сходного профи 1я для выявления непредвзятого
мнения. Нельзя доверять этим рекомендациям. По указанным
выше причинам способ «кота в мешке» лучше не применять
вовсе.

Свойства способа «кота в мешке» позволяют использо-
вать ето с целью провала некоторой работы. Для этого в
письмах руководств\ привлекаемых организаций следует
указать на ответственность предстоящих решений и обяза-
тельность их выполнения. Тогда будут присланы непроби-
ваемые специалисты, которые не пойдут ни на какие ком-
промиссы.
Способ максимального соответствия

Встречаются ситуации, когда члены экспертной группы
должны о сражать не свою собственную-точку зрения на объ-
ект экспертизы, а позицию определенной категории населе-
ния, социально-экономической группы, группы потребителей
и т.п.

Такова, например, экспертиза отношений населения к по-
явлению новой продукции, введению нового вида услуг, к
планируемым изменениям качества городской среды (снос
или возведение здании, сооружение памятников), изменениям
природной среды (в результате некоторых эколого-гигиени-
ческих мероприятий) и др.

Собственно говоря, проблема выявления суждений групп
населения не относится к квалиметрической экспертизе, а
скорее это объект социологии или социометрии. Определе-
ние суждений групп населения становится задачей квали-
метричсской экспертизы в тех случаях, когда ее решение
находится в плоскости повышения качества какой-либо про-
дукции, потребляемой населением, составления квалиметри-
ческих прогнозов или повышения качества жизни самого на-
селения.

11ри этом специалисты-квалиметрологи не проводят опро-
сы более или менее случайно выбранных респондентов, но
используют обычные формы работы с экспертами: формиру-
ют группы, используют различные способы опроса и т.п.

Так или иначе, работа по повышению качества продук-
ции иногда связана с необходимостью выявить отношение
населения к тем или иным объектам производства или про-
изводственным решениям, и поэтому в данном и следующем
пунктах рассмотрены некоторые способы выявления этого
отношения.
Для применения способа максимального соответствия
необходимо предварительно составить стратификацию ис-
следуемого контингента населения по социальным группам,
которые, как можно предположить, могут иметь обособлен-
ную от других групп общую позицию по отношению к
объекту' экспертизы. Эта стратификация вручается всем на-
учно-техчическим и административным работникам той ор-
ганизации, которой предстоит осуществить планируемое ме-
роприятие Каждый сотрудник должен указать своих коллег,
наиболее способных имитировать позицию определенной
социальной группы, входящей в стратификацию.

Требования к такому специалисту фудно сформулировать
формально и способность удовлетворять им зависит почти He-
x' томительно от личностных черт человека. Приблизительно
требования выглядят следующим образом:

•	этому специалисту продетой г освоить значительный объем
новой информации, касающейся потребностей социальной
группы, к которой он скорее всего не принадлежит. По-
этому он не должен обладать заранее сформировавшейся
жесткой позицией по предмету экспертизы, но должен
иметь желание усвоить и разумно отстаивать суждения
возможно, чуждые ему лично;

•	его работа в экспертной i руппе заключается в отстаивании
определенной позиции. Это несколько сходно с участием
специалиста эксперта в чечовых играз Поэтому' он дол-
жен быть способен к участию в такой форме работы экс-
пертной группы.

Ввиду указанных особых требований, которым может
удовлетвори: ь далеко не каждый, отбор кандидатов в эксперт-
ную группу не может быть осуществчен по формальным кри-
териям В анке re-стратификации, заполняемой со {рудниками
216
9 2 Способы определения первоначального круга кандидатов в эксперты
организации, содержится просьба указать лица, наиболее со-
звстствующие той роли, которую им придется выполнять.
Отсю та и название способа.

Наибольшая трудность при реализации способа макси-
мального соответствия — в подготовке информации, в.\о тя-
тей в анкету для опроса, а именно — самой стратификации и
указаний по характеру требований, предъявляемых к кандида-
там в эксперты. Нужна большая опытность, чтобы правильно
разделить население на заинтересованные труппы, причем
проверить эту правильность почти невозможно. Специалисты,
выдвигаемые кандидатами в эксперты, как правило, коммуни-
кабельны, но склонны к пространным рассуждениям. Необхо-
дим опытный организатор работы экспертной группы для
проведения экспертизы в разумные сроки.

При рациональной страыфикации и хороню организован-
ной работе экспертная группа выносит всесторонне обосно-
ванное заключение, отражающее мнение, которое могло бы
быть получено путем сплошного опроса изучаемого контин-
гента, т.е. экспертиза дает значительную экономию времени и
средств.

Способ «фокус-групи»

(«Фокус-группа» — это 7-10 человек, проводящих дискус-
сию ио заранее составленному плану и направленную на вы-
явление суждений представителей различных социальных
групп но квалиметрическому вопросу в условиях непринуж-
денной, безопасной обстановки. В отличие от способа макси-
мального соответствия фокус-грхппу формируют из числа
представителей общественных и профессиональных организа-
ций, которые могут быть заинтересованы в решении постав-
ленного перед экспертизой вопроса. Способ фокус-групп
предназначен для выявления суждений преобладающей части
населения некоторого ренюна, поэтому отбор представителей
производят путем обращения в общественные и профессио-
нальные организации, находящиеся на данной территории,
особенно располагающие средствами массовой информации
союзы потребителей, редакции соответствующих газет, про-
фессиональные объединения (типа союза экспортеров нефти)
и т и

Например, для оценивания качества намечаемых к вы-
пуску новых электробритв, работающих на принципе ваку-
ум-выщипывания, очевидно, что надо опросить парикмахе-
ров и мужчин, которых не удовлетворяют имеющиеся
устройства для бритья Парикмахеры имеют профессиональ-
ный союз, с которым и следует войти в контакт. Мужчин,
страдающих от пользования обычными средствами для бри-
тья. можно найти, обратившись в косметологическую или
дерматологическую клинику, где могут порекомендовать за-
интересованных пациентов. При обращении в эти организа-
ции следует просить рекомендовать нескольких человек, ис-
ходя из того, что в намеченное для собрания (руппы время
кто-то не сможет прийти.

Поскольку к экспертизе привлечены лица, незнакомые с
такой формой работы, то формирование группы и работа с
ней требуют хорошей подготовки самого организатора. Он
должен вначале выделить социальные группы, имеющиеся в
регионе, суждение которых необходимо узнать, затем соз-
дать условия заинтересованности их представителей в уча-
стии в работе.

Заседания «фокус-групп» проводят 2-5 раз, частично или
полностью меняя состав участников. Обязательна запись засе-
дания на магнитофон. Желательно использовать таблички с
218
именами, поставленные перед каждым участником. Перед на-
чалом работы «фокус-группы» следует еще раз встретиться с
заказчиком экспертизы, обсудить состав участников, порядок
работы, содержание обсуждаемых вопросов.

Дискуссию проводят по плану, составтенному организато-
ром. Обсуждаемые вопросы должны идти от общих к част-
ным, причем их формулировка должна быть нейтральной —
не ориентировать участника на тот или иной ответ.

Например. нельзя спрашивать: «Является ли предлагаемая
продукция лучше прежней?». Нужна приблизительно такая
формулировка: «Какие бы вы выделили основные положи-
тельные черты той и другой продукции?». Или, если речь идет
о качестве предлагаемых конструктивных решений: «Какш
вы бы выделили основные положительные тенденции в конст-
руировании данных объектов?».

Вопросы во всех случаях следует ставить так. чтобы уча-
стники не могли догадаться о взглядах организатора.

Ввиду непрофсссиональности состава экспертов «фокус-
1 руппы», особенно важно систематически задавать вопрос
«Почему?», чтобы отделить действительные факторы, влияю-
щие на предпочтения опрашиваемых, от их эмоционального
обрамления. Организатор должен внимательно слушать и от-
мечать не только ответы, но и заминки и уклонения от отве-
тов. Окончательные результаты экспертизы организатор
оформляет после проведения всех заседаний и анализа аудио-
записей в ви к* описания факторов и показателей, влияющих
на предпочтения представителей исследованных социальных
групп.

С учетом сказань/Ъго о способах максимального соответст-
вия и «фокус-групл» должно быть понятно, что опрос населе-
ния, проведенный без стратификации без продуманной про-
цедуры отбора экспертов, без тщательного выяснения их
219
суждений, без предварительной подготовки как содержания,
так и формы предлагаемых вопросов, путем выхватывания от-
дельных лиц из очередей или прохожих, является лишь поте-
рей времени и средств, но никак не квалиметри чески грамот-
ным исследованием.

9.3.	Способы отбора экспертов
из сформированного банка данных
по кандидатам в эксперты

9.3.1.	Способы, основанные на использовании
коэффициентов ком вез снтностн

Коэффициенты компетентности экспертов можно полу-
чить следующими способами:

1)	оцениванием со стороны коллег;

2)	формальным расчетом по некоторой формуле, учитываю-
щей документальные данные;

3)	по результатам тестирования (вариант: по результатам
участия в деловых играх);

4)	самооценкой;

5)	по результатам достаточно длительной систематической
работы в составе экспертной группы (путем расчета рей-
тинга эксперта).

Оценивание со стороны коллег

Рассмотренные выше, в п. 9.2.4 («Способы выдвижения»),
по существу, являются способами оценивания со стороны
коллег. Суть этих способов состоит в том, что специалист вы-
двинут тем или иным числом коллег в круг потенциальных
220
9.3. Способы отбора экспертов из сформированного банка данных
экспертов и. исходя из того или иного критерия, либо включен
в этот круг, либо нет. При этом специалист, вошедший в
потенциальные эксперты, во всех дальнейших операциях счи-
тается равно компетентным со всеми остальными потенциаль-
ными эксперчами, т.е. никакой «весовой» оценки, используе-
мой для коррекции его оценок, ему не присваивают.

Эти способы можно без изменений применить и для отбо-
ра экспертов из уже сформированного банка данных о канди-
датах. Например, получив задание на экспертизу качества не-
которого объекта можно предложить одному из экспертов
указать коллег (из числа уже имеющихся в банке), которых
наиболее рационально привлечь для оценивания именно дан-
ного объекта, затем обратиться с тем же вопросом к ним и т.д.
Эта операция отбора, как нетрудно видеть, аналогична спосо-
бу взаимных рекомендаций (п. 9.23.1), но круг возможных
экспертов ограничен содержимым банка чанных/

Поэтому способы оценивания со стороны коллег, анало-
гичные изложенным ч п.п. 9.2.3 и 9.2 4, мы далее не рассмат-
риваем.

В некоторых работах упомянута возможность получе-
ния оценки компетентности эксперта со стороны коллег в
виде некоторого балла. Такие оценки нельзя рекомендовать
для использования при отборе экспертов по следующим
причинам:

1)	оценка со стороны коллег может оказаться иннь оценкой
взаимоотношений экспертов. Особенно ярко это проявля-
ется в тех случаях, когда эксперты принадлежат к не-
скольким разным школам. Никакой эксперт не оценит
представителя чужой школы выше, чем своей;

2)	сама попытка как-то взвесить компетентность эксперта не-
этична как по отношению к оцениваемому специалисту,
так и по отношению к оценивающему. Кандидат в экспер-
ты, зная, что ею суждению придают меньший вес, чем
чьему-то, склонен отказаться от участия в экспертизе;

3)	нет никаких экспериментальных доказательств того, что
оценки экспертов, имеющих большие коэффициенты ком-
петентности, точнее или надежнее, чем оценки экспертов с
меньшими коэффициентами.

