/
Автор: Плахотникова Е.В. Протасьев В.Б. Ямников А.С.
Теги: наука и знание в целом науковедение организация умственного труда общее машиностроение технология машиностроения наука машиноведение машиностроение методология науки
ISBN: 978-5-9729-0391-7
Год: 2019
Текст
ОРГАНИЗАЦИЯ
И МЕТОДОЛОГИЯ
НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
В МАШИНОСТРОЕНИИ
«Инфра-Инженерия»
Е. В. Плахотникова
В. Б. Протасьев
А. С. Ямников
ОРГАНИЗАЦИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ
НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
В МАШИНОСТРОЕНИИ
Учебник рекомендован ФИРО
для студентов высших учебных заведений, обучающихся
по направлениям подготовки «Конструкторско-технологическое
обеспечение машиностроительных производств»,
а также «Стандартизация и метрология» и «Управление качеством»
Москва Вологда
«Инфра-Инженерия»
2019
УДК 001:621
ББК 72:34.4
П37
Рецензент:
заслуженный деятель науки и образования (РАЕ),
член Академии проблем качества, д. т. н., проф.,
профессор Тульского филиала РЭУ им. Плеханова Юдин С. В.
Плахотникова, Е. В.
П37 Организация и методология научных исследований в машино-
строении : учебник / Е. В. Плахотникова, В. Б. Протасьев, А. С. Ям-
ников. - Москва ; Вологда : Инфра-Инженерия, 2019. - 316 с. : ил.,
табл.
ISBN 978-5-9729-0391-7
Рассмотрены современные представления о науковедении и органи-
зации научного труда, предложены основы методологии науки в машино-
строительных производствах. Показана история машиностроительной
науки, даны сведения о выдающихся отечественных и зарубежных учёных
и научных школах. Предложен обзор методов оценки наиболее перспек-
тивных с точки зрения науки областей современного машиностроения.
Для магистрантов направлений подготовки «Конструкторско-
технологическое обеспечение машиностроительных производств», «Стан-
дартизация и метрология» и «Управление качеством».
УДК 001:621
ББК 72:34.4
ISBN 978-5-9729-0391-7 © Плахотникова Е. В., Протасьев В. Б., Ямников А. С., 2019
© Издательство «Инфра-Инженерия», 2019
© Оформление. Издательство «Инфра-Инженерия», 2019
СОДЕРЖАНИЕ
1. ВВЕДЕНИЕ В НАУКОВЕДЕНИЕ..................................7
1.1. Науковедение в машиностроении..........................7
1.2. Структура комплексной проблематики науковедения.......12
1.2.1. Проблемы современной науки и науковедения
в машиностроении.......................................13
1.3. Место науковедения в системе наук.....................18
1.4. Проблемы взаимосвязи экономики и науковедения.........19
1.4.1. Науковедение и экономика........................20
1.4.2. Научные исследования и инновации................26
Список литературы к разделу 1..............................34
Контрольные вопросы........................................35
2. ХАРАКТЕР РАЗВИТИЯ НАУКИ.................................36
2.1. Определение науки.....................................36
2.2. Наука и другие формы изучения действительности........40
2.3. Системность и математизация научных исследований......41
2.3.1. Наука о системах................................41
2.3.2. Иерархия уровней систем.........................47
2.3.3. Системность и математика........................51
Список литературы к разделу 2..............................55
Контрольные вопросы........................................56
3. ИСТОРИЯ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ТЕХНИКИ
В МАШИНОСТРОЕНИИ...........................................57
3.1. Исторический очерк....................................57
3.1.1. Наука Древнего Востока..........................57
3.1.2. Наука Древней Греции............................58
3.1.3. Наука Средневековья.............................61
3.2. Древние орудия труда..................................63
3.2.1. Древние инструменты.............................63
3.2.2. Слесарный метод. Напильники, сверла.............67
3.3. Станки................................................68
3.3.1. Древние станки с ручным приводом................68
3.3.2. «Вододействующие» машины........................72
3.3.3. Токарно-копировальные станки....................76
3.3.4. Токарно-винторезные станки. Суппорт Нартова.....79
3.3.5. Фрезерные и зуборезные станки...................81
3
3.3.6. Станки с паровым приводом.........................82
3.3.7. Развитие станков и технологий в 90-е годы XVIII века....83
3.3.8. Индивидуальный электропривод металлорежущих станков.85
3.3.9. Развитие отечественного станкостроения............86
3.3.10. Отечественное станкостроение восстановительного
периода..................................................89
3.3.11. Развитие станкостроения с 1970 г.................91
3.4. Развитие теории резания.................................94
3.4.1. Дореволюционный период............................94
3.4.2. Период индустриализации...........................96
3.4.3. Новые инструментальные материалы..................99
3.4.4. Первые работы по скоростному резанию..............99
3.4.5. Послевоенный период в развитии науки о резании металлов.101
3.5. Технология машиностроения..............................102
3.5.1. Появление взаимозаменяемости.....................102
3.5.2. Первые систематизированные научные труды
по технологии машиностроения............................103
3.5.3. Концентрация операций. Новые типы оборудования...106
3.5.4. Развитие технологии машиностроения с 1970 г......107
Контрольные вопросы.........................................109
4. ВЕДУЩИЕ НАУЧНЫЕ ШКОЛЫ РОССИИ.............................110
4.1. Понятие «научная школа»................................110
4.2. Ведущие научные технологические школы России...........121
4.2.1. Научные школы МГТУ им. Н. Э. Баумана.............121
4.2.2. Научные школы МОССТАНКИНА........................129
4.2.3. Тульские технологические научные школы...........138
Контрольные вопросы.........................................141
5. МЕТОДОЛОГИЯ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ............................142
5.1. Основные уровни научного познания......................143
5.1.1. Сравнительный анализ различных уровней научных знаний
(базовый, новый, фактический, производственно-прикладной)......143
5.1.2. Методы эмпирического уровня исследования.........144
5.1.3. Методы теоретического уровня исследований........146
5.2. Проблемы взаимосвязи экономики и науковедения..........150
5.2.1. Методика исследований. Структура комплексной
проблематики науковедения...............................151
5.2.2. Критерии оценки эффективности идеи...............153
5.3. Поиск новых идей.......................................154
5.3.1. Этапы процесса поиска идей.......................154
5.3.2. Методы поиска новых идей, основанные на интуиции.157
5.3.3. Метод «мозговой атаки»...........................161
4
5.3.4. Метод фокальных объектов и синектика.............162
5.3.5. Морфологический метод............................165
5.3.6. Теория и алгоритм решения изобретательских задач.170
5.3.7. Поиск прототипа..................................173
5.3.8. Селективная сборка. Дифференцирование............174
5.3.9. Робастное проектирование. Использование системного
анализа (СА)............................................180
Список литературы к подразделу 5.3......................187
5.4. Методика экспериментальных исследований. Информационная
концепция научного процесса.................................187
5.4.1. Оценка качества конструкции путем логического планирования
эксперимента............................................189
5.4.2. Обработка экспериментальных данных...............192
Список литературы к подразделу 5.4......................195
Контрольные вопросы.........................................196
6. КВАЛИМЕТРИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ....................197
6.1. Использование морфологических матриц (ММ)..............197
6.2. Азы качества. Что такое анализ дерева отказов..........200
6.2.1. Логическая диаграмма FTA.........................201
6.3. Пора заняться технологическим процессом. Статистическое
мышление....................................................203
6.3.1. Вспомним о нормальном............................207
6.4. Идея Уолтера Шухарта...................................213
6.4.1. Факторы, влияющих на настройку и разброс параметров
технологического процесса...............................213
Список литературы к подразделу 6.4.1....................220
6.4.2. Применение контрольных карт Шухарта для анализа
технологических процессов...............................220
Список литературы к подразделу 6.4.2....................230
6.5. Анализ процесса при помощи показателей (индексов)
возможностей................................................231
6.6. Регулирование ТП по Шухарту............................234
6.6.1. Регулирование ТП и приемка продукции одновременно.
Приемочные контрольные карты (КК).......................238
Список использованной литературы к разделам 6.5 и 6.6.......244
Контрольные вопросы.........................................245
7. ОРГАНИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА
НА ПРЕДПРИЯТИИ ПУТЕМ СНИЖЕНИЯ УРОВНЯ
ДЕФЕКТНОСТИ.................................................246
7.1. Работа по планированию качества на предприятии.........246
Список литературы к разделу 7.1.........................254
5
12. Инструменты обеспечения качества..................254
7.2.1. Причинно-следственные диаграммы Исикавы.....255
7.2.2. Диаграмма Парето............................260
Список литературы к разделу 7.2....................263
7.3. Использование инструментов обеспечения качества
в производственных процессах...........................264
Список литературы к разделу 7.3....................267
Контрольные вопросы....................................268
8. КРИТЕРИИ ПРАВИЛЬНОСТИ И ТОЧНОСТИ
В ИНСТРУМЕНТАЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ........................269
Контрольные вопросы....................................272
9. ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТЫ В НАУЧНОМ КОЛЛЕКТИВЕ.............273
9.1. Методы и средства управления научным коллективом..273
9.2. Основные принципы организации и управления научным
коллективом............................................275
9.3. Методы сплочения научного коллектива.........:....276
9.4. Психологические аспекты взаимоотношения руководителя
и подчиненного.........................................277
Контрольные вопросы....................................282
10. ОРГАНИЗАЦИЯ НАУЧНОГО ТРУДА ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ
В ОБЛАСТИ МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОИЗВОДСТВ...............283
10.1. Структура и организация научных учреждений.......283
10.2. Управление, планирование и координация научных
исследований...........................................283
10.3. Финансирование научных исследований..............289
10.4. Методы оценки научной деятельности отдельных ученых
и коллективов исследователей...........................306
Контрольные вопросы....................................310
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.............................................311
СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ........................312
Основная литература....................................312
Дополнительная литература..............................312
6
1. ВВЕДЕНИЕ В НАУКОВЕДЕНИЕ
Значение слова «Науковедение» в Большой Советской Энциклопе-
дии определяется: «Науковедение, отрасль исследований, изучающая за-
кономерности функционирования и развития науки, структуру и динамику
научной деятельности, взаимодействие науки с другими социальными ин-
ститутами и сферами материальной и духовной жизни общества».
Отдельные аспекты развития науки издавна изучались философией
и частными науками, особенно с середины XIX в. (Г. Гельмгольц, К. Бер-
нар, Т. Гексли, К. А. Тимирязев, В. И. Вернадский и др.). Одну из первых
попыток раскрыть социальные, психологические и др. факторы, влияющие
на развитие науки, предпринял швейцарский ботаник А. Декандоль («Ис-
тория науки и ученых за два века», 1873). Проблемы формирования учёно-
го изучал В. Оствальд («Великие люди», 1909). Потребность в комплекс-
ном изучении науки стала особенно ощутимой в 1-й половине XX в. в свя-
зи с громадным возрастанием её роли и развитием научно-технической ре-
волюции. Непосредственное зарождение науковедческой ориентации ис-
следований многие советские и зарубежные исследователи связывают
с дискуссией по общим проблемам развития науки, возникшей в связи с
докладами Б. М. Гессена и других советских учёных на 2-м Международ-
ном конгрессе по истории науки в Лондоне (1931). Эта дискуссия вызвала
усиление интереса к марксистской концепции развития науки, основыва-
ющейся на методологии диалектического и исторического материализма,
к советскому опыту создания государственной системы организации
и планирования научной деятельности.
1.1. Науковедение в машиностроении
Науковедение это отрасль исследований, изучающая закономерности
функционирования и развития науки, структуру и динамику научной дея-
тельности, взаимодействие науки с др. социальными институтами и сфе-
рами материальной и духовной жизни общества. Основоположником нау-
коведения считается Дж. Бернал. В 1939 г. он опубликовал книгу «Соци-
альная функция науки», ставшую теперь классической. После второй ми-
ровой войны большой вклад в науковедение внес Дирек Прайс. Будучи
по специальности физиком, он стал широко применять количественные
методы для изучения развития науки. Юджин Гарфилд организовал в Ка-
лифорнии (США) Институт научной информации ив 1961 г. приступил
к подготовке «Индекса научных ссылок» (Science Citation Index, сокращен-
но SCI), который оказался весьма эффективным орудием исследования
7
в науковедении. Сейчас имеется уже труднообозримый поток публикаций
по науковедению. В СССР науковедением на профессиональном уровне
занимался в Киеве Г. М. Добров. Он, в частности, опубликовал моногра-
фию «Наука о науке». В Москве группа научных сотрудников, работаю-
щих в различных областях знаний, стала активно заниматься некоторыми
проблемами науковедения в начале 1967 г. В Институте истории естество-
знания и техники АН СССР функционировал общегородской семинар
по количественным методам изучения развития науки.
Целью изучения науковедения является разработка теоретических
основ организации, планирования и управления наукой, то есть системы
мероприятий, опирающихся на объективную логику развития науки, обес-
печивающих оптимальные темпы ее развития и повышение эффективности
научных исследований. Поэтому науковедение является одновременно
важнейшим методологическим условием плодотворного изучения отдель-
ных аспектов развития науки. Можно выделить пять главных направлений
исследований в науковедении.
1. Общее науковедение. Включает в себя логику и гносеологию
науки. Выступает, прежде всего, как методологическая база всего
комплекса науковедческих знаний.
2. Социология науки. Происходит исследование науки в качестве
социальной системы с ориентацией на анализ влияния соответ-
ствующих процессов на развитие самой науки, то есть исследо-
вания процессов воздействия общественных условий на развитие
науки, а науки - на общественный прогресс.
3. Психология науки. Изучает психологические аспекты научного
творчества.
4. Экономика науки. Исследует действие экономических законов
и их особенностей в сфере науки.
5. Организация науки. Исследует принципы, формы и методы орга-
низации и планирования научно-исследовательской работы
и управления ею.
Сейчас можно говорить о широком спектре логических схем, поз-
воляющих изучать процесс развития науки. Рассмотрим коротко эти мо-
дели.
Информационная модель. Наука рассматривается как самооргани-
зующаяся система, управляющаяся своими информационными потоками.
Развитие науки изучается как развитие ее информационных потоков.
Логическая модель. Наука изучается как логическое развитие идей.
При таком подходе самостоятельное значение приобретает проблема логи-
ческой классификации наук.
Гносеологическая модель. Она занимается изучением методологии
научных исследований. В этой модели основными проблемами являются
обоснование математики, гипотеза и эксперимент, математическая теория
8
эксперимента (статистические методы анализа экспериментальных дан-
ных, математические методы планирования эксперимента и т. д.).
Экономическая модель. Здесь изучается взаимодействие науки с
экономическим развитием страны, оценивается экономическая эффектив-
ность научных исследований
Политическая модель. В рамках этой модели рассматриваются
взаимодействие науки с политической идеологией, связь между развитием
науки и престижем страны, оборонный потенциал страны.
Социологическая модель. В этой модели множество научных ра-
ботников рассматривается как некая социальная группа. Последняя взаи-
модействует с другими группами, отстаивает свои права, оказывает влия-
ние на общественную жизнь страны. Интерес могут представлять микро-
социологические исследования в науке. В среде научных работников, есте-
ственно, могут возникать микрогруппы, сложным образом взаимодей-
ствующие друг с другом. Такие группы могут объединять научных работ-
ников по национальному и возрастному признакам, по образовательному
цензу, по ученым степеням, по взглядам на науку и ее цели, по какому-
либо другому признаку или даже по целой их совокупности. Здесь, по-
видимому, можно широко использовать методы разыгрывания острых си-
туаций (социолог исследователь - режиссер разыгрываемой ситуации),
предложенные Морено.
Демографическая модель. Научный потенциал страны изучается
как демографическая задача. Здесь весьма существенна проблема возраста
научного коллектива. Одна из задач формулируется так: можно ли сохра-
нить молодыми научные коллективы в стареющих городах?
Модель «Научный работник - творчески активный индивиду-
ум». Проблеме психологии научного творчества посвящена очень большая
литература (только в США по данному вопросу имеется несколько тысяч
публикаций).
Модель системотехники. Наука рассматривается как система, под-
лежащая управлению. Здесь существенны проблема оптимальной органи-
зации научных разработок, применение метода «исследования операций»
к организации научных исследований.
В каждом варианте в структуре науки выделяется четыре уровня, со-
ответствующие ступеням познания. Это описательный, аналитический,
синтетический и конструктивный уровни.
1. Описательный уровень. Он представлен наукометрией и эмпири-
ческой историей науки. Основной задачей исследований является
создание общей информационной базы метанауки и разработка
методов первичного количественного анализа информации.
Предметом исследования эмпирической истории является описа-
ние процесса развития науки. Предмет исследования наукомет-
рии- разработка методов количественного анализа параметров
9
развития науки и их изучение. Общая черта, объединяющая эти
дисциплины, - ориентация на получение информации без ее тео-
ретического осмысления.
2. Аналитический уровень. Он представлен экономикой, социоло-
гией, правоведением, психологией, этикой, информатикой, гно-
сеологией и логикой науки. Основная задача- в исследовании
отдельных отношений, имеющих место в развитии науки как
сложной системы. Основной метод познания - анализ. Базой вы-
деления этих дисциплин в один уровень является их ориентация
на познание категории особенного.
3. Синтетический уровень представлен общей теорией метанауки,
предмет рассмотрения которой- наука как целостная система.
Основная задача - в синтезе отраслевых метанаучных подходов
и осмыслении науки как целостной сложной системы. Основной
метод познания - синтез.
4. Конструктивный уровень представлен теорией организации и
управления наукой. Основная задача - в выявлении и обосновании
системы условий, необходимых для оптимального развития науки и
выработка практических рекомендаций по претворению ее в жизнь.
Этот уровень опирается на все предшествующие исследования.
Изучение науки как информационного процесса - одна из самых ин-
тересных и важных в теоретическом и практическом отношении задач нау-
коведения. При изучении науки как информационного процесса оказыва-
ется возможным применять количественные или статистические методы
исследования. Это направление исследований называется наукометрией.
Наукометрия сложилась как особая методическая область в науковедении
на основе подхода описания различных сторон научной деятельности ма-
тематическими методами.
Исходя из тезиса, что продуктом научной деятельности является но-
вая информация, в 60-70-е годы XX века науковеды впервые рассматрива-
ли науку как информационную систему. При этом использовались поня-
тия, приемы, методы и данные информатики. В отличие от информатики,
изучающей закономерности информационной деятельности. Науковедение
изучает потоки информации для выявления эмпирического материала
и построения теоретической модели функционирования науки.
Использование информационного подхода внесло в науковедение
целый ряд разработанных в информатике методов наблюдения за процес-
сами передачи, хранения и переработке единиц научного знания, единооб-
разно представленного в виде информационных сообщений, обогатило
представление о многих процессах, протекающих в науке, особенно в об-
ласти коммуникаций.
Развертывание процесса математизации науки и развития вычисли-
тельной техники сделали одним из самых мощных методов исследования -
10
метод моделирования. Сущность этого метода заключается в замене ре-
альной системы закономерностей развития науки ее математической моде-
лью на основании правил, соответствующих условиям изоморфизма.
Это позволяет имитировать развитие реальной системы при различных
параметрах. Моделирование процессов развития науки происходит по трем
главным направлениям.
Наукометрические исследования, предполагающие статистическую
обработку конкретного эмпирического материала.
Теоретико-математическое обобщение наукометрических материа-
лов, направленное на создание математических моделей функционирова-
ния и развития науки.
Математические методы и модели научно технического развития,
предназначенные для прогнозирования.
Используются различные виды моделей. Динамические модели от-
ражают процессы роста массы научной информации. Диффузионные мо-
дели рассматривают процессы распространения новых знаний внутри
научного сообщества. Модель структуры информационного массива изу-
чает взаимосвязи между отдельными параметрами информационного мас-
сива: распределение производительности в рамках научного сообщества,
структура научной коммуникации и др.
Также интенсивно используются математические методы теории
принятия решений. Также для науковедения имеет большое значение ме-
тоды системного анализа, которые уделяют внимание качественным ас-
пектам и учету неопределенностей.
Объем и характер информации, привлекаемой исследователя, мето-
ды ее анализа и оценки, формы исследования сведений и мера обогащения
потока информации вновь полученными данными и обобщениями -
все это в значительной степени определяет научный уровень любого ис-
следования. Особую важность и специфическую сложность имеет инфор-
мационная основа в науковедческих исследованиях.
Абстрагирование от конкретного содержания и относительной цен-
ности анализируемой информации - типичный прием для классической
шенноновской теории информации.
С точки зрения информационного подхода изучение сложных систем
можно проводить путем исследования тех информационных потоков, ко-
торыми они управляются. Так можно исключить из рассмотрения все,
что относится к закрытой науке, все, что связано с внедрением науки в
технику, гносеология, методология, логика, психология, социология и эко-
номика развития науки. Если рассматривать науку как информационный
процесс, то необходимо проследить за научными публикациями во време-
ни, считая их носителями информации. В некоторых разделах знания
при исследовании информационных потоков можно изучать не только
рост публикаций, но и рост отдельных показателей, характеризующих
11
непосредственные результаты различных исследований, а также произво-
дить формальный статистический анализ содержания публикаций. Эти
данные окажутся полезными при управлении процессом развития науки,
например, при выборе наиболее перспективных направлений исследова-
ний.
Особый интерес представляет статистическое изучение языка науч-
ных публикаций. Возможно, при помощи статистического анализа просле-
дить за историей развития специфических языков в отдельных областях
знаний и оценить их роль в развитии системы научной информации.
Особый научный язык представляет собой система информационных ссы-
лок. На основе изучения этого языка можно составлять карту развивающе-
гося научного знания.
Вероятно, один из самых важных вопросов информатики науки был
и остается соотношение между самоорганизацией и централизованным
управлением системы для ее жизнеспособности. Наукометрические дан-
ные используют на обоих уровнях управления.
Анализ науки как системы генерирования, передачи и преобразова-
ние информации в науке является одним из актуальных направлений ис-
следования науковедения. Это направление может позволить науковеде-
нию внести серьёзный вклад в информатику и в практику информационно-
го обслуживания науки: решение вопросов выработки новых форм пред-
ставления научной информации, совершенствование системы носителей
и форм передачи научных сведений, определение структуры научно-
информационных служб, выработке путей повышения эффективности их
деятельности и т. д.
7.2. Структура комплексной проблематики науковедения
В ЗО-е гг. формируется проблематика науковедения (попытка поль-
ских учёных М. и С. Оссовских создать программу науковедения; социо-
логической интерпретация историко-научного материала Р. Мертоном,
США, в книге «Наука, техника и общество в Англии XVII в.», 1938 г.).
Наибольшее влияние на становление науковедения оказал Дж. Д. Бернал
(кн. «Социальная функция науки», 1939 - своеобразное обобщение работы
созданного им Кембриджского семинара «Наука и общество»).
С середины 40-х гг. во многих развитых странах развёртываются эм-
пирические исследования научной деятельности (схем организации науч-
ных подразделений, проблем объединения учёных и инженеров в про-
мышленных лабораториях и научно-технических проектах, распределения
научных усилий и финансирования науки).
Оформление науковедения в самостоятельную отрасль относится к
60-м гг., когда в СССР, а также в др. странах возникают современные
представления о предмете и задачах науковедения и научные коллективы,
12
разрабатывающие проблемы науковедения. Складываются аналитическое
и нормативное направления исследования. Целью аналитического изуче-
ния является раскрытие закономерностей функционирования и развития
науки как сложной системы (внутренние закономерности развития науки,
социально-исторические детерминанты её развития, их взаимодействие;
типология связей науки с др. социальными институтами; генезис и струк-
тура систем научного знания; эволюция организационных форм науки в
процессе изменения её объёма и социальной функции и т. п.). Для ключе-
вых науковедческих понятий («научная деятельность», «научное знание»,
«научное творчество», «институт науки» и др.) разрабатывается система
косвенных показателей (переменных) с использованием методов различ-
ных наук.
1.2.1. Проблемы современной науки и науковедения в машиностроении
Необходимость машинизации и механизации и автоматизации произ-
водства придает современной науке сильную техническую направленность.
Рождаются новые технические науки и инженерные профессии. Резко воз-
росло значение технических средств, используемых в научных исследова-
ниях. Преодолевается разрыв науки, техники и производства; образовалась
новая система «наука - техника - производство». На современном этапе
научно-технического прогресса (НТП) наука превратилась в решающий
фактор развития техники, непосредственную производительную силу. Про-
гресс самой науки в большей степени стал определяться ее технико-
технологической направленностью, уровнем опытно-экспериментальной ба-
зы, степенью оснащенности современными приборами, информационно-
техническими средствами. Новый уровень взаимодействия науки и инжене-
рии обусловлен потребностью создания образцов новой техники, требую-
щей новых процессов высоких технологий в дополнение к ранее применяе-
мым. Именно здесь накоплен ценный опыт организации взаимодействия
Исследовательских, проектных, конструкторских коллективов и опытных
производств. В настоящее время выделяются прикладные дисциплины и со-
ответствующие направлений НТП, которые уже нельзя рассматривать с по-
зиций разделения науки, инженерии, производства. Они являются ком-
плексными отраслями научно-технической деятельности и развиваются
в нетрадиционных организационных формах высокой наукоемкой техноло-
гии в рамках технологической революции.
Новые пути развития науки в современном обществе должны быть
связаны с качественным преобразованием современной технологий произ-
водства как наукоемкой технологии. Основу такого развития составляет
рост роли и значения интеллектуального ресурса и особенно тех его ком-
понентов, которые позволяют повышать эффективность высокой техноло-
гии и контроля. Эффективному контролю поддаются энергетика и база
возобновляемых ресурсов.
13
Термин «технология» в соответствии с принятой мировой практикой
используется достаточно широко. Им обозначают, процесс промышленно-
го производства, науку о технологическом процессе; применяют для ха-
рактеристики различных сфер предметной деятельности в производстве,
технике, стандартизации. Последовательность действий по получению
определенных результатов понятием «технология» характеризует процесс
научного исследования - техническую оснащенность науки, ее методы.
Научные методы и техника исследований составляют единую, систему, ко-
торую рассматривают как технологию научных исследований. Техноло-
гия- это не только способ организации производства, но и важнейший
фактор формирования; и развития человеческой личности.
В системе «наука - производство» технология является промежуточ-
ным звеном, связанным прямыми и обратными связями с общими компо-
нентами системы. Достижения науки она реализует на производстве, спо-
собствуя движений науки в соответствии с потребностями; производства и
достигнутый уровнем его развития. Наукоёмкое машиностроение является
одной из наиболее сложных отраслей промышленности, в которой разра-
батываются и серийно выпускаются изделия, интегрирующие в себе но-
вейшие достижения Науки и техники, формы и методы проектирования
и производства. В наукоемком машиностроении широко используют от-
раслевые поставки, в которых участвуют почти все отрасли народного хо-
зяйства. Для него характерны широкая внутриотраслевая и межотрасле-
вая кооперации, частая сменяемость изделий в производстве, разнообра-
зие и сложность технологических процессов, непрерывное повышение
требований к качеству и культуре производства.
Переход экономики страны на рыночные методы хозяйствова-
ния, тотальная приватизация привели к разрыву прежних, достаточно хо-
рошо отлаженных хозяйственных связей между предприятиями наукоем-
кого машиностроения. Традиционные методы организации и управле-
ния производством уже не в состоянии обеспечить эффективное решение
проблем управления машиностроительными комплексами, повышение их
конкурентоспособности. Кардинальные изменения в производственно-
экономических отношениях выдвинули на передний план практиче-
ские задачи реформирования организационных структур машинострое-
ния и разработки эффективных механизмов их функционирования на
базе конструкторско-технологического обеспечения и компьютерно-
интегрированного производства.
С начала 90-х годов XX века, когда началась радикальная трансфор-
мация нашего общества, российскую науку принято ассоциировать с де-
структивными процессами. Перманентное отсутствие денег привело к ин-
тенсивной утечке ученых за рубеж и в другие сферы деятельности, паде-
нию престижа научного труда и уровня жизни ученых и т. п. Подобные ас-
социации, к сожалению, справедливы. Большинство науковедческих работ,
14
как и вообще трудов, посвященных описанию нынешнего состояния рос-
сийской науки, строится по стандартному сценарию. Сначала описываются
ухудшение материально-технической базы, разрушение кадрового потен-
циала, отсутствие условий для его воспроизводства и др. Затем эти беды
объясняются стандартным набором причин: убогим финансированием, от-
сутствием внятной научно-технической политики, безразличием бизнес
и политической элиты к запросам научно-технического прогресса и т. д.
Далее делаются обоснованные выводы: если так будет продолжаться, оте-
чественная наука развалится окончательно, вследствие чего наша страна
лишится остатков боевой мощи, утратит шансы на то, чтобы стать разви-
той индустриальной державой, и превратится в сырьевой придаток передо-
вых стран. После этого перечисляются меры, которые необходимо экс-
тренно предпринять, чтобы возродить российскую науку и избежать по-
добной перспективы.
Вместе с тем легко заметить и то, что речь идет о российской «науке
вообще» и об ее «валовых» характеристиках: общем числе ученых-
уехавших и оставшихся, их средней зарплате, среднем возрасте исследова-
тельской техники и использующих ее исследователей и т. п.
Но национальная «наука вообще» - это абстракция (естественно,
имеющая право на существование), а любой реальный научный организм
состоит из очень однородных элементов, по-разному вписывающихся
в окружающую их социальную среду.
Различные звенья современной отечественной науки оказались в раз-
личном положении, а российское научное сообщество вместе со всем обще-
ством переживает интенсивный процесс расслоения. В совершенно разном
положении оказались различные научные дисциплины: одни, такие как эко-
номика и политология, в высокой степени востребованы современным рос-
сийским обществом и привлекают обильные финансовые потоки, другие,
прежде всего естественные науки, оказались на голодном пайке. Очень не-
похожи друг на друга академическая, вузовская и недавно возникшая у нас
так называемая независимая наука. Взаимоотношения между фундамен-
тальной и прикладной наукой тоже существенно изменились по сравнению
с прежними временами. Расслоение научного сообщества привело к тому,
что наряду с бедствующими научными сотрудниками, которых наши сред-
ства массовой информации обычно описывают в образе «нищего с протяну-
той рукой», существует и разрастается слой «новых русских ученых», чьи
доходы составляют несколько тысяч долларов в месяц и вполне сопостави-
мы с доходами верхней части нашего среднего класса.
«Новизна» - относительное понятие, применяемое как к новым тен-
денциям в развитии науки, так и к любым другим реалиям. Можно выде-
лить два типа «новизны».
Первый - это такие тенденции в развитии российской науки, которые
какое-то время назад вообще не наблюдались или наблюдались в очень
15
ограниченных масштабах, в виде своего рода «зародышей». Например,
включение отечественной науки в систему электронных «сетей» или рас-
слоение, имущественное, политическое, психологическое и др., научного
сообщества.
Второй тип - это новые качества, приобретаемые давно наблюдае-
мыми процессами, а также такими атрибутами научной деятельности, как
её правовое обеспечение, научные школы, отношение молодежи к науке,
профессиональная идентичность и профессиональное самосознание учено-
го и др.
Эти два типа «новизны» дополняют друг друга, создавая в чем-то
гармоничную, в чем-то противоречивую, а подчас и парадоксальную кар-
тину сосуществования нового и традиционного, которая служит выраже-
нием нынешнего состояния отечественной науки.
Представив в предельно схематизированном виде все многообразные
проблемные ситуации, сопряженные с ориентацией на увеличение произ-
водства знания, нетрудно понять, что для их решения можно воспользо-
ваться двумя способами. Первый состоит в том, чтобы усиливать «вещные
факторы» (увеличивать объем или репертуар управляющих воздействий)
при сохранении сложившихся форм кооперации между членами научного
сообщества. Подобную научную политику естественно назвать экстенсив-
ной, поскольку увеличение производства знания достигается увеличением
связанных с этим затрат при неизменной продуктивности труда. Второй
состоит в том, чтобы увеличивать производство знания, активизируя «че-
ловеческие факторы», т. е. изменяя формы сотрудничества между его
участниками. Такую политику естественно назвать интенсивной, посколь-
ку увеличение производства знания достигается увеличением продуктив-
ности труда при сохранении неизменными затрат, которые с ним сопряже-
ны. В реальных проблемных ситуациях эти альтернативы научной полити-
ки нередко совмещаются, однако ясно, что каждая из них предполагает об-
ращение к различным типам источников информации.
Экстенсивная политика сопряжена с использованием сугубо инстру-
ментальной информации о действиях, которые преобразуют соответству-
ющую социальную систему и желаемом направлении, а сведения иного
рода оказываются заведомо избыточными. Если намерения лиц или групп,
осуществляющих управление, устойчивы, а результаты управляющих дей-
ствий полностью согласуются с намеченным, то для выработки решений
достаточно информации служебного плана, получаемой по администра-
тивным каналам. Если появляются рассогласования, недостаточную слу-
жебную информацию всегда можно восполнить данными экономического
и правового анализа, расширяющего репертуар действий, которые могут
рассматриваться в качестве управляющих. Как стало со временем ясно,
экстенсивная научная политика вообще не нуждается в информации,
характеризующей собственные внутренние механизмы преобразуемой
16
социальной системы, вследствие чего в принципе не предполагает обра-
щения к источникам подобных сведений. Отсюда естественно сделать вы-
вод, что результаты науковедческих исследований приобретают практиче-
скую значимость лишь при необходимости перехода к интенсивной науч-
ной политике, когда репертуар управляющих действий, основанных
на служебной информации, оказывается полностью исчерпанным. В по-
добной ситуации наращивание ресурсов или административных механиз-
мов не может оказать решающего воздействия.
Поэтому увеличение продуктивности научного труда, т. е. отдачи от
инвестиций в сферу науки, не могло ограничиваться той информационной
базой, на которую реально опирались советские директивные и планиру-
ющие органы в 70-80-х годах XX века. Необходимая в то время интенсив-
ная научная политика - увеличение производства знания изменением форм
сотрудничества между его участниками (включая международные научно-
технические связи) - требовала использования информации о социальных
структурах, исторически сложившихся в данной области и определяющих
реальную поведенческую реакцию специалистов на управляющие дей-
ствия. Но источники подобной информации локализованы вне системы
научной политики - это результаты науковедческих исследований, выяв-
ляющих взаимосвязи между формами сотрудничества в производстве зна-
ния и продуктивностью труда его участников. Потребность ограничить ин-
вестиции в производство знания при одновременном сохранении его роста
явно ставила задачу перехода к интенсивной научной политике и, следова-
тельно, обращения к ее информационной базе - результатам, получаемым
в рамках социологии и психологии науки.
Работники науки (во всяком случае, в лице наиболее широко, соци-
ально мыслящих ученых) также довольно отчетливо представляли себе,
что нужно радикально изменить в их профессиональной жизни. Однако те
структуры управления, которые должны были в соответствии с государ-
ственными решениями создавать и реализовать программы, совершен-
ствующие функционирование науки, этого не делали. Каковы основные
причины этого?
Первая причина та же, что и во всех других отраслях народного хо-
зяйства: эти управленческие слои имели свои, не совпадающие с государ-
ственными, интересы. Специфичность интересов управляющей прослойки
формирует ее «сверхзадачу» - «улучшать, ничего не меняя», поскольку
необходимые принципиальные изменения будут обращены против нее,
то есть против; бюрократизированного аппарата.
Вторая причина состояла в том, что самые верхние уровни управлен-
ческого аппарата не признавали и не понимали ни специфической сущно-
сти науки по сравнению с другими сферами общественного производства,
ни своеобразного характера се полезности, ни внутренних механизмов ее
функционирования. А это означает, что когда крайняя необходимость
17
вынуждала управленцев что-то предпринимать, то это почти всегда сопро-
вождалось ухудшением положения. Неудивительно, что попытки интен-
сифицировать науку бюрократическим путем успеха иметь не могли и не
могут.
Повысить эффективность науки можно, только перейдя к преимуще-
ственно интенсивной научной политике, т. е. существенно изменив основы
управления наукой, что, к сожалению, сделано не было. Предпринимались
лишь предлагавшиеся администрацией ситуационные меры, однако, не
опиравшиеся на выверенную цельную концепцию. Без этого непредвиден-
ные последствия конкретных мероприятий нередко не только сводили на
нет их запланированную полезность, но подчас и наносит вред функцио-
нированию науки.
В настоящее время в целях развития науки в машиностроении разра-
ботаны федеральные целевые программы, и, следовательно, целевое фи-
нансирование: «Национальная технологическая база», «Исследования
и разработка по приоритетным направлениям науки и техники», «Рефор-
мирование и развитие оборонно-промышленного комплекса». Программы
направлены на сохранение и развитие позитивных тенденций в разработке
«Производственных технологий»; создание предпосылок для ускоренного
развития в интересах машиностроительного комплекса всех отраслей про-
мышленности РФ ориентированы на такие «критические технологии»,
как «Лазерные и электронно-ионно-плазменные технологии», «Прецизи-
онные и нанометрические технологии обработки, сборки, контроля».
13. Место науковедения в системе наук
При изучении места науки в обществе, взаимосвязей науки с други-
ми социальными институтами, применяются понятия и методы истории,
социологии, политической экономии и др. При этом исследуется структура
научно-технической деятельности во всей сфере «исследования - разра-
ботки - внедрение», функции научного знания в обществе, выясняются
особенности научного потенциала и его связь с экономическим потенциа-
лом государства в условиях научно-технической революции и т. п.
Проблемы научного творчества изучаются с помощью психологических и
социально-психологических методов (мотивационная структура личности
учёного, возрастная динамика индивидуального и коллективного научного
творчества, распределение ролей и лидерство в научных коллективах,
система межличностных отношений в процессе научной деятельности,
психологический механизм научного открытия и его оценка научной сре-
дой и т. д.). Исследование содержания и результатов научной деятельно-
сти - системы научного знания - объединяет усилия специалистов в обла-
сти логики развития науки, логики научного исследования, истории науки
и истории философии. Изучается логическое строение и содержательное
18
обоснование научных теорий, условия и способы перехода от одних теоре-
тических представлений к другим в процессе исторического развития
науки. Оформилась область статистического исследования структуры и
динамики информационных массивов науки и потоков научной информа-
ции (наукометрия). Организационные формы научной деятельности соче-
тают 2 типа организации: профессиональная самоорганизация науки (дис-
циплина, научная школа, «невидимый коллектив» и др.) и институцио-
нальное оформление науки (университет, академия, научно-
исследовательский институт и др.). Изучение этих проблем объединяет
специалистов по теории организации, психологов, социологов, математи-
ков и др.
1.4. Проблемы взаимосвязи экономики и науковедения
На результатах аналитического изучения науки базируются норма-
тивные науковедческие исследования. В самом общем виде их цели можно
сформулировать как разработку теоретических основ научной политики и
государственного регулирования науки (выработка рекомендаций по по-
вышению эффективности научной деятельности, объективных критериев
её оценки, определение наиболее перспективных научных направлений как
основы долговременного планирования науки). В этих исследованиях ши-
роко применяются методы научного прогнозирования и системного анали-
за. Всё большую важность приобретает поиск наиболее рациональных
форм организации, в которых дисциплинарный принцип - основа научной
преемственности - сочетался бы с проблемной и матричной организацией
исследований (изучение различных организационных структур, вопросы
оптимальной численности и состава научных институтов, бюджета време-
ни персонала, разделения труда и т. п.). В изучении этих проблем приме-
няются методы теории организации, целевое программирование, исследо-
вание операций и сетевое планирование.
Выделяется группа исследований, посвященная проблемам создания,
материального, информационного, кадрового обеспечения деятельности
крупных исследовательских объединений, научных центров и гигантских
научно-технических проектов (освоение космоса, Мирового океана и т. п.).
Основное внимание уделяется изучению их функций в структуре научно-
технического прогресса, проблемам объединения различных форм научно-
технической деятельности. Исследуются информационные потоки и спо-
собы коммуникации участников, применяются методы функционально-
иерархического моделирования, проводятся комплексные социологические
и социально-психологические исследования.
Важную роль играет специфичная проблематика, связанная с подго-
товкой и использованием научных кадров (системы отбора, специальной
подготовки, сохранения и повышения квалификации).
19
Интенсивно развёртывается международное сотрудничество исследо-
вателей-науковедов социалистических стран в рамках СЭВ. С 1970 года в
Варшаве издаётся международный ежегодник СЭВ «Проблемы науковеде-
ния». Теоретические и эмпирические исследования в области Науковедение
проводятся в США (Т. Кун, Д. Прайс, Ю. Гарфилд, Р. Мертон, Б. Барбер,
Д. Пельц), Швеции (X. Торнебом, Г. Радницкий), Великобритании.
Проблемы развития науки в развивающихся странах, создания еди-
ной системы сравнения показателей научной деятельности и др. изучаются
исследовательскими группами под эгидой ЮНЕСКО и других междуна-
родных организаций.
1.4.1. Науковедение и экономика
Мир пережил научно-техническую и информационную революции,
которые заметно изменили условия и характер экономического развития
передовых государств. В них формируется постиндустриальная «новая
экономика», в которой роль главного ресурса играют знания и информа-
ция, обеспечиваемые наукой. Функционирование науки находится во вза-
имодействии с реальной рыночной экономикой. Наука становится состав-
ной частью экономики общества, определяющей его прогресс. Экономиче-
ская система органично впитывает ее достижения и регулирует ее развитие
в соответствии с внутренними потребностями. В таких условиях развитие
науки требует значительно больших затрат людских и материальных ре-
сурсов. Получение нового знания становится все более дорогим. И разви-
тые, и новые индустриальные страны, как и восточноевропейские государ-
ства с переходными экономиками, уделяя большое внимание развитию
национальной науки, используют для этого значительные средства как
государственного, так и частного сектора.
Между тем ни одна страна мира не может позволить себе поддержи-
вать науку без каких либо ограничений. В последние годы доля затрат на
НИОКР в ВВП (показатель общей наукоемкости) в развитых странах-
стабилизировалась и составляет: в США, Германии и Японии 2,5-2,8 %,
в Великобритании и Франции 2,2-2,4 %, и Италии и Канаде 1,3-1,5 %.
Ускоренное развитие НИОКР характерно для новых индустриальных ре-
гионов: Южной Кореи, Тайваня, Сингапура, Гонконга. Их наукоемкость
приближается к европейским странам, а в Южной Корее этот показатель
уже равен американскому. Тенденция роста расходов на науку отмечается
также в Китае, Индии и некоторых других государствах Юго-Восточной
Азии. Эксперты ожидают постепенного повышения наукоемкости до 3 %
в ближайшие 10-20 лет. Считается, что расширение масштабов науки
сверх этого уровня экономически нецелесообразно, и се дальнейшее раз-
витие должно осуществляться за счет интенсификации, более эффективно-
го использования накопленных фундаментальных знаний, технологиче-
ских достижений и имеющихся ресурсов.
20
Совсем другая ситуация в странах, не входящих в группу развитых
государств. В них показатель наукоемкости существенно ниже. Например,
в Мексике он составляет 0,6 % ВВП, Нигерии - 0,3, Южной Африке - 0,7,
Бразилии - 0,6, Аргентине - 0,5, Кубе - 0,7 %. Самый низкий показатель
наукоемкости среди перечисленных стран имеет Россия: доля расходов на
науку в ней менее 0,1 % ВВП, и это притом, что ежегодный рост ВВП за
последние шесть лет составляет 6 % (в 1990 г. показатель общей наукоем-
кости в СССР достигал 3,4 % ВВП). Заметим, что приведенные цифры
представляют собой относительные величины и сравнение их но странам
недостаточно корректно, поскольку абсолютные размеры ВВП ведущих
государств, как и объем затрат на науку, в сопоставлении с менее развиты-
ми экономиками могут различаться в десятки и даже сотни раз.
Показатель наукоемкости отражает спонтанное развитие НИОКР
и не дает ответа на вопрос, насколько достаточно выделяемых на науку ре-
сурсов для обеспечения заданных темпов экономического роста, хотя ис-
пользование научно обоснованной нормы наукоемкости могло бы иметь
большое значение при определении финансирования науки, особенно
в условиях бюджетного дефицита и ограниченных инвестиционных воз-
можностей. Универсальный показатель количественной зависимости меж-
ду объемом финансирования науки и необходимым экономическим ростом
до сих пор не установлен. Как представляется, расчет такой нормы не про-
стая и, возможно, пока невыполнимая задача.
Динамика экономического роста любой страны обусловлена множе-
ством внешних и внутренних факторов (возникающих и действующих по-
разному), между которыми существуют сложные причинно - следствен-
ные связи, влияющие как на общую траекторию развития, так и на отдель-
ные периоды подъема и спада, что пока не поддастся интегральной оценке.
Развитие науки также определяется многими условиями: научным и обра-
зовательным потенциалом, уровнем технологии и индустриального разви-
тия, инфраструктурой, наличием ресурсов, национальными традициями
и другими особенностями, что никак не может быть выражено количе-
ственным показателем. Поэтому, в рамках принятой в мире системы
экономических и статистических измерителей (ВВП, национальный до-
ход, численность, затраты, объемы финансирования и др.) отношение рас-
ходов на науку к ВВП является довольно условным ориентиром для срав-
нения.
Теоретические труды по изучению макроэкономической динамики
иллюстрируются многочисленными работами, связанными с общей коли-
чественной оценкой влияния науки и НТП на темпы роста и другие пока-
затели развития. Так, представляют интерес расчеты, проведенные на ста-
тистическом массиве показателей США. Они показали несовпадающие,
но довольно высокие оценки вклада науки и НТП в обеспечение экономи-
ческого роста. По данным М. Боскина и Л. Лоу, в 1909-1929 гг. такой
21
вклад достигал 33 %. В 1948-1979 гг. степень, влияния науки и НТП
на экономику составляла 69 %. Общая экономическая опенка влияния
увеличения финансирования НИОКР на появление новой продукции (ин-
новаций) характеризуется довольно большими расхождениями. Согласно
одному из расчетов (1991 г.), только 5 % расходов, выделяемых на разви-
тие НИОКР, приводят к появлению новой продукции. Некоторые данные
2000 г. свидетельствуют о том, что всего лишь 10 % инноваций основаны
на результатах научных исследований, тогда как остальные 90 % обеспе-
чиваются запросами потребителей. Расчет других показателей свидетель-
ствует о том, что норма прибыли от увеличения финансирования НИОКР
разных отраслей колеблется от 0 до 36 %, а вложения в научные исследо-
вания отдельных компаний могут приносить доход от 3 до 54 %. По этим
же расчетам ежегодная норма прибыли в целом от инвестиций в сферу
НИОКР за этот период оценена в 20-30 %.
Попытки измерить экономический эффект от научных исследований
предпринимались также и с позиций оценки итогов деятельности отдель-
ных фирм. Общий подход включался в использовании соотношения затра-
ты - выпуск. Однако сложность такого метода состояла в том, что резуль-
таты деятельности фирмы зависят не только от научных исследований, но
и от других условий определяемых таким общим понятием, как рыночная
стратегия. Кроме того довольно сложным оказалось определение времен-
ного периода Обычно текущие затраты на НИОКР дают эффект в буду-
щем. Кроме того, как считают многие, только одна из 20 реализованных
идей дает положительные финансовые результаты. При этом среднее вре-
мя, необходимое для доведения идеи до рынка, составляет 7 лет. Имея в
виду эти общие соображения, некоторые американские исследователи
утверждают, что более чем 30-летний опыт создания и применения мето-
дик подсчета научного продукта корпоративных компаний не дал резуль-
татов, внедрение которых помогло бы повысить продуктивность НИОКР.
Вес оценочные экономические показатели результатов научной продукции
представляют собой суррогат и не могут служить основой для современно-
го менеджмента. Более приемлемыми, по их мнению, являются не эконо-
мические критерии, а сравнение достигнутых технических характеристик
проекта с тем, что от него ожидалось.
Фактическое положение дел с оценкой результатов научных иссле-
дований в рамках отдельных компаний подтверждается эмпирическими
данными, собранными А. Линком и Л. Бауэром. Были опрошены 88 вице-
президентов корпораций, представляющих 15 отраслей обрабатывающей
промышленности США. Все интервьюируемые заявили, что они исполь-
зуют самые разнообразные методы оценки - от ожидаемых размеров про-
даж новой продукции или экономии издержек производства в расчете
на один исследовательский проект до числа проектов, уложившихся в вы-
деленные средства и сроки. Вместе с тем не выявлено ни одного метода,
22
который бы мог бы стать универсальным или преобладающим для данной
группы компаний.
Это иллюстрируют следующие цифры, показывающие, как особен-
ности современной постиндустриальной экономики искажают результаты
производительности труда. Так, на макроуровне положительная взаимо-
связь НТП - экономический рост - производительность груда не подтвер-
ждается цифрами. Известно, например, что в 70-е - начале 90-х годов
XX века темпы экономического роста в развитых странах (по сравнению с
шестидесятыми) снижались. Одновременно, как свидетельствует статисти-
ка, снижалась и производительность, хотя именно в этот период отмечался
усиленный рост масштабов сферы НИОКР и появление огромного числа
инноваций, в том числе информационных технологий и интернета. Если в
60-е годы американский бизнес тратил на информационные технологии
только 3 % средств, направляемых на обновление основных производ-
ственных фондов, то к 1998 г. на эти цели выделялось уже 50 %. В 1996 г.
затраты на компьютерную технику в сумме 167 млрд долл, составили одну
десятую общих вложений в информационные технологии. В 1998 г. част-
ный сектор и государственные структуры в одно лишь программное обес-
печение вложили 150 млрд долл. - в 16 раз.
Естественней вопрос: соответствует ли таким вложениям средств
экономическая отдача? Оправдают ли огромные затраты надежды на
устойчивый экономический рост, повышение производительности труда
и уровня жизни, которые связываются с наукой и созданными благодаря ей
передовыми технологиями? Вопросы эти вызывают разноречивые сужде-
ния и до сих пор не имеют однозначного ответа.
Так, обнаружить прямую положительную связь между быстро рас-
тущими инвестициями в информационные технологии и динамикой произ-
водительности труда не удается, несмотря на то, что многие исследователи
высоко оценивают их воздействие на конкурентоспособность и снижение
издержек. Примеры такого воздействия (в экономических измерителях)
не подтверждаются ни на отраслевом, ни на макроуровне. Имеющиеся
экономические теории также не объясняют это противоречие. Поэтому от-
сутствие «экономических свидетельств» роста производительности тру-
да было названо «парадоксом производительности». Чаще всего он прояв-
ляется в отраслях, непосредственно использующих информационные
технологии, а также в ряде отраслей, производящих наукоемкую продук-
цию (отношение затрат на исследования к объему продаж). Причем су-
ществуют подтверждения того, что одни отрасли, с высокой наукоемко-
стью, имели рекордные темпы роста производительности, тогда как дру-
гие, также с высокой наукоемкостью, показали необъяснимо низкие ре-
зультаты.
Парадокс был выявлен в результате более 20 эконометрических
исследований. Независимо от уровня анализа (в целом или по отрасли)
23
статистически значимая взаимосвязь между производительностью и вло-
жениями в информационные технологии не установлена, хотя использова-
лись различные методики, рассматривались разные промежутки времени и
разные отрасли хозяйства. Более того, в некоторых случаях обнаружилось
даже негативное влияние этих вложении на рассматриваемый показатель.
Выяснилась еще одна аномалия: отрасли, интенсивно использующие ин-
формационные технологии, более прибыльны, чем другие, использующие
их меньше. Но внутри этих других рост интенсивности применения ин-
формационных технологий сказывается на прибыльности отрицательно.
Имеется множество объяснений «парадокса производительности».
Все они могут быть объединены в три группы:
- никакого парадокса нет, информационные технологии оказывают
положительный эффект на экономику, но действующие показате-
ли не позволяют этот эффект измерить;
- парадокс реально существует, но является временным- наши
способности и возможности (социальные и организационные) от-
стают от темпов внедрения новых технологий;
- парадокс реален, информационные технологии не оказывают по-
ложительного влияния на экономику, а затраченные на них день-
ги можно было с большей выгодой использовать в других обла-
стях. Третья группа причин не анализируется, поскольку, как
считают многие, значимый эффект от применения информацион-
ных технологий существует, но одновременно существует и про-
блема способов его измерения и временной лаг между появлени-
ем новой технологии и выяснением его совокупного влияния на
общество.
Можно предположить также, что отсутствие свидетельств роста про-
изводительности является статистическим артефактом - отражением не-
адекватности привычных представлении сегодняшней реальности. «Мы
знаем, - пишет главный редактор Busines Week С. Шепард - как измерить
продукцию в старой экономике. Но мы не знаем, как измерить ее в высо-
котехнологичной экономике. Мы не знаем истинную ценность мобильного
телефона или факса, стоимость которых сегодня ниже, чем еще год назад».
Вместе с тем имеет значение и тот факт, что экономический эффект
от применения результатов НИОКР становится тем больше, чем позднее
он оценивается. Об этом, например, может свидетельствовать удешевление
элементов вычислительной техники с 1970 по 2003 г., характеризующее
экономию живого труда и соответственно рост производительности труда.
Так, цена процессора в расчете на один мегагерц снизилась с 7 600 долл,
до 8 центов. За время жизни одного поколения стоимость вычислительно-
го ресурса уменьшилась в 95 тыс. раз, стоимость оперативной памя-
ти в расчете на мегабайт - в 90 тыс. раз. Еще более впечатляют цифры,
характеризующие передачу информации; пересылка одного гигабайта
24
информации теперь стоит в 10 млн раз дешевле, чем 33 года назад. Теоре-
тически сколь угодно можно доказывать, какой колоссальный экономиче-
ский эффект принесли эти инновации, а вот подтвердить его действующи-
ми экономическими показателями невозможно.
Существует множество исторических свидетельств того, что внедре-
ние в жизнь крупных технологических открытий - технологий общего
назначения (general purpose technology) - приводило к глубоким изменени-
ям в экономике и общественной жизни, точный количественный эффект от
которых никак не измеряется действующими экономическими показателя-
ми. Можно указать на такие революционные для XIX и XX вв. «прорывы»,
как применение электрической энергии, изобретение радио, использование
автомобиля, развитие железнодорожного транспорта и многое другое.
Экономический эффект от их использования проявился после широкого
распространения и приобретения ими некоторой «критической массы».
Так, техническая и экономическая отработка идеи воздушного транспорта
заняла 10 лет, в то время как для индустриального производства пластмасс
потребовалось 55 лет, для широкого использования синтетического каучу-
ка - 30 лет, антибиотиков - 12 лет.
По мнению специалистов, использование в экономике научных ре-
зультатов, воплощенных в новых и особенно революционных технологиях,
начинает сказываться на росте производительности труда лишь после того,
как показатель их распространения в той или иной отрасли достигнет
50 %, что занимает продолжительное время.
Абстрагируясь от действующих экономических измерителей, можно
сказать, что наиболее ощутимо воздействие результатов науки и НТП про-
является в качественном изменении экономической жизни. Изменяются
условия и содержание трудовой деятельности, ускоряется решение слож-
ных задач и повышается эффективность их результатов. По меткому вы-
ражению авторов одного исследования, только информационные техноло-
гии и интернет представляют собой «инструменты мышления, увеличива-
ющие интеллектуальные возможности человека точно так же, как техноло-
гии промышленной революции увеличили его мускульную силу». Возни-
кают новые профессии и создаются новые отрасли производства, меняется
функционирование традиционных отраслей. В более широком плане про-
исходит формирование глобальной электронной среды разных видов дея-
тельности, возникают новые сетевые формы организации (как в науке, так
и в производстве) с отказом от традиционных иерархических связей, рас-
пространением дистанционных трудовых отношений. Создаются вирту-
альные трудовые коллективы, поддерживающие контакты с помощью си-
стем телекоммуникации.
Современный мир является свидетелем того, как под влиянием пау-
ки и НТП возникает экономика, в которой важнейшим активом становят-
ся не материально осязаемые ресурсы (товары, сырье, рабочая сила,
25
оборудование), а нечто неосязаемое - интеллект, информация, знания. Про-
исходит сдвиг от экономики, основанной на производстве товаров матери-
ального характера, к экономике, основанной на производстве и применении
знаний. Следствием этого сдвига оказывается рождение мира, в котором
люди работают мозгами вместо рук, коммуникационные технологии созда-
ют глобальную конкуренцию, нововведения важнее массового производ-
ства, инвестиции вкладываются скорее в новые концепции или средства их
создания, чем в новые машины, и постоянны лишь быстрые перемены.
Можно предполагать, что принятая еще во времена индустриальной
эпохи система экономических показателей, ориентированная на количе-
ственное измерение физических объемов продукции, материальных, тру-
довых и финансовых затрат, не способна отразить не только все действу-
ющие факторы экономической динамики, но и особенности «новой эконо-
мики», которой присущи такие явления, как динамизм, многочисленные
инновации, мгновенная способность адаптироваться к изменяющейся
внешней среде. Действующие экономические показатели и методы изме-
рения затрат и результатов искажают реальные процессы воздействия
науки и НТП на экономию живого труда и не могут свидетельствовать
о реальной отдаче науки. Они не учитывают тех стремительных и каче-
ственных изменений, происходящих в постиндустриальном обществе, ко-
торые вносят современная наука и НТП (как не показывают того, что пре-
обладание в ВВП результатов деятельности многочисленных отраслей
сферы услуг определяется не столько количественными, сколько каче-
ственными параметрами).
Использование экономических показателей позволяет оценивать ре-
альность вклада науки и ее интеллектуального продукта в общественное
развитие и прогресс, а во многих случаях ее особую роль в социальном
прогрессе и улучшении жизни людей.
1.4.2. Научные исследования и инновации
В начале XXI века, как частные, так и государственные научно-
исследовательские подразделения и организации оказались в весьма шат-
ком положении. Многие корпорации упраздняют центральные корпора-
тивные исследовательские отделы, перенося НИОКР непосредственно
в ведение своих бизнес-единиц в целях сокращения сроков внедрения в
производство новых технологий, товаров и услуг, необходимых для удо-
влетворения их нужд. Во всем мире бюджеты государственных научно-
исследовательских организаций сокращаются (иногда существенно), в то
время как на сцену в качестве их конкурентов выступают университеты
и частные лаборатории. Государственные научно-исследовательские орга-
низации все чаще подвергаются критике за низкую эффективность работы
и несоответствие ее результатов экономическим и социальным потреб-
ностям страны.
26
Государственные научно-исследовательские организации оказались
в условиях, которые стремительно меняются - от традиционной иерархи-
ческой научно-технологической системы к значительно более открытому
инновационному ландшафту. На смену традиционным ролям приходят но-
вые - отсюда проблемы адаптации.
Государственные научно-исследовательские организации традици-
онно выполняли исследовательские функции трех видов:
- расширение границ научного знания - фундаментальные исследо-
вания;
- расширение границ в области технологий - стратегические целе-
вые исследования;
- расширение возможностей применения новых знаний и техноло-
гий- прикладные исследования, трансфер и коммерциализация
технологий.
Эта классификация по видам деятельности - явно или неявно осно-
вана на так называемой «линейной модели инноваций». Линейная модель
инновации подразумевает прямолинейное движение от фундаментальных
исследований к прикладным и далее к адаптивным исследованиям, транс-
феру технологий, внедрению и распространению инноваций. Несмотря на
то, что уже много лет назад линейная модель была признана устаревшей,
она по-прежнему благополучно существует- вероятно потому, что это
очень сильное обобщение, которое было «институционализировано» в ор-
ганизационной структуре научно-исследовательского сектора многих
стран, предусматривающей отдельные институты для фундаментальных
и прикладных исследований.
Уже в 1930-е годы автор инновационной теории, австрийский эко-
номист Альфред Шумпетер отличал инновации от изобретений, определяя
инновации как любую «новую комбинацию» существующих или новых
технологий и методов. К инновациям относятся новые продукты, новые
технологические процессы, новые методы распределения, новые способы
функционирования на рынках, новые управленческие приемы и организа-
ционные структуры.
При таком широком определении инноваций научные исследования
не представляются ни необходимым, ни достаточным условием для инно-
вации. То есть инновации часто создаются без всякого (формального)
научного исследования, тогда как, с другой стороны, нельзя утверждать,
что исследования автоматически ведут к инновациям. Большинство
научно-исследовательских организаций и государственных опытно-
конструкторских предприятий осознали это и стали придавать особое зна-
чение программам трансфера технологий. Но в большинстве случаев
эти программы рассматриваются как дополнение к исследовательскому
процессу, который считается главной движущей силой более широкого
инновационного процесса.
27
Адекватность модели, в которой наука является доминантой, вызы-
вает сомнения потому, что многие инновации зарождаются за пределами
научно-исследовательских систем. Будучи результатом активного поиска,
который ведут пользователи технологий, и накопления ими технического
опыта; инновации создаются производителями машин и оборудования,
и на них серьезно влияет правительство посредством ценовой политики
и нормативной стандартизации (пример - европейский стандарт GSM для
мобильной телефонии).
На смену линейной модели постепенно приходит «модель множе-
ственных источников инноваций», в соответствии с которой инновации
могут возникать в любой части инновационной системы. Хотя научные ис-
следования остаются важной движущей силой инноваций, они более не
являются единственной такой силой. В этой связи необходимо пересмот-
реть традиционную роль научно-исследовательских организаций. Исполь-
зование модели множественных источников инноваций в большой мере
определяет выбор вида осуществляемой деятельности и способа ее опти-
мальной организации.
Во многих странах инфраструктура знаний организована в соответ-
ствии с линейной моделью. Академия и государственные научно-
исследовательские организации ответственны за фундаментальную науку,
институты прикладных исследований переводят результаты фундамен-
тальных исследований в технологии, которые могут быть использованы в
производственном секторе, который, в свою очередь, разрабатывает новые
продукты и выводит их на рынок. Однако в США и во многих странах ЕС
такое традиционное разделение труда между различными субъектами
научно-исследовательской деятельности в настоящее время ставится под
сомнение.
Все чаще университеты и институты фундаментальных исследова-
ний поощряются к тому, чтобы развивать предпринимательский дух и
осваивать сферу прикладных исследований и даже разработки новых про-
дуктов. Со своей стороны, компании частного сектора проводят передовые
исследования, особенно в новых отраслях, таких как биотехнологии, ком-
муникации и информационные технологии. Традиционные границы между
фундаментальной и прикладной наукой стремительно тают, и всем научно-
исследовательским институтам (также как и университетам, институтам
и корпоративным лабораториям) необходимо будет осваивать всю «цепоч-
ку знаний» - действуя самостоятельно или налаживая прочное и эффек-
тивное сотрудничество с другими организациями.
Следствием размывания границ между разными видами научно-
исследовательской деятельности и необходимости охватить всю цепочку
знаний является феномен, который можно обозначить как «институцио-
нальную конвергенцию». В результате усиливается взаимное сходство
всех участников научно-исследовательской деятельности, в том числе
28
университетов, государственных научно-исследовательских организаций
и корпоративных лабораторий.
Научные исследования быстро превращаются в глобальный биз-
нес. Частный сектор возглавляет этот процесс. Компании, предусматри-
вающие большие расходы на НИОКР, такие как IBM и Ford Motors, орга-
низуют исследовательские филиалы по всему миру. В основе этого про-
цесса лежит другая мировая тенденция - сокращение внутренних корпо-
ративных исследовательских подразделений. Компании все чаще упразд-
няют исследовательские подразделения корпоративного уровня, перево-
дя их непосредственно в ведение бизнес-единиц или создавая исследова-
тельские филиалы. Как следствие, корпорации принимают решение о по-
купке необходимых им исследовательских услуг, основываясь на их каче-
стве и цене, открывая, таким образом, новые благоприятные возможности
для государственных научно-исследовательских организаций - в случае,
если эти организации способны производить соответствующую продук-
цию.
Если страна стремится успешно конкурировать на международном
уровне, ей необходимо добиться соответствующего качества продукции
в определенных отраслях. При этом есть вероятность, что такое стремле-
ние будет противоречить традиционным национальным (или региональ-
ным, если речь идет о региональных институтах) потребностям, определя-
емым общественным интересом. В результате государственные научно-
исследовательские организации окажутся под воздействием противопо-
ложно направленных сил: с одной стороны, они должны будут стремиться
к мировому уровню качества, который можно поддерживать только при
наличии международного рынка для их услуг, а с другой стороны они
должны будут служить местным, региональным или национальным инте-
ресам.
Новые научные прорывы все чаще происходят на стыке признанных
дисциплин, в первую очередь биотехнологии, информатики, материалове-
дения, нанотехнологий и когнитивных наук. Расширяется общая научная
база для конвергирующих технологий: математическое моделирование,
теория комплексных систем, моделирование биологических систем и т. д.
Конвергенция дисциплин ведет к созданию новых парадигм, выходящих
далеко за пределы традиционной мультидисциплинарной модели.
Конвергенция технологий будет иметь ряд последствий для государ-
ственных научно-исследовательских организаций. Во-первых, чтобы быть
эффективными, они должны будут научиться адаптировать имеющийся
у них опыт и знания для решения вопросов, которые ставят новые техно-
логии. Во-вторых, в некоторых случаях конвергенция технологий приве-
дет к образованию новых научно-исследовательских институтов. Но, по-
скольку многие из существующих институтов весьма ограничены в сред-
ствах, а к учреждению новых институтов министерства науки больше
29
не стремятся, чаще создаются специальные программы или инициативы на
базе уже существующих организаций.
Хотя научные достижения продолжают играть важную роль в фор-
мировании инновационных систем, во многих секторах пользователи тех-
нологий также становятся активными участниками этого процесса. Поль-
зователи-лидеры, в большинстве случаев компании, налаживают связи
и заключают соглашения с научно-исследовательскими организациями-
с тем, чтобы эти организации помогли им в решении проблем, возникаю-
щих при усовершенствовании товаров и процессов. В сфере коммуникаций
и информационных технологий конечные пользователи все активнее
участвуют в адаптации и разработке новых программ. Можно говорить
о возможности создания персональных производственных систем. В США
организации пациентов все чаще принимают участие в подготовке и про-
ведении фармацевтических исследований, особенно в сфере редких забо-
леваний, объединяя при этом правительство, корпоративных спонсоров
и научно-исследовательские институты в товарищества, имеющие целью
научные исследования и разработку новой продукции.
Можно ожидать, что разделительная линия между производителями
и потребителями будет становиться все тоньше и тоньше. Для научно-
исследовательских организаций это будет иметь важные последствия
в области методов организации и управления НИОКР. Научно-
исследовательские институты будут чаще взаимодействовать напрямую
с отдельными потребителями организациями или сетями потребителей ор-
ганизаций, что потребует владения сетевыми технологиями, разработки
соглашений о собственности на права интеллектуальной собственности,
решения вопросов об использовании государственных средств и т. п.
Новые технологии, такие как биотехнологии, нанотехнологии и в не-
которых случаях коммуникации и информационные технологии, оказыва-
ют (или будут оказывать) глубокое воздействие на пользователей техноло-
гий и порождают ряд социальных и этических проблем и вопросов, свя-
занных с конфиденциальностью и безопасностью. Во многих европейских
странах доверие граждан к научно-исследовательским организациям резко
снизилось в результате жарких дебатов, вызванных непримиримыми про-
тиворечиями по поводу вируса губчатого энцефалита («коровьего бешен-
ства»), генетически модифицированных продуктов и нанотехнологии.
Во многих случаях потребители чувствуют, что их игнорируют, и от-
вергают новые технологии, такие как генетическая модификация, потре-
бительские выгоды, от применения которых сомнительны, а риск ощу-
тим. Лишь недавно некоторые биотехнологические компании и научно-
исследовательские организации осознали, что, игнорируя интересы пот-
ребителей, они и сами рискуют. Исследовательские организации и госу-
дарственные органы отреагировали тем, что стали активнее «разъяснять»
потребителям выгоды упомянутых технологий (правда, с небольшим
30
успехом), начали прибегать к диалогу и вовлекать потребителей в процесс
принятия решений. Но этих усилий пока явно не достаточно.
НТО из Великобритании Demos утверждает, что новые технологии
требуют значительно более широкого привлечения общественности к раз-
работке программы исследований и «выносят на суд публики основные
положения, ценности и представления, которые движут наукой». Ученые
должны прислушиваться к самым разнообразным формам проявления об-
щественного знания и социального разума и ценить их. Только сделав ин-
новационные процессы открытыми уже на начальной стадии, мы можем
быть уверены, что наука послужит всеобщему благу.
В целом можно говорить о наличии потребности в том, чтобы иссле-
дования (предпринимаемые в их рамках действия, использование ресурсов
и т. д.) стали значительно более прозрачными и подотчетными заинтересо-
ванным сторонам. Это имеет некоторые последствия для государственных
научно-исследовательских организаций. Во-первых, эффективность науч-
ных исследований начинает оцениваться более широко - с точки зрения их
социальных результатов, а не только собственно научных достижений. Во-
вторых, органы государственного управления и научно-исследовательские
организации, также как и частные компании, разрабатывают новые мето-
ды вовлечения в процесс потребителей и заинтересованных лиц и эф-
фективного выявления их потребностей. В-третьих, в настоящее время
предпринимаются систематические попытки просчитать возможные по-
следствия внедрения новых технологий посредством таких мер как про-
гнозные исследования, оценка технологий и социальных, экономических
и экологических последствий их внедрения. Государственные научно-
исследовательские организации должны будут наращивать свой потенци-
ал, с тем, чтобы проводить исследования такого рода профессионально
и эффективно. Исключительно важным фактором является развитие сете-
вых инновационных систем и НИОКР, основанных на сетевом сотрудни-
честве. Компаниям и научно-исследовательским организациям следует
все больше фокусироваться на определенных ключевых компетенциях
или продуктах, что осуществимо лишь при условии налаживания ими ши-
рокого сетевого сотрудничества с другими участниками инновационной
системы. НИОКР должны проводиться с учетом того, что они являются
составной частью все более обширных инновационных процессов. «От-
крытые инновации»- это словосочетание является сегодня ключевым
для Европы.
В открытых инновационных системах в разных процессах и в разное
время организации играют разные роли. Компании проводят научные ис-
следования в рамках совместных программ и проектов, но могут и финан-
сировать реализацию отдельных исследовательских проектов государ-
ственными научно-исследовательскими организациями. Университеты мо-
гут заниматься фундаментальными изысканиями, а могут и пойти в бизнес,
31
создавая дочерние компании. Государственные научно-исследовательские
организации могут в одно и то же время, и сотрудничать, и конкурировать
с университетами в рамках разных проектов.
Эффективные связи между участниками процесса, относящимися как
к исследовательскому, так и к неисследовательскому сектору, являются
ключевым условием построения открытых инновационных систем. По мере
того, как стираются различия между фундаментальными, и целевыми ис-
следованиями и растет потребность в том, чтобы государственные исследо-
вания отвечали нуждам бизнеса и гражданского общества, появляется необ-
ходимость в более широких и эффективных связях между наукойи иннова-
циями. Такие связи способствуют как тому, чтобы ускорить промышленное
внедрение и коммерциализацию результатов исследований, полученных в
государственном секторе, так и тому, чтобы эти исследования служили ре-
шению социальных и экономических проблем. Связи между наукой и инно-
вациями могут принимать самые разнообразные формы, от контрактного
производства, совместных исследований и обмена персоналом.
Один из методов, которыми государство пытается стимулировать
научно-исследовательские организации к совместной работе (одновремен-
но сокращая расходы, поскольку бюджеты на научные исследования весь-
ма ограничены), - это отказ от создания новых институтов, предназначен-
ных для развития новейших отраслей научных исследований (таких как
нанотехнологии). Вместо этого государство побуждает существующие ор-
ганизации сотрудничать в рамках «специальных программ», «новых ини-
циатив», «центров знаний» и «виртуальных институтов».
Важными особенностями «организаций» подобного рода являются
следующие:
- они являются временными по определению (поэтому, когда они
перестанут быть эффективными, закрыть их проще, чем институ-
ты), периодически производится их оценка с целью установить
степень их полезности и актуальности;
- они объединяют ряд исследовательских и неисследовательских ор-
ганизаций, в том числе компании;
- они существуют за счет комбинированного финансирования со
стороны государственных и частных участников инновационных
систем и заинтересованных лиц;
- в них заняты как сотрудники, нанятые напрямую для выполнения
работ в рамках специальных программ, так и сотрудники, входя-
щие в штат организаций, которые принимают участие в реализа-
ции инициатив.
Обсуждение вопросов об открытых инновационных системах, исчез-
новении границ между видами исследований и сетевом сотрудничестве
позволяет сделать ряд общих выводов:
32
1. Возрастающая способность к эффективному сетевому сотрудниче-
ству является основным фактором успеха научно-исследовательских
организаций и прочих участников инновационных систем.
2. В открытых инновационных системах становится все сложнее
мыслить в терминах фиксированных ролей для каждого из их
участников, и разделение труда между участниками может ме-
няться от случая к случаю.
3. Ключевыми задачами станут поиск новых способов совмест-
ного управления активами (правами ИС) в условиях сетевого со-
трудничества и налаживание частно-государственного партнер-
ства.
4. Организация сетевых программ и проектов, в особенности на ран-
них стадиях их развития, когда должны определяться совмест-
ные цели и взаимные обязательства, имеет большое значение.
Открытая инновационная система требует разработки новых мето-
дов отчетности и оценки результатов в качестве альтернативы ме-
ханизмам жесткого контроля, которые могут лишь вызвать сниже-
ние столь необходимой творческой активности научных работни-
ков.
5. Чтобы успешно решать проблемы, возникающие при проведении
НИОКР, сложность которых стремительно возрастает, нужен вы-
сококвалифицированный персонал, обладающий гибкостью и не-
заурядными предпринимательскими способностями и владеющий
навыками сетевого сотрудничества.
6. Институциональное обучение и менеджмент знаний особенно
важны для повышения эффективности государственных научно-
исследовательских организаций, что необходимо в условиях
обострения конкуренции в сфере научных исследований, опытно-
конструкторских работ и инновационных услуг.
Перспективы прикладной науки и образования в России непрерывно
связаны с их коммерциализацией, т. е. с инновационной деятельностью.
Инновационная научная деятельность является внешним проявлением
структурных комплексных преобразований внутри научных организаций
и в учебных заведениях. Данное в первую очередь относится к инноваци-
онному потенциалу научной деятельности университетских комплексов,
где прикладная наука выступает производительной силой при условии ин-
теграции с производством, определяет направление поиска организацион-
ных форм и современных моделей управления процессом внедрения ре-
зультатов научных разработок, адекватных рыночно-ориентированной
экономике. Поэтому в настоящее время повышается роль вузов в форми-
ровании инновационного пути развития отечественной экономики, где от-
дельно следует выделить форму интеграции науки и производства в уни-
верситетских комплексах.
33
Цель государственной политики в области развития науки и эконо-
мики отечественной промышленности определяется задачами развития
инновационной сферы в научной деятельности университетских комплек-
сов, формируя потребность целенаправленной работы по повышению эф-
фективности научных разработок и проектировании методов оценки инно-
вационного потенциала научной деятельности всего университетского
комплекса.
14 | Список литературы к разделу 1
1. Микулинский С. Р., Родный И., Науковедение. Наука как предмет специаль-
ного исследования, «Вопросы философии», 1966, № 5.
2. Микулинский С. Р., Родный И., Место науковедения в системе наук, там же,
1968, №6.
3. Наука о науке. Сб. ст., пер. с англ., М., 1966.
4. Добров Г. М., Наука о науке, К., 1966; Социология науки, Ростов н/Д., 1968.
5. Лахтин Г. А., Тактика науки, Новосиб., 1969.
6. Налимов В. В., Мульченко 3. М., Наукометрия, М., 1969.
7. Управление, планирование и организация научных и технических исследова-
ний. Труды Международного симпозиума стран членов СЭВ и СФРЮ, т. 1-5,
М., 1970-71.
8. История и методология науки в машиностроительных производствах: учеб,
пособие для вузов / А. Н. Афонин, Ю. С. Степанов, А. В. Киричек, А. С. Та-
рапанов. - М.: Издательский дом «Спектр», 2010. - 212 с.
9. Ossowski S., Ossowski М., The science of science, «Organon», 1936, v. 1; Bernal
J. D., Social function of science, L., 1939.
10. Sociology of science, N. Y., 1962; Solla Price D. J. de, Science since Babylon, Nav
Haven, 1961; Hagstrom W. O., The scientific community, N. Y., 1965.
11. Storer N. W., The social system of science, N. Y., 1966; Radnitzky G., Contempo-
rary schools of metascience, GOteborg, 1968.
12. Sociology of science, Harmondsworth, 1972.
13. Науковедение. Проблемы и исследования (Ин-т истории естествознания и
техники АН СССР): Организация научной деятельности, М., 1968.
14. Очерки истории и теории развития науки, М., 1969.
15. Научное творчество, М., 1969.
16. Научное открытие и его восприятие, М., 1971.
17. Эволюция форм организации науки в развитых капиталистических странах,
М., 1972;
18. Научно-техническая революция и изменение структуры научных кадров
СССР, М., 1973.
19. Науковедение и информатика (К., с 1969).
20. Etudes et documentes de politique scientifique (Science policy studies and
documents) (P., c 1965).
21. Problems of the science of science (Warsz., c 1970); Zagadnienia naukoznawstwa
(Warsz., c 1965).
22. Zeitschrift fiir allgemeine Wissenschaftstheorie (Wiesbaden, c 1969), Science stud-
ies (L.,c 1971).
34
Контрольные вопросы
1. Какие задачи решает науковедение?
2. Какова роль науковедения в машиностроении, метрологии и управлении ка-
чеством?
3. Назовите пять направлений в исследовании науки.
4. Какие модели исследований использует науковедение?
5. Назовите четыре уровня, используемые в процессе познания.
6. Что понимается под аналитическими и нормативными исследованиями?
7. Какова роль технологии в системе «наука - производство»?
8. Что такое новизна и какие существуют два типа новизны в исследованиях?
9. Как связаны эффективность науки и интенсивная научная политика?
10. Какое место занимает науковедение в системе наук?
11. В чем состоит проблема взаимосвязи экономики и науковедения?
12. Как оценить экономический эффект от научных исследований?
13. Объясните «парадокс производительности» при использовании информаци-
онных технологий.
14. Покажите связь инноваций и научных исследований.
15. Какова государственная политика в области науки и экономики? Назовите
её положительные и отрицательные стороны.
35
2. ХАРАКТЕР РАЗВИТИЯ НАУКИ
2.1. Определение науки
Наука - особый вид познавательной деятельности, направленной
на получение, уточнение и производство объективных, системно-
организованных и обоснованных знаний о природе, обществе и мышлении.
Основой этой деятельности является сбор научных фактов, их постоянное
обновление и систематизация, критический анализ и, на этой базе, синтез
новых научных знаний или обобщений, которые не только описывают
наблюдаемые природные или общественные явления, но и позволяют
построить причинно-следственные связи и, как следствие - прогнози-
ровать. Те естественнонаучные теории и гипотезы, которые подтверж-
даются фактами или опытами, формулируются в виде законов природы
или общества.
Наука в широком смысле включает в себя все условия и компоненты
научной деятельности:
- разделение и кооперацию научного труда;
- научные учреждения, экспериментальное и лабораторное обору-
дование;
- методы научно-исследовательской работы;
- понятийный и категориальный аппарат;
- систему научной информации;
- а также всю сумму накопленных ранее научных знаний.
Наука - важнейший элемент духовной культуры. Она характери-
зуется следующими взаимосвязанными признаками:
- совокупность объективных и обоснованных знаний о природе, че-
ловеке, обществе;
- деятельностью, направленной на получение новых достоверных
знаний;
- совокупностью социальных институтов, обеспечивающих суще-
ствование, функционирование и развитие знания и познания.
Термин «наука» употребляется также для обозначения отдельных
областей научного познания - математики, физики, биологии и т. д. (наука
в узком смысле этого слова).
Целью науки является получение знаний об объективном и о субъ-
ективном мирах.
36
Задачи науки:
1) собирание, описание, анализ, обобщение и объяснение фактов;
2) обнаружение законов движения природы, общества, мышления и
познания;
3) систематизация полученных знаний;
4) объяснение сущности явлений и процессов;
5) прогнозирование событий, явлений и процессов;
6) установление направлений и форм практического использования
полученных знаний.
Функции науки. Важнейшая функция науки - быть производитель-
ной силой. Значение этой функции возрастает в эпоху Возрождения, когда
предметно-практическая деятельность достигла уровня, на котором многие
задачи не поддавались решению без применения научных методов.
В XX веке наука превращается в непосредственную производитель-
ную силу. Возникают отрасли производства неразрывно связанные с
новейшими открытиями в области радиоэлектроники, биотехнологий,
информационных технологий и др. Наука становится сферой духовного
производства, которая вырабатывает и предлагает практике надежно обос-
нованные идеальные планы и программы деятельности, выраженные
в форме теоретических конструкций или инженерно-конструктивных
схем.
Следующая функция науки, начавшаяся проявляться в эпоху Воз-
рождения и раннего просвещения, когда науке пришлось отстаивать право
на участие в становлении мировоззрения в борьбе с религией - мировоз-
зренческая.
Близкая к мировоззренческой образовательная функция науки. За-
дача образования - приобщение человека к ценностям культуры, вклю-
чающей, кроме науки, также мораль, религию, философию, искусство
ит. д.
Классификация наук - раскрытие их взаимной связи на основа-
нии определенных принципов и выражение этих связей в виде логически
обоснованного расположения или ряда. Классификация наук раскрывает
взаимосвязь естественных, технических, общественных наук и филосо-
фии.
В настоящее время различают науки (рис. 2.1) в зависимости от сфе-
ры, предмета и метода познания:
1) о природе - естественные;
2) об обществе - гуманитарные и социальные;
3) о мышлении и познании - логика, гносеология, эпистемология.
37
Рис. 2.1. Классификация науки в зависимости от сферы, предмета
и метода познания
В Классификаторе направлений и специальностей высшего профес-
сионального образования с перечнем магистерских программ (специализа-
ций), разработанных научно-методическими советами - отделениями -
УМО по направлениям образования выделены:
1) естественные науки и математика (механика, физика, химия, био-
логия, почвоведение, география, гидрометеорология, геология,
экология и др.);
2) гуманитарные и социально-экономические науки (культурология,
теология, филология, философия, лингвистика, журналистика,
книговедение, история, политология, психология, социальная ра-
бота, социология, регионоведение, менеджмент, экономика, ис-
кусство, физическая культура, агроэкономика, статистика, искус-
ство и др.);
3) технические науки (строительство, полиграфия, телекоммуника-
ции, металлургия, горное дело, электроника и микроэлектроника,
геодезия, радиотехника, архитектура и др.);
4) сельскохозяйственные науки (агрономия, зоотехника, ветерина-
рия, агроинженерия, лесное дело, рыболовство и др.).
В соответствии с Приказом Министра образования и науки РФ № 59
от 25.02.2009 г., с 1 января 2010 г. вводится в действие новая номенкла-
тура специальностей научных работников, в которой указаны следую-
щие отрасли науки: физико-математические, химические, биологические,
геолого-минералогические, технические, сельскохозяйственные, истори-
ческие, экономические, философские, филологические, географические,
юридические, педагогические, медицинские, фармацевтические, ветери-
нарные, искусствоведение, архитектура, психологические, социологиче-
ские, политические, культурология и науки о земле.
38
Рис. 2.2. Классификация науки в классификаторе направлений
и специальностей высшего профессионального образования
По отношению уровней метода познания:
- эмпирические науки имеют дело со знанием, полученным в ре-
зультате материальной практики или благодаря некоторому
непосредственному контакту с действительностью. Главные ме-
тоды эмпирических наук - наблюдение, измерение, эксперимент.
Наука, находящаяся на эмпирическом уровне, в основном зани-
мается сбором фактов, их первоначальным обобщением и клас-
сификацией. Эмпирическое познание поставляет науке факты,
фиксируя при этом устойчивые связи, закономерности окружаю-
щего нас мира;
- теоретическое знание является результатом обобщения эмпири-
ческих данных, абстрагирования, введения идеализированных
конструкций, математизации и т. д. На теоретическом уровне
формулируются законы науки, дающие возможность идеализиро-
ванного описания, объяснения и предсказания эмпирических си-
туаций, т. е. познания сущности явлений. Всякое теоретическое
знание, в конечном счете, опирается на эмпирическую действи-
тельность.
