Анализ научных разработок в области прогнозирования качества продукции и оценка математических методов решения статистических задач. Разработка структуры нейронной сети. Прогнозирование качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных сетей.
Аннотация к работе
2.2 Выбор и характеристика способов контроля качества (сбора данных о качестве) швейных изделий на стадии изготовленияРазработка методики анализа и прогнозирования качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных сетей 3.1 Постановка задачи прогнозирования качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных сетейРеализация методики анализа и прогнозирования качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных 4.1 Выбор нейросетевого пакета для реализации задачи анализа и прогнозирования качества швейных изделийРасчет экономической эффективности от внедрения методики анализа и прогнозирования качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных сетейЗа последнее десятилетие понятие "качества продукции" получило широкое распространение, а уровень качества продукции становится основным фактором экономического развития и технического прогресса во многих странах мира. Обеспечение качества - совокупность планируемых мероприятий, необходимых для того, чтобы создаваемая продукция удовлетворяла определенным требованиям к качеству. Показатель качества продукции - количественная характеристика особенностей продукции, составляющих ее качество, рассматриваемая применительно к определенным условиям создания, эксплуатации или потребления продукции. Управление качеством представляет собой процесс воздействия на производство со стороны высшего руководства предприятия, выполняющего функции общего руководства качеством, и руководителей среднего и низового звеньев, выполняющих функции оперативно-технического управления с целью обеспечения требуемого качества. Ее положительное влияние на качество изображено на модели в виде вектора качества, направленного вверх.Прогнозирование представляет собой научно обоснованное, вероятностное по своему характеру предвидение тенденций и факторов будущего развития процессов с целью представления необходимой информации плановым, хозяйственным и административным органам. Прогнозы раскрывают тенденции изменения процессов, выявляют его закономерности и сроки действия последних, отражают связи прошлого и настоящего с будущим, определяют альтернативы развития в перспективе. Это дает возможность получать и использовать информацию о предстоящем изменении степени влияния отдельных факторов на повышение качества, что создает предпосылки для выработки обоснованных плановых решений. Прогноз определяет области и возможности, в рамках которых могут быть построены реалистичные задачи и цели, выявляет направления, главнейшие проблемы, которые должны стать объектом разработки и принятия управленческих решений. Прогноз позволяет изучать альтернативные направления, проводить вариантные расчеты, определять вероятность свершения определенных событий.Применение математических методов для решения статистических задач позволяет существенно улучшить управление качеством и получить хороший экономический эффект без привлечения дополнительных ресурсов.[12] Математические методы могут использоваться для решения конкретных задач различной степени сложности на любом этапе процесса производства. В задачах первого класса имеется полная информация обо всех составляющих, прослеживается цепь причин и следствий; такие задачи просто перевести на язык алгоритмов, для их решения существует множество достаточно легко реализуемых "формальных" методов [13, 14, 15]. Такими методами решаются задачи трех типов: вопрос о числе возможных решений, о существовании решений и их возможности, о способах отыскания оптимальных решений. Методами теории расписаний решаются задачи календарного планирования производства, при решении которых кроме критерия качества расписания нужно выполнить требование соблюдения определенных технологических условий (например, закрепление деталей за оборудованием во времени). Задачи второго класса характеризуются большой вероятностной компонентой, в них иногда сложно проследить взаимосвязь компонентов, в процессе решения таких задач требуется учитывать множество случайных воздействий, решение их с помощью ПК затруднено, т. к. их очень сложно запрограммировать для решения.Обеспечение и прогнозирование качества швейных изделий осуществляется в условиях неопределенности, а также влияния большого количества факторов на деятельность предприятия, как системных, так и случайных. Поэтому для решения таких задач предлагается использовать новые методы анализа и моделирования, способных обрабатывать большое количество данных, нахождение взаимосвязи различных элементов, а также осуществление моделирования процессов сложных нелинейных функций, например можно использовать нейронные сети, которые обладают всеми необходимыми возможностями. В соответствии с этим в дипломной работе будет проведен анализ возможности применения нейронных систем для разработки методики обеспечения качества швейных изделий на стадии их изготовления. подготовить исходные данные для анализа и прогнозирования качества швейных изделий и разработать алгоритм решения задачи анализа и прогнозирования качест