Коэффициент компетентности как функция
документальных оценок

Обычно применяемая без излишних хитростей (и без како-
го-либо обоснования) формула для расчета коэффициента
компетентности имеет вид:

К = Е т, xv,

где хч — значения оценок, весьма произвольно приписывае-
мых эксперту за производственный стаж, учению степень,
количество публикаций и т.п.;

mt — коэффициенты весомости стажа, остепененности,
публикуемости и т.п., приписанные с точки зрения пред-
полаюемой важности этих свойств для члена экспертной
группы.

Например, в ГОСТе 23554.1-79 «Экспертные методы оцен-
ки качества промышленной продукции» рекомендована фор-
мула:

К -0,4^ +0,6ксам.,

где кор, — коэффициент аргументированности, рассчитывае-
мый пропорционально числу научных командировок за
рубеж, числу прочитанных книг и др.;

Kiav — коэффициент знакомства, который эксперт назна-
чает себе cast.
По нашему суждению, опираться на подобные расчеты ко-
эффициентов компетентности не следует.

На включение специалиста в экспертную группу (если
исходить только из требования его компетентности) могут
влиять не общие сведения о печатных трудах и т.п., но толь-
ко те данные, которые характеризуют его отношение к объ-
екту предстоящей экспертизы. Это могут быть его печатные
работы в направлениях, имеющих отношение к объекту экс-
пертизы. Однако может оказаться, что эксперт хорошо знает
объект экспертизы, но опубликовал в этом направлении мало
работ, или вообще ничего нс опубликовал. То есть оценка
его компетентности по документальным данным окажется
неверной.

Весовые оценки компетегггности, находимые по докумен-
тальным данным, присваивают эксперту без учета того со-
стояния, в котором он находится в момент опроса. Однако
точность оценки эксперта может резко колебаться в момент
опроса под влиянием обстановки, отсутствия стимулов прояв-
лять компетентность и т.п. То есть и с этой точки зрения
оценки компетентности не гарантируют высокой точности и
обоснованности оценок эксперта.

В настоящее время нет достаточной ясности в опреде-
лении того, что такое компетентность эксперта, каким обра-
зом она может быть измерена и как следует использовать
оценку компетентности, если она будет получена. Попытки
разработать меру компетентности, которая могла бы быть
использована для улучшения отбора экспертов, не привели
к успеху.

Литературные данные и опыт практической работы свиде-
тельствуют: результативность работы эксперта значительно
больше зависит от заинтересованности в результатах работы,
добросовестного отношения к работе как со стороны экспер-
223
тов. так и в первую очередь со стороны организатора, чем от
введения каких-либо коэффициентов компетентности. Только
сам специалист должен судить о своей компетентности в от-
ношении объекта экспертизы, о своем желании дать правиль-
ную оценку, и на основе его самооценки (учитывая и другие
его качества) можно принимать решение о его включении в
жспертную. группу. Соответствующий способ самооценки
рассмотрен в п. 9.3.2.2.

Отбор экспертов ио результатам тестирования

Тестирование кандидатов для отбора в эксперты может
быть осуществлено следующими способами.

1	По результатам решения тестовых задач Этот способ
целесообразно применять, когда членам формируемой экс-
пертной группы предстоит многократно решать однотипные
задачи, требующие знания многочисленных правил и инст-
рукций, юридических положений и т.п Например, если экс-
пертной группе, предстоит систематически оценивать качест-
во проектных решений строительных фирм с эколого-
гигиенических позиций.

2	. Психометрическое тестирование. Психометрические
способы тестирования применяют в тех случаях, когда для
у частия в экспертизе требуется некоторый минимум развития
психофизиологических функций Например, предстоит оцени-
вание качества нового типа экранов дисплеев для ЭВМ. По-
нятно, что помимо хорошего знания условий производства и
использования этих экранов эксперт должен иметь физиоло-
гическую возможность оценить четкость и контрастность изо-
бражения, качество цветопередачи и т.п.

3	Тестирование по результатам ог^енивания тестового
объекта Группа уже сложившихся жспертов оценивает неко-
торый объект, поступивший на экспертизу, и фиксирует его
224
9	.3 Способы отбора экспертов из сформированного банка санных
достоинства и недостатки, а также дает оценки по частным
показателям. Затем анализ того же объекта проводят кандида-
ты в эксперты. По числу совпавших оценок судят о пригодно-
сти кандидатов для предстоящей экспертизы.

Способами тестирования удастся отобрать экспертов с по-
ниженной инициативой, но умеющих хорошо соблюдать за-
данные правила, использовать профессиональные методики,
положения и т.п.

Отбор экспертов ио результатам участии

в деловых играх

Участие в деловых играх можно рассматривать как один
из способов тестирования кандидатов в эксперты.

Обычно в деловых играх принимают участие лица,
реально осуществляющие функции управления — админи-
страторы предприятий, работники аппарата управления от-
раслей народного хозяйства, лица, готовящиеся на должно-
сти руководителей фирм или отдельных производств и т.п.
Деловые игры позволяют специалисту испробовать себя в
разных должностях и лучше понять возможности и трудно-
сти каждой из них.

Успешность деятельности игрока в деловой игре фикси-
руют в виде некоторой суммы выигрыша, по каковой и судят
о его способности исполнять ту или иную должность. Этот
показатель может служить и для оценивания его способно-
стей исполнять обязанности эксперта в решении соответст-
вующих задач. Деловые игры, помимо того, что позволяют
получить оценки способностей эксперта, развивают и трени-
руют его инициативу и необходимые профессиональные на-
выки.

Однако, во-первых, трудно разработать деловую игру, в
которой достаточно полно проявились бы необходимые спо-

8- Квалиметрия

225
собности кандидата в эксперты. Во-вторых, не всегда специа-
лист, успешно выступивший в деловой игре, так же хорошо
проявит себя в реальной обстановке. (По нашему опыту,
10-15% лиц, хорошо проявивших себя в игре, не могут столь
же успешно справляться с реальными задачами).

Деловые игры применяют для отбора экспертов на задачи
оценивания качества функционирования сложных структур —
органов управления, подразделений или филиалов организа-
ций, финансовых органов и т.п.

Вариантом деловой игры, требующим меньших трудоза-
трат со стороны разработчика, является «кейс-метод». При
этом каждый кандидат в эксперты должен найти оптимальное
решение в ряде стандартных ситуаций, которые моделируют
для него организатор и другие участники.

Использование рейтинга эксперта

В тех случаях, когда специалиста неоднократно привлека-
ют для участия в экспертизе, и есть возможность ретроспек-
тивно оценить степень соответствия его прошлых оценок и
суждений истине, может быть построена величина, характери-
зующая качество эксперта, его рейтинг (R).

Правила расчета рейтинга могут быть различными. Внача-
ле нужно составить словесное описание процедуры изменения
рейтинга.

Например, изначально при включении в банк всем экспер-
там присваивают одинаковый рейтинг (100 баллов). Если спе-
циалист участвовал в некоторой экспертизе, и его оценка впо-
следствии оказалась соответствующей истине, то рейтинг
может быть повышен. Допустим, за каждую оценку или суж-
дение, признанные очень хорошими, R возрастает на 5 баллов.
За оценку, признанную хорошей, но не наилучшей, R повыша-
ется на 3 балла. Напротив, ошибочная оценка или рекоменда-
226
ция снижают рейтинг на определенное число баллов. Могут
быть введены изменения рейтинга за предоставляемую допол-
нительную информацию, немотивированный отказ от участия
в экспертизе и т.п.

Спустя некоторое время эксперты приобретают различ-
ные значения рейтинга, и их отбор для дальнейшего участия
в экспертизе может быть проведен с использованием этой
величины. Так, могут быть выбраны эксперты с высоким
рейтингом. Оплата работы эксперта также может быть по-
ставлена в связь с рейтингом. Может быть предусмотрен
критерий отказа от дальнейшего привлечения специалиста к
работе в экспертной группе. Например, если его R снизится
до 20 баллов

11о рейтинг не может быть использован для «взвешива-
ния» оценок и суждений эксперта, выраженных во время экс-
пертизы по причинам, указанным в п. 9.3.1.2. Если эксперт
отобран для участия в экспертизе, его суждения должны
быть приняты на равных с суждениями остальных специали-
стов.

9.3.2.	Отбор экспертов по нх самооценке

Самооценка по направлениям

В тех случаях, когда экспертизу поступающих объектов
проводят неоднократно (периодически или по мере поступле-
ния объектов), причем объекты экспертизы можно разделить
на направления так. что экспертиза каждого направления тре-
бует привлечения особой группы специалистов, применяют
следу тощий способ.

Организаторы подразделяют всю область возможной
экспертизы на направления, и каждый кандидат в эксперты
227
отмечает те направления, в работе, по которым он хотел бы
участвовать, и те, свое участие в которых он считал бы не-
целесообразным. Эти сведения заносят в банк. При поступ-
лении на экспертизу очередного объекта организаторы оп-
ределяют направление, к которому объект принадлежит, и
отбирают соответствующих специалистов в экспертную
группу.

Пример 9.2. Для проведения экспертизы качест-
ва электротехнических устройств бытового назначе-
ния в соответствующем отраслевом институте все
виды продукции отрасли были разделены по направ-
лениям:

•	устройства и приборы освещения жилища:

•	устройства для уборки жилых помещений;

•	устройства и приборы кухонного назначения и
т.д.

Специалисты, работающие в институте, заранее
определили для себя одно или несколько направлений
оцениваемой продукции, в которых они специализи-
ровались и могли бы выступать в роли экспертов.
При поступлении на экспертизу нового образца про-
дукции технический секретарь получает из банка,
хранящегося в памяти ЭВМ, сведения о возможных
экспертах и, проверив готовность последних к уча-
стию в данной экспертизе, производит их отбор в экс-
пертную группу.

Пример 9.3. Японский журнал «Кураси-но-тэте»,
посвященный защите прав потребителя, сформиро-
вал банк потенциальных экспертов, рассеянных по
всей стране так, что при появлении где-либо про-
дукции, подлежащей оцениванию, журнал быстро
отбирает экспертов из числа корреспондентов, про-
живающих недалеко от места продажи продукции и
специализирующихся на оценивании этого вида
продукции,

Положительные особенности этого способа:

1)	в экспертную группу попадают специалисты,
чувствующие себя уверенно в отношении объ-
екта экспертизы;

2)	при условии систематической работы в эксперт-
ной группе квалификация специалиста, как экс-
перта. растет;

3)	способ самооценки но направлениям удобен для
автоматизированного отбора экспертов в тех
случаях, когда число потенциальных экспертов
весьма велико, и они разобщены территориаль-
но так, что при отборе приходится учитывать
фактор доступности.

Недостатки, присущие способу самооценки по на-
правлениям;

1)	технический секретарь может неточно опре-
делить направления, к которым относится
представленный на экспертизу объект, и тогда
экспертная группа окажется неверно сформи-
рованной, неспособной все сторонне оценить
объект,

2)	»ксперты, отобранные в соответствии с оценка-
ми, сделанными ими, быть может, задолго до
экспертизы к моменту экспертизы могут изме-
нить ориентацию своей работы и по этой или по
другим причинам не обнаруживать желания
участвовать в предстоящей экспертизе.

Самооценка пи объекту экспертизы

Способ, основанный на самооценке по конкретном} объ-
екту экспертизы, состоит в том, что кандидатам в эксперты
объявляют задачу и знакомят с объектом предстоящей экспер-
тизы. после чего каждый из их принимает решение, участво-
вать в работе экспертной группы или же нет.