По отношению к практике - науки принято подразделять на фунда-
ментальные и прикладные.
Цель фундаментальных наук - познание базисных законов природы,
общества и мышления, а прикладных - практическая реализация результа-
тов деятельности фундаментальных отраслей науки.
Наука играет огромную роль в развитии человеческого общества.
Она проницает все сферы человеческой деятельности как материальной,
так и духовной. Поэтому многие лучшие умы человечества пытались дать
определение науке.
39
Аристотель писал, что наука имеет предметом общее, во всяком случае,
она будет искать общий закон и требовать все более широкого обобщения.
Большая советская энциклопедия дает следующее определение:
«Наука- сфера человеческой деятельности, функцией которой является
выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о дей-
ствительности; одна из форм общественного сознания».
Понятие наука включает в себя как деятельность по получению но-
вого знания, так и результат этой деятельности - сумму полученных к дан-
ному моменту научных знаний, образующих в совокупности научную кар-
тину мира.
Непосредственные цели науки - описание, объяснение и предсказа-
ние процессов и явлений действительности, составляющих предмет ее изу-
чения на основе открываемых ею законов.
2.2. Наука и другие формы изучения действительности
Наука как производство знаний представляет собой весьма специфи-
ческую форму деятельности человека, существенно отличающуюся, как от
деятельности в сфере материального производства, так и от других видов
собственно духовной деятельности. Если в материальном производстве
знания лишь используют, то в науке их получение образует главную
и непосредственную цель, независимо от того, в каком виде воплощается
эта цель- теоретические описания, схемы технологического процесса,
сводка экспериментальных данных и др.
В отличие от видов деятельности, результат которых в принципе бы-
вает, известен заранее, задан до начала деятельности, научная - дает нача-
ло приращения нового знания. Именно поэтому наука выступает как сила
революционизирующая другие виды деятельности.
От эстетического (художественного) способа освоения действитель-
ности, носителем которой является искусство, науку отличает стремление
к обезличенному, максимально обобщенному объективному знанию. Если
искусство развивает преимущественно чувственно-образную сторону,
творческих способностей человека, то наука - в основном интеллектуаль-
но-понятийную. Но их объединяет творчески познавательное отношение
к действительности.
Сложный характер имеет взаимосвязь между наукой и философией,
которая выполняет по отношению к науке функцию методологии познания
и мировоззренческой интерпретации его результатов. Различные философ-
ские направления по-разному относятся к науке и принятым ею способам
построения знания. Они настроены к науке скептически или даже враж-
дебно, другие - пытаются растворить философию в науке, игнорируя тем
самым мировоззренческие функции философии.
40
Философия и наука всегда были тесно связаны. Выдающиеся ученые
всех времен, которые внесли огромный вклад в ее развитие, не только име-
ли выдающиеся достижения, определившие главные направления развития
науки, но и существенным образом повлияли на стиль мышления своего
времени, на его мировоззрение.
2.3. Системность и математизация научных исследований
2.3.1. Наука о системах
Одной из важнейших особенностей развития науки является возник-
новение очень сложной иерархии специализированных дисциплин. На ме-
сто древнего ученого-философа, такого как Аристотель, который мог охва-
тить практически всю совокупность доступных в его время знаний, при-
шли поколения ученых, обладающих все большей глубиной знаний и все
большей узостью интересов и компетенции.
Вероятно, основной причиной, породившей тенденцию к раздробле-
нию науки на узкие специальности, является ограниченность возможно-
стей человеческого разума. Поскольку объем знаний стал больше того, ко-
торый человек в состоянии воспринять, всякое увеличение знания необхо-
димо приводит к тому, что человек может охватить все меньшую его часть.
Чем глубже это знание, тем более специализированным оно должно быть.
Углубление специализации по дисциплинам присуще не только есте-
ственным наукам. В других областях человеческой деятельности, напри-
мер в технике, медицине, гуманитарных науках, искусстве, наблюдается та
же тенденция. Так, техника из одной дисциплины превратилась в спектр
инженерных отраслей, таких, как механика, электротехника, химическое
машиностроение или атомная техника, и каждая из них, в свою очередь,
подразделяется на множество узких специальностей.
Одной из главных особенностей науки второй половины XX столе-
тия является появление ряда родственных научных направлений, таких,
как кибернетика, общесистемные исследования, теория информации, тео-
рия управления, математическая теория систем, теория принятия решений,
исследование операций и искусственный интеллект. Все эти области, по-
явление и развитие которых тесно связано с возникновением и прогрессом
компьютерной технологии, обладают одним общим свойством - они име-
ют дело с такими системными задачами, в которых главенствующими яв-
ляются информационные, реляционные и структурные аспекты, в то время
как тип сущностей, образующих систему, имеет значительно меньшее зна-
чение. Становится все более очевидным, что полезно было бы посмотреть
на эти взаимосвязанные интеллектуальные разработки как на части более
общего поля исследований, обычно называемого наукой о системах или
системологией.
41
Если наука о системах является наукой в обычном смысле, то в ней
следует различать три основных компонента:
- область исследования;
- совокупность знаний об этой области;
- методологию (совокупность согласованных методов) накопления
новых знаний об этой области и использования этих знаний для
решения относящихся к ней задач.
Назначение данного вводного раздела - охарактеризовать эти три
компонента - область, знания и методологию науки о системах. Кроме то-
го, приводятся доводы за то, что науку о системах нельзя непосредственно
сравнивать с другими науками, а правильнее было бы рассматривать ее как
новое измерение в науке.
Точнее было бы сказать, что предметом любой научной дисципли-
ны является определенный класс систем. Термин система, безусловно, яв-
ляется одним из самых распространенных терминов, используемых при
описании работ в самых разных научных дисциплинах, особенно в послед-
нее время. Этот термин, к сожалению, оказался чрезмерно перегружен
и имеет различный смысл при различных обстоятельствах и для различ-
ных людей.
Посмотрев в толковый словарь, можно найти примерно такое толко-
вание слова «система - множество элементов, находящихся в отношениях
или связях друг с другом, образующих целостность или органическое
единство», хотя в других словарях могут иметься стилистические вариан-
ты этой формулировки. Если следовать общепринятому определению, то
термин «система» означает, в общем, множество элементов и отношений
между ними. Термин отношение используется здесь в самом широком
смысле, включающем весь набор родственных понятий, таких, как ограни-
чение, структура, информация, организация, сцепление, связь, соединение,
взаимосвязь, зависимость, корреляция, образец и т. д. Скажем, система S
представляет, таким образом, упорядоченную пару S = (Л, К), где А есть
множество соответствующих элементов, а К - множество отношений меж-
ду элементами множества А. Подобная концепция системы слишком обща
и, следовательно, практическое значение ее невелико. Чтобы сделать это
определение практически полезным, его нужно уточнить, ввести опреде-
ленные классы упорядоченных пар (Л, К), относящихся к выделенным за-
дачам. Эти классы можно ввести с помощью одного из двух фундамен-
тальных критериев различия:
а) выделение систем, базирующихся на определенных типах элемен-
тов;
б) выделение систем, базирующихся на определенных типах отно-
шений.
42
Классификационные критерии а и б можно рассматривать как орто-
гональные. Примером критерия а служит градационное подразделение
науки и техники на дисциплины и специальности, причем каждая из них
занимается определенным типом элементов (физических, химических,
биологических, политических, экономических и т. д.). При этом никакой
определенный тип отношений не фиксируется. Поскольку элементы раз-
ных типов требуют разных экспериментальных (инструментальных)
средств сбора данных, эта классификация по существу имеет эксперимен-
тальную основу.
Критерий б дает совершенно другую классификацию систем: класс
задается определенным типом отношений, а тип элементов, на которых
определены эти отношения, не фиксируется. Такая классификация непо-
средственно связана с обработкой данных, а не сих сбором, и основа ее
преимущественно теоретическая.
Самыми большими классами систем по критерию б являются классы,
описывающие различные уровни знания относительно рассматриваемых
феноменов. Далее они уточняются с помощью разных методологических
отличий. Каждый класс систем, заданный определенным уровнем и кон-
кретными методологическими отличиями, подразделяется далее на еще
меньшие классы. Каждый из этих классов состоит из систем, эквивалент-
ных с точки зрения конкретных, практически существенных сторон опре-
деленных в них отношений.
Поскольку системы в каждом конкретном классе эквивалентны толь-
ко с точки зрения некоторых характеристик их отношений, они могут ба-
зироваться на совершенно разных типах элементов. Если рассматривать
только характеристику отношений в системах, то достаточно каждый класс
заменить одной системой, представляющей этот класс. Так как выбор этих
представителей в принципе произволен, то важно, чтобы для всех классов
использовался один и тот же критерий выбора. Для наших целей будем
выбирать в качестве представителей системы, в которых множествами
элементов являются абстрактные (неинтерпретированные) множества од-
ной природы, а отношения описаны в подходящей стандартной форме.
Представителей и классов, удовлетворяющих этим требованиям, при
определенной интерпретации термина «стандартный» будем называть об-
щими системами. Таким образом, общая система - это стандартная и неин-
терпретированная система, выбранная в качестве представителя класса си-
стем, эквивалентных относительно некоторых практически существенных
характеристик отношений. В этом определении термин «стандартная» ис-
пользуется для ссылки на описание, удовлетворяющее определенным со-
глашениям, которые определяются в первую очередь применением данной
системы. Например, соответствующая форма представления системы в вы-
числительной машине может быть принята в качестве ее стандартного
описания.
43
Хотя классификация по критерию б чужда традиционной науке, ее
важность признается все больше. Все исследования свойств систем и свя-
занные с этим задачи, проистекающие из данной классификации, получили
сейчас общее название «науки о системах». В этом смысле наукой о си-
стемах называется научная деятельность в основном теоретического плана,
которая таким образом дополняет экспериментальные исследования тра-
диционной науки.
В область науки о системах входят все типы свойств отношений, су-
щественные для отдельных классов систем или в очень редких случаях
существенные для всех систем. Выбранная классификация систем по от-
ношениям определяет способ разбиения области исследований науки о си-
стемах на подобласти точно так же, как традиционная наука подразделяет-
ся на подобласти - различные дисциплины и специальности.
Знания в науке о системах, т. е. знания, относящиеся к различным
классам свойств отношений в системах, можно получать либо с помощью
математики, либо с помощью экспериментов с моделями систем, на ком-
пьютерах. Примерами знаний в науке о системах, полученных математиче-
ским путем, являются закон необходимого разнообразия Эшби.
Если говорить о знаниях, полученных экспериментальным путем,
то лабораторией для науки о системах является компьютер. Он позволяет
экспериментировать ученому-системщику точно так же, как это делают
другие ученые в своих лабораториях, хотя экспериментальные понятия,
которыми он оперирует, представляют собой абстрактные структур-
ные (моделируемые на компьютере), а не конкретные свойства реального
мира.
Третий компонент науки о системах - системная методология - это
стройная совокупность методов изучения свойств различных классов си-
стем и решения системных задач, т. е. задач, касающихся отношений в си-
стемах. Хорошая классификация систем с точки зрения отношений - ядро
системной методологии. Соответствующим образом разработанная клас-
сификация является основой для описания системных задач. Главная зада-
ча системной методологии - предоставление в распоряжение потенциаль-
ных пользователей, представляющих разные дисциплины и предметные
области, методов решения всех определенных типов системных задач.
Если проанализировать разделение традиционной науки на дис-
циплины, то станет очевидно, что наука о системах носит междисцип-
линарный характер. Этот факт имеет, по крайней мере, два следствия.
Во-первых, системные знания и методология в принципе могут быть ис-
пользованы практически во всех разделах традиционной науки. Во-вторых,
наука о системах обладает гибкостью, позволяющей изучать свойства от-
ношений в таких системах и, следовательно, в задачах, где фигурируют
характеристики, исследуемые обычно в самых разных областях традици-
онной пауки. Это позволяет изучать подобные системы и решать такие
44
задачи в целом, а не рассматривать их как собрание несвязанных предмет-
ных подсистем и подзадач.
Как уже говорилось выше, наука о системах, как и другие науки,
имеет определенную область исследования, обладает совокупностью зна-
ний и методологией. И, тем не менее, это не наука в обычном смысле: тра-
диционная наука ориентируется на исследование разных категорий явле-
ний, а наука о системах изучает различные классы отношений. По суще-
ству, ее нужно рассматривать как новое измерение науки, а не как новую
науку, сопоставимую с другими.
Два измерения в науке, которые отражает двумерная классификация
систем являются взаимодополняющими. Их сочетание в научных исследо-
ваниях оказывается более мощным средством, чем использование каждого
из направлений в отдельности. Традиционное измерение науки определяет
смысл и место любого исследования. С другой стороны, системное изме-
рение позволяет содержательно работать с любой наперед выбранной си-
стемой, независимо от того, ограничена ли она рамками одной традицион-
ной научной дисциплины или нет.
Представляется, что с точки зрения свойств науки в истории челове-
чества можно естественным образом выделить три основных периода.
Донаучный период (приблизительно до XVI в.). Характерными чер-
тами периода являются здравый смысл, теоретизирование, метод проб
и ошибок, ремесленные навыки, дедуктивные рассуждения и опора на тра-
дицию.
Одномерная наука (начало XVII - середина XX вв.). Характерные
черты: объединение теорий, дедуктивные рассуждения, особое, внимание
к эксперименту, которое привело к возникновению базирующихся на экс-
перименте дисциплин и специальностей в науке. Кстати, они появились,
прежде всего, из-за различий в экспериментальных (инструментальных)
средствах, а не из-за различий в свойствах отношений исследуемых си-
стем.
Двумерная наука (развивается примерно с середины XX в.). Харак-
терные черты: возникновение науки о системах, занимающейся свойства-
ми отношении, а не экспериментальными свойствами исследуемых систем,
и ее интеграция с основанными на эксперименте традиционными научны-
ми дисциплинами.
Таким образом, можно сказать, что главное в развитии науки во вто-
рой половине XX века - это переход от одномерной науки, в основном
опирающейся на экспериментирование, к науке двумерной, в которую
наука о системах, базирующаяся, прежде всего на отношениях, постепенно
входит в качестве второго измерения.
С понятием решения системных задач связано три вопроса:
1. Можно ли выделить системные задачи в особый и хорошо опре-
деленный класс задач?
45
2. Может ли класс системных задач быть описан операционно, что-
бы стало возможным создание доступной методологии решения
задач этого класса?
3. Имеет ли класс системных задач достаточное практическое зна-
чение, чтобы оправдать работы по развитию методологии реше-
ния системных задач?
На все эти вопросы можно ответить положительно, хотя и требуются
определенные комментарии.
Как уже говорилось, понятие общих систем как стандартных пред-
ставителей практически важных классов естественным образом возникает
из двумерной классификации. Хотя и совершенно ясно, что общие систе-
мы бесконечно разнообразны, это разнообразие может быть адекватно
охвачено конечным числом типов общих систем, каждый из которых ха-
рактеризуется определенным уровнем и конечным набором соответству-
ющих и существенных методологических отличий.
Поскольку существенные типы общих систем определены, постольку
они образуют пространство, на котором можно определить типы систем-
ных задач. Это пространство обычно называется пространством задач.
Любой тип задач определяется в терминах упорядоченных связей между
двумя типами систем - начальным и конечным, а также набором типов
требований, совместимых с типами этих систем.
Для конкретных задач эти требования могут быть целями или ограни-
чениями. Хотя разнообразие реальных требований, предъявляемых к непу-
стому пространству задач, бесконечно, они могут быть адекватно представ-
лены конечным числом типов, как уже указывалось в предыдущем разделе.
Таким образом, любой тип задач характеризуется типами двух рассматрива-
емых систем и конечным набором определенных типов требований.
Задача определенного типа станет конкретной, если заданы конкрет-
ные требования для всех типов и в зависимости от типов требований зада-
ны конкретная исходная система определенного типа или системы обоих
определенных типов. В первом случае начальная система представляет со-
бой начальное состояние задачи. Решение задачи (целевое состояние зада-
чи) представляет собой одну (или более) конкретную конечную систему
требуемого типа. Во втором случае начальное состояние задачи представ-
ляется двумя конкретными системами, а решением является некоторое от-
ношение между ними.
Из такой характеристики системных задач следует, что они образуют
особый и хорошо определенный класс общих задач. Тот факт, что беско-
нечное разнообразие этих задач сводимо к конечному числу хорошо опре-
деленных типов задач, делает, безусловно, возможным создание методоло-
гии решения данного класса задач. Таким образом, на первые два вопроса
можно, очевидно, ответить положительно. Третий вопрос требует допол-
нительного обсуждения.
46
Решение системных задач сводится к решению задач, состояния ко-
торых представлены общими системами определенного типа. Тем самым,
рассматриваются только те аспекты задач, которые свободно интерпрети-
руются и не зависят от контекста. Таким образом, применение методоло-
гии решения системных задач основано на допущении, что из конкретных
задач могут быть выделены свободно интерпретируемые и контекстно-
независимые задачи.
Имеет ли смысл и нужно ли делить задачи таким образом? Можно
поспорить, что это так. В самом деле, используем же мы это деление при
решении простых повседневных задач, применяя, например арифметику.
Ни у кого не вызывает сомнения роль арифметики в науке, технике
и управлении. Арифметика проникла повсюду, но при этом она является
математической дисциплиной с собственными аксиомами и логической
структурой. Ее содержание не принадлежит никакой другой дисциплине,
но ее ко всем можно применить. Так, студентов-биологов и студентов-
инженеров учат сложению одинаково, различие состоит в том, что, когда
и затем складывать.
На практике моделирование и имитация также проникли во все обла-
сти. Однако они имеют собственные подходы к описанию модели, ее
упрощению, обоснованию, имитации, изучению, и эти подходы принадле-
жат только данной конкретной дисциплине. С этими утверждениями со-
гласятся все. Никто, однако, не будет утверждать, что названные подходы
можно выделить и абстрагировать в общепринятом виде.
Хотя здесь говорится о моделировании и имитации, эти наблюдения
равным образом применимы и к другим классам задач, таким, как проек-
тирование систем, их анализ, идентификация, реконструкция, управление,
оценка производительности, тестирование и т. д. Для многих подзадач мо-
гут быть созданы тонкие методы решения в терминах соответствующих
общих систем, т. е. не связанные определенной интерпретацией или кон-
текстом. Подобные методы значительно повышают эффективность и уни-
фицируют процесс решения сложных задач точно так же, как арифметика
облегчает решение очень простых задач.
Итак, можно заключить, что системные задачи - это содержательные
подзадачи общих задач, возникающих в традиционных дисциплинах пауки
и других областях человеческой деятельности, что эти подзадачи могут
быть описаны операционально, и что методология их решения представ-
ляет большие возможности, как для задач традиционных дисциплин,
так и для междисциплинарных задач.
2.3.2. Иерархия уровней систем
Данная иерархия опирается на несколько элементарных понятий: ис-
следователь (наблюдатель) и его среда, исследуемый (наблюдаемый) объ-
ект и его среда и взаимодействие между исследователем и объектом.
47
Самый нижний уровень в этой иерархии, обозначаемый как уровень О,
это система, различаемая исследователем как система. То есть, исследователь
выбирает способ, каким он хочет взаимодействовать с исследуемым объек-
том. В большинстве случаев этот выбор не вполне произволен. По крайней
мере частично он определяется целью исследования, условиями исследо-
вания (доступностью измерительных инструментов, финансовыми возмож-
ностями, временными рамками, юридическими ограничениями и т д.), а так-
же имеющимися знаниями, относящимися к данному исследованию.
Что же такое «система» с точки зрения личностного восприятия? Си-
стема - это то, что различается как система. На первый взгляд, это никакое
не утверждение. Системой является все, что мы хотим рассматривать как
систему. Можно ли что-нибудь сказать по этому поводу? Имеется ли здесь
какое-то основание для науки о системах? Можно ответить на оба эти во-
проса утвердительно и покажу, что это определение полно смысла и имеет
богатую интерпретацию.
Прежде всего, ответим на одно очевидное возражение и обернем его
в свою пользу. Можно спросить: «Что специфически системного в этом
определении?» «Нельзя ли точно так же применить его ко всем другим
объектам, которые я захочу определить», т. е. кролик - это то, что различа-
ется как кролик. «Но, - отвечу я, - мое определение адекватно определяет
систему, в то время как Ваше определяет кролика неадекватно». В этом
суть теории систем: определение того, что некая сущность является систе-
мой, является необходимым и достаточным критерием того, что она явля-
ется системой, и это верно только для систем. В то же время различение,
что некая сущность является чем-то еще, необходимо для того, чтобы эта
сущность была этим чем-то, но недостаточно.
Выражаясь образно, можно сказать, что понятие системы стоит на
самом верху иерархии понятий. Это место выглядит очень важным. Может
быть, так оно и есть. Но когда мы понимаем, что это высокое место до-
стигнуто за счет довольно негативного достоинства отсутствия отличи-
тельных свойств, то такая характеристика оказывается не такой уж впечат-
ляющей. Это определение системы как уникального понятия сделано для
того, чтобы объяснить многие достоинства и недостатки теории систем.
Сила этого понятия в его абсолютной общности, и мы явно указываем на
это полное отсутствие качественных характеристик в термине «общая тео-
рия систем» вместо того, чтобы затемнять суть, привести какой-нибудь
почтенный прикрывающий термин вроде математической теории систем.
Слабость и в то же время главное достоинство этого понятия в том, что его
никак нельзя дополнительно охарактеризовать. Слабость потому, что мы
не можем оценить значимость дополнительных характеристик изучаемого
предмета. Достоинство же в том, что эти дополнительные характеристики
сами по себе для обсуждения не нужны и только затемняют суть дела, так
как принимают во внимание крайности суждений специалистов.
48
Способ взаимодействия с самим объектом можно описать несколь-
кими альтернативными способами. Система этимологического уровня О
определена через множество переменных, множество потенциальных со-
стояний (значений), выделяемых для каждой переменной, и некий опера-
ционный способ описания смысла этих состояний в терминах проявлений
соответствующих атрибутов данного объекта. Для определенных на этом
уровне систем используется термин исходная система, указывающий на то,
чем подобная система является, по крайней мере, потенциально, источни-
ком эмпирических данных. В литературе для этих систем используются
также названия «примитивная система» и «система без данных», предпо-
лагающие, что система этого уровня представляет простейшую стадию
процесса исследования систем, не использующую данные о доступных пе-
ременных.
Множество переменных обычно подразделяется на два подмноже-
ства, называемые основными переменными и параметрами. Совокупность
состояний всех параметрических переменных образует параметрическое
множество, при котором наблюдается изменение в состояниях отдельных
основных переменных. Чаще всего в качестве параметров выступают вре-
мя, пространство и различные совокупности объектов одного типа.
Исходные системы полезно классифицировать по различным крите-
риям, по которым имеются методически существенные отличия в конкрет-
ных свойствах множеств переменных или множеств состояний. Согласно
одному из таких критериев основные переменные могут быть разделены на
входные и выходные переменные. При таком разделении состояния вход-
ных переменных рассматриваются как условия, влияющие на выходные
переменные. Входные переменные не являются предметом исследования;
считается, что они определяются неким фактором, не входящим в рассмат-
риваемую систему. Этот фактор называют средой системы, в которую ча-
сто включают и исследователя. Важно, что понятие входных переменных
не противоречит понятию независимых переменных.
Системы, в которых переменные разделены па входные и выходные,
называются направленными; системы, в которых такое разделение не за-
дано, называются нейтральными. Выделяют также ряд дополнитель-
ных отличий множеств состояний, связанных с введенными переменными
(основными и параметрическими), что позволяет проводить более глубо-
кую методологическую классификацию исходных систем. Это, например,
отличия между четкими и нечеткими переменными, между дискретными
и непрерывными переменными, между переменными с разными шкала-
ми значений.
На других более высоких уровнях системы отличаются друг от дру-
га уровнем знаний относительно переменных соответствующей исходной
системы. В системах более высокого уровня используются все знания
соответствующих систем более низких уровней и, кроме того, содержатся
49
дополнительные знания, недоступные низшим уровням. Таким образом,
исходная система содержится во всех системах более высоких уров-
ней.
После того как исходная система дополнена данными, т. е. действи-
тельными состояниями основных переменных при определенном наборе
параметров, мы рассматриваем новую систему (исходную систему с дан-
ными) как определенную на уровне 1. Системы этого уровня называются
системами данных. В зависимости от задачи данные могут быть получены
из наблюдений или с помощью измерении (как в задаче моделирования си-
стем) или определены как желательные состояния (в задаче проектирова-
ния систем).
Более высокие уровни содержат знания о некоторых инвариантных
параметрам характеристиках отношений рассматриваемых переменных,
посредством которых можно генерировать данные при соответствующих
начальных или граничных условиях. Генерируемые данные могут быть
точными (детерминированными) или приблизительными в каком-то опре-
деленном смысле (стохастическими, нечеткими).
Для справок на рис. 2.3 представлено упрощенное представление
иерархии уровней систем.
На уровне 2 инвариантность параметров представлена одной обоб-
щенной характеристикой, задающей ограничение на множестве основных
переменных при данном множестве, параметров. Во множество основных
переменных входят переменные, определяемые соответствующей исход-
ной системой и, возможно, некоторые дополнительные. Каждая дополни-
тельная переменная определяется конкретным правилом преобразования
на множестве параметров, применимом или к основной переменной ис-
ходной системы, или к ненаблюдаемой переменной, введенной пользова-
телем составителем модели, проектировщиком. Эта переменная обычно
называется внутренней. Правило преобразования обычно представляет со-
бой взаимно однозначную функцию, присваивающую каждому элементу
множества параметров другой (единственный) элемент того же множества.
Поскольку задачей параметрически инвариантного ограничения яв-
ляется описание процесса, при котором состояния основных переменных
могут порождаться по множеству параметров при любых начальных или
граничных условиях, системы уровня 2 называются порождающими си-
стемами (generative system).
На уровне 3 системы, определенные как порождающие системы (или
иногда системы более низкого уровня), называются подсистемами общей
системы. Эти подсистемы могут соединяться в том смысле, что они могут
иметь некоторые общие переменные или взаимодействовать как-то иначе.
Системы этого уровня называются структурированными системами (struc-
ture system).
50
Уровни 4,5
МЕТАСИСТЕМЫ
Отношения между определенными ниже
отношениями
Уровень 3
СТУКТУРИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ
Отношения между определенными ниже моделями
Уровень 2
ПОРОЖДАЮЩИЕ СИСТЕМЫ
Модели, порождающие определенные ниже данные
Уровень 1
СИСТЕМЫ ДАННЫХ
Наблюдения, описанные на определенном
ниже языке
Уро
Рис, 2,3, Иерархия уровней систем (упрощенное представление)
На уровне 4 системы состоят из набора систем, определенных на бо-
лее низком уровне, и некоторой инвариантной по параметрам метахарак-
теристики (правила, отношения, процедуры), описывающей изменения
в системах более низкого уровня. Требуется, чтобы системы более низко-
го уровня имели одну и ту же исходную систему и были определены
на уровне 1, 2 или 3. Определенные таким образом системы называются
метасистемами. На уровне 5 допускается, что метахарактеристика мо-
жет изменять множество параметров согласно инвариантной параметрам
характеристике более высокого уровня или мета-метахарактеристике.
Такие системы называются мета-метасистемами или метасистемами вто-
рого порядка. Аналогично определяются метасистемы более высоких по-
рядков.
2.3.3. Системность и математика
Очень приближенно математику можно разделить на чистую и при-
кладную. Чистая математика занимается в основном разработкой разных
аксиоматических теорий независимо от того, имеют они практическое зна-
чение или нет. Чистая математика особенно интересуется доказательством
51
теорем, следующих из постулированных предположений (аксиом), и не ее
цель определять, существует ли некая интерпретация теории, для которой
эти предположения истинны. Эта позиция «искусства для искусства»,
очень влиятельная в математике еще с XIX в., даже подчеркивается неко-
торыми математиками, считающими ее принципиальной позицией для
этой науки. Однако, несмотря на такой подход многие математические
теории в разной степени, но все же имеют отношение к реальности. Иногда
обнаружение подобной связи является счастливой случайностью. Чаще,
однако, оно представляется результатом бессознательного процесса в со-
знании математика (интуиции, озарения) или его осознанной попытки (ча-
сто скрытой или, по крайней мере, недекларируемой) абстрагировать
и формализовать некоторые аспекты реальности. Здесь необходимо упо-
мянуть о том, что аксиоматическая формализация по своей природе имеет
некоторые ограничения. В 1931 г. К. Гёдель показал, что аксиоматические
теории (например, аксиоматическая теория обычной арифметики) таковы,
что нельзя доказать их внутреннюю непротиворечивость (т. е. то, что из
аксиом нельзя вывести взаимоисключающие теоремы). Точнее, непроти-
воречивость аксиоматической теории не может быть доказана с помощью
ее собственных правил вывода. Доказательство непротиворечивости,
опирающееся на более мощные правила вывода, может существовать,
но тогда следует доказать непротиворечивость положений, используемых
в новых правилах вывода. Для этого могут потребоваться еще более мощ-
ные правила. Повторение этого рассуждения показывает, что на вопрос
о полноте каких-то математических теорий окончательно ответить нельзя.
Что еще важнее, Гедель также показал, что если некие аксиоматиче-
ские, теории, непротиворечивость которых недоказуема, являются непро-
тиворечивыми, то они будут неполны (т. е. некие истинные утвержде-
ния этих теорий нельзя вывести из их аксиом). Следовательно, существуют
математические теории, которые или противоречивы, или неполны, и не-
возможно определить, к какой из двух категорий каждая из них принад-
лежит.
Назначение прикладной математики - поиск практических интерпре-
таций математических теорий и после нахождения таких интерпретаций
создание на основе теорий методических средств работы с интерпретиро-
ванными системами и связанными с ними задачами. В этом смысле при-
кладная математика ориентирована на разработку методов, базирующихся
на определенных математических теориях, и использование их в как моле-
но большем числе конкретных приложений. Эти методы, разумеется, под-
чиняются фундаментальным ограничениям математических теорий, на ко-
торые указал Гёдель. Более того, любая математическая теория выводится
из некоторых определенных предположений (аксиом) и, следовательно,
любая методика, опирающаяся на эту теорию, применима только к тем за-
дачам, которые отвечают этим предположениям. Если задача им не отвеча-
52
ет, а математик-прикладник, владеющий данной методикой, все-таки хочет
ее применить, ему нужно переформулировать свою задачу так, чтобы она
удовлетворяла этим ограничениям. Однако это означает, что теперь будет
решена другая задача. Очень часто изменение задачи явно не констатиру-
ется, в результате чего создается впечатление, что была решена исходная
задача, хотя на самом деле это не так.
Таким образом, математики-прикладники предоставляют пользова-
телям (ученым, инженерам и т. д.) набор методических средств, каждое из
которых получено из какой-либо математической теории, которая, в свою
очередь, опирается на определенный набор предположений. Чаще всего
математические теории разрабатываются в предположениях, представля-
ющих интерес или подходящих с точки зрения математического аппарата.
Как следствие порожденные ими методы покрывают лишь отдельные не-
большие фрагменты всего спектра системных задач. Идея решения си-
стемных задач является в некотором смысле реакцией на это неудовлетво-
рительное положение.
В противоположность прикладной математике решение системных
задач предназначено для исследования области системных задач как еди-
ного целого. Оно, в частности, пытается определить практически ценные
подзадачи, возникающие в как можно более широком классе реальных си-
стемных задач. Эта направленность решения системных задач на полноту
и практическую значимость проводимых исследований отличает ее от ма-
тематики, ориентированной на исследование методик, базирующихся на
подходящих (и часто произвольных) математических свойствах.
Таким образом, приоритет задач в решении системных задач резко
контрастирует с приоритетом методов в прикладной математике. Наибо-
лее важным назначением науки о решении системных задач является раз-
работка методов решения системных задач в их естественной формули-
ровке, либо не использующих при решении упрощающих предположе-
ний, либо, если это невозможно, с упрощениями, позволяющими решить
задачу, но в то же время как можно меньше искажающими ее. Методо-
логические способы решения задач имеют подчиненное значение и вы-
бираются так, чтобы как можно лучше соответствовать задачам, а не
наоборот. Более того, эти методы по природе своей не обязаны быть чи-
сто математическими, а могут представлять собой сочетание математиче-
ских, вычислительных, эвристических, экспериментальных и других ме-
тодов.
При управлении сложностью процесса решения редко удается обой-
тись без упрощающих предположений. Однако для любой задачи такие
упрощающие предположения могут быть введены самыми разными спосо-
бами. Всякий такой набор предположений определенным образом сокра-
щает диапазон возможных решений и в то же время снижает сложность
процесса решения.
53
Для конкретной системной задачи множество предположений от-
носительно ее решений называется методологической парадигмой.
Если задача решается при определенной методологической парадиг-
ме, то найденное решение не содержит особенностей, несовместимых с
этой парадигмой.
Целесообразно рассматривать парадигму, являющуюся подмноже-
ством предположений другой парадигмы, как обобщение последней. При
заданном множестве всех предположений, рассматриваемых для данного
типа задач, отношение «парадигма А является более общей, чем парадигма
В» (т. е. А содержит подмножество предположений, содержащихся в В) за-
дает частичное упорядочение для всех содержательных парадигм, относя-
щихся к данному типу задач. Термин «содержательная парадигма» может
пониматься строго как характеристика множества предположений, гаран-
тирующего возможность решения всех конкретных задач данного типа.
В то же время стороны его можно понимать и как более слабое требова-
ние, чтобы только некоторые частные задачи данного типа решались при
данной парадигме.
Самая общая парадигма для задачи любого типа единственна - это
парадигма без предположений. Однако обычно существует несколько ме-
нее общих, но плодотворных для решения задач данного типа парадигм.
Сейчас наблюдается тенденция к обобщению парадигм, стимулиру-
емая достижениями в развитии вычислительной техники. Любое обоб-
щение парадигмы расширяет множество возможных решений задачи
и во многих случаях позволяет получить лучшее решение. Однако одно-
временно это требует усложнения процедуры решения. Изучение свя-
зей между возможными методологическими парадигмами и классами си-
стемных задач является предметом метаметодологии систем, Это важ-
ная новая область исследований, в которой пока еще мало сделано. Цен-
тральным вопросом метаметодологии систем является разработка таких
парадигм, которые для различных классов задач и нынешнего состояния
вычислительной техники обеспечивали бы наилучший компромисс для
двух противоречивых критериев - качества решения и сложности проце-
дуры решения. Основная трудность подобного исследования состоит
в том, что для данной задачи при одной и топ же методологической пара-
дигме может быть разработано множество альтернативных процедур ре-
шения.
Другой задачей метаметодологии систем является определение и
описание кластеров системных парадигм, хорошо дополняющих друг дру-
га, так что их можно эффективно использовать параллельно при решении
одной и той же задачи. Вместе они могут дать исследователю значительно
больше, чем каждая из них в отдельности.
Всякая математическая теория, имеющая смысл с точки зрения схе-
мы решения системных задач, является по существу методологической
54
парадигмой. Она связана с типом задачи и представляет собой локальную
систему, в которой могут разрабатываться методы решения конкретных
задач данного типа. Одна из задач методологии систем - это компиляция
(составление) математических теорий и определение их места в полном
пространстве задач. Другая задача - предложение новых содержательных
парадигм, при этом конечной целью является описание и упорядочение
всех возможных парадигм для каждого типа задач. Поскольку выявление
новой парадигмы служит толчком для создания новой математической
теории, всесторонние исследования в метаметодологии систем послужат,
вне всякого сомнения, мощным стимулом для фундаментальных матема-
тических исследований, имеющих большое практическое значение. Таким
образом, математика вносит свой вклад в решение системных задач и спо-
собствует ее развитию.
Список литературы к разделу 2
1. Загорский Ф. Н. Очерки по истории металлорежущих станков до середины
XIX века. М.: Изд-во Академии наук СССР, 1960. 282 с.
2. Зинченко В.П. Мамардашвили М.К. Изучение внешних психологических
функций и категория бессознательного И Вопросы философии, 1991 г. С. 34-
ДО.
3. Клир Дж. Систематология. Автоматизация решения системных задач. М.: Ра-
дио и связь, 1990. 544 с.
4. Машиностроение: Энциклопедия: В 40 т. М.: Машиностроение, 1994.
5. Методология инженерного поиска: Учебное пособие / С. И. Брусов, Ю. С. Сте-
панов, А. С. Тарапанов, Г. А. Харламов, под ред. Г. А. Харламова. М.: Маши-
ностроение-!, 2005. 216 с.
6. Налимов Б. Н., Драгалина Ж. А. Вероятностная модель бессознательного.
Бессознательное как проявление семантической Вселенной/М.: Психологи-
ческий журнал, т. 5, № 6, 1984. С. 111-121.
7. Налимов В. В., Мульченко 3. М. Наукометрия. М.: Наука, 1969. 192 с.
8. Никифоров А. Д. Современные проблемы науки в области технологии маши-
ностроения. М.: Высшая школа, 2006. 392 с.
9. Овсянникова И. В., Пилипенко О.В., Тарапанов А.А. Информационные си-
стемы для инженеров. Орел: Изд-во ОрелГТУ, 2006. 184 с.
10. Основы науковедения / Под ред. Н. Стефанова, Н. Яхиел. / М.: Наука, 1986.
431 с.
11. Осуга С., Саэки Ю. Приобретение знаний. / М.: Мир, 1990. 304 с.
12. Симонов П. В. Мозг и творчество // Вопросы философии. №11, 1992. С. 3-24.
13. Суслов. А. Г., Дальский А. М. Научные основы технологии машиностроения.
М: Машиностроение. 684 с.
14. Тарапанов А. С. Искусственный интеллект- промышленные перспективы.
Орел: «Знание», 1996. 30 с.
15. Тарапанов А. С. К вопросу определения и получения знаний//В сб. «Технология
и конструирование приборов и машин», Орел: ОрелГПИ, 1993. С. 165-170.
16. Тарапанов А.С. Мультимедиа и конструирование приборов и машин // Иссле-
дования в области гуманитарных наук, Орел: ОФМИП, 1992. С. 102-104.
55
17. Труханов В. М. Надежность сложных технических систем типа подвижных
установок. М.: Машиностроение, 2005. 444 с.
18. Философия и методология науки: Учеб, пособие для студентов высших учеб-
ных заведений / Под ред. В. И. Купцова. М.: Аспект Пресс, 1996. 551 с.
19. Шпур Г., Штеферле Т. Справочник по технологии резания материалов. В 2
кн. Кн. 1 / Пер. с нем. В. Ф. Колотенкова и др. Под ред. Ю. М. Соломенцева. -
М.: Машиностроение, 1985. 616 с.
20. Штайнер Р. Истина и наука. - М: Московский центр вальдорфской педагоги-
ки, 1992. 56 с.
21. Энциклопедия Технологи России (машиностроение). Т. 1 / А. Г. Суслов,
В. И. Бушуев, В. А. Гречишников, В. П. Смоленцев. М.: Машиностроение-1,
2006.412 с.
22. Эшби У. Введение в кибернетику. М.: Иностранная литература, 1959. 360 с.
О
« Контрольные вопросы
1. Какова роль науки как познавательной деятельности?
2. Назовите цель и задачи науки.
3. Приведите классификации науки.
4. Соотнесите науку и другие формы изучения действительности.
5. В чём заключается разделение науки на специальности?
6. Назовите три основных компонента науки.
7. В чем заключается системность науки?
8. Сформулируйте три вопроса, характеризующие системность задачи.
9. В чем заключается иерархия уровня систем?
10. В чем заключается принцип научного обобщения?
11. Составьте схему иерархии уровня систем.
12. Покажите взаимосвязь математики и системности.
13. В чем заключается приоритетность научных задач?
14. Сформулируйте и объясните, что такое методологическая парадигма.
15. Как вы понимаете суть и роль математической теории?
56
3. ИСТОРИЯ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ НАУКИ
И ТЕХНИКИ В МАШИНОСТРОЕНИИ
3.1. Исторический очерк
История - это:
- рассказ о прошлых событиях, повествование о том, что узнано, ис-
следовано;
- всякий процесс развития в природе и обществе;
- наука, изучающая прошлое, человеческого общества, с целью по-
нимания настоящего и перспектив будущего.
А. С. Пушкин в поэме «Борис Годунов» отмечает :«...учись, мой сын:
наука сокращает нам опыты быстротекущей жизни», то есть потомки, зная
историю, не должны повторять ошибок отцов, наоборот, они должны ис-
пользовать их опыт.
Особый раздел истории - история техники (музеи, открытия, иссле-
дования и т. п.).
Истоки науки уходят своими корнями в практику ранних человече-
ских обществ, в которой нераздельно соединялись познавательные и про-
изводственные моменты. Первоначальные знания носили практический
характер, исполняя роль методических руководств конкретными видами
человеческой деятельности.
3.1.1. Наука Древнего Востока
В странах Древнего Востока (Египет, Индия, Китай) было накоплено
значительное количество такого рода знаний, которые составляли важную
предпосылку будущей науке. Начало методологических знаний обнаруже-
но в Древнем Египте. Основную роль нормативной методологии в этой
стране играла геометрия.
Геометрия выступала в форме методологических предписаний, кото-
рые определяли последовательность измерительных процедур при разделе
и распределении земельных участков, измерения уровня Нила, изучения
звездного неба и т. п.
В этот период появляются первые признаки институциализа-
ции науки- процесс, связанный с организацией исследований и вос-
производства субъекта научной деятельности. Этот процесс сопровож-
дается возникновением и консолидацией ученых сообществ, научно-
исследовательских и специальных учебных заведений. В Древнем Египте
57
уже существовало своеобразное высшее научное учреждение - «дом жиз-
ни», где накапливались наиболее ценные достижения производства и ин-
теллектуального труда.
3.1.2. Наука Древней Греции
Многие историки, склонны сегодня считать, что математика и да-
же научное познание в целом берет свое начало в Древней Греции. Особое
значение здесь придается деятельности Фалеса Милетского, который пер-
вым поставил вопрос о необходимости доказательства геометрических
утверждений и сам осуществил целый ряд таких доказательств.
Древнегреческая философия интенсивно занималась разработкой
проблемы получения знаний. Наибольший вклад внес Аристотель, кото-
рый создал логическую систему, т. н. «органон», названный им орудием
истинного познания. Главным в его системе было изучение объекта и его
описание (этого очень мало!).
Спецификой греческой философии, особенно в начальный период ее
развития, является стремление понять сущность природы, космоса, мира в
целом. Первые греческие философы - Фалес, Анаксимандр, Анаксимен, не-
сколько позднее - пифагорейцы, Гераклит, Эмпедокл и другие - размыш-
ляют о происхождении мира, его строении, пытаются постигнуть его начала
и причины. Не случайно их так и называли - «физиками», от греческого
слова «фюсис» - природа. Направленность интереса ранних греческих мыс-
лителей определялась в первую очередь характером древнегреческой мифо-
логии, традиционных языческих верований и культов. Греческая мифология
была религией природы, и одним из важнейших вопросов в ней был вопрос
о происхождении мира. Существенное различие между мифологией и фило-
софией состояло, однако, в том, что миф повествовал, кто родил все сущее,
а философ спрашивал, из чего оно произошло. Гомерв «Илиаде» рассказы-
вает о рождении богов от Океана и Тефиды; в других вариантах мифа у ис-
токов всего сущего стоят Царица Ночь, Мать Земля, подземная река Стикс.
В «Теогонии» Гесиода читаем, что раньше всего возник Хаос, затем Земля,
Тартар (подземное царство) и Эрос- любовное влечение. Хаос породил
Ночь и Мрак, от их любовного союза возникли День и Эфир.
Ранние греческие философы ищут некое первоначало, фюсис, из ко-
торого все произошло: у Фалеса это- вода, у Анаксимена- воздух,
у Гераклита - огонь, у Анаксимандра - «беспредельное», которое, судя по
всему, мыслилось и как «стихия», и как некоторое первовещество. Фило-
софское мышление по возможности ищет рациональные (или представля-
ющиеся таковыми) объяснения происхождения мира и его сущности, отка-
зываясь (хотя в начале и не полностью) от характерных для мифологии
персонификаций, а тем самым от образа «порождения». На место «порож-
дения» становится «причина», которая постепенно, ко времени Аристоте-
ля, расщепляется на четыре разных вида причин. У Гесиода говорится
58
просто: Хаос родил Мрак, Земля и Небо родили богов и т. д. Аристотель
же расщепляет этот акт, вводя четыре причины любой вещи:
1) кто родил? - действующая причина (отец);
2) зачем родил? - целевая причина;
3) из чего родил? - материальная причина (мать);
4) по образцу чего родил? - формальная причина (отцовский род,
генетический код отца).
Однако рационализация вступает в свои права постепенно: первона-
чально природа понимается как начало живое и творящее; само слово
«фюсис» происходит от глагола juw, что значит «рождать», «взращивать».
Еще у Фалеса все полно богов, демонов и душ; мир - живое целое, и души
в нем - не что-то внешнее, а его органические порождения. Тут опять-таки
видны следы языческой мифологии с ее бесчисленными духами гор и по-
лей, лесов, рек и морей, источников и ручьев, которые, с одной стороны,
отождествлялись с силами природы, а с другой персонифицировались и
представлялись в виде русалок, леших, демонов, оборотней и т. д., стоя-
щих над природой и управляющих ею. Само «первоначало» - вода, воздух,
огонь - представляло собой не просто вещество, как его понимает совре-
менная физика или химия, а нечто такое, из чего возникает живая природа
и все населяющие ее одушевленные существа. Поэтому вода и огонь
здесь - это своего рода метафоры, они имеют и прямое, и переносное, сим-
волическое значение. Так, например, для греческих натурфилософов ха-
рактерен вопрос: чем мы мыслим - кровью, воздухом или огнем? Разуме-
ется, говоря о том, что мы мыслим, допустим, огнем, натурфилософ хотел
показать, что из всех природных стихий огонь - самая легкая и подвижная,
«живая», и в этом его сходство с мышлением: ведь наша мысль не знает
пространственных границ и в мгновение может достигать самых отдален-
ных предметов. Но ведь это - метафора, аналогия, а не логическое поня-
тие. А всякая метафора фиксирует только одну сторону явления, и потому
любое явление можно описать с помощью бесчисленного множества мета-
фор, поскольку оно имеет бесчисленное множество сторон. Далее, метафо-
рическое мышление не может быть доказывающим. Натурфилософ может
скорее показать, чем доказать. Так, когда Фалес говорил, что все из воды,
он мог в качестве аргумента лишь указать на живые существа, которые не
могут существовать без влаги.
Уже у первых «физиков» философия мыслится как наука о причинах
и началах всего сущего. И хотя в качестве начала каждый из них предлага-
ет свое, однако само требование восходить к началам и из них объясняет
устройство космоса, человека, познания - это требование в основном со-
храняется у большинства греческих мыслителей.
Практически полезные знания о численных отношениях и свойствах
различных геометрических фигур накапливались столетиями. Однако
59
только древние греки превратили их в систему научных знаний, придали
высокую ценность обоснованным и доказательным знаниям, безотноси-
тельно к возможности их непосредственного практического использова-
ния.
Наука и техника - два близких и противоречивых понятия. Наука -
теория, а техника ее воплощение, т. е. результат, одно без другого суще-
ствовать не может, что из них первично, тоже непонятно. Нужно особо от-
метить Пифагора, Архимеда.
Первый более всего знаменит простым построением прямого угла,
с помощью шнура, разделенного в пропорции 3:4:5.
а b с d
3 4 5
о--------о--------------о----------------о
з2 = 9 42 = 16 52 = 25
9+16 = 25
Натянув шнур так, чтобы соединились точки abed, мы получим со-
гласно теории Пифагора, прямоугольный треугольник.
Любое развитие науки в первую очередь
связано с измерениями.
Исключительно высока роль метрологии
в артиллерии:
- стандартизация калибров, орудий,
боеприпасов;
- измерение дальности, температуры,
веса, скорости ветра и т. п.
В V-VI вв. до н. э. в Древней Греции институциализация проявилась
в деятельности софистов («учителей мудрости»). Обусловленные напря-
женной политической борьбой постоянные дебаты в народном собрании и
суде порождали интерес к вопросам права, государства, морали, познания
и потребность в овладении искусством красноречия (риторикой) и спора
(эристикой). Эта потребность удовлетворялась софистами, разъезжавшими
из города в город и за деньги - иногда очень большие - обучавшими всех
желающих овладеть искусством. Софисты провозгласили идеал всеобщего
образования, которое охватывало не только риторику, но и право, филосо-
фию, историю, естественные науки. Позже возникли весьма авторитетные
научно-философские и учебные заведения- Академия Платона, Ликей
Аристотеля.
Древнегреческая наука (Демокрит, 460-370 гг. до нашей эры; Ари-
стотель 384-322 гг. до нашей эры) дала первые описания закономерностей
60
природы, общества и мышления. В практику мыслительной деятельности
была введена система абстрактных понятий, появилась традиция поиска
объективных законов мироздания и др. Этот период ознаменовался соз-
данием первых теоретических систем в области геометрии (Евклид,
III век до нашей эры), механики (Архимед, 287-212 гг. до нашей эры)
и астрономии (Птолемей, II век до нашей эры).
Образование крупных эллинистических монархий в III в. до н. э. су-
щественно изменило условия развития науки. Значительная часть филосо-
фов и ученых жила теперь при дворах эллинистических правителей на их
содержание или пользовалась их милостями. В Александрии при поддерж-
ки правительства Птолемеев, стремящихся к приданию еще большего
блеска своей столицы, были основаны знаменитые библиотека (в ней было
собрано около полумиллиона рукописей) и Мусейон (греч. Museion -
храм муз). Последний представлял собой совокупность научных и учеб-
ных заведений, он имел астрономическую лабораторию, зоологический
и ботанический сады, анатомический театр и другие службы для прове-
дения экспериментальных исследований. Сотрудники Мусейона рабо-
тали на профессиональной основе, получали от государства содержание
и не платили податей. Здесь творили Евклид, Эрастосфен и многие дру-
гие.
Христианская церковь канонизировала накопленные человечест-
вом знания, установила приобретший силу государственного закона
запрет на свободное научное творчество, которое служило источником
прогресса античного общества. В 529 г. при византийском императоре
Юстиниане как оплот язычества была закрыта выросшая из платонов-
ской Академии и просуществовавшая почти тысячу лет Афинская шко-
ла- центр античной науки того времени. Вместе с неоплатоновскими
академиками-философами, изгнанными из отечественного храма науки
в Персию, на Восток перемещается и мировой центр научной актив-
ности.
3.1.3. Наука Средневековья
В Средневековье огромный вклад в развитие науки внесли ученые
Арабского Востока и Средней Азии (Иби Сына, 970-1037 гг.; Бируни,
973-1048 гг. и др.), сумевшие сохранить и развить древнегреческие тради-
ции, обогатив науку в ряде областей знания: медицине, философии, мате-
матике, астрономии, физике, геологии, истории и др.
А. Койре напоминал о важнейшей роли арабского мира в том, что
бесценное наследие античного мира было усвоено и передано далее Запад-
ной Европе: «...именно арабы явились учителями латинского запада. Пер-
вые переводы греческих философских научных трудов на латинский язык
были осуществлены не непосредственно с греческого, а с арабских вер-
сий. Это произошло не только потому, что на Западе не было больше уже -
61
или еще людей знающих древнегреческий язык, но и еще, потому что не
было никого, способного понять такие трудные книги, как „Физика” или
„Метафизика” Аристотеля или „Альмагест” Птолемея».
Оживление научной жизни в Византии наметилось лишь в середине
IX в. в Константинополе возникает высшая школа (университет), которой
руководит Лев Математик. Преподавание в нем строилось по античному
образцу, программа предусматривала изучение «семи свободных искус-
ств»: тривиума (грамматики, риторики, диалектики) и квадривиума (ариф-
метики, геометрии, астрономии, музыки). В Европе в это время получила
широкое развитие схоластика, алхимия и астрология.
Схоластика - тип религиозной философии, характеризующийся
принципиальным подчинением примату теологии (богословию), соедине-
нием догматических предпосылок с рационалистической методикой и осо-
бым интересом к формально-логической проблематике.
Алхимия - своеобразное явление культуры, получившее широкое
распространение в эпоху позднего средневековья. Своей главной задачей
алхимики считали превращение неблагородных металлов в благородные
с помощью «философского камня». Алхимия заложила традиции опытного
изучения веществ и создала почву для возникновения химии.
Астрология- это учение, согласно которому по расположению
небесных светил, возможно, предсказать исход предпринимаемых дей-
ствий, а также будущее отдельных людей и целых народов. Астрология
стимулировала на определенном этапе развитие наблюдательной астроно-
мии и содействовала развитию ее опытной базы.
Несколько позже появляются университеты в Европе. Старейшие
среди них являлись Болонский (1119 г.), Парижский (1160 г.), Оксфорд-
ский (1167 г.). Кембриджский (1209 г.), Падуанский (1222 г.), Неаполитан-
ский (1224 г.). Они были не только учебными, но и научными центрами.
Примерно в 1440 году И. Гутенбергом изобретен европейский спо-
соб книгопечатания, что привело к переходу от переписывания книг от ру-
ки к тиражному производству и дало качественный скачок в истории
книжного дела, и всей мировой культуры. Создаются возможности быст-
рого закрепления и массового распространения результатов научных ис-
следований. К 1500 г. в Европе насчитывалось более 50 тыс. различных со-
чинений.
В современном понимании наука начала складываться
в XVI-XVII веках. В этот период было подорвано господство религиозного
мышления и наука начала превращаться в самостоятельный фактор духов-
ной жизни. Именно тогда кроме наблюдения наука берет на вооружение
эксперимент, как ведущий метод исследования.
В 1603 г. в Риме создается первая академия наук- Академия Деи
Личеи (дословно: рысьеглазых), членом которой был Г. Галилей. В 1660 г.
основывается один из ведущих центров Европы - Лондонское королевское
62
общество. С 1665 г. оно издает «Философские записки» - один из самых
старейших научных журналов мира. Оценка наиболее значимых результа-
тов научного творчества от имени профессионального журнала становится
нормой.
Успехи этого времени (Галлией 1564-1642 гг., Декарт 1595-1650 гг.,
Ньютон 1643-1727 гг. и др.) привели к тому, что наука стала выступать
как высшая культурная ценность. Именно тогда произошла первая науч-
ная революция, приведшая к формированию механистической карти-
ны мира.
В середине XIX в. происходит значительные изменения в оргаяниза-
ции исследований (прежде всего химических и физических). На смену
ученым-одиночкам и традиционным кабинетам приходят научно-
исследовательские лаборатории, при которых проводят коллоквиумы.
Первые лаборатории были открыты при университетах- Лейпцигском,
Геттингенском, Гейдельбергском и др. В России первая лаборатория была
организована в 1872 г. по инициативе физика А. Г. Столетова. Впослед-
ствии многие лаборатории преобразуются в научно-исследовательские ин-
ституты. Создаются предпосылки для формирования научных школ.
Рождение современной науки связано с возникновением универси-
тетских исследовательских лабораторий, привлекающих к своей рабо-
те студентов, а также с проведением исследований, имеющих важное при-
кладное значение. Новая модель образования в качестве важнейшего по-
следствия для остальной культуры имела появление на рынке таких това-
ров, разработка которых предполагает доступ к научному знанию. Напри-
мер, с середины XIX в. на мировом рынке появляются удобрения, ядохи-
микаты, взрывчатые вещества, электротехнические товары и т. д.
На рубеже XIX-XX веков открытие электрона и радиоактивности,
а также появление теории относительности Эйнштейна привело к кризи-
су классической науки и, прежде всего к краху механистического мировоз-
зрения. Кризис разрешился новой революцией. В науке резко возрос объем
коллективного труда, появилась прочная взаимосвязь с техникой.
3.2. Древние орудия труда
3.2.1. Древние инструменты
Применение простейших орудий труда предками человека началось
около миллиона лет до нашей эры. В это время первобытный человек вел
ожесточенную борьбу за свое существование с суровой природой. Первы-
ми материалами, которые подвергались обработке, были дерево, камень и
кость. Древнейшие мастера изготовляли примитивное оружие, некоторые
предметы домашней утвари и, самое главное, инструменты для обработки
естественных материалов.
63
По сведениям археологии, первыми инструментами являлись раз-
личные кремневые скребки, резцы, ножи, молотки, топоры (рис. 3.1, а, б).
Эолиты, рубила и скребла не очень замысловаты по своей форме. Часто их
даже трудно отличить от обычных каменных или костяных осколков.
В принципе эолиты представляют собой куски кремня с одним-двумя ско-
лами.
Рис, 3,7, Орудия труда первобытного человека:
а -ручныеударные орудия труда из кремня;
б -ручныережущие орудия труда из кремня;
в - составные орудия
(каменные молоты, топор и мотыга с деревянными рукоятками)
Достаточно было сделать пару ударов камня по камню, чтобы полу-
чить примитивное орудие с острой режущей кромкой. Сложнее было сде-
лать рубило. Для этого по выбранному камню наносили много точных
ударов, производя сначала крупные, а затем и мелкие сколы. Рубило явля-
лось универсальным орудием, так как с его помощью осуществляли самые
разнообразные работы: резали мясо и кожу, скоблили и дробили плоды,
счищали кору с деревьев. Кроме того, оно было средством нападения
и защиты. Затем появились кремневые резцы и микролиты - небольшие
64
острые пластинки, которые использовали в качестве ножей и даже при-
крепляли к палкам, превратив их в копья, а позднее и в стрелы с каменны-
ми наконечниками. Уже на примере обработки камня можно проследить
зарождение первых технологических методов. Первоначально необходи-
мую форму инструменту придавали сколом и обивкой. Подобная обработ-
ка была весьма грубой и некачественной. Потребовались тысячелетия для
освоения более тонкой обработки камня - метода, который получил назва-
ние «ударная ретушь». Ударная ретушь позволяла получать более каче-
ственную проработку режущего лезвия инструмента путем нанесения не-
сильных, но частых скользящих ударов по заготовке. Подобная обработка
уже носила основные черты технологической операции: заготовка, скалы-
вающий резец, молоток, кинематика, (направления сколов и ударов, ре-
жим, т. е. сила и частота ударов). В качестве заготовки годился не всякий
камень, а только лишь определенной породы и твердости. Скалывающий
резец должен был выполняться из более твердого материала, чем заготов-
ка. Направление ударов должно было совпадать с направлением слоев
камня. Таким образом, родилась хотя и примитивная, но вполне полновес-
ная технология. С помощью таких инструментов изготовлялись достаточно
красивые предметы домашней утвари и украшения.
Следующим достижением в обработке явилась контрударная ретушь,
обеспечивающая еще более качественную обработку камня. Для выполне-
ния контрударной ретуши стала применяться каменная наковальня. Заго-
товка укладывалась на наковальню, и по ней наносились частые удары де-
ревянной палкой. При этом микроскол материала происходил со стороны
наковальни.
Следует заметить, что для изготовления домашней утвари, в том
числе посуды, костяных игл и строительного инвентаря, не требовалось
особой точности обработки. В то же время орудие и обрабатывающий ин-
струмент требовали особо тщательной проработки. Таким образом, уже
в древнейшем мире технология обработки материалов стала главным фак-
тором развития человечества.
Эолиты, рубила, резцы представляли собой простые орудия труда,
но не потому, что их несложно было сделать. Наоборот, для того, чтобы их
изготовить, первобытный человек тратил много времени и путем проб
и ошибок постигал наиболее эффективную технологию скола, выбирал
наилучший камень, стремился придать ему нужную форму. Так что про-
стые орудия труда давались нелегко. А простыми их называют потому,
что они состояли только из одного элемента, который держали в руке.
К первым техническим изделиям, созданным первобытным челове-
ком, все же следует отнести более сложные составные орудия труда,
например каменные топоры, копья, луки и т. д. Изготавливать их человек
стал несколько десятков тысяч лет назад. Лук - упругая ветвь, стянутая
в дугу тетивой, и стрела в совокупности представляют собой сложное
65
устройство, которое стало серьезным техническим достижением. Недаром
он применялся как основной вид стрелкового оружия во всем мире до
XVII века. Это было грозное и бесшумное оружие. Так, дальность боя
обычного лука составляла порядка 70-150 метров, тяжелого индийского
лука - 450 метров при дальности полета 900 метров. У эскимосов Аляски
и индейцев Северной Америки стрела пробивала насквозь оленя на рассто-
янии 300 шагов. Здесь уместно отметить, что упругость лука со временем
была использована в конструкциях сверлильных и токарных станков.
Более трудоемким по своему изготовлению является каменный топор
(рис. 3.1, в). И возник он позже, особенно топор с отверстием для рукоят-
ки. Ведь для того, чтобы сделать каменный топор, надо было не только
придумать способ надежного закрепления ударной головки к рукоятке
(в отличие от рубящей, заостренной ее части), но и освоить технику свер-
ления твердых каменных пород. Вслед за топором в позднем неолите по-
явились молот и мотыги (рис. 3.1, в). Все они, как и лук, считаются слож-
ными орудиями труда и свидетельствуют о большой изобретательности
наших далеких предков.
Металлообработка в истории человечества возникла примерно в
VIII-VII тысячелетиях до нашей эры. С этим историческим периодом свя-
зывается окончание каменного века и начало века бронзового. Известно,
что в чистом виде, т. е. в виде самородков, в природе встречаются только
такие металлы, как медь, золото, серебро и платина. Поэтому именно эти
металлы были впервые обработаны человеком. Кроме того, что медь, золо-
то, серебро и платину можно найти в готовом виде, они обладают рядом
качеств, ценных для обработки: сравнительно низкой температурой плав-
ления, невысокой твердостью и хорошей ковкостью.
К началу бронзового века человек уже обладал каменным инстру-
ментом - топором, молотком, ножом, зубилом, резцом, скребком. Владел
огнем, умел строить очаги, имел навык обработки камня, дерева, кости,
мог придавать им нужную форму, выполнять отверстия и простейшую
сборку. Эти навыки и инструменты в совокупности со свойствами само-
родных металлов определяли первые методы металлообработки - свобод-
ную ковку, чеканку, гравировку, литье (рис. 3.2).
Появился и стал накапливаться опыт металлообработки. Появилась
совокупность приемов, примитивного оборудования и инструмента для
металлообработки, т. е. возникли задатки технологии обработки металлов,
появились мастера - носители этой технологии. Медь, золото, серебро и
платина обладают еще одним качеством: они коррозионностойкие метал-
лы, а золото, серебро и платина имеют еще и красивый внешний вид. По-
этому они стали использоваться для изготовления украшений и посуды,
т. е. изделий постоянного и повышенного спроса, производство которых
только способствовало развитию технологических методов, способов,
приемов и инструмента.
66
Рис. 3.2. Орудия труда из бронзы
Известно, что руда металлов, в частности медная, оловянная и же-
лезная внешне напоминает камень. Поэтому следует предположить, что
метод добычи металлов из руды мог быть открыт случайно, когда для
наладки очага вместо камня была использована руда. Открытие такого ме-
тода получения металлов значительно расширило сферы и объемы их при-
менения, так как руды в природе значительно больше, чем самородного
металла. В связи с этим продолжали развиваться литье и свободная ковка.
В дополнение к холодной ковке меди, золота, серебра и платины появилась
горячая ковка стали. Продолжала совершенствоваться чеканка, гравировка,
в том числе и по стали. Появилось волочение проволоки, для этой опера-
ции уже необходимо было иметь зажим типа клещей и матрицу из твердо-
го материала с отверстием. Такую стальную матрицу вполне мог изгото-
вить кузнец, а отверстие прошивалось пробойником.
Производство металлического бронзового, а затем стального оружия
потребовало его заточки. Так появилась шлифовка, т. е. заточка лезвий на
плоских камнях, обладающих абразивными свойствами. Впоследствии за-
точку выполняли на круглых вращающихся камнях с ручным приводом.
Так появился новый технологический метод- шлифовка, так возникли
прообразы шлифовальных и заточных станков.
3.2.2. Слесарный метод. Напильники, сверла
Событием IX века следует считать изготовление первых трех- и че-
тырехгранных стальных напильников и начало обработки ими металлов.
Возникла обработка металлов резанием. Так или иначе, но появилось по-
нятие припуска под обработку, появилось интуитивное понятие шерохова-
тости поверхности обработки. Напильники производились как в Западной
Европе, так и на Руси. Технология их изготовления мало чем отличалась от
современной. Режущая часть напильника получалась насечкой с использо-
ванием зубила и молотка.
67
Обработка резанием (опиловка напильником) существенно расшири-
ла возможности металлообработки, повысила точность изготовления изде-
лий. Появились новые изделия, которые невозможно было изготовить
только ковкой, например дверные замки. Возник слесарный метод.
К этому периоду, в частности, относится начало широкого изготов-
ления ходовых и крепежных резьб. Изготовление наружной резьбы проис-
ходило следующим образом: на цилиндрическую заготовку наматывалась
смазанная мелом или краской веревка, затем по образовавшейся спираль-
ной разметке нарезалась винтовая канавка. Вместо гаек с внутренней резь-
бой использовались втулки с двумя или тремя штифтами.
В IX-XI веках в Западной Европе и на Руси началось изготовление
и использование в работе различных сверл. Даже с позиций современности
технология их изготовления достойна уважения. Форму сверлу придавали
ковкой, затем сверло закаливали, затем затачивали.
Производились сверла следующих видов: спиральные (типа бурав
и свирель) и перовые. Это были праворежущие сверла, диаметром от 6
до 21 мм и длиной до 370 мм. В это время мастерам-инструментальщикам
уже были известны конструкция и технология изготовления многослойных
сверл.
Такие сверла обладали способностью самозаточки. Сверло было
трехслойным: твердая тонкая сердцевина, сваренная с мягкими стальными
обкладками. В процессе работы мягкие обкладки стирались (изнашива-
лись) и постоянно оголяли тонкий слой твердой стали, т. е. всегда сохра-
нялся острый клин на лезвии сверла. Для изготовления таких многослой-
ных сверл применялась кузнечная сварка.
В ХП веке появились напильники с перекрестной насечкой, давав-
шие более качественную обработку.
3.3. Станки
3.3.1. Древние станки с ручным приводом
С древнейших времен человеку был известен способ быстрого вра-
щения деревянного стержня с помощью лука, применяемого для добыва-
ния огня. Его тетива спирально закручивалась вокруг такого примитивного
сверлящего инструмента - «сверла». Затем «сверло» устанавливали на ме-
сто будущего отверстия и сверху торцом через дощечку или камень с вы-
емкой прижимали рукой к обрабатываемому материалу. При перемещении
лука от себя и к себе сверло начинало быстро вращаться то в одну,
то в другую сторону. Таким образом легче было добывать и огонь. Ведь
при трении деревянного сверла в деревянном бруске повышалась темпера-
тура, появлялся дымок и вспыхивали сухие листья, трава или мох. Получа-
ется, что лук обладал определенной универсальностью, являясь оружием
68
или устройством для сверления отверстий и добывания огня. Однако
при сверлении в зону обработки подливали воду и подсыпали мелкий пе-
сок, а при добывании огня это место было сухим. Стремясь облегчить про-
цесс сверления, сделать его более производительным, мастера прошлого
изобрели и стационарные сверлильные устройства. По существу, это были
станки, которые имели деревянную станину, рычажное нажимное устрой-
ство с грузом и лучковый привод (рис. 3.3). Некоторые более поздние кон-
струкции имели даже маховик, который насаживался на сверло. Если к та-
кому устройству добавить кремневый или металлический резец, удержива-
емый в руках или приспособлении, то сразу получался новый метод обра-
ботки - сверление во многих своих разновидностях - и прототип прими-
тивного сверлильного станка.
Рис. 3.3. Лучковый сверлильный станок
В той же схеме, при оснащении деревянного стержня кремневым или
металлическим наконечником, можно получить сразу три положительных
результата: новый метод обработки - сверление; прообраз нового инстру-
мента - сверла, да еще оснащенного твердой режущей пластиной или ко-
ронкой, и прообраз сверлильного станка.
Но прошло еще несколько тысяч лет, пока появился токарный станок
(рис. 3.4).
Раньше он просто был не нужен, так как не было потребности в из-
делиях, получаемых обтачиванием, Токарные станки имели привод в виде
обвернутой вокруг древка бечевки. В их конструкциях также использова-
лась сила упругости лука или ветки. Они даже напоминали сверлильный
станок, но с горизонтальным расположением сверла. Несмотря на некото-
рое сходство, это все же было принципиально новое устройство не только
по назначению, но и по своей идее. Вращающееся сверло в нем было заме-
69
нено вращающейся заготовкой, а вместо сверла появился другой инстру-
мент - резец. Да и был он не деревянным, а из металла, при обработке его
держали в руках. Затем появились центры, которые служили для установки
заготовки, и упорная планка для резца. Благодаря упорной планке повыси-
лись качество и удобство обработки. Существенный недостаток этих то-
карных станков- деталь вращалась то по часовой, то против часовой
стрелки. Такие станки применяли до начала XVII века н. э. Однако соглас-
но утверждению историка Плиния, еще за 400 лет до новой эры мастер
с острова Самос в Эгейском море Феодор сделал токарный станок, на ко-
тором заготовка вращалась в одну сторону. Станок имел кривошипный
механизм, маховик и ножной педальный привод, подобный приводу из-
вестной всем швейной машины. Интересно, что на древнегреческих гем-
мах изображали бога Амура, оттачивающего свои стрелы на станке с нож-
ным приводом и кривошипным механизмом. Роль маховика при этом вы-
полнял тяжелый абразивный шлифовальный круг.
Рис 3,4. Лучковый токарный станок (около 650 г. до н. э.)
КIX веку нашей эры из металла изготовлялось множество изделий, в
том числе оружие, лемеха для плугов, бороны, заступы, элементы конской
сбруи, подковы, гвозди, расширился ассортимент посуды и ювелирных из-
делий. Но самое замечательное заключалось в том, что началось изготов-
ление прочного, работоспособного стабильного инструмента для металло-
обработки- молотов, наковален, пробойников, зубил, клещей, ножниц.
Все эти инструменты вполне мог изготовить кузнец.
В это же время западноевропейские и русские мастера достаточно
широко применяли сверлильные и токарные устройства с ручным и нож-
ным приводами. Подобные устройства использовались для обработки
70
дерева, кости, металла. В токарных устройствах резец удерживался и пе-
ремещался руками. Уже в то время существовали различные типы резцов,
напоминавшие современные проходные, отрезные и отчасти фасонные.
В токарных устройствах вращение придавалось заготовке, а в сверлильных
устройствах - сверлу.
В XV-XVI веках началось изготовление метчиков трех- и четырех-
гранных. Существует интересная версия происхождения слова «метчик»
как термина, обозначающего резьбонарезной инструмент. Нарезка наруж-
ной части резьбы на токарном устройстве к этому времени принципиаль-
ных затруднений не вызывала, а вот нарезка резьбы внутри отверстия вы-
зывала трудности. Чаще всего брали кусок тонкой выделанной кожи с
длиной одной стороны, равной длине окружности обрабатываемого отвер-
стия. В кожаном куске прорезали узкую щель - одну или несколько. Затем
кожу сворачивали в трубку и помещали в отверстие детали. После этого
кожаная трубка закручивалась, и линейная прорезь превращалась в винто-
вую. По этой винтовой прорези, как по копиру, вручную нарезалась резьба
в отверстии. В зависимости от количества прорезей резьба могла быть
одно- и многозаходной. Таким образом, нарезание резьбы происходило
по «наметке» (по разметке). Отсюда термин «метчик».
Заметим, что метчиками занимался еще Леонардо да Винчи. Кроме
того, великим мастером был сконструирован и построен станок для насеч-
ки напильников (рис. 3.5).
Рис, 3,5, Станок для насечки напильников конструкции да Винчи
Следует также отметить, что этот великий мастер эпохи Возрождения
впервые занимался проблемами эргономики. Для его машин и механизмов
характерно полное слияние формы и содержания, эстетического и функцио-
нального, и красота формы его машин заложена в самой их конструкции
и соразмерности. Леонардо да Винчи также впервые предложил конструк-
цию многолезвийного фрезоподобного инструмента, предназначенного
71
для разрезания решеток крепостных ворот; разработал оригинальные кон-
струкции токарных станков, в том числе токарно-винторезный станок с
двумя ходовыми винтами.
К концу XVI века человечеством были освоены основные методы
выплавки металлов, литья, холодной и горячей ковки, чеканки. Заложены
основы обработки резанием, в том числе гравировки по металлу, опиловки
напильниками, сверления, нарезания резьбы, шлифования и токарной об-
работки. Созданы работающие образцы сверлильных станков, а также
вполне работающие инструменты - сверла, резцы, напильники, метчики.
В качестве абразивного инструмента применялись природные обработан-
ные камни, обладавшие шлифовальными свойствами.
К XVI веку сверлильные и токарные станки превратились в универ-
сальные механизмы, с помощью которых производились различные изде-
лия, в том числе стволов огнестрельного оружия, цилиндров, насосов
и воздуходувок. К сверлению добавилась операция рассверливания.
Во второй половине XVI века в Европе появились станки, у которых
вращение на шкив шпинделя передавалось ременной передачей от махови-
ка, который устанавливался отдельно и вращался подмастерьем. Появле-
ние раздельного привода позволило мастеру изготавливать изделия более
сложной формы и создало предпосылки для появления в XVIII веке ре-
менного трансмиссионного привода вначале от водяного колеса, а затем
от паровой машины.
Ситуация в странах Западной Европы и в России XVII-XVIII веков
характерна становлением промышленного производства, которое сразу
предъявило к технологии металлообработки требования повышения каче-
ства и эффективности обработки металлов.
В XVII веке сразу в трех странах - Франции, Голландии и Герма-
нии- на токарном станке появился особый резцедержатель- прототип
суппорта. Резец во время обработки перестали держать в руках. Это сразу
повысило точность обработки, возросла ее производительность.
3.3.2. «Вододействующие» машины
Развитию технологии обработки металлов способствовали два фун-
даментальных изобретения человечества: колесо и порох. Колесо получило
распространение не только как важнейший элемент наземных транспорт-
ных средств, но и как важнейший элемент преобразования энергии дви-
жущейся воды в энергию вращающегося водяного колеса. После изобрете-
ния водяного колеса уже ничто не мешало создать водяную мельницу
с приводом от него. Это дало источник дешевой энергии, позволившей
применять энергию воды для различных видов обработки.
В XV веке токарные и сверлильные устройства были оснащены та-
ким приводом. С этих пор можно говорить о рождении токарных и свер-
лильных станков.
72
Изобретение пороха вызвало к жизни огнестрельное оружие, в
первую очередь пушки. Первые металлические пушки выполнялись из ме-
ди, бронзы, чугуна и стали. Вначале выполнялась отливка пушки, как пра-
вило, в землю по деревянной модели (рис. 3.6, а), а затем сверление канала
ствола я запального отверстия (рис. 3.6, б).
Рис. 3.6. Технология производства пушечных стволов
При всех своих достоинствах водяное колесо могло работать только
при достаточном напоре воды, т. е. на реке требовался каскад плотин для
подъема уровня воды. К тому же техника того времени позволяла постро-
ить плотину далеко не на каждой реке. Поэтому в дополнение к водяным
колесам появился конный привод сверлильных станков. Сверло зажима-
лось воротком, а к рычагам припрягались кони, ходившие по кругу, обес-
печивая процесс сверления.
По аналогичной технологии производилось и ручное стрелковое
оружие - пищали, мушкеты, ружья, которые вместе с пушками с точки
зрения технологии имели одну общую особенность. Канал ствола пред-
ставлял собой весьма глубокое отверстие сравнительно малого диаметра.
В связи с этим были созданы сверла для глубокого сверления, впослед-
ствии получившие название пушечных и ружейных. Конный привод стал
также применяться в токарной обработке.
Самой старой группой станочного металлорежущего оборудования
являются сверлильно-расточные станки. Установки, походившие на рас-
точные станки, впервые были применены в XIV в. для удаления неровно-
стей в каналах стволов артиллерийских орудий. Стволы ставились верти-
кально, и в них опускались деревянные борштанги с резцовыми головками.
Перемещались борштанги вручную. В XVI в. применялись несколько бо-
лее совершенные станки с горизонтальным расположением рассверливае-
мого ствола, но их конструкция оставалась несовершенной.
73
XVII в. знаменуется применением оборудования, которое по спра-
ведливости уже может быть названо станочным. Агрегат включал в себя
дисковую пилу для отрезания литейных прибылей и вертикально-
сверлильную машину, которые приводились в действие водяным колесом.
Дисковая пила помещалась на валу, связанном с валом водяного колеса
зубчатой передачей и вращавшемся с большой скоростью. Подача ствола
к пиле осуществлялась ручным воротом. Подача при рассверливании
была автоматической за счет веса ствола, опиравшегося на борштангу.
Направляющими для ствола были вертикально установленные деревянные
брусья.
Станки для рассверливания каналов пушечных стволов, снабженные
вертикально расположенными борштангами (сверлами), применялись
в России почти до конца первой четверти прошлого столетия; в других
странах, например в Швеции, они просуществовали еще дольше. Однако
уже около 1712 г. для аналогичных работ В. Геннин предложил и затем по-
строил на Олонецких заводах комплексную вододействующую установку,
состоявшую из горизонтально-сверлильной машины, устройства для обра-
ботки стволов снаружи и пилы для отрезания литейных прибылей.
Сам Геннин, отмечая преимущества своей установки, указывал, что
для нее не требовалось такого высокого здания, как для вертикально-
сверлильных станов. Но, кроме того, в ней упрощалась конструкция при-
вода, уменьшались потери в передаточных механизмах, и повышалось ка-
чество сверления.
При вертикальном расположении растачивавшегося ствола, под дей-
ствием собственной тяжести оседавшего на борштангу, последняя посто-
янно испытывала значительное давление. Неоднородность металла ствола,
несовершенство режущего инструмента и относительно большой продоль-
ный изгиб борштанги приводили к нарушению режима резания. Недоста-
точно жесткие опоры борштанги и ствола не могли противостоять воздей-
ствию сил резания, обусловливая неустойчивость всей системы и, как
следствие, неправильность и неточность обработки. При горизонтальном
расположении ствол лежал на салазках, надвигавшихся по направляющим
с помощью храпового механизма и зубчато-реечной передачи. Борштанга,
закрепленная в торцевой части вала вододействуюшего колеса, подверга-
лась продольному изгибу в пределах, не превышавших незаметных глазу
деформаций, передававшееся же на неё давление легко поддавалось регу-
лированию. Таким образом, вся система намного лучше сопротивлялась
усилиям, возникавшим в процессе резания, и качество обработки повыша-
лось.
С конца XVIII в. горизонтально-сверлильные машины стали исполь-
зоваться для обработки цилиндров воздуходувных мехов, насосов и паро-
вых машин. Позднее, по мере совершенствования технологических про-
цессов машиностроения, на их основе было начато конструирование и из-
74
готовление расточных станков, специально приспособленных для нужд
машиностроительной практики; Первым таким станком, чертежи которо-
го, датированные мартом 1827 г., сохранились до нашего времени, был
расточный станок, построенный на Александровском пушечном заводе
в Петрозаводске. Станок приводился в действие водяным колесом через
двойную зубчатую передачу.
На Тульском оружейном заводе в 1714 году механик М. В. Сидоров
построил «вододействующие» машины для сверления оружейных стволов.
Там же солдат В. Батищев разработал и изготовил станок для одновремен-
ного сверления 24 ружейных стволов и станок для зачистки напильника-
ми наружных и внутренних поверхностей орудийных стволов с приводом
от водяных мельниц.
В начале XIX столетия наряду со специализированными сверлильно-
расточными станками стали применяться универсальные сверлильные
станки. Они возникли из ручных сверлильных инструментов, присоеди-
нявшихся к трансмиссиям, которые получали движение от вододействую-
щих колес. Для первой четверти XIX в. весьма типичен универсальный
вертикально-сверлильный станок Выйского механического заведения,
сконструированный и построенный Е. Л. и М. Е. Черепановыми.
Станок (рис. 3.7) не имел холостого шкива и воспринимал движение
на одну из ступеней двухступенчатого шкива 1. Включение и выключение
станка осуществлялось кулачковой муфтой при повороте рукоятки 2, Ко-
ническая зубчатая пара 3 передавала движение шпинделю 4.
Рис, 3.7, Универсальный сверлильный станок Черепановых
75
Последний имел канавки в верхней части, на которой сидело кониче-
ское зубчатое колесо. Поэтому при вращении рукоятки 5 шпиндель мог
подниматься или опускаться. Уже в станке Черепановых можно найти
почти все основные элементы современного универсального сверлильного
станка. Развитие конструкций этих станков шло весьма быстро.
3,3.3. Токарно-копировальные станки
Французский математик и механик Ж. Бессон уже в середине XVI в.
описывал токарные станки, на которых применялись копиры, позволявшие
точить предметы овального сечения и наносить декоративные винтовые
линии на предметы переменного сечения. На рубеже XVII и XVIII столе-
тий в книге Ш. Плюмье «Искусство точения» впервые был собран и систе-
матизирован длительный опыт обработки резанием различных материалов
(в том числе и металлов), накопленный токарями-ремесленниками разных
стран. Но наиболее успешно для выполнения художественных токарных
изделий конструирование и постройка станков велись в России в первой
четверти XVIII в.
Среди этого оборудования, сохранившегося в коллекциях Госу-
дарственного Эрмитажа, привлекает внимание станок с надписью «St.
Petersburg 1712», снабженный механизированным суппортом.
Кинематическая схема станка показана на рис. 3.8, а.
Привод станка осуществлялся рукояткой 4, вращавшей вал 5 в опо-
рах 6. Насаженное на этом валу зубчатое колесо 7 сцеплялось с колесом 8,
закрепленным на валу 9, подшипники 10 которого можно было переме-
щать по вертикали для регулирования натяжения передаточного ремня 15
между шкивами 14 п 16 (помимо приводной рукоятки 4, станок мог приво-
диться в действие от внешнего источника энергии посредством трансмис-
сионного желобчатого шкива).
Шкив 16 закреплен на длинном шпинделе 77, поддерживался слева
кронштейном 18, а справа опорной доской 20, качавшейся на шарнирном
пальце 27 и оттягивавшейся пружиной 22. На барабан 23 шпинделя наде-
вался цилиндр-копир 24, а на конце шпинделя в патроне 25 закреплялась
заготовка 26. На поверхность заготовки резцом 27, зажатым винтами в
резцедержателе 28 суппорта 29, вырезалось копировавшееся изображение.
Суппорт этот перемещался по направляющим 30 с помощью рейки 31. Та-
кая же рейка сообщала движение копировальному суппорту, снабженному
держателем 33 для копирного пальца, «следившего» за рельефом рисунка
на копире и прижимавшегося к нему пружиной. Ройки получали движение
от вала 9 через верхнюю зубчатую пару 34 и 35, вертикальный вал, ниж-
нюю червячную пару и систему зубчатых колес на горизонтальных про-
межуточных валах.
76
б
Рис. 3.8. Кинематическая схема токарного станка
77
На рис. 3.8, б отдельно изображена кинематическая схема механизма
суппорта станка. Суппорт приводился в действие от главного движения,
т. е. от верхнего вала 2 и шкива 7, вращавшего шпиндель с копиром и заго-
товкой. За правым подшипником 3 на валу 2 было закреплено колесо 4 с
торцовыми зубьями, сцеплявшимися с зубьями колеса 5, посаженного на
вертикальном валу 6. Сверху вал 6 имел опору-центр 7. Внизу на валу 6
был закреплен червяк 8, сцеплявшийся с червячными зубьями колеса 9,
вращавшего поперечный горизонтальный вал 10 с зубчатой передачей к
валу 77. На концах вала 77 закреплялись реечные шестерни 72, сцепляв-
шиеся с рейками 73. Рейки эти проходили через стойки 14 и скреплялись
с ползунками копировального и резцового суппортов, двигавшимися
по верхним и нижним направляющим брускам 75 и 16. Ползушка 77
скреплялась с резцедержателем болтом 79, а и верхней части резцедержа-
теля винтами 27 закреплялся резец 22. Копировальный суппорт аналогичен
резцовому. Такой суппорт с шестеренно-реечным механизмом по своей
идее был совершенен. Сходный по конструкции суппорт нередко приме-
нялся на станках XVIII в.
