Wielokryterialna optymalizacja jakości produkcji (optymalizacja procesów technologicznych)

W zagadnieniu optymalizacji procesów technolgicznych oraz urządzeń technologicznych zawsze powstaja problemy związane z niepewnością sformułowania kryteriów jakości, konkurencyjności lokalnych kryteriów i ich nierównoważnosci. Innymy słowy rzeczywiste problemy optymalizacji często powinny być sformułowane jako zagadnienie wielokryterialne, hierarchiczne w warunkach niepewności. Często też problemy zapewnienia jakości redukują się do problemów opymalizacji wielokryterialnej, ponieważ lokalne kryteria zwiazane z jakością wystepują w sprzeczności z innymi lokalnymi kryteriami związanymi np. : z ograniczeniami finansowymi i technologicznymi.

Dlatego przy formułowaniu zagadnień optymalizacji powstają tradycyjne problemy, związane z ich niepwnoścą i wielokryterialnością.

Pierwsza grupa problemów - to bezpośrednio problemy optymalizacji. Między innymi:
  • Różne typy i jednostki parametrów jakości, tzn. niezbędność jednoczesnego rozpatrywania, np. wymiarów blachy i temperatury jej powerzchni.
  • Jednoczesne istnienie parametrów ilościowych i jakościowych.
  • Nierównoważność kryteriów lokalnych, używanych w kryterium globalnym.
  • Wieloekstremalność kryterium globalnego.
  • Często kryteria lokalne są w stosunkach antagonistycznych, tzn. ulepszenie jakiegoś kryterium lokalnego powoduje automatycznie pogorszenie innego kryterium lokalnego.
Druga grupa problemów związana jest z otrzymaniem adekwatnych modeli matematycznych przydatnych do używania ich w optymalizacji. Modele mogą być zbudowane bezpośrednio przez analizę statystyczną danych eksperymentu. W większości przypadków podobne modele występują w postaci liniowych oraz nieliniowych równań regresyjnych wielu zmiennych. W tych przypadkach, gdy otrzymanie wystarczającej liczby danych eksperymentalnych nie jest możliwe, wykorzystywano modele fenomenologiczne cieplnych i deformacyjnych procesów, na podstawe znanych zasad fizyki, chemii i mechaniki. Dla zapewnienia wystarczającej dokładności podobnych modeli niezbędna jest ich identyfikacja parametryczna, tzn. poszukiwanie niewiadomych wartości parametrów modeli, które zapewniłyby minimalne z możliwych odchyleń danych wyliczonych od eksperymentalnych. Warto zauważyć, że pod względem matematycznym zagadnienia identyfikacji są praktycznie ekwiwalentne zagadnieniom optymalizacji. Ponieważ bezpośrednie wykorzystywanie modeli takiego rodzaju w celach optymalizacji nie jest efektywne ze względu na niedopuszczalne straty czasu pracy komputera, po identyfikacji modele wykorzystywano w eksperymentach numerycznych w celu otrzymania zależności regresyjnych, łączących zmienne zależne (parametry jakości) ze zmiennymi niezależnymi (parametry sterujące). Dlatego, że w eksperymentach numerycznych nie jesteśmy ograniczeni możliwościami narzędzi pomiarowych oraz kosztami organizacji i prowadzenia eksperymentów w pracującym zakładzie, bez poważnych problemów można otrzymać zależności regresyjne dowolnej potrzebnej dokładności w stosunku do pierwotnych modeli fenomenologicznych.

Nasze doswiadczenie wskazuje na to, że sukces rozwiązywania problemu jakości zdecydowanie zależy od sposobu formalizowania kryterium globalnego jakości w warunkach w/w trudności. Dlatego najpierw rozpatrzymy niektóre najważniejsze dla praktyki problemy formalizacji zagadnienia optymalizacji, po czym zilustrujemy efektowność opracowanej przez nas metodyki na dwóch konkretnych przykładach.

Paweł Sewastianow, Ludmiła Dymowa

Przedstawiono trzy artykuły z tego zakresu.
  1. L. Dymowa, P.Sewastjanow, Metodologia rozwiązywania problemów modelowania, identyfikacji i wielokryterialnej optymalizacji w zarządzaniu jakością procesów metalurgicznych", "Methodology of solution of joint problems of modeling, identification and milti-criterion optimization in quality control for metallurgical processes", Informatyka w Technologii Materiałów, Wydawnictwo Naukowe AKAPIT, 1, 3, 2003, 21-32.
  2. L. Dymowa, P. Sewastjanow "Wielokryterialna optymalizacja procesu odlewania ciągłego z jednoczesnym walcowaniem taśmy z chlorku miedzi" Materiały 11. Konferencji "Informatyka w Technologii Metali KomPlasTech2004" Zakopane 11-14 stycznia 2004 (przyjęto do druku)
  3. P. Sewastjanow , L. Dymowa "Optymalizacja procesów odlewania cięgłego i walcowania taśm w walcach-krystalizatorach" Materiały 11. Konferencji "Informatyka w Technologii Metali KomPlasTech2004" Zakopane 11-14 stycznia 2004 (przyjęto do druku)
by SebastianG Quick.Cms default stylesheet