Способ самооценки по объекту экспертизы лишен не-
достатков, присущих предыдущему способу самооценки по
направлениям, но труднее в реализации, так как требует
проведения опроса всех кандидатов, включенных в банк, в
кратчайшее время. Кроме того, количество отобранных экс-
пертов может оказаться либо слишком большим, либо
слишком малым, и потребуются дополнительные меры по
корретировке ее состава.

Поэтом} способ самооценки пи экспортируемому объекту
трудно реализовать при наличии большого банка экспертов,
тем более находящихся в разных учреждениях или даже горо-
дах. Комбинация способов самооценки по направлениям и са-
мооценки по объекту экспертизы, возможно, будет лишена
недостатков обоих способов, сочетая их достоинства.

9.33. Способы, основанные
на минимизации расхода ресурсов

Ограничения по ресурсам, расходуемым финансам и про-
должительности работы могут иметь место при реализации
тюбого способа формирования круга кандидатов в эксперты
230
или отбора экспертов из числа рассмотренных выше. Однако
возможны ситуации, когда процедура отбора экспертов жест-
ко связана с лимитированием финансов или продолжительно-
сти работы.

В таких ситуациях вначале определяют количество экс-
пертов, которых можно включить в работу, исходя из рас-
четов, учитывающих прошлый опыз или же исходя из
удобства управления экспертной группой, а затем произво-
дят их отбор так, чтобы минимизировать ограничиваемый
ресурс.

Например если проведение экспертизы гребует собрания
экспертной группы и для этой цели необходимо отрывать экс-
пертов от их основной деятельности на определенный срок,
оплачивая их работу в экспергной группе пропорционально ее
продолжительности или вызывать из других городов (что свя-
зано с оплатой командировочных) то, естественно, организа-
торы отбирают прежде всего тех экспертов, которые на мо-
мент экспертизы не заняты срочной работой, и тех, кто
находится поближе.

Практически задача такого отбора не требует сложных
вычислений и решается моментально. Достоинством спосо-
бов отбора, проводимых с минимизацией ресурсов, являет-
ся именно эта минимизация. Возможных недочетов при
применении этих способов, конечно, много. Из-за того, что
привлекаемые эксперты в основном базируются в организа-
ции, проводящей экспертизу, возможно появление школы,
состоящей из экспертов, придерживающихся преимущест-
венно одного из возможных подходов к качеству объекта
экспертизы. Из-за лимитирования количества экспертов в
труппе может не оказаться специалистов того или иного
профиля и потому не будет обеспечен всесторонний анализ
объекта экспертизы и т.д. Наконец, результаты работы
слишком маленькой экспертной группы могут не вызвать
доверия заказчика экспертизы.

Поэтому экспертизу в условиях жесткого лимитирования
ресурсов лучше не проводить, а поискать другие пути реше-
ния стоящей перед экспертизой задачи.

9.4. Сводная таблица
способов отбора экспертов

Группа способов	Способ выбора	Цели, которые, п о-в ндим ому, могут быть достигнуты с применением способа.  Рекомендации по применению	Возможные не- желательные обстоятельства, присущие спо- собу. OipaxH- чения по при- менению
1	2	3	4
СПОСОБЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ  ПЕРВОНАЧАЛЬНОГО КРУГА ЭКСПЕРТОВ			
Способы назначе- ния	I ^посред- ственное назначение руководи- телем, заказы- вающим экспертшу	Удается назначить лиц, заинтересован- ных в решении во- проса и достаточно коммуникабельных (или вынужденных быть коммуника- бельными). Могут быть назначены ав-	Эксперты с вы- соким служеб- ным положени- ем, как правило, не склонны ов- ладеть новой информацией и новыми спосо- бами работы.
Продолжение таблицы

1	2	3	4
		торитетныс лица, решение которых не вызовет серьезных возражений других сотрудников. Moi-ут быть назначены ини- циативные работни- ки, способные найти нетрадиционные вы- сокоэффективные решения	Эксперты в ус- ловиях риска репутацией или бами работы. Эксперты в ус- служебным по- ложением могут намеренно вы- давать иска- женную инфор- мацию, чтобы избежать этого риска
	Назначение по выбору эксперта- руководи- теля	Удается собрать спе- циалистов, хорошо сработавшихся меж- ду собой, что обес- печит оперативность выполнения экспер- тизы. При опытном руководителе в экс- пертной группе мо- гут быть достигнуты выдающиеся резуль- таты	Ввиду того что в экспертной группе будут сосредоточены представители одной школы, неизбежна оп- ределенная од- носторонность анализа
	Назначение комиссией, состоящей из руково- дителей экспертных rpjnn	В экспертную группу могут войти специа- листы различного профиля, обеспечи- вающие многосто- ронность анализа. Обеспечивается вза-	Продуктив- ность работы может оказать- ся невысокой из-за противо- речий во взгля- дах различных
Продолжение таблицы

1	2	3	4
		имный контроль ре- комендаций	школ экспертов и из-за психо- логической не- совместимости некоторых экс- пертов
Докумен- тальные способы	Отбор по условию максималь- ной авто- ритетности	Максимальной ав- торитетностью та- кая группа обладает в глазах высшего начальства, не зна- комого с методами группового приня- тия решений. Воз- можен высококаче- ственный анализ проблемы с точки зрения соответствия нормативным и пра- вовым актам, явным и неявным директи- вам руководства	Не удается сформировать экспертную группу из ини- циативных спе- циалистов, спо- собных решать новые задачи нетрадицион- ными методами
	Отбор из условия полноты охвата про- блемы	При правильном оп- ределении необхо- димых сторон анали- за осуществляется всестороннее рас- смотрение объекза	Ввиду невоз- можности при- влечь многих специалистов одного профиля подход экспер- тов может ока- заться односто- ронним. отра-
Продолжение таблицы

1	2	3	4
			жать позиции одной школы
Способы взаимных рекомен- даций	Способ вза- имных ре- комендаций («снежного кома»)	Удается найти «не- зримый коллектив» сработавшихся меж- ду собой специали- стов, который может	Может привес- ти к слишком большому чис- ленному соста- ву экспер гной
		провести глубокий анализ проблемы Удобно применять при анализе относи- тельно уникальной продукции,когда число возможных экспертов заведомо невелико	группы, а ино- гда разрастание «снежного ко- ма» не удается остановить
	Способ взаимных выборов	В формируемом бан- ке кандидатов в экс- перты образуются подгруппы экспер- тов, имеющих несов- падающие подходы, что дает возмож- ность провести вза- имный контроль ре- зультатов	Совместная работа предста- вителей различ- ных образовав- шихся групп вряд ли воз- можна. Прихо- дится либо проводить экс- пертизу в двух вариантах, либо ограничиваться односторонним анализом Пол- ное определе-
Продо члсение таб ,ицы

1	2	3	4
			ние взаимных выборов требу- ет дополни- тельного цикла опросов
	Способ по- следова- тельных рекоменда- ций («про- гнозного дерева»)	Достигается повы- шенная ответствен- ность экспертов за свои рекомендации. Объем сформиро- ванной экспертног группы минимально необходим для ре- шения задач экспер- тизы	Сформирован- ная экспертная группа выраба- тывает лишь один вариант решения про- блемы экспер- тизы без анали- за альтернатив- ных вариантов
Способы выдвиже- ния	Выдвиже- ние кол- лективами подразде- лений	Целесообразно при- менять, когда реше- ние задачи экспер- тизы требует учета личных качеств: воз-можностей раз- работчиков оцени- ваемой продукции или связано с этиче- скими проблемами. Рекомендуется для оценивания разра- боток с целью пре- мирования, выдви- жения на выставки и т.п	Применение возможно лишь в масштабах ор- ганизации, где эксперты могут детально озна- комиться с ус- ловиями работы авторов оцени- ваемой продук- ции
Продолжение таблицы

1	2	3	4
	Выдвиже- ние заинте- ресован- ными орган и на- циями (способ «кота в мешке»)	Удастся собрать представтетей раз- личных организаций, о сотрудниках кото- рых у организаторов экспертизы нет ника- ких сведений. Вы- двинутые эксперты окажутся .достаточно энергичными в от- стаивании интересов своих организаций	В экспертную группу могут попасть спе- циалисты с трудно совмес- тимыми пози- циями. Трудно надолго со- брать экспертов в одном месте. Из-за возмож- ного ведомст- венного подхо- да экспертов велика вероят- ность нерацио- нального реше- ния задачи
	Способ максималь- ного соот- ветствия	Позволяет моде пи- ровать требования и суждения по качест- ву, предъявляемые различными соци- ально-экономичес- кими группами на- селения. Экспертная группа удачно сфор- мирована, го резуль- таты ее работы мо- гут сэкономить значительные сред- ства	Трудно опреде- лить характер требований, предъявляемых эксперту. Пра- вильность ре- зультатов рабо- ты группы проверить поч- ти невозможно
Продолжение таблицы

1	2	3	4
	Способ «фокус- группы»	Применяют для вы- явления предпочте- ний населения дан- ного региона по качеству продукции, усл) г, целесообраз- ности HOBOBBU 1СНИЙ и т.п., а также реше- ния задач ква шмет- рического прогнози- рования	1 ребуется большая пред- варительная подготовка: формирование состава участ- ников «фокус- группы», подго- товка места проведения за- седаний, прове- дения несколь- ких заседаний с группами раз- ного состава. Требует высо- кого профес- сионализма со стороны орга- низатора
СПОСОБЫ ОТБОРА ЭКСПЕРТОВ ИЗ СФОРМИРОВАННОГО БАНКА ДАННЫХ КАНДИДАТОВ В ЭКСПЕРТЫ			
Способы, основан- ные на использо- вании ко- эффици- ентов компе- тентности	Оценива- ние со сто- роны кол- ле!	Наиболее простой способ получения оценки компетентно- сти эксперта, не тре- бующий больших трудозатрат со сто- роны организа горев. Удается найти экс- пертов, способных	Оценка со сто- роны коллег может оказать- ся лишь оцен- кой взаимоот- ношения экспертов. Принцип при- менения таких
Продолжение таблицы

1	2	3	4
		работать в эксперт- ной группе и имею- щих достаточную (но необязательно наи- высшую) классифи- кацию	оценок компе- тентности мо- жет вы гвать от- рицательную реакцию неко- торых экспер- тов
	Коэффици- ент компе- тентности, рассчиты- ваемый, как функ- ция доку- менталь- ных оценок	Производит впечат- ление научно обос- нованной оценки компетентности от- бираемых экспертов	Исследования не подтвердили целесообразно- сти использо- вания коэффи- циента компетентно- сти для отбора экспертов. По- этому отобран- ная таким спо- собом экспертная группа может оказаться нера- ботоспособной, а время — по- траченным впустую
	Отбор экс- пертов по результа- там тести- рования	Удается отобрать специалистов, хоро- шо знакомых с ме- тодическими и нор- мативными документами, ка-	Инициатива членов форми- руемой экс- пертной группы снижена. Зада- чи, требующие
Продолжение таблицы

1	2	3	4
		сающимися объекта экспертизы и у мею- шими их твердо при- держиваться Удобно для приме- нения в экспертизе, имеющей юридиче- ские аспекты оцени- вания	нестандартного подхода, реше- ны не будут
Отбор экспертов по их са- мооценке	Самооцен- ка по на- правлениям	Удобно в тех случа- ях, когда экспертиза неоднократно прово- дится относительно определенного круга объектов.  Удобно при наличии достаточно большо! о банка экспертов, в частности рабо таю- щих в разных горо- дах или странах	При неправиль- ном определе- нии направле- ния, к которому относится оце- ниваемый объ- ект, возможны грубые ошибки в результатах экспертизы
	Самооцен- ка по объ- екту экс- пертизы	Удается выбрать экспертов, наиболее способных произво- дить оценивание данного объекта в данный момент вре- мени.  Исключается воз- можность ошибки в отнесении объекта к	Способ труден в реализации, так как требует проведения пре шаритель- ного опроса всех кандидатов в эксперты в кратчайшее время
Окон чин ие таоя ицы

1	2	3	4
		области знаний оце- нивающих экспертов	
Способы, основан- ные на миними- зации рас- хода ре- сурсов	Минимиза- ция расхо- дов финан- сов или минимиза- ция расхо- да времени	Удается минимизи- ровать расходы } ка- занного вида ресур- сов	Возможно по- явление школы экспертов, осу- ществляющих лишь односто- ронний подход К объекту IKC- иерти зы.  В группе може не оказаться специалистов того или иного необходимого профиля
Глава 10

ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ ЗАДАЧИ,
РЕШАЕМЫЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
МЕТОДА МОНТЕ-КАРЛО

Задачи, помещенные в этой главе, оптимизационные, т.е.
цель их решения — нахождение оптимального или близкого к
оптимальному значения некоторой функции качества. Реше-
ние этих задач находят с использованием метода Монте-
Карло (ММ-К) или статических испытаний, который реализу-
ют с помощью ЭВМ

Некоторые из приведенных задач в простейших вариантах
допускают решение путем обычных алгебраических или ком-
бинаторных вычислений. Однако в более сложных вариантах,
имеющих место в реальных работах, их решение может быть
найдено только с применением ММ-К.