Петр I, проявлявший большой интерес к токарному искусству, осно-
вал отчасти для развлечения, отчасти для распространения технических
навыков дворцовую токарную мастерскую, где работали лучшие токари
и конструкторы станков, русские и иностранцы. Оборудование мастер-
ской, состоявшее преимущественно из станков, изготовленных в ней са-
мой, удовлетворяло наиболее высокие технические требования своего вре-
мени.
Будучи сам технически грамотным человеком, Петр I всячески спо-
собствовал развитию промышленности в России и воспитанию техниче-
ских кадров. При нем получил развитие Тульский оружейный завод,
на Урале начал свою деятельность известный промышленник Демидов,
появились выдающиеся механики и изобретатели, среди которых особо
выделяется сподвижник Петра I механик и изобретатель Андрей Констан-
тинович Нартов (1693-1756 гг.).
Он сконструировал и построил ряд сложных и оригинальных стан-
ков, вошедших в состав оборудования мастерской. Некоторые из них как
выдающиеся образцы станкостроения были направлены в качестве дипло-
матических подарков в Берлин и Париж.
Применение механизированного суппорта на токарных станках,
предназначенных для изготовления деталей машин, в России было осу-
ществлено задолго до начала промышленного переворота в Англии.
До сих пор достоин восхищения объемно-копировальный токарный
станок А. К. Нартова (рис. 3.9). Этот станок сейчас находится в Эрмитаже
в Санкт-Петербурге. Станок имеет оригинальную кинематику, которая
позволяла ему делать объемные копии с рельефных оригиналов, например
с какой-либо вазы.
78
Рис. 3.9. Токарно-копировальные станки Нартова
Станки для изготовления токарных художественных изделий, выда-
ющиеся по конструкции и качеству исполнения, стоили очень дорого
и в большинстве случаев делались специально для знатных любителей
«токарного художества».
С исчезновением моды на подобные «развлекательные» работы эти
сложные токарные станки были забыты. Но положительный опыт их кон-
струирования и изготовления позднее использовался в конструкциях про-
мышленного металлорежущего оборудования.
3.3.4. Токарно-винторезные станки. Суппорт Нартова
Работа А. К. Нартова по конструированию и постройке станков для
фигурного точения продолжалась до закрытия дворцовой токарной ма-
стерской в 1727 г. Затем до конца жизни он создавал машины для изготов-
ления частей других машин. Среди них особое значение имеет токарно-
винторезный станок с механизированным суппортом и сменными шестер-
нями, о котором Нартов в 1738 г. сообщил в Академию наук. Станок пред-
назначался для изготовления крупных винтов, применяемых в текстиль-
ном, бумажном и монетном производствах. Чертеж станка представлен
на рис. 3.10.
79
Рис, 3,10, Токарно-винторезный станок А. К. Нартова
На направляющих А станка были установлены неподвижная бабка В
и подвижная бабка, между которыми зажималась цилиндрическая заготов-
ка. Маховое колесо, снабженное приводной рукояткой, передавало враще-
ние горизонтальному валу, имевшему прямоугольную нарезку. Вал этот
являлся одновременно ходовым винтом для прямоугольного бруска-
суппорта К. Внутри суппорта имелась гайка ходового винта. Вращение
суппорта при движении предотвращалось тем, что он двигался, прижима-
ясь к параллелям Н.
На суппорте находилась стойка, к которой крепился резец 2, прижи-
мавшийся к обрабатываемой детали барашком, ходившем на винте. По-
следний был прикреплен к стойке шарнирно, что давало резцу необходи-
мую свободу перемещения в плоскости, перпендикулярной оси нарезаемо-
го винта. Обрабатывавшаяся деталь получала движение от ходового винта
1 с помощью насаженного на него зубчатого колеса.
Особую роль играл А. К. Нартов в Императорской академии наук,
где он около 20 лет (1736-1756 гг.) руководил различными инженерными
работами, а в 1742-1743 гг. практически управлял академией.
В 1749 г. выдающийся русский механик Осип Осипович Ботон
предложил идею использования в токарно-винторезных станках набора
80
сменных колес в приводе подачи, получающего движение от главного
привода. Идея была реализована на Тульском оружейном заводе Василием
Егоровым.
3.3.5. Фрезерные и зуборезные станки
Более ранними по времени фрезерными станками были зуборезно-
фрезерные для нарезания зубчатых колес. Их появлению предшествовало
изобретение швейцарскими и французскими часовщиками в XVI в. дели-
тельных шайб (шаблонов) для разметки заготовок колес часовых механиз-
мов, нарезание которых осуществлялось вручную, а затем (в конце
XVII в.) - специальных машинок для изготовления таких колес, в которых
операции разметки и нарезания были совмещены. Фрезерование осуществ-
лялось с ручной подачей. Интересно происхождение термина «фреза». Не-
известно, какие ассоциации возникли у изобретателя, но инструмент был
назван «клубника» - на французском языке la fraise.
Первый станок, предназначенный для нарезания зубчатых колес лю-
бых машин и механизмов, построен в 1724 г. А. К. Нартовым. Нартов осу-
ществил конструктивную схему, применительно к которой без каких-либо
существенных изменений велась постройка зуборезных фрезерных станков
вплоть до середины XIX в. Он же предложил конструкцию фрезерного
станка для обработки поверхностей - одну из наиболее ранних конструк-
ций, предполагавших расширение областей, применения фрезерования за
пределы нарезания зубчатых колес. Подобно станкам многих других ти-
пов, этот станок Нартова не предназначался для промышленного исполь-
зования: его грибовидной фрезой наносились узоры на декоративные изде-
лия из кости.
Фрезерный станок с механической подачей для машиностроения был
создан в 1818 г. американскими механиками Д. Несмитом и Э. Уитни.
Механик Тульского оружейного завода Захаво Павел Дмитриевич
(1799-1839 гг.) в 1811-1825 гг. создает ряд специализированных фрезер-
ных станков, имеющих самый высокий на то время уровень механизации.
Он создал и внедрил автоматический останов станков, следящий люнет,
стружколоматель, непрерывную подачу смазочно-охлаждающей жидкости
в зону резания токарного станка.
В первой половине XIX в. фрезерование стало применяться в ору-
жейном производстве, где требовалось выполнять большое число одно-
родных операций.
В 1826 г. специализированные фрезерные станки работали на Туль-
ском оружейном заводе. Примерам их может служить показанный на
рис. 3.11 станок для обрезки ружейных стволов.
81
Рис, 3,11, Фрезерный станок Тульского завода
Таким образом, в первой половине XVIII столетия в России были
освоены следующие технологические методы: токарно-копировальное то-
чение, глубокое сверление, машинное и ручное нарезание резьб, зубообра-
ботка, шлифование. Однако, поскольку потребность в массовом изготов-
лении точных изделий в начале XVIII века отсутствовала, оригинальные
станки Нартова так и остались в виде опытных экземпляров.
Во второй половине XVIII века М. В. Ломоносовым были созданы
лоботокарный, сферотокарный и шлифовальный станки.
3.3.6. Станки с паровым приводом
Конец XVIII столетия знаменателен появлением первых паровых
двигателей, создателями которых являются Томас Северен, Дени Папен и
Н. Н. Ползунов. В связи с этим перед западноевропейскими механиками
встала проблема точной обработки цилиндров. И в 1769-1775 гг. механики
М. Смитон и Дж. Уилкинсон создали горизонтальный стан для расточки
82
цилиндров. В этих станках впервые была применена борштанга с резьбо-
вой головкой, которая приводилась в движение водяными колесами и вра-
щалась внутри открытых цилиндров, обрабатывая их.
Так появился новый технологический метод - растачивание и была
создана технологическая оснастка для его реализации - расточные станки,
резцовые головки, борштанги.
Паровые двигатели дали новый толчок к развитию металлообработ-
ки. Появился железнодорожный транспорт. Возникла необходимость рас-
ширения производства на новые изделия: собственно паровые двигатели,
паровозы, вагоны и т. д. Получил развитие паровой флот. Появились паро-
вые прообразы современных автомобилей. Кроме того, паровые двигатели
стали применяться в качестве привода металлорежущих станков. Исчезла
зависимость металлообработки от гидросооружений. Паровой двигатель
мог обеспечить практически любую мощность металлообрабатывающему
оборудованию. Стало возможным проектировать и изготовлять крупные
станки для обработки тяжелых и крупногабаритных заготовок. Понятно,
что оснастить каждый станок паровым двигателем нереально. Как правило,
паровая машина была одна на весь цех или участок.
Паровая машина вращала через ременную передачу общий вал
трансмиссии. Каждый станок был связан ременной передачей с этим ва-
лом. В принципе каждый станок мог быть отдельно подключен или отклю-
чен от трансмиссии. Но все станки останавливались в случае поломки или
остановки паровой машины.
3.3.7. Развитие станков и технологий в 90-е годы XVIII века
90-е годы XVIII века ознаменованы созданием промышленного
токарно-винторезного станка с самоходным суппортом. Известные еще с
XVII в. конструкции станков с механическим суппортом до этого не нахо-
дили применения в промышленности (за исключением часового производ-
ства). Первенство во внедрении токарных станков с механическим суппор-
том в машиностроение принадлежит английскому изобретателю Генри
Модели, сумевшему создать оригинальную конструкцию суппорта и до-
биться широкого распространения станков своей конструкции. Появилась
автоматическая, равномерно работающая подача. Модели также изобрел
микрометр, отрезной станок с маятниковой пилой, долбежный станок и
ряд других механизмов.
Такое усовершенствование суппорта сразу привело к созданию но-
вых типов токарных, строгальных, сверлильных и шлифовальных станков
с механической подачей, но главное появилась возможность создания фре-
зерного станка.
Русский механик, технолог, инструментальщик Сурнин Алексей
Михайлович (1767-1811 гг.), работая на Тульском оружейном заводе
(1792-1811 гг.), разработал технологические процессы, обеспечивающие
83
взаимозаменяемость всех ружейных деталей, организовал их внедрение,
а также производство специализированного инструмента.
В начале XIX века русский инженер Е. С. Якоби построил первый
электродвигатель. Впоследствии электродвигатель станет основным эле-
ментом привода всех металлорежущих станков.
В 1812 г. выдающийся российский механик Сабакин Лев Федорович
(1746-1813 гг.) создает на Тульском оружейном заводе самый тяжелый
(25 т) на тот период станок для одновременной обработки каналов 42 ру-
жейных стволов. Идея концентрации технологических операций, реализо-
ванная в станках Л. Ф. Сабакиным, оказала большое влияние на развитие
многопозиционной и многоинструментальной обработки.
Джонс Иван Иванович (1771-1835 гг.) создал на Тульском оружей-
ном заводе инструментальную мастерскую. Ввел штамповку всех деталей
ружейного замка (1818-1821 гг.) и новую технологию заварки стволов
(1825 г.), обеспечивающую повышение их качества. Разработал и внедрил
в производство операцию механической обработки стволов, исключаю-
щую образование разностенности.
В 1822 г. появилось сверло с винтовыми канавками, сохранившее
свой внешний вид до нашего времени. Время появления такого сверла не
случайно. Чтобы изготовить сверло со спиральными канавками, необходи-
мо владеть токарной обработкой, фрезерной обработкой, шлифовкой и за-
точкой. При этом для нарезания спиральных канавок необходимо иметь
станок, кинематика которого могла согласовывать продольное перемеще-
ние заготовки с ее вращением, а также инструмент- дисковую фрезу.
В комплексе такие средства технологического оснащения были получены
только к началу XIX столетия.
С самого начала XIX века темп развития технологии обработки ме-
таллов заметно усилился. Помимо описанных выше изобретений:
- 1817 г. - англичанин Р. Роберт создает строгальный станок для об-
работки деталей с плоскими поверхностями.
- 1835 г. - инженер Джозеф Уинтворт патентует автоматический то-
карно-винторезный станок;
- 1836 г. - Джеймс Несмит изобретает поперечно-строгальный ста-
нок;
- 1839 г. - швейцарец И. Г. Бодмер патентует карусельный станок;
- 1835-1840 гг. - совершенствуются долбежные, клепальные и дру-
гие станки.
Механообрабатывающие предприятия к тому времени приобрели
вполне современный вид.
В этот же период инженерами И. Уитни и С. Нортом на заводах Ан-
глии и США внедряются стандартизация и взаимозаменяемость деталей
машин. Так же, как и в России, этот процесс первоначально происходил на
оружейных заводах.
84
До XIX века развитие обработки металлов осуществлялось на осно-
ве практического опыта и не имело под собой теоретической научной ос-
новы. В конце XVIII - начале XIX вв. в технических журналах и брошю-
рах публикуются описания процессов обработки различных деталей при-
меняемого оборудования и инструментов. Понятие «технология» впер-
вые было введено профессором экономики Геттингенского университе-
та Иоганном Бекманом в книге «Руководство к технологии или к знаниям
ремесленных цехов, фабрик и мануфактур» (1777 г.), как определение
всех работ, применяемых в промышленности. Накопленный опыт в Рос-
сии впервые был описан в 1807 г. профессором Московского университе-
та И. В. Двигубским в книге «Начальные основы технологии, или крат-
кое описание работ на заводах и фабриках». В данных трудах еще не было
разделения технологии по отраслям промышленности, и машинострое-
ние рассматривалось совместно с металлургией, ткацким производством
ит. д.
В первой половине XIX века профессор механической школы в Ган-
новере Карл Кармарш впервые выделил технологию механической обра-
ботки в отдельную дисциплину, издав такие труды, как «Введение в меха-
ническое учение технологии» (1825 г.), «Основы механической техноло-
гии» (1837 г.), «Справочник по механической технологии» (1875 г.). Появ-
ление его трудов принято считать началом технологии машиностроения
как самостоятельной научной дисциплины.
3.3.8. Индивидуальный электропривод металлорежущих станков
В 90-х годах XIX века в промышленно развитых станах трансмисси-
онный привод металлорежущих станков был заменен на одиночный элек-
тропривод, что позволило избавить предприятия от громоздких и нена-
дежных трансмиссий. Индивидуальный привод также существенно упро-
стил обеспечение возможности работы каждого исполнительного меха-
низма на оптимальных режимах, ускорил процессы запуска станка и изме-
нения направления вращения. В России замена трансмиссионного привода
индивидуальным электрическим происходила медленно из-за недостаточ-
ной мощности имевшихся электростанций.
В целом в мировом станкостроении к началу XX века сложились по-
чти все современные группы металлорежущих станков практически в том
виде, в котором они станут применяться в течение последующих 100 лет.
Были разработаны близкие к современным конструкции токарных, свер-
лильных, фрезерных, зубонарезных, резьбонарезных и резьбонакатных,
кругло - и плоскошлифовальных станков, автоматов и полуавтоматов.
В качестве примера подобного станка можно привести многошпин-
дельный резьбонарезной автомат компании Acme (США), выпущенный
в 1914 г (рис. 3.12).
85
Рис. 3.12. Многошпиндельный резьбонарезной автомат Acme
Существенное развитие в конце XIX начале XX века получило тех-
нологическое оснащение. Были разработаны конструкции бункерных и ма-
газинных загрузочных устройств, резьбонарезных и резьбонакатных голо-
вок, многорезцовых наладок и т. д.
3.3.9. Развитие отечественного станкостроения
Однако, разрыв между уровнем отечественного станкостроения и
уровнем американского, английского и германского станкостроения того
времени как по масштабам выпуска станков, так и по их техническим ха-
рактеристикам был еще очень велик. Так, в первой половине пятилетки
наши заводы выпускали токарные станки только со ступенчатой бабкой и
контрприводом, в то время как передовая металлообработка давно уже пе-
решла на индивидуальный привод.
1932 год был первым годом развернутой широким фронтом борьбы
за создание новых типов станков, принципиально отличных от тех, кото-
рые производились у нас раньше. В 1932 г. насчитывались десятки типов
вновь освоенных в производстве станков: современный расточный станок,
квалифицированный универсально-токарный, универсальный горизон-
тально-фрезерный по типу Цинциннати, револьверный полуавтомат, трех-
метровый продольно-строгальный, радиально-сверлильный, многорезцо-
вый токарный станок для массового производства, резьбофрезерный, зу-
бофрезерный и др.
В середине 30-х годов типаж станкостроения обогатился рядом стан-
ков для массовых производств: специальными расточными станками, мно-
гошпиндельными, сверлильными и нарезными станками, сверлильно-
расточными станками и рядом других.
Обогатился типаж токарных станков. Были освоены модели токарно-
винторезных быстроходных станков до 2 000-4 000 об/мин, многорезцовых
86
токарных быстроходных станков с автоматическим переключением скоро-
стей на ходу с 3 600 об/мин, прецизионных токарных винторезных станков
для точной индустрии и т. д.
Расширился типаж револьверных станков. К концу второго пяти-
летия осваивалось производство быстроходных револьверных станков
(3 600 об/мин). В этом отношении заслуживает особого внимания модель
электрифицированного быстроходного револьверного станка с вертикаль-
ной осью револьверной головки.
Заметные сдвиги, хотя недостаточные, были достигнуты в производ-
стве станков-автоматов и полуавтоматов, многошпиндельных токарных
автоматов, быстроходных одношпиндельных автоматов с 2 400 об/мин,
быстроходных автоматов для прутковых работ, многошпиндельных полу-
автоматов для обработки поршней, для патронных и центровых работ
ит. д.
По группе расточных станков в конце второй пятилетки было пре-
одолено многолетнее отставание: наладилось производство вертикальных
и быстроходных станков для расточки цилиндров, для алмазной расточки,
универсально-расточных станков большой мощности с размерами шпин-
деля до 150 мм, а также универсально-расточных станков новой конструк-
ции с электрическим управлением и регулированием скоростей на ходу.
Увеличился типаж фрезерных станков: были разработаны модели
многошпиндельных вертикально-фрезерных станков для автотракторной
промышленности, многошпиндельных продольно-фрезерных станков,
фрезерных копировальных станков и др.
Группа зуборезных станков обогатилась за счет моделей зубоотде-
лочных станков, зубострогальных, зубофрезерных, зубодолбежных.
По группе карусельных станков наше станкостроение продолжало
еще отставать от уровня, достигнутого тогда в мировой технике. То же от-
носилось и к группе строгальных станков.
Особенно большие сдвиги произошли к концу второй пятилетки по
группе шлифовальных станков, требовавшихся для автотракторной, шари-
коподшипниковой и инструментальной промышленности. Были освоены
модели высокопроизводительных плоско - и круглошлифовальных стан-
ков, а также внутришлифовальных бесцентровых станков, специальных
полировочных и заточных станков для резцов, фрез, разверток, протяжек
и т. д. Стали выпускаться протяжные станки.
Наряду с этим началось производство станков тяжелого типа и мощ-
ных ковочных и штамповочных молотов, в частности парогидравлических
эксцентриковых прессов давлением в 1-2 тыс. для заводов металлургиче-
ского и транспортного машиностроения.
Все же потребности народного хозяйства в станках еще не удов-
летворялись полностью. Новые типы станков внедрялись в производ-
ство чрезмерно долго; в первую очередь осваивались индивидуальные
87
и мелкосерийные; не были освоены некоторые важнейшие типоразмеры
станков, тяжелые и специальные станки и т. д.
Во второй пятилетке было значительно развито производство режу-
щего и мерительного инструмента. Наряду с увеличением выпуска ин-
струмента (в частности, на базе вступивших в строй заводов «Фрезер»
и «Калибр») шло освоение производства новых видов высококачественно-
го инструмента.
С увеличением удельного веса наиболее передовых групп станков
значительно изменился также режим резания. В результате внедрения
быстроходных резцов, изготовляемых из сверхтвердых сплавов советского
производства («победит»), а также увеличения мощности станков и числа
их оборотов сильно повысились скорости резания. Получило применение
комбинированное резание одновременно несколькими инструментами.
Новое оборудование, установленное на предприятиях нашего маши-
ностроения, главным образом в период с 1929 по 1934 г., как правило,
принадлежало к самой передовой технике. Это оборудование переводило
советское машиностроение на новый технический уровень.
Выросли кадры высококвалифицированных конструкторов, техноло-
гов, рабочих, решавшие сложные задачи передового станкостроения. Зна-
чительный вклад в развитие этой отрасли машиностроения внесли Дику-
шин, Эршпер, Рыбкин, Волчек, Вихман, Соколов и др., создавшие агрегат-
ные специализированные и электрокопировальные станки.
Важную роль в развитии станкостроения сыграли научно-
исследовательские организации и заводские лаборатории, особенно Экспе-
риментальный научно-исследовательский институт металлорежущих стан-
ков - ЭНИМС, который обеспечивал станкостроительные заводы нормами
точности на изготовление станков, типовыми технологическими процесса-
ми, обоснованным типажом освоения станков, руководящими материалами
по резанию металлов, испытанию и измерению, точному расчету деталей
на прочность, данными по материалам и их заменителям, разработанными
стандартами и нормалями.
Советская инструментальная промышленность, являющаяся основой
высокой производительности всего парка металлорежущих станков, харак-
теризовалась в предвоенные годы увеличением выпуска высокопроизводи-
тельного и сложного инструмента, повышением его режущих качеств
и обеспечением более точных методов технического контроля.
Инструментальные заводы, как и станкостроительные, получили бо-
лее четкую специализацию. Все же по объему выпуска инструментальная
промышленность не поспевала за ростом требований: она удовлетворяла
не более 40 % потребности в инструменте. Большое количество инстру-
мента, не только специального, но и нормального, производилось для соб-
ственных надобностей в инструментальных цехах машиностроительных
заводов.
88
3.3.10. Отечественное станкостроение
восстановительного периода
В годы Великой Отечественной войны ученые все свои силы отдали
решению ряда практических задач, повышающих производительность тру-
да и качество продукции оборонной промышленности. Серьезным науч-
ным достижением, в частности, явилось открытие электроэрозионного ме-
тода обработки в 1943 г. Б. Р. Лазаренко и Н. И. Лазаренко.
После Великой Отечественной войны произошли значительные
сдвиги в отечественном машиностроении. Основные направления всех
сдвигов в машиностроении - повышение вооруженности труда, обеспече-
ние более высокой дееспособности и эффективности оборудования, ин-
тенсивности, скорости, производительности, непрерывности и автоматиза-
ции работы оборудования, замена ручного труда машинным, снижение
трудоемкости работ, сведение живого труда там, где это можно, к мини-
муму.
Вооруженность труда в машиностроении основным станочным обо-
рудованием в четвертой пятилетке намного повысилась. В конце пятилет-
ки, в 1950 г., станочный парк СССР вырос более чем в 2 раза по сравнению
с 1940 г. Так как за это время количество рабочих машиностроения воз-
росло менее значительно, вооруженность рабочих основным станочным
оборудованием повысилась в 1950 г. более чем в 1,5 раза.
Повышение вооруженности машиностроительных рабочих станоч-
ным оборудованием означало увеличение удельного веса основных произ-
водственных рабочих-станочников и относительное сокращение рабочих
малопроизводительного ручного труда, т. е. в конечном итоге - значитель-
ное повышение производительности труда.
Наряду с большим общим ростом станочного парка произошло рас-
ширение типажа станков и улучшение структуры станочного парка.
За пять лет было освоено около 250 новых типов металлорежущих станков
общего назначения, более тысячи типов специальных и агрегатных стан-
ков, 23 типа автоматов и полуавтоматов. Увеличение типажа станков по-
высило приспособленность станков к условиям производства и тем самым
дало большую эффективность использования станков. Немалое значение
имело расширение производства более прогрессивных и производитель-
ных станков: специальных, агрегатных, станков-автоматов, фрезерных, зу-
бообрабатывающих протяжных, шлифовальных, крупных, тяжелых, уни-
кальных, особо точных - прецизионных и т. д.
За пятилетие наибольший абсолютный рост (в 2 раза с лишним по
сравнению с 1940 г.) был обеспечен по производству токарных станков,
т. е. станков, наиболее характерных для техники прежних периодов.
В этом сказались потребности послевоенного восстановительного перио-
да- прежде всего количественное расширение производства, а также
89
потребности расширения ремонтного производства. Имело также значение
и то обстоятельство, что станкостроение предпочитало идти уже прото-
ренными, более легкими путями количественного расширения производ-
ства токарных станков и недостаточно перестраивалось на другое произ-
водство.
Из более прогрессивных и совершенных станков в течение четвертой
пятилетки наиболее значительно увеличилось производство зубообрабаты-
вающих станков (более чем в 3 раза), протяжных (более чем в 2,5 раза),
шлифовальных (почти в 2 раза), а также станков крупных, тяжелых, уни-
кальных (более чем в 7 раз) и прецизионных (более чем в 160 раз).
Производство специальных и агрегатных станков (в значительной их
части- автоматических и полуавтоматических) за четвертую пятилетку
увеличилось сравнительно немного, выпуск токарных автоматов и полуав-
томатов в 1950 г. по сравнению с 1940 г. даже сократился. Но при оценке
этих цифр необходимо иметь в виду, что при производстве специальных и
агрегатных станков, станков-автоматов и полуавтоматов главное внимание
было обращено не на количественный рост их выпуска, а на качественное
их совершенствование, особенно на выпуск высокопроизводительных
многорезцовых станков. На долю специальных и агрегатных станков при-
ходится основная часть большого роста выпуска крупных станков. Было
создано много сложных, многошпиндельных агрегатных станков и стан-
ков-автоматов и полуавтоматов с 12, 30, 40, 50 и более шпинделями для
многоинструментальной обработки изделий. Кроме того, вместо производ-
ства единичных автоматов и полуавтоматов начало осваиваться и развер-
тываться весьма сложное производство автоматических станочных линий,
состоящих из полного технологического комплекса специальных станков
(нередко многошпиндельных агрегатных) для обработки отдельных узлов
и деталей. Всего за четвертую пятилетку было создано 26 автоматических
станочных линий. Был спроектирован один автоматический завод по про-
изводству автомобильных поршней.
Значительно повышается мощность и быстроходность станков. Ча-
стота вращения шпинделя токарно-винторезного станка производства за-
вода «Красный Пролетарий» увеличивается с 320 об/мин в 1930 г.
до 600 об/мин в 1942-1944 гг. и до 3 000 об/мин в 1947-1950 гг. На значи-
тельной части выпускаемых токарных, фрезерных и других станков обес-
печивается скорость резания до 2 000 м/мин и более, что открыло возмож-
ности для широкого перехода к высокопроизводительным скоростным ре-
жимам резания.
Средний вес выпускаемых станков был повышен с 1,92 т в 1940 г.
до 2,85 т в 1950 г. Средняя мощность выпускаемых станков увеличена
с 3,7 кВт в 1940 г. до 5,5 кВт в 1950 т.
90
3.3.11. Развитие станкостроения с 1970 г.
В области станкостроения развитие шло в основном по пути повы-
шения точности, надежности и функциональных возможностей металлор-
ежущих станков. Были разработаны различные приспособления с пневмо-
и гидроприводами, унифицированная переналаживаемая технологическая
оснастка (УПТО). Созданы специализированные станки для производства
изделий космической техники и других уникальных изделий.
60-70-х годах академик Л. Н. Кошкин создает и внедряет в произ-
водство свои автоматические поточные линии роторного типа, отличаю-
щиеся небывалой производительностью. В это же время была разработана
целая серия резцов с механическим применением твердосплавных непере-
тачиваемых режущих пластин, которые появились в конце 60-х годов.
К первым отечественным станкам с ЧПУ промышленного применения
следует отнести токарно-винторезный станок 1К62ПУ и токарно-
карусельный 1541П. Эти станки появились в первой половине 60-х годов,
оснащались одним инструментом, но могли обрабатывать детали достаточно
сложного профиля. Станки работали совместно с управляющими системами
типа ПРС-ЗК и другими. Впоследствии парк оборудования с ЧПУ дополнили
вертикально-фрезерные станки 6Н13 с системой управления «Контур-ЗП».
Середина 70-х годов характерна появлением и промышленным при-
менением многоинструментальных станков с ЧПУ, в том числе станков
РТ-752 с системой контур - 2ПТ, 16К20 с системой ЭМ-907 и 1М63 с си-
стемой французского производства Alcatel. РТ-725 представлял собой то-
карно-лобовой станок с пятипозиционной вертикальной револьверной го-
ловкой. К станку прилагалось приспособление для настройки режущего ин-
струмента вне станка. Станок 16К20 являлся токарным станком с шестипо-
зиционной горизонтальной револьверной головкой. Это был один из первых
станков с ЧПУ, который мог выполнять различные виды резьб. 1М63 являл-
ся также токарным станком, но оснащался четырехпозиционной вертикаль-
ной револьверной головкой. Системы управления ЭМ-907 и Alcatel были
замечательны тем, что это первые системы, работавшие в международном
стандарте ISO 7-bit, из примененных на отечественных предприятиях.
Появление многоинструментальных станков с ЧПУ позволило про-
ектировать технологические процессы обработки деталей с укрупненными,
насыщенными переходами, операциями. К концу 70-х годов появились до-
статочно надежные системы ЧПУ отечественного производства типа Н-22
и Н-33, соответственно для токарного и фрезерного оборудования. Среди
сверлильных станков выделяется станок 2Р135 с пятипозиционной ин-
струментальной головкой, в том числе и с позицией для метчика.
В те же годы на отечественных предприятиях появились токарные и
фрезерные многоцелевые, многофункциональные станки типа обрабаты-
вающий центр. К токарным многоцелевым станкам относились станки
91
типа MDV-220 Max Miller с системой ЧПУ Sinumerik и станки СТП-220 с
системой ЧПУ Н-22. Эти станки имели элеваторные инструментальные
магазины для размещения в них до 14 инструментов, в том числе различ-
ных резцов, сверл и зенкеров. Эти станки позволяли выполнять весьма
сложные и насыщенные операции, в том числе и над корпусными дета-
лями.
Основу группы фрезерных обрабатывающих центров составили станки
ИР-500 и ИР-300 Ивановского станкозавода. Эти станки вначале оснащались
системами управления типа Н-33, а затем системами ЧПУ типа Bosch. По-
добные станки предназначались для обработки сложных корпусных деталей
с применением различных видов фрезерования, сверления, зенкерования,
развертывания, нарезания внутренних резьб, растачивания и точения.
В середине 80-х годов многофункциональные токарные фрезерные
станки послужили основой для создания гибких автоматизированных про-
изводств (ГАП). Появлению ГАП способствовало развитие и распростра-
нение различных систем автоматизированного проектирования и управле-
ния, в том числе САПР - ТПП, автоматизированной системы управления
(АСУ) и автоматизированной системы управления производством (АСУП),
средств вычислительной техники и промышленных роботов. Промышлен-
ные роботы производились в 60-х - 70-х годах прошлого столетия и пред-
назначались для автоматизации погрузочно-разгрузочных и транспортных
операций, связанных с обслуживанием металлорежущего оборудования.
Они оснащались различными захватами, которые позволяли им захваты-
вать и удерживать при транспортировке различные детали, заготовки и ин-
струменты. Промышленные роботы могли иметь целый набор таких захва-
тов, отвечающих конфигурации транспортируемых предметов, причем
смена захвата в руке могла выполняться автоматически. К функциям про-
мышленного робота относится не только транспортировка различных
предметов, но и их пространственная ориентация. Управление промыш-
ленным роботом осуществлялось от системы ЧПУ
В целом теория ГАП и ее техническое воплощение были реализова-
ны в конце 80-х годов. При этом ГАП представлял собой совокупность
многоцелевых станков с ЧПУ, оснащенных промышленными роботами,
связанных единой транспортно-складской системой и другими вспомога-
тельными системами, которые работали над управлением единого управ-
ляющего вычислительного комплекса. Применение ГАП позволяло срав-
нительно быстро переходить к обработке любых по конфигурации деталей
из ранее оговоренного перечня, без перепланировки производственных
площадей и какой-либо серьезной переналадки оборудования.
Элементарной ячейкой ГАП является гибкий производственный мо-
дуль (ГПМ) (рис. 3.13), состоящий из станка с ЧПУ и средств автоматиза-
ции технологического процесса: промышленного робота, магазинного
устройства и т. п.
92
Надежность технических и программных средств ГАП, правильно
подобранная номенклатура обрабатываемых деталей, организация автома-
тического контроля параметров качества детали и износа режущего ин-
струмента, автоматическая поднастройка оборудования возможных отка-
зов элементов ГАП и автоматическое устранение неполадок привели к по-
нятию безлюдной, а затем и к понятию безбумажной технологии. При этом
под безлюдной технологией принято понимать такую организацию работы
ГАП, которая происходит в автоматическом режиме без участия человека
в течение заданного времени.
Рис, 3,13, ГПМАТ М-001
Такая организация работы ГАП реализована в некоторых промыш-
ленно развитых странах. Под безбумажной технологией принято понимать
такую организацию проектирования и выполнения технологических про-
цессов, когда все процессы обработки содержатся в памяти ЭВМ в виде
управляющих программ для станков с ЧПУ и по мере необходимости мо-
гут быть автоматически загружены в память системы ЧПУ и запущены на
выполнение, при условии технической готовности ГАП к выполнению
этих процессов. Следует полагать, что безбумажная технология имеет
смысл при организации безлюдной технологии.
Значительный вклад в развитие станков с ЧПУ и ГАП внесли про-
фессора П. Н. Белянин, Ю. М. Соломенцев, В. Л. Сосонкин, Н. М. Султан-
Заде, А. А. Кутин, Б. И. Черпаков.
В 1990 г. СССР занимал третье место в мире по объему выпуска ме-
таллорежущих станков. Всего выпускалось более 1 200 типов станков
(646 универсальных и 623 специализированных).
После распада СССР в России происходит резкое падение производ-
ства. К сожалению, при переходе от плановой экономики к рыночной
большая часть предприятий машиностроительного комплекса не смогла
93
наладить производство конкурентоспособной продукции, пользующейся
платежеспособным спросом. Оказавшись без государственной поддержки,
многие предприятия пришли в упадок, а некоторые полностью прекратили
свое существование (например, АЗЛК, Фрезер и др.). Особенно тяжелое
положение сложилось в станкоинструментальной промышленности. Учи-
тывая эти обстоятельства, в России была принята программа «Государ-
ственная защита станкостроения» на 1993-1998 гг. Однако из-за недофи-
нансирования она не была реализована.
Дальнейшее выживание российского машиностроения в условиях
растущей глобализации экономики и жесткой конкуренции на мировом
рынке невозможно без внедрения самых современных технологий, осно-
ванных как на мировом опыте, так и на разработках отечественных уче-
ных.
3.4. Развитие теории резания
3.4.1. Дореволюционный период
К середине XIX века многим исследователям становится понятно,
что процесс резания металлов представляет собой совокупность сложных
физических явлений. К таким явлениям, прежде всего, стоит отнести пла-
стическую деформацию материала заготовки с его последующим разруше-
нием и тепловые явления резания. Было замечено, что качество обработан-
ных поверхностей детали зависит от многих, часто противоречивых фак-
торов, например от числа оборотов, крепления заготовки на станке и за-
точки режущего инструмента.
Первые опубликованные исследования в области резания относятся к
1848 г. и принадлежат французскому ученому Кокилье, определившему
полезное сопротивление, возникающее при сверлении кованого железа.
В 1850 и 1864 гг. опыты Кокилье применительно к точению повторяют
Кларинваль и Жоссель.
Указанные опыты были поставлены достаточно примитивно и полу-
‘ ченные результаты не могли иметь серьезного теоретического значения. Ис-
следователи ограничивались только фиксацией полученных результатов, не
вдаваясь в сущность явлений, их определяющих. Основоположником нау-
ки о резании металлов является русский ученый И. А. Тиме, который
в 1868-1869 гг. провел обширные и тщательно поставленные опыты по
строганию различных материалов, описанные им в книге «Сопротивление
металлов и дерева резанию», вышедшей в 1870 г. Оценивая состояние науч-
ных работ в области резания металлов, Тиме впервые указал на то, что «не-
возможно думать о рациональной и научно обоснованной механической об-
работке без детального изучения физических основ резания и, в частности,
основного вопроса - процесса образования стружки». В своих опытах
94
на Луганском заводе Тиме детально исследовал все важнейшие вопросы
стружкообразования при обработке пластичных и хрупких материалов. Им
впервые была описана механика образования стружки и на основании опы-
тов, проведенных в различных условиях, составлена классификация типов
стружек, общепринятая в настоящее время. Наблюдение за образованием
стружки позволило Тиме первым указать на явление усадки стружки. Тиме
установил понятие об угле скалывания и показал его зависимость от перед-
него угла инструмента. На основании динамометрических опытов Тиме
предложил формулу для определения силы резания при строгании различ-
ных по свойствам материалов и указал на периодичность изменения силы
резания по мере движения инструмента. Наконец, еще на заре развития
науки о резании металлов Тиме в общих чертах предвосхитил основные
скоростные зависимости, на которых в настоящее время базируются норма-
тивы по режимам резания. Из краткого перечня исследованных Тиме явле-
ний видно, что его работы заложили прочный фундамент для дальнейшей
плодотворной деятельности по созданию науки о резании металлов.
Теория И. А. Тиме нашла последующее развитие в работах
А. П. Афанасьева, А. А. Брикса и особенно К. А. Зворыкина, поставившего
ряд выдающихся по методу и результатам опытов по определению сил при
резании. Свои опыты К. А. Зворыкин проводил на строгальном станке с
применением сконструированного им оригинального гидравлического ди-
намометра, весьма совершенного по тому времени.
К. А. Зворыкин предложил формулу для расчета удельной силы ре-
зания, на основании которой установил, что при обработке различных кон-
струкционных материалов ширина и толщина срезаемого слоя на главную
составляющую силы резания влияют не одинаково. Предложенная
К. А. Зворыкиным формула для определения удельной силы подтверждена
всеми последующими исследователями и в принципиальной форме сохра-
нилась до настоящего времени. К. А. Зворыкин выявил систему сил, дей-
ствующих на контактных поверхностях инструмента, и дал аналитическую
формулу для определения угла сдвига, качественно определяющую влия-
ние факторов процесса резания на этот важнейший показатель стружкооб-
разования.
В конце XIX в. в области резания металлов начинает работать аме-
риканский исследователь Фредерик Тейлор. Совместно с Уайтом он создал
быстрорежущую сталь, провел опыты по изучению обрабатываемости ма-
териалов и стойкости режущего инструмента. Его знаменитая книга «Ис-
кусство обработки металлов» (1900 г.) оказала значительное влияние на
развитие технологии машиностроения в мире. Однако формулы Ф. Тейло-
ра для расчета силы и скорости резания, предназначенные для решения
практических задач, представляли собой статистическое описание эмпири-
чески накопленной информации и не затрагивали физической сущности
процесса резания.
95
Все дальнейшие работы русских ученых направлены по пути исследо-
вания физических явлений при резании во всем их многообразии. В 1914 г.
появляются выдающиеся исследования Я. Г. Усачева в области стружкообра-
зования и тепловых явлений. Впервые для изучения процесса образования
стружки Я. Г. Усачев использует металлографический метод, более совер-
шенный, чем визуальный, применявшийся его предшественниками. Метал-
лографический анализ корней стружек позволил ему выявить ряд новых не-
известных фактов и, в частности, разработать теорию наростообразования,
более достоверную, чем господствовавшая в то время теория Тейлора. Осо-
бенно ценными являются работы Я. Г. Усачева в области тепловых явлений.
Для установления количества тепла, уходящего со стружкой, он применил
калориметрический метод, а для определения температуры резания - метод
подведенных термопар. Изучая температуру резания, Я. Г. Усачев установил
интенсивность влияния на нее глубины резания, подачи, скорости резания,
впоследствии подтвержденную аналитическим путем.
Усилиями И. А. Тиме, К. А. Зворыкина, Я. Г. Усачева и др. была со-
здана отечественная школа резания металлов, изучившая коренные вопро-
сы процесса резания и намного обогнавшая зарубежные исследования.
В результате осуществления промышленного переворота к 1860 г. из
всей продукции обрабатывающей промышленности России, оценивавшей-
ся в 239 млн руб., на долю производства с преобладанием машинного тру-
да приходилось 63 % (150 млн руб.). Таким образом, фабричная продукция
уже преобладала над мануфактурной. Независимо от условности некото-
рых расчетов, этот вывод для рассматриваемой нами машиностроительной
промышленности имеет первостепенное значение. Технический переворот
в промышленности России, начавшийся с середины 30-х годов XIX в. и за-
тянувшийся в отдельных отраслях до 80-х годов, в основном завершился
к 1860-1870 гг.
В XIX веке были разработаны все основные способы обработки
резанием, а в XX началось их совершенствование и повышение точности
обработки.
3.4.2. Период индустриализации
Во время революции и гражданской войны машиностроение, как и
все отрасли народного хозяйства России, пришло в упадок. Многие пред-
приятия были полностью остановлены, на остальных производство суще-
ственно сократилось. Борьба с разрухой, усугубившаяся утратой высоко-
квалифицированных управленческих и инженерных кадров, заняла прак-
тически всю первую половину 20-х годов XX века. Новый импульс отече-
ственная промышленность и наука получили лишь в период индустриали-
зации, начавшийся в конце 20-х гг.
В 1925 г. вышла в свет работа А. Н. Челюсткина о силах резания при
точении, которая по ясности и строгости изложения не имела себе равных.
96
В период 1930-1935 гг. появляется ряд капитальных работ обобща-
ющего характера (В. А. Кривоухова, С. С. Рудника, И. М. Беспрозванного,
С. Ф. Глебова, Н. И. Резникова, А. В. Панкина).
Бурное развитие машиностроения в годы первых пятилеток предъ-
явило высокие требования к науке о резании металлов. При Техническом
совете Наркомтяжпрома была создана Комиссия по резанию металлов под
председательством Е. П. Надеинской в составе А. И. Каширина, В. А. Кри-
воухова, И. М. Беспрозванного и С. Д. Тишина.
Комиссия по резанию, к работе в которой было привлечено более
30 вузов, исследовательских институтов и заводских лабораторий, явилась
руководящей и планирующей организацией общесоюзного значения во
всей научно-исследовательской работе по резанию металлов. Под началом
Комиссии в качестве руководителей отдельных разработок участвовали
ведущие специалисты в области обработки металлов резанием, такие как
Г. И. Грановский, П. П. Трудов, М. Н. Ларин, А. М. Розенберг, Е. К. Зве-
рев, С. С. Рудник, А. М. Даниелян, Н. И. Резников и др. В течение пяти лет
по единой методике экспериментального исследования силовых и стой-
костных зависимостей было выполнено около 250 капитальных исследова-
тельских работ. Это позволило разработать совершенные нормативы и ру-
ководящие материалы по расчету режимов резания для всех основных ви-
дов металлообработки. Такого размаха исследовательской работы в обла-
сти резания металлов и богатства полученного экспериментального мате-
риала не имела ни одна страна в мире. Накопленный фактический матери-
ал одновременно явился неоценимым источником для дальнейших теоре-
тических обобщений. Появляется ряд работ большого научного значения,
которые вместе с материалами Комиссии по резанию металлов заложили
фундамент советской школы резания.
Большой экспериментальный материал, накопленный в результате
проведенных исследований, позволил приступить к разработке общей тео-
рии процесса резания.
Г. И. Грановский, В. А. Шишков, С. С. Петрухин и др. разработали
кинематику резания - раздел науки о резании металлов, изучающий прин-
ципиальные кинематические схемы резания и действительные (рабочие)
геометрические параметры инструментов, определяющие характер струж-
кообразования, изнашивание и стойкость инструментов. Плодотворно раз-
вивается механика процесса резания.
Исследователями В. А. Кривоуховым, А. М. Розенбергом, Н. Н. Зо-
ревым, А. И. Исаевым, М. П. Клушиным, М. Ф. Полетикой и другими изу-
чены напряженное и деформированное состояние зоны резания, контакт-
ные процессы на передней и задней поверхностях инструмента, силы,
действующие на срезаемый слой и инструмент, взаимосвязь внешних и
внутренних факторов в процессе резания. В результате развития теорети-
ческих методов расчета характеристик процесса резания были получены
97
аналитические формулы для определения проекций силы резания, которые
по физическому смыслу значительно превосходили существенные эмпи-
рические зависимости.
На базе изученных закономерностей механики процесса резания зна-
чительное развитие получила теплофизика резания. Совершенствовались
как экспериментальные методы исследований (А. А. Аваков, А. М. Дание-
лян, Д. Т. Васильев и др.), так и теоретические (А. Я. Малкин, А. Н. Резни-
ков, П. И. Бобрик и др.). В основу последних был положен исключительно
гибкий метод быстродвижущихся источников тепла, позволивший с доста-
точной для инженерной практики точностью аналитически описать темпе-
ратурное поле инструмента и стружки, теплообмен между стружкой, ин-
струментом и деталью, вычислить среднюю температуру контакта.
Наименьшей математизации подверглась теория изнашивания ин-
струментов, что объясняется исключительной сложностью физических
процессов, протекающих на контактных поверхностях инструмента в
условиях высоких давлений и температур, имеющих место при резании.
Однако трудами Г. И. Грановского, Т. Н. Лоладзе, Н. Н. Зорева и других
получена новая экспериментальная информация, позволяющая наметить
пути количественного описания процесса изнашивания. Известных успе-
хов достигла методика выбора смазочно-охлаждающих жидкостей, опти-
мальных для конкретных условий работы.
Получила развитие и теория обрабатываемости металлов и сплавов.
Наряду с разработкой новых ускоренных методов определения обрабаты-
ваемости были получены ценные сведения о влиянии химических, механи-
ческих, теплофизических и структурных свойств материалов на допускае-
мую скорость и силы резания. Последнее позволило вооружить металло-
обрабатывающую промышленность научно обоснованными норматива-
ми по выбору оптимальных геометрических параметров инструментов
и режимов резания, как для традиционных, так и новых конструкцион-
ных материалов.
В связи со все повышающимися требованиями к качеству выпус-
каемой продукции были выполнены обширные работы по исследованию
процесса резания металлическим и абразивным инструментами с тонки-
ми и сверхтонкими стружками. Работами А. Н. Маслова, С. А. Попова,
А. В. Подзея, С. Г. Редько, А. А. Маталина и другими были исследованы
физические процессы при резании закрепленным и свободным абразивным
зерном и состояние поверхностного слоя при шлифовании.
Повышение мощности и быстроходности металлорежущих станков
потребовало разработки теории устойчивости процесса резания. В резуль-
тате исследований А. И. Каширина, Н. А. Дроздова, А. П. Соколовского,
Л. К. Кучмы, В. А. Кудинова, В. Н. Подураева была создана теория коле-
баний при резании металлов, положившая начало расчету металлорежу-
щих станков на виброустойчивость. В последние годы наметились пути
98
использования вынужденных колебаний малой и ультразвуковой частоты
для интенсификации процесса резания и обеспечения устойчивого дробле-
ния стружки.
3.4.3. Новые инструментальные материалы
Рост требований к прочностным, износостойким, жаропрочным и
другим эксплуатационным характеристикам изделий машиностроения
привел к появлению высокопрочных материалов, в том числе легирован-
ных сталей, жаропрочных сплавов, а также к применению нетрадиционных
материалов - таких, как титан и другие. В связи с этим появилась необхо-
димость в новых инструментальных материалах, способных обработать
прочные и особо прочные конструкционные материалы. Внимание иссле-
дователей в начале 20-х годов прошлого столетия привлекли методы реза-
ния металлов твердосплавными инструментами.
Так, в 1926 г. впервые были изготовлены металлокерамические кар-
бидо-вольфрамовые сплавы. Основу таких материалов составляют кри-
сталлы карбида вольфрама, погруженные в связующее вещество - твердый
раствор карбидов вольфрама в кобальте. Режущий инструмент стал осна-
щаться пластинами твердого сплава, которые получали методом порошко-
вых компонентов.
В 1931г. были созданы двухкарбидные вольфрамо-титановые и
трехкарбидные вольфрамо-титано-танталовые сплавы на кобальтовой
связке. К вольфрамо-кобальтовым твердым сплавам относятся сплавы типа
ВК6, ВК8, ВК10 и другие, к трехкарбидным- твердые сплавы типа
ТТ7К12ЛТЮК8А и другие.
Выдающимся вкладом отечественных ученых этого периода являет-
ся разработка методов скоростного резания металлов твердосплавными
инструментами.
Исследованиями И. Ф. Клокова, П. П. Грудова и других в период
1937-1940 гг. была доказана возможность обработки черных металлов
твердосплавными инструментами особой формы со скоростью резания,
доходящей до 250-300 м/мин. С 1940 г. на ряде ведущих заводов («Боль-
шевик», Кировском, Коломенском и др.) начинают применять резцы
и фрезы с пластинками твердых сплавов, работающие на высоких скоро-
стях резания.
3.4.4. Первые работы по скоростному резанию
Первые научные работы по скоростному резанию были проведены в
СССР в 1935-1937 гг. В четвертой пятилетке эти работы получили под-
тверждение на практике: достижения отдельных передовиков производ-
ства раскрыли огромные возможности применения скоростных методов
резания. Так, скоростное резание получило широкое распространение.
При обработке обычных конструкционных сталей скорости резания были
99
повышены в ряде случаев с 20-30 до 70-100 и даже до 200-300 м/мин. От-
дельные ведущие передовики скоростники (Борткевич, Быков, Марков
и др.) достигли скоростей в 500-1 000 м/мин.
Первые итоги опыта внедрения новых методов резания были под-
ведены сначала на Первой московской технологической конференции
в феврале 1947 г., затем в июне 1948 г. на совещании работников машино-
строения Москвы и Московской области и, наконец, 22-26 марта 1949 г.
на Московской конференции по скоростным методам обработки метал-
лов.
В своих решениях конференция признала, что скоростные методы
обработки с применением твердосплавного инструмента вполне оправдали
себя и дают увеличение производительности труда и оборудования, а так-
же экономию легирующих металлов при точении, растачивании, фрезеро-
вании, сверлении, развертывании, нарезании резьбы, зенкеровании и про-
тягивании на универсальных, автоматических, полуавтоматических и мно-
горезцовых станках, т. е. имеют весьма обширную сферу применения. Ма-
териалы конференции, обобщившие опыт московских заводов, показали
высокую эффективность скоростных методов, уже внедренных к 1949 г.
на ряде заводов в обычных заводских условиях.
Применение скоростных режимов при обработке твердыми сплавами
обеспечило по сравнению с обработкой быстрорежущей сталью снижение
машинного времени обработки в 3-4 раза и более. Рост скорости резания
Годы
Рис. 3.14. Рост скорости резания при точении в XX веке:
а - инструментальная сталь (1876г., Муше); б - быстрорежущая сталь
(1900 г., Тейлор); в-литой твердый сплав (1907 г., Хейнес);
г - порошковый твердый сплав (1925 г., вольфрам-карбиды;
1930 г., вольфрам-титан карбиды); д - режущая керамика (1966 г.)
100
Уменьшение же штучного времени, а значит, и общей трудоемкости
обработки не сопровождается таким же сокращением ручного вспомога-
тельного времени. Лишь на некоторых заводах добились одновременного
большого сокращения и ручного вспомогательного времени. Растущая ин-
тенсификация процессов механической обработки достигается также кон-
центрацией операций, т. е. применением многорезцовой, многоинструмен-
тальной и многопозиционной обработки.
В отдельных случаях многорезцовая обработка сокращает время об-
работки деталей в несколько раз.
Значительное развитие получило в четвертой пятилетке совершен-
ствование технологии путем замены старых методов технологии механи-
ческой обработки новыми, более совершенными, эффективными и произ-
водительными.
3.4.5. Послевоенный период в развитии науки
о резании металлов
Послевоенный период в развитии науки о резании металлов характе-
рен широким фронтом теоретических исследований самых различных сто-
рон процесса резания. При этом изменяются как характер, так и методы
исследований. Если в довоенный период господствовали эксперименталь-
ные методы, то в дальнейшем они органически сочетаются с аналитиче-
скими методами. Качественно изменились методы и средства эксперимен-
тов. Для изучения различных сторон процесса резания широко применя-
ются высокоскоростная киносъемка, поляризационно-оптический метод,
метод радиоактивных изотопов, рентгеноскопия и электроноскопия, ска-
нирование и т. п. Разработана специальная аппаратура, позволяющая про-
изводить физические исследования процесса резания.
В области теории резания появились работы по кинематике резания,
стойкости и износу режущего инструмента, впервые были получены ана-
литические выражения для сил резания при различных видах обработки.
Были созданы основы теории обрабатываемости металлов и теории устой-
чивости процесса резания. Была разработана теория колебаний процесса
резания и расчета станков на виброустойчивость, исследованы вопросы ре-
зания металлов с наложением ультразвука обеспечения стружкодробления,
а также целый ряд других вопросов, связанных с интенсификацией про-
цесса обработки материалов. В этом направлении широко известны труды
В. И. Подураева, П. Р. Родина, И. И. Резникова, А. Д. Макарова, Н. В. Та-
лантова.
Для чистовой обработки особо прочных металлов в промыш-
ленности началось применение режущего инструмента, оснащенного при-
родным алмазом. Однако сравнительно небольшие объемы добычи при-
родных алмазов и их высокая стоимость, побудили ученых найти способ
получения искусственных алмазов. Такой способ был найден в 50-х годах.
101
Ив 1958 г. началось крупномасштабное производство синтетических алма-
зов, а с 60-х годов они стали достаточно широко применяться в промыш-
ленности в основном как абразивный материал.
Синтетические алмазы производятся из сверхчистого графита в спе-
циальных камерах при высоком давлении (около 100 000 атмосфер) и вы-
сокой температуре (порядка 2 700 °C). Из синтетических алмазов чаще
всего изготовляются шлифовальные круги на алюминиевой основе.
По своим свойствам к синтетическому алмазу приближается другой
сверхтвердый синтетический материал- кубический нитрид бора BN.
Приближаясь по своим режущим свойствам к алмазу, этот материал обла-
дает почти вдвое большей теплостойкостью. Он был впервые получен в
1957 г. Робертом Венторфом (США) и с 1964 г. производится промышлен-
но под торговой маркой боразон (бор + азот). В СССР кубический нитрид
бора был синтезирован в 1960 г. в Институте физики высоких давлений
Академии наук под руководством академика Л. Ф. Верещагина и получил
название эльбор (Ленинградский боразон). Значительный вклад в его раз-
работку и производство в СССР внесли профессора В. Н. Бакуль, В. В. Но-
виков.
3.5. Технология машиностроения
3.5.1. Появление взаимозаменяемости
Предприятия металлообработки в конце XVII- начале XVIII века
в основном ориентировались на ружейное производство. В больших коли-
чествах выпускалось стрелковое оружие, которое к XVIII столетию пред-
ставляло собой довольно сложный механизм, состоящий из большого ко-
личества деталей.
При этом существовал только один метод сборки - индивидуальная
подгонка собираемых деталей. Практически каждое изделие выпускалось
индивидуально, это делало его уникальным. Такой подход полностью ис-
ключил применение запасных деталей. Поломка любой из деталей меха-
низма требовала индивидуального изготовления такой же уникальной де-
тали, что в полевых условиях не всегда было возможно.
Для устранения подобных трудностей возникла идея производства
запасных частей к различным механизмам, в основном к оружию, которые
наиболее часто выходят из строя. Воплощение этой идеи в жизнь повлекло
за собой ужесточение требований к качеству обработки, особенно детали,
а также к необходимости специализации цехов предприятия по видам вы-
пускаемых деталей и отделения сборки от изготовления деталей.
В связи с этим в конце XVII - начале XVIII века на Тульском ору-
жейном заводе была создана первая в мире инструкция по организации
взаимозаменяемого производства.
102
Это свидетельствует о достаточно высокой культуре производства
и высоком уровне технологии. Во-первых, калибр - это высокоточный ин-
струмент определения годности детали, применение которого оправдано
в крупносерийном производстве. Во-вторых, использование калибров
и лекал предполагает введение стандартов на изделия, что неизбежно ведет
к унификации остальных средств технологического оснащения. В-третьих,
способность предприятия освоить изготовление калибров говорит о нали-
чии высокоточного оборудования и инструмента, а также квалифициро-
ванных исполнителей.
В конце XIX столетия в России на рабочих чертежах деталей впер-
вые появились допуски на размеры. Качество детали получило количе-
ственную оценку. Стал возможен расчет посадок и зазоров сопрягаемых
в изделии деталей и их раздельное изготовление. Упростился и ускорился
процесс сборки машин, так как отпала необходимость во взаимной под-
гонке деталей при сборке изделия. Появилась реальная основа для взаимо-
заменяемости деталей машин без какой-либо доработки по месту.
Принцип взаимозаменяемости деталей машин позволил Генри Форду
в начале XX века на своих заводах в США внедрить конвейерную сборку
автомобилей и их двигателей (изобретенную одним из основателей General
motors Р. Олдсом в 1901 г.). Это мероприятие потребовало децентрализо-
вать технологический процесс сборки на множество мелких операций
и связать потоком изделий разные рабочие места. Такой подход дал сле-
дующие результаты:
- максимально снизилась трудоемкость и квалификация каждой от-
дельной технологической операции;
- практически до нуля сократилось время пролеживания деталей
в местах промежуточного складирования, так как они сразу ис-
пользовались в изделии;
- высокая скорость движения конвейера задавала темп не только
сборке изделий, но и изготовлению деталей, появилась возмож-
ность суточного планирования программ выпуска различных дета-
лей, производство стало более ритмичным и организованным.
Таким образом, внедрение взаимозаменяемости деталей и конвейер-
ной сборки снизило себестоимость изделий при увеличении объемов их
производства.
3.5.2. Первые систематизированные научные труды
по технологии машиностроения.
В 1930-1935 гг. советскими учеными А. П. Соколовским, А. И. Ка-
шириным, В. М. Кованом и А. Б. Яхиным были опубликованы первые
в Советском Союзе систематизированные научные труды по технологии
машиностроения. Первый учебник А. П. Соколовского по технологии ма-
шиностроения в 5 книгах вышел в 1932-1935 гг.
103
В конце 30-х годов XX века профессором А. П. Соколовским, канди-
датом технических наук М. С. Красилыциковым, профессором Ф. С. Демь-
янюком впервые были сформулированы принципы типизации технологи-
ческих процессов: «Типизацией технологических процессов называется
такая технология, которая заключается в классификации технологических
процессов деталей машин и их элементов и затем в комплексном решении
всех задач, возникающих при осуществлении процессов каждой классифи-
кационной группы».
Идея типизации нашла широкое применение в построении техноло-
гических процессов на предприятиях машиностроения. Типизация косну-
лась технологических процессов, технологических операций, приспособ-
лений, накладок к приспособлениям, режущего инструмента и других
средств технологического оснащения. Были придуманы различные систе-
мы классификации деталей и оснастки, различные поисковые системы
и т. п.
В итоге типизация технологических процессов сыграла положитель-
ную роль на предприятиях автотракторной и станкостроительной про-
мышленности, где высок уровень группируемости обрабатываемых дета-
лей. На предприятиях с обширной, часто меняющейся номенклатурой де-
талей типизация технологических процессов, к сожалению, эффекта не да-
ла. Поэтому идея типизации процессов развилась в идею групповой техно-
логии, которая лежит в основе идеологии гибкоструктурной технологии.
В этот период начинается разработка теории базирования заготовок
при их обработке, измерении и сборке (профессора А. П. Соколовский,
А. П. Знаменский, А. И. Каширин, В. М. Кован, А. Б. Яхин и др.); создают-
ся методы расчета припусков на обработку (профессора В. М. Кован,
А. П. Соколовский, Б. С. Балакшин, А. И. Каширин и др.); начинаются ра-
боты по изучению жесткости технологической системы (инженер К. В. Во-
тинов, профессор А. П. Соколовский). В то же время начинаются разра-
ботка расчетно-аналитического метода определения первичных погрешно-
стей обработки заготовок (профессора А. П. Соколовский, Б. С. Балакшин,
В. С. Корсаков, А. Б. Яхин и др.) и методов исследования точности обра-
ботки на станках с применением математической статистики и теории ве-
роятностей (профессора А. А. Зыков, А. Б. Яхин).
Послевоенный период характеризуется интенсивным развитием тех-
нологии машиностроения. Появляются новые технологические идеи и
формируются научные основы технологии машиностроения. В 1955 г.
впервые издается монография профессора А. П. Соколовского «Научные
основы технологии машиностроения». В 1959 г. профессором В. М. Ко-
ваном был опубликован труд «Основы технологии машиностроения».
В этой работе В. М. Кован сформулировал основные научные положения
технологии машиностроения и привел методики технологических расчетов
для условий различных отраслей машиностроения.
104
В эти годы формируется современная теория точности обработки за-
готовок и подробно разрабатывается расчетно-аналитический метод опре-
деления первичных погрешностей обработки и их суммирования (профес-
сора А. П. Соколовский, Б. С. Балакшин, В. М. Кован, В. С. Корсаков,
А. Б. Яхин и др.); развиваются и широко используются методы математи-
ческой статистики и теории вероятностей для анализа точности процессов
механической обработки и сборки, работы оборудования и инструмента
(профессора Н. А. Бородачев, А. Б. Яхин и др.), анализа микрорельефа
обработанной поверхности и абразивного инструмента (профессора
И. В. Дунин-Барковский, Ю. В. Линник и др.). Детально разрабатывается
учение о жесткости технологической системы и се влиянии на точность
и производительность обработки (профессора Б. С. Балакшин, А. П. Со-
коловский, В. А. Скраган и др.) и широко внедряются методы расчетов
жесткости в конструкторские и технологические расчеты во многих про-
ектных организациях и НИИ. Продолжается разработка теории базирова-
ния обрабатываемых заготовок и собираемых узлов (профессора Б. С. Ба-
лакшин, А. И. Каширин, В. М. Кован, И. А. Коганов, В. С. Корсаков,
И. М. Колесов, А. А. Маталин, А. П. Соколовский и др.) и расчета припус-
ков на обработку (профессора В. М. Кован, И. А. Коганов, А. П. Соко-
ловский и др.). Широко развертываются теоретические и эксперименталь-
ные исследования качества обработанной поверхности (шероховатости,
наклепа, остаточных напряжений) и её влияния на важнейшие эксплуата-
ционные свойства деталей машин (профессора П. Е. Дьяченко, Б. Д. Гро-
зин, А. И. Исаев, А. И. Каширин, Б. И. Костецкий, Б. А. Кравченко,
И. В. Крагельский, И. В. Кудрявцев, А. А. Маталин, Д. Д. Папшев,
А. В. Подзей, Ю. Г. Проскуряков, Э. В. Рыжов, Э. А. Сатель, А. М. Сулима,
Ю. Г. Шнейдер, М. О. Якобсон и др.). Формируется новое научное нап-
равление - учение о технологической наследственности (профессора
А. М. Дальский, А. А. Маталин, П. И. Ящерицын). Развертываются работы
по изучению влияния динамики технологической системы на точность ме-
ханической обработки, шероховатость и волнистость обработанных
поверхностей (профессора И. С. Амосов, А. И. Каширин, В. А. Кудинов,
А. П. Соколовский). Продолжаются и расширяются работы по алмазно-
абразивной обработке (профессора В. Н. Бакуль, А. В. Якимов, Л. В. Худо-
бин, Ю. С. Степанов и др.).
В этот период начинается разработка проблемы организации по-
точных и автоматизированных технологических процессов обработки за-
готовок в серийном производстве. Профессором С. П. Митрофановым раз-
рабатывается и внедряется групповой метод технологии и организации
производства. На базе типизации технологических процессов и использо-
вания переналаживаемого оборудования и технологической оснастки со-
здаются поточные линии серийного производства (профессора В. В. Бой-
цов, Ф. С. Демьянюк); подробно разрабатывается построение структур
105
технологических операций (профессора В. М. Кован, В. С. Корсаков,
Д. В. Чарнко). Под руководством профессора Б. С. Балакшина в Мосстан-
кине создаются системы адаптивного управления технологическими про-
цессами обработки на металлорежущих станках (профессора Б. С. Балак-
шин, Б. М. Базров, Ю. М. Соломенцев, И. М. Колесов, С. П. Протопопов,
М. М. Тверской, В. А. Тимирязев, Е. И. Луцков, В. А. Медведев, Л. В. Ху-
добин и др.).
Систематизируются и обобщаются материалы по технологии сборки
и разрабатываются ее научные основы (профессора В. С. Корсаков,
М. П. Новиков, А. А. Гусев, И. А. Коганов). Продолжается накопление
производственного опыта производства машин, и совершенствуются раз-
личные методы обработки заготовок. Находят широкое применение мето-
ды объемной и чистовой обработки пластическим деформированием, элек-
трофизической и электрохимической обработки.
3.5.3. Концентрация операций. Новые типы оборудования
В послевоенные годы сделаны крупные шаги в интенсификации тех-
нологических процессов, путем увеличения скорости резания, применения
многоинструментальной, многопозиционной обработки, путем расшире-
ния многостаночного обслуживания.
В станкостроении и тяжелом машиностроении в эти годы все шире
применяются концентрация операций, многорезцовая, многошпиндельная
обработка. В связи с переходом станкостроения и тяжелого машинострое-
ния к серийному и поточному производству в этих отраслях расширяется
использование более производительных методов механической обработ-
ки - протягивания, накатывания резьбы, шлифования и т. д., повышающих
производительность труда в 3-4 раза и более. Сокращаются все еще силь-
но развитые в этих отраслях ручные операции - шабровочные, слесарные
и другие и заменяются механизированной обработкой на станках, что осо-
бенно повышает производительность труда.
Главным событием технологии машиностроения второй половины
XX века следует считать появление станков с числовым программным
управлением (ЧПУ). Сохраняя функциональные возможности автоматиче-
ских станков, станки с ЧПУ весьма быстро могут переходить от обработки
одной номенклатуры деталей к совершенно другой. Для этого достаточно
сменить управляющую программу, комплект режущего инструмента и вы-
полнить настройку станка, на что обычно уходит от одного до четырех ча-
сов.
В 1952 г. был запущен первый в мире станок с ЧПУ, разработанный
компанией «Парсонс корпорейшен» и лабораторией сервомеханизмов
Массачусетского технологического института (MIT). Станок был создан
по заказу ВВС США и предназначался для контурного фрезерования с вы-
сокой точностью сложных по форме деталей реактивных самолетов.
106
Управление станком осуществлялось с помощью перфокарт. Появление
станков с ЧПУ стимулировало создание первых систем автоматизирован-
ного проектирования (САПР). Первой машиностроительной САПР можно
назвать систему APT (Automatically Programmed Tool), созданную в МГГ
в 1956 г. и предназначенную для разработки управляющих программ для
станков с ЧПУ.
Первые станки с ЧПУ имели ограниченное применение из-за их вы-
сокой стоимости и сложности в эксплуатации. Активное внедрение стан-
ков с ЧПУ в производство началось в 60-е годы XX века в связи с появле-
нием относительно портативных и недорогих ЭВМ на полупроводниковых
транзисторах и микросхемах.
В 50-е годы XX века в машиностроении внедряются разного рода
новые, более производительные методы обработки: пластическое дефор-
мирование, электроискровый и электроэрозионный методы и анодно-
механическая обработка металлов и т. д. Электроэрозионный метод в от-
дельных случаях снижает трудоемкость обработки в 10-12 раз.
К концу 50-х годов значительно увеличился выпуск металлорежу-
щих станков, при этом повысилась доля прогрессивных станков: автоматов
и полуавтоматов, специальных и агрегатных станков, прецизионных и тя-
желых станков.
3.5.4. Развитие технологии машиностроения с 1970 г.
Отличительной особенностью развития технологии машинострое-
ния с 1970 г. является широкое использование достижений фундамен-
тальных и общеинженерных наук для решения теоретических проблем
и практических задач технологии машиностроения. Различные разделы
математических наук, теоретической механики, физики, химии, теории
пластичности, материаловедения, кристаллографии и многих других наук
принимаются в качестве теоретической основы новых направлений
технологии машиностроения или используются в качестве аппарата для
решения практических технологических вопросов, существенно повышая
общий теоретический уровень технологии машиностроения и ее прак-
тические возможности. Широко применяются вычислительная техника
при проектировании технологических процессов и математическое мо-
делирование процессов механической обработки. Осуществляется ав-
томатизация программирования процессов обработки на широко исполь-
зуемых станках с ЧПУ. Создаются системы автоматизированного проек-
тирования технологических процессов - САПР ТП (профессора Г. К. Го-
ранский, Н. М. Капустин, С. П. Митрофанов, В. В. Павлов, В. Д. Цвет-
ков).
Высокий уровень отечественной школы разработки САПР проде-
монстрировал впоследствии профессор математики Ленинградского уни-
верситета С. П. Гейсберг, эмигрировавший в США в 1974 г. и основавший
107
там, в 1985 г. вместе с несколькими эмигрантами из СССР компанию
Parametric Technology Corporation (РТС). Созданная PTC САПР
Pro/ENGINEER является на сегодняшний день общепризнанным мировым
лидером в области машиностроительных CAD/CAM/CAE систем. Выход-
цы из СССР составили также костяк команды разработчиков одной из
наиболее широко распространенных CAD/CAM систем среднего уровня
Cimatron (Израиль).
В 70-е годы углубляется разработка проблемы влияния технологии
на шероховатость, волнистость, физико-химическое состояние металла
поверхностного слоя обрабатываемых заготовок, его дислокационное
строение, размеры кристаллических блоков и на эксплуатационные свой-
ства и надежность деталей машин (профессора В. Ф. Безъязычный,
Ю. Р. Витенберг, Ю. М. Голубев, В. Б. Ильицкий, А. Н. Овсеенко,
В. К. Старков, А. Г. Суслов, А. В. Тотай, В. П. Федоров, Л. А. Хворосту-
хин, А. М. Сулима и др.). Продолжаются работы по технологической
наследственности и упрочняющей технологии (профессора П. И. Ящери-
цын, А. М. Дальский, Ю. Г. Проскуряков, И. В. Кудрявцев, Ю. Г. Шней-
дер, П. Г. Алексеев, Ю. П. Бабичев, В. М. Смелянский. А. С. Васильев).
Разрабатываются методы оптимизации технологических процессов по до-
стигаемой точности, производительности и экономичности изготовления
при обеспечении высоких эксплуатационных качеств и надежности рабо-
ты машины (профессора Б. М. Базров, Ю. М. Соломенцев, С. С. Силин,
С. Н. Корчак, Л. В. Худобин и др.).
В этот период активно ведутся работы по электрофизическим,
электрохимическим, лазерным и комбинированным методам обработки
(профессора В. А. Барвинок, С. Н. Григорьев, А. Г. Григорьянц, В. Ф. Ко-
валенко, А. М. Марков, В. С. Мухин, Ю. В. Панфилов, В. П. Смолен-
цев).
Создаются системы автоматизированного управления ходом техно-
логического процесса с его оптимизацией по всем основным параметрам
изготовления и требуемым эксплуатационным качествам. Развертываются
работы по созданию гибких автоматизированных производственных си-
стем на основе использования ЭВМ, автоматизации межоперационного
транспорта и контроля и робототехники.
Продолжается совершенствование технологических процессов из-
готовления деталей машин и сборки (в особенности в направлениях созда-
ния малоотходной технологии, чистовой обработки и автоматизации сбо-
рочных работ). Развитие технологии машиностроения на данном эта-
пе должно «осуществлять переход к массовому применению высокоэф-
фективных систем машин и технологических процессов, обеспечиваю-
щих комплексную механизацию и автоматизацию производства, техни-
ческое перевооружение его основных отраслей».
108
t Контрольные вопросы
1. История техники и её роль в развитии машиностроения.
2. Объясните, почему в разных странах независимо друг от друга приходят к
одинаковым техническим решениям?
3. Какова роль геометрии в машиностроении?
4. Назовите прибор для измерения уровня воды в Древнем Египте.
5. Назовите достижения науки и перечислите выдающихся учёных стран Древ-
него Востока.
6. Назовите достижения науки и перечислите выдающихся учёных Древней
Греции.
7. Расскажите об Аристотеле и четырех причинах при анализе любого предмета.
8. Покажите взаимосвязь физики и философии.
9. Как построить прямой угол с помощью веревки?
10. Какова была роль религии в становлении и развитии науки?
11. Назовите главное достижение науки Средневековья.
12. Орудия труда и их роль в развитии человечества.
13. Оборудование и ступени его совершенствования. Приведите пример.
14. Роль производства оружия в развитии машиностроения.
15. Роль России в развитии машиностроения.
16. Кто изобрел эвольвентное зацепление?
17. Какую роль сыграл в машиностроении механический привод?
18. Чем занимался А. К. Нартов?
19. Какие взаимосвязи между клубникой и фрезой?
20. Когда и где изобретено спиральное сверло?
21. Как вы понимаете роль инструментальных материалов в развитии машино-
строения?
22. Скорость резания и прогресс машиностроения.
23. Роль режущего инструмента в Великой Отечественной войне. Что такое «по-
бедит»?
24. Роль науки о резании металлов в машиностроении.
25. Как вы понимаете термин «технология машиностроения»?
26. Роль России и СССР в развитии технологии машиностроения.
27. Роль Тульского оружейного завода в развитии машиностроения.
28. Назовите основные технологические школы России и их специализацию.
29. Принципы научной организации труда в машиностроении.
30. Назовите основоположников технологии машиностроения, работавших
в ТулГУ.
109
4. ВЕДУЩИЕ НАУЧНЫЕ ШКОЛЫ РОССИИ
4.1. Понятие «научная школа»
Под научной школой понимается объединение ученых, занимаю-
щихся решением научной проблемы, имеющей важное народнохозяй-
ственное значение, развитием одного или нескольких научных направле-
ний и успешно осуществляющих подготовку докторов и кандидатов наук.
Научные школы, как правило, занимают ведущее место в стране
и имеют хорошую материальную базу по развиваемым научным направле-
ниям. В научных школах имеются докторантура и аспирантура, на их базе
функционируют диссертационные советы и регулярно проводятся между-
народные и российские научные конференции и семинары. Научные шко-
лы постоянно принимают участие в различных конкурсах научных грантов
и МНТП и систематически являются их обладателями.
Школой называют научный коллектив или сообщество неформально
взаимодействующих ученых, сплоченных вокруг научного лидера, разде-
ляющих его основные научные идеи и реализующих единую, обычно
новаторскую, исследовательскую программу. Научная школа- специ-
фическая форма организации научных исследований, основой которой яв-
ляется самоорганизация. Объединение зрелых и начинающих исследовате-
лей возникает по их собственной инициативе, и это сплочение высоко мо-
тивированных единомышленников на определенный период времени со-
здаст оптимальные условия для развития нового направления исследо-
ваний.
Эффективность научной школы обусловлена самой природой само-
организующегося коллектива исследователей, объединенных, прежде все-
го общими научными интересами, т. е. интересами коллектива единомыш-
ленников. Такие коллективы являются неформальными творческими со-
обществами исследователей разных поколений во главе с научным лиде-
ром в рамках какого-либо научного направления. Они объединены общим
подходом к решению проблемы, новизной идей и методами реализации
своей исследовательской программы. Научные школы создают условия
для наиболее яркого проявления коллективной формы творчества под
непосредственным руководством видного ученого- генератора новых
идей и хранителя научных традиций, являющегося одновременно и та-
лантливым учителем. Они концентрируют творческую энергию ученых,
координируют их деятельность в процессе научного поиска, максимально
способствуют воспитанию научной молодежи и превращению ее в зрелых
110
ученых, инициируют новые «точки роста» науки и отдельных ее направле-
ний, способствуя их становлению.
В функционировании научной школы, построенной на взаимодей-
ствии ученых разных поколений, производство научного знания органиче-
ски сочетается с воспроизводством научного сообщества. Совместная ис-
следовательская работа лидеров науки с наиболее одаренными учеными
следующих поколений обеспечивает и высокую продуктивность поиско-
вой деятельности, и эффективную передачу профессиональной компетен-
ции (преемственность поколений). Научная школа считается таковой, если
в ней реализованы три основные функции: образовательная, исследова-
тельская и инновационная, причем требование «оригинальной» новизны
относится к содержанию самой научной программы школы.
По признанию большинства ученых, научная школа имеет ряд атри-
бутивных признаков. Среди них:
- наличие лидера - известного авторитетного ученого с качествами
харизматической личности, генератора идей и учителя;
- наличие у лидера оригинальной новаторской научной программы,
достаточно разработанной для реального исполнения;
- наличие учеников - «школьников» и возможностей пополнения
школы;
- принятие единой (особой) концептуальной точки зрения на
избранную проблему и на методику се исследования;
- творческая, деловая и доброжелательная, атмосфера в коллективе;
- поощрение инициативы и самостоятельности мышления;
- приобретение учениками высокой квалификации;
- значимость научных результатов, полученных школой;
- высокий научный авторитет школы и «школьников» в своей
области знания.
Нетрудно видеть, что эти признаки не универсальны: они не могут
быть в равной степени характерны для всех этапов развития даже одной
школы, а тем более для школ различных типов, которые обозначаются
этим общим термином. Следует также отметить, что необходимые факто-
ры не являются достаточными: при их наличии сплоченный коллектив
научно продуктивной школы может возникнуть, а может и не возникнуть.
Всего можно отметить четыре типа научных структур, которые при-
нято называть «научными школами».
Научно-образовательная школа - сплоченный вокруг достаточно
известного ученого небольшой коллектив (стажеры, аспиранты, студенты),
в котором научные исследования совмещены с обучением; если лидер
школы не имеет возможности предоставлять ученикам постоянную работу,
то состав школы оказывается «проточным», а основной функцией остается
научно-образовательная.
111
Исследовательская школа- сравнительно небольшой коллектив
ученых, непосредственно сплоченный вокруг лидера и в основном состоя-
щий из его прямых или косвенных учеников разных поколений, разраба-
тывающих оригинальную научную программу лидера или ее модифика-
ции.
Школа-направление отожествляется с множеством ученых, не при-
надлежащих к одному исследовательскому коллективу, но развивающих
сходными методами общую специфическую научную идею. Нередко такая
«школа» возникает из обычной исследовательской школы, когда воздей-
ствие последней распространяется за сферу ее непосредственной активно-
сти и порождает некоторую традицию. Говоря о школе-направлении, име-
ют в виду скорее когнитивную структуру идей и полученных результатов,
чем социологически идентифицируемое сообщество ученых.
Национальная школа - национальное своеобразие некоторой науч-
ной дисциплины или научного направления, сложившееся в результате ин-
теграции вкладов отдельных научных школ разного типа в масштабах
национальной науки. О национальной школе обычно говорят при сравне-
нии когнитивной специфики научных дисциплин в разных странах, огра-
ничиваясь при этом какой-либо одной отличительной чертой.
Первые два типа школ представляют собой реальные научные объ-
единения, немыслимые без прямого непосредственного контакта главы
школы с ее членами. Именно это общение обеспечивает передачу нефор-
мализованного знания, составляющего значительную часть профессио-
нальной подготовки ученого. Только в таком общении усваивается «неяв-
ное знание» - мысли и действия, которые не могут быть переведены на
язык отчуждаемых от субъекта письменных текстов и инструкций.
В предметно-логическом плане членов школы объединяет общая
интеллектуальная (теоретическая и методическая) платформа. При этом
в научно- образовательной школе такая платформа достаточно широ-
ка, чтобы стать стартовой площадкой для возникновения многих иссле-
довательских программ, а в школе- исследовательском коллективе она
заметно уже и обычно преобразуется в рабочую программу, которая
создает единые предметно-логические «крепления» для всех членов
школы.
При определенных обстоятельствах воздействие научной школы
распространяется за пределы ее непосредственной активности, как в про-
странственном так и во временном аспектах. В этом случае школа приоб-
ретает статус особого научного направления. Во временном аспекте
утверждается некоторая традиция, которую поддерживают новые поколе-
ния исследователей. В древности эти школы-направления существова-
ли веками. В новое время они сохраняют свою самостоятельность по от-
ношению к научному сообществу в течение значительно более кратко-
го срока.
112
Научная школа - объединение ученых, т. е. форма кооперации тру-
да. В естественных науках школы появились во второй половине XIX в.,
когда все возраставшие масштабы эксперимента потребовали коопериро-
ванного труда группы исследователей. С тех пор наука претерпела ра-
дикальные изменения не просто по масштабам, но и по принципам орга-
низации. Развиваясь вначале в формах «малой науки», аналогичной по ор-
ганизации ремесленному производству, к середине XX в. она постепен-
но превратилась в «большую науку», организованную по принципу про-
мышленного производства. Однако, поскольку основной функцией нау-
ки является не репродуцирование известного, а создание нового, неадек-
ватная ее задачам и потребностям промышленная организация допол-
нялась и дополняется инициативной кооперацией производителей зна-
ния.
Естественно, что с преобразованием условий научной деятельности
появляются новые формы самоорганизации ученых, и даже те, которые
перенесены из малой науки, не могут остаться неизменными. Все это пол-
ностью относится и к научным школам, также претерпевшим историче-
скую эволюцию, в которой можно выделить три периода.
1-й период (до 30-х годов XX века) - малая наука, этап «классиче-
ских» научных школ: наука, за малым исключением, локализована в уни-
верситетах и подобных им вузах, естественнонаучные исследования -
в университетских лабораториях; школа организуется вокруг учителя-
лидера в основном на время учебы, постоянные участники появляются
в ней лишь при наличии у лидера возможности оставлять часть выпускни-
ков на работу. Основные функции школы, которую в таком ее виде назы-
вают классической, - обучать для науки и вести исследования. В зависи-
мости от стабильности состава ее участников доминирует научно-
образовательная или исследовательская функция.
2-й период (30-50-е годы XX века) - переход от малой науки
к большой, становление так называемых дисциплинарных школ: наука
постепенно уходит в НИИ (на Западе частично, у нас фактически пол-
ностью). Отечественная специфика 20-30-х годов XX века обуславлива-
лось бурным строительством множества научно-исследовательских инсти-
тутов, создававших массу рабочих мест. Их кадры формировались веду-
щими учеными, совмещавшими педагогическую работу в вузе с исследо-
вательской работой в НИИ. Благодаря практически неограниченному ко-
личеству свободных рабочих мест, лидеры имели возможность принять
в штат НИИ всех своих лучших учеников, которые группировались вокруг
них в вузе. Таким образом, возникавшие по классическому канону школы
постепенно локализовались в структурах НИИ, составляя устойчивые
и к тому же постоянно пополняемые коллективы. Безусловно, такие шко-
лы были исследовательскими, сосредоточенными на эффективных науч-
ных исследованиях в пределах своей научной дисциплины. Этой основной
ИЗ
функции соответствовали как обучение, так и социализация «школь-
ников», полностью подчиненные специфике принявшего их НИИ.
Принципиальная новизна этого этапа заключалась в первоначально,
безусловно, благотворной институционализации неформально созидаемых
школ, в такой интеграции структур организации и самоорганизации, кото-
рая сделала практически неразличимым состав исследовательских школ и
штат лабораторий, затем - отделов, а потом и научных институтов.
3-й период (с 60-х годов XX века) - большая наука, этап институци-
онализированных («дисциплинарных») научных школ, в основном переме-
стившихся в НИИ; однако теперь их связи с вузами минимизированы из-за
запрещения совместительства. Институциональная привязка нарушает
естественный процесс развития школы, которая для сохранения своей но-
вационной функции уже через два-три поколения исследователей должна
заменяться дочерними образованиями с новой проблематикой. Утрачивая
в этих обстоятельствах две основные функции из трех (образовательную
и инновационную), старая школа как форма организации научной деятель-
ности теряет большую часть своих преимуществ и превращается в носите-
ля традиций, которые играют в науке не только положительную, но и от-
рицательную роль. Такие постепенно застывавшие школы гипертрофиро-
ванного размера стали типичным феноменом советской науки 70-80-х го-
дов XX века.
Хотя с течением времени вид школ в любом случае изменяется,
главная задача школы как одной из форм самоорганизации науки - активи-
зировать и сохранять творческий характер и инновационную направлен-
ность научной деятельности, одновременно подготавливая и вводя в науку
новые поколения, - не потеряла своей актуальности. Поскольку этой зада-
че соответствуют и «классическая», и «дисциплинарная» школы, оба эти
вида сохраняются до настоящего времени. Классические и квазиклассиче-
ские варианты школы особенно продуктивны в неустановившихся инсти-
туционализированных и, возможно, еще не признанных проблемных обла-
стях - ростовых точках науки. Эти новаторские коллективы активно дей-
ствуют, но они еще не доказали своей результативности и будут, оценены
только со временем.
