Введение

В настоящее время цифровизация процесса производства является не просто трендом, а государственной стратегией, направленной на улучшение конкурентоспособности отечественных предприятий как на внутреннем, так и на мировом рынке. Данный стратегический курс ставит перед предприятиями задачу разработки и внедрения программных обеспечений, автоматизирующих все этапы производства в том числе и контроль качества продукции, который на многих предприятиях все еще базируется на устаревших методах с применением бумажных чек-листов.

1. Анализ существующей системы контроля качества на швейном предприятии

Для выявления первостепенных причин низкой эффективности системы составим причинно-следственную диаграмму Исикавы. Выбор данного инструмента обусловлен его способностью наглядно структурировать факторы возникновения проблемы и выявить среди них наиболее значимые, требующие немедленного решения.

Рис. 1. Причинно-следственная диаграмма Исикавы: Низкая эффективность контроля качества

В качестве корневой проблемы, для которой составляется диаграмма, была выдвинута низкая эффективность контроля качества.

В результате систематизации выявленных факторов возникновения проблемы были обозначены пять основных причин, оказывающих наибольшее влияние на снижение эффективности системы контроля качества:

— высокий процент ошибок и опечаток при заполнении информации о возникших дефектах;

— задержка информации при передаче данных от контролера к начальнику цеха, в связи с чем снижается скорость реагирования на брак;

— отсутствие оперативного анализа данных, что препятствует принятию быстрых решений о смене поставщика, оборудования, сотрудника и других компонент производства;

— отсутствие автоматизированного сбора данных;

— потеря информации в результате потери бумажных чек-листов, опечаток, ошибок и т. п.;

— большие затраты труда на ручную обработку информации, так как необходимо вручную анализировать бумажные чек-листы, которых зачастую бывает очень много на крупных предприятиях.

Для того, чтобы из факторов, полученных на этапе диагностики, выделить приоритетные воспользуемся методом графов, который состоит в заполнении матрицы проблемного поля и построения по ней графа, отражающего взаимосвязи между выявленными причинами.

Анализ матрицы проблемного поля показал, что исходной проблемой является отсутствие автоматизированного сбора данных, а в качестве результирующей проблемы было выявлено отсутствие оперативного анализа.

Рис. 2. Метод графов: матрица проблемного поля для системы контроля качества

Рис. 3. Метод графов: граф проблемного поля для системы контроля качества

На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что устранение корневой проблемы, которой является отсутствие автоматизированного сбора данных, позволит ослабить влияние множества смежных проблем, что обуславливает приоритет данного направления для совершенствования системы контроля качества.

2. Алгоритм работы системы автоматизированного сбора данных

Для устранения выявленных недостатков существующей системы контроля предложен алгоритм работы системы автоматизированного сбора данных.

Предварительным этапом работы системы является её настройка и подготовка, которая заключается в разработке списков вопросов для цифровых чек-листов, тестирование и загрузка в систему. На стартовом этапе работы контролёр получает уведомление о необходимости провести контроль с применением цифровых чек-листов. В дальнейшем контролёру необходимо выбрать соответствующий чек-лист, опираясь на тип изделия, форму контроля и технологическую операцию. Следующим этапом является последовательное заполнение чек-листа. Система автоматически проверяет данные на корректность ввода во избежание опечаток и ошибок, связанных с человеческим фактором. При обнаружении опечаток система выведет сообщение о несоответствии введенных данных ожидаемым и попросит исправить их. После исправления ошибок данные загружаются в общую базу, после чего производится автоматическое обновление отчетов и вывод полученной информации на экран начальника системы контроля.

Заключительный этап является важным преимуществом внедряемой системы, так как проводится не только фиксация фактов брака на производстве, но и анализ. На основании накопленных данных система в автоматическом режиме формирует аналитические отчеты. Данная задача является невыполнимой без использования компьютера, так как требует больших объемов вычислений в короткие сроки. Сформированные отчеты позволяют сотрудникам отдела технического контроля своевременно корректировать процессы производства.

Рис. 4. Блок-схема алгоритма для автоматизированного сбора данных

3. Разработка архитектуры автоматизированной системы контроля качества

Результатом проведенной работы является разработанная пилотная версия автоматизированной системы контроля качества для ООО «Метелица». Система реализована в форме веб-приложения, обладает эргономичным интерфейсом и функционалом, позволяющим создавать новые проверки качества изделий или материалов, проводить анализ результатов и просматривать архив. Для разработки автоматизированной системы контроля качества был выбран Streamlit. Для публикации веб-приложения в сети Интернет была выбрана платформа Streamlit Cloud, предоставляющая бесплатное развертывание приложений, разработанных с использованием библиотеки Streamlit. В результате успешной публикации автоматизированная система контроля качества стала доступна по адресу: https://quality-control-system-mk4qtvlxnlppqyzzynibwt.streamlit.app.

Рис. 5. Интерфейс формы «Новая проверка»

Рис. 6. Интерфейс формы «Анализ качества»

Литература:

1. ГОСТ 15467–79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. — Введ. 1980–01–01. — М.: Издательство стандартов, 1970. — 28 с.
2. ГОСТ 4103–82 Изделия швейные. Методы контроля качества. — Введ. 1983–01–01. — М.: Издательство стандартов, 1982. — 52 с.
3. Фролов, Е. А. Анализ влияния автоматизации управленческого учета на принятие стратегических решений в бизнесе // Инновации и инвестиции. — 2024. — № 11. — С. 244–248. — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-vliyaniya-avtomatizatsii-upravlencheskogo-ucheta-na-prinyatie-strategicheskih-resheniy-v-biznese (дата обращения: 08.10.2025).
4. Python [Электронный ресурс]. — URL: https://www.python.org (дата обращения 10.01.2026).
5. sqlite3 — DB-API 2.0 interface for SQLite databases [Электронный ресурс] — URL: https://docs.python.org/3/library/sqlite3.html (дата обращения 10.01.2026).
6. Streamlit — [Электронный ресурс] — URL: https://streamlit.io (дата обращения 15.01.2026).