На основе ММ-К, можно решить и широкий круг техниче-
ских задач, связанных с проектированием, расчетом конструк-
ций, оптимизацией технологии и организации работ, оценива-
ем надежности получаемых результатов, которые (задачи) в
курсе высшей школы подлежали решению другими. обычны-
ми, методами.

Общая цель настоящей главы, — ознакомление с принци-
пами решения оптимизационных задач оценивания качества с
импользованием ММ-К так. чтобы освоенные приемы могли
быть использованы при реальном проектировании.
10.1.	Метод Монте-Карло

10.1.1.	Сонность метола

В тех случаях, когда решение оптимизационной задачи
вычис зительным методом невозможно — не существует ана-
штического метода или он слишком сложен или необходимо
рассмотреть слишком много вариантов — задач) решают
ММ-К.

Сущность метода. П)сть требуется оптимизировать, до-
пустим, трассу проектируемого нефтепровода так, чтобы был
нанесен минимальный ущерб окружающей среде. Вариантов
выбора трассы может быть очень много, перебрать их все не-
возможно даже с помощью ЭВМ. Тогда мы случайным обра-
зом выдираем достаточно много вариантов, например, 10 тыс.,
и для каждого подсчитываем величину ущерба окружающей
среде. Из полученных вариантов выбираем несколько наи-
лучшич и из них — окончательный вариант по другим крите-
риям. например, экономическим

Абсолютный оптимум при этом не может быть достигнут,
но будет найден вариант, близкий к этому абсолютному опти-
муму.

Помимо оптимизации ущерба и затрат в задачах органи-
зационного характера ММ-К может быть применен для син-
теза механизмов, состоящих из многих деталей с разными
свойствами, с целью оптимизации, допустим, массы, энерго-
затрат, для определения точности оценок качества и в других
случаях.

В целом ММ-К — мощное средство решения сложных оп-
тимизационных задач, некоторые из которых не могут быть
решены др) гимн средствами.
10.1.2.	Как построить рандомизатор

Рандомизатор — необходимый элемент при реализации
ММ-К.

Рандомизатор — это датчик случайных чисеч, распре-
деленных обычно, ио равномерному закону на интервале
(0, 1).

Удобство равномерного закона в том, что с его помощью
нетрудно получить другие популярные законы распределе-
ния, используемые в квалиметрии, в частности, в теории на-
дежности.

Существует много способов получения псевдослучайных
чисел [7]. Для наших задач наиболее удобные следующие:

1.	Использование десятичного рапожения иррациональных
чисел: >/2, >/з, л, е и большинство логарифмов. Здесь каждая
последовательная группа цифр (не слишком близко к началу и
концу разложения) iacr псевдос чу'чайное число.

2.	Испо-1ьз> ванне таб тц с [учайных чисел — они есть в
приложениях во мног и х учебниках по статистике.

3.	Рандомизаторы на микрокалькуляторах. В настоящее
время некоторые микрокалькуляторы имеют встроенные ран-
домизаторы, которые дают случайные числа в зависимости от
момента времени нажатия кнопки.

4.	Механический рандомизатор.

Рис 10.1 Схема механического рандомизатора
из колбы с шариками
Предложена стеклянная колба для получения случайных
(не псевдо!) чисел. В ней находятся 9 белых и 1 черный ша-
рик. После встряхивания шарики закатывают в грубку. По-
рядковый номер положения черного шарика среди белых яв-
ляется случайным (не псевдо) числом.

10.1.3.	Как проверить качество рандомизатора

Существует несколько способов проверки качества ран-
домизатора, т.е. соответствия создаваемого им распределе-
ния заданному. Рассмотрим наиболее простой - способ Пир-
сона.

Способ Пирсона. Пусть сосзавзена таблица из 100 слу-
чайных чисел, распределенных, по-видимому, равномерно
на интервале [.00, * .99]. Определим количество чисел, по-
павших в каждый подинтервал (градацию). Пусть эти числа
следующие:

Рис 10.2. Гистограмма распределения равномерно
распределенных случайных чисел, полученных с помощью
микрокалькулятора (числа условные)
Таковы экспериментальные числа Е . Ожидаемые числа
получим делением 100 на количество интервалов: i = 10.

Значение критерия х' (хи-квадрат) рассчитываем по фор-
муле:

.2	)2

А Я

й °,

(10 1)

где число степеней свободы / = п - 1 =9.

В тех случаях., когда случайные числа получают по опре-
деленным правилам (алгоритмам), хотя и содержащим слу-
чайный элемент, их называют псевдослучайными.

Вычисленное значение Хя должно быть достаточно мало,
значительно менее критического Хр , где р — вероятность по-
лучения % J > х при том, что рандомизатор дает равномерное
распределение Но чрезмерно малые значения Хд также сле-
дует считать сигналом о нарушении случайности, т.к. при ге-
нерации равномерного распределения вероятность получения
слишком малых значений крайне мала.

Поэтому доверительную область принятия гипотезы о
равномерности распределения делают обычно двухсторонней,
принимая р = .10 + .20. Для нашего примера, при / = 9: х2ю =
= 4,17; % го = 5,38 Рассчитывая xj, находим:

Хе =^((10-10)2+(10-8)2+(10-13)2 +

+ (10-6)2 +(10-11)2 + (10 -10)2 + П0-12)2 +

+ (10-11)2 + (10-12)2+(10-7)2 = 4,8
Таким образом, качество использованного рандомизатора
удовлетворительное.

10.1.4.	Как из равномерно распределенных
случайных чисел получить другие
законы распределении

Геометрическое распределение

Поскольку случайные числа х{ равномерно распределены
на интервале [.00, .99], то для вылавливания события, про-
исходящего с вероятностью р„ достаточно брать все х, р,.

Поскольку обычно представляет интерес сколько «небла-
гоприятных» событий предшествовало «успеху», то следует
запоминать номер «успеха» Jt, последовавшего после серии
к - 1 неудач.

Проведя серию испытаний, допустим т = 100, каждое из
которых закончилось «успехом», получим экспериментальное
представление геометрического распределения. Для геомет-
рического распределения вероятность того, что «успех» при-
дет ровно на к-м испытании, равна

/>(*,/>)=р(1-/>)*-'

(Ю.2)

Биномиальное распределение

Это распределение описывает вероятность появления ров-
но п успехов в т испытаниях:

Р(^ = Сптр\\-р)я,-Л

(Ю.З)

Здесь р — вероятность успеха в одном испытании.
Если провести, допустим, 100 серий по 10 испытаний и
в каждой серии фиксировать число «успехов», то получим
экспериментальное представление биномиального распре-
деления.

Произвольное непрерывное распределение

Существует соотношение, связывающее случайные числа
у1} имеющие <аданный закон распределения с плотностью ве-
роятности /О') н случайные числа имеющие равномерное
распределение на(0, 1):

л
jAy)dy.	(10 4)

-СО

Из этого соотношения вытекает правило: чтобы получить
число у распределенное по f(y), следует разрешить относи-
тельно ч данное уравнение.

Пример 10.1. Экспоненциальный закон

f(y)=Xe-^ (у>0).

На основании соотношения (10.4) запишем:

Хр“Ч = х(.
-со

Берем интеграл и находим у/

1 - е~Ху> = х,;
У, =“ln(l-Xf)-
А

(Ю.5)

Теперь, если взять равномерное распределенные на
[0,1] числа то числам, находимые по (10.5) будут
распределены по экспоненциальному закону.

Получение нормального закона

Как известно, интеграл от функции плотности вероятно-
(л-т)2

е 2°2 в ана-

X	1

стн нормального распределения /(х) = -т=
V2na

литической форме не берется. Поэтому, для получения нор-
мального распределения, исходя из равномерного, удобно
воспользоваться теоремой Ляпунова (центральная предель-
ная теорема).

В данном случае ее целесообразно сформулировать сле-
дующим образом.

Если хр х2,..., хя — независимые случайные величины с
общим средним X и конечной дисперсией а2 и и—><ю. Тогда
их^среднее равно х и распределено по нормазьному закону с
2 <у2
дисперсией	.

п

Итак, для получения величин, распределенных по Гауссу,
можно воспользоваться средним:

X =-(Х| +Х, +... + х„).
п

(Ю.6)

причем достаточно п = 5 7.

Например. Возьмем по таблице случайных чисез с равно-
мерным распределением 6 выборок по 6 членов:
						
54	35	75	57	63	73	59,5
55	09	75	35	68	56	49,7
31	78	25	50	33	53	45,0
08	56	24	90	31	26	39,2
19	70	94	70	72	78	67,2
39	95	08	62	29	83	52,7
						52,2

Дисперсия этих данных по всем группам вместе:
ст2 =613,6 или д = 24,8.

Если же мы рассматриваем распределение выборочных
средних, то его дисперсия будет примерно в п = 6 раз меньше.

Проверим это:

Оу=101,1;

ст2 613,6
" 101,1

= 6,07.

Совпадение неплохое.

И он иллюстрирует факт справедливости теоремы Ляпу-
нова

, u.iui.

О	20	40	60	80	100 ‘

I--1--1---1 ? Ф—---------1---1-1——

О	20	40	60	80	100 х*

Рис. ЮЗ. Графики распределений равномерно распределенных
чисел (по табл ') и их выборочных (по группам) средних
Эти графики наглядно иллюстрируют факт резкого умень-
шения рассеяния для выборочных средних. Можно также заме-
тить изменение формы распределения; нижнее распределение
ближе к нормальному, чем верхнее.

10.1.5.	О ючнисти расчетов
методов Монте-Карло

Пусть х, = 1, если А произошло,

= 0, если А не произошло,
т

п = ^(х = 1); — число успехов,

т — число испытаний,

— = р(Л) — матожидание р.
т

р — вероятность события А.

п(п\ МР^-Р)_ /XI-р)
т	т	т

Согласно неравенству Чебышева | р(А)~ Pl^^f ,
где е — вероятность невыполнения неравенства |р(Л) - р)| = 6
ошибка ММ-К.

Поэтому существует т такое, что с вероятностью >1 -е
частота появления события А р(А) отличается от вероятности
р меньше, чем на 5.