Рассмотренное многообразие научных школ заставляет усомниться
в возможности установить какие-то общие закономерности их развития.
Однако число вариантов значительно уменьшится, если после обзора всех
возможных типов и видов школ, необходимого для понимания много-
значности понятия и многоликости феномена, ограничиться теми, кото-
рые представляют сегодня реальный интерес. Таковыми же являются толь-
ко эффективные исследовательские школы, явно сохраняющие свои нова-
ционные и образовательные функции. И самый главный вопрос состоит
в том, может ли подобное гармоническое функционирование научной
школы продолжаться неограниченно или хотя бы достаточно долго.
114
Из ранее сказанного следует, что конкретные научные школы не со-
храняют и не могут долго сохранять оптимального триединства своих
функций и, соответственно, повышенной дееспособности. Причем то же
самое, что служило становлению и развитию школы, может со временем
стать и причиной ее гибели. Как социальное явление школа подобна жи-
вому организму, поэтому при нормальном развитии она движется от рож-
дения через детство и юность к зрелости, а затем к старению и смерти.
Независимо от индивидуальной судьбы (которая может привести к гибели
на любой стадии) общее направление развития и его конечный результат
определены самим процессом: конец неизбежен и обрести новую жизнь
в прежнем теле невозможно. Сравнение жизненных циклов социальных
структур с живыми существами - не литературный прием и не пустая ме-
тафора. Эта аналогия основана на наличии ряда универсальных законо-
мерностей для биологических и социальных процессов и помогает лучше
понять сущность последних. Такой подход, дополняя обычные ресурсы
анализа, даст возможность поставить нетривиальные вопросы и ответить
на них. Например, в ситуации «рождения» школы всем виден ее отец-
основатель - лидер школы, и никогда не ставился вопрос о «материнской»
стороне. А ведь вторым источником возникновения научной школы явля-
ется научная проблема - часть научного знания, которую лидер заметил,
выделил и к которой нашел свой особый подход. Именно отсюда берет
начало органическая нераздельность двух сторон жизнедеятельности шко-
лы: когнитивной - от научной проблемы и социальной - от организатора
ее изучения. Но следует помнить, что ценность любой социальной струк-
туры в науке определяется тем, насколько эффективно она служит основ-
ной цели науки - порождению нового знания. При наличии же спектра
таких конкретных структур каждая из них полезна только в той степени
и до того времени, пока она решает эту задачу лучше, чем другие. Иначе
она более полезна себе, чем науке.
Всякая научная школа зарождается как «классическая», и первые
стадии ее жизни, очень важные для ее участников, протекают, в общем,
достаточно единообразно: «детство» требует много внимания, т. е. сил и
времени лидера, его искренней самоотдачи и умения увлечь учеников,
«юность» начинает приносить плоды, но для практической социализации
школе уже нужно не только внимание, но и реальные средства обеспече-
ния: свои рабочие места, своя ниша в коммуникационном пространстве
(журналы, конференции, электронные сети). «Зрелость» - время продук-
тивной работы: научная программа в основном откорректирована, профес-
сиональные и социальные роли распределены, формы коллективной дея-
тельности уже сложились, энтузиазм еще не иссяк, внутренние напряже-
ния скорее стимулируют совместные исследования, чем вредят им. Однако
как бы продуктивно ни протекала работа школы, ее чисто научный итог
непредсказуем. Возникнет ли в результате новая концепция или, что менее
115
вероятно, новое научное направление, которые будут разрабатываться да-
лее, зависит не столько от самой научной школы, сколько от общего раз-
вития той дисциплины, к которой она принадлежит.
Бывает, правда, и так, что проблема не решена (или породила веер
сопутствующих вопросов), но благодаря деятельности школы она начинает
вызывать исследовательский интерес у других ученых, привлекает внима-
ние научного сообщества и тем самым перестает быть эксклюзивной соб-
ственностью школы. Выход проблемы из-под контроля школы является
для последней не поражением, а успехом, так как создаст повышенную ве-
роятность возникновения новой проблемной области и, возможно, нового
научного направления. Это прекрасный вклад школы в развитие науки,
безусловно, положительный итог ее деятельности.
За зрелостью, естественно, приходит старение. Процесс реализации
намеченной программы неизбежно приводит к исчерпанию ее ресурса. Ис-
следовательская программа школы всегда оригинальна и в этом смысле
новационна, но в ходе ее реализации основная поставленная задача, так
или иначе, перестает существовать: в одних случаях она решена, в дру-
гих - не решена, но исчерпан предложенный подход. Исследования можно
продолжать, так как в любом проблемном поле имеется неисчислимое
множество вторичных задач, но новационная функция научной школы без
выдвижения радикально новых идей на этом затухает.
Помимо когнитивной составляющей жизнедеятельности научной
школы, у нее есть и очень важная социальная составляющая. Школа-
совокупность людей, и исчерпан, может быть не теоретический, а соци-
альный ресурс. Если у школы нет притока молодежи, она теряет не только
свою образовательную функцию, но и источник свежих сил и идей. Пагуб-
но влияет на функционирование научной школы также отсутствие внут-
ренних возможностей институционального роста. Если без притока моло-
дых людей угасает образовательная функция школы, то без возможности
обеспечить своим участникам нормальную научную карьеру школа начи-
нает терять наиболее самостоятельных зрелых исследователей. Оптималь-
ное разрешение этой ситуации- формирование новых дочерних школ
во главе с бывшими «учениками» материнской школы. Длительно не об-
новляющийся научный коллектив исчерпывает и свои коммуникационные
ресурсы, входя постепенно в режим стагнации.
Таким образом, каждая школа как эффективная форма производства
нового научного знания и воспроизводства научных кадров имеет есте-
ственный конец. В худшем случае она просто рассеивается, дав, тем не ме-
нее, своим участникам опыт работы с крупным ученым-новатором. Чаще
всего (в наших условиях) школа превращается в исследовательский кол-
лектив, долго сохраняющий хорошие научные традиции. Счастливым кон-
цом школы является образование новой проблемной области или нового
научного направления, а также рождение новых «дочерних» школ.
116
Школы не вечны, более того, специфическое функционирование
научной школы как таковой весьма краткосрочно. Говоря о достаточно
длительно существующих «школах», на самом деле имеют в виду длящу-
юся научную традицию, но не реально действующий научный коллектив.
В долго живущей «школе» профессиональная активность школьного типа
сосредоточена в дочерних образованиях, которые обязательно имеют сво-
их лидеров, хотя это может и не быть отражено в официальной «табели о
рангах».
Для эффективного развития научного знания нужно, чтобы в иссле-
дованиях объединяли свои силы хорошо образованные, специально подго-
товленные к данной проблематике опытные ученые. Чем больше их эруди-
ция и опыт в изучаемых вопросах, тем лучше. Однако фронт исследований
в естественных науках движется быстро: непрерывно возникают новые
проблемы, а прежние теряют свою актуальность. Время жизни проблемы
обычно меньше периода творческой активности ученого, а потому и для
него самого, и для развития научного знания очень важна способность
и возможность переключаться на новую проблематику.
Таким образом, потенциал ученого имеет две составляющие - про-
фессиональная опытность и интеллектуальная мобильность, которые,
к сожалению, с определенной степени альтернативны: нарастание опыта
подрывает мобильность, а повышение мобильности мешает накоплению
опыта. Поскольку одновременное наращивание этих качеств невозможно,
то любая стратегия развития науки неизбежно связана с выбором между
ними. Такой выбор не бывает случайным, он диктуется общими нацио-
нальными приоритетами, связанными с соответствующей культурной тра-
дицией и текущими социальными условиями. Россия, отказываясь от мо-
бильности, отдала предпочтение опытности, Америка выбрала мобиль-
ность, теряя преимущества стабильных коллективов.
Что такое научная школа? Г. Маргулис (выдающийся математик):
«Зачем ехать в Америку, когда здесь, на мехмате, я в коридоре в течение
5 минут могу поговорить с нужными людьми, а бытовые запросы у меня
минимальные!» Спустя несколько лет Г. Маргулис подал заявку на отъезд:
«Теперь здесь и поговорить не с кем!»
Наш выбор, реализованный, фактически, в период научного строи-
тельства 20-30-х годов, на первый взгляд представляется следствием лишь
текущих обстоятельств, уникальной социальной ситуации, когда в тече-
ние очень короткого промежутка времени государственными усилия-
ми на почти пустом месте была создана обширная система научно-
исследовательских учреждений. Их кадровый вакуум (и штатное расписа-
ние) заполнялся учениками крупных ученых, которые совмещали руковод-
ство исследовательскими подразделениями с работой в вузах, в результате
чего формальные организационные структуры оказались прочно соедине-
ны с такой эффективной структурой самоорганизации, как научная школа.
117
В этот период лидерам научных школ, которые одновременно явля-
лись и организаторами системы исследований, были предоставлены неви-
данные административные возможности и неслыханная финансовая под-
держка, что, безусловно, содействовало интенсивному развертыванию
научных школ и развитию исследований. В немалой степени успеху спо-
собствовал и «феодальный» принцип самообеспечения кадрами: уверен-
ность каждого лидера, что он готовит своих будущих сотрудников, не-
обыкновенно повышала его заинтересованность в обучении молодежи
и непрерывном повышении ее профессионального уровня.
Впечатляющие успехи советской науки этого и следующего перио-
дов не в последнюю очередь связаны с эффективным функционированием
научных коллективов, основу которых составили научные школы, хотя
необходимо учитывать и другие, в том числе общенациональные факторы
(резко увеличившийся поток людей, проходивших через систему высшего
образования, включая совершенно новые социальные и национальные кон-
тингенты, например рабоче-крестьянскую молодежь и евреев; необыкно-
венно высокий процент талантов, шедших именно в науку - единственную
престижную и «свободную» сферу деятельности и т. п.). Потенциальные
возможности и преимущества научных школ проявили себя в полной
мере, но очень важно отметить, что субъектами рассмотренных процессов
были исключительно молодые научные школы и все события происходили
на фоне интенсивного развития науки.
Это очень существенные условия продуктивности научных школ,
которые, с одной стороны, создают крайне важную для успеха обстановку
подлинно коллективной работы и широкого неформального научного об-
щения, а с другой- «крепостнически» привязывают своих участников
к лидеру и его тематике. Особенно это относится к школам, «впечатан-
ным» в институциональные структуры. Как и другие, они стимулируют
производство нового научного знания до тех пор, пока их проблематика
молода и нарастающая опытность «школьников» обеспечивает их пре-
имущество. Когда проблема стареет, необходима уже не опытность, а мо-
бильность, но в неизменных организационных структурах мобильность
нереальна, и бывшая блистательная школа, занявшая целый отдел или да-
же институт, превращается в тормоз, так как для новых проблем нужны
уже новые люди и новые научные учреждения.
В западных публикациях по организации науки, как в официальных
документах, так и в научно-исследовательских материалах, касающихся
структуры научного сообщества или научного знания, никогда не исполь-
зуется понятие научной школы. Оно присуще исключительно историко-
научным исследованиям, ретроспективно рассматривающим и реконстру-
ирующим филиацию идей или человеческие взаимоотношения ученых в
более или менее давних, завершенных эпизодах истории науки. Когда
в 60-е годы прошлого века в среде западных исследователей науки
118
возник интерес к выяснению социальных механизмов функционирования
современной науки, их внимание тоже было сконцентрировано на коопе-
рации научного труда и формы самоорганизации исследователей, но в чис-
ле заинтересовавших их объектов научных школ не оказалось.
Д. Прайс и Д. Крейн, наиболее авторитетные американские «науко-
веды» того времени, считали, что характерным для второй половины XX в.
видом инициативного объединения ученых, охватывающего всю совокуп-
ность их неформальных связей, является так называемый незримый кол-
ледж. Незримый колледж - коммуникационное образование, основанное
на избирательных связях ученых, создающих тем самым некое мини-
сообщество. Это сообщество состоит из исследователей, которые, работая
в различных местах, объединены проблематикой своих исследований
и сходными методиками, могут обмениваться препринтами и репринтами,
присутствовать вместе на научных конференциях и встречах.
По мнению Прайса, невидимые колледжи, ставшие возможными
благодаря появлению оперативных средств общения, выполняют в совре-
менной науке те же функции, что ранее выполняли научные школы, но они
более эффективны, так как не содержат в себе тенденции к инерционности.
Связывая молодых ученых не с одним лидером, а с их совокупностью, эта
новая форма самоорганизации дает исследовательским группам возмож-
ность быстрее реагировать на изменение идей и методов. Д. Крейн прида-
вала большую роль исследовательским коллективам, реально объединен-
ным вокруг влиятельных «учителей». Однако она предлагала обозначать
их термином солидарные группы, подчеркивая их отличие от школ, глав-
ной чертой которых считала некритическое принятие учениками идейной
системы лидера. Крейн полагает догматизм взглядов атрибутом научных
школ, видя в них только обособленные и нетолерантные образования.
Т. Кун считал, что научные школы играли заметную роль только в предыс-
тории «нормальной» парадигмальной науки, когда отсутствие единых то-
чек зрения даже по фундаментальным вопросам создавало условия для со-
существования несовместимых представлений и позиций. Школы того
времени - «боевые структуры», но в период развитой пауки они, по его
мнению, не имеют существенного значения.
Все эти обсуждения роли школ в функционировании современной
науки относятся к 60-м годам XX века. В зарубежных публикациях
70-90-х годов XX века о социальной структуре науки и механизмах по-
рождения нового научного знания само понятие научной школы полно-
стью отсутствует. При изучении процесса производства научного знания
и реалий профессиональной деятельности ученых на исследуемую едини-
цу организации берется лаборатория. Из структур социальной самооргани-
зации, дополняющих формально регулируемую научную жизнь, фикси-
руются и рассматриваются сплоченные солидарные группы и невидимые
колледжи.
119
В целом же, поскольку большинство западных систем организации
пауки ориентированы на мобильность и, соответственно па «проточный»
научный персонал, текущая «привязка» которого не слишком существенна,
приоритет в анализе функционирования науки отдается не социальным,
а когнитивным единицам, таким, как проблемная область, научное направ-
ление, специальность, дисциплина. У этих когнитивных структур есть объ-
ективные индикаторы, перманентное слежение за которыми позволяет су-
дить о ходе развития науки не по действиям отдельных групп ученых,
а по результирующему движению научного знания. Для такого слежения
разработан ряд методов и конкретных методик, но основным источником
данных до сих пор являются индексы цитирования Института научной ин-
формации (ISI — бывший Институт Гарфилда) США, обладающего
наибольшим банком данных и лучшими компьютерными программами
для их обработки.
Только неосведомленностью об указанных различиях отечественного и
западного подходов к организации и анализу науки можно объяснить утвер-
ждение, что «в мировой науке сейчас действует около пяти тысяч естествен-
нонаучных школ, которые охватывают все направления научного поиска».
На самом деле структуры производства научного знания в российской и,
к примеру, американской науке не являются абсолютно различными. Такие
формы организации и самоорганизации, которые фиксируются в западной
науке, существуют и действуют также и в нашей науке, но ее функциониро-
вание в стабильных коллективах и институциях акцентирует внимание на со-
циальных, а не на когнитивных структурах. При наличии же в современной
науке всех других форм организации и самоорганизации на долю научных
школ фактически остается единственная недублируемая функция- особая
(«для себя»), высоко мотивированная подготовка научной молодежи, кото-
рой предстоит продолжить традиции школы. А необходимой предпосылкой
и неотделимым следствием выполнения этой, хотя и единственной, но
необычайно важной функции является всеобъемлющее неформальное науч-
ное общение и подлинная коллективность исследовании - то, что органиче-
ски присуще школе и чем пожертвовала западная наука ради мобильности.
Вес это заставляет прийти к выводу, что и в развитой науке, во вся-
ком случае, в некоторых конкретных формах, ее функционирования, пози-
тивная роль научных школ бесспорна. Но акцентирование только их про-
грессивных особенностей является такой же крайностью, как и подчерки-
вание лишь их негативной специфики. Нужно отчетливо представлять себе
сильные и слабые стороны «школьной» организации и иметь в виду,
что школа - отнюдь не единственная опорная структура науки. Кстати, по-
вышенный ажиотаж по поводу отечественных научных школ возник лишь
в 1995 г., причем, в связи с совершенно определенной социальной ситуа-
цией, вынуждавшей диверсифицировать варианты добывания денег для
подпитывания системы науки.
120
Результатом деятельности научной школы являются решение науч-
ных проблем, имеющих важное народно-хозяйственное значение; успеш-
ное развитие научных направлений; открытие новых научных направле-
ний; монографии; учебники; защитившиеся молодые доктора и кандидаты
наук; полученные гранты и МНТП; проведенные международные и рос-
сийские научные конференции и семинары; реализация научных разрабо-
ток на практике.
Исторически сложилось так, что вначале в России была единствен-
ная научная школа- это Петербургская академия наук, в дальнейшем
научные школы появились в МГУ и Императорском высшем техническом
училище, откуда они распространились по всем регионам России.
4.2. Ведущие научные технологические школы России
4.2.1. Научные школы МГТУ им. Н. Э. Баумана
Научная школа технологов-машиностроителей
в МГТУ им. Н. Э. Баумана
В конце XIX и начале XX в. в МВТУ (ныне МГТУ) сложилась
благоприятная обстановка для создания школы технологов-
машиностроителей. Труды профессора А. П. Гавриленко в области обра-
ботки металлов и дерева создали прочную основу для развития научных
исследований и ряда лекционных курсов технологического направления.
Этому же способствовало успешное функционирование ряда лабораторий
и мастерских. В 20-е гг. прошлого столетия развитию технологической
школы способствовала деятельность профессоров И. И. Куколевского
и М. А. Саверина.
Создание современной научной школы технологии машинострое-
ния относится к 30-м годам, когда группа молодых ученых сплотилась во-
круг Виктора Михайловича Кована, и в 1936 г. организационно оформи-
лась кафедра «Технология машиностроения». Магистральным направле-
нием науки было принято учение о точности и расчете припусков на обра-
ботку.
В 30-е гг. вышли в свет труды В. М. Кована: «Производство автомо-
билей и тракторов», «Обработка автомобильных и тракторных деталей на
металлорежущих станках», «Точность обработки деталей машин». Всего
В. М. Кованом было написано более тридцати фундаментальных работ
в области технологии машиностроения.
Научная школа В. М. Кована тесно сотрудничала с Ленинградской
технологической школой профессора А. П. Соколовского и школой воспи-
танника МВТУ профессора А. И. Каширина. В 1939 г. В. М. Кован
совместно с профессором МВТУ А. Б. Яхиным издал труд «Теоретические
121
вопросы технологии машиностроения». Научно-учебная лаборатория
технологии машиностроения начала функционировать в 1945 г.
Очень четко проявился научный потенциал школы при написании
в 1947-1948 гг. 5-го, 6-го и 7-го томов энциклопедического справочника
«Машиностроение». Ученики профессора В. М. Кована приняли в издании
справочника самое активное участие в качестве авторов. Основатель шко-
лы руководил кафедрой 32 года.
Каждая научная школа по-своему уникальна. Одним из важнейших
научных положений школы МГТУ является разработка расчетно-
аналитического метода определения ожидаемой точности изготовления де-
талей и сборки машин. Такой научный подход был вполне созвучен с иде-
ями профессора А.П. Соколовского.
Общегосударственное значение имеют труды научной школы по
определению припусков на обработку. Научное определение величины
припусков не только позволяет экономить ресурсы, но и обеспечивает
возможность решения целого комплекса проблем, связанных с разработкой
технологических процессов в машиностроении.
Особенно заметную роль в дальнейшем развитии научной шко-
лы сыграл профессор Владимир Сергеевич Корсаков, зав. кафедрой с 1962
по 1984 гг., который долгие годы работал вместе с профессором В. М. Ко-
ваном. Под руководством профессора В. С. Корсакова разрабатывались
проблемы точности при изготовлении деталей машин, автоматизации про-
ектирования оснастки, изготовлении и сборке машин. Он способствовал
еще большему и глубокому развитию учения о качестве машин и точности
во всех ее проявлениях. Труды профессора В. С. Корсакова по этим
направлениям начали появляться, начиная с 1959 г. Широко известен его
труд «Автоматизация производственных процессов» (1978 г.), а также тру-
ды в области технологии сборки (1961, 1983 гг.).
Развитие научных положений школы профессора В. М. Кована при-
вело к созданию нового научного направления - технологической наслед-
ственности, имеющего особо важное значение для изготовления прецизи-
онных изделий. Руководителем этого направления является профессор
А. М. Дальский. Начиная с 1975 г. опубликовано более десяти научных
монографий и учебников, в основе которых лежат научные идеи школы
В. М. Кована.
За последнее десятилетие эти идеи продолжали активно развивать-
ся. Профессор А. И. Кондаков посвятил свою деятельность разработке тео-
рии принятия технологических решений. Научный интерес представляют
его разработки в области направленного формирования технологиче-
ских сред. Профессор А. С. Васильев продолжил разработку расчетно-
аналитического метода определения ожидаемой точности, обратил внима-
ние не только на действие каждого параметра процесса на конечный
результат, но и на взаимное воздействие этих параметров друг на друга.
122
Такую проблему удалось разрешить только при использовании компьюте-
ризации технологии машиностроения.
Одним из существенных признаков любой научной школы является
устойчивость ее научных положений. Применительно к школе технологов-
машиностроителей МГТУ им. Н. Э. Баумана устойчивость научных поло-
жений подтвердила сама жизнь.
Научная школа Ml ТУ им. Н. Э. Баумана
«Технологическая наследственность в машиностроении»
Научная школа «Технологическая наследственность» возникла в
МГТУ им. Н. Э. Баумана как логическое продолжение развития научной
школы профессора В. М. Кована. Во второй половине прошлого века стало
очевидным, что ряд задач, особенно в области технологии прецизионного
машиностроения, нельзя решить обычными методами.
Разработка этого направления имеет особое значение для изготовле-
ния высокоточных изделий в машиностроении. Потребовалось рассмотре-
ние всех этапов создания машины во временном масштабе. Технологиче-
ской наследственностью названо явление переноса свойств изделий
от предшествующих технологических операций к последующим.
Антон Михайлович Дальский в 1970-1984 гг. заведовал кафед-
рой «Технология металлов», а в 1984-1990 гг. - кафедрой «Технология ма-
шиностроения» МГТУ им. Н. Э. Баумана. Основатель нового научно-
го направления - «Технологическая наследственность». Результаты этих
исследований развиты в научной школе под руководством профессора
А. М. Дальского.
Основы учения о технологической наследственности были изложены
профессором А. М. Дальским в его монографии «Технологическое обеспе-
чение надежности высокоточных деталей машин» (1975 г.). На основе
принципов технологического наследования можно утверждать, что состоя-
ние изделия, т. е. его качество, определяется не только силами (давлениями,
моментами сил, температурами и пр.), действующими на объект в данный
момент времени, но и теми силами и факторами, которые действовал на не-
го в прошлом. Такой подход, подтвержденный практикой, оказался право-
мерным. Но на пути реализации закономерностей технологического насле-
дования возникают существенные трудности.
Во-первых, еще нет достаточных данных для количественного опи-
сания явления, то есть не всегда можно определить, в какой степени пере-
даются, например, напряжения в поверхностных слоях заготовок, отклоне-
ния формы, расположения поверхностей и др.
Во-вторых, не всегда удается установить своеобразные «барьеры» на
пути передачи тех наследственных свойств, которые снижают качество де-
талей машин, а также проявляются на их сборке.
123
Это характерно для всего жизненного цикла машины: при изготов-
лении материала, получении заготовок, превращении заготовок в детали,
сборке и испытаниях машин и, наконец, при эксплуатации.
На преодоление указанных трудностей направлены как отдельные,
так и совместные работы ученых различных технологических школ. По-
ложительные результаты работы ученых-технологов уже получены: удает-
ся прогнозировать погрешности на основе теории упругости с микромет-
рической точностью. В этом случае количественная сторона технологиче-
ского наследования обеспечивается полностью.
Аналогичная картина возникает на операциях сборки, когда техно-
лог может количественно определить силовую картину собираемых дета-
лей.
Проблема возведения «барьеров», ставящих заслон передаче не-
желательных свойств при изготовлении деталей, еще ждет своего ре-
шения.
Основным барьером считаются термические операции. Они способ-
ны в большой степени как бы зачеркнуть предысторию изготовления дета-
лей. Так, структура напряжения в теле заготовки и ее поверхностных сло-
ях, твердость и ряд других наследственных свойств могут быть суще-
ственно изменены. Материал заготовок и деталей представляет собой
сплошную среду, отдельным участкам которой характерны свои геометри-
ческая форма, напряжения, определенная структура. Своеобразная пере-
стройка в указанных участках оказывается столь существенной, что позво-
ляет как бы забыть предысторию изготовления объекта.
Для отыскания других «барьеров» с целью повышения качества из-
делий и машин в целом необходимы новые теоретические и эксперимен-
тальные исследования. Те технологические системы, которые можно рас-
сматривать как диссипативные, способны переходить при определенных
условиях от упорядоченного функционирования к функционированию
(движению), называемому хаотическим. Согласно принципу Бора, такой
переход возникает в случае, когда перестает существовать причина, огра-
ничивающая упорядоченное функционирование. В качестве такой причи-
ны может выступать сила или момент силы, давление, температура и пр.
Аналогичный эффект может вызывать не исчезновение причины, а изме-
нение условий нагружения, скорости и т. д.
Во всех подобных случаях возникает самоорганизующаяся (самораз-
вивающаяся) технологическая система. Она функционирует по собствен-
ным законам, диктуемым синергетикой как наукой о сложных самооргани-
зующихся системах. Новая, особая система уже не наследует те свойства,
которые были до ее появления, она «теряет память». Поэтому можно
утверждать, что в случае создания самоорганизующейся системы воздви-
гается «барьер» для передачи наследственных свойств. Таким образом,
в учении о технологической наследственности в качестве барьеров можно
124
рассматривать не только термические операции, но и другие особенности
технологических систем.
Изучение поведения самоорганизующихся технологических систем
подводит к важному выводу: такие системы неустойчивы. Они характе-
ризуются нелинейностью, что является их важнейшей отличительной чер-
той. Итак, с одной стороны, на основе объективных закономерностей воз-
никают особые состояния системы («катастрофы»), которые приводят
к возможности возведения «барьера» на пути передачи вредных нас-
ледственных свойств для повышения качества машины, с другой - тех-
нолог может так организовать процесс, что в определенной степени ста-
новится возможным корректировать поведение самоорганизующихся
систем.
Для этого необходимо ввести своеобразные технологические регла-
менты, категорические требования к их функционированию. Прежде всего
речь идет о направленном формировании технологической среды (назна-
чении сил, температур, времени, скоростей, химических составов и пр.,
полученных в результате научных и производственных решений). Уточ-
няются технологические регламенты в каждом конкретном случае в ходе
глубокого изучения поведения технологической системы, работающей как
самоорганизующаяся. Такие системы используют, прежде всего, для пре-
цизионной обработки и сборки прецизионных машин.
Использование синергетических эффектов в технологии машино-
строения, объединение научных сил и опыта производственников,
безусловно, обеспечат повышение показателей качества машинострои-
тельной продукции. Установлено, что технологические наследственные
связи оказываются вполне приемлемыми для заготовительного производ-
ства, механической обработки резанием и сборки. В 1984 г. за работу
по созданию отечественных скоростных электрошпинделей профессор
А. М. Дальский и доцент А. С. Васильев удостоены премии Совета Мини-
стров СССР.
Александр Сергеевич Васильев - заведующий кафедрой «Техноло-
гия машиностроения» МГТУ им. Н. Э. Баумана.
Направление научной деятельности А.С. Васильева связано с разра-
боткой теории направленного формирования качества прецизионных изде-
лий в технологических средах.
Начиная с 1990 г. школа технологической наследственности уже
объединяла деятельность одиннадцати кафедр МГТУ. Научные исследова-
ния проводились по следующим направлениям:
- общая теория технологического наследования;
- наследование в заготовительном производстве;
- технология изготовления деталей;
- технология сборочного производства;
- метрологические проблемы технологического наследования.
125
Этапы этой работы к 2000 г. завершились изданием монографии
«Технологическая наследственность в машиностроительном производ-
стве». В этом труде кроме пяти профессоров МГТУ принял участие и про-
фессор Б. М. Базров (Институт машиноведения АН РФ). Ряд научных по-
ложений, полученных в результате деятельности школы, опубликованы
профессором А. М. Дальским совместно с профессором А. Г. Сусловым в
монографии «Научные основы технологии машиностроения» (Изд-во
«Машиностроение», 2002).
Характерным для научной школы является постоянный интерес
к проблемам сборки прецизионных изделий. Собранное издание концен-
трирует многие производственные погрешности наследственного характе-
ра. Проблема сборки и возникающие погрешности нашли отражение еще в
1988 г. в монографии «Сборка высокоточных соединений в машинострое-
нии» (А. М. Дальский, 3. Г. Кулешова).
Школа «Технологическая наследственность» хорошо известна в
СНГ. В ряде вузов технического профиля проблемы технологической
наследственности представлены специальными лекционными курсами. Ре-
зультаты деятельности школы нашли также отражение и в «Справочнике
технолога-машиностроителя» (изд-во «Машиностроение», 2001). Особенно
прочные научные связи у участников школы сложились с учеными Бело-
руссии и Украины. Такой союз ученых школы с учеными Белоруссии
увенчался выходом в свет монографии «Технологические основы управле-
ния качеством машин» (Изд-во ФТИ, 2002, авторы А. С. Васильев,
А. М. Дальский, М. Л. Хейфец, Б. П. Чемисов, П. И. Ящерицын). С таким
же названием опубликована монография в союзе как с белорусскими,
так и с украинскими учеными (изд-во «Машиностроение», 2003, авторы
А. С. Васильев, А. М. Дальский, С. А. Клименко и др.). Дальнейшее разви-
тие научной школы потребовало привлечения проблем нанотехнологии,
а также синергетики. В последнем случае создаваемая самоорганизующая-
ся технологическая система, что характерно для большинства технологи-
ческих процессов, как бы «теряет память», чем и создаются «барьеры» на
пути передачи к последующим операциям вредных наследственных
свойств изделий. С помощью таких приемов можно существенно повы-
шать качество машиностроительной продукции.
Интеграция научных школ в области технологии машиностроения и,
в частности, технологической наследственности, привела в 2003 г. к поло-
жительным научным результатам. За совместную работу с учеными уни-
верситетов Орла и Тулы профессорам И. Б. Федорову, А. М. Дальскому
и А. С. Васильеву присуждена премия Правительства Российской Федера-
ции в области образования за 2002 г.
126
Научная школа МГТУ им. Н. Э. Баумана в области механической
и физико-технической обработки и инструмента
Научная школа в области технологии обработки материалов резани-
ем, электрофизическими способами, проектирования режущих инструмен-
тов и инструментальной оснастки, а также технологии инструментального
производства основана в МГТУ им. Н. Э. Баумана в 1930 г. на базе создан-
ной в Императорском московском техническом училище (ИМТУ) в 1909 г.
лаборатории резания металлов.
Школой в различные годы руководили доктора технических наук,
профессора И. М. Беспрозванный (1930-1950 гг.), Г. И. Грановский
(1950-1982 гг.), В. Н. Подураев (1982-1994 гг.), А. Е. Древаль (с 1994 г.).
Научная школа с момента основания находится в пределах одной об-
ласти науки и техники и прошла большой эволюционный путь в соответ-
ствии с растущими требованиями машиностроения и развитием науки ре-
зания металлов и технологии инструментального производства.
Грановский Герберт Иванович - выдающийся ученый в области ре-
зания металлов и режущего инструмента, создатель нового раздела в тео-
рии резания - кинематики резания, автор более 40 научных работ, дей-
ствительный член Академии Латвийской ССР (1958), заведующий кафед-
рой «Теория механической обработки и инструмент» (1952-1981).
В 1935 г. Грановский Г. И. был командирован в Волгоградский ме-
ханический институт, где заведовал кафедрой «Резание металлов». По воз-
вращении в Москву в 1938 г. работал ассистентом, доцентом, профессо-
ром кафедры «Теория механической обработки и инструмент». С 1952 г.
по 1982 г. Грановский Г. И. - заведующий кафедрой.
Грановский Г. И. внес большой вклад в развитие науки о резании ме-
таллов: создал научную школу в области расчета и конструирования ре-
жущих инструментов и один из важнейших разделов теории резания - ки-
нематики резания; обнаружил и всесторонне исследовал явление немоно-
тонности стойкостных зависимостей; предложил оригинальный математи-
ческий аппарат для аналитического описания многих сложных зависимо-
стей резания металлов.
Работы Грановского Г. И. в области износостойкости инструмен-
тальных материалов и моделирования процессов трения и износа, разра-
ботки методик формирования исходных данных для создания нормати-
вов режимов резания являются уникальными и получили всеобщее при-
знание. Под руководством Грановского Г. И. были подготовлены Об-
щемашиностроительные нормативы режимов резания практически по всем
видам обработки резанием, выполнено 40 кандидатских и 10 докторских
диссертаций.
Огромна заслуга Грановского Г. И. в создании отечественной шко-
лы инженеров и ученых - специалистов по резанию металлов. Гранов-
127
ский Г. И. создал и впервые в России (СССР) прочитал полные курсы
«Расчет и конструирование режущих инструментов» и «Технология ин-
струментального производства», разработал принципиально новые виды
лабораторных работ по дисциплинам специальности.
Основные труды: «Кинематика резания» (1948 г.), «Резание метал-
лов» (1954 г., с коллективом авторов), «Металлорежущие инструменты.
Конструкция и эксплоатация: Справочное пособие» (1952 г.), «Фасонные
резцы» (1975 г., в соавторстве с Панченко К. П.), «Резание металлов»
(1985 г., в соавторстве с В. Г. Грановским), «Обработка результатов экспе-
риментальных исследований резания металлов» (1982 г.).
За большую научную и педагогическую работу Грановский Г. И.
награжден орденами «Знак почета» (1945 г.) и «Трудового красного знаме-
ни» (1960 г.) и медалью «За доблестный труд в Великой Отечественной
войне» (1946 г.).
В. Н. Подураев является основателем научной школы вибрационного
резания, им разработаны качественно новые методы механической и физи-
ко-химической обработки, автоматически регулируемые и комбинирован-
ные процессы резания, системы технологической диагностики резания ме-
тодом акустической эмиссии.
В возрасте 39 лет В. Н. Подураев блестяще защищает докторскую
диссертацию на тему «Вибрации при механической обработке изделий
ракетного и ствольного вооружения» и становится первым доктором,
защитившимся на кафедре «Технология и материалы специального
машиностроения». В 1982 году он избирается заведующим кафедрой
МТ-2 МГТУ им. Н. Э. Баумана, где работал до последних дней своей
жизни.
Разработки В. Н. Подураева и его учеников получили широкое при-
менение на предприятиях различных отраслей отечественного машино-
строения. Станок глубокого вибросверления демонстрировался на между-
народных промышленных выставках в Лондоне и Париже. В тесном со-
дружестве с Московским авиационным объединением «Салют» созданы
специализированные станки для обработки деталей двигателей самолетов,
а также разработаны промышленные образцы металлорежущих станков
с использованием искусственно создаваемых вибраций. За внедрение пер-
спективных научных разработок в промышленность В. Н. Подураев был
удостоен премии имени И. А. Тиме - выдающегося русского ученого в об-
ласти резания материалов. В. Н. Подураев широко известен в стране и за
рубежом своими научными публикациями: 10 монографий и учебников,
более 100 статей, 76 изобретений посвящены актуальным проблемам ма-
шиностроения. Его основные научные труды: «Обработка резанием жаро-
прочных и нержавеющих материалов»- 1965 г., «Обработка резанием
с вибрациями» - 1970 г., «Резание труднообрабатываемых материалов»-
1974 г., «Автоматически регулируемые и комбинированные процессы
128
резания»- 1977 г., «Производство артиллерийских систем»- 1981 г.,
«Технология физико-химических методов обработки» - 1985 г.
Древаль Алексей Евгеньевич - профессор, заведующий кафедрой
с 1996 г. Окончил кафедру АМ2 МВТУ в 1964 г. Прошел научную стажи-
ровку в университете Me. Master, Канада (1973 г.).
Им выполнены исследования точности процесса резьбонареза-
ния внутренних резьб метчиками. Установлены условия ведения ин-
струмента вдоль оси, выявлены и исследованы факторы процесса обработ-
ки, влияющие на точность формирования профиля резьбы. Разработа-
ны технологические рекомендации по повышению точности нареза-
ния внутренних резьб. Выполнены работы по систематизации причин от-
казов и разработаны модели отказов быстрорежущих осевых инстру-
ментов.
Обоснованы и предложены методы диагностирования состояния
и прогнозирования надежности осевого инструмента на основе физиче-
ских параметров процесса резания. Разработаны методы повышения по-
казателей надежности осевого режущего инструмента.
В настоящее время С. В. Грубым проводится крупная научно-
исследовательская работа по сверхточной токарной обработке металлооп-
тических крупногабаритных элементов. Под научным руководством
Н. Ф. Зеленцовой разрабатываются научные и технологические основы ла-
зерного упрочнения и легирования режущего инструмента и систем ин-
струментального обеспечения машиностроительных предприятий.
4.2.2. Научные школы МОССТАНКИНА
Технологическая школа Ml ТУ «Станкин»
Кафедра «Технология машиностроения» МГТУ «Станкин» - одна из
старейших в мире - создана в 1938 г. в период подготовки к тяжелым ис-
пытаниям Великой Отечественной войны 1941-1945 гг.
Основатель кафедры и ее заведующий с 1938 по 1946 г. д-р техн,
наук, проф. А. И. Каширин - один из основоположников отрасли науки
о технологии машиностроения, автор учебников «Основы проектирования
технологических процессов», «Технология машиностроения», учебник для
машиностроительных втузов. В книге излагаются теоретические основы
технологии машиностроения, методы осуществления технологических
процессов обработки деталей машин и сборки самих машин.
Другой труд «Исследование вибрации при резании металла» (М.:
Изд-во. АН СССР, 1944. В этой работе впервые была установлена физиче-
ская сущность процесса вибрации при резании металлов и составлены
уравнения, характеризующие этот процесс.
А. И. Каширин был одним из организаторов и научных руководите-
лей комиссии по резанию металлов.
129
С 1945 г. А. И. Каширин являлся заместителем председателя комис-
сии по качеству поверхности, председателем комитета технологии
ВНИТОМАШ и председателем комитета технологии МОНИТОМАШ.
До конца своей жизни А. И. Каширин руководил секцией механической
обработки Комиссии по технологии машиностроения Академии наук
СССР.
Заслуженный деятель науки и техники РСФСР, лауреат Ленинской
премии, почетный доктор-инженер Дрезденского технического универси-
тета, д-р техн, наук, проф. Б. С. Балакшин возглавлял кафедру с 1946 по
1974 г.
Заслуженный деятель науки и техники РСФСР, д-р технических
наук, профессор Д. В. Чарнко являлся одним из проектировщиков Сталин-
градского тракторного завода, а позже был главным инженером этого за-
вода, главным технологом ЭНИМСа, главным технологом, заместителем
начальника Технического управления Наркомата станкостроения. Участ-
вовал в реконструкции многих станкостроительных заводов и переводе их
производства на поток. Глубокие знания в области станкостроения позво-
лили профессору Д. В. Чарнко выявить закономерность развития металло-
режущих станков, новые их структуры и тенденции развития для обеспе-
чения высокой производительности (1963 г.).
В 1958 г. д-р технических наук, профессор Л. А. Глейзер внес значи-
тельный вклад в создание теории шлифования. Л. А. Глейзер - автор одно-
го из первых в мире станка с программным управлением.
Школа технологии машиностроения - старейшая научная школа, ве-
дущая свою историю со дня основания Станкина, созданная д-ром техн,
наук проф. Борисом Сергеевичем Балакшиным, возглавившим в 1946 г.
кафедру «Технология машиностроения».
Идеи об оснащении станков устройствами адаптивного управления,
выдвинутые Б. С. Балакшиным, разрабатывались на протяжении 25 лет
с начала 50-х годов. При разработке проблемы адаптивного управления
процессом обработки заготовок были доказаны и реализованы различные
новые возможности, а также предложены новые методы конструирования
прецизионных станков. Идеи и разработки коллектива кафедры под руко-
водством Б. С. Балакшина получили всемирное признание. В 1972 г. кол-
лективу кафедры присуждена Ленинская премия.
Среди важнейших трудов школы - труды по теории автоматиче-
ской сборки изделий, разработанной под руководством В. В. Косилова
и А. А. Гусева, работы Д. В. Чарнко по раскрытию структур операций и
автоматизации мелкосерийного и единичного производства с применением
гибких производственных систем (ГПС), работы И. М. Колесова по рас-
крытию количественных связей между отклонениями формы, относитель-
ного поворота поверхностей деталей и расстояния между ними, появляю-
щихся в процессах изготовления машин, и многие другие.
130
В 1970 г. под руководством Б. С. Балакшина и И. М. Колесова были
разработаны и утверждены ГОСТ 16319 и ГОСТ 16320-70 «Размерные це-
пи», стандартизировавшие терминологию и методы расчета допусков
и сыгравшие важную роль в популяризации теории размерных цепей.
Успех и авторитет научной школы технологии машиностроения
привлекли внимание вузов страны, и кафедра стала местом стажиров-
ки преподавателей. В конце 60-х гг. установилось тесное сотрудниче-
ство с Дрезденским техническим университетом, Высшей технической
школой в г. Карл-Маркс-Штадт (ГДР) и другими зарубежными универси-
тетами.
Б. С. Балакшин внес огромный вклад в развитие технологии машино-
строения, разработав ее научные основы, содержащие ряд понятий и по-
ложений, вошедших в современную терминологию и практику:
- теорию размерных цепей (1939 г.);
- теорию базирования (1946 г.);
- метод разработки технологического процесса изготовления маши-
ны, содержащий состав, последовательность действий и указания
по их осуществлению.
В 1970 г. под руководством Б. С. Балакшина и И. М. Колесова были
разработаны и утверждены ГОСТ 16319 и ГОСТ 16320-70 «Размерные це-
пи», стандартизировавшие терминологию и методы расчета допусков
и сыгравшие важную роль в популяризации теории размерных цепей.
Значительным шагом в обеспечении повышения производительности
и точности обработки на металлорежущих станках явилось предложение
Б. С. Балакшина об адаптивном управлении процессом изготовления из-
делий. Началось развитие адаптивного управления на наиболее трудоем-
ких операциях с высокими требованиями к точности деталей кругло-
шлифовальных, плоскошлифовальных, шлицешлифовальных и внутри-
шлифовальных станков. Несколько позже начались интенсивные исследо-
вания по применению адаптивного управления на станках токарной и фре-
зерной групп.
Очевидный эффект обеспечивало использование адаптивного управ-
ления на гидрокопировальных станках. Дальнейшее сокращение времени
и снижение себестоимости изготовления деталей были достигнуты пу-
тем использования автоматических систем наладки и подналадки метал-
лорежущих станков, многомерных САУ, управляющих одновременно точ-
ностью, производительностью и стойкостью режущих инструментов.
Наряду с известными трудами Б. С. Балакшина «Технология маши-
ностроения», «Основы технологии машиностроения» (выдержавшего 3 из-
дания: 1959, 1966 и 1969 гг.) и «Теория и практика машиностроения»
(1982 г.) по проблеме адаптивного управления были опубликованы три
монографии «Самоподнастраивающиеся станки» (1965, 1967 и 1970 гг.)
и издан капитальный труд «Адаптивное управление станками» (1973 г.).
131
Одновременно с 1960 г. начались интенсивные работы по автоматизации
сборки изделий.
Значительный научный вклад в автоматическую сборку изделий
внес А. А. Гусев с целью обеспечения достижения точности при соеди-
нении деталей с использованием программных и адаптивных средств
(1965 г.), в том числе с применением универсальных машин и самоперена-
лаживающихся устройств (1970-1972 гг.) Такие устройства обеспечивают
высокую производительность и надежность за счет широких допусков
на все составляющие звенья сборочных систем. Они были признаны в ка-
честве изобретений в нашей стране, Японии, США, Англии, Франции,
Германии и нашли применение в ряде промышленно развитых стран.
Игорь Михайлович Колесов в 1967 г. раскрыл количественные связи
между отклонениями формы, относительными поворотами поверхностей
деталей и расстояниями между ними, появляющимися в процессе изготов-
ления машин.
Сохранение и развитие научной школы Б. С. Балакшина, авторитета
и традиций кафедры стало главной задачей д-ра техн, наук проф. Игоря
Михайловича Колесова. Под его руководством проходила начатая еще в
1937 г. при жизни Б. С. Балакшина разработка Государственного стандарта
по базированию и базам, завершившаяся утверждением ГОСТ 21495-76
«Базирование и базы в машиностроении». Идея адаптивного управления в
дальнейшем нашла свое развитие в автоматизации мелкосерийного и еди-
ничного производства с применением гибких производственных систем
(ГПС).
Научная школа инструментальщиков Ml ТУ «Станкин»
Основателем школы инструментальщиков в МГТУ «Станкин» явля-
ется д-р техн, наук, проф., заслуженный деятель науки и техники РФ
Иван Иванович Семенченко, который основал кафедру «Инструменталь-
ное производство» в 1931 г. и руководил кафедрой по 1964 г.
На кафедре были собраны лучшие специалисты в области инстру-
ментального производства - проф. Г. Н. Сахаров (впоследствии заведую-
щий кафедрой, лауреат Государственной премии), проф. В. М. Матюшин
(специалист в области зуборезного инструмента), доценты В. М. Воробьев
(специалист в области проектирования инструмента для обработки слож-
ных поверхностей), О. Б. Арбузов, Ю. Л. Боровой (впоследствии замести-
тель директора по науке ВНИИ инструмента), профессор Г. Р. Фрезеров
(бывший директор завода «Фрезер»), доц. В. К. Котельников, доц.
Н. А. Розно (специалист в области твердосплавного инструмента) и др.
Данному коллективу кафедры удалось создать лабораторную базу
(лабораторию технологии изготовления инструмента и лабораторию кон-
троля сложного режущего инструмента, по тем временам одну из лучших).
Написанный И. И. Семенченко четырехтомник «Режущий инструмент»
132
послужил в 1963 г. базой для написания учебника «Проектирование ме-
таллорежущих инструментов».
С 1965 по 1985 г. школу инструментальщиков возглавил д-р техн,
наук, проф., лауреат Государственной премии СССР Г.Н. Сахаров. Науч-
ная работа школы была сосредоточена на вопросах теории и расчета ре-
жущих инструментов, в том числе инструментов для винтовых поверхно-
стей, зуборезных инструментов, инструментов для обработки деталей не-
эвольвентных профилей, алмазных инструментов, резьбонакатанных ин-
струментов.
В 1985 г. работу возглавил д-р техн, наук, проф., заслуженный дея-
тель науки РФ, академик Российской академии космонавтики имени
К. Э. Циолковского Владимир Андреевич Гречишников.
Научная работа школы концентрируется на проблемах автоматизиро-
ванного проектирования металлорежущих инструментов, инструменталь-
ном обеспечении автоматизированного производства, на проектировании
инструментов для высокоскоростной обработки, инструментов для глубо-
кого сверления точных отверстий, комбинированных инструментов с пла-
нетарным движением для обработки резьбовых отверстий, на проблемах
проектирования и производства сборных режущих инструментов.
Учеными школы написан учебник «Инструментальное обеспечение
автоматизированного производства» (М: Высшая школа, 2001), моногра-
фия «Формирование информационно-поисковой системы инструменталь-
ного обеспечения автоматизированного производства» (М: Машино-
строение, 2000). Кафедра МГТУ «Станкин» является ведущей в России
по этой специальности, а В. А. Гречишников- председателем учебно-
методического объединения.
При кафедре работают Головной совет по станкостроению, секция
машиностроения (станки, инструменты, робототехника) по грантам, совет
при редакции «Машиностроение», «Библиотека инструментальщика», ко-
торыми руководит проф. В. А. Гречишников. В 2003 г. школа отмечена
грантом президента РФ как ведущая научная школа «Инструментальное
обеспечение автоматизированного производства».
Научная школа резания материалов МГГУ «Станкин»
Научная школа резания материалов начала свое становление
в 1930 г., в год основания Московского государственного технологическо-
го университета «Станкин» и открытия кафедры «Резание материа-
лов».
Целью создания кафедры являлось обеспечение отечественной инду-
стрии специалистами в области надежности и интенсификации процессов
резания различных материалов, а также в области повышения качества
режущего инструмента и обработанных изделий. Основателем научной
133
школы и заведующим кафедрой «Резание материалов» на протяжении пер-
вых четырех лет ее существования являлся заслуженный деятель науки и
техники РСФСР, д-р техн, наук, проф. А. В. Панкин, который в 1910 г.
впервые перевел на русский язык книгу Ф. Тейлора «Искусство резать ме-
таллы».
В 1937 г. научную школу возглавил заслуженный деятель науки и
техники РСФСР, д-р техн, наук, проф. В. А. Кривоухов. С его именем свя-
заны многие яркие страницы в истории научной школы. Являясь членом
Комиссии по резанию при техническом совете народного комиссариата
тяжелой промышленности СССР, В. А. Кривоухов вместе с сотрудниками
кафедры участвовал в разработке справочных материалов по режимам ре-
зания для всех видов инструмента, которые были положены в основу госу-
дарственных нормативов по режимам резания. В. А. Кривоухов является
соавтором первых отечественных учебников «Резание металлов» и «Реза-
ние конструкционных материалов, режущие инструменты и станки».
На протяжении 1952-1953 гг. школу возглавлял ученик В. А. Криво-
ухова заслуженный деятель науки и техники РСФСР, д-р техн, наук, проф.
В. А. Аршинов. Им в соавторстве был написан учебник «Резание металлов
и режущий инструмент».
В 1953 г. на кафедру пришел заслуженный деятель науки и техники
РСФСР, д-р техн, наук, проф. И. П. Третьяков, который заведовал кафед-
рой вплоть до 1985 г. При нем в школе начали бурно развиваться совер-
шенно новые научные направления: диагностика инструмента и процес-
са резания, моделирование и управление резанием, режущий инструмент
с износостойким покрытием и другие. Под его руководством коллектив
кафедры резания материалов одним из первых в бывшем Советском Союзе
начал проводить исследования в области высокоскоростного резания ме-
таллов.
За разработанные научные основы прочности режущей части ин-
струмента и созданные уникальные установки для испытания режущих ин-
струментов в сложнонапряженном состоянии И. П. Третьяков был удосто-
ен Сталинской премии. Результаты этой работы были обобщены в его док-
торской диссертации на тему «Исследование влияния конструктивных
элементов металлорежущего инструмента на прочность». И. П. Третьяков
является одним из авторов знаменитой монографии «Развитие науки о ре-
зании материалов», а также монографии «Режущие инструменты с износо-
стойкими покрытиями».
После И. П. Третьякова научную школу возглавил заслуженный дея-
тель науки и техники РСФСР, д-р техн, наук, проф. В. К. Старков и руково-
дил ею до 1990 г. С его приходом стремительное развитие получило науч-
ное направление «Инструменты и технологии абразивной обработки.
В. К. Старковым изданы книги: «Технологические методы повышения
надежности обработки на станках с ЧПУ», «Обработка резанием. Управление
134
стабильностью и качеством в автоматизированном производстве», «Дис-
локационные представления о резании металлов» и другие.
В 1990 г. школу возглавил лауреат Государственной премии СССР,
д-р техн, наук, проф. А. С. Верещака, который руководил школой в тече-
ние 9 лет. Он занимается вопросами повышения эффективности использо-
вания режущих инструментов на основе применения мелкозернистых
сплавов и композиционной керамики с многофункциональным покрытием.
Его вклад в становление и развитие в бывшем Советском Союзе
научного направления «Режущие инструменты с износостойкими покры-
тиями» трудно переоценить. Он является автором известной монографии
«Работоспособность режущего инструмента с износостойкими покрытия-
ми».
С 1999 г. научной школой руководит лауреат Премии Правительства
РФ в области науки и техники, д-р техн, наук, проф. Сергей Николаевич
Григорьев. С его приходом появились новые направления научных иссле-
дований - вакуумно-плазменная, лазерная, электроискровая и другие тех-
нологии обработки материалов, открылись новые специальности подго-
товки дипломированных инженеров и магистров техники и технологии,
а кафедра получила новое название - «Высокоэффективные технологии
обработки».
Основными направлениями научной деятельности являются повы-
шение ресурса работы инструмента и ответственных деталей машин по-
средством разработки и применения методов и оборудования для получе-
ния новых износостойких композиционных материалов, обладающих уни-
кальным комплексом эксплуатационных свойств, а также повышение экс-
плуатационной надежности инструмента и элементов технологического
оборудования за счет применения систем диагностирования их состояния в
реальном масштабе времени.
Наряду с новыми направлениями научной деятельности кафедры,
интенсивно развиваются и традиционные направления: диагностика сос-
тояния процесса резания и инструмента, математическое моделирование
и управление процессом резания, исследование процессов высокоскорост-
ного резания, в том числе без применения СОЖ. С. Н. Григорьевым яв-
ляется соавтором одного из первых учебников по дисциплине «Надеж-
ность и диагностика технологических систем».
Научная школа станочников МГТУ «Станкин»
Научная школа станочников МГТУ «Станкин» была всегда тесно
связана с развитием станкостроения. В период его становления в СССР
и была создана кафедра (1934 г.), которую длительное время (до 1968 г.)
возглавлял проф. Н. С. Ачеркан. В своих работах он заложил фундамен-
тальные основы новой науки - станковедения. Он же создал на кафедре
135
научную школу расчетчиков в области станков, выпускниками которой
стали такие известные ученые, как доктора наук, профессора А. А. Федо-
тенок, В. Э. Пуш, В. А. Кудинов, В. В. Каминская, 3. М. Левина, В. Г. Бе-
ляев, В. С. Хомяков, А. В. Пуш и др.
В те годы на кафедре работали многие ученые, пришедшие из про-
мышленности и имеющие большой опыт создания конструкций и эксплуата-
ции станков. Среди них профессора Г. М. Головин, В. В. Ермаков,
Н. В. Игнатьев, доценты А. Н. Хрыков, Ю. Е. Михеев, А. А. Гаврюшин,
В. К. Старостин, А. Г. Маеров, Ю. В. Копыленко. В период с 1968 по 1989 гг.
кафедру станков возглавлял д-р техн, наук, проф. В. Э. Пуш.
Он создал на кафедре научную школу по бесконтактным опорам и
механизмам. Многие из бывших аспирантов профессора В. Э. Пуша стали
известными учеными в этой области. Специалистами в этой области на
кафедре являются также доценты А. А. Какойло и Ю. В. Мещеряков.
Владимир Васильевич Бушуев в 1988-2009 гг. был заведующим этой
кафедрой. Д-р техн, наук, проф. В. В. Бушуев, являясь крупным ученым в
области гидростатических опор станков, продолжил дело, начатое
В. Э. Пушем. После окончания вуза был направлен на Коломенский за-
вод тяжелого станкостроения, где и проработал 23 года, из них 20 лет
на конструкторских должностях, в том числе начальником бюро, замес-
тителем главного конструктора завода. Руководил разработкой ряда тя-
желых и уникальных станков, в том числе горизонтальных и вертикаль-
ных зубообрабатывающих станков с диаметром обработки до 14 000 мм,
токарно-карусельных станков с диаметром обработки до 22 000 мм.
Результаты его научных исследований широко использовались
практически во всех вновь разрабатываемых станках. В. В. Бушуев соз-
дает новую научную школу- в области методологии конструирования
станков и, в частности, станков с параллельной кинематикой. В этом
направлении под его руководством уже защитили диссертации несколько
аспирантов.
Является автором 7 монографий, в том числе «Основы конструи-
рования станков» и «Практика конструирования машин», редактором
и соавтором учебника «Станочное оборудование автоматизированного
производства» в двух томах, соавтором учебников «Металлорежу-
щие станки и станочные комплексы» в двух томах, «Проектирование стан-
ков» в трех томах, соавтором энциклопедии «Металлорежущие станки
и деревообрабатывающее оборудование» и монографии «Технологи
России».
Повышения точности станков невозможно достичь без расчета и оп-
тимизации их динамических характеристик. Это направление на кафедре
вот уже более 30 лет возглавляет д-р техн, наук, проф. В.С. Хомяков. Ему
удалось создать на кафедре научную школу по динамике и математиче-
скому моделированию станков.
136
Школа метрологов
Научная школа метрологов началась с первой метрологической дис-
циплины, преподаваемой в Станкине «Допуски и технические измерения».
Основоположником школы метрологов является Иосиф Ефимович
Городецкий, выдающийся метролог и педагог, лауреат Государственной
премии СССР, д-р техн, наук проф.
Талантливый организатор и крупный специалист, И. Е. Городецкий
создавал научную школу при тесном взаимодействии с промышленностью,
в том числе с заводом «Калибр», Комитетом по делам мер и измеритель-
ных приборов (Коммерприбор), с Всесоюзным бюро взаимозаменяемости
и другими организациями. Это сотрудничество обеспечивало высокое ка-
чество учебного процесса и развитие научной работы по наиболее акту-
альным проблемам машиностроения.
В эти годы также разворачиваются фундаментальные работы по
нормированию точности деталей и их соединений, классификации и выбо-
ру средств измерений, разработке методов поверки и юстировки средств
измерений, создается широкая гамма приборов автоматического контроля.
Проводившиеся исследования пневматических методов измерения возгла-
вил д-р техн, наук, проф. А.Я. Ростовых.
В 1946 г. И. Е. Городецкий совместно с профессором Г. А. Апари-
ным создает фундаментальный учебник «Допуски и технические измере-
ния». Этот труд, претерпевший в последующем четыре издания, сыграл
огромную роль в подготовке инженеров-метрологов для машиностроения.
Неоценимый вклад в конструкторскую подготовку инженеров внес
проф. Н. Ф. Рымарь, удостоенный Государственной премии СССР за со-
здание первого в мире завода-автомата по изготовлению автомобильных
поршней. Выдающийся вклад в разработку и внедрение новой системы фи-
зических единиц, в настоящее время ставшей привычной и естественной
для специалистов, внес известный отечественный метролог, заслуженный
деятель науки и техники РСФСР, д-р техн, наук проф. Г. Д. Бурдун. Рабо-
ты еще одного крупного учёного - д-ра техн, наук, проф. С. С. Волосова,
в области автоматического контроля размеров (в частности, разработанные
им основы активного контроля деталей и подналадочных систем) нашли
широкое применение в промышленности. Фундаментальные работы д-ра
техн, наук, проф. Н. Н. Маркова в области выбора средств измерений и из-
мерения параметров зубчатых зацеплений получили международное при-
знание, а написанные им учебники по нормированию точности и метроло-
гическому обеспечению машиностроительного производства являются ба-
зовыми при подготовке современного инженера.
В 1983 г. научную школу метрологов возглавил д-р техн, наук, про-
фессор В. И. Телешевский. В эти годы происходило бурное внедрение
в измерительную технику и метрологию новейших достижений науки -
137
лазерной техники, опто- и микроэлектроники, вычислительной техники,
туннельной микроскопии и других не менее важных направлений, что
полностью изменяло принципы построения и структуру средств измере-
ний. В настоящее время работы научной школы становятся более ориенти-
рованными на проблематику качества и сертификации.
4.2.3. Тульские технологические научные школы
Тульская научная школа технологов
Научная школа технологии машиностроения в Туле ведет свое нача-
ло с 1937 г. с момента основания одноименной кафедры и технологическо-
го факультета. Руководил этими подразделениями Тульского механическо-
го института Д. Р. Тяпкин.
С начала 60-х годов, когда кафедру «Технология машинострое-
ния» возглавил И. А. Коганов, началось формирование научно-
исследовательского центра г. Тулы и региона по проблемам механической
обработки деталей машин и сборки изделий машиностроения. И. А. Кога-
новым созданы два новых научных направления в технологии машино-
строения:
- прогрессивная технология нарезания зубьев цилиндрических колес
и других фасонных поверхностей с применением твердосплавных
инструментов,
- технология сборки сложных изделий с оптимизированным подбо-
ром пар сопрягаемых деталей на ЭВМ.
Обобщение тематики исследований, выполненных за последние го-
ды, позволяет выделить три основных направления технологических науч-
ных изысканий:
- создание и изучение новых технологий и инструментов для произ-
водства зубчатых передач различного назначения с повышенными
эксплуатационными характеристиками и других фасонных по-
верхностей;
- создание, научное обоснование и практическое воплощение новых
технологий сборки точных механизмов и ответственных изделий
со сложными пространственными размерными связями деталей;
- фундаментальные исследования в области адаптивного управле-
ния технологическими системами для повышения точности и ка-
чества механической обработки.
Выполнены комплексы исследований по:
- технологии обработки зубчатых передач с так называемыми кру-
говыми (арочными) зубьями, которые обладают целым рядом уни-
кальных свойств - передача больших крутящих моментов, «само-
установка» при сборке и значительное упрощение конструкций
138
узлов подшипниковых опор валов редукторов, пониженный уро-
вень шума, менее интенсивный износ. Результаты исследований
позволили создать технологию, инструмент, оснастку и модерни-
зировать оборудование, на котором были изготовлены партии зуб-
чатых колес для главных передач задних мостов большегрузных
автомобилей КамАЗ, шестеренных насосов с малыми уровнями
шума и вибраций;
- созданию гаммы специализированного инструмента сборной кон-
струкции для червячного фрезерования зубчатых колес повышен-
ной и высокой степеней точности;
- разработке новых видов смешанного зацепления, вариантов тех-
нологий для обработки колес с низким уровнем вибраций и шума
при повышенных частотах вращения;
- разработке технологии и оснастки для нарезания внутренних
сверхточных резьб увеличенной против стандарта в 10 раз длины
свинчивания;
- исследованию проявления технологической наследственности при
совмещении в технологическом процессе операций обработки ре-
занием и пластическим деформированием.
Общественно-государственное признание выразилось в том, что
в 1996г. Тульская научная школа была признана ведущей (грант РФФИ
96-15-98241). Научная школа работает в тесном творческом контакте
с тульскими машиностроительными предприятиями и объединяет 12 док-
торов и более 100 кандидатов наук.
Тульская научная школа инструментальщиков
Тульская научная школа инструментальщиков зарождалась в конце
XVIII века на Тульском оружейном заводе, где ключевые должности
в организации технологических служб и обеспечении инструментом за-
нимали выпускники Михайловской артиллерийской академии (Санкт-
Петербург):
- генерал-майор Третьяков П. П. - начальник инструментальной ма-
стерской и впоследствии начальник ТОЗ;
- генерал-майор Мосин С. И. - начальник инструментальной ма-
стерской;
- генерал-майор Зыбин С. А. - помощник начальника ТОЗ по техни-
ческой части. Все они являлись действительными членами Импе-
раторского русского технического общества и активно занимались
научными исследованиями.
В частности, С. А. Зыбиным по результатам исследований опублико-
ваны книги:
139
1) «Очерки о кустарной промышленности России» (1897 г.);
2) «Льеж и Тула» (1902 г.);
3) «Практическая технология» (1902 г.);
4) «История Тульского императора Петра Великого оружейного за-
вода» (1912 г.).
Основоположниками современной научной школы, возникновение
которой можно отнести к послевоенным годам, являются ведущие ученые-
инструментальщики д. т. н., проф. С. С. Петрухин, д. т. н., проф. В. Д. Боб-
ров, д. т. н., проф. С. И. Лашнев. Они тоже в начале своей деятельности
трудились в инструментальном производстве Тульского оружейного заво-
да, а затем долгие годы вместе работали на кафедре «Металлорежущие ин-
струменты» Тульского механического, а затем Тульского политехническо-
го института (ныне Тульского государственного университета). Основное
направление исследований научной школы - проектирование и эксплуата-
ция режущих инструментов.
С. С. Петрухин впервые разработал кинематическую теорию проек-
тирования режущих инструментов, в которой для оценки работоспособно-
сти инструментов предложил использовать не статические, а рабочие (ки-
нематические) углы режущего клина.
В. Д. Бобров впервые наиболее глубоко исследовал процессы ко-
соугольного резания, определил область их использования и преимуще-
ства.
С. И. Лашнев разработал теорию проектирования с помощью ЭВМ
инструментов, используемых для формирования режущих кромок винто-
вые поверхности постоянного шага. Он наиболее полно определил усло-
вия профилирования этих поверхностей, дал математическое выражение
условиям профилирования, сформулировал условие прямой и обратной за-
дачи.
В 70-е годы прошлого столетия кафедра «Металлорежущие инстру-
менты» Тульского политехнического института, где одновременно работа-
ли эти ученые, была сильнейшей в СССР по преподавательским кадрам
и глубине научных исследований. Наличие квалифицированных ученых
позволило совместно с кафедрами «Технология машиностроения» и «Ме-
таллорежущие станки» в 1969 г. сформировать кандидатский диссертаци-
онный совет, а в 1970 г. докторский по трем специальностям: «Технология
машиностроения», «Процессы механической и физико-технической обра-
ботки», «Станки и инструмент и обработка металлов давлением». По всем
этим специальностям имеется аспирантура и докторантура. В 2001 г. в со-
вете открывается четвертая специальность - «Стандартизация и управле-
ние качеством».
В настоящее время Тульская научная школа инструментальщиков
объединяет 15 докторов и более 80 кандидатов технических наук. Работы
ведутся по следующим направлениям:
140
- профилирование инструментов, использующих винтовые поверх-
ности постоянного и переменного шага;
- винтовое затылование инструментов с мелкими периодическими
профилями;
- стружкодробление при точении металлов; проектирование зубооб-
рабатывающих инструментов; компьютерное моделирование про-
цессов профилирования инструментов;
- проектирование и производство шеверов-прикатников для обра-
ботки цилиндрических и конических зубчатых колес.
Тульская школа инструментальщиков широко известна в России,
а также в ближнем и дальнем зарубежье. Она дважды получала гранты
президента для ведущих научных школ РФ.
Контрольные вопросы
1. Что вы понимаете под термином «научная школа»?
2. Четыре типа научных школ, назовите их признаки.
3. НИИ - их роль в развитии научных школ.
4. Зарождение и закат научных школ. Причины и признаки.
5. В чем разница научных школ и научного направления?
6. Научные лаборатории. Их роль в становлении ТулГУ и высшего образования.
7. Где впервые решена задача взаимозаменяемости?
8. Назовите одну из самых значимых работ МОССТАНКИНА в области проек-
тирования режущих инструментов.
9. Кто написал базовый учебник по теории резания?
10. Кто и где основательно рассмотрел теорию размерных цепей?
11. Кто решил задачу профилирования винтовых поверхностей?
12. Почему токарный станок называется ДИП-300?
13. Кто и где изучил основы технологической наследственности?
14. Что такое аддитивная система при точении? Кто разработал её научные осно-
вы?
15. Назовите принципы скоростного зубофрезерования. Кто их впервые сформу-
лировал?
16. Принципы работы станков с ЧПУ?
17. Роль КИМ в современном машиностроении.
18. Состояние машиностроения в России.
141
5. МЕТОДОЛОГИЯ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ
Наука - сфера человеческой деятельности, функцией которой явля-
ется выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о де-
ятельности.
Развитие науки идет от сбора фактов, их изучения, систематизации,
обобщения и раскрытия отдельных закономерностей к логически стройной
системе научных знаний, которая позволяет объяснить уже известные фак-
ты и предсказать новые.
Процесс решения научной задачи можно разделить на несколько
этапов.
Философское (лучше логическое) осмысление решаемой задачи.
Здесь необходимо ответить на следующие вопросы:
- зачем решается эта задача, т. е. ее экономический, политический
или социальный аспект;
- кто и какими средствами решал эту задачу, с каким результатом
и почему решение не было найдено (смежные области - генетика
и бензин). В научных исследованиях этот этап обычно называют
оценкой состояния решаемой задачи;
- каковы причинно-следственные взаимосвязи, доминирующие фак-
торы (С. Щипачев - гвозди);
- нужно ли решать задачу «в лоб» или необходим обходной вариант
{обработка стали 5ХНВ - закалка);
- каковы вспомогательные задачи и каков черновой план выполне-
ния работы.
Нужно всегда помнить, что научные задачи решаются в условиях не-
полной информации (если бы она была полной, научное решение стало бы
техническим), и план исследований придется корректировать!
Путь познания- это путь от живого созерцания к абстрактному
мышлению.
Процесс познания идет от сбора фактов. Но факты сами по себе еще
не наука. Они становятся частью научных знаний лишь в систематизиро-
ванном, обобщенном виде.
Факты систематизируются с помощью простейших абстракций - по-
нятий (определений), являющихся важнейшими структурными элементами
науки. Наиболее широкие понятия категории (форма и содержание, товар
и стоимость и т. д.).
Важная форма знания - принципы (постулаты), аксиомы. Под прин-
ципом понимают исходное положение какой-либо отрасли науки (аксиомы
Евклидовой геометрии, постулат Бора в квантовой механике и т. д.).
142
Важнейшим составным звеном в системе научных знаний являются
научные законы - отражающие наиболее существенные, устойчивые, по-
вторяющиеся, объективные, внутренние связи в природе, обществе и
мышлении. Законы выступают в форме определенного соотношения поня-
тий, категорий.
Наиболее высокой формой обобщения и систематизации является
теория.
Метод - способ теоретического исследования или практического
осуществления какого-либо явления или процесса. Метод - это инстру-
мент для решения главной задачи науки - открытия объективных законов
действительности. Метод определяет необходимость и место применения
индукции и дедукции, анализа и синтеза, сравнения теоретических и экс-
периментальных исследований.
Методология - это учение о структуре логической организации, ме-
тодах и средствах деятельности (учение о принципах построения, формах
и способах научно-исследовательской деятельности).
Методология науки дает характеристику компонентов научного ис-
следования- его объекта, предмета анализа, задачи исследования (или
проблемы), совокупности исследования средств, необходимых для реше-
ния задачи данного типа, а также формирует представление о последова-
тельности движения исследования в процессе решения задачи. Наиболее
важной точкой приложения методологии является постановка проблемы,
построение предмета исследования, построение научной теории, а также
проверка полученного результата с точки зрения его истинности.
5.1. Основные уровни научного познания
5 .1.1. Сравнительный анализ различных уровней научных знаний
(базовый, новый, фактический, производственно-прикладной)
В каждом научном исследовании можно выделить два уровня:
- эмпирический, где происходит процесс чувствительного восприя-
тия, накопления и установления фактов;
- теоретический, где достигается синтез знания, проявляется чаще
всего в виде создания научной теории.
В связи с этими уровнями общенаучные методы исследования можно
разделить на три группы:
1) методы эмпирического уровня;
2) методы теоретического уровня;
3) методы эмпирического и теоретического уровня исследования
(рис. 5.1).
143
НАУЧНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Рис. 5.1. Уровни научного исследования
5 .1.2. Методы эмпирического уровня исследования
Эмпирический уровень исследования связан с выполнением экспе-
риментов, наблюдений и поэтому здесь велика роль чувственных форм от-
ражения мира. К основным методам эмпирического уровня относятся:
наблюдение, измерение и эксперимент (рис. 5.2).
Рис. 5.2. Методы эмпирического уровня
Наблюдение - это целенаправленное и организованное восприятие
объекта исследования, позволяющее получить первичный материал для его
изучения.
В процессе наблюдения непосредственного воздействия на объект
наблюдателем не производится.
144
Научное исследование
Все хваленое настоящее - лишь момент, тут же становящийся
прошлым, а вернуть сегодняшнее утро ничуть не легче, чем эпоху
Пунических или Наполеоновских войн. И как это ни парадоксально,
именно современность мнима, а история реальна.
Л. Н. Гумилев
Чтобы наблюдение было плодотворным оно должно удовлетворять
следующим требованиям:
- наблюдение должно вестись для определенно четко поставлен-
ной задачи;
- при наблюдении в первую очередь должны рассматриваться
интересующие стороны явления;
- наблюдение должно быть активным;
- при наблюдении необходимо искать определенные черты яв-
ления.
Наблюдение должно вестись по плану и подчиняться определенной
тактике. Результаты наблюдения дают не только первичную информацию
об объекте, но и при ее правильном объяснении в некоторых случаях могут
привести к крупным открытиям. В связи, с чем наблюдаемость является
одним из важных качеств исследования.
Измерение - это процедура определения численного значения ха-
рактеристик исследуемых материальных объектов (массы, скорости, тем-
пературы и т. д.). Измерения производятся с помощью соответствующих
измерительных приборов и сводятся к сравнению измеряемой величины
с некоторой однородной с ней величиной, принятой в качестве эталона.
В результате высококачественных измерений можно установить факты
или определить эмпирические зависимости, либо сделать эмпирические
открытия, приводящие к коренному изменению взглядов в какой-либо об-
ласти знаний.
Измерение не может быть абсолютно точным, в связи, с чем при из-
мерениях большое внимание уделяется определению погрешности изме-
рения (при измерениях стремятся определить погрешность и уменьшить
ее).
Эксперимент - это система операций, воздействий и наблюдений,
направленных на получение информации об объекте при исследованиях,
которые могут осуществляться как в естественных, так и в искусственных
условиях при изменении характера протекания процесса.
Обычно эксперимент ставят на заключительных стадиях исследова-
ния. Он является критерием интенсивности теорий и гипотез, а во многих
случаях - источником новых теоретических представлений. Всяческое иг-
норирование эксперимента приводит к ошибкам.
145
Преимущество экспериментального изучения объекта по сравнению
с простым наблюдением заключается в том, что:
- эксперимент дает возможность изучения свойств объекта в экс-
тремальных условиях, что позволяет глубже проникнуть в сущ-
ность явлений;
- эксперимент можно повторить, а наблюдение не всегда.
Эксперименты могут быть натуральными и модельными.
Натуральный эксперимент изучает объекты в их естественном состо-
янии. Модельный модернизует объекты и позволяет изучить более широ-
кий диапазон изменения объекта.
5 .1.3. Методы теоретического уровня исследований
На этом уровне используется идеализация, формализация, принятие
гипотезы и создание теории (рис. 5.3).
Рис. 5.3. Методы теоретического уровня
Идеализация - это мысленное создание объектов и условий, кото-
рые не существуют в действительности и не могут быть созданы практиче-
ски. Она дает возможность лишить реальные объекты некоторых преиму-
щественных им свойств или наделить их гипотетическими свойствами (аб-
солютно черное тело, бесконечное тело, идеальный газ и т. п.), что позво-
ляет получить решение задачи в конечном виде. Естественно, любая идеа-
лизация правомерна лишь в определенных пределах.
Формализация - метод изучения объектов, при котором основные
закономерности явлений отображаются в знаковой форме - формул или
специальных символов. Она обеспечивает обобщенность подходов
146
к решению различных задач, позволяет установить закономерности между
изучаемыми факторами. Символика формализации не допускает двусмыс-
ленных толкований.
Гипотеза - научно-обоснованная система умозаключений, посред-
ством которой на основе ряда факторов делается вывод о существовании
объекта, связи или причины явления.
Гипотеза является формой перехода от факторов к законам. В виду
своего вероятностного характера она требует проверки, после которой она
или видоизменяется или отвергается, или становится научной теорией.
В своем развитии гипотеза проходит три основных стадии:
- накопление фактического материала и высказывание на его основе
некоторых предположений;
- развертывание предположений в гипотезу;
- проверка и уточнение гипотезы.
Основные правила проверки и выдвижения гипотезы:
- гипотеза должна находиться в согласии или быть совместимой со
всеми факторами, которых она касается;
- из многочисленных противостоящих одна другой гипотез, выдви-
нутых для объяснения серии фактов, предпочтительнее та, которая
объясняет большее их число;
- для объяснения связи серии фактов нужно выдвигать как можно
меньше разных гипотез;
- при выдвижении гипотезы необходимо сознавать вероятностный
характер ее выводов;
- гипотезы, противоречащие одна другой, не могут быть вместе ис-
тинными, за исключением этого случая, когда они объясняют раз-
личные стороны одного и того же объекта.
Теория - учение об обобщенном опыте (практике), формулирующие
научные принципы и методы, которые позволяют познать существующие
процессы и явления, проанализировать действия различных факторов
и предложить рекомендации по практической деятельности.
Теория - это наиболее высокая форма обобщения и систематизация
знаний. Она описывает, объясняет и предсказывает совокупность явлений
в некоторой области действительности и сводит открытые в этой области
законы к единому объединяющему началу.
Теория в отличие от гипотезы имеет объективное проверенное прак-
тикой обоснование. К новым теориям предъявляются следующие требова-
ния:
- научная теория должна быть адекватной описываемому объекту
или явлению;
- она должна соответствовать эмпирическим данным;
147
- в ней должны существовать связи между различными положения-
ми, обеспечивая переход от одних утверждений к другим;
- теория должна удовлетворять требованию полноты описания не-
которой области действительности и объяснять взаимосвязи меж-
ду различными компонентами системы;
- теория должна обладать эвристичностью, конструктивностью
и простотой.
Эвристичность теории отражает ее предсказательные и объясни-
тельные возможности. Конструктивность теории состоит в простой, со-
вершаемой по определенным правилам, проверяемости основных ее поло-
жений. Простота теории достигается введением обобщенных законов, со-
кращением и уплотнением информации.
Законом называется теория, обладающая большой надежностью и
подтвержденная многочисленными экспериментами. Он осуществляется
независимо от сознания людей.
Методы эмпирического и теоретического уровней исследования
Схема распределения между уровнями представлена на рис. 5.4.
Рис, 5.4. Методы эмпирического и теоретического уровня
Сравнение - это акт мышления, посредством которого классифика-
ция, упорядочивается и оценивается содержание бытия и познания.
148
Акт сравнения состоит в попарном сравнении объектов с целью вы-
яснения их отношений. Сравнение имеет смысл только в совокупности
«однородных» предметов.
Сравнимость предметов осуществляется по признакам, существую-
щих для данного рассмотрения.
Анализ (разложение, расчленение) - это процедура мысленного, а
также часто реального расчленения предмета (процесса явления), свойства
предмета или отношения между предметами на части (признаки, свойства,
отношения). Процедуры анализа входят органической составной частью во
всякое научное исследование и обычно образуют его первую стадию.
Синтез (соединение, сочетание) - это соединение различных элемен-
тов в единое целое (в синтез), которое осуществляется как в практической
деятельности, так и в познании. Синтез и анализ дополняют друг друга.
Эмпирические данные исследования того или иного объекта синте-
зируются при теоретическом обобщении.
Обобщение - это форма приращения знания путем мысленного пе-
рехода от частного к общему. Обобщение позволяет извлекать общие
принципы и законы из хаоса затемняющих их явлений.
Абстракция (отвлечение) - это метод научного исследования, осно-
ванный на том, что при изучении некоторого явления (процесса) не учиты-
вается его несущественные стороны и признаки. Это позволяет упрощать
картину изучения явления.
Предписываемые абстракции процедуры сводятся к перестройке
предмета исследования, то есть замещению первоначального предмета
другим.
Индукция (наведение) - это вид обобщений, связанных с предвос-
хищением результатов наблюдений и экспериментов на основе прошлого
опыта. Индукция начинается с анализа и сравнения результатов наблюде-
ния или эксперимента. При этом по мере расширения множества этих дан-
ных может выявиться регулярная повторяемость какого-либо свойства или
отношения
Дедукция (выведение) - это переход от общего к частному. В более
специфическом смысле этот термин обозначает процесс перехода от неко-
торых данных предположений - посылок к их следствиям (заключениям).
Интуиция - это способность постижения истины путем прямого ее
усмотрения без обоснования с помощью доказательств. Роль интуиции
особенно велика там, где необходим выход за пределы существующих
приемов познания для проникновения в неведомое. Интуиция - это свое-
образный тип мышления, когда отдельные звенья процесса мышления пе-
реносятся в сознание более или менее бессознательно, а наиболее созна-
тельно проявляется итог мысли - истина.
Доказательство - это процесс установления истины, обоснование ис-
тинности суждения, как при помощи некоторых логических рассуждений,
149
так и посредством чувствительного восприятия некоторых физических
предметов и явлений, а также ссылок на такие восприятия. Доказательство в
узком смысле этого слова характерно для дедуктивных наук (математика,
физика). Оно представляет собой цепочку умозаключений ведущих от ис-
тинных посылок к доказываемым тезисам. Причем истинность посылок не
должна основываться на самом доказательстве, а должна каким-либо обра-
зом устанавливаться заранее.
Аналогия - это метод научного исследования, когда знания о неиз-
вестных объектах и явлениях достигаются на основе сравнения с общими
признаками объектов и явлений, которые исследователю известны. Чаще
всего выводы по аналогии носят вероятный характер.
Моделирование - метод научного познания, заключающийся в за-
мене при исследовании изучаемого объекта специальной моделью, вос-
производящей главные особенности оригинала, и ее последующим иссле-
довании. Результаты такого исследования с помощью специальных мето-
дов распространяют на оригинал. Модели могут быть физическими и ма-
тематическими. При физическом моделировании модель и оригинал имеют
одинаковую физическую природу. При математическом моделировании
модель с оригиналом может иметь или одинаковую или различную физи-
ческую природу. Однако и в том и в другом случае модель представляется
системой уравнения.
5.2. Проблемы взаимосвязи экономики и науковедения
Обычно решаются так называемые научные задачи, они характерны
тем, что не имеют известного технического решения, и необходимо прове-
сти исследования для его нахождения. Научные задачи возникают на про-
изводстве при совершенствовании технологических процессов, управления
и т. п. или при обнаружении фактов, которые существующая наука не мо-
жет объяснить!
Определение методики исследований и конструкции эксперимен-
тальной установки.
Различают:
- экспериментальное исследование объекта;
- функциональное моделирование на виртуальном объекте или мо-
дели;
- логическое моделирование при использовании экспертных ошибок.
Эксперимент может планироваться (ПЭ) Т. Тагути и проводится в
т. н. «натуральном виде», когда при постоянных параметрах изменяется
только одна, обычно доминирующая величина.
1. Осмысление результатов эксперимента, определение необхо-
димых математических зависимостей. Здесь с использованием
150
специального пакета для ЭВМ «Статистика» можно получить не-
обходимые математические зависимости.
Наиболее важным является установление системы (или полноты)
решения поставленной задачи, т. е. можно ли считать задачу ре-
шенной или нет. Необходимо оценить, что вами получено, частное
или общее решение, в какой степени использован принцип науч-
ного обобщения.
По правилам хорошего тона при получении значимых результатов
их необходимо запатентовать, для сохранения личного приоритета.
2. Выдача практических рекомендаций для промышленных пред-
приятий и оценка фактического экономического эффекта. Публика-
ции.
3. Постановка следующей задачи.
Академик С. П. Королев считал, что задачи нужно ставить запре-
дельные^. Академик А. Н. Крылов, известный судостроитель, кстати, один
из основоположников квалиметрии, говорил своим студентам: «В природе
тупиков не бывает, их имеют только бездельники!»
При исследованиях неудачи встречаются чаще, чем удачные резуль-
таты. По этому поводу Петр I (на троне вечный был работник) говорил:
«После неудачи не отчаиваться, но усилить труд для того, чтоб как можно
скорее поправиться: после удачи не отдыхать, не складывать рук, но также
усиливать труд, чтоб воспользоваться плодами удачи».
5.2.1. Методика исследований.
Структура комплексной проблематики науковедения
Методология в своем развитии прошла огромный путь развития и
выступает в ферме как предписаний и норм, в которых фиксируются со-
держание и последовательность определенных видов деятельности.
Это область нормативной методологии.
Дескраптивная методология содержит описания выполненной дея-
тельности. Это т. н. технические отчеты, научные статьи.
Такая методология очень поучительна. Она тесно соприкасается
с историей техники.
В обоих случаях основной функцией методологии является внутрен-
няя организация и регулирование процесса познания или преобразования
какого-то объекта.
