Детальная информация

В выпускной квалификационной работе выполнен анализ процессов оценки соответствия поставщиков оборудования требованиям качества в атомной отрасли на базе АО «Атомстройэкспорт». Рассмотрены нормативные и организационные требования при проведении контроля поставщиков, а также определены наиболее трудоёмкие процедуры проверки. Основной акцент сделан на процедурах анализа программ обеспечения качества (ПОК) и проведении аудита достоверности данных (АДД) как взаимодополняющих инструментах, обеспечивающих обоснованность решений и прослеживаемость предоставляемой поставщиками информации по качеству. Цель работы — разработка методики автоматизации проведения оценки соответствия ПОК и АДД на основе внедрения технологий искусственного интеллекта. В ходе исследования сформированы структура и алгоритм методики, распределены роли участников, определены входные данные и состав выходных документов, а также порядок актуализации статусов и результатов в ИС «ЕОС-Качество», разработаны практические рекомендации по применению методики и выполнена технико-экономическая оценка ожидаемого эффекта на основе расчётного сценария. Показано, что применение методики позволяет снизить трудоёмкость и длительность процедур ПОК и АДД, повысить воспроизводимость результатов и уменьшить риски пропуска несоответствий, связанных с человеческим фактором. При подготовке работы использовались ИС «ЕОС-Качество» и контуры ЕОС, включая «ЕОС-Закупки», офисные приложения для подготовки текста и расчётов, средства работы с PDF-документами, инструменты построения схем/диаграмм, а также информационные материалы из открытых источников.

This graduate qualification work analyses the processes of assessing equipment suppliers’ compliance with quality requirements in the nuclear industry based on the practice of JSC Atomstroyexport. Regulatory and organisational requirements for supplier control are reviewed, and the most labour-intensive verification procedures are identified. The main focus is on the review of Quality Assurance Programmes (QAP) and the Data Reliability Audit (DRA) as complementary tools that ensure well-grounded decisions and traceability of quality-related information provided by suppliers. The aim of the work is to develop a methodology for automating the conformity assessment of QAP and DRA through the implementation of artificial intelligence technologies. The study defines the structure and algorithm of the methodology, assigns stakeholders’ roles, specifies input data and output documents, and describes the procedure for updating statuses and results in the EOS-Quality information system, practical recommendations for applying the methodology are developed and a techno-economic assessment of the expected effect is performed using a calculation scenario. The results show that the methodology can reduce labour effort and lead time for QAP and DRA procedures, increase repeatability of outcomes, and mitigate the risk of missing nonconformities due to human-factor impact. The work was prepared using the EOS-Quality information system and the EOS contours, including EOS-Procurement, office applications for text preparation and calculations, PDF document tools, diagramming tools, and information materials from open sources.

• Страница 1