Неравенство Чебышева показывает, в частности, что для
повышения точности в 10 раз, число испытаний надо увели-
чить в 100 раз/
4
Например Пусть £ = . 10. т = 100 и п = 4, тогда р =-= .04

100

/.04 *.96

и достигаемая ошибка: а 5 J---:— = .062 т.е. около 6%.

V ло юо

Примечание.

Теорему Ляпунова, или центральную предельную теорему
принято записывать в виде:

Р{а<хв <Ь) =

(Ю.8)

/>-х Цс-х)1

| е dx
a-J

Рис 10 4 Иллюстрация содержания теоремы Ляпунова

Т.е. вероятность попадания выборочной средней в интер-
вал от а до Ьу ограничивающий генеральную среднюю, опре-
деляется нормальным законом.

10.2.	Задачи

Задача 10.1.

Освоение способов получения псевдослучайных чисел.

1.	Ознакомившись с разделом 10.1.2 «Как построить ран-
домизатор», следует выбрать наиболее удобный для студента
252
способ. Используя этот способ, следует получить 200 чисел,
равномерно распределенных на интервале .00 .99.

2.	Далее следует построить гистограмму полученного рас-
пределения по подинтервалам: .00-.09; .10-. 19; .20-29; ... .
90-.99. Используя способ Пирсона, следует проверить качест-
во рандомизатора.

3.	В случае, если рандомизатор удовлетворительный, вы-
полняют моделирование нормального распределения, подраз-
деляя полученные числа в порядке их получения на 20 групп
по 10 чисел в каждой группе. Выполняют вычисление общей
дисперсии и дисперсии выборочных сре ших и убеждаются,
что вторая примерно в 10 раз меньше первой.

Задача 10.2.

Вычисление определенного интеграла с применением
ММ-К

1.	Используя полученные ранее псевдослучайные числа,
разбиваем их на пары и рассматриваем их как координаты то-
чек внутри квадрата 1x1.

2.	Строим квадрат 1x1 (рис 10.5.а) и внутри него проводим
произвольную кривую без взаимопересечений /(х). Обозна-
чим площади под- и над кривой 5 и Sj.

1

3.	Пусть следует найти интеграл S = J/(x)iZr. причем
о

шачения /(х) не превосходят 1. Надо найти площадь зо-
ны S.

Используя полученные ранее координаты 100 точек, нане-
сем их на плоскость квадрата. Пусть в зоне 5 окажется 40 то-
чек. Тогда оценка величины искомого интеграла S = 0,4.

4.	При выполнении задания для удобства последующих
сравнений следует область интегрирования изобразить на
клетчатой бумаге и функцию /(х) представить в виде лома-
ной линии. Величину интеграла найти*

а)	как долю точек ху,, попавших в зону S;

б)	непосредственным подсчетом числа клеток, составляющих
зону S.

Рис. 10.5. К задаче вычисления оиречеленного
интервала с применением метода Монте-Карло
а) в обикм виде; б) в учебной задаче

10.3.	Синтез шарнирно-рычажного механика

10.3.	J. Оптимизируемые параметры

Шарнирно-рычажные механизмы предназначены для пре-
образования вращательного движения в траекторию другого
вида, осуществляемую некоторой точкой механизма

Пример 3.2. «Приближенное прямило» П.Л. Че-
бышева представляез вращательное движение криво-
шипа АС в почти прямолинейное движение точки А/.
Максимальное отклонение от прямой составляет доли
процента от длины кривошипа, если выдержано опти-
мальное соотношение между длинами звеньев меха-
низма.

Задача конструирования состоит в определении
соотношения между длинами звеньев механизма та-
„ * /

ким образом, чтобы соотношение и- =— было макси-
h

мальным. Таким образом, качество механизма опре-
деляется здесь качеством траектории исполнительной
точки Л/.

Однако в задачу конструирования могут входить,
например, минимизация ускорений в концах траекто-
рии точки Л/, минимизация массы звеньев механизма,
габариты механизма, расход энергии, величины угло-
вых скоростей в шарнирах и др.

Рис 10 6 Схема механизма и оптимизируемые параметры
При применении ММ-К удается учесть все дополни-
тельные условия, предъявляемые конструктором при проек-
тировании (геометрические и кинематические условия, ди-
намические характеристики, минимизация на!рузок и др.).
Оптимальное сочетание параметров механизма определяют
по комплексному показателю, составленному в соответст-
вии с назначением машины.

В соответствии с данной задачей комплексный показатель
и> представляет собой функцию, построенную на параметрах
X, конструируемого механизма:

И =М'(Х|,Х2,...,ХЛ).	(Ю.9)

которая может включать как вычислительные, так и логиче-
ские операции. Кроме значения комплексного показателя,
характеризующего общее качество механизма, последний дол-
жен удовлетворять 01раничениям (технологическим, динами-
ческим, эксплуатационным и др.), которые удобно записывать
отдельно о виде:

(10.10)

где yt — некоторые дополнительные параметры. В данном
случае d i 3r.

ММ-К в данном случае предполагает случайный перебор
возможных значений параметров х, с запоминанием лучшего
результата. Для решения требуется датчик, с помощью кото-
рого вырабатывается группа п случайных чисел, являющихся
координатами точки в n-мерном пространстве. Датчиком слу-
чайных чисел является рандомизатор, вырабатывающий по-
следовательность равномерно распределенных случайных чи-
сел в интервале (0, 1).
Пусть длина кривошипа АС (рис 10.6.) равна 1. Будем вы-
бирать длину другого звена, например ОВ, в пределах от а до
b единиц. Тогда, используя полученное случайное число е, на-
ходим случайную длину звена ОВ

х (OS) = а + (6-а) • е.	(10.И)

Подсчитав случайные значения всех управляемых пара-
метров х(СВ), x(SA/), х(ОА) проверяем выполнение условии
(2). При невыполнении какого-либо из них вся совокупность
найденных {xj отбрасывается и генерируется следующий на-
бор {х,}.

Если условия (2) выполнены, полученное значение ком-
плексного показателя сравниваем с ранее записанным в
память и м<Л.с и если	набор {х,} вместе с wK запи-

сываем в память.

Повторяя указанную процедуру много раз, получаем ряд
наборов значений параметров, с возрастанием комплексного
показателя. Если при многих повторениях значение
больше не возрастает, то полученное в просзранстве {х,} ре-
шение является близким в оптимальному.

Для дальнейшего поиска интервалы допустимых значений
параметров fa, Ь] звеньев механизма могут был» изменены.

Пример 10.3. Возьмем Х-механизм, изображенный
на рис. 10.6. Требуется найти такое соотношение длин
звеньев a, b, с, d. г, при котором траектория точки Л/
наиболее вытянута, т.е. при приблизительной прямо-
линейности верхнею и нижнего участков обеспечива-

Z

стся максимум у.

9-Квалиметрия

257
Запишем ограничения, вытекающие из необходимых со-
отношений сторон четырехзвенника ОАСВ при вращении кри-
вошипа АС = г =1:

а + b-d-r > 0; а > d-r\ d> 2r.	(10.12)

Но эти формальные ограничения фактически не влияют на
выбор длин звеньев, т.к. при значениях а и Ь, близких к допус-
гимому минимуму {а = 1, b = 2), получить более или менее
прямолинейную траекторию движения точки V/ все равно
нельзя. Поэтому примем для начала расчетов г = 1; а = b = 3;
с = d = 2. Определим, допустим, из габаритных соображений,
пределы возможных изменений длин стержней:

я = (3-4); 6+ (3-4); с = (2-4); <7 =(2-4).

Пусть в результате использования рандомизатора получен
набор значений za = .25; ъь = .60; ес = .30 и zd = .50. Рассчи-
таем случайные длины звеньев:

а = 3+(4.-3)-.25 = 3,25;

6 = 3 + (4-3) • .60 = 3,60;

с = 2 + (4-2) • .30 = 2,60;

rf = 2 + (4-2) • .50 = 3,0.

Для нахождения траектории применим графический спо-
соб. Вычертим схему Х-механизма с полученным соотношени-
ем длин звеньев. Расположим точки О и Л на расстоянии
d = 3.0 друг от друга. Из точки О радиусом а = 3.25 проведем
дугу ВВ. Точка В механизма может двигаться только по этой
дуге.

258
Теперь разделим окружность, по которой двигается точка
С кривошипа АС, на 8 частей. Они будут обозначать углы
поворота кривошипа. Из каждой точки радиусом b = 3,60
произведем засечки дуги ВВ. На продолжении каждого тако-
го радиуса отложим расстояние С = 2,60. Найденные точки и
лежат на траектории точки Л/. Соединяем ич пунктирной ли-
нией.

Остается замерить на этой траектории отрезки / иЛ и най-
г.	/ Л^А

ти их отношение. В данном случае w =— =4.74.

Рис 10 7. И i пос грация графического способа построения
траектории точки tf
10.3.	2. Расчеты для использования ЭВМ

Понятно, что реализация ММ-К гребнет выполнения рас-
четов не в 3-х вариантах, но по крайней мере в 10* вариантах
Тогда следует разработать программу. включающую получе-
/

ние искомой траектории и соотношения — чисто расчетным
А

путем, без использования графиков.

Чтобы рассчитать траекторию, нужно выразить координа-
ты точки Л/ в зависимости от угла поворота а.

Примем за (0,0) координаты точки А (рис. 10.8). Toi да ко-
ординаты точки С будут:

хс = -г - cos а,
=r sin а.

Рис 10 8. Иллюстрация к расчету координат точки М
и траектории ее движения
Исходя из того, что точка В движется по окружности с
уравнением

(хА+</)2 +y2h = а2.

(10.13)

И из того, что она находится от точки С на расстоянии Ь,
решаем совместно уравнения (10.13) и (10.14)

(**-*с)2+О'б-К)2 =А	(10 14)

и находим х* и уь-

Теперь рассчитываем координаты точки Л/;

ХМ ~хв =с.
хв ~ хс

vw ~Ув .~с

Ув~Ус ь

(10.15)

Создав, т.о., набор координат траектории точки М,
следует сре ш их пар найти максимальное Аг и минималь-
ное Ду.

Их соотношение определяет оптимальное качество тра-
ектории.

Рассмотренные операции приведены на блок-схеме про-
граммы (рис. 10.9).
Рис 10 9 Общая блок-счечз поиска экстремума ММ-К
10.4.	Задачи

Задача 10.3.

1.	Используя рандомизатор, разработанный в задаче 10.1,
получить 3 набора случайных значений Еа, Efr, ес, е^.

2.	Дня каждого набора рассчитать длины звеньев а, 6, с, d
и, используя черзежи, подобно рис. 10.7, построить траекто-
рии точки М.

3.	Получив значения соотношения и =^> указать близкий
к оптимальному вариант соотношений длин звеньев.

10.5.	Приближение к равной надежности
элементов сложной машиностроительном
продукции средствами квалиметрии

10.5.1.	Постановка задачи: равнонадсжность
есть функция ситуации потребления

Рав ненадежность есть достижение того, что все ответст-
венные детали механизма имеют один и тот же близкий (или
же кратный) ресурс работы. Тогда, зная ломент, когда боль-
шинство деталей близко к выработке своего ресурса, можно
их одновременно заменить. Это необходимо, например, в
крупны, гидротурбинах, подземных насосах для добычи неф-
ти. уникальных летательных или погружных аппаратах и др

Отказы узлов и деталей бывают внезапные и из-за накап-
чивающихся повреждений. Внезапные отказы возникают из-за
превышения внешней нагрузкой предела прочности соответ-
ствующей детали. При соблюдении правил эксплуатации обо-
рудования такие отказы должны отсутствовать. Отказы из-за
263
накапчивающихся повреждений — износа трибосопряжений,
коррозии, усталостных повреждений, — неизбежны. Но срок
их наступления в ряде случаев можно предвидеть*. Для этого
нужно установить соотношение между' нагрузками, дейст-
вующими на детали и их изменяющейся во времени прочно-
стью Кроме того, нужно иметь сведения об износостойкости
материала в конкретных условиях эксплуатации, в различных
средах

Однако может оказаться, что изготовление детали це шком
из выбранного материала экономически нецелесообразно.
Кроме того, при улучшении одной характеристики детали
подбором материала другая может ухудшиться. Например,
при изготовлении детали из очень твердого материала может
снизиться ее устойчивость к вибрационным нагрузкам.