Наиболее важными точками методологии являются:
- постановка проблемы (задачи) (здесь чаще всего возникают ошиб-
ки, приводящие к постановке псевдопроблем);
- построение предмета исследования;
- построение научной теории;
- проверка истинности полученного результата.
151
1. Родоначальником методологии считается английский философ
Ф. Бекон. Он разработал т. н. «Новый органон», который считал
системой методов. Главным было обоснование индуктивного, эм-
пирического подхода к научному познанию. К этому времени ста-
ло возможным математическое описание процессов и их физиче-
ское объяснение. Нужно было выдвинуть идею и проверить ее на
опытах. Истинному знанию соответствует лишь истинный метод,
его-то и хотят отыскать философы сразу и ищут до сих пор!
2. Следующий шаг в развитии методологии сделал французский
мыслитель Р. Декарт. Он являлся выдающимся математиком,
предложил трехмерную систему координат и многое другое. Он
сформулировал проблему познания, как проблему отношения
субъекта (исследователя) и объекта (предмета изучения). Некото-
рые особенности проблемы:
- мышление исследователя специфично и оно не сводится к про-
стому и непосредственному отношению к реальности;
- как достигается истинное знание,
- на каких интеллектуальных основаниях, с помощью каких ме-
тодов рассуждения.
Все эти вопросы до конца не решены и в настоящее время.
3. Английские ученые философы Дж. Локк и Д. Юм выдвинули кон-
цепцию познания, основанную на противоречиях теоретических
знаний и результатов опытов: например, прогноз погоды один,
а результат другой, значит, теория несовершенна. Начала разви-
ваться т. н. наука опытов.
4. Немецкий философ И. Кант впервые обосновал особый статус ме-
тодологического познания.
В итоге современная наука располагает мощным арсеналом весьма
разнородных средств, предназначенных для решения задач самого различ-
ного характера. Приступая к исследованию, работник нередко оказывается
перед необходимостью выбора наиболее эффективного методологического
средства, или некоторого их набора.
Исследователю предстоит создать комплексную модель объекта и
объединить в одной системе представления, получаемые эмпирическим
и интуитивным путем, в условиях принципиальной неполноты и неопре-
деленности информации об изучаемом объекте.
Великий А. В. Суворов говорил, что победа достигается «в нужном
месте, в нужное время и нужными силами». Это три важнейших компо-
нента успеха, но кто их знает кроме самого Суворова?
В итоге в науке сформировались научные школы, соответственно их
научно-исследовательские лаборатории, руководители, докторантура, ас-
пирантура и магистратура.
152
С одной стороны такое разделение оправдано, с другой именно сей-
час все чаще технике помогает биология, медицина, т. е. хорошее решение
научной проблемы принадлежит разным отраслям науки. Налицо противо-
речие.
Важно понять, что поиск решения- это осознание и преодоление
этих противоречий (умный в гору не пойдет, умный гору обойдет!), с дру-
гой стороны любое решение тоже содержит и порождает новые противо-
речия!
«Наличие противоречия- признак истины, отсутствие противоре-
чия - признак ошибки!» (Т. Гегель)
Тяжелее всего тому, кто работает, но «Каждый мнит себя стратегом,
видя бой со стороны» (Ш. Руставели).
Наука и техника - два близких и противоречивых понятия.
Наука - теория, а техника ее воплощение, т. е. результат, одно без
другого существовать не может, что из них первично, тоже непонятно.
Законы Чизхолма («Физики шутят»):
1. Любая ошибка, которая может вкрасться в ваш расчет- обяза-
тельно вкрадется.
2. Если вам кажется, что дела идут хорошо, - значит, вы чего-то не
заметили.
3. Если вы уверены, что ваш поступок вызовет всеобщее одобрение -
он все равно кому-то не понравится.
4. Если все довольны, то, значит, кого-то обманули!
Предполагаемая методика исследований может быть разработана по
следующей схеме:
а) поиск новой идеи;
б) критерии оценки эффективности исследуемого объекта (способа,
процесса, устройства);
в) параметры, контролируемые при исследованиях;
г) оборудование, экспериментальные установки, приборы, аппарату-
ра, оснастка;
д) условия и порядок проведения опытов;
е) состав опытов;
ж) математическое планирование экспериментов;
з) обработка результатов исследований и их анализ.
5.2.2. Критерии оценки эффективности идеи
Чтобы оценить оптимальность того или иного технического решения
(способа, устройства, технологического процесса) важно правильно вы-
брать критерии оптимальности. Обычно в магистерской диссертации по
техническим направлениям в качестве критериев оценки эффективности
исследуемого объекта, представляющих ту или иную целевую функцию,
153
позволяющую определить оптимальный вариант этого объекта, принима-
ют критерии качества (точность, надежность), производительности, эко-
номической эффективности (например, наименьшая технологическая или
приведенная себестоимость) и др.
Эти критерии достаточно просто вычисляются, дают комплексную
оценку исследуемого объекта по нескольким показателям и позволяют
широко использовать методы оптимизации, например, минимизацию или
максимизацию целевой функции. Целевую функцию представляют в виде
математической зависимости (модели) между критериями эффективности
(оптимизации) и рабочими режимами исследуемого объекта. Если этот
объект не поддается математическому описанию, то модель приходится
создавать в ходе исследований путем установления вероятностной связи
между входными х, и выходными (откликами) у параметрами на основе
статистической обработки результатов измерения.
Математическую модель (уравнение регрессии) представляют в виде
уравнения у = /(Х],Х2 --xw) или системы таких уравнений (для сложных
плохо организованных систем). Коэффициенты модели (коэффициенты ре-
грессии), оценки их значимости и степени адекватности находят методами
регрессионного и дисперсионного анализа.
В проекте принимают математическую модель (уравнение регрес-
сии), наиболее полно и адекватно (точно) оценивающую качество процесса
(объекта). Одному и тому же процессу исследований могут соответство-
вать несколько математических моделей в зависимости от критериев оцен-
ки эффективности, вида исследуемых процессов (силовые статические или
динамические, тепловые или электрические) и от типа уравнений модели
(линейной или нелинейной, детерминированной или стохастической, ста-
ционарной или нестационарной), приближающих ее к реальному объекту.
5.3. Поиск новых идей
5.3.1. Этапы процесса поиска идей
Идея инженерного поиска означает общее понятие об использовании
определенных новшеств для претворения в жизнь определенного замысла.
Замысел означает осознание потребности и является отправной точкой
творческого процесса. Поэтому поиск идеи есть процесс творческий.
Творчество представляет собой взаимодействие человека как субъек-
та данного процесса с объективной реальностью. При этом взаимодей-
ствии человек, опираясь на объективные законы, создает качественно но-
вые ценности как материальные, так и нематериальные.
В творческом процессе можно выделить три этапа:
- замысел, то есть появление самой идеи;
- превращение идеи в план работы;
154
- реализация плана работ, то есть воплощение идеи в определенную
вещь (в материальную форму).
Эти этапы носят условный характер, так как в практической творче-
ской деятельности их последовательность не является жестко закреплен-
ной. Каждый этап - это целостный элемент системы, ее компонент, но при
этом он связан с другими элементами и постоянно проникает в другие эта-
пы творческого процесса.
Первый этап творческого процесса - это появление замысла, то есть
идеи инновации. Причиной появления идеи инновации является, как пра-
вило, возникшее противоречие между существующими продуктами и опе-
рациями и новыми условиями хозяйствования, новой технической, техно-
логической и финансово-экономической ситуацией.
Существующие продукты или явления отражают имеющиеся знания.
Новые условия хозяйствования или новая ситуация отражают новые фак-
торы, воздействующие на реализацию существующих (то есть старых)
продуктов и операций. Поэтому возникает проблема устранения несоот-
ветствия старого объекта новым факторам.
Целью второго этапа творческого процесса является необходимость
решения данной проблемы, то есть превращение появившейся идеи в план
работы по устранению выявленного противоречия. На этом этапе человек
как субъект творчества, опираясь на свои знания, на свой и чужой опыт,
интуицию, составляет план мероприятий по изменению данного финансо-
вого продукта или операции.
Использование чужого опыта означает, что данный этап творческого
процесса опирается на купленные ноу-хау, лицензии, патенты, на анализ
и переработку информации, доступной для исследователя.
Третий этап творческого процесса связан с воплощением возникшей
идеи в новый продукт или операцию. На этом этапе реализуется ранее
намеченный план мероприятий, анализируется его результативность, и при
необходимости в него вносятся соответствующие изменения и коррективы.
В познавательном процессе инновации важная роль принадлежит
наблюдениям, анализу и синтезу явлений, научной абстракции, построе-
нию гипотез, прогнозированию технических и экономических показателей
и явлений.
При наблюдении человек ограничивается только чувственным по-
знанием и инструментальным изучением определенного явления.
Анализ и синтез представляет собой двуединый прием познания
и один из элементов процесса абстрактного мышления.
Анализ представляет собой метод научного исследования, состоящий
в мысленном или фактическом разложении целого на составные части.
Синтез - это метод научного исследования какого-либо предмета
или явления, состоящий в познании его как единого целого, в единстве
155
и взаимной связи его частей. Анализ идет от конкретного к абстрактному,
разлагает изучаемо явление на его составные части, каждая из которых
может рассматриваться или, исследоваться самостоятельно.
Синтез идет от абстрактного к конкретному, соединяет родственные
между собой элементы, воссоздает из отдельных частей единое целое.
Синтез показывает, что отдельные элементы изучаемого явления находят-
ся в неразрывном единстве, обусловливают друг друга и оказывают опре-
деленное влияние на другие явления. Единство анализа и синтеза проявля-
ется в том, что операция выступает как совокупность отдельных элементов
и признаков.
Важным методом исследования технико-экономических отношений
является научная абстракция.
Абстракция - это мысленное отвлечение ряда свойств предметов
и отношений между ними.
Научные абстракции представляют собой выработанные людьми в
своем мышлении обобщенные понятия, отвлеченные от непосредственной
конкретности изучаемого явления, но отражающие его главное содержа-
ние.
Научная абстракция применяется как на уровне качественного теоре-
тического анализа процессов, происходящих как в сфере инновации, так
и на уровне количественного исследования всех процессов, для выявления
количественных взаимосвязей и зависимостей между отдельными пока-
зателями инновационного процесса.
Формирование новой идеи начинается с построения гипотезы.
Гипотеза означает научное предположение, выдвигаемое для объяс-
нения какого-либо явления и требующее ее проверки на опыте и техниче-
ского обоснования. Другими словами, гипотеза - это предположение, тре-
бующее подтверждения. Гипотеза является формой перехода от известного
к неизвестному. Всякая гипотеза должна объяснить определенное явление.
В случае, когда она не дает такого объяснения, данная гипотеза заменяется
на другую. Критерием гипотезы является ее проверяемость.
С гипотезой тесно связано предвидение нового, то есть его прогно-
зирование.
Прогноз основывается на результатах познания человеком объек-
тивных законов и носит вероятностный характер. Самой простой формой
прогноза является предсказание на основе простой повторяемости собы-
тий. Существует также форма прогноза, в основе которой лежит предвиде-
ние по аналогии, то есть установление сходства между различными явле-
ниями и форма прогноза, основанного на познании объективных законов.
При прогнозах большую роль играет также и воображение. Вообра-
жение - это способность построения субъектом наглядных образов и мо-
делей на основе преобразования представлений о ранее не воспринимав-
шихся предметах и явлениях.
156
Воображение очень тесно связано с интуицией и инсайтом.
Интуиция представляет собой способность непосредственно без ло-
гического обдумывания находить правильное решение проблемы. Интуи-
тивное решение возникает как внутреннее озарение, раскрывающее суть
изучаемого вопроса. Интуиция является непременным компонентом твор-
ческого процесса.
Инсайт - это осознание решения некоторой проблемы. Субъективно
инсайт переживают как неожиданное озарение, постижение. В момент са-
мого инсайта решение осознается очень ясно. Однако эта ясность часто
носит кратковременный характер и нуждается в сознательной фиксации
решения. Полезным отправным пунктом для понимания творческого мыш-
ления может послужить типология Грина (рис. 5.5).
Очевиден тот факт, что в прошлом возлагали (и все еще продолжают
возлагать) большие надежды на интуитивное мышление как на средство
осуществления изыскательного технологического прогнозирования. Это,
по-видимому, принципиально неверная ориентация. Информированное
суждение, опирающееся на использование систематического мышления,
обычно превосходит интуитивные методы в тех случаях, когда следствия
причинных связей проецируются в будущее.
Рис. 5.5. Творческое мышление по типологии Грина
Интуитивные прогнозы недалеко ушли от того рода ожидания, кото-
рое свойственно процессу принятия решений при отсутствии сколько-
нибудь определенного прогноза: они пренебрегают возможностями систе-
матическими и всеобъемлющего использования входной информации.
5.3.2. Методы поиска новых идей, основанные на интуиции
Интуитивное мышление может быть поставлено на несколько более
прочную основу путем усовершенствования методов подбора экспертов,
то есть с помощью схем самооценки компетентности, поправок посред-
ством обратной связи и т. д.
157
Интересный подход к улучшению интуитивных экспертных прог-
нозов и снижению «уровня шума», присущего интуитивному прогнози-
рованию, был разработан компанией «Абт ассошиэйтс», и он стал частью
ее всеобъемлющих операционных моделей, включая модели для техно-
логического прогнозирования. При этом подходе дифференцирован-
ное прогнозирование экспертами краткосрочных изменений итерируется
путем применения соответствующих количественных поправок к сле-
дующему циклу предсказаний. Таким путем экспертные предсказания бу-
дут постепенно приближаться к некой стабильной линии; как правило,
эта линия не является абсолютно точной, но ее неточность будет оста-
ваться постоянной. В рамках, определенных указанным образом, нет ос-
нований предпочитать одно предсказание другому, но за этими предела-
ми (которые вполне могут сузиться с течением времени с учетом возрос-
ших возможностей) предсказания можно успешно сравнивать и оцени-
вать.
При изучении интуитивных прогнозов будущих технологий, как
правило, обнаруживается, что они представляют собой скорее беспорядоч-
ные обрывки систематического мышления, некритические экстраполяции
нынешнего состояния дел и повторения других прогнозов.
Для сверхдолгосрочных изыскательских прогнозов, охватывающих
периоды длительностью в 50 лет и более, интуитивное мышление, конеч-
но, менее ограничено, чем систематическое. Вместе с тем, в таких времен-
ных рамках оно может оказаться почти равноценным «серьезной» научной
фантастике (сообразующейся с законами природы и т. д.).
Большинство сверхдолгосрочных прогнозов, касающихся революци-
онизирующих последствий научно-технических достижений будущего, та-
кие, как высказанное Мюллером в 1910 г. мнение о возможности воздей-
ствия на наследственные характеристики человека и применения евгеники,
явно имеют сильную нормативную основу: «Благоприятная обстановка для
таких открытий будет создана тогда, когда у нас будет система, при кото-
рой можно будет должным образом их оценить». Эта нормативная основа
видна наиболее ясно там, где технологические прогнозы опираются на
анализ наличных ресурсов, как это имеет место в области энергетики.
Это можно увидеть, в частности, на примере атомной энергетики, где
необходимость в разработке реакторов-размножителей была выявлена при
рассмотрении наличных ресурсов расщепляющихся и размножающихся
материалов уже на ранней стадии разработки.
Можно полагать, что более сложные методы, описанные ниже,-
особенно метод «Дельфы», - следует использовать в первую очередь для
того, чтобы составить себе лучшее представление о будущих целях и по-
требностях. Вследствие быстро возрастающего значения нормативного
прогнозирования, о чем часто упоминается в настоящей работе, на методы
интуитивного мышления будет делаться особенно большой упор.
158
Цель метода «Дельфы» состоит в том, чтобы разработать «тщательно
спроектированную программу последовательных индивидуальных опросов
(которые лучше всего проводить с помощью вопросников), перемежаемых
обратной связью в виде информации и мнений, получаемой путем обра-
ботки на электронно-вычислительных машинах согласованной точки зре-
ния экспертов по более ранним частям программы». Полагают, что благо-
даря письменной форме контакта снижается влияние таких факторов, как
внушение или приспособление к мнению большинства. Но влияние этих
факторов, конечно, не может быть полностью устранено, поскольку в про-
цессе итерации на втором и последующих этапах участники узнают мне-
ние большинства на предыдущих этапах. Предложение о том, чтобы те,
мнение которых резко расходится с мнением большинства, обосновали
свою точку зрения, может привести к усилению эффекта приспособления,
а не уменьшить его, как это было задумано.
Краткая характеристика упоминавшегося выше исследования про-
гнозирования, осуществленного «РЭНД корпорэйшн», может служить ил-
люстрацией практического варианта этого метода. Были отобраны шесть
широких областей - научные прорывы, рост населения, автоматизация, ис-
следование космоса, вероятность и предотвращение войны, будущие си-
стемы оружия. Соответственно были образованы шесть комитетов, в кото-
рые вошли 82 человека, в том числе примерно половина- сотрудники
«РЭНД»; в работе комитетов участвовали также шесть европейских специ-
алистов. Процедура работы первого комитета (научные прорывы) дает
представление об используемых методах.
Первый этап. Членов комитета попросили в письменной форме
назвать изобретения и научные прорывы, которые представляются им
настоятельно необходимыми и в то же время осуществимыми в течение
ближайших 50 лет. В результате был составлен перечень из 49 пунктов.
Второй этап. Членам комитета предложили, опять-таки в письмен-
ной форме, оценить вероятность реализации каждого из 49 пунктов в один
из периодов времени, на которые были разбиты ближайшие 50 лет (или «в
период, превышающий 50 лет», или «никогда»). Эти оценки вероятности
были, затем скомбинированы и представлены в виде квартилей и медиан,
смысл которых можно лучше всего проиллюстрировать следующим обра-
зом. Если для пункта «точные метеорологические прогнозы» медиана со-
ответствует 1975 г., а два квартиля 1972 и 1988 гг., это означает, что чет-
вертая часть членов комитета предсказала наступление равновероятной да-
ты (для которой существует 505-ная вероятность) реализации до 1972 г.,
половина- до 1975 г., а одна четверть полагала, что «равновероятная»
возможность реализации такого прогноза будет существовать только после
1988 г. По 10 пунктам из 49 было достигнуто известное согласие.
Третий этап. В письмах, направленных участникам опроса, их из-
вестили о том, что достигнуто значительное согласие по 10 пунктам,
159
а «инакомыслящих» попросили изложить свои доводы. Одновременно
участникам опроса повторно предложили рассмотреть 17 пунктов из 39,
по которым не было достигнуто существенного согласия, и обосновать
причины широких расхождений в оценках времени реализации. Как пра-
вило, диапазон оценок времени при этом сужался.
Четвертый этап. Была повторена та же процедура, что и на третьем
этапе. Диапазон временных оценок сузился еще больше. В итоговый пере-
чень был включен 31 пункт, по которому удалось достигнуть известного
согласия.
В докладе корпорации «РЭНД» содержится также детальное иссле-
дование полученных результатов. На его основе могут быть выведены
определенные количественные соотношения, полезные с точки зрения
дальнейшего совершенствования метода «Дельфы». Например, могут быть
сделаны следующие выводы. Диапазон квартилей в прогнозе (то есть сте-
пень согласия после итерации) в первом приближении равен ожидаемому
периоду времени в будущем, выраженному медианой. Если медиана равна
х лет с момента, когда сделан прогноз, нижний квартиль, грубо говоря, со-
ставит 2/Зх, а верхний - 5/Зх (что даст х лет для диапазона квартилей).
Например, если медиана прогноза, сделанного в 1964 г., приходится на
2000 г., то квартильные оценки придутся на 1988 и 2024 гг.
Диапазон квартилей (как и следовало ожидать) уменьшается с по-
следовательными шагами итерации. Среднее отношение конечного и
начального диапазонов квартилей равно 5/8.
Наличие долгосрочного плана, в области исследования космоса, ска-
зывается на точности достигаемой согласованности. Прогнозы специали-
стов по космическим исследованиям относительно событий с медианами
до 15 лет характеризовались диапазонами квартилей в интервале от 1 года
до 7 лет (вместо 15 лет, как следовало бы ожидать согласно приведенному
выше общему правилу).
При сравнении оценок «равновероятностных» дат (50%-я вероят-
ность реализации) и дат, вероятность наступления которых считается рав-
ной 90 %, можно обнаружить очень тесную зависимость между ними, что,
возможно, свидетельствует о скрытой «психологической связи» этих двух
оценок. Отношение медиан при этом равно:
М (0,9) / Л/(0,5) = 9/5 = 1,8,
а соответствующие отношения квартилей составляют 1,6 для нижних кварти-
лей и 2,0 для верхних.
Возможные усовершенствования этого метода, предлагаемые авто-
рами доклада «РЭНД», касаются отбора экспертов, схем оценки собствен-
ной компетентности, улучшенных механизмов обратной связи, статистиче-
ских моделей процедуры опроса комитета. Известная степень механизации
управленческих процессов представляется желательной для ускорения
160
процедуры, что в свою очередь имеет, очевидно, существенное значение
для повышения ценности результатов.
5.3.3. Метод «мозговой атаки»
Концепция «мозговой атаки» получила признание и широкое рас-
пространение на протяжении 50-х годов XX в. как метод систематической
тренировки творческого мышления. Все методы, нацеленные на открытие
новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного
мышления, возникли из концепции мозговой атаки.
«Прямая мозговая атака» (знатоки используют этот термин только
для данного варианта) может проводиться отдельными лицами или груп-
пами. Она основана на гипотезе, что среди большого числа идей имеется,
по меньшей мере, несколько хороших; это, однако, еще окончательно не
доказано. Существуют следующие основные правила проведения заседа-
ния по методу «мозговых атак».
1. Сформулируйте проблему в основных терминах, выделив един-
ственный центральный пункт.
2. Не объявляйте ложной и не прекращайте исследовать ни одну
идею.
3. Подхватывайте идею любого рода, даже если ее уместность ка-
жется вам в данное время сомнительной.
4. Оказывайте поддержку и поощрение, столь необходимые для того,
чтобы освободить участников от скованности.
Спорадические исследования, проведенные в этой области, позволи-
ли прийти к некоторым ободряющим выводам: ситуация мозговой атаки
может повысить продуктивность мышления ее участников. Или, иначе го-
воря, при соблюдении правила «трех хороших идей» возникает больше,
чем, если бы выискивали одни только «хорошие» идеи.
В то время как «прямая мозговая атака» в первую очередь преследу-
ет цель собрать урожай новых идей, метод «обмена мнениями» направлен
на то, чтобы достичь согласия примерно между шестью людьми.
При подходе, основанном на «операциональном творчестве», вво-
дится следующее уточнение: только руководитель группы знает истинный
характер проблемы и организует обсуждение таким образом, чтобы найти
решение, причем предполагается, что имеется единственное решение.
Стимулирование «наблюдения» по строго тренировочная методика,
задача, например, может состоять в том, чтобы описать жизнь на вообра-
жаемой планете. Условия на этой планете разрабатываются усилиями
группы, а тот или иной исследователь пытается затем найти наиболее ло-
гичные решения в определенной области.
Публикаций, в которых рассматривается эффективность этих мето-
дов, немного, если не считать некоторых некритических и восторженных
161
сообщений, где приводится также ряд практических примеров для иллю-
страции. Но в 60-х годах XX в. «мозговая атака» из первостепенного ис-
точника идей и метода нахождения кратчайшего пути к решениям была
низведена до вспомогательного приема при анализе и принятии решений.
Рассмотрим еще ряд методов поиска идеи:
- метод проб и ошибок;
- метод контрольных вопросов;
- морфологический анализ;
- метод фокальных объектов;
- синектика;
- стратегия семикратного поиска;
- метод теории решения изобретательских задач.
Метод проб и ошибок является самым древним и наименее эффек-
тивным. Сущность его заключается в последовательном выдвижении
и рассмотрении всевозможных идей решения определенной проблемы.
Всякий раз неудачная идея отбрасывается и взамен ее выдвигается новая:
нет правил поиска верной идеи и ее оценки. При этом методе применяются
в основном субъективные критерии оценки правильности выбранной идеи,
где существенную роль играет профессионализм и квалификация разра-
ботчика нового продукта.
Метод контрольных вопросов, по существу, представляет собой усо-
вершенствованный метод проб и ошибок. Вопросы задаются по заранее
составленному вопроснику. Каждый вопрос является пробой или серией
проб.
Метод контрольных вопросов заключается в психологической акти-
визации творческого процесса с целью нащупать решение финансовой
проблемы при помощи серии наводящих вопросов. Данный метод приме-
няется в творческом исследовании с первой четверти XX в. Сущность его
состоит в том, что исследователь отвечает на вопросы, содержащиеся
в предлагаемом списке, рассматривая свою задачу исследования в связи
с этими вопросами. Обычно вопросы отражают наиболее существенные
проблемы, хотя, конечно, нельзя исключить возможности попадания
в список поверхностных, то есть слабых, несущественных вопросов.
5.3.4. Метод фокальных объектов и синектика
Метод фокальных объектов
Метод фокальных объектов возник в 1926 г. и был значительно усо-
вершенствован Чарльзом Вайомингом в середине 50-х гг. XX в.
Метод фокальных объектов основан на пересечении признаков слу-
чайно выбранных объектов на совершенствуемом объекте, который лежит
как бы в фокусе переноса.
162
Последовательность применения метода фокальных объектов состо-
ит в следующем:
1. Выбор фокальных объектов (продукта или операции).
2. Выбор трех и более случайных объектов наугад из словаря, ката-
лога, книги и т. п.
3. Составление списка признаков случайных объектов.
4. Генерирование идеи путем присоединения к фокальному объекту
признаков случайных объектов.
5. Развитие случайных сочетаний путем свободных ассоциаций.
6. Оценка полученных идей и отбор полезных решений. Оценку це-
лесообразно поручить эксперту или группе экспертов, а затем
совместно отобрать полезные решения.
Синектика
Синектика представляет собой метод поиска идеи путем атаки
возникшей проблемы специализированными группами профессионалов
с использованием ими различных аналогий и ассоциаций. Термин «си-
нектика» в буквальном переводе с греческого означает «совмещение раз-
нородных элементов». Метод синектики был предложен американским
ученым Уильямсом Гордоном в середине 50-х гг. XX в. Этот метод осно-
ван на принципах мозгового штурма. Однако если обычный метод моз-
гового штурма проводится людьми, не обученными специальным твор-
ческим приемам, то синектика предполагает участие постоянных групп
специалистов и широко использует соответствующие аналогии и ассо-
циации.
У . Гордон сделал упор на необходимость предварительного обуче-
ния, на использование специальных приемов, на определенную организа-
цию процесса решения.
Можно выделить два механизма творчества:
- неоперационный механизм, то есть неуправляемые процессы,
включающие в себя интуицию, вдохновение и др.;
- операционный механизм, то есть процессы, включающие в себя
использование разного вида аналогий. Важно научиться приме-
нять операционный механизм. Это обеспечивает повышение эф-
фективности творчества и создает условия для проявления неопе-
рационного механизма.
Синектика как метод поиска идеи - это атака исследуемой проблемы
специализированными группами профессиональных специалистов, инже-
неров, консультантов, экспертов с использованием ими различных анало-
гий и ассоциаций.
Применение синектики в решении инновационной проблемы вклю-
чает в себя следующие этапы:
163
1. Ознакомление с проблемой.
2. Уточнение проблемы, что означает превращение проблемы, как
она была дана, в проблему, как ее следует понимать
3. Решение проблемы. Здесь под решением проблемы понимается
взгляд на нее с какой-то новой точки зрения, так чтобы сбить пси-
хологическую инерцию.
В синектике используются следующие виды аналогий:
- прямая;
- личная;
- символическая.
Прямая аналогия означает, что рассматриваемый новый продукт или
операция сравнивается с более или менее схожими продуктами или опера-
циями.
Личная аналогия означает, что специалист, решающий данную про-
блему, моделирует образ нового продукта или операции, пытаясь выяс-
нить, какие личные ощущения или чувства возникают у покупателя этого
нового продукта (операции).
Символическая аналогия- это какая-либо обобщенная аналогия,
наиболее простой символической аналогией можно считать обычную эко-
номико-математическую модель.
Экономико-математическая модель является символической мо-
делью. Эта модель может создать описание с помощью математиче-
ских символов и приемов (уравнений, неравенств, таблиц, графиков
и т. д.).
Следует иметь в виду, что возможности синектики ограничены, так
как она оторвана от изучения объективных закономерностей развития эко-
номики и финансов.
Стратегия семикратного поиска означает, что выбор правильной
идеи производится путем ее поиска последовательно по семи этапам. От-
сюда и название стратегии. Стратегия семикратного поиска была разрабо-
тана рижским инженером Г. Я. Бушем в 1964 г.
При поиске идеи творческий процесс делится на семь последова-
тельных этапов.
Первый этап - анализ имеющейся проблемы. Здесь изучается про-
блемная ситуация, пересматривается различная информация, ставится
главная цель нововведения в данной области.
Второй этап - анализ характеристик имеющихся аналогов новых
продуктов или операций. Здесь выявляются оптимальные условия хозяй-
ственной ситуации для потребления инновации и определяются ее основ-
ные функции и характеристики.
Третий этап - формулировка общей идеи, а также задач, которые
необходимо заложить в разработку инновации.
164
Четвертый этап - выбор основополагающих идей. На этом этапе
генерируются возможные инновационные идеи, производится их анализ
методом эвристики, выбираются оптимальные идеи.
Эвристика представляет собой совокупность логических приемов и
методических правил теоретического исследования и отыскания истины.
Иными словами, это правила и приемы решения особо сложных задач. Ко-
нечно, эвристика менее надежна и менее определенна, чем математиче-
ские расчеты. Однако она дает возможность получить вполне определен-
ное решение.
Пятый этап - контроль идей.
Шестой этап - оценка выбора одной оптимальной идеи.
Седьмой этап - превращение выбранной идеи в инновацию
Наиболее интересный исторический факт- изобретение в России
бездымного пороха Д. И. Менделеевым.
Роль такого пороха исключительно важна - расположение орудий,
пулеметов ит. п. военных средств тяжело обнаружить визуально. В Гер-
мании такой порох был изобретен перед Первой мировой войной в 1890 г.,
и она получила очень важное преимущество.
Как решал эту задачу Д. И. Менделеев? Русской разведке было дано
задание узнать какие грузы приходят на железнодорожную станцию вбли-
зи завода, на котором изготавливались бездымные пороха. Получив такую
информацию, нужно было решить задачу интеграции составляющих в не-
обходимое вещество. Подобные задачи в научных исследованиях встреча-
ются очень часто и общий их признак - отсутствие полной информации,
т. е. ученые принимают решения в условиях неопределенности. Можно
сформулировать следствие такой ситуации - модель (объект) удовлетворя-
ет поставленным задачам в определенной области и с определенной веро-
ятностью.
Далее модель можно уточнять до получения априорно заданных по-
казателей (как в древности!).
Аналогичным образом обстоит дело и при определении комплексных
(интегральных) показателей качества.
5.3.5. Морфологический метод
Морфологический метод был разработан известным швейцарским
астрономом Цвикки, работавшим в обсерваториях Маунт-Вильсон и
Маунт-Пал омар (штат Калифорния, США) вплоть до 1942 г., когда он был
временно привлечен к участию в ранних стадиях ракетных исследований
и разработок фирмы «Аэроджет инжиниринг корпорейшн» в Азузе (штат
Калифорния). В 1961 г. в Пасадене (штат Калифорния) было создано об-
щество морфологических исследований под председательством Цвикки.
Похоже на то, что формированная «кампания» Цвикки в пользу своего ме-
тода, а также впечатление, которое он производил на окружающих своим
165
тяжелым характером, в определенной степени помешали выполнению его
миссии. Каждый менеджер знает о Цвикки, но очень немногие знакомы с
его методом.
Предоставим слово самому Цвикки: «Особое значение имеют три
типа общих проблем, которые пытается разрешить морфологический ана-
лиз. К ним относятся:
1. Какое количество информации об ограниченном круге явлений
может быть получено с помощью данного класса приемов? Или,
иначе говоря, какие приемы, необходимы для того, чтобы полу-
чить всю возможную информацию о данном классе явлений?
2. Какова полная цепочка следствий, вытекающих из определенной
причины?
3. Отыскать все приемы данного класса, или все методы данного
класса, или, в общей формулировке, все решения данной конкрет-
ной проблемы».
Этапы метода состоят в следующем:
1. Дается точная формулировка проблемы, подлежащей решению.
Например, мы можем пожелать изучить морфологический характер всех
видов движения или всех возможных двигательных установок, телескопов,
насосов, средств сообщения, средств обнаружения и т. д. Если поступает
запрос об одном конкретном устройстве, методе или системе, новый метод
непосредственно обобщает изыскание на все возможные устройства, мето-
ды или системы, которые дают ответ на более обобщенный вопрос.
При этом обнаружится, что задача первоначального формулирования
содержания или определения проблемы является гораздо более кропотли-
вой, чем склонны думать многие исследователи, незнакомые с новым ме-
тодом. На деле в имеющейся литературе трудно найти удовлетворитель-
ные определения даже таких хорошо известных устройств, как насосы,
электрогенераторы, телескопы и т. д. Точное определение таких кажущих-
ся простыми устройств, как сопло, оборачивается трудной задачей.
2. Строгая формулировка проблемы, подлежащей разрешению, или
точное определение класса изучаемых устройств автоматически раскрыва-
ет важные характерные параметры, от которых зависит решение пробле-
мы. Например, в случае телескопов некоторыми из таких параметров яв-
ляются расположение телескопа (среда, в которой он находится), характер
апертуры (А), регистрирующее устройство (R), характер изменений, кото-
рые претерпевает свет на пути от (А) до (R), движение телескопа, последо-
вательность операций и т. д. Второй шаг, таким образом, заключается
в изучении всех этих важных параметров.
3. Каждый параметр р, обладает определенным числом Л, различных
независимых и неприводимых свойств р}, р,. Например, параметр
- 12 3
телескопа «движение» может иметь независимые свойства р ,р ,р ,
166
означающие перемещение в трех направлениях; р4, р5,р6 - круговое дви-
жение; р1, р*,р12 - качания при первых шести движениях и т.п. Эти
матрицы-строки могут быть записаны в следующем виде:
1 „2
Pl > Pl , •••> Pl
„1 „2 „к2
P2,P2>-> P2
„1 „2 t”1
Pn>Pn>^ Pn
Если в каждой матрице обвести кружком один из элементов, а затем
соединить все обведенные элементы, то каждая полученная цепочка эле-
ментов будет представлять возможный вариант решения исходной про-
блемы. Если использовать приведенную выше систему матриц для постро-
ения n-мерного пространства, мы получим морфологический ящик. Анализ
будет завершен, если в каждом отделении «ящика» имеется одно решение
либо не имеется ни одного.
В высшей степени существенно, что вплоть до данного момента не
должен ставиться вопрос о ценности того или иного решения. Такое преж-
девременное любопытство почти всегда наносит ущерб беспристрастно-
му применению морфологического метода. Однако как только получены
все решения, можно сопоставить их с любой системой принятых крите-
риев.
4. Определение функциональной ценности всех полученных реше-
ний составляет четвертый, главный шаг, морфологического анализа. Что-
бы не запутаться в огромном скоплении деталей, оценка характеристик
должна проводиться на универсальной, хотя по необходимости и упро-
щенной, основе. Это не всегда является легкой задачей.
5. Заключительный шаг состоит в выборе наиболее желательных
конкретных решений и в их реализации.
Морфологическому образу мышления внутренне присуще убежде-
ние, что все решения могут быть реализованы. Конечно, может случиться,
что некоторые из множества решений окажутся сравнительно тривиаль-
ными.
Мы видим, что морфологический метод просто является «упорядо-
ченным способом смотреть на вещи», позволяющим добиться системати-
ческого обзора всех возможных решений данной крупномасштабной про-
блемы». Он создает основу для мышления в категориях основных принци-
пов и параметров, которое приобретает все большее значение, даже если
167
оно совершается беспорядочно или лишь применительно к данному част-
ному случаю.
Практическое применение матрицы можно иллюстрировать приме-
ром (рис. 5.6). Он относится ко всей совокупности реактивных двигателей,
состоящих из простых элементов и работающих на химическом топливе.
Цвикки отмечает, что «...это, если не обнаружатся внутренние противоречия,
сделало бы возможным чисто условных реактивных двигателей, содержащих
по одному простому элементу и работающих на химическом топливе. Одна-
ко имеется несколько внутренних ограничений, которые снижают первона-
чальную цифру до 25 344 простых двигателей».
т
77 kj =2x2x3x2x2x4x4x4x3x2x2 = 36864.
w/=l
Первая оценка, сделанная в 1943 г. на основе меньшего числа пара-
метров, дала только 576 возможных вариантов, в числе которых, однако,
правильно были учтены тогда еще секретные германские самолет-снаряд
«Фау-1» и ракета «Фау-2» с импульсными двигателями.
В этой связи следует вспомнить, что роковая ошибка научного со-
ветника Черчилля Линдемана, отрицавшего возможности ракеты «Фау-2»
даже после того, как ему показали ее фотографии («она не полетит»), объ-
яснялась, по всей видимости, его исключительной приверженностью
к твердому топливу и упорным нежеланием признать идею жидкого ракет-
ного топлива.
В приведенной матрице (см. рис. 5.6) обведенные кружками пара-
метры относятся к межпланетному прямоточному воздушно-реактивно-
му двигателю (ПВРД). Цвикки отмечает, что особый интерес представ-
ляет наличие в этой матрице элемента р*. Оно означает, что химиче-
ская энергия полностью извлекается из окружающей среды и что ракет-
ный двигатель не нуждается в запасах топлива на борту. Один из путей
для достижения такой характеристики заключается в использовании сол-
нечной энергии, накапливаемой в верхних слоях атмосферы в виде воз-
бужденных и ионизированных атомов и молекул и образующихся новых
молекул.
Нужно отметить, что в матрицу включены и такие возможности, реа-
лизация которых может показаться относящейся к далекому будущему.
Например, элементы ру и р$ были бы характерны для разновидностей
гидрореактивных и террареактивных двигателей (например, на топливе,
реагирующем с водой или землей). Конечно, не исключено, что эти воз-
можности будут отброшены в прогнозе, ограниченном определенными
сроками, а может быть, и в принципе - после их всесторонней оценки, од-
нако не следует делать это априори.
168
- Собственный или посторонний
химический агент
- Создание тяги за счет внутренних или
внешних источников
- Регулирование тяги за счет собственных
или посторонних источников или его
отсутствие
- Внутреннее или внешне ерегулирование тяги
- Позитивные и негативные двигатели
- Способ преобразования химической энергии
в механическую
- Способность двигателя работать в
безвоздушном пространстве, в воздухе,
в воде и под землей
- Двигатели с поступательным, вращательным,
колебательным движением или без движущихся
частей
- Двигатели на газовом, жидком, твердом
топливе
-Двигатели непрерывного или прерывного действия
-Самовоспламеняющиеся и несамовоспламеняющиеся
виды топлива
Рис. 5.6. Пример реализации морфологической матрицы
Цвикки называет полную матрицу n-мерным «морфологическим
ящиком» (а также «многообразием» и «картотечным шкафом»). Частичное
представление ее в двух измерениях, например с двумя совокупностями
параметров |р}, Р12]и [pg>P8 >Р8’Р8 ]> принимает форму двумерной пря-
моугольной матрицы, которую Цвикки называет «морфологической кар-
той». Такого рода морфологические карты широко используются и помимо
разбираемого метода. Например, мы явились свидетелями «патентного бу-
ма», охватившего до тех пор не затронутые участки карты охладите-
ли/замедлители ядерных реакторов. Многие компании, по-видимому,
169
используют такой подход для того, чтобы «заблокировать» возможные бу-
дущие изобретения (или обеспечить свою долю в ожидаемых от них при-
былях), стремясь запатентовать в том или ином абстрактном виде комби-
нации основных параметров.
При представлении конкретных возможностей в виде цепей пара-
метров в матрице число альтернатив невелико (рис. 5.7).
Рис, 5,7. Химические реактивные двигатели
В принципе, все возможности можно представить в виде некоторого
дерева целей, подобному тому, которое послужило основой многоуровне-
вого интегрированного нормативного прогнозирования.
В этом случае нижний уровень будет содержать все возможности.
Однако такой способ представления, вероятно, в какой-то степени затруд-
нит понимание разбираемой нами проблемы; указанные п параметров
обычно не находятся в иерархической зависимости, характеризующей связь
между системами, подсистемами, компонентами и т. д., а, как правило,
являются равнозначными. Представить «морфологический ящик» наглядно
в виде шкафа с «полками» и «отделениями» можно только для комбина-
ции трех совокупностей параметров, но это позволяет проиллюстрировать
общую идею.
Морфологический метод структурирует мышление таким образом, что
генерируются «новая» информация (касающаяся таких комбинаций, которые
при несистематической деятельности воображения ускользают от внимания);
поэтому он не ограничен каким-либо одним уровнем перемещения техноло-
гии или даже задачами технологического прогнозирования вообще.
В сфере интересующих нас проблем технологического прогнозиро-
вания применение морфологического метода к «уровням воздействия» пе-
ремещения технологии или к крупным социальным проблемам и к обще-
ству в целом представляется возможным и потенциально плодотворным.
5.3.6. Теория и алгоритм решения изобретательских задач
Теория решения изобретательских задач (ТРИЗ) представляет собой
усовершенствованный алгоритм решения изобретательских задач (АРИЗ),
разработанный инженером Г.С. Альтшуллером в конце 1940-х годов.
170
Алгоритм решения изобретательских задач состоит из 9 этапов (ча-
стей), каждый из которых содержит несколько последовательных шагов,
регламентированных конкретными правилами и рекомендациями:
1. Анализ задачи.
2. Анализ модели задачи.
3. Определение идеального конечного результата или кризисного
решения и физического противоречия.
4. Мобилизация и применение вещественно-полевых ресурсов.
5. Применение информационного фонда.
6. Изменение и/или замена задачи.
7. Анализ способа устранения физического противоречия.
8. Применение полученного ответа.
9. Анализ хода решения.
Первый этап - это выбор задачи, то есть переход от расплывчатой
изобретательской ситуации к четко построенной и предельно простой схе-
ме (модели) задачи. На этом этапе определяется конечная цель задачи,
проверяется возможность и целесообразность ее решения обходными пу-
тями, выявляются требуемые характеристики с поправкой на время, разме-
ры и стоимость, изучается патентная информация.
Второй этап - это построение модели задачи. На этом этапе осу-
ществляется учет имеющихся ресурсов, которые можно использовать при
решении задачи: ресурсов пространства, времени, веществ и полей.
Ресурс пространства - это оперативная зона, то есть пространство,
в пределах которого возникает конфликт, указанный в модели задачи.
Ресурс времени - это оперативное время, то есть имеющиеся ресур-
сы времени: время до конфликта и конфликтное время.
Вещественно-полевые ресурсы - это вещества и поля, которые уже
имеются или могут быть легко получены по условиям задачи. Веществен-
но-полевые ресурсы бывают внутрисистемные (инструменты, изделия
и т. п.), внешнесистемные (среда, магнитные поля и т. п.), надсистемные
(отходы, очень дешевые посторонние элементы, стоимостью которых
можно пренебречь).
На этом этапе уточняются условия, выявляются возможности видо-
изменения задачи путем изменения требуемых характеристик. Здесь же
выбираются те элементы, которые можно легко перестроить и заменить.
Третий этап направлен на формирование образа идеального конеч-
ного результата и на выявление физического противоречия, мешающего
его достижению.
Идеальный конечный результат дает возможность выйти в поле зна-
чимых решений. На этом этапе выявляются причины, препятствующие
практическому созданию «идеальной машины», даются стандартные фор-
мулировки физического противоречия.
171
Четвертый этап заключается в устранении физического противоре-
чия. Этот этап включает планомерные операции по увеличению веще-
ственно-полевых ресурсов.
Во многих случаях четвертый этап приводит к решению задачи,
и тогда можно сразу же перейти к седьмому этапу. Если же этого не про-
исходит, то надо пройти пятый и шестой этапы.
Пятый этап означает использование опыта, сконцентрированного
в информационном фонде ТРИЗ. Этот фонд может включать стандар-
ты, описание приемов, результаты опытов, описание разных явлений
и т. п.
Шестой этап означает оценку найденного решения и развитие по-
лученного ответа. Простые задачи решаются преодолением физического
противоречия, например разделение противоречивых свойств во времени
и в пространстве. Сложные задачи решаются путем изменения смысла за-
дачи: снятием первоначальных ограничений, обусловленных психологиче-
ской инерцией и до решения кажущихся самоочевидными. Для правильно-
го понимания задачи сначала надо ее решить, так как изобретательские за-
дачи не могут быть сразу поставлены точно. Процесс решения задачи, по
существу, есть процесс корректировки задачи.
Седьмой этап - это анализ хода решения. На этом этапе проверяется
качество полученного ответа, сравнивается фактический ход решения
с теоретическим, установленным в ТРИЗ. Физическое противоречие долж-
но быть устранено почти идеально («без ничего»). При решении техниче-
ских задач ТРИЗ используют созданный информационный фонд, вклю-
чающий стандарты, описание приемов, физических эффектов и явлений.
Составляется список из укрупненных приемов преодоления типовых про-
тиворечий, а именно: принципы «дробления», «асимметрии», «матрешки»,
«антивеса», «наоборот», «обратить вред в пользу», «заранее подложенной
подушки» и др.
Восьмой этап означает нахождение универсального ключа решения
ко многим другим аналогичным задачам.
Девятый этап направлен на повышение творческого потенциала че-
ловека. Он является завершающим этапом, на котором анализируется хор
решений. Анализ производится методом сравнения реального хода реше-
ния данной задачи с теоретическим, и сравнения полученного ответа
с данными информационного фонда ТРИЗ и т. п. Такой анализ дает воз-
можность наметить пути планомерного нахождения физических эффектов,
необходимых для решения задачи.
Основой теории решения изобретательских задач являются законы
развития технических систем, полученные путем анализа большого коли-
чества патентов.
В основу АРИЗ положен закон появления и разрешения противоре-
чий. Техническое противоречие это - ситуация, когда попытка улучшить
172
одну характеристику системы приводит к ухудшению другой. Физическое
противоречие - это ситуация, когда к одному объекту применяются проти-
воположные требования.
Алгоритм изобретения позволяет значительно быстрее разрешить
технические и физические противоречия по сравнению с методом проб
и ошибок.
5.3.7. Поиск прототипа
Приступая к исследованиям всегда нужно отметить рубеж, с которо-
го начинается модернизация изделия, технологического процесса, услуги
ит. п.
В текущих исследованиях поиск нового начинается тогда, когда дей-
ствующее перестает удовлетворять пользователя:
- недостаточная производительность;
- недостаточные удобства;
- избыточный шум;
- избыточные затраты;
- низкое качество и т. п.
Важно осознать, что если исследования не носят пионерского харак-
тера, то нужное решение легче найти в технической литературе, чем разра-
ботать самостоятельно.
Важно найти т. н. прототип и аналог.
Аналог (греч. соответствие) - сходный исследуемому предмету объ-
ект, но более совершенный, но не самый лучший и близкий.
Прототип (греч. прообраз) - реальный, либо описанный в литерату-
ре объект, послуживший прообразом для более совершенного образца -
это самый близкий аналог из всех рассмотренных.
Началом всех исследований является т. н. патентный поиск.
Основная цель патентного поиска - определение аналогов и прото-
типов. Исследование считается недостаточно эффективным, если на его
основе нельзя получить изобретение или патент.
Многие страны поняли бесплодность собственных разработок и для
облегчения поиска создали информационные системы- своеобразные
библиотеки технических решений.
Инициатором выступила Япония, затем ведущие страны мира. Что-
то похожее делает Россия.
Ценится опыт. Например, опытный конструктор держит в голове
массу удачных и неудачных аналогов и без всякого поиска находит прото-
тип.
Обычно прототип принадлежит фирме-лидеру, и она не спешит рас-
крывать его достоинства, а конкуренты любой ценой пытаются получить
необходимую информацию.
173
Не все фирмы, получив информацию о прототипе, могут его исполь-
зовать в силу несовершенства оборудования, технологии и квалификации
персонала. Наступает разочарование - это удел нынешней России, где гла-
венствует торговля, а не научные исследования.
Рассмотрим т. н. формулу изобретения.
Копировальное устройство для фрезерования перьев турбинных ло-
паток с рабочим шпинделем, несущим обрабатываемое изделие и эталон-
ную деталь, отличающееся тем, что, с целью повышения производительно-
сти, устройство снабжено копиром с переменным профилем в поперечном
и продольном сечениях и жестко закрепленным на рабочем шпинделе,
подгруженном рычагом с роликом для взаимодействия с копиром.
Источники информации, принятые во внимание экспертизой: А.с.
СССР № 91507, кл В23С 3/18, 07.06.50.
Схема формулы изобретения: прототип —> отличающийся —> новые
признаки (существенные отличия).
Прототип обычно описывается как в приведенной формуле изобре-
тения.
Для примера - копировальные устройства, подобные рассмотренно-
му сейчас устарели, и их заменили системы ЧПУ.
В магистерских диссертациях тоже нужно отмечать существенные
отличия.
Важно помнить, что в патентах и изобретениях существенные отли-
чия составляют техническую новизну. Существенные отличия в диссерта-
циях составляют научную новизну. Она считается более ценной, что часто
несправедливо.
Автомат Калашникова (АК; АКМ) на момент создания не имел
научной новизны, по мнению экспертов, он был копией немецкого штур-
мового автомата Шмайсера. Жизнь показала полное превосходство АК, но
это техническое превосходство и очень значительное!
АК имел и имеет очень удачное сочетание в конструкции уже из-
вестных деталей и механизмов.
5.3.8. Селективная сборка.
Дифференцирование
В Японии этот научный принцип получил название метода расслое-
ния, и он вошел в состав семи инструментов в качестве применяемых
в японской экономике. В идеологии TQM этот метод получил название
стратификации (страт - слой).
Как и археологи при раскопках вначале снимают толстые слои грун-
та, а затем все более и более тонкие!
Метод расслаивания исследуемых статистических данных - инстру-
мент, позволяющий произвести селекцию данных, отражающую требуе-
мую информацию о процессе.
174
Одним из наиболее простых и эффективных статистических методов,
широко используемых в системе управления качеством, является метод
расслаивания. Недаром японские кружки качества выполняют операцию
стратификации в среднем до 100 раз при анализе проблем. В соответствии
с этим методом производят расслаивание статистических данных,
т. е. группируют данные в зависимости от условий их получения и произ-
водят обработку каждой группы данных в отдельности. Данные, разделен-
ные на группы в соответствии с их особенностями, называют слоями (стра-
тами), а сам процесс разделения на слои (страты) - расслаиванием (стра-
тификацией).
Существуют различные методы расслаивания, применение которых
зависит от конкретных задач. Например, данные, относящиеся к изделию,
производимому в цехе на рабочем месте, могут в какой-то мере различать-
ся в зависимости от исполнителя, используемого оборудования, методов
проведения рабочих операций, температурных условий и т. д. все эти от-
личия могут быть факторами расслаивания. В производственных процес-
сах часто используется метод 5М, учитывающий факторы, зависящие от
человека (man), машины (machine), материала (material), метода (method),
измерения (measurement).
Расслаивание осуществляется примерно так:
- расслаивание по исполнителям - по квалификации, полу, стажу
работы и т. д.;
- расслаивание по машинам и оборудованию - по новому и старому
оборудованию, марке, конструкции, выпускающей фирме и т. д.;
- расслаивание по материалу- по месту производства, фирме-
производителю, партии, качеству сырья и т. д.;
- расслаивание по способу производства - по температуре, техно-
логическому приему, месту производства и т. д.;
- расслаивание по измерению - по методу измерения, типу измери-
тельных средств или их точности и т. д.
Например, если расслаивание произведено по фактору «оператор»
(man), то при значительном различии в данных можно определить влияние
того или иного оператора на качество изделия; если расслаивание произве-
дено по фактору «оборудование» - влияние использования разного обору-
дования и т. д.
В сервисе для расслаивания используется метод 5Р, учитывающий
факторы, зависящие от работников (peoples) сервиса; процедур
(procedures) сервиса; потребителей, являющихся фактическими покровите-
лями (patrons) сервиса; места (place), где осуществляется сервис и опреде-
ляется его окружающая обстановка (среда); поставщики, осуществляющие
снабжение (provision) необходимыми ресурсами, обеспечивающими вы-
полнение сервиса.
175
В результате расслаивания обязательно должны соблюдаться следу-
ющие два условия:
- различия между значениями случайной величины внутри слоя
(дисперсия) должны быть как можно меньше по сравнению с раз-
личием ее значений в нерасслоенной исходной совокупности;
- различие между слоями (различия между средними значениями
случайных величин слоев) должно быть как можно больше.
Пример 1. Обратимся к таблице результатов измерений пробивного
напряжения диэлектрических слоев (табл. 5.1).
Допустим, что экземпляры МОП-структур, результаты пробивных
напряжений которых приведены в левой части таблицы (п = 75), изготов-
лены исполнителем Л, а результаты правой половины таблицы характери-
зуют продукцию, изготовленную исполнителем В (п = 85).
Одного взгляда на табл. 5.1 достаточно, чтобы заметить, что МОП-
структуры, изготовленные исполнителем В, более качественные, так как
имеют большее пробивное напряжение, чем структуры, изготовленные ис-
полнителем А. Попробуем обработать этот цифровой материал, расслоив
данные соответственно по исполнителям А и В.
Распределение частот для интервального ряда приведено в табл. 5.1.
Построив на основе таблицы гистограмму, получим рис. 5.8.
Штриховыми линиями отображены данные для исполнителя Л,
а сплошными - для В. осуществив такое расслаивание, видим, что резуль-
таты исполнителей А и В отличаются друг от друга весьма заметно.
Таблица 5.1
Интервальный ряд распределения пробивных напряжений
диэлектрических слоев 160 однотипных МОП-структур (по исполнителя)
Интервальные диапазоны пробивного напряжения, В Середина интервала Х\ Частота mi
Исполн. А Исполн. В Сумма Накопленная частота
176,5...179,4 178 2 1 1
179,5...182,4 181 3 3 4
182,5...185,4 184 5 5 9
185,5...188,4 187 21 21 30
188,5...191,4 190 16 16 46
191,5...194,4 193 29 29 75
194,5...197,4 196 31 31 106
197,5...200,4 199 21 21 127
200,5...203,4 202 18 18 145
203,5...206,4 205 9 9 154
206,5...209,4 208 5 5 159
209,5...212,4 211 1 1 160
176
Если рассчитать среднее и дисперсию результатов измерений, рас-
слоенных по исполнителям А и В, то
- среднее Л = 189,4; дисперсия s\ = 13,2;
- среднее В = 199,847; дисперсия = 14,742.
При этом среднее и дисперсия до расслаивания составляли:
_ о
- среднее х =194,95; дисперсия 5^=41,197.
Рис. 5.8. Гистограмма результатов измерений пробивного
напряжения полупроводниковых структур, изготовленных
исполнителем А (1) и исполнителем В (2)
Таким образом, видно, что благодаря приведенному расслаиванию
дисперсия внутри слоев резко уменьшилась.
Однако решение проблемы не всегда очевидно и не так просто, как в
рассматриваемом нами примере. Иногда расслаивание по, казалось бы,
очевидному параметру не дает ожидаемого результата. В этом случае не
следует отчаиваться, а нужно продолжить анализ данных в поисках реше-
ния возникшей проблемы. Поясним сказанное на примере анализа резуль-
татов поставок комплектующих изделий. Довольно часто бывают случаи,
когда поставки по заказам, размещенным в сторонних организациях, за-
держиваются, сроки поставок не выполняются. Проблема обсуждается на
совещании всех имеющих к ней отношение служб с целью нахождения
причины невыполнения сроков поставок и мер по устранению этих при-
чин. Обычными предложениями в таких случаях бывают «увеличить срок
выполнения заказа» или «строго соблюдать дату оформления заказа». Од-
нако, прежде чем принять то или иное решение, необходимо хорошо про-
анализировать данные, чтобы понять, будет ли, например, строгое соблю-
дение даты оформления заказа той мерой, которая действительно решит
проблему задержки выполнения заказа. Для этого разделяют случаи вы-
полнения заказа в срок и случаи задержки выполнения заказа, с одной сто-
роны, а также случаи строгого соблюдения даты оформления заказа и слу-
чаи запаздывания с оформлением заказа - с другой, после чего анализиру-
ют таблицу расслаивания.
177
Рассмотрим два примера, когда в обоих случаях была осуществлена
поставка 68 различных видов комплектующих, из которых 44 изделия бы-
ли поставлены с опозданием. При этом известно, что только на 23 изделия
заказ был оформлен в соответствии с установленной датой.
Пример 2. Результаты расслаивания поставок комплектующих и
случаев задержки по срокам оформления заказов приведены в табл. 5.2.
Таблица 5.2
Результаты расслаивания поставок комплектующих
Оформление заказа Выполнение заказа, число случаев
Всего В срок С опозданием
В соответствии с установленной датой 23 21 2
С опозданием 45 3 42
Всего 68 24 44
Как видно из результата анализа данных, в первом случае строгое
соблюдение даты оформления заказа приведет к значительному улучше-
нию положения со своевременным выполнением заказа.
Рассмотрим второй случай с теми же данными по общему числу по-
ставок, числу опозданий и числу изделий несвоевременного оформления
заказа, что в предыдущем примере.
Пример 3. Результаты расслаивания поставок комплектующих и
случаев их задержки в зависимости от сроков оформления заказов второго
случая приведены в табл. 5.3.
Таблица 5.3
Результаты расслаивания поставок комплектующих
Оформление заказа Выполнение заказа, число случаев
Всего В срок С опозданием
В соответствии с установленной датой 23 6 17
С опозданием 45 18 27
Всего 68 24 44
Как видно из табл. 5.3, расслаивание данных во втором случае не
позволяет утверждать, что строгое соблюдение даты оформления заказа
окажется решающим фактором в решении проблемы.
В этом случае необходимо провести более глубокий анализ данных.
Прежде всего, следует провести дополнительное расслаивание, например,
по видам продукции, которые составляют заказ (табл. 5.4).
Как видно из табл. 5.4, более всего случаев задержки поставок от-
носится к поставкам комплектующих А, В, С. По сравнению с ними чис-
ло случаев задержки комплектующих D, Е, F незначительно. Следует,
178
очевидно, найти причину такой разницы в сроках поставок этих образцов.
Допустим, было выяснено, что продукция А, В, С в отличие от D, Е, F тре-
бует дополнительной термотренировки (стабилизации параметров качества
под воздействием температуры в течение заданного времени).
Таблица 5.4
Результаты расслаивания поставок комплектующих и случаев
их задержки в зависимости от вида комплектующих
Продукт Всего поставленных образцов Выполнение заказов в срок, чис- ло случаев Выполнение заказов с опозданием, число случаев
А 15 1 14
В 13 2 11
С 11 0 11
D 9 8 1
Е 10 6 4
F 10 7 3
Всего случаев 68 24 44
Также было выяснено, что помимо того, что процесс изготовления
продукции А, В, С оказывается дольше, их термотренировка выполняется,
в свою очередь, по вторичному заказу другим предприятием. Кроме того,
оказалось, что бывают случаи, когда продукция D, Е, F передается для из-
готовления другому предприятию по вторичному заказу, так как на пред-
приятии, принявшем заказ, не хватает мощностей по их изготовлению. По-
этому следует провести расслаивание по фактору наличия или отсутствия
вторичного заказа (табл. 5.5).
Таблица 5.5
Результаты расслаивания поставок комплектующих в зависимости
от наличия вторичного заказа
Вторичный заказ Выполнение первичного заказа, число случаев
Всего В срок С опозданием
Имеет место 45 3 42
Отсутствует 23 21 2
Всего случаев 68 24 44
Результат анализа табл. 5.5 указывает на большое влияние наличия
или отсутствия вторичного заказа на срок выполнения первичного заказа.
Таким образом, анализ данных по методу расслаивания в примере 8
приводит к выводу, что для окончательного решения проблемы могут быть
намечены следующие меры:
1. Не допускать вторичных заказов, которые делаются без предвари-
тельной договоренности с предприятием-заказчиком.
179
2. Скорректировать объем и сроки выполнения заказа так, чтобы он
был по силам предприятию, на котором размещается заказ.
3. Информацию о планировании размещения заказа на продукцию,
требующую термотренировки, заранее доводить до предприятия,
на котором размещается заказ.
4. Помочь предприятию, на котором размещается заказ, освоить
принципы ведения дел с предприятиями, на которых размещаются
вторичные заказы.
При контроле качества изготовления продукции часто на практике
возникает задача выявления предполагаемого источника ухудшения каче-
ства выпускаемой продукции, когда разброс (дисперсия) значений пара-
метра качества готовых изделий около его среднего значения возрастает.
В случае нормального закона распределения контролируемого параметра
качества такую информацию возможно получить путем расслаивания дис-
персии с помощью дисперсионного анализа.
На практике метод стратификации используют многократно, рассла-
ивая данные по различным признакам и анализируя возникающую при
этом разницу с помощью, в частности, диаграмм Парето.
5.3.9. Робастное проектирование.
Использование системного анализа (СА)
Системный анализ - совокупность методологических средств, ис-
пользуемых для подготовки и обоснования решений по сложным пробле-
мам научно-технического характера, позволяет произвести:
- выбор в условиях неопределенности, обусловленной наличием
факторов не имеющих строгой количественной оценки;
- выявление масштабов неопределенности;
- выработку критериев оценки.
Использование морфологических матриц (ММ)
Авторами робастного проектирования (РП) являются Г. Тагутти
(Япония) и сотрудник института биофизики АН СССР А. Н. Лисенков.
Считается, что робастное проектирование (РП) является одним из методов
системного подхода.
Робастность - это защищенность процесса или продукта от воздей-
ствия дестабилизирующих факторов. РП выполняется в несколько этапов:
I - изучение процесса (продукта);
II - формирование целевой функции;
III - планирование уровней многофакторного эксперимента;
IV - выбор ортогональной матрицы (план опытов);
V - проведение экспериментов;
VI - проведение заключительного эксперимента;
VII - определение доминирующих факторов процесса.
180
I этап - изучение процесса (продукта) на предмет разделения всех
факторов процесса на управляемые и дестабилизирующие.
Управляемые факторы- те, которыми можно управлять по ходу
процесса с целью его улучшения.
Дестабилизирующие факторы - те, которые негативно воздействуют
на процесс, а управление ими невозможно в силу их случайного воздей-
ствия.
Например, в какой-либо емкости нагревается раствор соли с целью
варки пельменей.
Рис, 5.9. Емкость для нагревания раствора соли
Управлять процессом нагрева воды можно изменяя температуру
нагрева t °C и время нагрева. Это управляемые параметры.
С другой стороны действуют дестабилизирующие параметры:
- колебание объема налитой воды ДИ\ см3;
- колебание объема добавленной соли ДК, г;
- колебание температуры нагрева AZ, °C и т. п.
Дестабилизирующими факторами можно управлять только по пре-
дельным значениям ± ДИ^; ± ДИ^; ± Д/ и т. п., это предельные отклонения,
a TW; TV; Tt - допуски на дестабилизирующие факторы:
TW = TW max ~TW min;
= Ту max - Ту mjn и т. n.
Общая цель РП - найти такое сочетание факторов, при котором це-
левая функция наиболее приемлема.
II этап - формирование целевой функции.
Г. Тагутти ввел т. н. Т-критерий, равный отношению сигнал/шум.
Заложен очень глубокий смысл. Пусть имеется закон распределения мощ-
ности N автомобильных двигателей. Конкретный двигатель У/(Утах» но
его покупная цена та же, что и у Утах ~ это обман покупателя, который
несет потери, и они тем меньше, чем меньше допуск/^:
181
N
j’ _ yvmax
Tv
для оценки общего подхода
T^_Nx
СТ
для конкретного процесса (рис. 5.10).
Рис, 5.10, Закон распределения мощности N автомобильных двигателей
Чем больше Nх и меньше ст, тем больше Т критерий и тем лучше
покупателю и тем лучше сам процесс или продукт.
III этап - планирование уровней многофакторного эксперимента.
Область изменения управляемых и дестабилизирующих параметров пред-
ставляется уровнями. Например, в приведенном примере температура
нагрева может иметь либо два, либо три, либо четыре уровня (табл. 5.6).
Таблица 5.6
Факторы и их уровни
Уровни 1 2 3 4
Параметры
Температура нагрева t °C 150 180 — —
Температура нагрева t °C 150 180 210 —
Температура нагрева t °C 150 170 190 210
Два уровня
Три уровня
Четыре уровня
Дестабилизирующие факторы имеют обычно два уровня - нижний
и верхний. Таким образом определяют уровни для каждого значимого па-
раметра.
182
IV этап - выбор ортогональной матрицы для определения количе-
ства опытов и сочетания уровней в каждом опыте (подробнее в примере).
Выбор матрицы зависит от общего количества параметров и количества
уровней.
V этап - проведение экспериментов в соответствии с более ранними
этапами (подробнее в примере).
VI этап - проведение заключительного эксперимента, выдача реко-
мендаций и оценка полученных результатов.
VII этап - определение доминирующих факторов процесса (диспер-
сионный анализ).
Робастное проектирование (пример)
Во всем мире значительные успехи в области качества продукции
достигаются при использовании метода Г. Тагути.
Этот метод обеспечивает существенное снижение затрат, т. к. коли-
чество опытов, необходимое для получения результата сводится к ми-
нимуму за счет предварительного изучения процесса и использования
т. н. ортогональных матриц. Конструктивно борфреза представляет собой
режущий инструмент, рабочая часть 1 которого выполнена из твердого
сплава, и припаяна к стальному хвостовику 3 с использованием необходи-
мого количества припоя 2 (рис. 5.11).
Рис. 5.11. Элементы конструкции твердосплавных бор фрез:
1 - режущая часть (твердый сплав); 2 - припой; 3 - стальной хвостовик
Процесс пайки твердосплавных бор фрез в течение многих лет отли-
чался дефектностью порядка 20...25 %, что дестабилизировало производ-
ство и приводило к избыточным затратам.
Основная задача операции пайки, - обеспечить соосность сталь-
ной хвостовой части с режущей твердосплавной и их прочное соедине-
ние в одно целое с целью передачи необходимого крутящего момен-
та МКр.
Операция припаивания режущей части борфрез /, выполненной из
твердого сплава, к стальному хвостовику 2 (рис. 5.12) с помощью таблет-
ки 3, содержащей припой и флюс, отличалась избыточной дефектностью.
Операция выполняется на установке ТВЧ для разогрева соединяе-
мых частей с регулируемым усилием сжатия этих частей. Таблетка 3 кроме
183
указанных компонентов содержит стальные зерна (элемент ноу-хау), необ-
ходимые для стабилизации толщины промежуточного слоя припоя.
а - компоненты операции пайки; б-результат пайки
На первом этапе были выявлены и разделены на уровни, управляю-
щие и дестабилизирующие параметры (табл. 5.7).
Предельные уровни Т-критерия
min Г = -101gf-£yf
Г
max Г = -101g
п У/J
некоторое заданное значение
т] = -101g
где п - число опытов,
- значение исследуемой величины в i опыте;
у - среднее значение опыта;
S2 = —— (у/ _ У/ Г - изменчивый эмпирический стандарт.
и-1
Параметры А, В, С, D, Е и F отнесены к управляющим, поскольку их
величины можно регулировать, используя имеющееся оборудование,
а разброс этих параметров достаточно мал.
184
Таблица 5.7
Значения уровней управляющих и дестабилизирующих параметров__
Управляемые параметры
Обозначение Название фактора Уровни
1 2 3
А Марка флюса Бура техническая ФК-200 -
в Усилие сжатия 5 1 1,5
с Температура отпуска, °C 300 400 500
D Время разогрева, мин. 0,12 0,2 0,25
Е Температура нагрева, °C 1050 850 710
F Марка припоя АНМЦ 0,6-4-2 П-47 Пср-45
Параметры ей/отнесены к дестабилизирующим, поскольку это до-
пуски на величины управляющих параметров Е и F, и в пределах этих до-
пусков их изменение нельзя регулировать (табл. 5.8).
Таблица 5.8
Дестабилизирующие параметры
е Изменение температуры нагрева, °C -15 0 +15
f Колебание дозировки припоя, % -5 0 +5
Серпуховской инструментальный завод на основании собственного
многолетнего опыта пайки для марок флюса выбрал два уровня, а для всех
остальных параметров приняты по три уровня варьирования. Численные
значения для каждого уровня установлены с учетом возможностей регули-
рования процесса пайки и используемых допусков.
На втором этапе использовался матричный план в котором пара-
метры A ...F составили матрицу планирования, а параметры ей/ матрицу
помех.
В нашем случае ортогональная матрица имеет 18 строк - такая мат-
рица (Zi8) для двухуровневых параметров позволяет использовать по де-
вять вариантов для каждого параметра и по шесть вариантов для трехуров-
невых параметров. Матрица Zi8 представлена в виде таблицы 5.9.
В течение третьего этапа выполнялось 18 опытов, каждый из кото-
рых имел четыре дубля. Полученные данные занесены в таблицу 5.10. Ос-
новная цель эксперимента - найти сочетание уровней, при которых обес-
печивается максимальная величина критерия Г. Тагути.
При обработке экспериментальных данных использовался критерий
сигнал-шум, определяемый по формуле
n = lg -г- > (5-1)
k )
185
где М- среднее значение крутящего момента, передаваемого спаянной бор
фрезой в момент разрушения паяного шва;
S - дисперсия в каждом проведенном опыте, определяемая по форму-
ле:
. (5.2)
п-1
Как рекомендуемые для применения были использованы результаты
пятого опыта, где Мкр ,=215 Нм, S, = 4,082 Нм, Г| = 1,721.
Таблица 5.9
Ортогональная матрица
№ опыта Управляемые параметры
А В С D Е F
1 1 1 1 1 1 1 1 1
2 1 1 2 2 2 2 2 2
3 1 1 3 3 3 3 3 3
4 1 2 1 1 2 2 3 3
5 1 2 2 2 3 3 1 1
6 1 2 3 3 1 1 2 2
7 1 3 1 2 1 3 2 3
8 1 3 2 3 2 1 3 1
9 1 3 3 1 3 2 1 2
10 2 1 1 3 3 2 2 1
11 2 1 2 1 1 3 3 2
12 2 1 3 2 2 1 1 3
13 2 2 1 2 3 1 3 2
14 2 2 2 3 1 2 1 3
15 2 2 3 1 2 3 2 1
16 2 3 1 3 2 3 1 2
17 2 3 2 1 3 1 2 3
18 2 3 3 2 1 2 3 1
Дестабилизирующие параметры => | е | f |
Таблица 5.10
Экспериментальные значения крутящего момента, Нм
№ опыта Значения крутящего момента, Нм Л, Нм 5 7
У1 У2 Уз У4
1 157 154 160 162 158 3,5114 1,653
2 170 172 180 178 175 3,999 1,7111
3 150 148 162 180 160 12,219 1,117
4 181 185 200 154 180 19,164 0,972
5 215 210 215 220 215 4,082 1,721
6 211 215 198 216 210 8,286 1,403
7 159 150 135 117 140 18,026 0,890
8 150 152 155 143 150 5,098 1,468
9 190 190 179 201 190 8,980 1,325
186
Окончание табл. 5.10
№ опыта Значения крутящего момента, Нм у,, Нм 5 7
У2 Уз У4
10 171 178 183 188 180 7,256 1,394
1Г 193 214 208 — 205 19,941 1,470
12 160 160 170 173 168 8,831 1,279
13 190 181 187 162 180 12,568 1,156
14 200 205 209 185 200 10,503 1,279
15 195 196 191 181 190 6,403 1,472
16 161 168 158 153 160 9,273 1,237
17 149 153 159 159 155 6,109 1,404
18 170 171 181 172 175 5,353 1,5144
Знак «-» указывает на неудавшийся опыт.
Внедрение в производство результатов эксперимента позволило ста-
билизировать процесс пайки бор фрез.
Дисперсионный анализ процесса не проводился, поскольку получен-
ные результаты удовлетворяют производственным требованиям (дефект-
ность снизилась до 2...4 %), а главное управляющие параметры относятся к
приобретаемым извне комплектующим и их корректировка затруднительна.
Список литературы к подразделу 5.3
1. Управление качеством. Робастное проектирование. Метод Тагути. Пер. с
англ. М.: «Сейфи» 2002 г. 384 с.
2. Робастное проектирование: использование ортогональных планов неполного
перебора факторов / Методы менеджмента качества. 2007; № 5.
5.4. Методика экспериментальных исследований.
Информационная концепция научного процесса
В методике проведения эксперимента приводят описание оборудова-
ния, оригинальных экспериментальных установок, стендов, измеритель-
ных схем, аппаратуры, оснастки, использованных при проведении экспе-
риментов. Весьма тщательно следует подходить к описанию условий и по-
рядка проведения опытов (образцы, инструмент, режимы обработки или
функционирования), выполнению расчетов погрешностей измерения ис-
следуемых объектов или процессов. При описании параметров, контроли-
руемых при исследованиях с применением стандартных методов измере-
ния, приборов и устройств, достаточно указать, чем и как измеряется каж-
дый параметр объекта (процесса) и указать в каждом случае погрешность
измерения. Особое внимание следует обратить на разработку нестандарт-
ных методов измерения и оценки процесса (при необходимости).
Для получения максимума информации об исследуемом объекте
(процессе) при минимально возможном числе трудоемких экспериментов
187
необходимо определить состав опытов и выбрать методы планирования
экспериментов. Достижение этого результата обеспечивается применением
основных положений теории планирования эксперимента, которая подска-
зывает, как организовать эксперимент и обработку его результатов, чтобы
извлечь из них максимум информации.
В зависимости от способа организации экспериментального исследо-
вания оно может быть пассивным, т. е. не предполагающим организации
специальных мероприятий, направленных на выбор значений входных пе-
ременных л, или активным, одной из главных задач которого является вы-
бор диапазона значений этих переменных. Преимущество активного экс-
перимента над пассивным состоит в простоте и универсальности формул
для расчета коэффициентов модели и процедур анализа модели - они не
зависят от физической природы факторов х^, Х2,...»хп > поскольку все опе-
рации производятся с кодированными факторами и только на последнем
этапе производится переход к исходным переменным.
Рассмотрим общий случай активного эксперимента, когда имеются п
переменных xj, Х2,хп (будем называть их входными переменными или
факторами) и выходная переменная у - отклик. Требуется выяснить, ка-
кой зависимостью связаны величины Х], Х2,хп и у.
Эту задачу можно рассматривать как задачу построения модели ис-
следуемого устройства или процесса с X], Х2,хп входами и выходами у
(рис. 5.13).
%
Рис, 5.13. Заданный объект
Простейшей является линейная модель вида
у = а0 + а1х1 + ... + а„х„,
нередко ее бывает вполне достаточно для достижения заданных целей. Для
определения величин коэффициентов а0,хах,...,ап необходимо провести
опыты, в каждом их которых х\,Х2,—,хп факторы принимают определен-
ные значения. Число таких значений зависит от поставленной задачи.
Получение модели объекта исследования преследует, как правило,
следующие цели:
188
- минимизировать расход материалов на единицу выпускаемой про-
дукции при сохранении ее качества, т. е. произвести замену доро-
гостоящих материалов на недорогостоящие или дефицитных на
распространенные;
- при сохранении качества выпускаемой продукции сократить время
обработки в целом или на отдельных операциях, перевести отдель-
ные режимы в некритические зоны, повысить производительность
труда, т. е. снизить трудовые затраты на единицу продукции, и т. д.;
- улучшить частные показатели и увеличить общее количество го-
товой продукции, повысить однородность качества и надежности
деталей, сборочных единиц;
- увеличить надежность и быстродействие управления технологиче-
ским процессом; снизить ошибки контроля за счет внедрения но-
вых методов и средств контроля.
Более детально с решением задач планирования эксперимента и ана-
лиза полученной математической модели можно ознакомиться в литера-
туре.
5.4.1. Оценка качества конструкции путем логического
планирования эксперимента
Процедура планирования эксперимента успешно применяется в про-
мышленном производстве, управлении, планировании прибыли в бизнесе,
потоков капитала в банковском деле и т. п. Применим данную процедуру
к оценке качества конструктивных решений.
Начало планированию эксперимента положили труды английского
статистика Роналда Эйлмера Фишера (1935), подчеркнувшего, что рацио-
нальное планирование эксперимента дает не менее существенный выигрыш
в точности оценок, чем оптимальная обработка результатов измерений.
Фишер впервые показал, что планирование экспериментов и наблю-
дений и обработка их результатов - две неразрывно связанные задачи ста-
тистического анализа. Он заложил основы теории планирования экспери-
мента, предложил ряд эффективных статистических методов (в первую
очередь, дисперсионный анализ), естественно вытекающих из своеобразия
эксперимента, и развил теорию малых выборов, начатую английским уче-
ным Стьюдентом (В. Госсетом).
Специфическими методами обладает планирование отсеивающих
экспериментов, в которых нужно выделить те компоненты вектора х, кото-
рые сильнее всего влияют на функцию f (q, х), что важно на начальной ста-
дии исследования, когда вектор х имеет большую размерность.
При планировании эксперимента устанавливаем связь между па-
раметром процесса, подлежащего изучению- зависимой величиной Y
и несколькими независимыми величинами то есть:
189
Y=f(XbX2,...,Xk), (5.3)
где Y- функция отклика, т. е. зависимость математического ожида-
ния отклика от факторов;
- независимые переменные величины, которые можно варьи-
ровать при постановке эксперимента (факторы), по предложению влияющие
на результаты эксперимента;
к - количество учитываемых факторов (условий).
В отличие от общепринятых правил функций отклика присваивает-
ся новый смысл - теперь это комплексный показатель качества конструк-
ции, а величины - экспертные оценки, являющиеся консо-
лидированным мнением группы экспертов, оценивающих совершенство
конструкции при различных уровнях качества составляющих величин.
Группа экспертов должна формироваться по принципам, принятым
при использовании метода FMEA, т. е. оценка конструкции должна быть
многосторонней. При таких условиях эксперимент из физического транс-
формируется в логический.
Логический эксперимент (от древнегреч. logos, греч. logic) основан
на приемлемых способах рассуждения, состоящих из следующих аспектов:
- онтологический - «логика вещей», то есть необходимая связь яв-
лений объективного мира;
- гносеологический - «логика знания», то есть необходимая связь
понятий, посредством которой познается «сущность и истина»;
- демонстративный (доказательный), или собственно логический
(«логика доказательств и опровержений», т. е. необходимая связь
суждений (высказываний) в рассуждениях (умозаключениях),
принудительная убедительность («общезначимость») которых вы-
текает только из формы этой связи безотносительно к тому, выра-
жают эти суждения «сущность и истину» или нет).
Первые два аспекта относятся к философии и диалектической логи-
ке, последний же составляет собственно логику, или современную (фор-
мальную) логику. Приняв за основу онтологический и доказательный ас-
пекты, автором проведен эксперимент.
Любая, даже самая развитая интуиция опирается на аналитические
методы. В помощь же тем, кто предпочитает подстраховывать решения,
подсказанные внутренним голосом, существуют количественные методы
прогнозирования. Модель прогноза получаем в виде аналитически выра-
женной тенденции развития, или в виде уравнения зависимости от одного
или нескольких факторов-аргументов.
Разработка логической системы должна начинаться с выявления
и тщательного анализа реальных потребностей. Формулировка зада-
чи остается прежней - необходимо определить комплексный показатель
190
качества конструкции. Планирование эксперимента проводим по альтерна-
тивному признаку:
- «+» - максимально возможное значение фактора;
- «-» - минимально возможное значение фактора.
По методике ПЭ составим матрицу полного факторного плана, где
число возможных опытов N, необходимое для реализации всех возможных
сочетаний уровней факторов определяется по формуле (5.4). Примем сле-
дующие условия проведения логического эксперимента:
N = 2k, (5.4)
где к - число факторов;
2 - число уровней, тогда получим
N = 25 = 32 опыта.
Для облегчения работы составим матрицу плана в виде таблицы
проведения экспериментов. Примем, уровень факторов для эксперимен-
та, исходя из полученного ранее априорного ранжированного ряда фак-
торов, основанного на экспертной оценке, используя нормализацию фак-
торов (преобразование натуральных значений факторов в безразмер-
ные).
Комплексный показатель обозначим ЕК - единицы качества:
- если все перечисленные факторы (достижения), влияющие на
комплексный показатель качества, максимальны, то он при-
мет значение равное 100ЕК, соответствует максимальному каче-
ству;
- если все перечисленные факторы минимальны, то комплексный
показатель качества примет значение равное 40ЕК, соответствует
минимальному качеству.
Отсюда получаем значения, приведенные в табл. 5.11.
Таблица 5.11
Данные для проведения логического эксперимента
Основной уровень (уровень фактора) 70 Фиксированное значение фактора относительно начала отсчета
Верхний уровень 100 Принятое максимально допустимое значение качества
Нижний уровень 40 Принятое минимально допустимое значение качества
Размах варьирования фактора ДЕЛ* 60 Разность между максимальным и минимальным натуральным значениями фактора в данном плане
191
5.4.2. Обработка экспериментальных данных
Первичные экспериментальные данные, как правило, не могут быть
использованы непосредственно для анализа. В связи с этим появляется
необходимость обработки опытных данных, что связано с проблемами ин-
терполирования, дифференцирования и интегрирования функции, значе-
ние которой известны с некоторой погрешностью из эксперимента. При
этом наиболее «капризной» операцией является нахождение производной
функции; это обусловлено тем, что процесс дифференцирования является
расходящимся (неустойчивым) и даже небольшие ошибки в исходных
данных приводят к существенным погрешностям при вычислении произ-
водных. Операция интегрирования опытных данных является менее чув-
ствительной к погрешностям первичной информации.
В работах отечественных и зарубежных ученых предложено много
разнообразных способов обработки экспериментальных данных, которые
можно разделить на следующие виды: графические, аналитические, графо-
аналитические способы.
При обработке опытных данных важно уметь оценивать погреш-
ность полученного результата. Она может быть обусловлена следующими
причинами: исходные числовые данные, с которыми производятся вычис-
ления, полученные из эксперимента и не всегда точны, так как любые из-
мерения неизбежно сопровождаются погрешностями.
Для примера выполним оценку зажимного приспособления
(рис. 5.14), состоящего из шести деталей, среди которых одна (позиция 5)
является сборочной единицей.
Рис, 5.14. Приспособление зажимное:
1 - корпус; 2 -рычаг; 3 - ось; 4 - клин; 5 - винт (сборочная единица)
Обработку данные проведем в пакете STATISTICA - это современ-
ный пакет статистического анализа, в котором реализованы все новейшие
192
компьютерные и математические методы анализа данных, с использовани-
ем стандартного интерфейса в виде электронных таблиц. Пакет содержит
встроенные графический и текстовый редакторы с возможностью публи-
кации в Интернете.
Для наглядности каждого опыта в пакете STATISTIC А построим ряд
пиктографиков «лица Чернова» - один из наиболее искусно разработанных
типов пиктографиков (рис. 5.15).
Номера опытов
®Ф © Фв
25 26 27 28 29 30 31 32
Хо 4- 4- 4- 4- 4- 4- 4- 4-
X. - 4- - 4- - 4- - 4-
х2 - - 4- 4- - - 4- 4-
Х3 - - - - 4- 4- 4- 4-
Х4 4- 4- 4- 4- 4- 4- 4- 4-
Х5 4- 4- 4- 4- 4- 4- 4- 4-
ЕК 68,444 78,667 73,333 83,556 84,889 95,111 89,778 100.00
Рис. 5.15. Лица Чернова
Для каждого опыта автоматически рисуется отдельное «лицо», где
идеальное качество соответствует ЕК = 100, а относительные значения вы-
бранных переменных представлены как формы и размеры отдельных черт
лица; - форма лица, Х2 - комбинация уровней уха и носа, Аз - располо-
жение и изгиб рта, Ха - расположение глаз, Х5 - формы бровей.