План
Содержание
Введение
1. Состояние вопроса и постановка задач исследования
1.1 Понятие качества продукции. Анализ нормативной базы обеспечения качества продукции
1.2 Понятие прогнозирования. Анализ научных разработок в области прогнозирования качества продукции
1.3 Анализ математических методов решения статистических задач
1.4 Постановка задач исследования
Вывод
. Разработка методики анализа и прогнозирования качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных сетей
3.1 Постановка задачи прогнозирования качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных сетей
3.2 Разработка структуры нейронной сети
3.3 Разработка математической модели задачи
3.4 Подготовка исходных данных для анализа и прогнозирования качества швейных изделий
3.5 Разработка алгоритма решения задачи анализа и прогнозирования качества швейных изделий4. Реализация методики анализа и прогнозирования качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных
Сетей
4.1 Выбор нейросетевого пакета для реализации задачи анализа и прогнозирования качества швейных изделий
4.2 Формализация исходных данных для реализации задачи анализа и прогнозирования качества швейных изделий
4.3 Обучение нейронной сети и анализ полученных результатов
4.4 Прогнозирование качества швейных изделий с использованием нейронной сети и анализ полученных результатов5. Расчет экономической эффективности от внедрения методики анализа и прогнозирования качества швейных изделий с использованием аппарата нейронных сетей
6. Безопасность жизнедеятельности
Список литературы
Annotation
Введение
Современная рыночная экономика предъявляет принципиально иные требования к качеству выпускаемой продукции. Качество продукции относится к числу важнейших показателей деятельности предприятия. Повышение качества продукции в значительной степени определяет выживаемость и успех предприятия в условиях рынка, темпы технического прогресса, внедрения инноваций, рост эффективности производства, экономию всех видов ресурсов, используемых на предприятии.
Качество - это совокупность свойств продукции, обусловливающих ее пригодность удовлетворять определенные потребности в соответствии с ее назначением.
Качество может быть только относительным, оно фиксируется на конкретный период времени и изменяется при появлении более прогрессивной технологии. Если необходимо дать оценку качества продукции, то необходимо сравнить совокупность ее свойств с эталоном.
Для обеспечения производства конкурентоспособной продукции, изготовители должны в настоящее время уделять внимание как борьбе с возникающими дефектами, снижению издержек производства, так и качеству продукции. Ранее используемые методы сводились к выявлению и анализу брака и переделок путем сплошной проверки изделий на стадии приемочного контроля. Сплошной контроль должен был, с одной стороны, обеспечить выпуск только бездефектных изделий, а с другой - установить причины, которые привели к появлению брака. Понятно, что подобный контроль качества, в особенности при серийном производстве, значительно увеличивает издержки производства. Самый большой недостаток такого подхода заключается в том, что он позволяет обнаружить брак лишь тогда, когда уже произведены затраты средств на выпуск изделия. При этом часто материальные убытки являются больше предполагаемых. Поэтому имеет смысл подумать о том, с помощью каких предупредительных мер можно избежать этих потерь.[1]
Для решения таких задач, связанных с обеспечением качества продукции предлагается использовать методы, способные обрабатывать большое количество данных, находить взаимосвязи различных элементов, моделировать сложные нелинейные функции.
В последние десятилетия бурно развивается новая прикладная область математики, специализирующаяся на искусственных нейронных сетях (НС), актуальность которой подтверждается массой различных применений. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения [2].
На сегодняшний день данное направление является актуальным, так как позволяет осуществлять прогнозирование в условиях неопределенностей, а также влияния большого количества факторов, как системных, так и случайных. В особенности прогнозирование качества швейных изделий, является важным элементом деятельности предприятия, при этом наименее управляемым изза большого количества неопределенностей и влияния случайных факторов.
Целью данной работы является изучение возможностей нейросетевого программирования, разработка методики обеспечения качества швейных изделий с помощью аппарата нейронной сети и возможность использования данных результатов для прогнозирования качества на швейном предприятии.