После анализа свойств материалов или покрьпий необхо-
димость выбора не исчезает, т.к. подходящих материалов мо-
жет быть несколько.

Осчан> шиться на определенном материаловедческом ре-
шении можно с помощью экспертного оценивания характери-
стик поверхностного слоя детачей, изготовленных из альтер-
нативных материалов. Для этого поверхностному слою
каждой необходимой детали следует присвоить коэффициент
ресурса (устойчивости) в зависимости от конкретной ситуации
потребления.

1	Существуют методы, основанные на использовании различных
моделей распре делений интенсивностей отказов, - биномиального,
экспоненциального, Пуассона и др., — требующие сведений об о (ка-
зах различных деталей в прошлом, которые не всегда имеются Кро-
ме того, в новых условиях эксплуатации параметры распределения
отказов и сама модель их появления могут изменяться Это дополни-
тельно подтверждает необходимость обращаться к методам квали-
метрии.
Ситуация потребления должна включать в себя характери-
стику объекта, среды и условий его эксплуатации, указание
возможно большего числа факторов, влияющих или могущих
негативно нов зиять на надежность оборудования.

10.5.2.	Эганы работы

1.	На первом этапе выполняют опрос экспертов, направ-
ленный на оценивание частоты отказов деталей механизма в
базовом варианте.

Базовый вариант — это абстрактная мысленная модель
устройства, выполненного из наиболее износостойких мате-
риалов и находящегося в идеальных условиях эксплуатации,
так, что отсутствуют все внешние влияющие факторы кроме
удельных нагрузок и сил, вызывающих усталостное разруше-
ние. Базовый вариант может быть разработан отдельным, —
ведущим, — специалистом с участием квалиметролога. При
необходимости можно провести обсуждение базового вариан-
та с участием экспертов.

2.	На втором этапе следует выполнить возможно более
полный анализ ситуации потребления (условий эксплуатации),
а также выполнить опрос экспертов, так, чтобы выявить фак-
торы среды и эксплуатации, которые могупг негативно сказать-
ся на ишососгойкости каждой детали и найти в какой-либо
удобной форме оценки их негативного влияния. После этого
производят расчет значений коэффициентов обеспечения рав-
нонадежности.

3.	На третьем этапе составляют таблицу оценок «метод
упрочнения — деталь» и рассчитывают оптимальный вариант
упрочнения.
Пример 10.4. В механизме подвержены износу де-
тали А, В и С. Частоты их изнашивания в базовом ва-
рианте (в %) есть а, Ь и с. Эти величины определяют на
1 -м этапе работы путем опроса экспертов, т.к. сбор до-
кументальньо данных об аварийности с эксплуатаци-
онных участков — крайне трудная задача Эксплуата-
ционники не заинтересованы в разглашении этих
сведений, и уже поэтому точность полученных данных
всегда вызывает сомнения

Итак, на первом этапе определяют значения, записанные в
верхней строке табл. 10.1.

Таблица 10.1

Негативные факторы окружающей среды
и опенки интенсивности их влияния
на частоту отказов деталей Л, Я и С

Отказы в % в бязе- вом варнанз е	А 25,0	В 45,0	С 30,0
Факторы (условно)			
X] (сернистость) хг(образнвность) х3 (жидкие углероды)	х1.л =2.0	х1.я = ЬЗ  Х2.В = I»8	Х1.С  Х2.С = 1’5  Х3,С = 1-6

Далее. Выявляем как можно больше факторов среды и ус-
ловий эксплуатации, которые могут негативно сказаться на
интенсивность отказов деталей. В нашем примере их 3: на де-
таль А действует фактор х, повышающий частоту ее отказов в
х, я =2,0 раза. На детали В иС действуют соответственно
факторы х,,х2 и х(,х2,х3. Величины повышения частоты
266
отказов приведены в табп. 10.2. Эти величины также опреде-
ляют экспертно, т.к. экспериментальные данные отсутствуют
или же труднодоступны. Пропуск числа означает, что фактор
не действует на деталь.

Теперь (без участия экспертов) найдем соотношение ко-
эффициентов необходимого упрочнения деталей для того,
чтобы обеспечить в дальнейшем их равноналежность.

Решение. Без учета действия факторов соотношения час-
тогы влияния на отказы будет а:Ь:с = 25,0:45,0:30,0. С учетом
негативного влияния соотношение частоты отказов будет:

(а ' Х1.Я ):Ф	‘ Х2.В ' *1.С ' Х2.С * ХЗ.С ) =

= (25,0-2): (45,0- 1,3- 1.8): (30,0- 1.1 • 1,5- 1,6)=	(10.16)

= 50,0 : 105,3 : 79,2.

Самая низкая частота отказов у детали А Во сколько же
раз следует повысить износостойкость деталей В и С, чтобы
обеспечить их равноналежность?

Износостойкость есть величина, обратная частоте отказов.

Поэтому:

Износостойкость:

К,------= К и-------= К с-----,

50,0	105,3	79.2

где КА К в и Кс - искомые коэффициенты обеспечения рав-

нонадежности

(>ткуда:

I	79.2

КИ= —— = 2,11; Кс =—— = 1.58.

* 105,3	‘	50,0
Треоуемые коэффициенты найдены. Приступаем к этапу 3.

Теперь для выбора совокупности методов упрочнения сле-
дует использовать таблицу оценок упрочнения (табл. 10.2).
Для ее построения желательно использовать банк данных, по
свойствам материалов и банк данных по методам упрочнения,
которые целесообразно создать на каждом предприятии, при-
менительно к его возможностям. Если таких банков нет, мож-
но воспользоваться методами квалиметрии, т.е. выполнить
опрос экспертов.

Допустим, что мы располагаем всего 6-ю методами упроч-
нения: У| + У6. Оценки, приведенные в табл. 10.2, показывают,
на сколько % увеличится срок службы детали, если к ней при-
менить данный метод упрочнения. При совместном примене-
нии методов предполагается суммация их эффектов, хотя фак-
тически, конечно, суммация не всегда будет иметь место.

Таблица 10.2

Оценки влияния методов упрочнения
на увеличение срока службы детален (в %)

Методы упрочнения (названия условные)	Детали		
	А	В	С
yt (Термическая обработка)	20	30	100
У2 (Плазменная .металлизация)		80	45
у3 (Применение пружинной легиро- ванной стали)		100	30
yt (применение бутадиен- натрильных каучуков)	65		40
у5 (Изменение метрической резьбы плашки и истока)	45	30	20
уь (Изменение шага резьбы на цанго- вом конце сер печника)	85	20	20
Теперь следует подобрать совокупность четодов упроч-
нения, обеспечивающую повышение прочности деталей В и
С до уровня детали А Но, выбрав какой-либо метод упроч-
нения. следует поставить его на технологию. А это значит,
что наиболее выгодно ставить метод, обеспечивающий уп-
рочнение наиоольшего числа деталей, если не поставить за-
дачей минимизацию затрат. Но мы (для простоты примера)
будем считать затраты на каждый метод упрочнения одина-
ковыми.

Кроме того, предполагаем, что упрочнение детали А не
нужно. Хотя задача может быть поставлена и так, чтобы вы-
бранная совокупность методов максимально повышала проч-
ность всех деталей при одновременном обеспечении их рав-
нонадежностью.

Итак, видны 3 пути решения задачи:

1.	Начав с метола, обеспечивающего максимальное повы-
шение надежности (в данном случае, деталей В и С), подби-
рать остальные методы под него;

2.	Можно действовать полным перебором, перебирая все
методы, во всех их комбинациях, находя оптимальное сочета-
ние .методов;

3.	Поскольку полный перебор при большом числе методов
упрочнения иногда недоступен даже для ЭВМ, может быть
применен ММ-К, который позволит найти близкое к опти-
мальному сочетание методов упрочнения.

10.5.3.	Замечания о точности расчетов

Точность оценок влияния негативных факторов как и
влияние методов упрочнения, близка к ± 0,1 от измеряемой
величины. Это относится как к экспертным оценкам, так и к
оценкам, получаемым техническими измерениями. Поэтому
и искомые оценки надежности можно считать совпадающи-
ми, если они отличаются от величины КЛ =1 не более, чем
на ± 0,1.

Вернемся к таблице. Нам нужно обеспечить А"н«2,1 и
К с «1,6. В данной учебной задаче будем действовать первым
методом

Начнем с метода у^. Он применим только к деталям В и С.
Тогда обеспечено упрочнение этих деталей в Ка -1,8 раза и
Кс =1,45 раза. Чтобы приблизиться к требуемым значениям,
используем еще метод yj. К детали А его применять не будем.
Тогда коэффициенты упрочнения деталей В и С составят
Кв =1,8 + 0,3 = 2,1 и Кс = 1,45 + 0,2 = 1.65.

Таким образом, требуемая равнонадежность достигнута.

Но можно было бы, взять комбинацию методов у3 и у6, и
это также позволило бы получить Кв=2,2 и A"c = l,5. Оче-
видно, что хтесь для выбора оптимальной комбинации мето-
дов следовало бы принять другие критерии, например, эко-
номические.

10,6, Задачи

Задача 10.4.

Требуется обеспечить равнонадежность дегали электро-
пент робежнот о насоса (ЭЦН) в новых, ранее не встречавших-
ся, условиях эксп «уатацин.

Базовый вариант приведен ниже*

Условия среды — самые благоприятные; вертикальная
скважина без искривлений, отсутствие мехпримесей, нулевой
270
газовый фактор, некоррозионно-активная перекачиваемая жид-
кость и тщ. Все детали выполнены из одного и того же абст-
рактного материала и обработаны с одинаковой шероховато-
стью поверхности.

Для оценивания частоты отказов различных деталей
ЭЦН н базовом варианте применен способ Симпсона, со-
гласно которому наиболее часто отказывающей детали при-
сваивают 100%, а частоты отказов остальных деталей
оценивают в °о от этой величины. После достижения согла-
сованности оценок экспертов проведено их усреднение
(графа «а» табл 10.3.). Далее в соответствии с подчеркну-
тыми преподавателем значениями (по одному в каждой
строке) следует выполнить их нормирование: приведение
к сумме к 100%, путем деления каждой оценки на их сум-
му по подчеркнутым значениям графы «а». Полученные
нормированные значения следует записать в графу «6»
табл. 10.3.

Например, если преподаватель подчеркнул все числа, на-
ходящиеся в левом столбце графа «а», то их сумма составляет
2>,(%) = 311, а нормированные оценки в графе «Л» получа-
ем по формуле:

р,"(%)= ~100 =	100.	(10.17)

£>,(%) зч

Для детали 1) «расточка ступицы» оценка

р”=Уп 100 = 2817%

и так далее.
Таблица 10.3

Исходные и нормированные оценки частоты
отказов деталей ЭЦН в базовом варианте

[етя.т налравляюше- ю аппарата ЭЦН	Отказы (р%)		
	(a) pt°/o до нормирования		(6) рН9А> после нормировання
А Расточка ступицы	100	100	32,1
В Нижний ПОДПЯТНИК	55	60	17,7
С Верхний подпятник	46	50	14,8
D Внутренняя поверх- ность чашки	32	42	10,3
Е Лопасти (гидроабра- зивный износ)	78	86	25,1
Сумма	311		100

Рекомендация преподавателю При выдаче задания студенту
подчеркнуть в произвольном порядке о дно из вух чисел в каждой
строке графы (а).