В стандартной матрице плана строки соответствуют различным опы-
там, а столбцы - факторам. Для наглядности представления пиктограмм
расположим матрицу плана наоборот (табл. 5.12): строки соответствуют
факторам, столбцы - опытам.
Эксперимент позволяет получить выборочные оценки для коэффи-
циентов уравнения, для чего сначала вычислим коэффициенты регрессии -
параметры модели регрессионного анализа (5.5).
ЕК = Ьв+Ь1-Х1 ...+bk-Xk. (5.5)
193
При к = 5 уравнение (5.5) будет выглядеть следующим образом:
ЕК = 6g + Ъ[ • X] + ’ ^2 + *3 ’ Х3 + ^4 ’ ^4 + ^5 ’ ^5 • (5*6)
Таблица 5.12
Матрица плана
Номера опытов
1 2 3 4 5 6 7 8
Хо + + 4- + 4- 4- 4- 4-
X, — 4- — + — 4- — 4-
х2 — — + 4- — — 4- 4-
Хз — — — — 4- 4- 4- 4-
Хд — — — — — — — —
Х5 — — — — — — — —
ЕК 40,000 50,222 44,889 55,111 56,444 66,667 61,33 71,556
Вычисление коэффициентов регрессии проводится по формуле (5.7):
N ________
X^njEKi
bj=i^---------. (5.7)
J N
Воспользуемся формулой (5.7) для подсчета коэффициентов регрес-
сии:
2240 />0=^^ = 70,000; 16X556= 1 32
, 78,222 0 ЛАЛ Ьэ = = 2,444; 2 32 ^ = 26ХШ=8(222 5 32
, 14,222 . .... 04 = = 4,4444; />5 = 31X889
Знак полученных коэффициентов регрессии определяет направлен-
ность воздействия факторов на комплексный показатель качества. В нашем
случае все показатели влияют только положительно - любой из единичных
показателей только повышает общий уровень знаний. Подставив эти ко-
эффициенты в формулу (5.6), получаем полином (5.8) в виде линейного
уравнения:
ЕК = 70 + 5,111 • Xi + 2,444 • Х2 + 8,222• Хъ + 4,444 • Х^ + 9,778• Х5. (5.8)
Коэффициенты при независимых переменных указывают на силу
влияния факторов. Чем больше численная величина коэффициентов, тем
большее влияние оказывает фактор. Если коэффициент имеет знак (+), как
все коэффициенты в представленном случае, то с увеличением значения
фактора параметр оптимизации увеличивается.
194
Представим результаты планирования эксперимента в графическом
виде, воспользовавшись пакетом STATISTICA, в виде гистограмма ча-
стот- инструмента, позволяющего визуально оценить статистическую
картину поведения процесса (рис. 5.16).
Анализ данного процесса показывает его стабильность и предсказу-
емость. При построении гистограммы наиболее часто встречающееся зна-
чение- мода является основным уровнем ПЭ. Значения параметров ЕК
разбили на 10 интервалов с частотами, равными 14,8996.
Вычисление среднего проводить также не требуется - оно равно ко-
эффициенту регрессии Ьо.
Представленная методика оценки качества конструктивных реше-
ний, по мнению авторов применима для конструкций, в которых число де-
талей или сборочных единиц не превышает десяти.
Как оценить результат такого эксперимента? Во-первых, влияние на
качество конструкции различных деталей неодинаково. Во-вторых, детали,
имеющие высокие коэффициенты должны изготавливаться более каче-
ственно. Можно предположить также, что следует добиваться равнозначи-
мое™ коэффициентов в уравнении (5.8).
Список литературы к подразделу 5.4
1. StatSoft, Inc. (2001). Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft.
WEB: http://www.statsoft.ru/houe/textbook/default.htm.
2. Адлер Ю.П., Маркова Е.В., Грановский Ю.В. Планирование эксперимента
при поиске оптимальных условий. М., 1976.
3. Большая советская энциклопедия [Электронный ресурс]. - Режим доступа:
http//encycl.yandex.ru/cgi-bin/art/pl&art=bse. - Загл. с экрана.
4. Горский В.Г., Адлер Ю.П. Планирование промышленных экспериментов.-
М.: «Металлургия», 1974, 264 с.
195
5. ГОСТ 24026-80 Исследовательские испытания. Планирование эксперимента.
Термины и определения. Введ. 1981-01-01.- М., Госстандарт России: Изд-во
стандартов. Переиздание. Январь 1991.
6. ГОСТ Р 51814.2 Системы качества в автомобилестроении. Метод анализа ви-
дов и последствий потенциальных дефектов. Введ. 2002-01-01. - М: ИПК
Издательство стандартов, 2001. 42 с.
О
л Контрольные вопросы
1. Поясните различия между методикой, методом и методологией.
2. Поясните составляющие решения научных задач.
3. Эмпирические и математические уровни научного познания. Области их при-
менения.
4. Почему по утверждению Л. Н. Гумилева «Современность мнима, а история
реальна»?
5. Охарактеризуйте «наблюдение» как инструмент методологии науки.
6. Охарактеризуйте «измерение» как инструмент методологии науки.
7. Охарактеризуйте «эксперимент» как инструмент методологии науки.
8. Назовите и объясните методы теоретического исследования.
9. Объясните категории «анализ», «дифференцирование» и «синтез» в научных
исследованиях.
10. Поясните роль интуиции в научных исследованиях.
11. Чем принципиально отличаются практические и научные задачи?
12. Поясните цель использования методов «аналогия», «моделирования» и «дока-
зательство» в научных исследованиях.
13. Постановка научной задачи в интерпретации академиков А. Н. Крылова
и С. П. Королёва.
14. Рекомендации Петра I при удачных и неудачных исследованиях.
15. Назовите последовательность этапов методики исследования объектов, в ко-
торых вы считаете себя компетентными.
16. Сформулируйте критерии эффективности научной задачи.
17. Поиск идей. Как это выполните и когда это нужно и ненужно делать?
18. Метод «РЭНД корпорэйшн» в научных исследованиях.
19. Сформулируйте принципы «мозговой атаки».
20. Назовите методы поиска научных идей.
21. Использование морфологических матриц в научных исследованиях. Преиму-
щества и недостатки.
22. Поясните ключевые моменты ТРИЗ Г. С. Альтшуллера.
23. Патентоведение. Поиск прототипа и формулировка объекта изобретения.
24. Поясните применение метода стратификации в научных исследованиях.
25. Робастное проектирование. Область применения. Критерий сигнал/шум.
26. Логический эксперимент. Применение пиктографиков «лица Чернова».
27. Затраты на выполнения робастного проектирования.
28. Назовите этапы робастного проектирования.
196
6. КВАЛИМЕТРИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Системный анализ- совокупность методологических средств, ис-
пользуемых для подготовки и обоснования решений по сложным пробле-
мам научно-технического характера, позволяет произвести:
- выбор в условиях неопределенности, обусловленной наличием
факторов, не имеющих строгой количественной оценки;
- выявление масштабов неопределенности;
- выработку критериев оценки.
6.1. Использование морфологических матриц (ММ)
Морфология - наука о логических взаимосвязях между отдельными
элементами системы. Морфологические матрицы позволяют установить
наличие парных взаимосвязей и тесноту таких взаимосвязей.
Все это очень напоминает методику определения весовых коэффи-
циентов в квалиметрии. Например, изучается задача по метрологическому
обеспечению процесса хранения сжиженных газов в большеобъемных ци-
стернах. Эта задача актуальна для Тульской области. Хранение в малообъ-
емных цистернах оказалась нерентабельным, для крупных емкостей тема
не разработана метрологически. Как же решать такую задачу?
Разделим её решение на несколько этапов.
I этап - изучение юридической и правовой базы.
II этап - выявление совокупности решаемых вопросов.
III этап - составление морфологической матрицы (матриц).
IV этап - разработка необходимой документации.
V этап - распределение обязанностей между службами предприятия.
I этап. Поскольку вопрос связан с метрологическим обеспечением, в
первую очередь необходимо связаться с Тульским ЦСМиС и определить
ближайший аналог для получения необходимой документации, ее полноте,
согласованиях и т. п. Наиболее важными вопросами будут следующие:
- кто выпускает емкости, и имеются ли сертификаты соответствия
ТУ и санитарный сертификат;
- кто выполняет надзор за техническим состоянием емкостей и об-
служивающими приборами;
- есть ли особенности в процедуре поверки, какие, и в состоянии ли
вы их разрешить?
По результатам этот этапа может оказаться, что дальнейшая работа
бесполезна - это своеобразный метрологический маркетинг.
197
II этап. Изучая ближайший аналог, удалось выявить основные семь
задач (факторов).
1. Разработка методики поверки приборов и самой емкости.
2. Приобретение дистанционных датчиков и организация их связи с
ЭВМ.
3. Разработка журнала регистрации результатов наблюдений и по-
строение текущих карт Шухарта.
4. Заключение договора с ЦСМиМ.
5. Заключение договора о надзоре за техническим состоянием ци-
стерн.
6. Обучение персонала и руководства.
7. Организация контроля за поступлениями газа и его расходом.
III этап. В целях использования системного анализа, полноты анали-
за, установления парных взаимосвязей и как следствие минимизации раз-
рабатываемой документации, будем использовать матрицу типа M(FlxF\)
в виде табл. 6.1
1
где F1 - обобщающий вектор;
F, - единичные векторы-факторы.
В ячейках матрицы указывается в виде бальной оценки 3-6-9 сте-
пень взаимосвязи документов:
198
- 3 - слабая взаимосвязь;
- 6 - средняя взаимосвязь;
- 9 - сильная взаимосвязь!
- «-» отсутствие взаимосвязей.
Например, составляя документ «приобретение дистанционных дат-
чиков» следует учесть требования фактора № 1 (с взаимосвязью 3) и фак-
тора 7 с такой же взаимосвязью.
Практически балл 3 может означать согласование документа между
разработчиками, балл 6 - совместную разработку документа, балл 9 - сви-
детельствует о первоочередной важности.
Использование такой матрицы позволяет упорядочить содержание
документа, избежать повторений и не допустить пропусков.
IV этап. Специалистам, которым поручается разработка того или
иного документа понятна техническая сторона вопросов. Матрица помога-
ет понять его содержание и согласование с различными службами как
внутренними, так и во внешних организациях.
V этап. Здесь можно использовать матрицу вида M(FlxF2), пред-
ставленную в виде табл. 6.2, где - F1 - обобщающий вектор рассматривае-
мого вопроса; F2 - обобщающий вектор производственной системы.
Таблица 6.2
Матрица M(FlxF2)
I II III IV V VI F2
Директор Гл. инженер Технический отдел Гл. метролог Служба маркетинга Служба быта
1. Разработка методики поверки И У С Р С С Сроки исполнения
2. Приобретение дистанционных датчиков У С Р Р И И
3. Разработка журнала регистрации У с С С И Р
4. Договор с ЦСМиМ У с С Р И И
5. Договор с котлонадзором У с Р И И И
6. Обучение персонала У р Р Р С С
7. Контроль за приходом-расходом и У С С С Р
Р - разработчик У - утверждает С - согласование F1 И - информация
199
6.2. Азы качества. Что такое анализ дерева отказов
Анализ дерева отказов (Fault Tree Analysis - FTA) впервые был при-
менен в Beel Laboratories (США). Он является одним из наиболее часто ис-
пользуемых методов анализа надежности, безопасности и работоспособно-
сти систем. Это дедуктивная процедура, используемая для выявления от-
дельных комбинаций отказов оборудования, систем управления и ошибок
людей, которые могут привести к нежелательным событиям для системы в
целом (такие события называют еще событиями верхнего уровня).
Дедуктивный анализ начинается с предложения о нежелательном
итоговом событии, исходя из которого, затем пытаются выявить конкрет-
ные причины, вызывающие такой результат. Делают это путем построения
логической диаграммы, называемой деревом отказов представленной в ви-
де табл. 6.3.
Таблица 6.3
Комбинации отказов оборудования
Описание Изображение Таблица соответствия
ВходА Вход В Выход С
Ворота «и» показывают, что выходное событие имеет место только тогда, когда происходят все входящие события А— В— / С п п п
п н н
н п н
н н н
Ворота «или» показывают, что выходное событие происходит, если происходит хотя бы одно их входящих событий ВходА Вход В Выход С
А— В— п п п
п н п
н п п
н н н
Примечание: если составная часть системы или другой фактор функцио-
нирует правильно, это состояние считается правильным (П). Если часть
системы или другой фактор теряет свою функциональную способность,
такое состояние считается неправильным (Н).
Данный метод также известен как способ анализа «сверху вниз».
Главная задача анализа дерева отказов - помочь выявить причины
отказов системы до того, как они реально произойдут. Его также можно
использовать для оценки вероятности возникновения событий верхнего
уровня на основе аналитических или статистических методов. Для подоб-
ных расчетов используют количественную информацию о надежности и
работоспособности системы, такую как вероятность возникновения отказа,
степень важности отказа и возможность исправления. Осуществив полный
анализ дерева отказов, вы получите возможность сконцентрировать усилия
на повышении надежности и безопасности системы.
200
6.2.1. Логическая диаграмма FT А
Базовые символы, которые используются в логической диаграм-
ме FTA, называются логическими воротами. Они похожи на символы, ко-
торые используются для различных описаний, например, электронных
схем. В таблице приведены описания двух видов применяемых логиче-
ских ворот: «м» и «или». На рисунке 6.1 представлена часть логической
диаграммы FT А, в которой ворота «и» и «или» используются для анализа
причин возникновения опасности для пациента при хирургических опе-
рациях.
Опастность для пациента
Отсутствое
кровяного
давления
Появление Шок от удара к
KUvDVilUVnDlA
тромбов электричеством
r г сосоудов
Касание
источников тока
Заземление
пациента
Кровать
или операционный
стол
Через катетер
артериального
давления
Ошибка
оператора
Другое
подсоединённое
_____। оборудование
Через баллон
катетера
Ошибка Датчик Оголенные Проводники, Ошибка
оператора артериального провода проходящие оператора
давления через баллон
катетера
Рис. 6.1. Часть логической диаграммы FTA
201
«Входы» в ворота «или» на вершине рисунка включает в себя четыре
причины, в результате которых эта опасность может возникнуть. Одна из
причин (шок от удара электричеством) в этом примере является слож-
ной, поскольку она возникает в результате одновременного заземления па-
циента и касания им источника тока (ворота «и»). Анализ продолжается
по той же схеме и далее, пока не будут определены самые нижние уровни
дерева отказов, такие как ошибка оператора или оголенный провод зазем-
ления.
При проведении FT А методично определяется, что происходит с си-
стемой, когда состояние ее частей или другие факторы меняются. В не-
которых случаях вполне приемлемым является такое состояние, когда
ни один единичный отказ сам по себе не может быть вызвать существен-
ных отрицательных последствий или нефиксируемую потерю контро-
ля над процессом. В других случаях, когда отказ системы может создать
чрезвычайно опасную ситуацию или вызвать потерю очень ценной
продукции, может потребоваться введение более сильного критерия при-
емлемости - устойчивости ко многим одновременно возникающим отка-
зам.
Построение дерева отказов
Чтобы провести полноценный анализ дерева отказов, следует осуще-
ствить следующие шаги.
1. Определить обстоятельство, характеризующее отказ, и зафик-
сировать его как отказ верхнего уровня.
2. Использовать техническую информацию и профессиональные
оценки, определить возможные причины возникновения дан-
ного отказа. Необходимо помнить, что эти элементы относятся
ко второму уровню, так как находятся непосредственно под
отказом верхнего уровня.
3. Продолжать разбирать каждый элемент, добавляя ворота более
низких уровней. Анализировать связь между элементами, что-
бы решить, какие логические ворота использовать - «и» или
«или».
4. Завершить построение и проанализировать созданную диа-
грамму. Цепочки могут заканчиваться только на базовом от-
казе: ошибке человека, отказе техники или системы управле-
ния.
5. Оценить по возможности, вероятность возникновения всех со-
бытий самого нижнего уровня и, двигаясь снизу вверх, рассчи-
тать статистическую вероятность возникновения интегрально-
го отказа верхнего уровня.
Производственная система - это структурная схема фирмы, которая
решает тот или иной вопрос.
202
6.3. Пора заняться технологическим процессом.
Статистическое мышление
Представления и разговоры о процессах, об управлении процессами
стали «модными» в последние годы. Определенную роль в том сыграли
требования стандарта ИСО 9001:2015, в котором процессный подход пред-
ставлен как ключевой принцип менеджмента.
Управление процессом на основе фактов также является основопола-
гающим и в большинстве случаев требует статистического мышления,
понимания и применения соответствующих методов. Это, конечно, отно-
сится ко всем процессам.
Почему же тогда авторы данной работы выделили именно техноло-
гические процессы! Это объясняется, как минимум, двумя причинами.
Во-первых, именно технологический процесс «всех нас кормит»,
т. е. непосредственно с его помощью выпускается продукция, которую мы
продаем. И если базовый процесс не в порядке (а во многих случаях это
действительно так), то предприятие в целом со всеми остальными процес-
сами, пусть даже идеальными, не может быть успешным.
Во-вторых, никакие другие процессы на предприятии не могут быть
так подробно представлены в цифрах - исходных данных для дальнейшего
исследования. А статистически обоснованные выводы требуют не менее
десятков измерений по одному наблюдаемому показателю, иначе эти вы-
воды не будут достоверными. Недаром в истории прикладных наук именно
технологические процессы послужили тем практическим основанием,
на котором строились первые статистические методы управления.
Кроме того, по мнению авторов, сегодня в первую очередь инжене-
ры и специалисты-практики на наших предприятиях более всего нуждают-
ся в овладении и использовании статистических методов [1-4]. Армия этих
специалистов достаточно велика, и ее «переоснащение» - весьма трудоем-
кая задача. Она усложняется еще и тем, что круг специалистов должен ра-
ботать на уровне глубокого понимания, а не просто четкого исполнения ме-
тодик и инструкций.
Перенесение статистических методов на другие объекты и области
деятельности предприятий, по мнению авторов, может быть осуществлено
на следующем шаге. И сделать его лучше всего, при помощи команды раз-
нородных специалистов, часть из которых уже приобретет понимание
и опыт применения статистических методов на основе работы с техноло-
гическими процессами.
Несколько лет назад президент компании «Вольво» Лейф Юхонсон
заметил, что специалисты в России всегда могли сделать одно уникальное
изделие, «подковать блоху», построить космический корабль и т. д. Но вот
сделать тысячу одинаково хороших автомобилей, поставить продукцию
«на поток» - с этим в России проблема.
203
Два года назад перед открытием дочернего предприятия компании
«Форд» во Всеволожске специалисты этой компании в течение нескольких
месяцев обследовали десятки наших заводов, которые, как представлялось,
могли бы стать поставщиками компании «Форд» в России, а может быть,
и в Европе. Их вывод был малоутешительным. В беседе с представителями
СМЦ «Приоритет» (Н. Новгород) они выделили главную, по их словам,
проблему: российские инженеры и специалисты не понимают и не приме-
няют статистические методы, а без этого невозможно современное серий-
ное производство любой продукции.
Это - вопрос технологической точности производства в его совре-
менном понимании и обеспечении. И это вопрос о том, будет ли техноло-
гический процесс время от времени преподносить нам «сюрпризы» по
неожиданным причинам. И это, в конечном итоге, вопрос о серийном про-
изводстве с минимальными затратами.
Описанные здесь статистические методы являются обязательными
для понимания и применения при разработке систем качества в соответ-
ствии с требованиями технических условий ИСО/ТУ 16949.
1. Что нам нужно от технологического процесса? Казалось бы, ответ
на этот вопрос очевиден: технологический процесс (ТП) должен обеспе-
чивать на выходе продукцию, полностью соответствующую всем тре-
бованиям, т. е. с показателями качества, значения которых лежат внутри
установленных для них допусков.
«Вылет» за пределы допуска недопустим, это всем требованиям,
т. е. с показателями качества, значения которых лежат - брак. Здесь, ко-
нечно, предполагается, что допуски установлены правильно, исходя из ра-
ботоспособности изделия.
Да, это действительно так, но только для одного рассматриваемого
изделия. А что же происходит при серийном и массовом производстве?
Как известно, для множества однотипных изделий по каждому показателю
качества можно построить гистограмму и распределение, например, нор-
мальное. И, как мы увидим ниже, «хвосты» распределения всегда выходят
за пределы допуска, показывая, что образуется брак. Вопрос только в том,
какой величины этот брак- единицы или даже десятки процентов или
единицы или доли ррт! (единица ppm - part per million - соответствует
одной миллионной доле).
Современная продукция, особенно сложные технические изделия,
состоит из сотен и даже тысяч элементов, изготовляемых независимо.
При этом несоответствия по важным (ключевым) показателям качества
для компонентов или сборки приводят к тем или иным дефектам в го-
товой продукции. При этом вероятность (или доля) бездефектной про-
дукции Рбездеф (по всем показателям) может быть рассчитана по фор-
муле:
204
Рбездеф~(^ tflX1 ^2)*"0 Як)> (6.1)
где ... - вероятности (доли) несоответствий по отдельным ключевым
показателям качества компонентов и операций сборки продукции.
Это выражение приблизительно равно:
?бездеф = 1 “ G/1 + Я2 + ••• + Як )» (6.2)
причем это приближение достаточно точное, если
Я\ + Я2 + — + Як - ОД • (6.3)
Итак, как мы видим из (6.2), несоответствия по отдельным показате-
лям компонентов суммируются и могут приводить к значительной вероят-
ности (доле) дефектов в готовой продукции. Так, если вероятность (доля)
несоответствий по каждому отдельному показателю составляет 10 рртп
(для большинства наших ТП сегодня - это недостижимо), то при числе
ключевых показателей 1000 мы получим по (6.2):
Рбездеф = 1 - (Ю РР™ Ю00) = 1 - 0,01 = 0,99. (6.4)
Таким образом, даже при таких «идеальных» ТП мы уже будем
иметь 1 % дефектной продукции!
Но что такое 10 pprrf! Это - величина, которая «неподвластна» кон-
тролю качества, ведь это всего 10 элементов с отклонением за пределы до-
пуска на миллион выпущенных. Контроль по принципу «годен - негоден»,
т. е. по альтернативному признаку с участием человека «не чувствует»
таких величин, контролеры даже при сплошном контроле будут пропус-
кать несоответствия из-за «потери бдительности». Ведь все мы ошибаемся,
и требовать, чтобы ошибки были реже, чем одна на 100 тыс. бесполезно -
человек на это не способен. Одно - значит, остается организовать работу
процессов так, чтобы они сами по себе обеспечивали эти «малые ррш».
Для примера на рис. 6.2 приведено несколько гистограмм для услов-
ного допуска с границами = -10; 7# = +10 и стабильных процессов,
обеспечивающих уровень несоответствий 10 ррт.
2. Процесс должен быть стабильным, т. е. нужно сделать так, что-
бы параметры р и а были постоянными (т. е. р = const; о = const). Только
если мы в этом уверены, процесс не будет преподносить нам такие «сюр-
призы», как неожиданное увеличение несоответствий из-за отклонения р
или возрастания а. А значит, нам следует выявить те факторы и причины,
которые приводят к дестабилизации процесса.
Таким образом, мы должны экспериментально определить, ка-
кие факторы при нашем конкретном ТП и его организации влияют на
изменение «центра настройки ТП» (на изменение параметра ц) и какие -
205
на изменение (увеличение) разброса процесса (на увеличение парамет-
ра а).
Часто мы видим причины увеличения несоответствий в недостаточ-
ной технологической точности оборудования. Но далеко не всегда это так.
Давайте возьмем очень точное оборудование, и при этом будет изменять
свойства сырья на входе процесса (например, припуск или твердость заго-
товок при механической обработке), или будем изменять технологические
режимы (температуру, скорость подачи и т. п.). Очевидно, что разброс по-
казателей качества на выходе ТП возрастет, т. е. результирующее, общее о
процесса увеличится, а значит, увеличатся и «вылеты» за границы допуска.
(Помимо увеличения разброса, это, как правило, вредно еще и для самого
технологического оборудования, оно быстрее изнашивается).
Рис, 6.2, Типовые гистограммы при объемах выборок:
а-п = 100; б-п = 300; в-п = 1000
Но при чем же здесь само оборудование? Мы просто плохо орга-
низовали процесс, и «обстановка вокруг оборудования» нестабильна.
И наша задача опять-таки - найти те «внешние» факторы, причины, кото-
рые к этому приводят.
206
6.3.1. Вспомним о нормальном
Очень многие количественно измеримые показатели при многократ-
ных повторных реализациях (измерениях) достаточно точно могут быть
описаны нормальным законом распределения. Это, например, такие пока-
затели качества, как геометрические размеры, твердость, толщина покры-
тия и т. д.
Отдельные значения данного показателя качества X разбросаны во-
круг общего среднего значения ц, которое является фактическим центром
настройки ТП в данное время. А величина разброса индивидуальных зна-
чений Xвокруг ц характеризуется значением а, которое является средней
величиной отклонения одного значения^от р (рис. 6.3).
Рис. 6.3. Плотность нормального распределения
(гауссова кривая) IV (х) и доли распределения
Таким образом, ц отражает настройку (наладку ТП, центральное
фактическое значение показателя X в текущее время работы ТП), a ст от-
ражает разброс ТП, т. е. его «кучность». Чем меньше ст, тем меньше раз-
брос, точки лежат «кучнее», т. е. тем выше технологическая точность.
Например, на рис. 6.2 (а-в) во всех случаях р=0, а ст =2,264.
В практических задачах точно определить ц и а невозможно, но можно
по выборочным значениям xi,X2,...,xz,...,xw (п- объем выборки) произ-
вести их оценки.
207
- 1 п
Н = х = -£>,•; (6.5)
«<=1
o = S= , (6.6)
Vп ~1 /=1
где х - функция выборочного среднего арифметического;
S - функция выборочного среднего квадратичного отклонения (при
неизвестном ц).
На рис. 6.3 изображена плотность нормального распределения
(называемая «гауссовой кривой») W (х) и доли распределения в различных
интервалах
(*-н)2
W(x) = -^e 2°2 .
Величина ГК(х) при разных значениях х показывает, как «густо» ле-
жат индивидуальные значения х в том или ином месте числовой оси. Пло-
щадь под всей кривой И'(х) равна единице, а площадь под внутри
любого заданного интервала равна вероятности попадания или доле про-
дукции внутри данного интервала (по показателю качествах).
Как видно из рис. 6.3, чем шире интервал по сравнению с шириной
гауссовой кривой (т. е. по сравнению с величиной а), тем большая доля
распределения будет попадать в этот интервал. Однако «хвосты» распре-
деления всегда выходят за границы интервала, но эти «хвосты» резко убы-
вают при увеличении числа «сигм» от р до границ интервала.
Если указываемый интервал - это допуск на данный показатель ка-
чества, а гауссова кривая с известными или оцененными ц и ст описывает
поведение ТП в данный период времени, то, как это очевидно из графиче-
ского представления, можно вычислить (оценить, предсказать) долю соот-
ветствующей продукции (т. е. со значениями х в допуске) и доли с завы-
шенным и заниженным значениями показателя качества (в общем случае,
конечно, разные). Долю продукции в единицах ppm за пределом одной
из границ допуска можно оценить по табл. 6.3, где Z- это число «сигм»
от р до этой границы (Тн или Тв).
Для понимания статистической методологии и для практической ра-
боты с ТП важно, чтобы технологи, специалисты службы качества и дру-
гие сотрудники представляли поведение ТП в текущий момент времени
в виде гауссовой кривой.
208
Таблица 6.3
Доля продукции в единицах ррт за пределом одной из границ допуска
Z ppm (2,0+Z) ppm (2,5+Z) ppm (3,0+Z) PPm (3,5+Z) PPm (4,0+Z) PPm (4,5+Z) PPm (5,0+Z) PPm (5,5+Z)
0,00 22750,1 6209,7 1350,0 232,67 31,686 3,4008 0,28710 0,019036
0,01 22215,5 6036,6 1306,3 224,10 30,374 3,2444 0,27258 0,017986
0,02 21691,6 5867,8 1263,9 215,82 29,113 3,0949 0,25877 0,016992
0,03 21178,2 5703,1 1222,8 207,82 27,902 2,9520 0,24564 0,016052
0,04 20675,1 5542,6 1183,0 200,10 26,739 2,8154 0,23315 0,015162
0,05 20182,1 5386,2 1144,3 192,66 25,622 2,6849 0,22127 0,014320
0,06 19699,2 5233,6 1106,8 185,47 24,549 2,5602 0,20998 0,013524
0,07 19226,1 5085,0 1070,4 178,53 23,519 2,4411 0,19924 0,012770
0,08 18762,7 4940,0 1035,1 171,84 22,530 2,3272 0,18904 0,012058
0,09 18308,8 4798,8 1000,9 165,38 21,580 2,2185 0,17934 0,011384
0,10 17864,4 4661,2 967,7 159,15 20,669 2,1146 0,17012 0,010746
0,11 17429,1 4527,1 935,5 153,13 19,794 2,0155 0,16136 0,010144
0,12 17003,0 4396,5 904,3 147,34 18,954 1,9207 0,15304 0,009574
0,13 16585,7 4269,3 874,1 141,75 18,148 1,8303 0,14513 0,009035
0,14 16177,3 4145,3 844,8 136,35 17,375 1,7439 0,13762 0,008526
0,15 15777,6 4024,6 816,4 131,15 16,633 1,6615 0,13048 0,008045
0,16 15386,3 3907,1 788,9 126,14 15,922 1,5828 0,12370 0,007590
0,17 15003,4 3792,6 762,3 121,31 15,239 1,5077 0,11726 0,007160
0,18 14628,7 3681,2 736,4 116,65 14,584 1,4360 0,11115 0,006754
0,19 14262,1 3572,6 711,4 112,16 13,956 1,3676 0,10535 0,006370
0,20 13903,4 3467,0 687,2 107,83 13,354 1,3023 0,09983 0,006008
0,21 13552,5 3364,2 663,7 103,66 12,777 1,2400 0,09460 0,005665
0,22 13209,3 3264,1 641,0 99,64 12,223 1,1806 0,08964 0,005342
0,23 12873,7 3166,8 619,0 95,77 11,692 1,1239 0,08492 0,005036
0,24 12545,4 3072,0 597,7 92,04 11,183 1,0699 0,08045 0,004748
0,25 12224,4 2979,8 577,1 88,44 10,696 1,0183 0,07620 0,004476
0,26 11910,6 2890,1 557,1 84,98 10,228 0,9692 0,07217 0,004218
0,27 11603,8 2802,9 537,8 81,65 9,780 0,9223 0,06835 0,003976
0,28 11303,8 2718,0 519,1 78,44 9,351 0,8776 0,06472 0,003746
0,29 11010,6 2635,5 501,0 75,35 8,940 0,8350 0,06128 0,003530
0,30 10724,1 2555,2 483,5 72,37 8,546 0,7944 0,05802 0,003326
0,31 10444,1 2477,1 466,5 69,51 8,169 0,7556 0,05493 0,003133
0,32 10170,4 2401,2 450,1 66,75 7,807 0,7187 0,05199 0,002952
0,33 9903,1 2327,5 434,3 64,09 7,461 0,6836 0,04921 0,002780
0,34 9641,8 2255,7 418,9 61,54 7,130 0,6501 0,04657 0,002618
0,35 9386,7 2186,0 404,1 59,08 6,812 0,6181 0,04407 0,002466
0,36 9137,5 2118,3 389,8 56,71 6,508 0,5877 0,04170 0,002322
0,37 8894,0 2052,4 375,9 54,44 6,217 0,5588 0,03946 0,002186
0,38 8656,3 1988,4 362,5 52,25 5,939 0,5312 0,03733 0,002058
0,39 8424,2 1926,3 349,5 50,14 5,672 0,5049 0,03531 0,001937
0,40 8197,5 1865.9 337.0 48.12 5,417 0,4799 0,03340 0,001824
0,41 7976,3 1807.2 324,9 46.17 5,173 0,4560 0,03158 0,001716
0,42 7760,3 1750,2 313,2 44,29 4,939 0,4334 0,02987 0,001615
0,43 7549,4 1694,9 301.8 42,49 4,716 0,4118 0,02824 0,001520
209
Окончание таблицы 6.3
Z ррт (2,0+Z) ррт (2,5+Z) ррт (3,0+Z) РРт (3.5+Z) ррт (4,0+Z) Ррт (4,5+Z) ррт (5,0+Z) РРт (5,5+Z)
0,44 7343,6 1641,1 290.9 40,76 4,502 0,3912 0,02670 0,001430
0,45 7142,8 1588,9 280,3 39,09 4,297 0,3716 0,02524 0,001345
0,46 6946,9 1538,3 270,1 37,49 4,102 0,3530 0,02386 0,001266
0,47 6755,7 1489,1 260,3 35,95 3,914 0,3353 0,02256 0,001190
0,48 6569,1 1441,3 250,8 34,47 3,736 0,3184 0,02132 0,001120
0,49 6387,2 1395,0 241,6 33,05 3,564 0,3024 0,02015 0,001053
Z = 6,00 -> 0,000990
Важно также, чтобы специалисты хорошо понимали (желательно,
в количественных оценках) зависимость долей несоответствующей про-
дукции от величин параметров цист:
1) при смещении центра настройки ТП (ц) от центра поля допуска
суммарный уровень несоответствий (суммарная доля заниженных и завы-
шенных значений) возрастает. Для примера на рис. 6.4 показана зависи-
мость уровня несоответствий от ц для двух значений ст и условного до-
пуска с теми же границами, который изображен на рис. 6.4
Тн = -10;Тв =+10;
2) при расширении гауссовой кривой (т. е. при увеличении среднего
разброса, увеличении ст) уровень несоответствий по обе стороны допуска
возрастает. Для примера на рис. 6.5 показана эта зависимость уровня несо-
ответствий от ст при двух значениях ц.
Рис. 6.4. Доля продукции с показателем качества вне допуска:
1 - доля заниженных значений (ниже Тц) цн, ррт; 2 - доля завышенных значений
(выше Тв) Цв, ррт; 3 - суммарная доля несоответствий
заниженных и завышенных значений qz, ррт
Как видно из рис. 6.4 и 6.5, уровень несоответствий, т. е. доля про-
дукции с показателем качества вне допуска [-10; 10], сильно зависит
210
от параметра ц и ст (по вертикальным осям на рисунках - логарифмиче-
ский масштаб!). Поэтому важно обеспечить стабильность ТП по этим па-
раметрам, т. е. по центру настройки ТП и величине разброса.
Рис, 6,5. Доля продукции с показателем качества вне допуска:
1 - доля заниженных значений (ниже Тц) Цн, ррт; ? - доля завышенных значений
(выше Тв) Цв, ppm; 3 - суммарная доля несоответствий
(заниженных и завышенных значений qs, ppm)
Важно отметить еще одно свойство нормального распределения, ка-
сающееся выборочного среднего арифметического. Если из стабильного
процесса с нормальным распределением берутся выборки постоян-
ного объема п и по каждой такой выборке вычисляется среднее арифмети-
ческое значение, то:
- выборочные средние арифметические значения Xj (j - номер вы-
борки) являются случайными величинами, распределенными по
нормальному закону с параметрами ц- и ст~, причем:
- центр распределения совпадает с центром исходного распре-
деления FT(x), т. е.:
(6.7)
- средние арифметические х у имеют разброс в 4п раз меньший,
чем отдельные выборочные значения^, т. е.:
<з~=<з14п. (6.8)
Соотношение распределений W(x) и изображено на рис. 6.6.
211
Рис. 6.6. Соотношение распределений W(x) и W\X
Отсюда следуют важные выводы.
1. Среднее арифметическое (даже по большой выборке) не является
истинным центром настройки ТП (центром распределения ц),
но дает возможность оценить ц более точно, чем отдельные выбо-
рочные значения Xj. Этим свойством, в частности, интуитивно
пользуется опытный наладчик станка-автомата: он делает не-
сколько пробных деталей, вычисляет или оценивает «на глаз»
среднее арифметическое, а затем корректирует настройку станка,
учитывая отличие этого среднего от требуемого целевого значения
настройки. Он делает так потому, что знает из практики: по сред-
нему настройка получается точнее, чем по индивидуальным зна-
чениям. Возможная погрешность будет в 4п раз меньше, где п -
число изготовленных пробных деталей.
2. Соотношение (6.8) позволяет определять необходимый объем вы-
борки для заданной точности оценки ц, например, при настройке
ТП. Необходимо только обеспечить, чтобы за время взятия этой
выборки процесс оставался стабильным, т. е. чтобы было
ц = const; ст = const. Иначе увеличение п бессмысленно: в самом
деле, а что мы оцениваем, если р. меняется?
Следует отметить, что даже если исходное распределение W(x) не
совсем нормальное, то будет значительно ближе к нормальному, чем
исходное. Это позволяет успешно применять контрольные карты Шухарта
с несколькими выборками, даже если исходное распределение отличается
от нормального.
212
6.4. Идея Уолтера Шухарта
6.4,1. Факторы, влияющих на настройку и разброс
параметров технологического процесса
Впервые способ практического обнаружения факторов, влияющих на
настройку и разброс технологического процесса (ТП), предложил амери-
канский ученый У. Шухарт. В 1924 г. он изложил идею предложения в ви-
де записки своему шефу на половине страницы, а к 1931 г. уже развил эту
идею и написал книгу. Так появились контрольные карты, которым при-
своили имя автора.
Рассмотрим логику У. Шухарта. Начнем с одной выборки. Допустим,
что наш процесс стабилен, и мы берем с выхода выборку небольшого объ-
ема п, равную 10-30 единицам. Мы уже знаем, что выход ТП следует
представлять в виде распределения, предположим, нормального, и если
оно стабильно, то ц = const; ст = const. Правда, по этой выборке мы не смо-
жем точно определить р и а, но можем сделать их оценки:
- 1 п
£ = * = -£>/; (6.9)
ni=l
° = S = . . (6.10)
Тогда, принимая эти оценки за истинные значения параметров ц и
ст, мы можем построить интервал с нижней С7СА = ц-Зст и верхней
UCL = Ц + Зст контрольными границами (рис. 6.7).
Рис. 6.7. Пределы естественного разброса параметра процесса
213
Как следует из свойств нормального закона распределения, интервал
[ц ± Зег], содержит 99,73%-ю долю распределения, т. е. «почти все» должно
помещаться в этом интервале.
Только одна точка из 400 (примерно) может по естественным,
т. е. чисто случайным причинам «вылетать» за пределы этого интервала.
А если мы наблюдаем относительно небольшое число точек 10-30),
то на практике такой «вылет» невероятен. Если мы его все-таки обнаружи-
ли, то это нельзя считать естественным. Значит, тому была какая-то особая
причина, которая «ударила» по процессу и нарушила его нормальный ход.
Итак, У. Шухарт предложил:
- установить интервал [ц±3ст] как зону естественного разброса
процесса, который порождается множеством относительно мел-
ких, внутренних, присущих самому процессу (обычных) причин;
- считать (и это наиболее вероятно), что выбросы точек за пределы
[р ± Зст] не являются естественными, их следует считать особыми
точками, а причины, их порождающие, - «внешними» для процес-
са (особыми).
Задача специалистов (технологов, работников службы качества
и др.) - понять и найти такие особые причины, которые дестабилизируют
конкретный ТП.
Эта же идея У. Шухарта вполне может применяться для анализа
и других измеримых показателей, например, руководителю кажется,
что из 20 его сотрудников одни выдают явно высокие (количественно
измеримые) результаты, и их следует премировать, а другие - явно низ-
кие, и их нужно наказать, но не следует спешить, давайте по этим 20 из-
меренным результатам построим интервал [ц±За]. И только отдельные
возможно «выпавшие» за его границы результаты, на самом деле есть
«статистически значимые» отличия, при этом хорошо бы понять их при-
чины, и только тогда принимать соответствующие управленческие реше-
ния.
Рассмотрим ту же логику У. Шухарта, но проведем анализ поведения
ТП по многим выборкам. Прежде всего, заметим, что следить за поведени-
ем ТП лучше всего по «мгновенным» выборкам. Это выборки, которые бе-
рутся за такие относительно короткие интервалы времени, что можно быть
уверенным: свойства процесса за это время не изменяются, для этого нет
видимых причин. В данном случае желательно привлечь всю известную
инженерно-практическую информацию о поведении процесса. Если,
например, известно, что изменение партий сырья, замена инструмента
и т. п. влияет (или может повлиять) на наблюдаемую выходную характери-
стику ТП, то мгновенную выборку следует брать в периоды между такими
влияющими изменениями. Но все равно «внутри» каждой такой мгновен-
ной выборки с номером j будет разброс индивидуальных значений показа-
214
теля качества Ху, который можно характеризовать выборочным средним
квадратичным отклонением
, (6.И)
где j - номер выборки, j = 1,2,..., к;
i - номер значения показателя качества внутри выборки;
xj - среднее значение показателя качества внутри j-й выборки,
1 п
Xj =~Xxij •
"z=l
(6.12)
Разброс «внутри выборок», характеризуемый выборочными значени-
ями Sj, рассчитанными по формуле (6.11), соответствует «собственной»
вариабельности процесса, это разброс, который «внутренне присущ» дан-
ной технологии с данным оборудованием.
Таким образом, по к выборкам (каждая объемом л) можно предста-
вить поведение процесса, наблюдаемое по мгновенным выборкам (рис. 6.8).
Рис. 6.8. Поведение процесса, наблюдаемое по мгновенным выборкам
Иными словами, для каждой из к мгновенных выборок мы будем
иметь значение выборочного среднего Xj и выборочного среднего квадра-
тичного отклонения Sj
xj-x\;x2;...;xj;...;xk, (6.13)
Sj=Sx;S2;...;Sj;...;Sk. (6.14)
Оценить стабильность процесса непосредственно по рис. 6.8 или по
величинам (6.13) и (6.14) невозможно. Сложность состоит в том, что даже
для абсолютного стабильного процесса (ц = const; ст = const), наблюдаемые
выборочные функции j и Sj (/ = 1, к) ,будут колебаться от выборки
к выборке. В самом деле, если исходные значения показателя качества
ху - случайные величины, то и функции от них вида (6.12) и (6.11) будут
215
случайными величинами, т. е. значения (6.13) и (6.14) будут колебаться
в пределах своих распределений.
Однако можно указать оценочные пределы, в которых с высокой
вероятностью Р = 0,9973 должны колебаться значения xj при
ц = const; ст = const. Также можно указать пределы естественных колеба-
ний для Sj при ст = const. Это - пределы естественного разброса выбороч-
ных функций х и S. Получим эти пределы естественного разброса, поль-
зуясь логикой У. Шухарта.
1. Предположим, процесс стабилен, т. е. ц = const; ст = const.
2. Тогда можем найти уточненные оценки параметров ц и ст по всем
выборкам. «Уточненные» в том смысле, что уже каждая из величин х j из
ряда (6.13) является оценкой ц и аналогично, каждая из величин Sj из ря-
да (6.14) является оценкой ст. Но мы имеем к таких оценок (6.13) и (6.14)
соответственно по к выборкам. Поэтому можно «уточнить» оценки цист,
объединив информацию от всех выборок в предположении, что неизвест-
ные истинные значения параметров постоянны: ц = const; ст = const. Итак,
уточненные оценки:
-1*_
№уточн = х ~ Т ^XJ'’•> (6.15)
kj=\
& уточн = + + । • (6.16)
Заметим, кстати, что это наилучшие по точности оценки парамет-
ров цист.
3. Пользуясь только ограниченным набором наблюдений, мы не мо-
жем определить точные значения параметров ц и а. Но давайте примем,
что они равны уточненным (усредненным) по всем выборкам оценкам
(6.15) И (6.16): Ц = &уточн >а ~ &уточн •
4. Тогда в соответствии со свойством (6.8) среднего арифметическо-
го значения (см. рис. 12.5, ММК. 2004, № 7, с. 45), величины х j распреде-
лены по нормальному закону с тем же центром (математическим ожида-
нием) ц- = х и со стандартным отклонением в Jn раз меньшим исход-
ного:
ст~ = ^уточен / • (6* 17)
5. Тогда с высокой вероятностью Р=0,9973 средние выборочные зна-
чения х j должны лежать в интервале ц- ± Зст~, т. е. в интервале с грани-
цами:
216
UCL- = x + 3^=; LCL~ = x - 3^^=-. (6Л8)
yjn yin
Это и есть интервал естественного разброса для значений х j9 если
за наблюдаемое время процесс действительно был стабилен, т. е. если вы-
полнялось условие ц = const; ст = const.
6. Построим полученные границы (6.18) и среднюю линию х на гра-
фике и там же нанесем выборочные значения х j - это и будет контрольная
карта Шухарта (ККШ) для средних арифметических х для целей анализа
стабильности процесса по ц (рис. 6.9).
Рис. 6.9. контрольная карта Шухарта (ККШ)
для средних арифметических х
Если реальные значения х j «вылетают» за пределы этого интервала,
то наше предположение о стабильности процесса не верно. Значит, были
какие-то особые причины, нарушившие стабильность процесса по ц в со-
ответствующие моменты времени.
Заметим, что по самой идее построения контрольных границ (фор-
мула (6.18)) они никак не связаны с границами поля допуска для X. Это
просто границы естественных колебаний средних арифметических значе-
ний ху в предположении, что процесс был стабилен «сам относительно
себя» за время наблюдения. Такая карта позволяет сделать вывод о ста-
бильности процесса по ц, даже если границы допуска для X отсутствуют.
7. Для ст поступим похожим образом: здесь так же, но пользуясь X2-
распределением, можно указать интервал естественного разброса для S
(USLs; LCLs), соответствующий той же вероятности попадания Р = 0,9973.
217
если реальные значения Sj «вылетают» за эти пределы, то это неесте-
ственно большой разброс значений Sj, значит, были какие-то особые при-
чины, нарушающие стабильность процесса по ст, т. е. изменяющие вели-
чину его разброса, «кучности». Контрольная карта Шухарта для выбороч-
ных стандартных отклонений для целей анализа стабильности процесса по
ст показана на рис. 6.10.
Как видно из рис. 6.9, при анализе стабильности процесса в момент
tm, т. е. для выборки с номером т, произошел «выброс вверх» среднего вы-
борочного значения. Величина этого выброса превышает верхнюю грани-
цу естественного разброса для X j , т. е. этот выброс нельзя объяснить чи-
сто случайным поведением ТП, в этот момент времени на процесс воздей-
ствовала какая-то особая причина, которую следует найти. Для этого нуж-
но рассмотреть записи о состоянии ТП, которые должны вестись совмест-
но с записью выборочных значений. Эти записи должны касаться тех фак-
торов, которые по изначальным предположениям специалистов могут вли-
ять на выход ТП по данному показателю качества (например, технологиче-
ские режимы, параметры входного сырья и т. п.). Тогда, посмотрев на эти
записи, специалист может догадаться, какой именно из факторов сыграл
дестабилизирующую роль.
Рис. 6.10. Контрольная карта Шухарта для выборочных стандартных отклонений
для целей анализа стабильности процесса по СТ
Аналогично, на рис. 6.10 в момент tg, т. е. для выборки с номером g,
можно наблюдать нестабильность процесса по ст, выходящую за пределы
возможного естественного колебания S. Другими словами, в соответству-
ющий момент времени на процесс действовала особая причина, которая
218
привела к увеличению разброса. Следует также обратиться к записям и по-
пробовать определить дестабилизирующий фактор.
Кроме основного признака нестабильности процесса («вылета» за
контрольные границы) бывают и другие признаки не чисто случайного по-
ведения процесса. Это так называемые серии точек. Например, не должно
более восьми точек подряд лежать по одну сторону от средней линии. Это
эквивалентно тому, что при 20-30 бросаниях монеты у нас подряд более
8 раз выпадает «орел» - ведь наверняка мы при этом заподозрим, что «де-
ло не чисто». Или подряд девять или более точек идут «на возрастание» -
это тоже нельзя «списать на случайность», скорее всего это действитель-
ный тренд процесса.
При наличии подобных «серий точек» также следует искать особые
причины- в соответствующий период времени явно что-то необычное
воздействовало на процесс.
Обычно при анализе поведения процесса контрольные карты, подоб-
ные приведенным на рис. 6.9 и 6.10, строят совместно, одну под другой.
Они называются двойными и имеют соответствующие названия. В данном
случае это (X , S )-карта.
Таким образом, У. Шухарт выдвинул идею для анализа и слежения
за процессами, которая оказалась очень продуктивной и эффективной. Она
применяется до сих пор и служит основным статистическим инструментом
для работы с процессами.
Суть идеи У. Шухарта для анализа процесса по нескольким выбор-
кам проста:
- выборочные значения х j всегда колеблются, но если процесс дей-
ствительно стабилен по настройке (т. е. ц = const) за наблюдаемое
время, то эти колебания не должны выходить за соответствующие
контрольные пределы LCL-^,UCL-^\
- аналогично, выборочные значения Sj всегда колеблются, но если
процесс действительно стабилен по вариабельности (разбросу то-
чек) за наблюдаемое время (т. е. о = const), то эти колебания не
должны выходить за соответствующие контрольные пределы
USLs; LCLS;
- выборочные значения х и S не должны демонстрировать призна-
ков явно неслучайного поведения процесса в виде «серий точек».
Если на первой или второй ККШ есть моменты нарушения этих при-
знаков стабильного, естественного поведения ТП, то за этим лежат какие-
то дестабилизирующие причины, факторы, которые ухудшают поведение
ТП и увеличивают общий разброс данного показателя, если найти и лик-
видировать (ли скомпенсировать) эти факторы, ТП станет более стабиль-
ным, общий разброс данного показателя уменьшится.
219
Список литературы к подразделу 6.4.1
1. Лапидус В. А Система статистического управления процессами. Система
Шухарта // Надёжность и контроль качества. 1999. - № 5. С. 11-19; № 6. С. 3-
13; №7. С. 13-21.
2. Адлер Ю. П., Шпер В. Л. Истоки статистического мышления // методы ме-
неджмента качества. 2003. № 1. С. 34-40.
3. Адлер Ю. П., Шпер В. Л., на пути к статистическому управлению процессами
// Методы менеджмента качества. 2003. № 3. С. 23-28.
4. Адлер Ю. П., Шпер В. Л Контрольные карты Шухарта // Методы менеджмен-
та качества. 2003. № 4. С. 30-37; № 7. С. 33-37.
5. Розно М. И., Откуда берутся «неприятности»? // Стандарты и качество. 2002.
№ 11. С. 14-20.
6. Shewhart W. Economic Control of Quality of Manufactured Product. - Milwaukee,
WI: ASQ Quality Press, 1931, (reprint 1980). 501 p.
7. Статистическое управление процессами. SPC: Пер. с англ. - Н. Новгород:
СЦМ «Приоритет», 2001. 181 с.
8. Басовский Л. Е. Управление качеством: Учебник для вузов / Л. Е. Басовский,
В.Б. Протасьев. 2-е изд. перераб. и доп. М : ИНФРА-М, 2014. - 253 с.
6.4.2. Применение контрольных карт Шухарта
для анализа технологических процессов
За чем и как будем наблюдать? Прежде всего следует задаться во-
просом: за какими технологическими процессами (ТП) и по каким показа-
телям нужно следить при помощи контрольных карт Шухарта (ККШ)?
дело это требует дополнительных затрат сил, времени и денег. И здесь та-
кой показатель, как процент практических нарушений установленного до-
пуска, т. е. фактический уровень несоответствий, является ложной под-
сказкой. На самом деле частые несоответствия для малозначимых пока-
зателей приносят меньше вреда (как изготовителю, та и потребителю),
чем редкие несоответствия для весьма значительных показателей каче-
ства.
В западной культуре производства уже давно появилось, и было фор-
мализовано такое понятие, как «ключевые показатели продукции и процес-
сов» (в русскоязычном переводе ISO/TS 16949 (ГОСТ Р 51814.1—2004) ис-
пользован термин «специальные показатели). Это такие показатели, которые
отражают:
1) степень безопасности (в том числе и экологической) данной про-
дукции;
2) работоспособность и надежность продукции (функциональные по-
казатели).
Могут быть выделены и другие ключевые показатели, если этого
требует заказчик или это выгодно самому изготовителю, например, по
экономическим соображениям. Далее, если определены ключевые показа-
тели для изделия в целом, то, рассматривая функционирование этого изде-
220
лия, мы можем выделить ключевые показатели для отдельных деталей
и материалов, которые сильно влияют на соответствующие выделенные
показатели изделия. А далее, рассматривая технологию изготовления изде-
лия в целом и его компонентов, мы можем выделить ключевые технологи-
ческие операции и их параметры (режимы), которые сильно влияют на
формирование этих показателей. Лучше и легче всего ключевые показате-
ли продукции и процессов определять и документировать в ходе работы
соответственно DFMEA- и PFMEA-команд. Там выделение этих показате-
лей происходит «попутно и почти бесплатно». К сожалению, в отечествен-
ной системе нормативной документации (ЕСКД, ЕСТД) культура выделе-
ния ключевых показателей не заложена. Получается, что все требования,
все допуски равнозначны по степени важности и по последствиям от их
нарушения. Хотя любому техническому специалисту, очевидно, что это не
так. Ключевые показатели должны быть установлены и документирова-
ны. Это требование к системам качества является обязательным, в частно-
сти, в ИСО/ТУ 16949.
Именно для ключевых показателей продукции (компонентов, мате-
риалов) следует применять ККШ. Сбор данных и построение ККШ нужно
организовать для соответствующих выходов ТП. Если станет очевидно,
что какой-то технологический параметр (например, температура при тер-
мообработке) сильно влияет на данный ключевой показатель продукции
или компонента, то нужно будет строить ККШ и для этого режима.
Но это - во вторую очередь, и только в случае, если обнаружатся пробле-
мы с самим ключевым показателем. Тогда мы будем работать с причинами
возникновения проблем данного ТП, займемся его параметрами. Причем
под «проблемой» здесь следует понимать не только фактически зафикси-
рованный высокий уровень несоответствий. Повышение потенциально
возможного уровня несоответствий, рассчитанного по величинам
<зсоб и <зполн (см. ниже) уже опасно. По каждому показателю продукции он
не должен превышать 60 ppm, если более низкая граница не установлена
заказчиком.
Для других показателей исследовать поведение ТП при помощи
ККШ целесообразно только в том случае, если для самого предприятия эти
показатели являются «проблемными» и приносят значительные потери.
В остальных случаях это просто нецелесообразно.
Приведем диалог, который состоялся на владимирском заводе «Ав-
топрибор» (поставщик), при проверке представителями компании-
потребителя «Форд Моторе Компани, ЗАО» (Всеволожск) потребителя
подготовленного производства стеклоочистителей для автомобилей
«Форд-фокус».
Джон Биркет (менеджер «Форд Моторе Компани, ЗАО» по работе
с поставщиками): «Скажите, по каким показателям вы предусмотрели по-
строение контрольных карт Шухарта?»
221
И. М. Покровская (начальник отдела управления системой качества
и сертификации завода «Автоприбор»): «По ключевым показателям
стеклоочистителя и его деталей. Перечень этих показателей нами установ-
лен и с вами согласован».
Д. Б.: «Правильно. Построение и анализ контрольных карт Шухар-
та - мероприятие достаточно трудоемкое. Нужно следить только за ключе-
выми показателями, иначе это будет слишком дорого для вас, а значит,
и для нас».
Заметим, кстати, что число ключевых показателей при изготовле-
нии этого стеклоочистителя (включая детали) - 18, а общее число всех по-
казателей в конструкторской и технической документации - несколько со-
тен.
Итак, какие показатели отслеживались с помощью ККШ, мы реши-
ли - это ключевые показатели. Но остается еще два вопроса:
1) с какой периодичностью их отслеживать (брать выборки);
2) какой установить объем выборки л?
Вопрос о периодичности взятия выборок связан с каким-то предва-
рительным знанием о поведении ТП, о частоте (скорости) изменения фак-
торов, которые по предварительному мнению специалистов влияют (или
могут повлиять) на контролируемый показатель качества. Выборки не
должны браться реже изменения влияющих факторов, меняющихся «скач-
ком» (например, партий заготовок или сырья, замены инструмента, рабо-
чих смен и т. п.). Что же касается плавно изменяющихся количественных
факторов (концентрации раствора, износа инструмента и т. п.), то здесь
также нужно использовать всю известную на данный момент информацию.
Например, если мы знаем, что чуть заметное изменение данного показате-
ля, из-за износа инструмента, получается через 10 мин, то нет смысла
брать выборки чаще (конечно, если другие факторы не изменяют выход
процесса быстрее).
В конце концов, мы всегда должны сопровождать выборку запися-
ми о величине (состоянии, изменении) потенциально влияющих факторов.
Если мы о них ничего не знаем, то построение ККШ окажется почти
бессмысленным: мы тогда просто констатируем результат нестабиль-
ности ТП, но ничего не сможем сказать о причинах этой нестабильно-
сти (неуправляемости, непредсказуемости). К счастью, в реальном
производстве влияющие (или потенциально влияющие) факторы боль-
шей частью известны, ведь никто не рискнет запускать в производство
какой-то новый, неизвестный ТП с совершенно непонятными, неизучен-
ными свойствами. Но степень воздействия факторов, как правило, плохо
известна.
На периодичность влияет также и стоимость взятия выборок: чем
дешевле взятие, контроль и регистрация выборок, тем чаще их можно
брать.
222
Объем выборок определяется стоимостью контроля (измерений), со-
ображением «точности работы» ККШ, а также фактором «мгновенности»
выборки, о чем говорилось выше. Чем больше объем выборки, тем точнее
будут результаты (см. формулу (6.8) и рис. 6.6 выше). Зона между верхней
и нижней контрольными границами на ККШ, при увеличении п, будет
сужаться (относится к обеим ККШ). Этого не следует бояться, так как если
процесс стабилен, то точки будут попадать в эту зону с той же высокой ве-
роятностью Р = 0,9973. при этом более узкая зона (для больших п) позво-
ляет «ловить» более мелкие нестабильности ТП. Но нам желательно иметь
«мгновенные» выборки, т. е. выборки при практически неизменном состо-
янии ТП. В большинстве случаев достаточно иметь п « 5, при этом «точ-
ность работы» ККШ уже удовлетворительна. Если просто, быстро и деше-
во можно проконтролировать 10 или даже 20 изделий, то это следует сде-
лать. К сожалению, в производственной практике немало случаев ограни-
чений по стоимости или времени проведения измерений. Тогда можно
уменьшить п до трех изделий и даже до двух, при этом жертвуя точностью
результата. Если даже объем выборки п = 2 проблематичен, можно приме-
нить ККШ индивидуальных значений и скользящих размахов. На точность
этих карт еще ниже, мы сможем «ловить» только очень сильные проявле-
ния нестабильности ТП.
Если вопросы периодичности, объема выборок и записываемых вли-
яющих факторов решены, то остается только сделать удобный бланк кон-
трольного листка для периодической записи всех этих данных. После их
сбора следует приступить к обработке.
Расчет контрольных карт Шухарта и выводы по ним. Для прак-
тического применения контрольных карт процедуры вычисления кон-
трольных границ были упрощены и стандартизированы с помощью таблиц
с коэффициентами и формулами (табл. 6.4). Это проще, чем каждый раз
применять логику и формулы вида (6.15) - (6.18) (см. выше).
В табл. 6.4 даны коэффициенты для построения (X ,5 )-карт, а также
для другой пары контрольных карт - средних арифметических X и раз-
махов R (в правой половине табл. 6.4). Выборочный размах R - это раз-
ность между максимальным и минимальным выборочными значениями.
Это - более простая функция, чем S. размах был предложен для контроль-
ных карт в 30-е годы XX в., когда еще не было приемлемых подручных
средств вычислительной техники. Однако размах не является прямой
оценкой ст. Через R можно оценить и при помощи специального коэффи-
циента d2, но менее точно, чем через S. Кроме того, как показывает прак-
тика, кажущаяся простота вычисления размаха «в уме» обманчива, здесь
часто появляются ошибки, особенно при объемах выборки п>5. Поэтому,
если вы используете микрокалькулятор со статистическими функциями
или компьютер, то (X ,5)-карты предпочтительнее.
223
Таблица 6.4
Доли продукции (в единицах ррт), «вылетающей» за одну границу допуска при
нормальном распределении показателя качества и настройке ТП по центру допуска
X, S -карта X, R -карта
Аз Вз в4 с4 а2 D3 d4 dz
2 2,659 0 3,267 0,7979 1,880 0 3,267 1,128
3 1,954 0 2,568 0,8862 1,023 0 2,575 1,693
4 1,628 0 2,266 0,9213 0,729 0 2,282 2,059
5 1,427 0 2,089 0,9400 0,577 0 2,114 2,326
6 1,287 0,030 1,970 0,9515 0,483 0 2,004 2,534
7 1,182 0,118 1,882 0,9594 0,419 0,076 1,924 2,704
8 1,099 0,185 1,815 0,9650 0,373 0,136 1,864 2,847
9 1,032 0,239 1,761 0,9693 0,337 1,184 1,816 2,970
10 0,975 0,284 1,716 0,9727 0,308 0,223 1,777 3,078
11 0,927 0,321 1,679 0,9754 0,285 0,256 1,744 3,173
12 0,886 0,354 1,646 0,9776 0,266 0,284 1,716 3,258
13 0,850 0,382 1,618 0,9794 0,249 0,308 1,692 3,336
14 0,817 0,406 1,594 0,9810 0,235 0,329 1,671 3,407
15 0,789 0,428 1,572 0,9823 0,223 0,348 1,652 3,472
16 0,763 0,448 1,552 0,9835 0,212 0,364 1,636 3,532
17 0,739 0,466 1,534 0,9845 0,203 0,379 1,621 3,558
18 0,718 0,482 1,518 0,9854 0,194 0,392 1,608 3,640
19 0,698 0,497 1,503 0,9862 0,187 0,404 1,596 3,689
20 0,680 0,510 1,490 0,9869 0,180 0,414 1,586 3,735
21 0,663 0,523 1,477 0,9876 0,173 0,425 1,575 3,778
22 0,647 0,534 1,466 0,9882 0,167 0,434 1,566 3,819
23 0,633 0,545 1,455 0,9887 0,162 0,443 1,557 3,858
24 0,619 0,555 1,445 0,9892 0,157 0,452 1,548 3,895
25 0,606 0,565 1л36 0,9896 0,153 0,459 1,541 3,931
X-карта Средняя линия х, LCLX = х- A3S, UCLX = х + А3 S, где S - среднее арифметическое от S, X-карта Средняя линия х, LCLX =х- A2R, UCLX — х + /^2 R, где R - среднее арифметическое от R,
S-карта Средняя линия S, LCLr =SB3, UCLr = SB4 R-карта Средняя линия R, LCLr = RD3, UCLr = RD4
Оценка <зС0б \S/c4 Оценка <jco^ : R/cfy
Оценка сполн :<зполн = , £ (хХ хобщ.ср.) п£ -1Х=1
224
В предпоследней строке табл. 6.4 приведены формулы для оценки
«собственного» стандартного отклонения процесса пСоб- Величина сгСоб ха-
рактеризует присущий самому процессу, «встроенный» в процесс разброс,
даже если процесс абсолютно стабилен и нет никаких дестабилизирующих
факторов. Этот разброс проявляется в виде разброса значений «внутри
мгновенных выборок», когда, по предположению, процесс стабилен. Та-
ким образом, уточненная оценка ёуточн (см. формулу (6.16)) - это и есть
оценка псоб, но ее можно получить также и по более простым формулам,
правда с меньшей точностью (предпоследняя строка в табл. 6.4). Зная
оценку Особ, мы определим наименьший уровень несоответствий, который
может обеспечить наш технологический процесс. Этот минимум достига-
ется, когда ТП стабилен по ц и о и имеет настройку (т. е. значение ц) по
центру допуска. Это - нижний предел того уровня несоответствий, кото-
рый может обеспечить данная технология с данным оборудованием.
По меткому замечанию Дж. Джурана, высказанному им в 1979 г., «самое
полезное для специалистов, планирующих процессы, - знать такие преде-
лы в количественной форме».
Этот «оптимистический» предел для данного ТП можно определить
из табл. 6.4 (см. выше), где величина Z - это отношение половины ширины
поля допуска к величине сгСОб. Также указаны доли продукции (в единицах
ppm), «вылетающей» за одну границу допуска при нормальном распреде-
лении показателя качества и настройке ТП (т. е. ц) по центру допуска.
Общую долю несоответствующей продукции (за пределами обеих границ
допуска) при этом получают удвоением табличного значения.
Из табл. 6.4 следует, что если величина стСОб относительно велика,
т. е. превышает, например, 1/8 часть поля допуска, т. е. Z = (половина до-
пуска) / пСОб = 4, то данная технология, в принципе, не может обеспечить
уровень несоответствий меньше 63 ppm (31,686x2). А если Z= (половина
допуска) / пСоб=3,55; то минимально возможный уровень несоответствий
равен 285 ppm (192,66x2), и т. д.
Таким образом, если сгС0б относительно велика, то снизить уровень
несоответствий можно только путем коренного улучшения самой техноло-
гии, чаще всего - оборудования.
Получив оценка сгСоб по формуле (6.16) или по формулам предпо-
следней строки табл. 6.4, полезно также получить оценку полного стан-
дартного отклонения процесса аПОлн- Это - оценка полного разброса наше-
го показателя качества за все наблюдаемое время, в течение которого «ра-
ботали» дестабилизирующие факторы.
Такую оценку легко получить, если объединить все наблюдаемые
выборки в одну общую и вычислить характеристику S (т. е. характеристи-
ку разброса относительно общего среднего) для этой общей выборки
(см. нижнюю строку в табл. 6.4):
225
& ПОЛИ ~ S ПОЛИ — J , X Х общ.ср. Г •
\пъ "4=1
где - суммарный объем общей выборки, т. е. сумма объемов всех
отдельных выборок;
X - номер отдельных наблюдаемых значений соответствует «сквоз-
ной нумерации» по всем отдельным выборкам;
хобщ.ср. ~ общее среднее по всем наблюдаемым значениям в общей
выборке.
Модельное представление поведения процесса в отдельные периоды
времени и общее его представление за большой период времени наблюде-
ния приведено на рис. 6.11.
Рис. 6.11. Модельное представление поведения процесса
в отдельные периоды времени и общее его представление
за большой период времени наблюдения
Здесь показан случай, когда процесс стабилен по «собственной»
дисперсии Dco6 = <з2соб = const.
Очевидно, что полное стандартное отклонение процесса всегда
больше собственного стандартного отклонения:
®полн У&соб ’ (6.20)
но вот насколько больше - это и определяет «меру нестабильности» процес-
са, т. е. «культуру организации технологии». Согласно М. Хэрри и Дж. Лоун-
су, соотношение дполн и дсо^ характеризует «относительную эффектив-
ность управления за продолжительный период производства».
Если в соответствии с полученными оценками &Полн№соб на 10%
или даже менее 10%, то это близкий к стабильному процесс. (Редко, но
случается, что аПолн(®соб • Это происходит из-за того, что и то, и другое -
226
все-таки оценки, а не истинные значения стандартных отклонений. Это -
также случай практически стабильного процесса). Или следует сказать ак-
куратнее: за наблюдаемый период на процесс не действовали сильные де-
стабилизирующие факторы, или они действовали редко - в период одной-
двух выборок. Но даже эти редкие дестабилизации должны быть хорошо
видны по ККШ.
Если же дпОлн^^соб^ то можно точно утверждать, что это неста-
бильный процесс и его можно улучшить, если найти и ликвидировать в
производстве дестабилизирующие причины (факторы). Если дестабилизи-
рующие факторы исходят не от технологического оборудования, то его за-
мена ничего не даст, и эти факторы сохранят свое негативное влияние на
выход процесса.
Однако, если
<зполн <0,1 (ширина поля допуска), (6.21)
то процесс может считаться приемлемым с точки зрения «вылетов» за преде-
лы допуска, т. е. результирующего уровня несоответствий, даже при суще-
ственной нестабильности процесса.
Здесь, нужно задаваться вопросом: а все ли дестабилизирующие
факторы «проявились» за время наблюдения за процессом? Нет ли еще бо-
лее сильного (но пока не действовавшего) фактора, который способен еще
больше ухудшить процесс? Впрочем, этот вопрос вполне правомерен и в
случае стабильного поведения процесса, наблюдаемого по ККШ.
Поэтому, пока нет полной уверенности в том, что процесс со всеми
влияющими факторами достаточно хорошо изучен, следует продолжать
наблюдать за ним при помощи описанных выше ККШ.
Необходимо подчеркнуть, что описанные в этом и предыдущем раз-
делах ККШ по своей сути являются инструментом для анализа поведения
ТП «задним числом», а не инструментом для управления процессом в ре-
альном времени. В самом деле, мы не можем построить контрольные гра-
ницы по формулам табл. 6.4 до тех пор, пока не соберем все выборочные
значения. Контрольные карты для управления процессом в реальном вре-
мени будут описаны в отдельном разделе.
Процессы с «параллельными потоками». В производственной
практике немало ТП, в которых однотипная продукция, одинаковые техно-
логические операции производятся параллельно несколькими потоками,
которые затем «сливаются вместе», образуя общий поток продукции.
Например, одна и та же технологическая операция обработки может про-
изводиться параллельно на нескольких станках (линиях). Или один станок
может содержать несколько таких «параллельных потоков», например,
многошпиндельный станок-автомат или многогнездовой штамп, или мно-
гогнездовая пресс-форма и т. п.
227
Естественно, такие «параллельные потоки» продукции не могут быть
абсолютно идентичными. Ситуация может соответствовать изображен-
ной на рис. 6.11, только отдельные «узкие» распределения здесь будут со-
ответствовать не разным периодам времени, а разным параллельным по-
токам. В результате разброс данного показателя в общем объединен-
ном потоке (характеризуемый величиной аполн) может существенно пре-
вышать типовой разброс в отдельном потоке (характеризуемый величи-
ной <зС0б), как это показано на рис. 6.11. Ситуация может быть и хуже, ес-
ли даже величина разброса показателя в отдельных потоках существенно
различна и мы не сможем ввести понятие «типовой разброс в отдельном
потоке».
Идея отдельного рассмотрения параллельных потоков и сравнения
их с общим потоком в этом случае вполне соответствует простой идее
«расслоения выборки», это - один из «семи простых японских методов».
Реализовать эту идею весьма просто при помощи уже известных нам
ККШ.
В этом случае от каждого из отдельных параллельных потоков сле-
дует взять свою выборку. Таким образом, число выборок и соответственно
число точек на каждой карте (из двойной ККШ) будет равно числу иссле-
дуемых параллельных потоков, даже если их немного. В отношении объе-
ма этих выборок справедливы все замечания, сделанные ранее: чем больше
объем выборок, тем более чувствительна ККШ к неодинаковости отдель-
ных параллельных потоков. Однако увеличение объема выборок может
вступить в противоречие с «мгновенностью» выборок, если отдельные по-
токи изменяют свои свойства по мере взятия выборок.
Итак, выборки, взятые из отдельных потоков, надо обработать, т. е.
вычислить по каждой из них X,S, здесь двойная (АГ,*У)-карта является
предпочтительной. Далее при помощи табл. 6.4 следует вычислить кон-
трольные границы для X -карты и S -карты и построить эти карты.
Приведем пример использования этой методологии для анализа ра-
боты шестишпиндельного токарного станка-автомата на машинострои-
тельном заводе. Для ключевого размера обрабатываемых поршней гидро-
усилителя («диаметр под манжету») были взяты выборки объемом п = 25,
причем каждая выборка была помечена и «привязана» к тому шпинделю
станка, на котором происходила обработка этого диаметра. Результаты об-
работки шести выборок (АГ,S) приведены ниже:
Xi = 17,9682 лш; хг = 17,9421 лш; хз = 17,9165 мм; ]
к (6.22)
Х4 = 17,9374 мм; xs = 17,9291 мм; Хб = 17,9463 мм
S} = 21,8 мкм; S2= 31,5 мкм; S2 = \9£mkm;
S4 = 58,3 мкм; S5 = 22,7 мкм; S6 = 18,9 мкм
(6.23)
228
Применение формул и коэффициентов из левой половины табл. 6.4
дает:
S -карта:
- средняя линия S = 28,783 мкм;
- контрольные границы USLs = 41,333 мкм и
- LSLs= 16,263 мкм;
X -карта:
- средняя линия х = 17,93993 мм;
- контрольные границы USL_ = 17,95737 мм и
- LSL_= 17,92249 мм.
X
Соответствующие X- и S -карты изображены на рис. 6.12, а, б. Как
видно из X -карты (см. рис. 6.12, а), шпиндель № 1 имеет явно завышен-
ное, а № 3 - явно заниженное значения центра настройки, которые выхо-
дят за контрольные границы, т. е. за границы возможных, чисто случайных
отклонений значений X.
X, мкм
S, мкм
960-
950- _
940------
930-Lcl-
920------
910 —
Т---1-----1---1----1----Г*~
1 2 3 4 5 6
Номер
60-
50- UCL;
40-т----
30-*----
10-
т--1--1--1--1--г*
12 3 4 5 6
Номер
шпинделя
шпинделя
Рис. 6.12. X -и S -карты
По предположению инженера-технолога причиной этих отклонений
был износ плоскостей фиксирования шпинделей, и это предположение
подтвердилось в ходе проведенного ремонта станка.
Что касается S -карты (см. рис. 6.12, б), то она показала явно по-
вышенную величину разброса диаметров деталей, обрабатываемых на
шпинделе № 4. Такой разброс выходит за предел USLs, т. е. за предел воз-
можного чисто случайного отклонения величины S. По предположе-
нию инженера-технолога такое увеличение разброса могло быть выз-
вано повышенным износом шпиндельных подшипников на шпинделе № 4.
Это предположение подтвердилось в ходе проведенного ремонта стан-
ка.
229
Таким образом, инженер, понимающий «физический смысл» откло-
нений, отображенных на ККШ, вполне может указать предполагаемые
причины отклонений, которые следует проверить.
Представляет интерес также общий анализ технологической точно-
сти станка по величинам аСОб и <*полн (см. табл. 6.4). Как нетрудно подсчи-
тать:
пСоб= S /с4= 28,783/0,9896 = 29,09 мкм.
При допуске 300 мкм - это неплохой результат. Однако оценка вели-
чины а полн (см. нижнюю строку в табл. 6.4) дала результат:
с полн = 96,87 мкм;
что является слишком большой величиной для указанного допуска. (Для это-
го вычисления были использованы измерения диаметров 150 поршней общей
выборки - 25x6 шт.).
Согласно этим данным, аПОлн более чем в 3 раза превышает сСоб, что
говорит о больших возможностях по улучшению операции обработки это-
го диаметра: во-первых, следует улучшить настройку шпинделей № 1 и
№ 3; во-вторых, надо снизить явно повышенный разброс на шпинделе № 4.
В данном случае это определяется станком, и можно понять, какими имен-
но элементами этого станка.
Следует заметить, что после проведенного целенаправленного ре-
монта станка аСОб снизилось до 19 мкм, а аПОлн до 24 мкм. Такое различие
а полн и оСоб является уже вполне приемлемым, тем более что относительно
допуска 300 мкм - это весьма хороший результат.
Й Список литературы к подразделу 6.4.2
1. Лапидус В. А. Система статистического управления процессами. Система
Шухарта // Надежность и контроль качества. 1999. № 5. С. 11-19; № 6. С. 3-
13; №7. С. 13-21.
2. Адлер Ю. П., Шпер В. Л. Истоки статистического мышления И Методы ме-
неджмента качества. 2003. № 1. С. 34—40.
3. Адлер Ю. П., Шпер В. Л. На пути к статистическому управлению процессами
И Методы менеджмента качества. 2003. № 3. С. 23-28.
4. Адлер Ю. П., Шпер В. Л. Контрольные карты Шухарта // Методы менедж-
мента качества. 2003. № 5. С. 30-37; № 7. С. 33-37.
5. Розно М. И. Откуда берутся «неприятности»? И Стандарты и качество. 2002.
№ 11. С.14-20.
6. Shewhart W. Economic Control of Quality of Manufactured Product. - Milwau-
kee, WI: ASQ Quality Press, 1931, (reprint 1980). 501 p.
7. Статистическое управление процессами. SPC (2 издание): Пер. с англ. - Н.
Новгород: ООО СЦМ «Приоритет», 2012. 424 с.
8. Перспективное планирование качества продукции и план управления. APQP
(2 издание): Пер. с англ. - Н. Новгород ООО СМЦ «Приоритет», 2012. 221 с.
230
9. Анализ видов и последствий потенциальных отказов. FMEA (4-е издание):
Пер. с англ. Н. Новгород: ОООСМЦ «Приоритет», 2012. 282 с.
10. Напу M.J., Lawson J.R. Six Sigma/ Producibility analysis and process characteri-
zation. Motorola Inc., 1992.
11. Практическое руководство. Применение прикладных статистических методов
при производстве продукции (для руководителей предприятий и организа-
ций). - Н. Новгород: ООО СМЦ «Приоритет, 2004. 56 с.
12. Применение прикладных статистических методов при производстве продук-
ции (для специалистов), изд. 2-е доп. и перераб. - Н. Новгород: СМЦ «Прио-
ритет», 2012. 50 с.
6.5. Анализ процесса при помощи показателей
(индексов) возможностей
Понятия «собственного» и «полного» средних квадратичных (стан-
дартных) отклонений являются основой для применения индексов
возможностей процесса. Здесь мы рассмотрим четыре наиболее популяр-
ных индекса, которые характеризуют процесс. Ими широко пользуют-
ся сейчас во всем мире, это язык, на котором должны разговаривать техно-
логи.
1. Индекс воспроизводимости без учета центрирования процесса
Ср=(Тв-Тн)/6ёсоб, (6.24)
где Tq = USL\ Tff = LSL - соответственно верхняя и нижняя границы до-
пуска;
^соб ~ оценка «собственного» стандартного отклонения.
Заметим, что индекс Ср не зависит от настройки процесса (т. е. от
ц): даже если технологический процесс (ТП) будет настроен вообще «ми-
мо допуска», это не повлияет на величину Ср. Для чего же нужен этот ин-
декс? Он характеризует потенциальные возможности процесса для данного
допуска и фактически определяет минимально возможный уровень несо-
ответствий, если процесс будет абсолютно стабилен по настройке и значе-
ние будет установлено по центру допуска. Зависимость этого «оптими-
стического», т. е. минимально возможного для данного процесса уровня
несоответствий от индекса Ср приведена в табл. 6.5. Если значение аСОб
оценено правильно и достаточно точно, то реальный уровень несоответ-
ствий никогда не будет ниже указанного в табл. 6.5, а вот больше, даже во
много раз, он вполне может быть, здесь все зависит от настройки процесса
по ц (см. для примера рис. 6.4 выше).
231
Таблица 6.5
Зависимость «оптимистического» уровня несоответствий от индекса Ср
Индекс Ср Минимальный уровень несоответствий, ppm
0,7 3 572
0,8 1 639
0,9 6 934
1,0 2 700
1,1 967
1,2 318
1,25 177
1,3 96,2
1,33 63,4
1,4 26,7
1,5 6,8
1,6 1,59
1,67 0,57
2. Индекс воспроизводимости с учетом центрирования процесса
Cpk = (
Здесь в числителе берется минимальная из двух разностей, стоящих
соответственно в двух квадратных скобках; иначе, это - расстояние от
центра распределения ц до ближайшей границы допуска.
Индекс Срк зависит от настройки ц, и он всегда не больше, чем Ср;
он уменьшается относительно Ср и может стать даже отрицательным, ес-
ли центр настройки ц будет за границей допуска. Зависимость Ср от зна-
чения ц приведена на рис. 6.13.
Рис. 6.13. Зависимость индекса воспроизводимости
без учета центрирования процесса Ср от значения Ц
232
Сравнение индекса СРк с индексом Ср позволяет сделать вывод о ка-
честве слежения за правильной настройкой ТП. Если СРк < Ср на 30 % или
менее, то процесс удовлетворительно настраивается по ц (на центр поля
допуска).
Если же СРк значительно меньше Ср то это означает плохое исполь-
зование возможностей процесса. В этом случае уровень несоответствий
может быть значительно снижен, если изменить практику настройки ТП
и устанавливать центр настройки ТП (т. е. ц) ближе к центру допуска.
3. Индекс пригодности процесса без учета центрирования процесса
Рр=(Тв-Тн)/6д (6.26)
Этот индекс похож на Ср, но в нем используется оценка полно-
го стандартного отклонения процесса. Согласно стандарту, этот индекс
должен применяться для анализа процесса в случае его нестабильности.
По той же табл. 6.5, подставив вместо Ср индекс Рр, мы можем оценить
«оптимистический» уровень дефектности для нашего нестабильного про-
цесса, если его общее среднее Хобщ,ср будет расположено по центру до-
пуска.
4. Индекс пригодности с учетом центрирования процесса
пип^Г,-^вЛ(^];[ХовЧ1ф-Гн]|
Этот индекс похож на Срк, но в нем используется оценка сполн, а не
5соб- Он также применяется для нестабильных процессов. Индекс Ррк все-
гда меньше, чем Рр, и степень его уменьшения относительно Рр говорит о
качестве слежения за настройкой ТП в среднем.
Заметим, что в отраслях сложной техники, особенно связанной с без-
опасностью, для особо ответственных («ключевых») показателей качества
требуется работа на уровне «малых ррт», даже долей ррт. Это осуществ-
ляется, в том числе, и через требования к индексам возможностей для про-
цессов производства комплектующих изделий. Так для поставщиков авто-
мобильных компонентов выставлены требования:
- для стабильных процессов Ср > 1,67, СРк > 1,67;
- для нестабильных процессов Рр > 1,67, Ррк > 1,67.
Кроме того, при нестабильных процессах потребитель, как правило,
требует от поставщика проведения работ по улучшению стабильности
процессов, чтобы защитить себя от возможных «сюрпризов».
Следует подчеркнуть, что приведенные индексы анализируют про-
цесс с точки зрения обеспечения требований допуска, т. е. с точки зрения
«вылетов» за, пределы допуска, уровня несоответствий. А рассмотренные
выше контрольные карты Шухарта анализируют процесс с точки зрения
его стабильности, т. е. его зависимости от каких-то дестабилизирующих
233
факторов или от общей организации производства и имеющегося в этом
смысле резерва.
Только изучение, анализ процесса и с той, и с другой позиций позво-
ляет правильно выбрать действия по его улучшению и методы работы
с ним.
6.6. Регулирование ТПпо Шухарту
Предварительные замечания
Прежде всего, заметим, что регулировать процесс, управлять им в
реальном масштабе времени можно лишь в том случае, когда мы изучили
минимально необходимые свойства процесса. В самом деле, только безу-
мец согласится участвовать в гонке на автомобиле, свойства которого ему
совсем не знакомы: он не знает величину люфтов руля и педалей, не знает
необходимого угла поворота руля для требуемого маневра, не знает усилия
педалей и т. п.
Минимально необходимые знания для регулирования ТП должны
быть получены в ходе предварительного анализа этого процесса при по-
мощи описанных выше контрольных карт Шухарта (ККШ) для анализа ТП
с несколькими выборками (см. выше).
Технологический процесс, как минимум, должен обладать следую-
щими свойствами, чтобы регулирование было осмысленным и успешным:
1) процесс должен быть стабильным по аСОб, т. е. должна быть уве-
ренность в том, что сСоб = const = сО или, по крайней мере, оСОб не
превышает некоторого значения аСОб S сг0;
2) величина с0 известна из предварительного анализа ТП и доста-
точно мала относительно допуска, например, не превышает 0,1 по-
ля допуска;
3)для ТП известны все факторы, влияющие на его настройку (т. е. ц)
скачкообразно, например, переналадка, заточка инструмента
ит. п.; тогда сразу после «срабатывания» такого фактора необхо-
дима подстройка ТП;
4) есть уверенность, что плавная (постепенная) расстройка ТП по
всем возможным причинам происходит «с ограниченной скоро-
стью», т. е. должно быть известно время То, за которое ТП может
изменить настройку ц не более, чем на величину <т0, т. е.
|Нконеч -^начальн! - ст0»
(7Ь может быть выражено не обязательно в единицах времени, это может
быть также числом циклов, выпущенных деталей и т. п.).
5) имеется известный параметр (режим), с помощью которого можно
регулировать значение ц, при этом очень желательно знать «коэф-
фициент регулирования» (или его оценку), чтобы определить,
234
насколько следует изменить параметр (режим) регулирования,
чтобы значение ц изменилось на нужную величину. (Если «коэф-
фициент регулирования» неизвестен, то каждая регулировка будет
эквивалентна начальной настройке и может приводить к значи-
тельному «наладочному браку»).
Таким образом, регулирование ТП возможно только при проведении
предварительных работ с процессом и «очистки» его от непредсказуемых
дестабилизирующих скачков и соответствующих факторов, иначе первые
четыре свойства не будут выполнены, и мы не сможем разумно и предска-
зуемо управлять этим ТП. Конечно, нет ни одного полностью изученного
ТП, и всегда есть опасность, что какой-то новый дестабилизирующий фак-
тор или неожиданное сочетание «несущественных» старых нарушит свой-
ства 1-4. Но специалисты-технологи, ведущие ККШ для регулирования,
рассматриваемые ниже, должны «поймать» этот факт неожиданной деста-
билизации ТП и, таким образом, уточнить свои знания о процессе и пред-
принять соответствующие действия. При этом могут быть уточнены зна-
чения параметров с0, То и др.
Вернемся, однако, к аналогии с управлением автомобилем. В этом
случае можно ставить разные задачи. Можно, например, целью управления
поставить наилучшее удержание автомобиля по центру отведенной полосы
движения. А можно - просто удержание автомобиля в пределах полосы
движения с некоторым гарантированным запасом от границ. Наконец, если
автомобиль имеет тенденцию к систематическому «сползанию», например,
к правой границе полосы, то можно корректировать его движение перио-
дически, только когда он приблизится на опасное расстояние к правой гра-
нице.
Это все - разные цели и соответственно разные методы управления.
Но мы начнем с уже известной нам идеи Уолтера Шухарта.
Целью этого регулирования является удержание настройки процесса
ц на заданном целевом значении Со, чаще всего - на центре поля допуска,
так как эта точка соответствует минимально возможному уровню несоот-
ветствий.
Если величины о0 и То известны, то для построения контрольных
границ (их в этом случае называют границами регулирования) нам необхо-
димо выбрать объем выборки п. Его выбирают из тех же соображений, ко-
торые мы уже рассмотрели выше, т. е. учитываются:
- точность оценок, т. е. точность удержания настройки ц на задан-
ном целевом значении Со (чем больше п - тем точнее);
- соображения стоимости контроля и мгновенности выборок (чем
больше п - тем дороже и дольше).
Выбирают какой-то компромисс, т. е. какое-то п, и тогда строят кар-
ту регулирования с заданными контрольными границами.
235
Основное отличие контрольных, карт регулирования от ККШ для
анализа ТП состоит в том, что контрольные границы на контрольных кар-
тах регулирования проводят заранее, исходя из предварительно изученных
свойств ТП. Это относится ко всем контрольным картам регулирования,
а не только к контрольным картам регулирования по Шухарту.
Поскольку мы регулируем ТП по настройке ц, то собственно «картой
регулирования» будет только одна - карта средних арифметических X.
Иначе говоря, мы будем периодически оценивать ц при помощи Xj, (где
j - номер выборки), и по контрольной карте X будем видеть те моменты,
когда ТП нуждается в подналадке. Вторую карту (S или R), служащую для
слежения за разбросом процесса, можно и не вести, если мы уверены в
свойствах 1 и 2 нашего ТП, т. е. если сСоб = сто = const. Однако, если абсо-
лютной уверенности в этом нет, вести вторую карту все же полезно. К то-
му же, по ней можно будет уточнить значения аСОб процесса, ведь здесь
число наблюдаемых выборок может быть очень большим. Да и значение
аСОб процесса может измениться на большом промежутке времени, напри-
мер, из-за медленного износа станка (оборудования). А ведь значения сСОб
важно нам для проведения организационных мероприятий (например, для
ремонта станка, если аСОб увеличилось), а также для дальнейшего пере-
смотра контрольных границ на контрольных картах регулирования для по-
следующего периода времени.
Итак, если процесс стабилен, целевое значение ц = Со задано,
Особ = По - известно и установлен объем выборки и, то трехсигмовой зоной
естественного разброса для средних арифметических будет:
LCL* <X<UCL^
LCL* = Со - 3^ = Со - 4о0; (6.28 - 6.30)
Чп
UCLx = Со + 3^ = Со + А}о0,
у/п
где А\=3/4п.
Границы (6.29) и (6.30) - это и есть контрольные границы для ККШ,
которые наряду с целевым значением Со должны быть нанесены на нее за-
ранее. Остается периодически брать выборки установленного объема и,
вычислять Xj и наносить на эту карту.
Здесь работает уже известная нам идея У. Шухарта:
- значения всегда колеблются, но если процесс действительно
стабилен (р = Со = const; оСоб = По = const), то выборочные значе-
ния не должны «вылетать» за пределы границ (6.29) - (6.30);
236
- «вылет» точки Xj за границы (6.29) и (6.30) следует рассматривать
как сигнал о действительном смещении настройки ц, процесс сле-
дует отрегулировать по настройке;
- по серии точек (см. выше) также можно заметить необычное пове-
дение процесса и необходимо выяснить причину такого неслучай-
ного поведения ТП.
Все участники регулирования процесса должны понимать, что не
следует вмешиваться в процесс до появления признаков 2 или 3. Наруше-
ние этого правила носит название «излишняя регулировка». Легко понять
желание оператора «подкрутить настройку», если, например, четыре точки
подряд будут лежать выше средней линии Со. Однако этого делать не сле-
дует, это еще вполне может быть в рамках чисто случайного, естественно-
го поведения ТП, и следующие точки х сами по себе будут лежать ниже.
В книге доктора Г.Р. Нива приведен наглядный пример, когда автоматиче-
ский компенсатор, действовавший с явной излишней регулировкой, был
поставлен на станок. Результат - суммарный разброс на выходе станка
(т. е. Ополн)- увеличился.
Участники регулирования процесса должны знать также и о другой
возможной ошибке, которая называется «отсутствие регулирования», ко-
гда оно явно требуется, т. е. когда есть признаки 2 и 3 о неслучайном пове-
дении ТП, но никакие действия в отношении процесса не предпринимают-
ся. Результат этой ошибки такой же - суммарный разброс на выходе про-
цесса о полн увеличивается по сравнению с правильно проводимым регули-
рованием.
Иногда к классическим контрольным границам LCL* и UCL* до-
бавляют пару предупредительных границ LPLj и UPLj. Обычно их про-
водят на расстоянии ±2 с х от целевой линии Со:
LPL-=Co-2^ = Cq-Ia^q, (6.31)
х -Jn 3
UPL- = Со - 2 = С0 -|4o0 • (632)
у!п 3
Как следует из рис. 6.7 (см. выше), «вылет» точки за пределы границ
±2 а по чисто случайным причинам является достаточно редким событием,
его вероятность меньше 1/20. При случайном поведении правильно
настроенного ТП последующие точки ведут себя независимо от предыду-
щих, поэтому вероятность того, что две точки подряд окажутся за преде-
лом предупредительной границы, меньше 1/400,) т. е. примерно равна ве-
роятности «вылета» одной точки за контрольную границу. Поэтому «вы-
лет» двух точек jr подряд за границу LPL^ или UPLj также сигнализирует
о необходимости вмешательства в процесс.
237
Кроме собственно регулирования ТП, контрольная карта Шухарта
для регулирования позволяет и дальше изучать ТП, выявляя моменты его
неслучайного поведения. Если при этом, как и в ККШ анализа, удастся
найти причину такого поведения ТП и ликвидировать или компенсировать
ее в производстве, то в дальнейшем процесс улучшится.
Следует также периодически переоценивать величину сСОб по 20-30
последним выборкам, пользуясь формулой (6.16) или формулами из пред-
последней строки табл. 6.4. При проведении улучшающих мероприятий с
ТП значение сСоб может уменьшиться, а по мере износа оборудования -
возрасти. Однако не любое изменение аСОб значимо, ведь это тоже оценки!
Естественные колебания оценок аСОб в пределах ±10 % вполне возможны,
если суммарный объем выборок, по которым аСОб оценено, ~ Ю0; или
возможно в пределах ±5 %, если ~ 400 и т. д. Если очередная оценка
оСоб отличается от предыдущих значений более существенно, то это, ско-
рее всего, говорит о действительном изменении точности ТП.
Если это изменение произошло в сторону ухудшения, оцените ин-
дексы Ср и СРк или величину «оптимистического» уровня несоответствий.
Для этого уровня несоответствий (или лучше непосредственно для сгСОб)
следует заранее установить верхнюю границу, пользуясь табл. 6.5 (см. вы-
ше). Если при очередном уточнении (переоценке) значения сСобЭта грани-
ца оказалась превышенной, то это означает, что потенциальная точность
ТП снизилась, возможно, из-за износа оборудования или какого-то другого
фактора. Тогда требуется капитальное вмешательство в ТП и принятие мер
по увеличению его потенциальной технологической точности (снижению
разброса внутри мгновенных выборок). В механическом производстве -
это, как правило, требование ремонта оборудования.
6.6.1. Регулирование ТП и приемка продукции одновременно.
Приемочные контрольные карты (КК)
В ряде случаев для формируемого в ТП показателя качества не обя-
зательно удерживать этот показатель как можно точнее на целевом значе-
нии (центре поля допуска). По приведенной выше аналогии с управлением
автомобилем, иногда вполне допустимо не «подправлять» каждый раз
движение автомобиля, следует лишь обеспечить, чтобы он заведомо (с вы-
сокой вероятностью) двигался в пределах отведенной достаточно широкой
полосы движения.
Такое управление предпочтительно в случаях, когда:
- нет заметной разницы, «движется ли автомобиль» по центру поло-
сы, или он смещается в пределах полосы;
- регулирование «движения автомобиля» стоит больших затрат,
очень трудоемок каждый акт коррекции и т. п.
238
Естественно, все свойства ТП, перечисленные выше, здесь также
должны выполняться, т. е. ТП должен быть предварительно изучен. Кроме
того, как мы увидим далее, регулирование ТП по этому принципу требует,
чтобы процесс имел значительный запас по технологической точности,
т. е. Особ должно быть как минимум в 10 раз меньше поля допуска.
Приемочная КК, реализующая соответствующее регулирование ТП,
предназначена для слежения за поведением ТП и его корректировки с од-
новременной приемкой продукции по контролируемому показателю. Эта
приемка осуществляется на тех же принципах, что и приемочный стати-
стический контроль качества, который, естественно, становится здесь из-
лишним. Приемочная КК гарантирует, что продукция на выходе соответ-
ствующего подконтрольного ТП будет иметь уровень качества не хуже за-
данного, чего не гарантирует ККШ. Здесь под уровнем качества продукции
понимается, как правило, уровень ее несоответствий по данному показате-
лю. Другими словами, будет гарантироваться, что доля продукции с пока-
зателем качества за пределами поля допуска будет не выше заданного пре-
дельного уровня qRQL (Rejective Quality Level - браковочный уровень каче-
ства, в данном случае - уровень несоответствий).
Иначе говоря, продукция с уровнем несоответствий
q > <7rql (6.33)
должна забраковываться, а соответствующий ТП должен подвергаться кор-
ректировке.
Однако существует некоторый относительно малый уровень несоот-
ветствий (Jaql (Acceptance Quality Level - приемочный уровень качества),
и продукция с низким уровнем несоответствий
Я < <7aql (6.34)
должна приниматься, а соответствующий ТП должен признаваться удовле-
творительным и не требующим корректировки.
Но поскольку слежение за ТП и принятие решений проводится пери-
одически по выборкам, то возможны статистические ошибки (риски). Риск
заказчика (потребителя) 0 - это вероятность принять продукцию с повы-
шенным уровнем несоответствий q > q^^c, эта вероятность должна быть
ограничена условием:
Р (принять, если q > <?rql) < Р- (6.35)
Также должен быть ограничен и риск поставщика (изготовителя),
т. е. вероятность принять продукцию с низким уровнем несоответствий
Я - <7aql должна быть высокой:
Р (принять, если q < Як$С) > i-a. (6.36)
Риски а и р в (6.35) и (6.36) обычно устанавливают малыми, в пре-
делах 0,01-0,2. Часто в зарубежных стандартах встречаются значения
239
a = 0,05; Р = -0,1. (6.37)
На рис. 6.14 показано два положения нормального распределения
с известным значением етСОб, которые соответствуют уровням несоответ-
ствий ?RQL и ?Aql.
Здесь по каждой выборке происходит проверка гипотезы относи-
тельно фактического уровня несоответствий q: гипотеза q < q^\ против
альтернативы q > <?Rql
На рисунке показан случай, когда центр настройки ТП находится
вблизи верхней границы допуска Тв. Вследствие того, что при этом нижняя
граница допуска Тн находится значительно ниже, «вылеты» за ее пределы,
т. е. «левые хвосты», будут практически нулевыми.
ТН RPLH APLH APLH RPLH Тв
Рис, 6.14. Два положения нормального распределения
с известным значением СТ Соб
Расстояние от центров этих распределений APLB и RPLB до верхней
границы допуска Тв определяется при помощи соответствующих квантилей
стандартного нормального распределения уровней (1 - ^aql) и (1 - <?Rql)>
соответственно:
- APLB = <5co6ZAQL » (6.38)
- APLB = gcoBZRqL , (6.39)
где ZAqL - квантиль уровня (1 - qjQL )'•>
Zrql - квантиль уровня (1 - qRqL ).
Эти квантили можно определить по табл. 6.5, приводимой ранее. Для
этого следует выразить значения приемочного qAQL и браковочного qRQL
240
уровней несоответствий в единицах ррт и найти ближайшие соответству-
ющие значения Z. Например, если
q = 100 ppm, то Z ~ 3,72;
q = 300 ppm, то Z ~ 3,43;
q = 1000 ppm, то Z ~ 3,09
ит. д.
Зная а соб из предварительного обследования ТП и найденные значе-
ния квантилей из (6.38) и (6.39) легко определить значения APLb и RPLb:
APLB =ТВ - асоб • ZAqL , (6.40)
RPLb = Тв -сзсоб -ZRqL. (6.41)
«Физический смысл» этих значений прост: если центр настройки ТП
(т. е. ц) будет равен
- APLB, то уровень несоответствий процесса будет равен qAQL\
- RPLB, то уровень несоответствий процесса будет равен qRQL
(см. рис. 6.14); левые «хвосты» здесь считаются нулевыми.
Легко таким же образом (симметрично) найти значения APLH, и
RPLH около нижней границы допуска Тн:
APLH =ТН - особ • ZAqL ; (6.42)
RPLH = ТН ~ ° соб ’ ZRQL • (6-43)
Естественно, что должно выполняться условие (см. рис. 6.14):
APLH{APLB, (6.44)
что накладывает требование на большое количество «сигм» ctco6, которые
должны помещаться в допуске:
ТВ ~ZAQL '^собУГн +ZAQL '^соб’ (6-45)
ТВ ~ТН}2- ZAQL ’асоб> (6.46)
°co6«rB-rH)/2-zAQL' (6-47)
Слежение за ТП должно быть организовано так, чтобы положения
центра настройки ТП на уровнях APLB, и RPLB уверенно различались (с за-
данными статистическими рисками а и Р). Для этого мы должны провести
контрольную границу UCL между APLB и RPLB, по которой будет прини-
маться решение (рис. 6.15):
- если очередное выборочное среднее ниже границы UCL, то
мы будем принимать решение о том, что ц < APLb, т. е.
настройка ТП удовлетворительна (т. е. здесь мы принимаем
описанную выше гипотезу);
241
- если очередное выборочное среднее выше границы UCL,
то мы будем принимать решение о том, что ц > RPLB, т. е.
настройка ТП неудовлетворительна (т. е. здесь мы отвергаем
гипотезу и принимаем альтернативу).
На рис. 6.15 показаны расстояния от UCL до APLB и RPLB и «хвосты»
распределений выборочных средних, которые равны соответствующим
рискам аир. Заметим, что «сигма» этих распределений зависит от п
и уменьшается с ростом п. Поэтому расстояния от APLB до UCL и от RPLB
j\q UCL также уменьшаются сростом п.
Для средних арифметических «сигма», распределения будет в -Ул раз
меньше (вспомним формулу (6.8) и рис. 6.6). Если ц = APLB, а мы следим
за ТП по выборкам объема л, сравнивая выборочное среднее х с контроль-
ной границей UCL, то «хвост» распределения средних выше границы UCL
соответствует риску изготовителя а (риск хорошую настройку ТП при-
знать неудовлетворительной).
«Хвост» этого распределения а и расстояние от APLB до контроль-
ной границы UCL связаны через квантиль Z« стандартного нормального
распределения уровня (1-а):
UCL - APLB =a-Z„= Za; (6.48)
х 4п
аналогично - для другого риска р, когда ц = RPLB.
RPLв - UCL = c-ZB = ^0- ZB. (6.49)
Когда ц будет находиться вблизи нижней границы допуска Тн (на
рис. 6.14 и 6.15 не показаны), нижняя контрольная граница LCL будет
определяться аналогичными соотношениями:
242
APLH -LCL = G~Za = ^-Za,
•Jn
LCL - RPLB- = o-ZB = ^-ZB.
yin
(6.50)
(6.51)
Таким образом, нахождение контрольных границ UCL и LCL для
приемочной контрольной карты сводится к дважды проводимому сужению
границ поля допуска (рис. 6.16).
Такое сужение исходного допуска возможно только в случае, когда
он содержит достаточно большое количество «сигм»^уСоб, иначе зона меж-
ду UCL и LCL (т. е. приемочная зона для значений х) окажется слишком
узкой или даже «отрицательной», и применение такой КК окажется невоз-
можным. Впрочем, второе сужение на величину Д2 зависит от объема вы-
борок п, с которыми мы собираемся работать, т. е. при увеличении п это
сужение будет меньшим. Однако здесь справедливы все замечания относи-
тельно выбора и, которые были сделаны выше.
Работа с описанной приемочной КК проста: до тех пор, пока текущие
выборки дают значения выборочных средних х внутри контрольных гра-
ниц [LCL; UCL] (см. рис. 6.16), процесс не следует регулировать. Если
очередная точка х вышла за пределы LCL или UCL, то следует сдвинуть
настройку ТП в соответствующую сторону; вся продукция, выпущенная с
момента предыдущей выборки, должна быть при этом подвергнута сплош-
ному контролю, в противном случае для нее не гарантируется достаточно
низкий уровень несоответствий, ниже значения ^RQL.
Тв
RPL,
^“^cod^RQL
RPL„
не превышает
4rql
Зона
для значений^,
при которых
уровень
несоответствий
удовлетворительным
LCL
(У соб гу
:"n
‘2~vco6z^RQL
UCL
Зона для значений х,
при которыхпроцесс
считается
Рис. 6.16. Дважды проводимое сужение границ поля допуска
243
В отличие от ККШ, при работе с приемочными КК для процесса
вполне допускается нестабильность, она не корректируется, т. е. здесь не
следует обращать внимания на серии точек. В результате для ТП значение
G полн может быть значительно выше сСоб- Но, тем не менее, потребителю
гарантируется выполнение условия (6.35), т. е. продукция с уровнем не-
соответствий q> qRQL практически не будет выпускаться на подконтроль-
ном ТП.
Список использованной литературы к разделам 6.5 и 6.6
1. Лапидус ВА Система статистического управления процессами. Система
Шухарта // Надежность и контроль качества. 1999, № 5. С. 11-19; № 6, С, 3-
13; №7. С. 13-21.
2. Адлер Ю.П., Шпер В.Л. Истоки статистического мышления//Методы ме-
неджмента качества. 2003, № 1, С. 34-40.
3. Адлер Ю.П., Шпер В.Л. На пути к статистическому управлению процессами
// Методы менеджмента качества. 2003. № 3. С. 23-28.
4. Адлер Ю.П., Шпер В.Л, Контрольные карты Шухарта //Методы менеджмента
качества, 2003. № 5. С 30-37; № 7. С. 33-37.
5. Розно М.И. Откуда берутся «неприятности»? // Стандарты и качество. 2002.
№ 11, С, 14-20.
6. Shewhart W, Economic Control of Quality of Manufactured Product, Milwaukee.
WI: ASQ Quality Press, 1931, (reprint 1980). 501 p.
7. Статистическое управление процессами. SPC (2-е издание): Пер. с англ. - Н.
Новгород: ООО СЦМ «Приоритет», 2012. 424 с.
8. Перспективное планирование качества продукции и план управления. APQP
(2 издание): Пер. с англ. - Н. Новгород ООО СМЦ «Приоритет», 2012. 221 с.
9. Анализ видов и последствий потенциальных отказов. FMEA (4-е издание):
Пер. с англ. Н. Новгород: ООО СМЦ «Приоритет», 2012. 282 с.
10. M.J. Harrv, J. R Luwson. Six Sigma. Producibility analysis and process characteri-
zation. Motorola Inc., 1992.
11. Практическое руководство. Применение прикладных статистических методов
при производстве продукции (для руководителей предприятий и организа-
ций). - Н. Новгород: ООО СМЦ «Приоритет, 2004. 56 с.
12. 12 Применение прикладных статистических методов при производстве про-
дукции (для специалистов), изд. 2-е, доп. и перераб. - Н. Новгород: СМЦ
«Приоритет», 2012. 50 с
13. ГОСТ Р ИСО 21747-2010, Статистические методы. Статистики пригодности и
воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества.
14. Процесс согласования производства части. РРАР/ [науч. ред. А. В. Глазунов
и др.; пер. с англ. И. Н. Рыбакова, Г. А. Тюленева]. - 4-е изд. - Нижний Нов-
город : ООО СМЦ «Приоритет», 2012. - XII, 125 с.
15. Генри Р. Нив. Пространство доктора Деминга: Пер. с англ. Тольятти: Альпина
Бизнес Букс , 2005. 376 с.
16. ГОСТ Р ИСО 7870-3-2013 Статистические методы. Контрольные карты. Часть
3. Приемочные контрольные карты (ISO/FDIS 7870-3).
244
Контрольные вопросы
1. Объясните роль квалиметрии в обеспечении качества.
2. Инструментальные и экспертные методы оценки качества продукции.
3. Использование морфологических матриц в оценке и планировании качества
продукции.
4. Где и с какой целью используют логическую диаграмму FT А!
5. Где используют «дерево» отказов?
6. Роль техпроцесса в обеспечении качества.
7. Как можно использовать уравнение дефектности процессов?
8. Как можно определить уровень добротности процессов и продукции?
9. Что такое ррт!
10. Оценка точности и стабильности техпроцессов. Как она выполняется?
11. Оценка качества процессов с помощью гистограммы.
12. Как используется в оценки качества нормальный закон распределения веро-
ятности.
13. С какой целью используются контрольные карты Шухарта?
14. Как определить индекс возможности техпроцесса?
15. Как рассчитать предупредительные границы на контрольных картах Шухар-
та?
16. Как можно регулировать техпроцесс с помощью карт Шухарта?
17. Как вы понимаете термин «статистическое мышление»?
18. Как должна выполняться настройка техпроцесса?
19. Что означает выброс точки за контрольные границы карт Шухарта?
20. По какому основному принципу обеспечивается выпуск продукции в России
и почему?
245
7. ОРГАНИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ ПОВЫШЕНИЯ
КАЧЕСТВА НА ПРЕДПРИЯТИИ ПУТЕМ СНИЖЕНИЯ
УРОВНЯ ДЕФЕКТНОСТИ
7.1. Работа по планированию качества на предприятии
Планирование предполагает в первую очередь формулирование це-
лей, разработку плана достижения поставленных целей и оценку времени,
необходимого для выполнения этого плана. Процесс планирования застав-
ляет руководителей мыслить перспективно, улучшает координацию раз-
ных направлений деятельности, способствует определению целей и задач,
позволяет получить показатели для контроля.
В виде самостоятельных направлений планирования повышения ка-
чества продукции на предприятии выделяют:
- внутрипроизводственное планирование качества продукции;
- планирование внедрения системы управления качеством на пред-
приятии;
- планирование кадрового обеспечения повышения качества про-
дукции;
- планирование потерь предприятия от внутреннего и внешнего
брака (дефектности);
- планирование качества продукции в договорах и контрактах.
При этом, на предприятиях, планирование качества по снижению по-
терь от брака дефектности затруднено из-за отсутствия методик количе-
ственного измерения качества, статистических данных по возникающим
дефектам, классификации дефектов по группам, методик уменьшения ко-
личества дефектов. Практика разработки проектов показала, что на каждой
из стадий жизненного цикла изделия, затраты возрастают в 10 раз по срав-
нению с предыдущей стадией, а на этапе эксплуатации по сравнению
с этапом планирования в 1 000 раз (рисунок 7.1).
246
Рис. 7.1. Десятикратное увеличение расходов на следующем этапе
при устранении несоответствий и дефектов
Наиболее распространены следующие мероприятия при планирова-
нии обеспечения качества продукции:
- формирование заданий по выпуску продукции с требуемыми зна-
чениями показателей качества на заданный момент времени или в
течение заданного интервала времени;
- планы научно-исследовательских или опытно-конструкторских
работ;
- опросы потребителей с целью определения средних оценок каче-
ства и пожеланий;
- достижение заданной величины комплексного (нескольких ключе-
вых показателей) или основного показателя качества, предполага-
ющие увязку нескольких характеристик продукции;
- FMEA-анализ (методика расчетов коэффициентов риска);
- диаграмма Парето;
- синхронное проектирование;
- планирование экспериментов по Тагути;
- статистический контроль процессов;
- функционально-стоимостной анализ и т. д.
Указанные мероприятия характерны для массового или серийного
производства, в условиях единичного производства применение подобных
решений не всегда эффективно или требует адаптации. Кроме того, для
планирования качества необходимы методика оценки качества - т. е. си-
стема формирования количественных показателей. Наиболее распростра-
нены в машиностроении методы оценки качества, на основе нормативных
247
документов (ГОСТы, техническая документация и т. д.), основанные на
единичных показателях качества. На основе единичных показателей выде-
ляют классы и типы. Эти градации имеют уровни качества (1, 2 сорт
и т. д.). Таким образом производитель и потребитель пользуются дискрет-
ными показателями, что снижает точность в конечной оценке и позволяет
выпускать изделия с набором выходных характеристик близко к границам
допусков, комбинация которых снижает надежность работы и увеличивает
скорость деградации изделия.
Нами предлагается планировать качество не только для процесса из-
готовления изделия, но и для всего жизненного цикла изделия, начиная от
его проектирования, включая изготовление и эксплуатацию и заканчивая
утилизацией.
Учитывая, вышесказанное мы предлагаем использовать для пла-
нирования обеспечения качества вероятности (доли) несоответствий по
отдельным ключевым показателям качества этапов жизненного цикла из-
делия. При этом доли <7пР несоответствий измеряются как количество
дефектов в партии. Предлагается различать следующие виды дефектно-
сти:
- ^пР - дефектность при проектировании (ошибки проектировщиков);
- <?т - дефектность технологического процесса (ошибки технологов);
- - дефектность при контроле (брак пропущенный контролерами);
- ^изг - дефектность при изготовлении;
- ^экс - дефектность при эксплуатации (количество дефектов, выявлен-
ных при эксплуатации).
Тогда вероятность (доля) бездефектной продукции, или коэффици-
ент качества может быть рассчитан по формуле
К = КтКк-Кшг-Кжс =
Выражение (7.1) имеет приблизительное решение
К = 1 ~ (Япр + ЯТ + Як Яизг + Яэкс) • (7*2)
Выражение (7.1) неудобно для практических расчетов, но оно явля-
ется точным. Выражение (7.2) имеет относительно точное решение, если
Z<7/^0,l. (7.3)
Наиболее рационально планировать не количество уменьшаемых
дефектов, а количество бездефектной продукции или добротность состав-
ляющих производственного процесса:
Pi=\~qi, (7.4)
тогда выражение (7.1) примет вид
248
п
к = П Pi = Рпр 'РТ'РК' Рэкс >
где п - количество оцениваемых параметров.
(7.5)
Как и выражение (7.1) выражение (7.5) в пределе стремится к едини-
це, при возрастании до единицы ее составляющих величин ph или умень-
шение до нуля дефектностей qh
Выражение (7.5) имеет четыре, а при более детальном рассмотрении
и более неизвестных величины и не имеет прямого решения. Для этого
нужны дополнительные условия, и одним из них являются статистические
данные предприятия, с их помощью можно определить относительные ко-
эффициенты для каждого параметра р,.
Например:
РТ ~ а ’ Рпр
Рк "" Р ’ Рпр
(7.6)
Рэкс ~ 7 ’ Рпр
а = -^—,где
Рпр
Р = ^-,где
Рпр
У=р^угде
Рпр
В знаменателе может находиться любая из составляющих ph в данном
случае выбранарпр. Подставив это выражение в уравнение (7.5) получим:
= Рпр<а-Рпр}-^-Рпр}-^ Рпр} = а-^-1 РпрП (7.7)
Тогда при п = 4
Рпр о
р Va-p-y
Допустим, что на предприятии
рпр = 0,97; рт= 0,93; рк = 0,99; рэкс = 0,94.
Коэффициент качества при этом составляет
К = 0,97-0,93-0,99-0,94 = 0,839; соответственно
(7.8)
а = Р7_ = ^_ = 0,959
Рпр ®’^7
р = -^ = ^22 = 1,021
Рпр 0,97
Рэкс, = 0^94 =
Рпр 0,97
249
Допустим, что предприятие решило поэтапно снизить доли дефект-
ности q, без приобретения новой техники и оборудования, т. е. путем со-
вершенствования достигнутого. Как же спланировать доли снижения де-
фектности между различными структурами предприятия? Запишем выра-
(7.9)
где Кд - достигнутый коэффициент качества;
- планируемое повышение коэффициента качества.
На первом этапе повышение коэффициента качества по решению руко-
водства составило ЬК = 0,03, а уже достигнутый коэффициент качества Кд =
0,839, тогда
Рпр V 0,959-1,021-0,969
и на основе выражения (7.6) получим:
РТ = “' Рпр = 0,959 • 0,978 = 0,937
РК = Р • Рпр = 1,021 • 0,978 = 0,998
Рэкс =Г Рпр = 0,969 • 0,978 = 0,947
где pi - рассчитанные значения до добротности для процессов проектиро-
вания изделия, проектирования технологии и эксплуатации, соответ-
ственно дефектность этих величин будет следующей:
Япр =i~Pnp =0,022; qT =\-рт =0,063;
ЯК =1 -РК = 0,002; q3K = 1 -рэк = 0,053.
Теперь каждая структура производства получила плановые данные
по снижению дефектности и может разрабатывать мероприятию по их ис-
полнению. Если предприятие планирует общее снижение дефектности, то
для каждого подразделения величина должна обосновываться техниче-
ски, экономически и повышением квалификации персонала. В любом слу-
чае качество планирования будет напрямую зависеть от тщательности под-
готовки статистических данных (табл. 7.1 и 7.2).
250
Таблица 7.1
Форма планирования совершенствования процессов с целью увеличения коэффициента качества
№ п/п Дефектность, кол-во «у/1 ООО (q) Добротность Р = (W) Планируемая добротность Р Планируемая дефектность Я Причины возникновения дефектности Мероприятия по устранению причин дефектности Срок выполнения Объем финансирования Эффект
1 2 3 5 6 7 8 9 10 11
1. Совершенствование входного контроля
Итого
2. Совершенствование качества при проектировании
Итого
3. Совершенствование качества проектирования технологических процессов
Итого
4. Совершенствование качества организации производства
Итого
5. Совершенствование характеристик эксплуатации (надежности, эргономичности, безопасности и т. д.)
Итого
Коэффициент качества: Кд = рк • рпр ртп рот рэкс
Коэффициент планируемого качества: К = + АК
Таблица 7.2
Пример заполнения формы «Планирование качества»
№ п/п Дефектность, кол-во «у/1000 Добротность р = (1-?) Планируемая добротность Р Планируемая дефектность Я Причины возникновения дефектности Мероприятия по устранению причин дефектности Срок выполнения Объем финансирования Эффект
1 2 3 5 6 7 8 9 10 И
1. Совершенствование входного контроля
Процесс отсутствует
Итого
2. Совершенствование качества при проектировании
0,01 0,99 0,998 0,002 Высокая загрузка Приобретение САПР 10.05.08 10 000 000
Итого 0,01 0,99 0,998 0,002 10 000 000
3. Совершенствование качества проектирования технологических процессов
0,07 0,93 0,937 0,063 Лишние операции Пересмотр ТП 09.03.08 200 000
Итого 0,07 0,93 0,937 0,063 200 000
4. Совершенствование качества организации производства
0,015 0,985 0,989 0,011 Невнимательность Работа с персоналом Немедленно 1 000
0,015 0,985 0,989 0,011 Износ оборудования Ремонт 12.04.08 500 000
Итого 0,03 0,97 0,978 0,022 501 000
5. Совершенствование характеристик эксплуатации (надежности, эргономичности безопасности и т. д.)
0,06 0,94 0,947 0,053 Дефекты конструкции Пересмотр конструкции Немедленно 200 000
Итого 0,06 0,94 0,947 0,053
Коэффициент качества: Кд = pv- рш- рот- рж = 0,99 • 0,93 • 0,97 • 0,94 = 0,839.
Коэффициент планируемого качества: К = Кд + ДК = 0,839 + 0,03 = 0,869.
Предполагается, что статистические данные должны собираться по
всем выявленным несоответствиям (заполняются контрольные листки), и
классифицируются по группам. На основании этой классификации можно
также рассмотреть и дефектность по группам. Рассматривая статистику
дефектности и добротности по каждой группе, появляется возможность не
только спланировать добротность, но и предложить мероприятия для
устранения причин возникновения.
Формализовано работу по планированию качества на предприятии
можно представить в виде двух этапов:
- сбор статистической информации;
- процесс планирования.
Для реализации первой группы мероприятий достаточно возможно
использование контрольных листков и предупреждений ОТК. Для реали-
зации процесса планирования предлагается следующая форма:
При поэтапном повышении качества, регистрируемого через коэф-
фициент качества К, можно графически показать рост затрат на качество 3
и получаемую при этом прибыль 77.
Эти графики будут иметь противоположные тенденции- затраты
будут возрастать, а прибыль уменьшаться. На кривой прибыли всегда бу-
дет находиться точка 8, начиная с которой прибыль начнет уменьшаться,
т. е. угол (р§ будет отрицательным
q>5=arctg
(»4~ »3)
АЛГз-4
(7.Ю)
где п4, из - прибыль, соответствующая 3 и 4 этапам планирования;
ЛАз-4 - планируемое на этом этапе повышение показателя качества.
Если предприятие допустило такую ситуацию, значит, его руковод-
ство упустило момент, когда было необходимо переходить на выпуск но-
вой продукции (точка а) или прекратить вложения, направленные на по-
вышение качества, ограничившись соблюдением технологической дисци-
плины и достигнутого значения комплексного показателя качества.
Таким образом, получена возможность для решения следующей со-
вокупности задач:
- определение затрат на обеспечение качества и, следовательно,
конкурентоспособности;
- целесообразность проведения реинжиниринга выпускаемой про-
дукции с новыми характеристиками, и с какими их значениями,
или приступить к выпуску новой продукции;
- возможность управления себестоимостью (путем изменения затрат
на качество) с целью оптимизации конкурентных преимуществ;
- возможность прогнозирования затрат на качество, следовательно,
и конкурентоспособность продукции;
253
- определение направлений совершенствования проектирования из-
делий и технологических процессов, производства и эксплуатации.
$ _ $ Список литературы к разделу 7.1
1. Управление качеством. Робастное проектирование. Метод Тагути. Перевод с
англ. М.: «Сейфи» 2002. 384 с.
2. М. И. Розно, Л. В. Шинко. Пора заняться технологическим процессом И Ме-
тоды менеджмента качества № 7-10, 2004.
3. Брагин Ю. В. Инженерные методы повышения качества и снижения затрат по
Генити Тагути. Выпуск 1. Функция потерь. Ярославль: Центр качества, 2005.
68 с.
4. Лисенков В. Н. Робастное проектирование: Использование ортогональных
планов неполного перебора вариантов. Методы менеджмента качества. № 5
2007г., с. 18-22.
5. Розно М. И. Проектирование: с FMEA или без? И Стандарты и качество. -
2001. №9.
7.2. Инструменты обеспечения качества
Японские специалисты в стремлении вывести экономику страны из
разрухи после второй мировой войны на передовые позиции посчитала
приоритетным качество продукции. Эта задача получила уровень нацио-
нальной, и ее решению существенно помогли так называемые семь ин-
струментов качества.
Главное достоинство этих инструментов в том, что они в равной сте-
пени понятны простому исполнителю, включая малоквалифицированного
рабочего, и руководству предприятий. Они являются основой для реализа-
ции принципа принятия решений, основанных на фактах в противовес ши-
роко известным в России командным методам «я сказал, а вы обосновы-
вайте!»
К числу таких инструментов обеспечения качества относят:
1) причинно-следственную диаграмму Исикавы;
2) диаграмму Парето;
3) контрольные листки;
4) метод расслоения (стратификация данной информации;
5) построение диаграмм рассеивания;
6) построение гистограмм;
7) контрольные карты.
Все эти инструменты наибольший эффект дают в массовом и круп-
носерийном производствах. Производитель малых и средних масштабов
может успешно применять первые четыре из перечисленных методов, а в
особых случаях и все остальные.
254
Отдавая должное этим методам, нужно понять, что они все при гра-
мотном использовании только выявляют причину снижения качества,
а исправление ситуации удел технических специалистов, или, что лучше,
самих работников служб ОТК и качества, если они понимают дело, а не
занимают наблюдательно-регистрирующую позицию.
В период введения М. С. Горбачевым печально известной государ-
ственной приемки один из руководителей инструментального производ-
ства Харьковского тракторного завода сказал следующую реплику: «Кто
умеет работать - работает, кто не умеет - учит; кто и этого не уме-
ет - руководит, а кто ничего не умеет, тот контролирует». Обидное,
но очень правильное высказывание!
7.2.1. Причинно-следственные диаграммы Исикавы
Считается, что этот экспертный метод появился в Японии для выяв-
ления причин сбоя технологических процессов, когда очевидные его
нарушения обнаружить трудно.
Известное английское стихотворение «Гвоздь и подкова» в переводе
С. Я. Маршака гласит:
Не было гвоздя - пропала подкова,
Захромала лошадь - командир убит,
Армия разбита, армия бежит,
Враг вступает в город, пленных не щадя,
Потому, что в кузнице не было гвоздя!
Задача экспертизы - найти этот самый «гвоздь», снижающий каче-
ство.
Существуют определенные правила построения таких диаграмм, ко-
торые определяют структуру показателей качества и значимость каждого
фактора:
Используется группа работников, из которой руководство устраняет-
ся, т. е. роль экспертов выполняют рабочие (исполнители).
Сохраняется анонимность высказываний.
Младшие высказываются первыми.
Время проведения экспертизы ограничено.
За найденное решение автор должен получить вознаграждение.
Допустим, нужно определить, от каких факторов и в какой мере за-
висит качество выпекания хлеба.
Вначале выделим общепринятые факторы, (т. н. четыре А), а именно:
качество труда, качество документации, качество средств труда и качество
предметов труда. Далее каждую составляющую разделим на причины и
для каждой из них определим экспертным путем весовой показатель qt
(£qi=\). Пример диаграммы приведен на рис. 7.2.
255
Качество
труда (0,25)
Качество
документации (0,15)
Состояние рабочий
мест (0,07)
Профессиональная^
подготовка (0,08)
Полнота \
технических \
требований (0,03)
Исполнение (0,1)
Условия \
стимулирования (0,1)
Доступность \
изложения (0,02)
Метрологическое
обеспечение (0,1)
Условия хранения (0,07)
Качество
продукции
Качество
оборудования (0,18)
Технологическая
подготовка
производства (0,12)
Качество упаковки (0,04)
Условия
транспортирования (0,091
Качество
Качество Качество
средств труда (0,4) предметов труда (0,2)
Рис, 7,2, Диаграмма Исикавы, построенная
по принципу учёта факторов
Часто диаграмму удобнее составлять по ходу техпроцесса. В этом
случае яснее используется схема причина - следствие, она более понятна
экспертам-рабочим, которые непосредственно участвуют в производстве
продукта и видят изменение качества на всех стадиях техпроцесса. Здесь
удачно реализуется процессный подход, т. к. исполнители всегда знают
качество поступившего сырья (вход) и в каком виде они передали изделие
другим (выход). Пример такой диаграммы приведен на рис. 7.3 для токар-
ной обработки детали из заготовки, полученной ковкой и после обработки
передаваемой на закалку и последующее шлифование.
Как же группа экспертов находит причину сбоя (этот самый гвоздь)?
Если техпроцесс был стабилен (необходимое начальное условие), то,
в первую очередь, по изменениям, которые произошли на выделенных эта-
пах техпроцесса (причина) и по результатам (следствие), к которым они
привели. Часто предположения интуитивны, но это не лишает их ценности,
поскольку их высказывают непосредственные исполнители. Нужно осо-
знать, что для исполнителей техпроцесс является жизненной средой, и ее
слабые стороны они понимают лучше всех.
256
Оператор
Приспособления Инструмент
I Соответствие / Квалификация
Задний центр /условиям обработки р--------------
--------------- г----------*----- /Морально-физическое
/ Техническое / С0СТОЯНИе
состояние р-------------------------------------- ---
Патрон
Индекс ~ у Твердость \ Техническое
возможностей г Состояние базовых \ состояние
I поверхностей V соответствие
Техническое Гприпуски на \ условиям
м\ токарную обработку 1 обработки
Полуфабрикат
Токарный
станок
Заготовка
(поковка)
Смазочно-охлаждающая
техническая среда (СОТС)
Процесс формообразования
Рис, 7,3, Диаграмма Исикавы, составленная «по ходу» техпроцесса
Формировать команду экспертов следует, включая в ее состав тех,
кто изготавливает заготовку (вход), тех, кто ее обрабатывает (процесс
формообразования) и тех, кто изготовленный полуфабрикат будет далее
обрабатывать. Такой подход устраняет т. н. стыки, которые всегда являют-
ся слабым звеном. Вспомните, стыки всегда ищут разведки всех видов
и именно по ним наносятся самые эффективные удары!
Достоинство диаграмм (см. рис. 7.2 - 7.3) наглядность, так как на
них видны все возможные причины. Недостаток заключается в том, что на
диаграммах не указываются, к каким следствиям приводят рассматривае-
мые причины, так как на общепринятых диаграммах они обезличены.
В качестве пояснения рассмотрим пример. На рисунке 7.4 показана
тонкостенная труба с размерами d*l*t =70x220x4, которая относится к так
называемым нежестким деталям.
Рис, 7,4, Изготавливаемая тонкостенная деталь
257
Заготовкой детали служит труба с припусками на линейные и диа-
метральные размеры ~ 2 мм. Термическая обработка при изготовлении де-
тали не используется, размеры dndi выполняются по восьмому квалитету
точности, требования по шероховатости Rz 20, а эллипсность обработан-
ной детали, установленной по плоскости на левый торец, составляет не бо-
лее 0,05 мм.
Деталь обрабатывается на токарных станках с ЧПУ проходными и
расточными твердосплавными резцами, оснащенными сменными много-
гранными пластинами (СМП).
Традиционный вид диаграммы для рассматриваемого объекта пока-
зан на рисунке 7.5, где приведены только наиболее существенные причины
возникновения дефектов детали.
а. Заготовка
с. Режущие инструменты
Разностепенность
«Пятнистая»
твердость
Овальность
Продольная
кривизна
Персонал
Индекс
возможностей Ср
Стабильность
усилий закрепления
Погрешности
базирования
Дефект
детали
Ь. Оборудование d. Технологическая
оснастка
Рис. 7.5. Традиционная диаграмма Исикавы
(причинно-следственная диаграмма)
Указанные причины соответствуют реальной производственной си-
туации, соответствующей обработке тонкостенных деталей, поэтому важ-
но понимать, какие виды дефектов являются следствием указанных причин
(ведь диаграмма носит название причинно-следственной) и имеется ли
корреляция причин между собой на различных ветвях диаграммы. На эти
вопросы традиционная диаграмма (см. рис. 7.5) ответа не дает.
С высокой вероятностью можно утверждать, что операторы станков
с ЧПУ и изготовители заготовки знают ответы на поставленные вопросы,
но формально эта информация не документируется. Нарушается один из
важнейших принципов ИСО 9000:2015, и поскольку причина дефекта чет-
ко не обозначена самими работниками, возникают разногласия в понима-
нии проблемы руководством.
258
Важно понимать, что ужесточением допусков такие задачи не реша-
ются, поскольку при этом всегда резко возрастают производственные рас-
ходы.
На рисунке 7.6 показана более информативная форма причинно-
следственной диаграммы.
а. Заготовка
al. Разностепснность.
а2. «Пятнистая» /
твердость /
аЗ. Овальность /
а4. Продольная 7
кривизна /
а (4%)/
Ь. Оборудование
Ь2. Персонал
Ь (0.3%)
61. Индекс
возможностей С
инструменты
с 1 .Использование
марки твердых
сплавов
с. Режущие d. Технологическая
с (1.5%)
с2. Рабочие
углы СМП
сЗ. Используемые
покрытия СМП
Л (1.5%)
оснастка
d2. Погрешности
базирования
dl. Стабильность
усилий
закрепления
Погрешность формы
и расположения
Волнистость
Снижение
прочности
Погрешность
линейных размеров
Волнистость
Повышенная
шероховатость
Погрешность формы
и расположения
Волнистость
Погрешность
линейных размеров
Взаимосвязи причин
п 1. (al; a2; аЗ; а4)->(<71; </2)->Погрешность формы и расположения
п 2. (al; а2; аЗ; а4)->(с1; с2)-»(</!; </2)->Волнистость
п 3. (cl; с2; сЗ)-> Повышенная шероховатость
п 4. (61; 62)—►(</!; dl)—►Погрешность линейных размеров
Рис. 7.6. Предлагаемая форма диаграмма Исикавы
(причинно-следственная диаграмма)
Диаграмма (см. рис. 7.6) имеет ряд существенных отличий от ранее
приведенной диаграммы (см. рис. 7.5).
1. Выше горизонтальной линии с опорными точками a-b-c-d приво-
дятся только причины, полностью соответствующие предыдущей
диаграмме (см. рис. 7.5).
2. Ниже горизонтальной линии от опорных точек a-b-c-d показаны
следствия причин, отмеченных на соответствующих ветвях диа-
граммы, с указанием в процентах, доли дефектов, выявленные
экспертами.
З. Ниже диаграммы показана взаимосвязь причин. Здесь взаимно
коррелирующие причины, как из различных ветвей, так и из одной
ветви и дефекты им соответствующие расположены по мере убы-
вания степени их вероятности.
Например, погрешности заготовки (al; a2; a3; a4) в совокупности с
погрешностями базирования, установки и закрепления (rfl; d2) приводят к
наиболее опасной и неисправляемой погрешности формы (некруглости и
неконцентричности наружных и внутренних поверхностей и непрямоли-
нейности обработанной детали) (см. п. 1 рис. 7.6).
259
Те же причины, что и в п. 1 в сочетании с факторами (cl и с2) и (rfl
и сП) вызывают появление частично исправляемой погрешности - волни-
стости.
Причины обозначаются буквой, совпадающей с обозначением глав-
ной ветви, и порядковым номером, определяющим их расположение
(рис. 7.6) на рассматриваемой ветви.
Если обнаруживается влияние всех причин одной ветви, вместо со-
четания (al; а2; аЗ; а4) можно использовать обозначение В этом случае
взаимосвязь п. 1 (см. рис. 7.6) записывается следующим образом: а^> d% -
погрешность формы и расположения.
Последняя диаграмма (см. рис. 7.6) более информативна по сравне-
нию с традиционной причинно-следственной диаграммой поскольку не
только показывает причины дефектов, но и их виды, а главное виновников
их возникновения, что позволяет грамотно определить требуемые коррек-
тирующие мероприятия.
Для приведенного примера наибольший эффект будет достигнут пу-
тем использования люнетов, центрирующих патронов с охватывающими
губками, с двумя зонами центрирования. Все эти мероприятия относятся к
техническим решениям.
7.2.2. Диаграмма Парето
Это один из самых эффективных инструментов обеспечения качества -
он помогает принимать правильные решения и оценивать правильность уже
принятых решений. По своей сути это метод сравнения.
Наиболее часто сравнивают:
- фактические данные с плановыми или требуемыми показателями;
- показатели текущего периода с показателями предшествующего
периода;
- показатели работы одного подразделения с аналогичными показа-
телями работы других подразделений;
- деловые и личные качества одних работников с аналогичными ка-
чествами других (возможно попарное сравнение);
- индивидуальные показатели со средними по подразделению;
- результаты работы до и после введения каких-либо новшеств.
Для обеспечения правильности выводов при сравнении необходимо,
чтобы сравниваемые показатели были сопоставимы, то есть однородны и
однокачественны.
Итальянский экономист Вильфредо Парето сформулировал принцип:
«Внутри данной группы или множества элементов отдельные малые со-
ставные части обнаруживают намного большую значимость, чем их от-
носительный удельный вес в этой группе». Этот принцип известен также
как правило 20:80, которое с достаточным приближением отражает факти-
260
ческое соотношение многих явлении, что неоднократно подтверждалось на
практике в самых различных сферах. Руководствуясь этим правилом, мож-
но вывести целый ряд заключений: 20 % вкладчиков банка имеют 80 %
обшей суммы вкладов; 20 % любителей пива выпивают 80 % пива; 20 %
клиентов дают 80 % оборота; 20 % отклонений вызывают 80 % потерь
ит. п.
В повседневной деятельности предприятия постоянно возникают
различные проблемы, такие, как трудности с оборотом кредитных сумм,
освоением новых правил принятия заказов, появлением брака. Возможен
рост трудоемкости, наличие на складах нереализованной продукции, по-
ступление рекламаций, количество которых не уменьшается, несмотря на
старания повысить качество.
Поиски решения этих проблем начинают с их классификации по от-
дельным факторам (операциям) с целью выяснения основных, т. е. тех, ко-
торые связаны, например, с наибольшими затратами. Чтобы выявить ос-
новные факторы строят диаграммы Парето и затем производят их анализ.
При использовании диаграмм Парето составляющие, по которым
производится анализ, объединяются в три группы: А, В, С. Это объясняет
второе название диаграммы Парето - диаграмма АВС.
В первую группу объединяют три фактора, которые по своей вели-
чине превосходят все остальные и располагают их в порядке убывания.
Во вторую группу заносят три последующих фактора, каждый из ко-
торых в убывающем порядке непосредственно примыкает к группе А.
В третью группу заносят все остальные факторы, выделяя в качестве
последнего фактора группу «прочие факторы», т. е. те, которые не удалось
разделить на составляющие.
Если производить стоимостный анализ, то считается, что на группу
А приходится 70...80 % всех затрат, а на группу С - 5... 10 %. Промежу-
точная группа В характеризуется 10...25 % затрат, связанных с ошибками
и дефектами в работе. Неравноценная стоимость групп А, В, С наводит на
мысль различного подхода к рациональным затратам на производство де-
талей, входящих в эти группы. Например, контроль деталей в группе А
должен быть наиболее жестким, а в группе С наиболее упрощенным.
Пример. Допустим, что предприятие выпускает кровельное железо. В
течение месяца было произведено 8020 бракованных листов и, естествен-
но, была поставлена задача на уменьшение брака. Для анализа было реше-
но построить диаграмму Парето.
Служба качества предприятия собрала месячные данные по браку
кровельных листов, приведенные в табл. 7.3.
С этой целью:
1) собирают месячные данные, которые могут иметь отношение к
браку, выявляют количество видов брака и подсчитывают сумму
потерь, соответствующую каждому из видов;
261
2) располагают виды брака в порядке убывания суммы потерь так,
чтобы в конце стояли виды, соответствующие меньшим потерям,
и виды, входящие в рубрику «Прочие»;
3) строят столбчатый график, где каждому виду брака соответствует
свой прямоугольник (столбик), вертикальная сторона которого
соответствует величине потери от этого вида брака (основания
всех прямоугольников равны) и вычерчивается кривая кумуля-
тивной суммы, (так называемая кривая Лоренца): на правой сто-
роне графика откладывают значение кумулятивного процента.
Полученный график называется диаграммой Парето;
4) по оси абсцисс откладывают виды брака, а по оси ординат - сум-
му потерь;
5) подсчитывают накопленную сумму потерь, и её принимают за
100 %;
6) проводят построение кумулятивной (накопительной) кривой Ло-
ренца;
7) на диаграмме Парето указывают ее название, период полученных
данных, число данных, процент брака, итоговую сумму потерь.
Таблица 7.3
Данные о браке в производстве кровельных листов
Вид брака и количество некачественных изделий Потери от брака в денежном выражении (в тыс. руб.) Потери от брака в процентном выражении (В %)
1.Боковые трещины - 140 5,4 3,449
2. Шелушение краски - 3 400 3,7 2,397
3. Коробление - 900 62,0 40,181
4. Отклонение от перпендикулярности - 320 20,0 12,961
5. Грязная поверхность - 1 320 4,5 2,91
6. Винтообразнозность - 1 250 8,5 5,508
7. Трещины по поверхности - 820 10,0 6,488
8. Боковой изгиб - 420 30,0 19,442
9. Прочие причины - 600 10,2 6,660
Итого 154,3 100%
По данным табл. 7.3 построена диаграмма Парето на рис. 7.4.
Произведем ее анализ. Три вида брака: коробление, боковой изгиб,
отклонение от перпендикулярности составляют соответственно 40,181 %,
19,442%, 12,961 % потерь, а в общей сумме так называемая группа А
составляет 72,584 %. На эту группу на первом этапе анализа и нужно обра-
тить особое внимание.
262
На втором этапе нужно проанализировать каждую из операций груп-
пы Л, затем составить график мероприятий, которые позволят снизить
процент брака.
Рассуждения повседневной жизни при анализе различных ситуаций
практически ничем не отличаются от принципов построения диаграммы
Парето, но она является производственным документом и отвечает логике
систем качества в стандартах ИСО - действия по улучшению качества
должны документироваться.
1 - боковые трещины; 2 - шелушение краски; 3 - коробление;
4 - отклонение от перпендикулярности; 5 - грязь на поверхности;
6 - винтообразность; 7 - трещины на поверхности; 8 - боковой изгиб;
9 - прочие причины
Если диаграмма Парето строится в течение каждого месяца, то служ-
ба качества немедленно определяет причину брака и намечает мероприя-
тия по ее устранению.
Для сравнения диаграмм достаточно вычерчивать их на кальке в од-
ном масштабе и просто совмещать их друг с другом (эффективнее это вы-
полнять на дисплее ЭВМ). При принятии правильных решений факторы из
группы А перемещаются в группы В и С, а накопленный процент потерь
ощутимо снижается.
Список литературы к разделу 7.2
1. «Семь инструментов качества» в японской экономике. М.: Издательство
стандартов, 1990. 88 с.
2. Беркович Д. М. Формирование науки управления производством: Крат-
кий исторический очерк. М.: Наука, 1973. 164 с.
3. Бубер М. Диалог. - Два образа веры: Пер. с нем. - М.: Республика, 1995.
464 с.
263
4. Гончаров В. В. Руководство для высшего управленческого персонала (в
двух томах). М.: МНИИПУ, 1996,Т. 1, 708 с., Т.2, 720 с.
5. Ефремов В. С. Семь граней современного менеджмента // Менеджмент в
России и за рубежом. 1997, № 7, 8. С 3-13.
6. Керне Д. Т., НедлерД. А. Пророки во тьме или рассказ о том, как «Ксе-
рокс» восстал из пепла и дал бой японцам: Пер. с англ. СПб.: Азбука -
Терра, 1996. 352 с.
7. Куме X. Статистические методы повышения качества. Пер. с англ. М.:
Финансы и статистика, 1997, 304 с.
8. Питерс Т., Уотермен Р. В поисках эффективного управления (опыт луч-
ших компаний): Пер. с англ. М.: Прогресс . 1986. 288 с.
9. Харрингтон Д. X. Управление качеством в американских корпорациях:
Сокр. пер. с англ. / Под ред. Л. А. Конарева, Экономика 1990. 272 с.
10. Шонеберг Р. Японские методы управления производством. Девять про-
стых уроков. Сокр. пер. с англ. / Под ред. Л. А. Конарева. М.: Экономика,
1988. 251 с.
11. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов. О. П. Глудкин,
Н. М. Горбунов, Ю. В. Зорин. Под ред. О. П. Глудкина. М.: Радио и связь,
1999, 600 с.
12. А.Н. Лисенков Робастное проектирование: использование ортогональных
планов неполного перебора вариантов/ Методы менеджмента качества,
№ 5, 2007, С. 18-22.
13. Шишкин И. Ф., Станякин В.М. Квалиметрия и управление качеством:
Учебник для вузов. - М.: Издательство ВЗПИ, 1992, 225 с.
14. Управление качеством. Робастное проектирование. Метод Тагути. Пер.
с англ. - Сейфи. 2002 - 384 с.
15. Техническое регулирование: Учебник / Под ред. В. Г. Версана, Г. И. Эль-
кина. - М.: ЭАО «Издательство Экономика», 2008, 678 с.
7.3. Использование инструментов обеспечения качества
в производственных процессах
Для непрерывного повышения качества всех организационных про-
цессов в рамках машиностроительных предприятий необходимым услови-
ем в настоящее время является освоение системы Всеобщего управления
качеством (TQM).
TQM - это система, включающая в себя различные методы, направ-
ленные на комплексное повышение производительности, совершенствова-
ние организационных процессов на предприятиях и выпуск качественной с
точки зрения потребителей продукции.
Освоение TQM, а также использование различных производные
от TQM систем, например «Бережливое производство», «Шесть сигм»,
SPS (Statistical Process Control- Статистический контроль процессов),
MSA (Measure-ment-System-Analusis - Анализ измерительных систем),
РРАР (Product Part Approval Process- Процесс согласования производ-
ства части), BSC (Balanced Scorecard - Система сбалансированных пока-
зателей») требует от производителей установление конкретных целей
264
в области качества, а также структурирование инструментов и методов
управления качеством, позволяющих обеспечить реализацию поставлен-
ных целей.
Следуя основным разделам работы О. П. Глудкина «Всеобщее
управление качеством», рассмотрим каждое направление работ в области
качества в виде диаграммы (рис. 7.8).
ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ
Инструменты
обеспечения
качества
Инструменты
обеспечения
качества
Связи с исследуемыми
процессами
Рис. 7.8. Диаграмма достижения поставленной цели
Представленная диаграмма (см. рис. 7.8) имеет центральную ветвь,
указывающую на поставленную цель (целевую функцию) и боковые ветви,
идентифицирующие используемые инструменты и методы управления ка-
чеством.
Каждая центральная ветвь диаграммы пронумерована и с помощью
стрелок-указателей соединена с производственными процессами (Пь
П2...ПП), что позволяет представить процессный подход к организации
производства в виде размерной цепи (рис. 7.9) с замыкающим размером П2
определяющим результат процесса.
Каждый из процессов (см. рис. 7.9) сопоставлен с конкретной целью
и соответствующими инструментами, а также методами управления каче-
ством, позволяющими обеспечить выполнение цели в рамках предприятий.
Рассмотрим каждое из выделенных направлений в порядке принятой
нумерации.
1. Точность и стабильность можно с некоторой оговоркой отнести к
характеристикам любого процесса, а для технологических процессов это
наиболее важные комплексные показатели качества. В целом это отладка
процесса с помощью технических средств.
Это направление наиболее обеспечено методически и оперирует как
качественными, так и альтернативными численными данными, являющи-
мися результатом процесса при статистической обработке данных в тече-
ние определенного периода времени с помощью указанных в структуре
(см. рис. 7.9) инструментов и методов.
265
точность и
СТАБИЛЬНОСТЬ
Стратификация
Диаграмма
разброса
Диаграмма
Парето
Диаграмма
Исикавы
Контрольный
листок
Гистограмма
Контрольная
карта
УПРАВЛЯЕМОСТЬ
ПРОЦЕССОВ
Диаграмма
связей
Древовидная
диаграмма
Стрелочная
диаграмма
Матрица
приоритетов
Диаграмма
сродства
Диаграмма
процесса
Таблица
качества
3
Пп
x
О
2
пз
ГЦ
Бездефектное
производство
Диаграмма
затрат
Система
KANBAN
Качество
продукции
П4
х
Й
X
S
Система
MRP
Планирование
материалов
Индекс ожидания
потребителей
Управление
человеческими
ресурсами
Стандартизация
Профиль
качества Кано
CQ
ё
§
X
g
РИТМИЧНОСТЬ и
ОТВЕТСТВЕННОСТЬ
МИНИМИЗАЦИЯ ВСЕХ
ВИДОВ ЗАТРАТ
s
£
S
| S
« 1 s
I И
Е «
О н
S
&
Рис. 7.9. Общая структура TQM при процессном подходе
В качестве научной дисциплины основную роль в данном направле-
нии играет квалиметрия - дисциплина о количественных методах измере-
ния качества.
2. Управляемость процессов - логически очень понятная цель, но в
отличие от первого направления, в основном использующая не количе-
ственные, а альтернативные данные типа «хорошо» и «плохо» или интуи-
тивные соображения «что-то не так».
Управляемость обеспечивается организацией процессов, их иерархи-
ей и использованием указанных во втором направлении инструментов
управления. Научными дисциплинами, на которых базируется это направ-
ление, являются: операционный анализ, теория оптимизации и статистика.
Ключевыми моментами в обеспечении управляемости является от-
сутствие, ситуаций суммирования дефектности (логических связей «И»
вместо «ИЛИ»), саморегулируемость, робастность и минимизация бумаж-
ного документооборота.
Примером современной управляемости является японская система
КАНБАН, к сожалению, не получившая, в РФ должного распространения.
266
Теоретической основной данного направления является логика и ин-
форматика.
3. Ритмичность и ответственность - выделены в отдельное
направление ввиду важности этих параметров и их смысловой независи-
мости от остальных направлений, указанных в структуре (см. рис. 7.9), не-
смотря на кажущуюся корреляцию с ними.
Основанием для такого решения послужила ясность, целенаправлен-
ность и универсальность системы «Пять нулей», использующей инстру-
менты и методы рассматриваемого направления.
Теоретическая основа направления построена на законах промыш-
ленной логистики и управления человеческими ресурсами.
В отличие от первого и второго направлений здесь главный акцент
переносится на экономические показатели, и обеспечение условий интен-
сивного умственного (не физического) труда. Этому способствует измене-
ние роли руководства фирм, которое из потребителей услуг персонала
трансформируется в поставщика услуг персоналу, благодаря чему ведущие
мировые фирмы и добились существенных конкурентных преимуществ.
Здесь речь идет о замене неэффективного наемного труда на труд, при ко-
тором все сотрудники фирмы считают, что обеспечивая успех фирмы, они
улучшают условия своей работы и увеличивают вознаграждение за выпол-
ненную работу.
4. Минимизация всех видов затрат - обеспечивается как выполнени-
ем работ по ранее рассмотренным направлениям, так как это необходимо,
но недостаточно для обеспечения перспективы развития фирмы и плани-
рования работ в области обеспечения качества, так и инструментами чет-
вертого направления, среди которых особенно эффективно использование
цикла Н. Кано, позволяющего планировать работы в области качества.
Это направление является финальным и оно доступно организациям
в полной мере освоившим предыдущие направления, что должно понимать
руководство предприятий и создавать условия исполнителям для плодо-
творной работы.
Важное значение здесь имеют маркетинговые исследования, обеспе-
чивающие высокий индекс удовлетворенности потребителей CS, процесс-
ный подход и безусловно образовательная деятельность организации, ко-
торая охватывает все поле деятельности TQM. Только при соблюдении
этих условий TQM и основанные на этой методике системы менеджмента
качества дают положительный эффект.
, > Список литературы к разделу 7.3
1. Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов / О. П. Глудкин,
Н. М. Горбунов, И. И. Гуров, Ю. В. Зорин; Под ред. О. П. Глудкина. - М.: Ра-
дио и связь, 1999. - 600 с.: ил.
267
2. Басовский Л. Е., Протасьев В. Б. Управление качеством / Учебник. -2-е изд.
перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2011. - 253 с. - (Высшее образование)
3. Канбан и «точно вовремя» на Toyota: Менеджмент начинается на рабочем ме-
сте = Just-in-Time at Toyota: Management Begins at the Workplace. - M.: Альпи-
на Паблишер, 2014. - 214 с. - (Модели менеджмента ведущих корпораций).
4. Балакшин Б. С. Основы технологии машиностроения. - М.: Машиностроение,
1969.-358 с.
о
С Контрольные вопросы
1. Как формулируется «правило десяти» при оценке потерь?
2. Можно ли планировать и распределять дефектность по операциям техпроцесса?
3. Как определяется коэффициент качества техпроцесса?
4. До какого момента рационально повышать качество продукции?
5. Объясните роль статистики в планировании качества?
6. Назовите семь инструментов анализа качества техпроцессов.
7. Объясните в чем недостаток традиционной диаграммы Исикавы?
8. Как оценить правильность решения с помощью диаграммы Парето?
9. Сформулируйте правило 20:80.
10. Что показывает кривая Лоренца на диаграмме Парето?
11. В какой последовательности используются различные инструменты управле-
ния качеством?
12. Что означает минимизация затрат на качество?
13. Как обеспечивается «точность и стабильность техпроцесса»?
14. Что означает «управляемость процессов»?
15. С чего нужно начинать обеспечение качества?
268
8. КРИТЕРИИ ПРАВИЛЬНОСТИ И ТОЧНОСТИ
В ИНСТРУМЕНТАЛЬНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ
С развитием квалиметрии изменяется подход
к оценке качества продукции. Все чаще слышны
призывы оценивать качество продукции не только
по единичным показателям, которые можно
определить, сравнивая отдельные технические
требования с результатами, полученными
при испытаниях, но не использованием комплексных
показателей. В данном разделе выносится
на обсуждение предложение оценивать продукцию
инструментального производства двумя
критериями - правильностью и точностью,
которые являются комплексными показателями.
Критерий правильности является мерой соответствия реально раз-
работанной конструкции инструмента той совокупности знаний, которая
накоплена в данной отрасли, например, в инструментальном производстве.
С этих позиций правильная конструкция известна только Всевышне-
му. Однако обратимся к мнению известного кораблестроителя акад.
А. Н. Крылова относительно проблемы непотопляемости кораблей, что
непосредственно связано с правильностью их конструкции.
А. Н. Крылов в качестве примера правильной конструкции корабля
привел конструкцию Ноева ковчега, который, как утверждает Библия,
строился по промыслу Божьему, следовательно, в нем было все «добро зе-
ло»... С тех пор прошло по библейскому исчислению 7410 лет, построено
бесчисленное множество судов, но уже разумом человеческим, поэтому
у них множество недостатков, нарушающих обеспечение основного каче-
ства корабля - его непотопляемость. (Крылов А. Н. Мои воспоминания. -
Ленинград: Судостроение, 1979.-468 с.)
В настоящее время роль промысла Божьего играют технические
условия, государственные стандарты и, его величество, опыт, накопленный
в различных отраслях знаний, но не всегда воплощающийся в конструкци-
ях в силу ряда экономических, технологических и иных причин, среди ко-
торых можно назвать и неграмотность (неопытность) конструкторов. За-
чем же изготавливать неправильную конструкцию, да тем более точно?
Органы Госстандарта России должны требовать от производителей
инструмента в технических условиях на продукцию вместе с параметрами
изготавливаемого инструмента приводить данные о таких же показателях
269
ведущей мировой (отечественной) фирмы, включив в число показателей
и цену инструмента.
Покажем суть этого предложения на условном примере, в котором
сравниваются выпускаемые некоторым анонимным предприятием 77ь
и некоторой ведущей фирмой П2 инструменты из стали 45 при сверлении.
Данные сведем в табл. 8.1, причем будем использовать только функ-
циональные единичные показатели и цену инструмента.
Таблица 8.1
Функциональные единичные показатели предприятия
и цена инструмента
Единичные показатели Предприятия Относительный показатель, Л/, Весовой коэф- фициент, q\ Критерий правильности, 7712
Я, я2
Период стойкости 01, мин 58-62 63-67 0,923 0,4 1,0166
Скорость резания 02, м/мин 23-27 30-40 0,714 0,3
Подача на оборот 0з, мм 0,08- 0,12 0,08- 0,12 1 0,1
Цена ин- струмента 04, РУб. 15 25 1,666 0,2
Относительный показатель М позволяет избавиться от различных
размерностей единичных показателей и определяет преимущество ано-
нимного инструмента перед инструментом, изготовленным ведущей фир-
мой. Если этот инструмент не превосходит фирменный, то М < 1 или рав-
ноценен М = 1, если превосходит - Л4> 1.
В нашем примере при сравнении цен инструментов по принципу вы-
годности для пользователя первый инструмент превосходит второй. Во
всех случаях относительный показатель рассчитывается по средней вели-
чине доверительного интервала, указанного в колонках 2 и 3.
Критерий правильности П12 (индекс 12 указывает на сравнение пер-
вого инструмента со вторым) определяется по формуле средневзвешенного
арифметического:
Я12=Е^/ (81)
1
или по данным табл. 8.1,
270
7712 = 0,923 • 0,4 + 0,714 • 0,3 + 1 • 0,1 + + 1,666 - 0,2 = 1,0166.
Таким образом, анонимный инструмент превосходит фирменный.
Весовые коэффициенты также должен утверждать Госстандарт Рос-
сии, но и покупатель может оценивать эти параметры, исходя из своих
возможностей.
Возвращаясь к примеру А. Н. Крылова, осмелимся заключить, что
предложенный способ расчета критерия правильности позволяет произво-
дить оценку без участия Божьего промысла.
Этот же подход позволит избавиться от навязываемого обществу
мнения, что наличие сертификата решает проблему качества продукции.
Это далеко не так, поскольку технические требования, которым соответ-
ствует продукт, часто далеки от мирового уровня, а цена ему соответствует
и даже превосходит.
Критерий точности можно связать с понятием допуска. С помощью
этого критерия можно оценивать различные характеристики инструментов.
Во-первых, можно оценить разброс функциональных характеристик,
приведенных в табл. 8.1.
Например, допуск на период стойкости для предприятия Пь со-
ставит
= Ql max “ Ql min = 62 - 58 = 4 мин. (8.2)
Не исключено, что допуски при оценке критериев точности можно
дополнить величинами СКО или дисперсией, или указывать, с какой веро-
ятностью производитель гарантирует свои показатели.
Во-вторых, с помощью критерия точности можно дать оценку кон-
структивным параметрам инструмента, число которых может изменяться,
но должно включать самые важные, например:
- радиальное и торцовое биение режущих кромок;
- точность профиля инструмента;
- точность исполнения углов наклона передних и задних поверхно-
стей;
- разброс толщины покрытий;
- колебание твердости и т. п.
Все эти параметры имеют различную размерность и их общее воз-
действие на качество инструментов, можно определять по различным ме-
тодикам, но проще и доступнее использовать для определения комплекс-
ного показателя формулу (8.1) и ранее описанную методику.
Для пояснений используем данные табл. 8.2. Критерий точности
определяется по формуле
т
T\2=£Miqi (8.3)
/1
или с учетом данных табл. 8.2:
271
Т12 = 1 • 0,2 + 2 • 0,2 + 1 • 0,2 + 0,4 • 0,15 + 1,6 • 0,05 + 2 • 0,2 = 1,34.
Таблица 8.2
Разброс функциональных характеристик инструментов
Интервалы (допуски), да Предприятия Относительный показатель, м Весовой коэффициент, Ъ Критерий правильности, т12
пх п2
Период стойкости Д21 4 4 1 0,2 1,34
Скорость резания Д02 5 10 2 0,2
Подача на оборот Д0з 0,04 0,04 1 0,2
Радиальное биение Д04 0,05 0,02 0,4 0,15
Задних углов Д05 5 8 1.6 0,05
Твердости Д& 2 4 2 0,2
Предприятие П1 изготавливает более точный инструмент, поскольку
7Ъ>1.
Весовые коэффициенты qt в общих случаях должны всегда назна-
чаться экспертным методом, но для объективности и при оценке правиль-
ности, и при оценке точности их сумма должна равняться единице.
Принятие критериев правильности и точности, по нашему мнению,
позволит внести ясность в ценообразование для инструментальной про-
дукции и более объективно оценивать ее качество.
Контрольные вопросы
1. Почему А. Н. Крылов в качестве примера правильной конструкции приводил
Ноев ковчег?
2. Какой из критериев: «правильность» или «точность», - имеет большую весо-
мость?
3. Поясните смысл весовых коэффициентов?
4. Почему в расчетах комплексного показателя качества используют единичные
показатели?
5. Поясните смысл критериев «правильность» и «точность»?
272
9. ОРГАНИЗАЦИЯ РАБОТЫ В НАУЧНОМ КОЛЛЕКТИВЕ
Под организацией научных исследований понимают систему взаимо-
связанных структур и организаций, обеспечивающих оптимальный режим
и непрерывное совершенствование научного труда с целью получения
наилучших результатов.
В соответствии с иерархией структур научных учреждений и ве-
домств различают организацию научных исследований на различных
уровнях: организация труда научного работника, работы подразделений
научного учреждения, деятельности научного учреждения и т. д.
Важное место в совокупности основных принципов занимает научная
организация труда, основные положения которой предусматривают высо-
кую организованность труда научного работника, строгое соблюдение ре-
жима и гигиены умственного труда, плавность научной работы, контроли-
рование и точное фиксирование результатов работы, обеспечение резерва
(задела) в научной работе, использование средств для механизации и авто-
матизации вспомогательных операций и т. д. Особое внимание приобретают
вопросы организации научных коллективов, структура которых должна
обеспечить возможность кооперации и специализации труда ученых.
Структурная организация научного коллектива. В настоящее время
наиболее распространена четырехзвенная структура научного учреждения:
группа, лаборатория, отдел, учреждение (или группа, кафедра, факультет,
институт).
Оптимальный состав группы - 3...10 научных работников и 5...10 че-
ловек вспомогательного персонала. Состав лабораторий колеблется
от 20 до 60 человек.
Однако не только количество научных сотрудников определяет ре-
зультат научной работы. Большое значение имеет подбор их по квалифи-
кации и специальности. Существенную роль играет руководитель коллек-
тива, который обязан последовательно проводить меры по сплочению кол-
лектива вокруг общих целей.
9.7. Методы и средства управления научным коллективом
В научном учреждении образуют совет, который является совеща-
тельным органом при директоре (ректоре). В состав совета входят руково-
дители учреждения, его отделов, лабораторий, ведущие ученые и предста-
вители общественных организаций. Совет рассматривает научные и техни-
ческие проблемы, планы, работу отделов и лабораторий и др.
Управление научными исследованиями представляет собой целе-
направленное воздействие на коллективы научных работников для органи-
273
зации и координации их деятельности в процессе производства новых
научных знаний и эффективного использования их на практике.
При выборе методов и средств управления научным коллективом се-
рьезное значение имеет его численность. Когда в непосредственном под-
чинении оказывается более семи или восьми человек, руководитель в про-
цессе управления начинает испытывать определенные трудности.
С ростом численности коллектива эти трудности непрерывно возрас-
тают. Некоторые руководители при этом стараются как можно дольше
удержать управление каждым человеком в своих руках; другие выделяют
группу для непосредственного управления; третьи как-то структурируют
коллектив.
Первый стиль руководства может привести и часто приводит к хао-
тическому управлению, когда начальник отдает указания одним подчинен-
ным, а спрашивает с других, не выдерживается плановое распределение
обязанностей и т. п. Таким образом, в руководимом им коллективе почти
всегда находятся сотрудники, которые, пообещав выполнить указание
начальника, потом ничего не делают, но старательно не попадаются
на глаза начальнику, справедливо рассчитывая, что поручение может за-
быться.
Второй стиль частично свободен от названных недостатков. Руково-
дитель внимательно следит за деятельностью лишь трех - пяти подчинен-
ных.
Третий стиль - пассивный, так как управление практически полно-
стью отдается в руки подчиненных и иногда приводит к так называемому
порочному кругу управления, когда все в равной степени безответственны.
Различают экономические, организационно-распорядительные и со-
циально-психологические методы управления исследованиями.
Экономические методы определяются экономическими отношения-
ми и уровнем развития экономики страны.
Организационные методы существуют в форме организационного и
распорядительного воздействия. Методы организационного воздействия
определяют структуру научного учреждения, нормативные документы. Так
как структура и документы изменяются через относительно длительные
промежутки времени, то и организационное воздействие имеет периодиче-
ский характер. Распорядительное воздействие более активная и гибкая
форма. Оно направлено на устранение различных отклонений от постав-
ленных задач и реализуется в форме приказов и распоряжений.
Социально-психологические методы учитывают специфику творче-
ского интеллектуального труда в сфере науки. Эффективность научного
творчества в значительной степени зависит от подбора научных работни-
ков, от воздействия на их психику со стороны руководителей, коллег-
членов коллектива. Это воздействие осуществляется через определенные
формы поощрения.
274
9.2. Основные принципы организации и управления научным
коллективом
Успех в деятельности научного коллектива во многом зависит от то-
го, соблюдаются ли следующие принципы организации работы с людьми.
Принцип информированности о существе проблемы. Любое полез-
ное нововведение может быть воспринято позитивно и даже с энтузиаз-
мом, если для членов коллектива станет ясно, какие производственные или
социальные задачи будут решены в результате их работы.
Принцип превентивной оценки работы заключается в соответству-
ющем информировании сотрудников для исключения отождествления ими
временных затруднений с отрицательными последствиями самого управ-
ленческого мероприятия.
Принцип инициативы снизу. Информация о предстоящей задаче
должна войти в сознание непосредственных исполнителей как дело полез-
ное и нужное, как самим работникам, так и обществу. Тогда работа выпол-
няется значительно быстрее.
Принцип тотальности. Работники всех звеньев, на которых прямо
или косвенно окажет влияние повое задание, должны быть не только зара-
нее проинформированы о возможных проблемах, но и привлечены к уча-
стию в их разрешении.
Принцип перманентного информирования. Руководитель коллектива
должен систематически информировать весь коллектив как о достигнутых
успехах в решении задачи, так и о трудностях и срывах. При этом следует
устанавливать самые разнообразные формы обратной связи.
Принцип непрерывности деятельности. Завершение одной разработ-
ки должно совпадать с началом разработки другого задания, которое может
усилить возможности первой разработки либо придет к ней на смену.
Принцип индивидуальной компенсации. Учет особенностей ценност-
ных ориентации людей, их потребностей и интересов.
Принцип учета типологических особенностей восприятия иннова-
ций различными людьми. Результаты исследований психологов пока-
зывают, что всех людей по их отношению к новым заданиям и нововведе-
ниям можно подразделить на: новаторов, энтузиастов, рационалистов,
нейтралов, скептиков, консерваторов, ретроградов. Учитывая эти индиви-
дуальные особенности характеров, можно целенаправленно влиять на ра-
ботников, формируя их поведение, способствующее эффективной деятель-
ности.
Высшая школа предоставляет студентам широкие возможности для
занятий научно-техническим творчеством. Наиболее одаренным студентам
дано право возглавлять студенческий творческий коллектив (например,
подразделение студенческого конструкторского бюро). Уже на студенче-
ской скамье молодому человеку приходится решать многие научно-
275
организационные задачи, вести деловую переписку (или, по крайней мере,
готовить проекты документов), проводить деловые совещания.
9.3. Методы сплочения научного коллектива
Чаще всего руководитель приходит в уже сформированный коллек-
тив и должен по мере необходимости решать вопросы естественной теку-
чести кадров, что является одним из аспектов управления коллективом. О
каждом работающем сотруднике или вновь привлекаемом для работы в
данном коллективе, чтобы успешно сотрудничать с человеком, руководи-
тель должен иметь определенное представление о качествах личности, его
социальной активности; оценить профессиональную подготовку (способ-
ность выполнять определенный тип работы); социально-психологические
качества (умение взаимодействовать с другими людьми в процессе сов-
местной работы); деловые качества (способность без суетливости доби-
ваться достижения определенных практических результатов за короткое
время); интеллектуально-психологические возможности работника (интел-
лектуальный уровень, силу воли, творческий потенциал, инициативность
и др.).
Словом, надо знать все, что может влиять на процесс работы чело-
века и его результаты. Кроме этого, надо уметь оперировать этим зна-
нием так, чтобы получать надежный прогноз делового (а иногда и бытово-
го) поведения работника. Дифференцированный подход в работе с людь-
ми опирается на такую схему управленческого решения задач подбора
и расстановки кадров: «хочу» - «могу» - «нужно». Все три компонента
взаимосвязаны между собой. «Нужно» определяет потребность системы
в кадрах определенной квалификации претендента на рабочее место. «Хо-
чу» характеризует систему потребностей и интересов каждого отдельного
работника (не всегда компоненты «нужно» и «хочу» полностью совпа-
дают). «Могу» характеризует личные возможности человека (профес-
сиональные, общественные). Следует иметь в виду, что возможности (спо-
собности) при соответствующих условиях могут развиваться, корректиро-
ваться.
Разработан ряд методов изучения деловых и личностных качеств ра-
ботников. Например, один из таких методов, называемый «Типология-7»,
предназначен для выявления у человека врожденных или приобретенных
«управленческих» качеств: креативности (способности к прогрессивным
преобразованиям), исполнительности, созерцательности, консервативно-
сти, авантюрности, деловитости, надежности.
При формировании и сплоченности коллектива руководителю необ-
ходимы знание и выполнение организационных и психологических прин-
ципов и правил. Например, полезно учитывать правило неадекватности
276
отображения человека человеком, чтобы не попасть в зависимость от ранее
полученных сложившихся оценочных установок. На основе эффекта лож-
ного согласия («Так говорят все») может сложиться неверное представле-
ние о сотруднике. Наносит вред деятельности коллектива эффект снис-
хождения, если проявляется тенденция излишне положительной оценки
качества личности, события и поступка. Типичная логическая ошибка мо-
жет быть построена на неверном предположении тесной связи определен-
ных свойств личности с признаками поведения. Например, молчаливость
не всегда является признаком ума и т. п. Иногда неверная оценка личности
формируется из-за так называемых ошибок контраста. Например, люди
могут казаться более раскованными и легкими в общении, если их сопо-
ставлять с людьми застенчивыми. Нередко встречаются также ошибки
национальных, профессиональных и других стереотипов.
Учет перечисленных выше оценок сотрудников, составляющих
научный или другой тип коллектива, может способствовать повышению
его работоспособности.
Здоровый психологический климат в коллективе - основа сплочен-
ности, а следовательно, и эффективности работы коллектива. Этому спо-
собствует ориентация стимулов к труду одновременно и на личные по-
требности. Это не значит, что руководителю надо заботиться, прежде все-
го, о материальных стимулах. Важно удовлетворить и основные нрав-
ственные потребности личности, которые возникают в ее профессиональ-
ной деятельности и профессиональном общении в процессе работы: осо-
знание личной сопричастности к делам и планам коллектива; стремление
творчески выразить себя в труде; гордость своим знанием, мастерством;
уважение товарищей по работе; признание социальной значимости резуль-
татов работы, т. е. почет по заслугам. Сплачивает сотрудников обществен-
ная работа, которая развивает коммуникативные способности, помогает
полностью раскрыть сильные стороны личности- интеллект, характер,
нравственные качества. Эффективный метод сплочения коллектива - ши-
рокое привлечение сотрудников к техническому творчеству, изобретатель-
ству и, что следует выделить особо, к управлению делами производства.
И, наконец, очень сближают людей совместные занятия спортом, отдых,
культурные развлечения.
9.4. Психологические аспекты взаимоотношения руководителя
и подчиненного
Руководитель должен также обладать предприимчивостью (наход-
чивость, изобретательность, инициативность, энергичность, практичность).