При опросе экспертов относи 1ечьно негативных факторов,
влияющих на частоту отказов деталей в предполагаемы’' ус-
ловиях эксплуатации, выявлено 6 основных факторов ji * j6.
Далее, аналогично предыдущему, найдены оценки повышения
частоты отказов каждой детали под влиянием каждого факто-
ры по-спдельности (табл. 10.4).

Числа в таблице показывают, во сколько раз повысится
часюта отказов данной . |етали при изолированном воздейст-
вии данного фактора по сравнению с базовым образцом.

Использук подчеркнутые преподавателем оценки в
табл. 10.3, находим, по формуле, аналогичной (10.16), относи-
тельные частоты отказов деталей А, В. С, D. Е с учетом влия-
ния негативных факторов.
Таб ища 10 4

Негативные факторы окружающей среды
в реальных (ожи аемых) условиях эксплуатации
и оценки их в шяния на повышение
частоты отказов «деталей ЭЦН

Отказы в % в базовом варианте	1егяли направляющего аппарата ЭЦН				
	Л  32,1	• R 17,7	С 14,8	Л 10,3	Е 25,1
Факторы					
X] Серни- стость (SHO	2,0 2,2	1,9 2,1	1,5 1,9		
Х2 Жидкие углероды	1,4 1,8	2,1 2,5		1,2 1,6	1,5 1,7
Хг СО2	1,2 1,5		1,1 1,4	1,8 2,1	1,1 1,3
Х4 Абразив- ность		1.4 1,7	2,0 2,2	1,2 1,4	
xs Температу- ра среды	1,3 1,6			1,5 1,7	1,3 1,6
х6 Ударные нагрузки		1,1 1,3	1,3 1,6		1,4 1,5

Рекомендация преподаватепо При выдаче задания студенту'
подчеркнуть в произвольном порядке одно из двух чисел в каждой
ячейке.

Так. если подчеркнуть все числа в левых столбцах для
каждой графы (детли), то вычисленная частота для детали А
бу зет:

Л< = А" ’ 1.Л ' 2.А ' з.л ‘	~

= 32,1 2.0 1,4 1,2 1,3 = 140,2.
Рассчитав аналогичные оценки для других деталей, на-
ходим:

Рв = 108,8; Рс =63,5; PD =40,0; РЕ = 75.4.

Наименьшая частота отказов у детали D. Поэтому, если
мы хотим только «подтянуть» срок службы других деталей до
ее уровня, то KD =1. По формуле, аналогичной (2) находим
коэффициенты обеспечения равнопрочности для других дета-
лей. Так, для летали А имеем:

Для других деталей получаем:

Кв =2,7; Кг = 1,6;	=1*9-

Теперь составляем таблицу методов упрочнения, имею-
щихся в распоряжении данного предприятия и с помощью
экспертов находим оценки упрочнения (табл. 10.5).

Таблица 10.5

Оценки влияния методов упрочнения
на увеличен не срока службы деталей ЭЦН (в %)

Методы поверхност- hoi о упрочнения	Хеталн направляющего аппарата ЭЦН				
	А	В	С	D	Е
1	2	3	4	5	6
Коэффициенты упрочнения	3,5	2,7	1,6	1.0	1.9
yi 1 внесение диффу- зионных покрытий, легированных бором	120.130.			90.95.	20.25.
Окончание таблицы

1	2	3	4	5	6
у2 Нанесение покры- тий с использова- нием наплавочных износостойких ма- териалов на основе нитрида бора	40.50.	40.45.	55.60.	20.25.	
Уз Плазменное напы- ление металлоке- рамики	60.65.	50.60.	24.26.		35.40.
у4 Напыление износо- стойких сплавов эле к гро металл и за- цией	80.90.	90.100.	60.70.		110.120.
ys Нанесение покры- тий на основе по- рошковых поли- мерных материалов		80.90.		60.70.	90. 100.
Микродуговое ок- сидированне	110.115.	50.60.	50.60.	25.30.	
У7 Лазерное модифи- цирование	105.120.	80.100.	80. 100.		30.35.
yt Применение про- межуточной втулки с упрочнением	50. 60.	90. 100.	90.100.		60.65.
у9 Дифференцирова- ние свойств мате- риала на стадии от- лквки путем вставления износо- стойких элементов	100 НО.	40.50.	55 60.		40. 50.
УюЭпоксидное покпы-  I ИС	30.40.			30. 40.	20.30.

Рекомендация препода ат но: При выдаче задания сту 1енту под-
черкнуть в произвольном поря псе одно из двух чисел в каждой ячейке
Отступление: почему здесь следует применить

метод Монте-Кар io?

Используя данные табл. 10.5, нетрудно теперь найти та-
кую комбинацию методов поверхностного упрочнения, кото-
рая обеспечила бы повышение надежности всех деталей до
уровня детали D. Например, это может быть комбинация
У| + у4 + у8. Для упрочнения детали А применяем все 3 мето-
да; для В — методы у4 + у8; хля С — только методу и для
Е— у| + у8. (Мы использовали путь 1 из рекомендаций «уп-
рощенного примера»).

Но задача освоения метода достижения равнонадежности
состоит не в этом.

До сих пор мы оперировали весьма небольшими числами
деталей, влияющих факторов и методов упрочнения. Но в ре-
альности и число деталей механизма и особенно число мето-
дов упрочнения может быть достаточно большим. Объем не-
обходимых вычислений быстро нарастает. Так, уже при 30
возможных к применению методов упрочнения, число всех
анализируемых комбинаций составит

.У = С^ + С^+С^+... + С3=?>1026	(10.18)

Если же учесть, что каждая деталь может быть изготовле-
на из нескольких материалов, то количество возможных ком-
бинаций становится необозримым даже для ЭВМ. Поэтом'
практически приходится идти по пути 1 из примера 10.4, т.е.
более или менее интуитивно подбирать подходящую комби-
нацию методов.1

1 Мы нс учитываем здесь и то, что на все методы можно приме-
нять совместно, а при возможности совместного применения эффект
упрочнения может не совпадать с суммационным ( как это все время
предполагалось в тексте).
Но в задачах, связанных с перебором большого числа ва-
риантов которые неизбежно встанут перед выпускника»»
института в будущем, 1-й путь может оказаться (и обяза-
тельно окажется) неприменимым. Поэтому, а также в целях
ознакомления с возможностями ММ-К и овладения этими
возможностями, примем, что определение близкой к опти-
муму комбинации способов упрочнения следует выполнить
ММ-К.

Задача 10.5.

Провести выбор и расчез эффективности методов упроч-
нения для обеспечения приолизительной равноналежности де-
талей А. В. С, D, Ес применением ММ-К.

Для этого:

1)	перенести в тетрадь данные из табл. 10.1; 10.4; 10.5,
подчеркнутые преподавателем. Рассчитать коэффициен-
ты упрочнения Kj и внести эти значения в 0-ю строку
табл. 10.5;

2)	получить с помощью рандомизатора 3 различных одно-
значных числа* (0 - 9). Прибавить к каждому по 1;

3)	выбрать из табл. 10.5 соответствующие строки и провести
расчеты возможного упрочнения согласно приведенному
алгоритму. Получить итоговый документ (табл. 10.6);

4)	повторить процедуру, начиная с п. 2) 3 раза и найти луч-
ший из полученных вариант упрочнения.

Пояснение к выполнению задачи

Получим с использованием рандомизатора три чиста (см.
п. 2), например. 1, 4 и 8. Тогда в табл. 10.5 выбираем 1-ю,
4-ю и 8-ю строки и, суммируя подчеркнутые преподавателем

1	Если вариант выдал 2 или 3 одинаковые цифры, этот вариант
не рассматривается и вновь происходит обращение к рандомизатору.

277
опенки влияния, проверяем, достаточно ли близка их сумма к
значению требуемого коэффициента обеспечения равнопроч-
ности - Kj — для каждой у-й детали, начиная с дегали, тре-
бующей максимального упрочнения. Если эта сумма отлича-
ется от требуемой не более чем на ±.1 ее значения, т.о.
выбранная группа методов упрочнения подлежит 1альнейше-
му анализу.

Дальнейший анализ состоит в том, что проверяют величи-
ны А для остальных деталей. Если они меньше требуемого
значения более чем на .1 хотя бы одной детали то весь вари-
ант отбрасывают и возвращаются к рандомизатору, который
выдает новые три числа.

Если Kj у детали, требующей максимального ] прочнения,
более чем на 1.1 о- тчастся от необходимого значения, то пу-
зом иск иочения из грех выбранных строк каждой строки по-
очередно проверяют, нельзя ли получить К, в пределах тре-
буемого отклонения. Если это удается, то весь вариант
(номера строк габз 10.5, названия методов и оценки упрочне-
ния) выдают на печать. Затем возвращаются к рандомизатору,
который выдает новые три чис ia.

Принср 10.5. Пусть рандомизатор вы хал числа
1, 4, 8 (последовательность выдачи не существенна).
Выпишем соответствующие строки в табл. 10.5а (в
табл. 10.5 как раз 10 строка для у юбства примера)

Как можно видеть, наибольшего упрочнения тре-
бует деталь А — в 3,5 раза, или на 250°о. Приведенные
в графа А числа как раз составляют в сумме 250%. Уп-
рочнение детали А обеспечено.

Проверяем деталь В. Ей требуется упрочнение в
2,7 раза, или на 170%. Сумма оценок в графе даез эту
величину (т.к. методу] к детали В — неприменим).
Таблица 10.5a

Исходные данные к расчету эффективности
упрочнения для примера 10.5

Метод поверхностного %прочнения	Детали и требуемые К,				
	А(З^)	В(2,7)	С(1,6)	0(1.)	Е(1,9)
yi Нанесение диффу- зиционных по- кры гий легиро- ванных бором	120			90	20
у2 Нанесение изно- состойких спла- вов электрометал- лизацией	80	90	60		ПО
Уз Применение про- межуточной втул- ки с упрочнением	50	90	90		60

Проверяем деталь С. Ей достаточно упрочнение на
60%, т.е. достаточно применить методу^. Метод уч к
ней неприменим, а метод у8 применять не нужно.

Деталь D имеет наивысшую прочность. Ей не нуж-
но упрочнение, которое может принести метод уь Ос-
тальные методы к ней неприменимы.

Деталь Е требует упрочнения на 90%. Методы уч и
у8 обеспечивают 80%. Рассчитываем Kf.

Частота отказов детали Е до упрочнения Рк = 75,4

,	1 с

или срок между отказами тЛ =------. Благодаря уп-

75,4

рочнению этот срок станет в 1,8 раза больше, т.е.

,	1,8	1

" 75,4 "41,9'
Рис 10 10. Общая блок-схема алгоритма обеспечения
равнонадежности
('ославляем соотношение:

_L = Kd.-L;A7 =^2 = 1,05

41.9 D 40 L 40.0

Поскольку А, олли чается от KD менее чем на .1, то
требуемое упрочнение допхсгимо. Оформим результат
в виде таблицы 10.6.

Табчица 10.6

Вид итогового документа
(для данных примера 10.5)

	А	в	С	D	Е
У1	120			-	20
У1	80	90	60		-
л	50	90	-		60
Приложение

Значении коэффициента t Стьюдена

Двухсторонний доверительный интервал

[=п-\	\	2	3	4	5	6	7	8	9	10

.90	6.31	2.92	2.35	2.13	2.02	1.94	1.90	1.86	1.83	.81

.95	12.71	4.30	3.18	2.78	2.57	2.45	2.37	2.31	2.62	2.23

Односторонний доверительный интервал

/=/1- 1	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10

.90	3.08	1.89	1.64	1.93	1.48	1.44	1.42	1.40	1.38	1.37

.95	6.31	2.92	2.35	2.13	2.02	1.94	1.90	1.36	1.83	1.81

Проценты распределения £2

/=	123456789	10

.90	2.71 4.61 6.25 7.78 9.24 10.6 12.0 13.4 14.7 160

.95	3.84 5.99 7.81 9.49 11.1 12.6 14.1 15.5 16.9 18.3

-/
Iитература

I	. Азгальдов Г.Г, Зорин В А., Павлов А П. Квалиметрия для
инженеров механиков Учеб пос. для студентов вузов но специ-
альностям подготовки дипломирования специалистов «Транс-
портные машины и транспортно-технологические комплексы» и
«Эксплуатация наземного транспорта и транспортного оборудо-
вания». — М.: МАДИ., 2006. — 220 с.

2	Андрианов Ю М, Субетто А. И. Квалиметрия в приборо-
строении машиностроении. — Л.. Машиностроение, 1990. — 180 с

3	BiaouMupoe А И, Кершенбаум В. Я., Карелин И Н. и др.
Управление качеством элементов газонефтяных трубопрово-
юв. — М.: Технонефтегаз, 2004 — 340 с.

4	Гаврилов В.А., Первыитна Е.П. Квалиметрия. Учебное по-
добие (специальность «Управление качеством» 340100), — Крас-
ноярск.; KI У, 2002. — 210с.

5	. ГОС! Р 51814.2-2001 СК в автомобилестроении Метод
анализа видов и последствий потенциальных дефектов

6	. ГОСТ 27.003.-90 Надежность в технике: состав и общие
правила задания требовании ио надежности.

7	Гусенков А П, Нахапетян Е.Г. Методы и средства обеспе-
чения надежности машин. —М : Наука, 1993 — 166 с.

8	. Дурнев В.Д., Сапунов СВ.. Федюкин В К. Экспертиза и
управление качеством промышленных материалов. — СПб.: Изд-
во «Victory», 2004. —236 с.

9	Елохов АМ Управление качеством. Основы квалиметрии
ч. I — М.: 2005.—240 с.

10	. Елохов А М Управление качеством предприятия Учебное
пособие — Пермь 2003. — 250 с.

11	Жарина НА. Разработка инструментов внутрифирменного
планирования в подразделениях машиностроительного предпри-
ятия на основе применения методов квалиметрии. Дне. к.? н —
Ижевск: 2005
12	. Калейчик ММ Квалиметрия Учебное пособие, Моск. гос.
индустриальный университет—М.: 2005. — 198 с.

13	Клюев В В. Неразрушаюший контроль (справочник в 10
тонах) // Машиновтроение, 2006

14	.Методические рекомендации. Оценка эргономических
свойств изделий — М.: ВНИИТ'), 1977. — 50 с

15	Методика применения экспертных методов для оценки
качества продукции. —М.: 1997.

16	. Нахапетян Е.Г Определение критериев качества и диаг-
ностирования механизмов. —М Наука, 1977. — 190 с.

17	Пономарев С.В Квалиметрия и управление качеством.
Инструменты управления качеством Учеб пос. — Тамбов. —
гос. техн унив. 2005. — 79 с

18	. Попов ГВ. Лабораторный практикум по курсу «Квалимет-
рия и управление качеством» Учеб. пос. — Воронеж 2005. — 87 с.

19	. Рыжаков В.В, Моисеев В Б. Пятирублевый А Г. Основы
оценивания качества продукции. Учебное пособие. Машино-
строительные и экономические специальности — 11енза Пензен-
ский технол. инет., 2001. — 275 с.

20	Рашников В.Ф, Салганис В М. Шемшурова НГ. Квали-
метрия и управление качеством продукции Учеб пос. — Магни-
тогорск Магнитогорский ГТУ им. Г.И. Носова, 2000. — 184 с.

21	. Сабадаш АВ. Оценка и выбор технологии производства
болтов. —ГТУ. — Магнитогорск, 2005. — 103 с.

22	Федюкин В К, Дурнев В.Д, Лебедев В.Г. Методы оценки и
управление качеством промышленной продукции Учебник,
изд 2. — М.: 2001.—268 с.

23	Феофанов А Н., Хвастунов Р М. Алгоритм оценки целесо-
образности перехода автоматической линии в шбкую автомати-
ческую линию // Технология машиностроения, 2002, №2, с. 40-42.

24	Феофанов АН Гибкие автоматические линии а машино-
строении. —М.: Яиус-К, 2002, — 198 с.

25	. Феофанов А Н., Хвастунов Р М., Корнеева В.М. О задачах
квалиметрии а машиностроении. //Технология машиностроения.
2006, №3, с 34-37.

26	Филиппов В Н Совершенствование квалиметрической
оценки показателей качества трикотажных машин по результатам
испытаний Дис. канд. техн наук. — Тула, 2003 134 с.


27	Фомин В.И Квалиметрия. У пр и in. мгн j«h*m L< |»t»t
фикация Учебное пособие — М.: Изд-но «О ь-К9»..'()«V	’’ м 4 <

28	Фамш/а С.Л. Метрологическое обеспечение и камимег
рия. Учеб. пос. — М.. МГУС, 2003. — 260 с.

29	. Хамханова ДН. Основы квалиметрии. Учеб шм . Нос г 4'иб
гос. технологический университет—Улан-Удэ, 2003. — 142 с

30	Харрингтон Дж. Управление качеством в американских
корпорациях. — М : Мир, 1990. — 326 с.

31	. Хвастунов A W Экспертные методы квалиметрии — М.:
А ЭиП, 1995 — 190 с.

32	. Хвастунов Р.М. Ягелю О. И., Холопов В.Н., Пошкарпов
М П. Методы квалиметрии в машиностроении — М.: Техно-
нефтегаз, 1999. — 208 с.

33	. Хвастунов Р А/, Ягелю О. И., Корнеева В.М, Поликарпов
МП Методы прогнозирования в квалиметрии машиностроения.
Учебное пособие — М.: Технонефтегаз, 2004. — 186 с.

34	. Ягелю О.И. Методы квалиметрии в задачах повышения
качества машиностроительной продукции. — М.: Национальный
институт нефти и газа, 2004. — 158 с.

35	Ягелю О.И. Квалиметрический анализ в разработке путей
повышения надежности установок ЭЦН И Надежность и кон-
троль качества. 1999, № 10, с. 42-49.

36	. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. —
М.: Добросвет, 1998. — 394 с.
Учебник

Хвастунов Рюрик Михайлович
Феофанов Александр Николаевич
Корнеева Вера Михайловна
Нахапетян Евгений Григорьевич

КВАЛИМЕТРИЯ
В МАШИНОСТРОЕНИИ

Издательство «ЭКЗ> МЕН у.

Гигиенический сертификат
№ 77.99 60 953 Д 013269.11.07 от 13.11 2007 г.

Научный рс [актор В.И Осипов
1 схничсский редактор Н Л Богданова
Корректор MX. Короткова

Дизайн обложки \! Н Дурнецова
Компьютерная верстка Е.Ю. Лысова

105066. Москва, ул Нижняя Красносельская, д. 35, стр. 1
www examcn.biz

E-mail: по общим вопросам: info и ехалien biz;
по вопросам реализации: sale цexainen.biz
тел./факс 641-00-30 (многоканальный)

Общероссийский к ыссификатор прод\ кции
ОК 005-93. том 2; 953005 — книги, брошюры,
литература учебная

Издание осуществлено при техническом содействии
ООО «Издате 1ьство АСТ»

Отечзино сготоамх А«поэитквов е типографии ООО «ГЬ лк рафиадэт»
144003, г Электросталь. Московская об/есть ул Тевосяна.А 2S

Но вопросам реализации обращаться по тел.:
641-00-30 (многоканальным).
УВАЖАЕМЫЕ HQKY1! 1 ИЛЛ

Издательство аЭКЗАМ I Н>
предлога п вашему вниманию >:ъ н/ и и>......

1.	Высшая математика тля сту снтов тсшичеся ия к- »«.. < ►»..

там> национмыево,ipocu/М.А. Попов —(Серия «< чь>- , i «1 »*ыы. ни)

2.	Математическая статистика. Учебник для ву ton I г>»4 Ум<|/ I \

ко юв, И.М. Гладких — (Серия «Учебникдля дом»)

3.	Социология. Теория и методы. Учебник ня ь юн / *1 И П1«фн«ю
(Серия «Учебник дзя вузов»)

4.	Социология . Учебное пособи для вузов / СЛ Кра»* ((, рим
« Учебник д зя вузов I

5.	Фиюсофия. Курс скцни Учебное пособи: для ау и« / (' л |>...

— (Серия «Курс лекций»)

6.	ь н м»< ческа я теория Ответы на эктам мн м • k<|m»mi /
ЕВ Романова — (Серия «С туденту на экзамен»)

7.	Стчтистика. Ответы на экзаменационные вопросы / J1 М Им ам>м
(Серия «Студенту на экзамен»)

К По. WTG. югня Учебник для вузов / Ю В Ирхин — (С< дня к V *м Лннь л i
вузов»)

9.	У льтуръмчня. Теория и исюрня кт нлуры Уче нос |нмюАн I м»
мск.ювано Мш1исп.ретв0м образования РФ в качестве учебна .. .
вузов / Е.В Мареев  —(Серия «Учебник для вузов»)

10.	Начала фишки. Учебник Учебное пособие для i м / l<> I II «ниц и
ко — (Серия «Учебник для вузов»)

II	Концепции соврсмснн'то сстес тиознакня Ответы па >мн|м няцш и
ные вопросы / Под рсд. А.С. Борщом — (Серия «Студенту на м .. )

12.	(шика. Уче нос пособис .«.ы вузов / С.Н. Мареев — (Сери *3 * 1 *.»*
для вузов л)

13.	Нач । а химии. Современный курс для поступающих в ву»ы
11-е изд., перераб и юн. Учебное пособие для вузов. Грид МО /
Н.Е Кузьменко, В В Еремин, В А Попков — (Серия «Учебник для «у »««•»)

14.	Экономика. Ответы ла экзаменационные вопросы / В В Чи.

Е.А Янова — (Серия «Студенту на экзамен»)

15.	МснсЕжмент высоких технологий. Учебник для вузе /АР

А.Л. Колобов,, И 11 Омельченко — (Серия « Учебник для вузов»)

16.	Лш ли ккнй язык. Учебник устного перевода Учс< о

Гриф У МО / А.П. Миньяр-Бслору чева — (Серия « Учебник dvi ey3t »)

17	Теория iдрот ногтей и иатематнчеекая статистика. Ответы на жт
мснационныс вопросы / А.П. Крестова — (Серия «( туденту на жзам1 н >)

18.	Экономика. Курс (екций. Учебное пособие для вузов / В.В Ян<пы
(Серия «Студенту на экзамен»)

19.	Социо ин ин. Ответы на экзаменационные вопросы / М.Ю R p6>iK
ва — (Серия «Студенту на экзамен»)

20.	Фн юсофия. Ответы на экзаменационные вопросы' учебное п
для ву^оз i М.А. Славкина, Н.А. Зубанленко, К.Е. Халин — (Серия «Ст де нт
на экзамен»)