Развитию инициативы и предприимчивости способствуют постоянное изу-
чение и обобщение передовых достижений науки и техники в той обла-
сти знаний, в которой работает данный коллектив, передового опыта
277
хозяйствования, а также периодическая переподготовка руководителей
на базе современных достижений науки, всестороннее стимулирование
и поддержка инициативных начинаний и новаторства, их юридическое
обеспечение.
Каждый руководитель должен обладать соответствующим уровнем
компетентности, определяемым его личными возможностями, квалифика-
цией (знанием, опытом). Именно компетентность позволяет ему принимать
участие в разработке определенного круга решений или решать самому.
В процессе управления руководитель всегда должен придерживаться опре-
деленной служебной этики, т. е. норм и правил поведения, сила которых
основывается на общественном мнении и традициях; должен уметь выде-
лять существенные общие и особенные черты в людях и в ситуациях, по-
нимать логику развития ситуации, переносить положительный опыт из од-
ной ситуации в другую. Важно также уметь сопереживать другим людям,
уметь в условиях ограниченного времени свертывать до минимума про-
цесс общения с подчиненными, воспитывать в себе память на людей и ти-
пичные социальные ситуации; для экономии энергетических затрат на ру-
ководство уметь избирательно реагировать на поступки людей, проявлять
настойчивость в реализации своих стратегических целей и владеть всеми
этими этически оправданными методами воздействия на людей. Следует
при этом иметь в виду, что отдельные сотрудники иногда применяют раз-
личные приемы «самозащиты» в целях приобретения каких-то желаемых
привилегий (держится подальше от руководства, чтобы иметь возмож-
ность сказать, что был заброшен и им не руководили, не помогали; заявля-
ет, что задача для него слишком сложна: «Я не профессор и т. п.).
Оценивая сотрудника положительно, руководитель должен учесть
ряд факторов, от соотношения которых зависит правильность его оценоч-
ного решения: характер выполняемой работы (объем, сроки, качество,
важность задания); опыт выполнения подобной работы прежде; реакция
коллектива; притязания сотрудника (похвала в меру, если они очень боль-
шие). Взвешивая эти и другие факторы, можно точнее сориентироваться
в оценке сотрудника и по форме ее оглашения (публично или наедине
и т. п.).
Особое чувство меры, большой психологический такт требуются от
руководителя при негативных оценках деятельности. Только с учетом фак-
торов, характеризующих последствия допущенной ошибки, переживания
работником своей вины, руководитель может правильно оценить работни-
ка и в связи с этим усилить или ослабить критику, сразу ее высказать или
спустя некоторое время; в какой обстановке (публично или наедине); в ка-
кой форме (устный или письменный выговор); от чьего имени (сам или
совместно с общественными организациями). Но всегда принимаемое ре-
шение не должно зависеть от самочувствия и настроения руководителя.
С провинившимся сотрудником необходимо побеседовать. Подобный раз-
278
говор целесообразнее всего вести в конце рабочего дня; в необходимых
ситуациях можно и перед работой, но ни в коем случае не перед ответ-
ственной, а тем более опасной работой.
В некоторых организациях иногда публикуются памятки для руково-
дителей с советами по типу следующих:
- хороший коллектив - чаще всего продукт повседневных, длитель-
ных усилий руководителя;
- воспитать хорошего подчиненного гораздо более благородная, хо-
тя и трудная задача, чем постоянно думать за него и сделать его
безукоризненным, но бездумным исполнителем;
- во избежание недоразумений отдавайте приказы и распоряжения
в письменной форме;
- не критикуйте подчиненного на людях, особенно когда вы взвол-
нованы и раздражены;
- умейте слушать подчиненных; говорите кратко, предварительно
обдумав все, что хотите сказать;
- честно признавайте свои ошибки, в этом залог эффективной сов-
местной работы;
- контролируйте работу подчиненных своевременно, оперативно,
постоянно; при этом основной акцент на важные этапы работы;
- не выполняйте за подчиненных их работу;
- ориентируйтесь на положительную мотивацию, так как это эффек-
тивнее ориентации на отрицательную;
- передавайте любое задание на тот уровень организации (компе-
тентности), на котором оно может быть успешно выполнено;
- если можете, будьте мудрее других, но не показывайте этого.
К этому следует добавить, что руководителю в психологии общения
с подчиненными нужно учитывать особенности психологии мужчин и
женщин, возраст, темперамент, образовательный уровень сотрудников,
иметь знания о конфликтах в коллективе и способах их разрешения.
Конфликт является одним из средств управления и неверно поступа-
ет руководитель, когда стремится либо подавлять все без разбора конфлик-
ты, возникающие в подразделении, либо не вмешиваться в них. Обе эти
позиции глубоко ошибочны.
Полезная функция конфликтов вытекает из известного положения
о том, что источником всякого развития является противоречие, столкно-
вение противоположных тенденций или сил. Конечно, далеко не всякий
конфликт способствует развитию коллектива, поэтому руководитель дол-
жен стремиться воздействовать на конфликт в нужном направлении.
Конфликты можно подразделить на эмоциональные (источник кото-
рых кроется либо в личностных качествах оппонентов, либо в их психоло-
гической несовместимости) и деловые (происходящие, например, из-за
279
распределения ответственности за выполнение должностных функций,
прав и т. д.).
Известно два способа поведения человека в конфликте:
- рациональный (целенаправленный), предполагающий логический
анализ позиций каждого из участников конфликта, определение
цели и средств конфликтного взаимодействия, построение страте-
гии поведения;
- эмоциональный, направляемый сиюминутными требованиями си-
туации и неосознанными побуждениями.
В конфликтные ситуации чаще всего попадают неуправляемые лич-
ности, характеризующиеся отсутствием самоконтроля, неумением плани-
рования своего поведения и пренебрежением последствиями поступков,
и сверхточные личности, которые отличаются особой скрупулезностью и
добросовестностью в работе и поведении; их завышенные требования
предъявляются не только к себе, но и к окружающим, что иногда приводит
к придирчивости.
На стиль научной и производственной деятельности влияет тип
нервной системы человека.
Лица с сильной нервной системой способны дольше и с большей ин-
тенсивностью трудиться в течение суток. Однако вследствие этого они по-
рой не щадят своего здоровья, расшатывают свою нервную систему и пор-
тят отношения с другими сотрудниками на работе.
Лицам со слабой нервной системой особенно необходимо планиро-
вание режимов труда и отдыха.
Заметны различия и между работниками разного возраста. Молодые
сотрудники нередко оказываются участниками конфликтов из-за неумения
соблюдать требования производства, в частности трудовой дисциплины,
неумения подчинять свои интересы интересам дела и коллектива. Из-за
этого у них происходят конфликты и со старшими товарищами, и с руко-
водителями, предъявляющими к ним законные требования. Чем старше че-
ловек, тем требовательнее он относится к условиям своего труда, в частно-
сти к санитарно-гигиеническим условиям.
Руководитель должен учитывать, что образовательный уровень со-
трудников предъявляет к нему свои дополнительные требования. Чем вы-
ше уровень, тем больше сотрудники ищут возможностей для реализации
своего потенциала, ищут дело, которое приносило бы им удовлетворение,
позволяло творчески проявить себя. И это стремление необходимо исполь-
зовать. Нередко в организации в результате неформальных контактов
складываются группы людей, тяготеющих друг к другу не только из-за
определенной технологии работы. Подобные группы из трех, редко семи-
восьми человек в социальной психологии называются неформальными.
Такая группа обладает большой силой влияния на своих членов, и человек,
280
входящий в группу, подвергается двум видам управляющих воздействий:
со стороны своего непосредственного руководителя и со стороны нефор-
мальной группы.
Если руководитель сумеет направить воздействие группы на отдель-
ного ее члена по нужному пути, та группа становится союзником руково-
дителя. Если же группа ожидает от своего члена одного поведения, а руко-
водитель другого, то, как правило, возникает конфликт.
Исследования психологов показали, что хорошее отношение членов
группы обычно ценится дороже, чем благодарность в приказе, а боязнь по-
терять расположение и уважение группы действует на человека сильнее,
чем угроза выговора. Если же член такой группы, следуя групповым ожи-
даниям, идет на конфликт с руководителем, то группа обычно «принимает
удар на себя», в результате возникает конфликт между руководителем и
группой. Поэтому если руководитель стремится к тому, чтобы его воздей-
ствия были эффективными, он должен найти формы управления не от-
дельными работниками, а неформальными группами, рассматривая каж-
дую из них как самостоятельную единицу и учитывая их специфику при
формировании стратегии управления.
Эффективность работы группы во многом зависит от позиции ее не-
формального лидера. Некоторые руководители иногда чересчур насторо-
женно относятся к деятельности лидера и стремятся потеснить его с зани-
маемых позиций. Такая тактика обычно кончается неудачей, ибо всякие
нападки на лидера лишь укрепляют его позицию в группе и сплачивают
группу вокруг него. Гораздо разумнее попытаться привлечь лидера на
свою сторону, опереться на его реальный авторитет, сделать его союзни-
ком. Управлять - значит, создавать такую обстановку, в которой с необхо-
димостью будет получен запланированный результат. Полный успех мо-
жет быть достигнут тогда, когда цели организации воспринимаются чле-
нами группы как свои, личные.
Трудовой коллектив не просто функционирует, он постоянно разви-
вается, но не всегда его развитие напоминает постепенную эволюцию. Но-
вое, как известно, рождается в борьбе со старым, и даже те сознательные
изменения, какие вносятся в деятельность коллектива, нередко встречают
сопротивление, порождают споры и противоречия, ибо не всегда и не все
сразу оказываются подготовленными к тем новым требованиям, с которы-
ми им приходится столкнуться.
Это не должно останавливать руководителя. В конечном счете,
страшны не сами противоречия между людьми, а негативное следствие
конфликтных ситуаций - неразрешенный конфликт, несправедливость и
нанесение обиды, ухудшение отношений, а иногда и увольнение работни-
ков. Попытка полностью избегать конфликтов может даже наносить вред
работе. Следует стремиться правильно разрешить конфликтные ситуации,
обращать их на пользу дела и устранять возможные негативные следствия.
281
v Контрольные вопросы
1. Как формируется качественный и количественный состав научных коллекти-
вов?
2. Как вы понимаете выражение «стиль руководства»?
3. Охарактеризуйте три стиля руководства научными коллективами.
4. Приведите и объясните основные принципы управления научным коллекти-
вом?
5. Назовите принципы TQM в предоставлении услуг научным работникам?
6. Какими способами можно сплотить научный коллектив?
7. Психологические аспекты взаимоотношений. Как должен себя вести научный
руководитель?
8. Какие способы решения конфликтов вы знаете?
282
10. ОРГАНИЗАЦИЯ НАУЧНОГО ТРУДА
ИССЛЕДОВАТЕЛЕЙ В ОБЛАСТИ
МАШИНОСТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОИЗВОДСТВ
10.1. Структура и организация научных учреждений
В России научные исследования ведут следующие организации:
1) научно-исследовательские институты, академии наук России, от-
раслевые академии и т. д.;
2) научно-исследовательские институты, подчиненные отраслевым
министерствам;
3) высшие учебные заведения.
Научные исследования и разработки производят также в проектно-
конструкторских и технологических институтах, лабораториях, бюро, на
опытных станциях. Среди организаций, работающих над общей пробле-
мой, выделяют головные научно-исследовательские организации, которые
осуществляют внутреннюю вневедомственную координацию научных ис-
следований, контролируют выполнение заданий других научных учрежде-
ний.
Высшим научным учреждением является Российская академия наук.
Она осуществляет общее руководство исследованиями по важнейшим
проблемам, а по отношению к подведомственным академическим институ-
там выступает как орган управления.
Академические институты проводят фундаментальные исследования
по своему профилю и подготавливают рекомендации по использованию
результатов таких исследований в промышленности и хозяйстве. Они так-
же участвуют во внедрении этих результатов. Кроме выполнения исследо-
ваний и внедрения этих исследований в производство академические ин-
ституты занимаются подготовкой научных кадров.
10.2. Управление, планирование и координация научных
исследований
Планирование научных исследований предполагает определение ос-
новных условий выполнения научно-исследовательских работ: цель, зада-
ча, объем, затраты, сроки выполнения, исполнители, ожидаемые результа-
ты и т. д.
Годовые планирования составляют в соответствии с перспективным
планом. Они содержат темы, переходящие из плана предыдущего года,
283
новые работы, а также инициативные работы. Планирование научно-
исследовательских работ позволило обеспечить ритмичность, целесооб-
разность и эффективность их выполнения, а также избежать неоправдан-
ных затрат времени и средств.
Координацией выполнения научно-исследовательских работ занима-
ется академия наук и подразделения.
Согласно Федеральному закону «О науке и государственной научно-
технической политике» государственная научно-техническая политика
осуществляется исходя из следующих основных принципов:
- признания науки социально значимой отраслью, определяющей
уровень развития производительных сил государства;
- гарантии приоритетного развития фундаментальных научных ис-
следований;
- интеграции научной, научно-технической и образовательной дея-
тельности на основе различных форм участия работников, аспи-
рантов и студентов вузов в научных исследованиях и эксперимен-
тальных разработках посредством создания учебно-научных ком-
плексов на базе вузов, научных организаций академий наук, име-
ющих государственный статус, а также научных организаций ми-
нистерств и иных федеральных органов государственной власти;
- поддержки конкуренции и предпринимательской деятельности
в области науки и техники;
- развития научной, научно-технической и инновационной деятель-
ности посредством создания системы государственных научных
центров и других структур;
- концентрации ресурсов на приоритетных направлениях развития
науки и техники;
- стимулирования научной, научно-технической и инновационной
деятельности через систему экономических и иных льгот.
Под руководством Президента РФ разработаны «Основы политики
Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до
2010 года и дальнейшую перспективу». Важнейшими направлениями госу-
дарственной политики в области развития науки и технологий являются:
1) развитие фундаментальной науки, важнейших прикладных иссле-
дований и разработок;
2) совершенствование государственного регулирования в области
развития науки и технологий;
3) формирование национальной инновационной системы;
4) повышение эффективности использования результатов научной
и научно-технической деятельности;
5) сохранение и развитие кадрового потенциала научно-технического
комплекса;
284
6) интеграция науки и образования;
7) развитие международного научно-технического сотрудничества.
В Российской Федерации управление научной и (или) научно-
технической деятельностью осуществляется на основе сочетания принци-
пов государственного регулирования и самоуправления. Органы государ-
ственной власти, учреждающие государственные научные организации,
утверждают их уставы, осуществляют контроль за эффективным использо-
ванием и сохранностью предоставленного им имущества, осуществляют
другие функции в пределах своих полномочий.
Научные организации и организации научного обслуживания и со-
циальной сферы в пределах своих полномочий определяют приоритетные
направления развития науки и техники, обеспечивают формирование си-
стемы научных организаций, межотраслевую координацию научной
и (или) научно-технической деятельности, разработку и реализацию науч-
ных и научно-технических программ и проектов, развитие форм интегра-
ции науки и производства, реализацию достижений науки и техники.
Основной правовой формой отношений между научной организаци-
ей, заказчиком и иными потребителями научной и (или) научно-
технической продукции, в том числе министерствами и иными федераль-
ными органами исполнительной власти, являются договоры (контрак-
ты) на создание, передачу и использование научной и (или) научно-
технической продукции, оказание научных, научно-технических,
инженерно-консультационных и иных услуг, а также другие договоры.
Правительство РФ и органы исполнительной власти субъектов РФ, учре-
дившие государственные научные организации, вправе устанавливать для
них обязательный государственный заказ на выполнение научных иссле-
дований и экспериментальных разработок.
Правительство России обеспечивает проведение единой государ-
ственной политики в области науки. Функциональные обязанности и права
Правительства определены следующим:
- устанавливать обязательный государственный заказ на научные
исследования для учрежденных им научных организаций;
- ограничивать и лицензировать отдельные виды деятельности;
- вводить в необходимых случаях режим секретности;
- обеспечивать создание федеральных информационных фондов
и систем в области науки и техники;
- организовать исполнение федерального бюджета в части расходов
на научные исследования и проведение экспериментальных разра-
боток.
В ведении Правительства РФ находятся Российский фонд фундамен-
тальных исследований и Российский гуманитарный научный фонд. Они
проводят отбор на конкурсной основе проектов научных исследований,
285
поддерживаемых этими фондами, по изданию научных трудов, организа-
ции научных мероприятий (конференций, семинаров и т. п.), развитию
экспериментальной базы научных исследований. Фонды финансируют
отобранные проекты и мероприятия, контролируют использование выде-
ленных средств, поддерживают международное сотрудничество в области
научных исследований.
Федеральным органом исполнительной власти, проводящим госу-
дарственную политику и осуществляющим управление в сфере науки и
технологий гражданского назначения, а также координирующим деятель-
ность в этой сфере иных федеральных органов исполнительной власти, яв-
ляется Министерство промышленности, науки и технологий РФ. Мини-
стерство формирует и обеспечивает единую государственную научно-
техническую политику, определяет приоритетные направления развития
науки и техники, организует работу по решению важнейших межотрасле-
вых научно-технических проблем, разрабатывает федеральные научно-
технические программы и содействует в их реализации, координирует дея-
тельность федеральных органов исполнительной власти в сфере научно-
технической информации, разрабатывает и осуществляет меры по сохра-
нению и развитию научно-технического потенциала России.
Другим федеральным органом исполнительной власти, осуществля-
ющим исполнительные, контрольные, разрешительные, регулирующие
и организационные функции в области охраны промышленной собствен-
ности (изобретения, промышленные образцы и др.), правовой охраны для
ЭВМ, баз данных и топологий интегральных микросхем, является Россий-
ское агентство по патентам и товарным знакам. Агентство принимает
к рассмотрению заявки на выдачу патентов, свидетельств на объекты про-
мышленной собственности, проводит экспертизу этих заявок, осуществля-
ет государственную регистрацию объектов промышленной собственности,
выдает охранные документы и выполняет другие функции.
Важные управленческие функции в сфере вузовской науки выполня-
ет Министерство образования и науки РФ. Оно является федеральным ор-
ганом исполнительной власти, осуществляющим управление не только
в сфере образования, но и в сфере научной и научно-технической деятель-
ности образовательных учреждений, научных и других организаций в сфе-
ре образования. В число основных задач Министерства образования
и науки РФ входит разработка и реализация системы управления сферой
научной деятельности, координация научно-исследовательских и опытно-
конструкторских работ в учреждениях и организациях сферы образования,
реализация кадровой политики в сферах образования и научной деятельно-
сти.
Минобразованием России утверждена «Концепция научной, научно-
технической и инновационной политики в системе образования Россий-
ской Федерации». В ней определена главная цель научной, научно-
286
технической и инновационной политики системы образования: обеспе-
чение подготовки специалистов, научных и научно-педагогических кад-
ров на уровне мировых квалификационных требований, эффективное
использование ее образовательного, научно-технического и инновацион-
ного потенциала для развития экономики и решения социальных задач
страны.
Для достижения поставленной цели в Концепции сформулированы
следующие основные задачи:
- развитие научных исследований как основы фундаментализации
образования, базы подготовки специалиста;
- органическое сочетание фундаментальных поисковых и приклад-
ных исследований с конкурентоспособными разработками ком-
мерческого характера;
- приоритетное развитие научных исследований, направленных на
совершенствование системы образования всех его уровней;
- совершенствование системы планирования и финансирования
научной, научно-технической и инновационной деятельности ор-
ганизаций.
В Концепции намечены направления работы с молодежью:
- развивать систему научных олимпиад, конкурсов на лучшую
научную работу студентов и учащейся молодежи, научных моло-
дежных школ и конференций;
- обеспечить академическую мобильность студентов, аспирантов,
докторантов, разработать систему поддержки и поощрения ода-
ренной молодежи;
- совершенствовать организацию учебно- и научно-
исследовательской работы молодежи в системе: школа- вуз-
аспирантура - докторантура.
Структурным подразделением Министерства образования и науки
РФ выступает Высшая аттестационная комиссия (ВАК), главными задача-
ми которой являются:
- обеспечение единой государственной политики, осуществление
контроля и координация деятельности в области аттестации науч-
ных и научно-педагогических кадров высшей квалификации;
- содействие улучшению количественного состава научных и науч-
но-педагогических кадров, повышению эффективности их подго-
товки и использования с учетом потребностей общества и госу-
дарства, перспектив развития науки, образования, техники и куль-
туры.
В соответствии с возложенными на нее задачами ВАК Минобразова-
ния России:
287
- разрабатывает в пределах своей компетенции порядок формирова-
ния и организации работы диссертационных советов, инструкции
и формы документов по вопросам присуждения ученых степеней и
присвоения ученых званий;
- контролирует деятельность диссертационных советов, а также пе-
ресматривает сеть диссертационных советов по каждой научной
специальности;
- разрабатывает порядок оформления и выдачи дипломов доктора
наук и кандидата наук и аттестатов профессора и доцента по спе-
циальности государственного образца;
- выполняет другие функции, перечисленные в Положении о Выс-
шей аттестационной комиссии Министерства образования и науки
Российской Федерации.
Федеральные органы исполнительной власти в сферах науки и обра-
зования работают во взаимодействии с Российской академией наук, отрас-
левыми академиями наук, сотрудничают с образовательными учреждения-
ми высшего профессионального образования, общественными научными
объединениями.
Высшим научным учреждением страны является Российская акаде-
мия наук (РАН). РАН проводит фундаментальные и прикладные научные
исследования по важнейшим проблемам естественных, гуманитарных
и технических наук, принимает участие в координации фундаментальных
научно-исследовательских работ, выполняемых научными организациями
и высшими учебными заведениями, финансируемыми из федерального
бюджета.
Академии наук подчинен ряд научно-исследовательских институтов.
В составе академии- 9 отделений по областям и направлениям
науки. В настоящее время существует три региональных отделения: Си-
бирское, Дальневосточное и Уральское. Последнее включает Архангель-
ский, Коми, Оренбургский, Пермский, Челябинский и Удмуртский науч-
ные центры.
Высшим органом управления РАН является общее собрание, которое
избирает его руководство - президента, вице-президентов, членов Прези-
диума.
Всей деятельностью академии в период между сессиями общего со-
брания руководит президент РАН.
На 1 января 2002 г. в состав академии входили 473 академика
и 697 членов-корреспондентов, в институтах и других научных учреж-
дениях работало около 113 695 человек, из них 9 307 докторов наук
и 26 415 кандидатов наук.
Отраслевые академии наук являются самоуправляемыми организа-
циями, проводят фундаментальные и прикладные научные исследования
288
в соответствующих областях науки и техники и участвуют в координации
этих научных исследований. Отраслевые академии наук имеют региональ-
ные научные центры. Так, в г. Челябинске действуют Челябинский науч-
ный центр Российской академии медицинских наук и Регионально-
образовательный центр Российской академии образования.
Большой объем научных исследований в стране выполняется выс-
шими учебными заведениями (университетами, академиями, институтами).
Одной из задач вуза является развитие наук и искусств посредством
научных исследований и творческой деятельности научно-педагогических
работников и обучающихся, использование полученных результатов в об-
разовательном процессе. Для реализации этой задачи в вузах организуются
научные подразделения - научно-исследовательские и проектные институ-
ты, лаборатории, конструкторские бюро и иные организации, деятельность
которых связана с образованием.
Непосредственное руководство научными исследованиями в вузе
осуществляет проректор по научной работе (заместитель директора инсти-
тута, академии по научной работе), на факультете - декан или его замести-
тель по научной работе, на кафедре - заведующий кафедрой. Для управле-
ния НИР структурных подразделений вузов создаются специальные орга-
ны - научно-исследовательские части, сектора, отделы.
В соответствии с Федеральным законом «О науке и государственной
научно-технической политике» научные работники вправе создавать на
добровольной основе общественные объединения (в том числе научные,
научно-технические и научно-просветительские общества, общественные
академии наук) в порядке, предусмотренном законодательством об обще-
ственных объединениях.
В последнее десятилетие в России создано более 60 общественных
(негосударственных) академий наук. Среди них, например, Петровская
академия наук и искусств, Российская академия общественных наук, Ака-
демия социальных наук РФ, Российская академия юридических наук.
На уровне субъектов РФ управление в сфере науки непосредственно
организуют министерства, управления и другие структурные подразделе-
ния местных органов власти.
10.3. Финансирование научных исследований
Государственные научные фонды - один из немногих новых меха-
низмов, поддерживающих фундаментальные исследования и введенных
в научную сферу России в постсоветский период вскоре после распа-
да СССР: в 1992 г. был создан Российский фонд фундаментальных ис-
следований (РФФИ), а в 1994 г. - Российский гуманитарный научный
фонд (РГНФ). Согласно действующему законодательству, бюджет РФФИ
и РГНФ представляет собой фиксированную долю отчислений от
289
суммарных расходов по разделу бюджета 06 «Фундаментальные исследо-
вания и содействие научно-техническому прогрессу». Выделяемые фондам
средства весьма скромны: в сумме они составляют 7 % государственных
расходов на гражданскую науку. Это приблизительно в шесть раз меньше
бюджета Российской академии наук (с учетом региональных отделений).
При этом на долю исследователей из академических институтов приходит-
ся более 60 % грантов РФФИ и более 50 % грантов РГНФ.
По сравнению с так называемым базовым финансированием, которое
выделяется на научную организацию в целом на основе общей оценки ее
численности и прошлогоднего уровня затрат, финансирование через систе-
му фондов значительно повышает эффективность использования бюджет-
ных ресурсов. Почему распределение средств через фонды эффективно?
Государственные научные фонды - это принципиально отличная от базово-
го финансирования идеология и технология распределения средств. Во-
первых, фонды предоставляют свободу выбора. К ним можно обращаться за
поддержкой, минуя всякие административные вертикали, и притом совер-
шенно добровольно. Такой механизм представляет собой альтернативу ад-
министративной системе распределения средств. Во-вторых, фонды стиму-
лируют конкуренцию за ресурсы, поскольку проекты принимаются к фи-
нансированию по результатам открытого конкурса. В-третьих, это доста-
точно справедливое распределение средств, так как оценка проектов произ-
водится на основе независимой экспертизы (peer review), проводимой сами-
ми учеными. В-четвертых, грантовая поддержка оказывается коллективам
активно работающих ученых, а не организациям, причем при принятии ре-
шений о финансировании не имеют значения должности соискателей. Глав-
ное - это качество научного предложения и возможности коллектива-
заявителя его реализовать. Однако и организация, в которой работают побе-
дители, получает дополнительные средства на поддержание и развитие ин-
фраструктуры. В результате те институты, где много грантодержателей, ав-
томатически получают гораздо больше средств, чем остальные.
Развитие фондов происходило по пути расширения числа реализуе-
мых ими инициатив. Помимо поддержки инициативных научных проек-
тов - основного вида конкурсного грантового финансирования, стали раз-
виваться программы поддержки библиотек, развития телекоммуникаций,
научного книгоиздания, поддержки материальной базы развития науки,
создания центров коллективного пользования оборудованием, поддерж-
ки молодых исследователей, инновационно-ориентированных проектов,
региональные конкурсы и т. д. Проблема состояла в том, что рост инициа-
тив не сопровождался ростом бюджетов фондов, и поэтому их возможно-
сти помочь каждой из программ оказались лимитированными. Вместе с
тем фонды по своей сути не являются полной заменой базового финанси-
рования и прежде всего не должны возрождать и поддерживать финансо-
вую и материальную базы научных исследований, а также формировать
290
информационную инфраструктуру. Иными словами, важен баланс госу-
дарственного финансирования и управления в сфере науки и самооргани-
зации научного сообщества, которое происходит через фонды. Однако
сфера науки оказалась достаточно консервативной, плохо поддающейся
реформированию, а потому фонды как были, так практически и остаются
в числе немногих новшеств последнего десятилетия. Остальные формы
бюджетной поддержки, практически не меняясь, продолжают поддержи-
вать существующую сеть научных организаций, а не исследовательский
процесс. В таких условиях фонды, пытаясь фактически закрыть сразу не-
сколько «дыр» и хоть и какой-то мере удовлетворить первоочередные по-
требности в сфере науки, получили широкую известность и признание
в научном сообществе.
Согласно данным выборочных опросов, если в 1993-1994 гг. систему
фондов положительно оценивали 75 % российских ученых, то в 1995 г. -
уже 86 %. Правда, такой высокий показатель следует отнести на счет дея-
тельности не только РФФИ и РГНФ, но и ряда зарубежных фондов, кото-
рые в начале 90-х годов развернули программы содействия российской
науке.
Со временем получение грантов отечественных фондов стало пока-
зателем качества научной работы, своего рода элементом престижа. Нали-
чие грантов РФФИ и РГНФ стало одним из критериев оценки уровни
научной организации в целом. В ряде институтов он учитывается при атте-
стации научных работников и лабораторий, а также принимается во вни-
мание рядом зарубежных фондов при оценке потенциала заявителей.
В силу того, что фонды взяли на себя решение слишком многих про-
блем при ограниченности их ресурсов и слабом развитии программ со-
трудничества с другими организациями, которые могли бы выделять фи-
нансирование па паритетных основах, в научном сообществе стало расти
недовольство деятельностью фондов. Сочетание больших надежд, возлага-
емых на фонды, с одной стороны, и их ограниченных возможностей по
удовлетворению необходимых потребностей научного сообщества - с дру-
гой, нашло отражение в растущей критике деятельности фондов в России.
Это было выявлено по результатам проведенного автором в 2003 г. опроса,
которые показали, что грантовая система финансирования оценивается по-
ложительно 80,3 % научными сотрудниками-женщинами и 92,9 % науч-
ными работниками-мужчинами. Однако те, кто придерживался позитивной
оценки, нередко поясняли, что положительным является отношение к
грантовой системе в принципе, однако отрицательным - к тому механизму
грантового финансирования, который сложился в России. Опрос касался
деятельности не только отечественных фондов, но и зарубежных органи-
заций, поддерживающих науку в России.
Итоговая оценка деятельности фондов оказалась скорее нейтрально-
негативной, чем положительной. Характерно, что отрицательные оценки
291
нарастали по мере удаления от Москвы и Петербурга, поскольку одно из
главных нареканий состояло в том, что вокруг фондов сформировались
свои группы грантополучателей, состоящие преимущественно из москов-
ских и петербургских ученых. Безусловно, наиболее критично были
настроены те, кто либо не смог получить гранты либо получал их редко.
В среде представителей этой группы ученых достаточно распространено
мнение, что фонды не могут поддержать новаторские идеи, поскольку при
отборе проектов они руководствуются такими критериями, как мнение ав-
торитетного научного сообщества, которое поддерживает устоявшиеся
теории и идеи, положение предлагаемого исследования в структуре других
работ в этом научном направлении, степень апробированности предлагае-
мого метода исследования. Другими словами, фонды поддерживают «нор-
мальную науку» (по Т. Куну), а не «конкурирующие парадигмы», и поэто-
му научный прорыв на грантовые средства сделать невозможно.
Фонды были также охарактеризованы как механизм, порождающий
новую форму иждивенчества, поскольку требования к представлению ре-
зультатов работ, поддержанных фондами, значительно ниже, чем при вы-
полнении контрактов. При этом мнения респондентов преимущественно
базировались на личном опыте обращения именно в отечественные фонды.
В целом, осведомленность о действующих в стране фондах и программах
оказалась низкой: ученым известны в основном РФФИ, РГНФ, Фонд со-
действия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере,
а также 5-7 зарубежных организаций (ИНТАС, Международный научно-
технический - центр (МНТП), Американский фонд гражданских исследо-
ваний и развития (CRDF), Фонд МакАртуров, программы ТАСИС и
НАТО).
Те, кто приветствует грантовую систему, называли в качестве ее
главных достоинств то, что сегодня гранты - единственная возможность
выживания и работы, поездок на конференции, покупки оборудования, до-
ступа в интернет, т. е. на грантах фактически держится обеспечение науч-
ного процесса. Еще одна позитивная сторона грантов состоит в том,
что они дают моральный стимул к работе, дисциплинируют, учат форму-
лировать цели исследования, руководить коллективом, осваивать научный
менеджмент. Отмечалось также, что гранты очень важны для молодых
не только и не столько как материальная поддержка, а как инструмент
обучения самостоятельности в научной работе, способ избавления от ин-
фантилизма, который достаточно широко распространился в молодеж-
ной среде.
Оценки молодых ученых - грантополучателей, показали, что их зна-
ния о фондах не очень обширны. Это в основном объясняется тем, что
большинство из них участвует в коллективных грантах лабораторий и их
не слишком интересует вопрос, из какого именно источника поступают
средства. В целом молодые считают финансирование по грантам очень
292
скромным и, кроме того, очень многие полагают, что им недоплачивают.
Так, по мнению молодых, основные проблемы возникают не на этапе от-
бора проектов в фондах, хотя и там они есть, а в момент попадания средств
в организацию, когда действуют уже два «сита» - администрация институ-
та и руководитель проекта. Поэтому до молодых исполнителей поддержка
может доходить не в полном объеме. Наибольшему числу молодых ре-
спондентов (72 %) РФФИ известен и как один из главных источников под-
держки исследований научных коллективов, в которых работают молодые,
и как фонд, проводящий специальный конкурс для молодых - МАС (моло-
дые аспиранты и студенты). Спокойно - положительное отношение боль-
шинства молодых к грантовой системе в целом и к фондам в частности
объясняется тем, что гранты стали естественной частью их существования.
Главное, что обсуждается - это как, при каких условиях можно получить
гранты, что можно сделать с их помощью, а также в чем различие отече-
ственных и зарубежных грантодающих организаций. Большинство моло-
дых придерживаются точки зрения, что получение грантов обеспечивает
только наличие связей и авторитетного руководства (что в какой-то мере
является тождественными понятиями). В целом было выявлено очень эмо-
циональное, пристрастное отношение ученых к научным фондам. Без-
условно, часть претензий была бы снята, если бы гранты были одним из
дополнений к базовому финансированию. Но именно в силу того, что се-
годня фонды принимают на себя решение несвойственных им задач, под-
меняя другие источники финансирования, уровень требований к ним ока-
зывается завышенным. Надежды па получение средств из фондов возлага-
ются не просто большие, а критически большие. Характерно, что при всей
пристрастности отношении к фондам не было высказано аналогичной по
силе критики по поводу того, куда же тратятся остальные, не распределяе-
мые фондами 91,5 % бюджетных средств. А ведь они расходуются менее
прозрачно и направляются преимущественно на содержание зданий, опла-
ту коммунальных услуг и заработную плату с соответствующими начис-
лениями.
По мнению участвовавших в опросе ученых, первоочередное значе-
ние имеет усиление внимания фондов к программам финансирования ма-
териального и информационного обеспечения научного процесса, а также
стимулирования институциональных изменений, в том числе путем под-
держки инновационной деятельности. В результате, как показывает опрос,
дальнейшее развитие науки ученые связывают скорее с деятельностью
фондов, а не государства, с тем, что они примут на себя все основные
функции по созданию условий для исследовательской деятельности.
Выяснилось также, что со стороны фондов есть определенный ин-
формационный «вакуум», нарушение «обратной связи». Фонды, как прави-
ло, ограничиваются анонсированием программ и помещением па своих сай-
тах или в печати форм заявок. Но очень редко до исследователей доводится
293
информация о том, кто и как отбирает проекты, как и почему меняются
приоритеты и принципы деятельности фондов, а также каковы итоги реали-
зации тех или иных программ. Статистические обзоры об итогах работы
фондов оказались для большинства ученых неубедительными, особенно
в части регионального распределения средств.
Однако изменение отношения к фондам - это еще и отражение того,
что положение самих фондов в последние годы ухудшилось. Этот факт,
безусловно, сказывается и на научном сообществе, однако ученые склонны
винить именно фонды, а не условия, в которые поставлены фонды. Неред-
ко такая склонность объясняется просто незнанием текущей ситуации
и произошедших изменений, а они в последние три года были существен-
ными.
В 2001 г. фонды были вынуждены изменить свои уставы, чтобы впи-
саться в действующее законодательство, которое не учитывает специфики
этой формы организации и финансирования научной деятельности. В ре-
зультате РФФИ и РГНФ стали федеральными учреждениями, находящи-
мися в ведении правительства, а само понятие «грант» фактически исчезло
из их уставов. В 2002-2003 гг. проходила так ничем и не завершившаяся
дискуссия о необходимости принятия специального законодательства о
государственных научных фондах, где был бы закреплен их уникальный
статус и основные принципы работы, а именно: вневедомственность, кон-
курсность, адресность, безвозмездность и безвозвратность финансовой
поддержки, оказание ее в форме грантов (с соответствующим определени-
ем понятия «грант»), В закон также предполагалось включить положения
о передаче фондами прав на результаты интеллектуальной деятельности,
созданной за счет средств грантов, организациям- разработчикам при
условии их вовлечения в хозяйственный оборот, а также о процедуре про-
ведения конкурса (которая отличаются от порядка, принятого для государ-
ственного заказа на НИОКР). Обсуждалась и необходимость разработки
более четких механизмов ротации экспертов и привлечения их из-за рубе-
жа для усиления объективности проведения научной экспертизы.
Став бюджетными учреждениями, фонды согласно действующе-
му законодательству уже не могут быть распорядителями бюджетных
средств, так как не являются исполнительными органами государственной
власти. То же касается и МГУ, и РАН, и поэтому у всех этих структур воз-
никла проблема отстаивания самостоятельности и, соответственно, от-
дельной строки финансирования в государственном бюджете. МГУ и РАН
смогли сохранить свой статус прямых бюджетополучателей, убедив пра-
вительство, что они являются «знаковыми организациями». В отноше-
нии фондов в июле 2003 г. состоялось специальное заседание коллегии
Министерства промышленности, науки и технологий Российской Феде-
рации, поскольку им было сложнее апеллировать к своей «знаковости»,
хотя именно они являются действительно знаковыми организациями
294
в постсоветской науке. Коллегия приняла решение, что при подготовке
бюджета на 2004 г. по разделу «Фундаментальные исследования и содей-
ствие научно-техническому прогрессу» необходимо обеспечить выделение
для государственных научных фондов установленных нормативными ак-
тами Правительства объемов финансирования, а также сохранить за ними
статус прямых получателей бюджетных средств. Действительно, в бюдже-
те 2004 г. фонды остались в качестве распорядителей бюджетных средств,
а вот нормативы их финансирования уже второй год не соблюдаются.
В бюджете 2003 г. доля фондов составила не 8,5 % расходной части бюд-
жета по разделу 06 «Фундаментальные исследования и содействие научно-
техническому прогрессу», как это должно быть согласно действующе-
му законодательству, а 6,9 %. Согласно бюджету на 2004 г. финансирова-
ние РФФИ планировалось осуществлять на уровне 5,1 % объема ассиг-
нований по разделу 06 (вместо положенных 6 %), а РГНФ - 0,84 % (вместо
1 %).
Наконец, в 2003 г. сначала в РГНФ, а затем в РФФИ произошла
неожиданная и внешне ничем не мотивированная смена руководства. Это
еще раз свидетельствует о вполне последовательной тенденции к посте-
пенной трансформации механизма конкурсного грантового финансирова-
ния и превращении фондов в зависимые от правительства и государствен-
ных ведомств структуры.
Отношение государства к фондам, ярко проявившееся в последних
событиях, вряд ли будет способствовать изменению политики фондов
в сторону открытости, объективизации их деятельности и уменьшения
клановости (последнее обвинение, пожалуй, наиболее часто звучало
в опросе). Кроме того, не исключена возможность сохранения тенденции
невыполнения бюджетных обязательств перед государственными фонда-
ми, и это в условиях сокращающейся зарубежной поддержки российской
науки заставляет сильно беспокоиться о финансовом благополучии рос-
сийского научного комплекса.
Зарубежная грантовая поддержка науки в России имеет свои особен-
ности.
Цели и направления деятельности зарубежных фондов в России по-
степенно эволюционировали на протяжении последних 11-12 лет. Период
наиболее интенсивной благотворительной поддержки науки связывается
с именем Дж. Сороса и созданным им Международным научным фондом
(МНФ), который в течение 1993-1996 гг. распределил более 100 млн долл,
на программы естественнонаучных фундаментальных исследований в
России.
Начиная с середины 90-х годов XX века, в деятельности зарубежных
фондов стала проявляться довольно четкая тенденция перехода от выде-
ления индивидуальных и групповых грантов (что часто трактовалось
как «чистая благотворительность») к совместным проектам с участием
295
зарубежных партнеров. Это уже взаимовыгодная основа для сотрудниче-
ства, хотя, как правило, большая часть финансирования (75-80 %) выделя-
ется в таких программах российской стороне.
В качестве доминирующих целей поддержки российской науки мож-
но назвать: сохранение лучших кадров ученых, проводящих фундамен-
тальные и прикладные исследования, предотвращение «утечки умов»; пе-
реориентацию бывших оборонных исследователей на выполнение граж-
данских проектов; содействие в адаптации научной сферы к условиям ры-
ночной экономики через участие в ее институциональной и структурной
реформе и укрепление науки в регионах; помощь и сотрудничество в ком-
мерциализации результатов разработок. Очевидно, что большинство из
названных целей были и остаются актуальными. Так, «утечка умов» про-
должается, хотя и в меньших масштабах. При этом состав уходящих из
сферы науки все более молодеет, и речь уже идет не об оттоке молодых
кадров из сферы науки, а об их «протоке» через эту сферу - особенно это
касается естественнонаучных дисциплин. Опрос, проведенный в 2003 г.
среди выпускников МГУ показал, что из числа студентов, собирающихся
посвятить, себя научной деятельности, только немногим более половины
(56 %) связывают свои планы с отечественной наукой. При этом 10 % био-
логов, 11 % физиков и 13 % химиков за несколько месяцев до окончания
университета уже имеют предложения работы за рубежом. Аналогичная
ситуация выявилась и по результатам опроса молодых ученых, работаю-
щих в научных организациях Москвы: планы выезда за рубеж с какими-
либо профессиональными целями имеют 44 % респондентов, в том числе
уехать на постоянное место жительства намеревались в 2003 г. 7 %.
Вопрос конверсии ученых-оборонщиков также нельзя назвать ре-
шенным, хотя вложения западных организаций в процесс конверсии были
очень значительными, и МНТЦ, созданный как реакция Запада на возмож-
ный отток ученых оборонного сектора в страны третьего мира, остается
крупнейшей грантодающей зарубежной структурой. Получая гранты на
выполнение гражданских проектов, ученые, работавшие в оборонной сфе-
ре, отчасти переориентируются, но временно, поскольку не хотят отказы-
ваться от государственных оборонных заказов, если они появятся. Мас-
штабной оценки того, насколько удалась конверсия ученых-оборонщиков,
не проводилось, а выборочные опросы свидетельствуют о том, что полная
конверсия происходит только в том случае, если организации не получают
оборонный заказ. Скорее всего, в ближайшее время желаемой западны-
ми спонсорами полной переориентации на гражданские исследования
не наступит: в последний год объем оборонного заказа науке возрос в два
раза.
Структурная и институциональная реформы в науке еще далеки
до завершения, а в вопросе коммерциализации результатов исследований
и разработок также существует немало проблем. Поэтому содействие
296
зарубежных организаций остается актуальным, хотя следует заметить, что
зарубежные инициативы, какими бы значительными ни были их бюджеты,
не в состоянии реформировать российскую науку, поскольку остается
множество факторов, неподвластных фондам. Главная ценность зарубеж-
ных инициатив в том, что выполнение различных программ позволяет
опробовать новые механизмы и определить степень их приживаемости
в российской науке. Иными словами, зарубежные фонды предлагают свое-
го рода «демонстрационные модели», на которых можно оценить эффек-
тивность тех или иных механизмов поддержки.
В 1997-1998 гг. началась системная переориентация деятельности
фондов: фактически период «срочной помощи» был закончен, и зарубеж-
ные организации все больше стали склоняться к идее участия в реформи-
ровании сферы науки в России. Большинство зарубежных фондов приняли
следующие направления такого участия: развитие информационной ин-
фраструктуры (в частности, реализация телекоммуникационных проектов,
программ поддержки журналов и библиотек, конкурсов на разработку но-
вых учебников), содействие сближению исследовательской деятельности и
обучения, а также теоретических и прикладные работ. Так, в июле 1997 г.
в структуре МНТЦ началась программа « Партнерство», в рамках которой
были заключены первые 12 контрактов с компаниями США и Западной
Европы на сумму около 2 млн долл. США. Эти контракты стали дальней-
шим развитием проектов, финансировавшихся ранее из средств МНТЦ.
Кроме того, все больше фондов стало настаивать на долевом (а луч-
ше - паритетном) участии российских государственных или региональных
структур в финансировании проектов, что также соответствовало пути по
сокращению благотворительности. В 1997 г. были объявлены совместные
конкурсы РФФИ - ИНТ АС, РГНФ - ИНТАС, бюджет которых составил
около 9,9 млн ЭКЮ, включая вклады обеих сторон; началась программа
РФФИ - Немецкое научно-исследовательское сообщество, где каждая сто-
рона оплачивала расходы на своей территории. Часть уже действовавших
программ стала развиваться на новой финансовой основе - с привлечением
средств регионов (Международная Соросовская программа образования
в области точных наук).
Особое место заняло участие зарубежных фондов в реформировании
научно-образовательной деятельности. Проблема соединения науки и об-
разования действительно стала актуализироваться после распада СССР,
когда начались поиски новой модели организации науки. При этом доля
вузовского сектора науки в России постоянно сокращалась, а подготовка
кадров высшей квалификации, наоборот, все больше концентрировалась в
вузах. Если в 1991 г. вузы обеспечивали 60-70 % приема и выпуска из ас-
пирантуры и докторантуры, то к 1997 т. этот показатель уже превысил
80 %. В результате, приблизительно четверть аспирантов вузов не имели
возможности участвовать в реальных научных исследованиях, и примерно
297
такая же доля профессорско-преподавательского состава вузов вообще не
занималась научной работой. В 1998 г. началась реализация российско-
американской программы «Фундаментальные Исследования и высшее об-
разование», финансируемой с американской стороны фондом МакАртуров
и Корпорацией Карнеги в Нью-Йорке и организационно реализуемой через
CRDF. С российской стороны финансирование было обеспечено Мини-
стерством образования Российской Федерации. Чуть позднее, в апреле
2000 г., стартовала похожая программа создания Межрегиональных инсти-
тутов общественных наук (МИОН), финансирование которой осуществля-
ется теми же организациями, но в несколько иных пропорциях. Одной из
главных ее целей стало укреплении и развитие научно-исследовательской
базы гуманитарных и общественных наук. Предполагается, что финансо-
вая поддержка программе будет оказываться в течение 6-8 лет.
В конце 2001 г. был праведен опрос наиболее активно работающих
на территории России зарубежных научных фондов, в ходе которого выяс-
нялось, в чем они видят свой главный вклад в поддержку российской
науки. Оказалось, что 53 % респондентов считают, что в наибольшей мере
их поддержка благотворно сказалась на молодых ученых и помогла им
остаться в науке. По мнению 47 % опрошенных, их помощь сводилась
главным образом к коммерциализации российских продуктов и техноло-
гий. Наконец, 13 % полагают, что они способствовали формированию
научной инфраструктуры в виде развития телекоммуникаций, обеспечения
доступа к зарубежной периодике, комплектования библиотек, а также фи-
нансирования обновления научного оборудования. Таким образом, сами
фонды выше всего оценивают свой вклад в поддержку исследователей
и сохранения их в российской науке, а также в их обучение навыкам тех-
нологического менеджмента. Влияние на процесс реформ оказалось слабее
первоначальных ожиданий западных спонсоров.
Одновременно задавался вопрос: что дала деятельность фондов, под-
держивающих российскую науку, ученым и науке Запада? Здесь ответы
достаточно очевидны. Три главных преимущества для Запада состоят се-
годня в том, что у них появился доступ к уникальным и нигде ранее не
публиковавшимся данным, реализуя совместные проекты, они получили
интересные результаты и, наконец, доступ к специфическим географиче-
ским районам (это касается в первую очередь зоологов, ботаникой, пред-
ставителей наук о Земле).
В последние два года основной тенденцией стало сокращение абсо-
лютных и относительных размеров зарубежного финансирования россий-
ской научно-технологической сферы. Начавшееся в 2000 г. падение про-
должается и в настоящее время. С одной стороны, сокращение удельно-
го веса зарубежных источников связано с ростом заказов со стороны про-
мышленности. С другой стороны, наметилось снижение финансирова-
ния правительством США и, соответственно, сокращение бюджетов ряда
298
фондов, которые полностью или частично получали свои средства от госу-
дарства.
С 2001 г. подход финансовой помощи России, в том числе и под-
держки науки, ужесточился. В частности, планируется постепенно отка-
заться от программы Наина - Лугара, ставшей одним из основных источ-
ников средств для проведения конверсионных инициатив через различные
фонды и организации. 2003 г. оказался практически «обвальным» с точки
зрения того, что сразу несколько крупных государственных ведомств
США, финансирующих различные инициативы в сфере науки и образова-
ния России, заявили о сворачивании своих программ. Причем это сказа-
лось как на естественных, так и на общественных науках. Так, Государ-
ственный департамент США прекратил выделение средств на поддержку
российской науки к 2006 г.
Одновременное расширение участия России в различных инициати-
вах Европейского Союза не компенсирует потерь от сокращающихся аме-
риканских программ. Во-первых, присутствие американских программ
и фондов на протяжении всего постсоветского периода было наиболее ве-
сомым, а во-вторых, Европейский Союз допускает Россию в свои про-
граммы в качестве не равного, а лишь возможного дополнительного участ-
ника, и при этом российские ученые будут работать в рамках проектов,
представляющих интерес для Европы, но не обязательно для России.
Кроме того, меняется политика Администрации США в отношении
неправительственных некоммерческих организаций (НКО), к которым от-
носится большинство фондов, оказывающих поддержку российской пауке.
Теперь все фонды, получающие средства из правительственных источни-
ков, должны проводить проправительственную политику, и их позициони-
рование в качестве «независимых» более недопустимо. Все это может по-
влиять как на состав программ, так и на отношение к фондам в России.
А рычаги давления на НКО у Администрации есть: на НКО в США рас-
пространяется льготный налоговый статус, который в принципе может
быть изменен.
Результаты новой политики уже начали сказываться. Так, фонд
«Евразия» объяснил, что намерен сворачивать и перестраивать программу
поддержки малого бизнеса (в том числе инновационного) и не будет боль-
ше финансировать исследовательские проекты на эту тему, а также прове-
дение тренингов, семинаров, выставок и ярмарок. Отчасти это связано
с тем, что основным спонсором «Евразии» является Американское
агентство по международному развитию (USAID), которое, как и Государ-
ственный департамент США, сокращает свое присутствие в России.
Вторая существенная тенденция последних двух лет- пересмотр
подходов к тому, как, кому и на каких условиях должна оказываться под-
держка в российской науке, и доминирующими становятся следующие
идеи.
299
Во-первых, большинство организаций склоняется к тому, что должен
стать строже выбор приоритетных направлений поддержки, и их следует
согласовывать с российской стороной до начала реализации инициатив.
На это обращают особое внимание американские фонды, а также между-
народные европейские организации. Общая тенденция- давать меньше
грантов, но большего размера, сильнее концентрируя их в избранных обла-
стях. Для европейских организаций соответствующим ориентиром явля-
ются приоритеты Шестой рамочной Программы Евросоюза.
Во-вторых, участниками долевого финансирования могут и должны
быть не только госструктуры, но и частный бизнес, а также региональные
власти
В-третьих, признается важность большей координации программ
между самими западными организациями для выработки совместных под-
ходов, устранения излишнего дублирования, а также повышения эффек-
тивности использования финансовых ресурсов. Скоординированная дея-
тельность может способствовать тому, что реформы в одном секторе
(научно-технологическом) будут положительно влиять на другие сектора
экономики (такие, например, как сферу образования или промышлен-
ность). При этом подготовка программ должна стать более оперативной,
поскольку состояние самого объекта поддержки сферы науки - меняется
достаточно быстро. Однако оперативность будет сочетаться с более тща-
тельным стратегическим планированием.
В-четверых, все больший интерес вызывают направления, под-
держка которых может принести видимый практический результат. Соот-
ветственно, растет число организаций, уделяющих внимание таким сфе-
рам, как помощь в коммерциализации результатов исследований и раз-
работок, развитие программ содействия в установлении партнерских свя-
зей между российскими научными и зарубежными организациями, а так-
же российскими учеными и западным малым бизнесом и промышлен-
ными компаниями. Такие инициативы развивают ИНТАС, МНТЦ, Бри-
танский Совет, Американский фонд гражданских исследований и раз-
вития. Соответственно, ужесточаются требования к проектам и их ре-
зультатам.
В-пятых, растет мотивации к поддержке реформ в науке. Это выра-
жается в устойчивом и даже слегка растущем финансировании институци-
ональных проектов- создания исследовательских университетов, под-
держки крупных телекоммуникационных проектов. Так, стратегическим
направлением программы CRDF «Фундаментальные исследования и выс-
шее образование» является укрепление поддержанных университетов, их
постепенное преобразование в сильные исследовательские университеты.
Другим примером служит программа ТАСИС, 10-15 % общего бюджета
которой расходуется на финансирование отечественных информационно-
телекоммуникационных проектов.
300
Впервые вопрос о том, что деятельность зарубежных структур в Рос-
сии требует специального экономического регулирования, в том числе ре-
шения вопросов налогообложения, механизмов перевода средств, а также
регламентации распределения и закрепления прав на результаты интеллек-
туальной деятельности, возник еще в начале 90-х годов XX века. В 1994 г.
МНФ получил специальный статус благотворительной организации, ока-
зывающей гуманитарную помощь. В связи с этим выделяемые фондом
средства освобождались от налогов и таможенных пошлин. В 1995 г. пра-
вительство России приняло постановление, согласно которому финансо-
вые средства ИНТАС также были отнесены к гуманитарной помощи. При-
нятые постановления значительно облегчили перевод денежных средств
и поставку оборудования в Россию.
Впоследствии был составлен список организаций, зарегистрирован-
ных согласно приказу Министерства науки и технологий Российской Фе-
дерации как благотворительные, грантополучатели которых были осво-
бождены от уплаты налогов. Однако в 2000 г. началось обсуждение новой
схемы регистрации как самих фондов и организаций, оказывающих благо-
творительную помощь российской науке, так и их грантополучателей.
Идея состояла в том, чтобы грантополучатели, желающие получить осво-
бождение от налогов, должны пройти регистрацию в специальной межве-
домственной комиссии, которая будет проводить экспертизу проектов как
на начальном этапе их выполнения, так и по завершении фантов на пред-
мет наличия двойных технологий, а также соблюдения прав на интеллек-
туальную собственность. С одной стороны, такая идея была вызвана
к жизни в связи с тем, что у государства, не было достоверной информации
о том, каковы основные направления исследований в рамках международ-
ного сотрудничества. С другой стороны, в это время одним из приоритетов
политики Министерства науки и технологий была названа кодификация
знаний и технологий. Стремление к упорядочиванию информации о работе
зарубежных структур было, по-видимому, отражением этой политики. Од-
нако данный механизм так и не был введен, а перечень зарубежных орга-
низаций, оказывающих техническую и гуманитарную помощь и потому
имеющих налоговые льготы, стал определяться распоряжением Прави-
тельства Российской Федерации.
В 2001 г. зарубежные благотворительные организации столкнулись с
новой для себя проблемой, которая, правда, была достаточно оперативно
решена. Речь идет о разъяснении, данном Министерством по налогам и
сборам, в отношении единого социального налога, который должны вы-
плачивать благотворительные организации. Согласно методическим реко-
мендациям министерства, налогообложению подлежат выплаты, «осу-
ществляемые благотворительными организациями в рамках благотвори-
тельной деятельности». Руководство зарубежных благотворительных фон-
дов предположило, что это положение распространяется «по умолчанию»
301
и на них, и немедленно выразило протест. Суть его сводилась к тому, что
если зарубежные благотворительные организации должны платить
35,9%-й налог с выделяемых ими в форме грантов средств, то им проще
прекратить свою деятельность на территории России, поскольку иначе они
столкнутся с нормативно-правовыми проблемами в своих странах. Поэто-
му выплаты в некоторых фондах, таких, например, как Институт «Откры-
тое общество», были временно приостановлены. Одновременно фонды,
Министерство промышленности, науки и технологий, а также отдельные
ученые обратились в Министерство по налогам и сборам, Государствен-
ную Думу и Правительство Российской Федерации с просьбой отменить
дополнительные взимания с иностранных организаций, оказывающих бла-
готворительную помощь российской науке и образованию и соответству-
ющим образом аккредитованных. Их просьба была удовлетворена, однако
законодательство по-прежнему оставляет возможность неоднозначного
толкования положений о налогообложении зарубежных фондов.
Существовал еще и политический аспект в условиях деятельности
зарубежных фондов, а именно их работа, а особенно деятельность наибо-
лее крупных, а потому заметных фондов, созданных Дж. Соросом, подвер-
гались критике и даже обвинениям в «краже научных результатов». Спе-
циальные слушания в Государственной Думе по поводу деятельности за-
рубежных фондов на территории России происходили дважды - в 1995
и 1999 гг. В итоге слушаний в феврале 1995 г. российское правительство
выразило свою признательность г-ну Дж. Соросу и МИФ за помощь оте-
чественной науке, а в поддержку Фонда поступило более 100 писем,
подписанных более чем 400 учеными, в том числе 30 академиками РАН.
В Заключении, подготовленном Комитетом Государственной Думы по
образованию, культуре и науке, было рекомендовано использовать
опыт МНФ при разработке закона о некоммерческих организациях и при
развитии регламентации в области прав на интеллектуальную собствен-
ность.
В 1999 г. происходили аналогичные по содержанию слушания. На
этот раз повестка дня заседания, состоявшегося 19 ноября, была сформу-
лирована следующим образом. «О мерах правительства по прекращению
оттока научной молодежи за рубеж и о результатах деятельности фонда
Сороса в России». Примечательно, что вопрос о фонде Сороса, а именно о
Международном научном фонде, был поднят тогда, когда он три года как
фактически прекратил свою работу.
Совершенно очевидно, что эти два явления - «утечку умов» и дея-
тельность зарубежных фондов - надо разделять. Ни один западный фонд
ввиду масштабов своей деятельности не может ни остановить, ни стиму-
лировать отток кадров за рубеж. Только внутренние условия не только в
сфере науки, но и в стране в целом являются реальными факторами воз-
действия на этот процесс. Таким образом, сохраняется незавершенность
302
правовых и неопределенность политических условий деятельности зару-
бежных организаций и фондов.
Еще одним из препятствий тому, чтобы фонды могли расширять
программы по поддержке инновационной деятельности и коммерциализа-
ции технологий, остается правовая неоднозначность в вопросах интеллек-
туальной собственности, созданной полностью или частично за счет бюд-
жетных средств. Патентный закон, принятый 7 февраля 2003 г., прояснив
ситуацию с выполнением работ по госконтрактам, оставил неурегулиро-
ванными те ситуации, когда финансирование НИОКР из средств бюджета
происходит на основе других форм - субвенций или субсидий. Далее,
Патентный закон не устанавливает порядка передачи интеллектуальной
собственности от государства к организациям-исполнителям в случаях, ко-
гда такое решение принимается, и таким образом не стимулирует вовлече-
ние этого вида собственности в хозяйственный оборот. Другие норматив-
но-правовые акты в этой сфере противоречат друг другу, а подзаконные
акты и инструкции, выпускаемые отдельными ведомствами, еще более
усложняют ситуацию.
В целом в настоящее время в нормативно-правовой документации
доминирует позиция «закрепления за государством» результатов интел-
лектуальной деятельности, созданной за счет бюджетных средств, или
фискальный подход. Данная позиция является тупиковой, поскольку госу-
дарство как патентообладатель, не имеет структур, ресурсов и навыков по-
следующей коммерциализации интеллектуальной собственности. Нере-
шенность вопроса о распределении прав на объекты интеллектуальной
собственности и отсутствие механизмов вовлечения их в хозяйственный
оборот сдерживают инвестиции в инновационную сферу, а также стимули-
руют неконтролируемую передачу охраноспособных результатов научно-
технической деятельности зарубежным партнерам (в виде разовой прода-
жи информации, ноу-хау и др. форм).
Зарубежный опыт регулирования прав на интеллектуальную соб-
ственность, созданную за счет бюджетных средств, свидетельствует о том,
что все больше возрастает роль нижестоящих звеньев системы универси-
тетов и научных организаций- в распоряжении правами на результаты
научно-технологической деятельности. Основная тенденция состоит в том,
что для ускорения процессов вовлечения интеллектуальной собственности
в хозяйственный оборот государство пошло на уступки прав на результаты
финансируемой из госбюджета научно-технической деятельности в пользу
исполнителей работ (университетов, государственных НИИ, частных
фирм). Вторая важная тенденция - распространение государственно-
частного партнерства на доконкурентной стадии. Такие партнерства ис-
пользуют права па интеллектуальную собственность как механизм для
стимулирования фирм сотрудничать с государственными исследователь-
скими структурами.
303
Опыт стран Запада показывает, что, получив права, руководители
университетов и других научно-технических организаций смогли добиться
существенных успехов в сфере коммерциализации. При этом в случае гос-
ударственно-частной кооперации партнер из частного сектора подключа-
ется к работе на возможно более ранней стадии, что ускоряет процесс
освоения новой технологии. При таком механизме осуществляется не
только быстрая передача технологий, но и устойчивое сотрудничество
с частным сектором. Особенностью регулирования прав на интеллектуаль-
ную собственность является соблюдение баланса интересов при распреде-
лении доходов между сторонами: если одна сторона (государство или ис-
полнитель) получат права на коммерческое использование результатов
государственных исследований и разработок, то вторая сторона (исполни-
тель или государство) - право на доход.
Главными принципами стимулирования интереса частного сектора
к процессу коммерциализации изобретений являются ясность (прозрач-
ность) прав собственности в политике по отношению к интеллектуальной
собственности, созданной за счет федеральных средств, а также перенос
распоряжения объектами этого вида собственности с государственного
уровня управления на локальный (институциональный). К сожалению,
в настоящее время в России не действуют оба фактора.
Как правило, фонды не претендуют на результаты интеллектуальной
деятельности, полученные в холе реализации профинансированных ими
проектов. В настоящее время наблюдается позитивная тенденция усиления
кооперации между зарубежными организациям и российскими ведомства-
ми в выборе коммерчески перспективных проектов и помощи грантополу-
чателям в оформлении прав на интеллектуальную собственность с учетом
баланса интересов, особенно когда речь идет о партнерстве российских
научных коллективов с западными бизнес-структурами.
Анализ тенденций развития грантового финансирования отечествен-
ными и зарубежными научными фондами в России позволяет сделать не-
сколько выводов.
Механизм грантового финансирования, реализуемый через отече-
ственные государственные фонды, в определенной мере позаимствован-
ный в начале 90-х годов XX века из зарубежного (в первую очередь амери-
канского) опыта, в последние годы подвергается активной корректировке.
Фонды превратились в бюджетные учреждении, сильно зависимые от по-
литики и позиции государства, понятие грантового финансирования не
имеет четкого законодательного определения, а ассигнования из бюджета
на деятельность фондов не только, не растут, но, наоборот, сокращаются.
Подобная ситуация приводит к растущему недовольству научного
сообщества механизмом грантового финансирования, который сложился
на сегодняшний день в России. Чтобы фонды стали действительно эффек-
тивными структурами, необходимо увеличить их бюджеты как минимум
304
в два раза, а также принять специальное законодательство, которое закре-
пило бы уникальный механизм поддержки науки.
В последнее время также наблюдается свертывание зарубежных
инициатив в России, особенно американских организаций и фондов, кото-
рые до недавнего времени были одним из главных зарубежных источников
поддержки российской науки. Сокращение деятельности зарубежных фон-
дов в России связано как с политикой государств-доноров в отношении
России в целом, распространением ничем не подтвержденного убеждения,
что ситуация в российской науке значительно улучшилась, так и с эконо-
мическими условиями деятельности зарубежных структур на территории
России, которые отличаются неустойчивостью и частой сменой норм
и правил.
В сложившихся условиях целесообразно развитие сотрудничества
фондов не только с органами федеральной и региональной исполнитель-
ной власти, но и с развивающимся частным сектором в лице промышлен-
ности и новых корпоративных и частных фондов.
Отечественная благотворительность применительно к сфере науки
только начинает появляться (благотворительный Фонд содействия отече-
ственной науке, фонд «Династия» и др.), и частные благотворительные
средства могут быть существенным ресурсом поддержки науки, особенно
в условиях дефицита бюджетных средств. Зарубежный опыт показывает,
что государство может косвенно субсидировать частные некоммерческие
организации, оказывающие благотворительную поддержку сфере науки,
предоставляя налоговые льготы на осуществляемые в их пользу пожертво-
вания. Характерной формой таких налоговых льгот в развитых странах яв-
ляется исключение из налогооблагаемой базы по подоходному налогу
суммы пожертвования.
Используемые в разных странах схемы и ставки различны, однако
общим правилом является соответствующая сертификация статуса органи-
заций, при котором можно получать пожертвования на научные (научно-
образовательные) цели. При этом должен быть установлен общий пре-
дельный размер вычетов из налогооблагаемой базы (как правило, он не
превышает 50 % общего дохода, но в некоторых случаях могут применять-
ся пределы в 20 и 30 %). Для пожертвований в благотворительные неком-
мерческие научные фонды может быть установлен предел 25 %. В настоя-
щее время Налоговый кодекс предусматривает получение налогоплатель-
щиком социальных вычетов из суммы доходов, которые он перечисляет на
благотворительные цели в виде денежной помощи организациям науки,
частично или полностью финансируемым из средств соответствующих
бюджетов, в размере фактически произведенных расходов, но не более
25 % дохода, полученного в налоговом периоде. Таким образом, пока
норм, предусматривающих пожертвования в негосударственные фонды,
нет. Стимулирование развития частной и корпоративной благотворитель-
305
ности может в некоторой степени компенсировать постепенный уход зару-
бежных структур из российской науки.
В целом прогноз в отношении перспектив укрепления и развития си-
стемы конкурсного грантового финансирования в России не оптимисти-
чен. Механизм конкурсного финансирования остается достаточно сурро-
гатным, и при этом на государственном уровне идея программно-целевого
и грантового финансирования пока не получила должного признания.
Положение с финансирование прикладной науки, в том числе в ма-
шиностроении, в целом не отличается от ситуации с финансированием
науки фундаментальной. Государственная поддержка науки в машино-
строении весьма ограничена. Основной уклон предполагается на финанси-
рование разработок промышленными предприятиями. Однако объем
хоздоговорных работ, оплачиваемых предприятиями, также неуклонно со-
кращается. Причиной этого является как тяжелое положение предприятий
машиностроительного комплекса, так и усиливающаяся в последнее время
тенденция к приобретению предприятиями иностранных технологий и от-
каз от сотрудничества с отечественными учеными. Возможно, что со вре-
менем несколько улучшит ситуацию принятый в 2010 г. закон о субсиди-
ровании государством научных разработок, выполняемых по заказу пред-
приятий, и имеющих большое государственное значение.
10.4. Методы оценки научной деятельности отдельных ученых
и коллективов исследователей
Оценка научной деятельности представляет собой серьезную про-
блему, которая на сегодняшний день еще окончательно не решена. Творче-
ский характер научной деятельности делает весьма затруднительным объ-
ективное оценивание ее результативности. В связи с этим, для ее оценки
используются различные методы, каждый из которых имеет свои достоин-
ства и недостатки. Методы оценки научной деятельности отдельных уче-
ных можно разделить на следующие группы:
Методы оценки по публикации результатов научных исследований
основаны на подсчете количества публикаций в научно-технических изда-
ниях или количества ссылок на опубликованные ученым работы. Данные
методы нашли наибольшее применение во всем мире в виду простоты их
применения, однако их объективность часто является спорной.
В Российской Федерации со времен СССР основным критерием оцен-
ки научной деятельности является количество публикаций. Подобный кри-
терий оценки наиболее прост, но крайне необъективен. Хорошо известно,
что талантливые и долго жившие ученые, как правило, публиковали много
работ. Но отсюда не следует обратное: что большое число публикаций есть
показатель талантливости. Многие ученые указывали, что оценка деятель-
ности ученых по суммарному числу публикаций приносит большой вред
306
науке. Ученые всеми силами стараются напечатать как можно больше ра-
бот. Научные журналы оказываются засоренными посредственными, часто
незрелыми публикациями. Чтобы остановить вал подобных публикаций
управляющие наукой административные органы вынуждены вводить раз-
личные ограничения, примером которых является перечень ведущих рецен-
зируемых научных журналов и изданий, в которых должны быть опублико-
ваны основные научные результаты диссертации на соискание ученой сте-
пени доктора и кандидата наук. Однако подобные административные барье-
ры помогают слабо.
Для повышения объективности оценивания труда ученого необходи-
мо научиться выделять полезные сигналы на том шумовом поле, которое
создается посредственными публикациями. Мерой полезности публикации
является ее цитируемость. Если работа цитируется, то это значит, что она
оказывает влияние на развитие науки как информационного процесса. При
таком подходе появляется возможность производить сравнительную оцен-
ку работ, выполненных в разных областях знаний.
Наибольшее распространение из подобных критериев нашел Индекс
цитирования научных статей (ИЦ) - показатель, указывающий на значи-
мость данной статьи и вычисляющийся на основе последующих публика-
ций, ссылающихся на данную работу.
Первый индекс цитирования был связан с юридическими ссылками
и датируется 1873 г. (Shepard’s Citations). В 1960 институт научной ин-
формации (ISI), основанный Евгением Гарфилдом, ввёл первый индекс ци-
тирования для статей, опубликованных в научных журналах, положив
начало такому ИЦ, как Science Citation Index (ISI), и затем включив в него
индексы цитирования по общественным наукам (Social Science Citation
Index, SSCI) и искусствам (Arts and Humanities Citation Index, AHCI).
Начиная c 2006 г. появились и другие источники подобных данных,
например Google Scholar. Данный ИЦ выпускается в ограниченном вари-
анте на CD, а полностью представлен в онлайн-проекте Web of Science.
С 2005 г. в научной электронной библиотеке (НЭБ, eLIBRARI.ru) со-
здаётся «Российский индекс научного цитирования» (РИНЦ). Цель проекта
заключается в создании отечественной библиографической базы данных
по научной периодике.
Вероятно, лучше оценивать не значимость какой-либо одной работы,
а эффективность труда ученого в целом, или, точнее, эффективность со-
зданного им научного направления. Некоторые работы, содержащие очень
ценные идеи, но изложенные в труднодоступной форме, получают мень-
ший отклик, чем вторичные публикации, в которых те же идеи представ-
лялись позднее в форме, доступной для понимания. Поэтому важно оцени-
вать не столько цитируемость отдельной работы, сколько цитируемость
всех публикаций, связанных с данным направлением. Против критерия ци-
тируемости обычно выдвигают следующие два возражения.
307
Первое - трудность учета отрицательных цитирований. Однако та-
кой трудности на самом деле не существует. В науках, не имеющих острой
политической направленности, не нужно проводить разграничения между
положительным и отрицательным цитированием. Если работа цитируется,
значит, высказанные в ней идеи послужили толчком для развития новых
работ. И с этой точки зрения неважно, продолжают ли исходные идеи раз-
виваться или они радикально переосмысливаются. Плохо, когда работа не
цитируется вовсе - это значит, что она не оказала никакого влияния на
дальнейшее развитие информационных потоков в науке. Ее не нужно было
публиковать - она лишь увеличила шумовое поле в информационном по-
токе. Известно, что в технических науках всякого рода нелепые и абсурд-
ные работы практически не цитируются - ученые слишком заняты, чтобы
тратить время на обсуждение нелепых теорий, даже если с позиций широ-
кой публики они иногда и кажутся сенсационными.
Второе возражение относится к тому, что нередко новые идеи понима-
ются далеко не сразу, а с опозданием. Если есть запаздывание в понимании
новых идей, то рассматриваемый нами критерий не отменит их ценности, - и
это вполне естественно и правомерно; данный критерий реагирует на совре-
менное состояние информационных потоков в науке, а не на потенциально
возможные, но не раскрытые еще сегодня идеи. Ю. Гарфилд показал, что с
помощью SCI можно выявить те работы крупных ученых, которые почему-
либо мало цитируются. Можно специально изучить причину их малой цити-
руемости и принять какие-то меры к тому, чтобы высказанные в них идеи
(если они действительно интересны) стали доступными.
Комплексным критерием является h-индекс, или индекс Хирша -
наукометрический показатель, предложенный в 2005 американским физи-
ком Хорхе Хиршем из университета Сан-Диего, Калифорния. Индекс
Хирша является количественной характеристикой продуктивности учёно-
го, основанной на количестве его публикаций и количестве цитирований
этих публикаций. Индекс вычисляется на основе распределения цитирова-
ний работ данного исследователя.
Учёный имеет индекс h, если h из его Np статей цитируются как ми-
нимум h раз каждая, в то время как оставшиеся (Np - h) статей цитируются
не более, чем h раз каждая.
Иными словами, учёный с индексом h опубликовал h статей, на каж-
дую из которых сослались как минимум h раз. Так, если у данного иссле-
дователя опубликовано 100 статей, на каждую из которых имеется лишь
одна ссылка, его h-индекс равен 1. Таким же будет h-индекс исследо-
вателя, опубликовавшего одну статью, на которую сослались 100 раз. В то
же время (более реалистический случай), если у исследователя имеется
1 статья с 9 цитированиями, 2 статьи с 8 цитированиями, 3 статьи с 7 цити-
рованиями, ..., 9 статей с 1 цитированием каждой из них, то его h-индекс
равен 5. Обычно распределение количества публикации N(q) в зависимо-
308
сти от числа их цитирований q в очень грубом приближении соответствует
гиперболе: N(q) ~ const х (q - 1). Координата точки пересечения этой кри-
вой с прямой N(q) = q и будет равна индексу Хирша.
Индекс Хирша был разработан, чтобы получить более адекватную
оценку научной продуктивности исследователя, чем могут дать такие про-
стые характеристики, как общее число публикаций или общее число цити-
рований. Индекс хорошо работает лишь при сравнении учёных, работаю-
щих в одной области исследований, поскольку традиции, связанные с ци-
тированием, отличаются в разных отраслях науки (например, в биологии
и медицине h-индекс намного выше, чем в физике). В норме h-индекс фи-
зика примерно равен продолжительности его научной карьеры в годах, то-
гда как у выдающегося физика он вдвое выше. Хирш считает, что в физике
(и в реалиях США) h-индекс, равный 10-12, может служить одним из
определяющих факторов для решения о предоставлении исследователю
постоянной позиции в крупном исследовательском университете; уровень
исследователя с h-индексом, равным 15-20, соответствует членству в Аме-
риканском физическом обществе; индекс 45 и выше может означать член-
ство в Национальной академии наук США.
Индекс Хирша для отечественных ученых также рассчитывается в
рамках проекта eLIBRARI.ru.
Индекс Хирша не идеален. Существуют ситуации, когда h-индекс
даёт совершенно неверную оценку значимости исследователя. В частно-
сти, короткая карьера учёного приводит к недооценке значимости его ра-
бот. Так, h-индекс Эвариста Галуа равен 2 и останется таким навсегда. Ес-
ли бы Альберт Эйнштейн умер в начале 1906 г., его h-индекс остановился
бы на 4 или 5, несмотря на чрезвычайно высокую значимость статей,
опубликованных им в 1905.
Основной причиной, сдерживающей применение оценки исследовате-
лей по цитируемости их работ в РФ, является необходимость проведения
огромного объема библиографических работ, финансирование которых весь-
ма ограничено. В связи с этим, в частности данные по цитируемости работ
российских ученых, работающих в области технологии машиностроения, на
сегодняшний день рассчитаны только для публикаций, сделанных после 2006
г. Для ведущих ученых-технологов России индекс Хирша на начало 2010 г.
составлял 1...4, что, безусловно, не отражает их реального вклада в науку.
Методы, основанные на экспертных оценках, нашли широкое при-
менение при проведении различных конкурсов на получение грантов, уча-
стие в финансируемых государством или благотворительными фонда-
ми научно-технических программах и т. п. В данном случае отдельный
исследователь или научный коллектив представляют в экспертный совет
заявку, оформленную в соответствии с определенными правилами. Экс-
перты оценивают ее с точки зрения наличия научной новизны и практиче-
ской ценности и выносят заключение о целесообразности финансирования
309
данных исследований. К методам, основанным на экспертных оценках,
можно отнести и процедуры защиты магистерских, кандидатских и док-
торских диссертаций, производимые государственными аттестационными
комиссиями и диссертационными советами. Главным недостатком данных
методов является сложность подбора экспертов, которые, с одной стороны,
должны быть достаточно квалифицированы и компетентны в рассматрива-
емой предметной области, а с другой стороны беспристрастны и объектив-
ны при оценивании результатов деятельности своих коллег.
Методы, основанные на оценке экономической эффективности, ос-
нованы на подсчете заработанных учеными в результате своей научной де-
ятельности финансовых средств. К данным средствам относятся получен-
ные исследователями гранты, деньги, заработанные в ходе выполнения хо-
зяйственных договоров с предприятиями, и т. д. В условиях рыночной
экономики подобные методы оценки являются весьма важными и широко
применяются как в России, так и за рубежом. Однако объективность этих
методов является весьма сомнительной. С одной стороны, наличие финан-
сирования научно-исследовательских работ со стороны бизнеса или госу-
дарства в большинстве случаев свидетельствует об их научной новизне и
практической ценности. С другой стороны, количество заработанных уче-
ным денег все же характеризует его скорее как бизнесмена, а не как иссле-
дователя, и далеко не всегда может служить объективной оценкой качества
полученных им научных результатов. Часто оказывается, что талантливые
исследователи вынуждены работать в условиях минимального финансиро-
вания, получая при этом выдающиеся научные результаты. В то же время,
существуют дельцы от науки, которые умудряются получать многочис-
ленные гранты, не имея каких-либо серьезных научных достижений.
Наиболее объективными методами оценки научной деятельности яв-
ляются комбинированные. При использовании данных методов рейтинг
отдельных ученых и научных коллективов рассчитывают с учетом количе-
ства публикаций, их цитируемости, результатов финансовой деятельности
и т. д. По возможности учитывается мнение экспертов. Важность вклада
того или иного показателя в общий рейтинг оценивается с помощью весо-
вых коэффициентов. Существенным недостатком комбинированных мето-
дов оценки является сложность подбора весовых коэффициентов.
; Контрольные вопросы
1. Сформулируйте принципы организации научного труда.
2. Как вы понимаете организацию интенсивного умственного труда?
3. В чем вы видите недостатки и преимущества организации научного
труда в СССР?
4. Помогает ли организации научного труда при внедрении систем менедж-
мента качества?
5. Эффективна ли система грантов?
310
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В современном обществе часть знаний, получаемых студентами в
период обучения по специальности, могут устареть через несколько лет
после окончания вуза. Вчерашним выпускникам при решении трудностей,
возникающих в процессе освоения новой продукции, необходимо выявить
причины возникновения, провести поиск научной информации, а возмож-
но и провести экспериментальные исследования - составить план экспе-
римента, выбрать средства и методы исследования. Часть выпускников
остается в вузах, где проходят дальнейшее обучение в аспирантурах и уже
непосредственно занимаются научными исследованиями.
Данный курс «Организация и методология научных исследований в
машиностроении» позволяет привлекать студентов в научные исследова-
ния, ведущиеся в учебном заведении, изучить методы исследования и ме-
тодики проведения эксперимента, научится самостоятельно проводить по-
иск и обработку научной информации, позволяет разобраться в аспектах
руководящей работы: управление коллективом; методах сплочения кол-
лектива, решение конфликтов возникающих в коллективе.
В связи с этим цель данной дисциплины помощь будущему специа-
листу вооружиться комплексом знаний, научиться правильно организовы-
вать свое рабочее время, эффективно участвовать в научных исследовани-
ях, а также быстрее адаптироваться на производстве.
311
СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Основная литература
1. Маликов А. А., Ямников А. С., Протасьев В. Б. История и методология науки и
производства: учеб, пособие для вузов / ТулГУ. Тула: Изд-во ТулГУ, 2011. 318 с.
2. Маликов А. А., Ямников А. С., Протасьев В. Б. История и методология науки
и производства [Электронный ресурс]: учеб, пособие для вузов / ТулГУ. Тула:
Изд-во ТулГУ, 2011. 318 с. Режим доступа : https://tsutula.bibliotech.ru/
Reader/Book/2014041513585216964900006576, Электронный читальный зал
«Библиотек», по паролю.
3. Ямников, А. С., Маликов А. А. История развития технологической науки:
учебное пособие для вузов / ТулГУ. 2-е изд., перераб. и доп. Тула: Изд-во
ТулГУ, 2013.424 с.
4. Ямников, А. С., Маликов А. А. История развития технологической науки [Элек-
тронный ресурс]: учебное пособие для вузов, 2-е изд., перераб. и доп. Тула: Изд-
во ТулГУ, 2013. 424 с. Режим доступа: https://tsutula.bibliotech.ru/Reader/
Воок/2014062015085944504400002949, Электронный читальный зал «Библио-
тек», по паролю.
5. Ямников, А. С., Маликов А. А. История развития технологической науки:
учебное пособие для вузов / ТулГУ. Тула: Изд-во ТулГУ, 2012. 390 с.
6. Ямников, А. С., Маликов А. А. История развития технологической науки
[Электронный ресурс]: учебное пособие для вузов / ТулГУ. - 3-е изд., испр. и
доп. Тула, 2015. 422 с. Режим доступа: https://tsutula.bibliotech.ru/Reader/
Book/2015031216212533263200007920, Электронный читальный зал «Библио-
тек», по паролю.
Дополнительная литература
1. История и методология науки в машиностроительных производствах: Учеб.
Пособие для вузов / А. Н. Афонин, Ю. С. Степанов, А. В. Киричек, А. С. Та-
рапанов. - М.: Издательский дом «Спектр», 2010. 212 с.
2. Шейпак, А. А. История науки и техники. Ч. 2, Материалы и технологии - Моск,
гос. индустриальный ун-т. Ин-т дистанционного образования. М., 2004. 302 с.
3. Соломатин, В. А. История науки: учебное пособие для вузов/ В. А. Солома-
тин. - М.: PerSE, 2003. 352 с.
4. Бельская, Е. Ю. История и философия науки (Философия науки: учеб, посо-
бие / Е. Ю.Бельская [и др.]; под ред. Ю. В. Крянева, Л. Е. Моториной. М.:
Альфа-М: Инфра-М, 2007. 335 с.
5. Вдовин, А. И. История развития науки и практики управления производ-
ством: учеб, пособие для вузов и сред. учеб, заведений / А. И. Вдовин,
В. А. Заренков, Е. Н. Згода. - СПб., 2001. 224с.
6. Крампит А. Г., Крампит Н.Ю. Методология научных исследований: учебное по-
собие. - Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2008. 164 с.
7. Российский государственный гуманитарный университет. История науки
и техники : обучающая мультимедийная система / РГГУ. - М.: РГГУ, 1998. -
2 опт. диска (CD ROM).
312
8. Аллахвердян, А. Г. Науковедение и новые тенденции в развитии российской
науки / под ред. А. Г. Аллахвердяна, Н. Н. Семеновой, А. В. Юревича. - М.:
Логос, 2005. 308 с.
9. Смоленцев, В. П. Воронежский государственный технический университет.
История развития технологии машиностроения: учеб, пособие для вузов /
В. П. Смоленцев [и др.]; Воронежский ГТУ. Воронеж, 2001. 259 с.: ил.
10. Машиностроение: научно-технический журнал / МГТУ им. Н. Э. Баумана.
313
Учебное издание
Плахотникова Елена Владимировна
Протасьев Виктор Борисович
Ямников Александр Сергеевич
ОРГАНИЗАЦИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ
НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
В МАШИНОСТРОЕНИИ
Учебник
Подписано в печать 24.05.2019
Формат 60x84/16. Бумага офсетная.
Гарнитура «Таймс».
Издательство «Инфра-Инженерия»
160011, г. Вологда, ул. Козленская, д. 63
Тел.: 8 (800) 250-66-01
E-mail: booking@infra-e.ru
https://infra-e.ru
Издательство приглашает
к сотрудничеству авторов
научно-технической литературы