Функции механизма управления качеством. Механизм управления качеством материалов должен обеспечивать эффективную реализацию основных функций управления качеством, к которым относятся следующие:

- прогнозирование потребностей рынка, технического уровня и качества;

- планирование повышения качества материалов;

- нормирование требований к качеству материалов и стандартизация;

- разработка и постановка материалов на производство;

- технологическая подготовка производства;

- организация взаимоотношений по качеству материалов между поставщиками сырья, материалов, полуфабрикатов и комплектующих изделий, предприятиями – изготовителями и потребителями материалов;

- обеспечение стабильности запланированного уровня качества материалов на всех стадиях жизненного цикла;

- контроль качества и испытания материалов;

- профилактика брака в производстве;

- внутрипроизводственная аттестация продукции, технологических процессов, рабочих мест, исполнителей и т.д.;

- сертификация продукции, работ, услуг, систем качества и производств;

- стимулирование и ответственность за достигнутый уровень качества;

- внутрипроизводственный учет и отчетность по качеству материалов;

- технико-экономический анализ изменения качества материалов;

- обеспечение управления качеством материалов (организационное, материально-техническое, метрологическое, технологическое, информационное, правовое, финансовое);

- специальная подготовка и повышение квалификации кадров.

Информационная база управления качеством материалов.

Выделяют три основные категории организационно-технических проблем управления качеством выпускаемой продукции:

1. статистический контроль качества материалов, полуфабрикатов и готовых изделий;

2. анализ причин снижения качества;

3. выработка управляющих воздействий, нивелирующих эти изменения.

Значение статистического контроля заключается в том, что, будучи основанным на выборочных пробах, он обеспечивает высокую надежность результатов. В настоящее время для организации статистического приемочного контроля применяют положения ГОСТ 18242-81, составленного с учетом рекомендаций ИСО. Стандарт регламентирует объемы выборок, приемочные и браковочные числа в зависимости от объема партии и допустимого уровня дефектности, называемого приемочным уровнем качества.

В производстве статистический контроль осуществляется в трех основных формах:

- входной контроль – проверка качества поступающего сырья и полуфабрикатов (металл, поковки, отливки, метизы, неметаллические материалы);

- технологический (промежуточный) контроль – проверка качества продукции на отдельных стадиях производства;

- выходной (окончательный) контроль – проверка качества выпускаемой продукции.

Все эти формы статистического контроля можно объединить единым термином «приемочный контроль».

Статистические методы, т.е. методы, базирующиеся на применении математической статистики, являются эффективным инструментом сбора, анализа и интерпретации информации о качестве материалов. Применение этих методов не требует больших затрат и позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых объектов, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения.

Статистический приемочный контроль. Объем получаемой базы данных производственного контроля, накапливаемой при выпуске массовой продукции, настолько велик, что при высокой отлаженности технологического процесса становится возможным использование статистического выборочного контроля.

Статистический приемочный контроль устанавливает так называемый приемочный уровень дефектности – приемлемый уровень качества (acceptable quality level, AQL – англ.) по ГОСТ Р 50779.71-99, обеспечивая одновременно выбранную верхнюю границу риска потребителя (риска приемки партий с низким качеством). Возможность ошибочной выбраковки хороших партий всегда неизбежна при выборочном контроле (ошибки могут быть исключены только при введении сплошного контроля). Чтобы уменьшить вероятность появления ошибок в статистическом приемочном контроле, существует понятие риска изготовителя α – максимальной доли выбракованных партий с уровнем дефектности, не превышающим AQL.

Для страховки потребителя от получения партий с повышенным по сравнению с AQL уровнем дефектности вводится понятие риска потребителя β. Этот показатель представляет собой максимальную долю ошибочно принимаемых по результатам выборочной оценки партий с уровнем дефектности не менее браковочного уровня дефектности – предельного уровня качества LQ по ГОСТ Р 50779.72-99.

Риски изготовителя и потребителя устанавливаются в зависимости от характера продукции и последствий от ошибочных решений. Чем меньше риска, тем более трудоемок контроль, а в предельном случае, когда α = β = 0, он становится сплошным.

Выбор плана контроля и установление решающих правил принятия решений осуществляются исходя из выполнения главных условий: чтобы риск браковки хороших партий не превысил значение показателя α, а риск приемки плохих партий не превысил значение показателя в (ГОСТ Р 50779.71-99).

Статистический контроль технологических процессов.

Классическая схема статистического управления качеством «по возмущению» малоэффективна для химической, нефтехимической и металлургической промышленности: здесь много взаимосвязанных цепей и нелинейных зависимостей.

Простейшая зависимость свойства у_k от параметров процесса х_i может быть выражена в виде уравнения линейной регрессии:

,                                                  (7.1)

Поскольку технология работает, режимы находятся вблизи оптимума. Для существования данного экстремума, реальная зависимость от большинства аргументов должна быть не менее чем квадратичная:

,                                                  (7.2)

    Для прогноза свойства уk надлежит определить (2n +1) независимых коэффициентов а_ik и b_ik. Для этого надо знать у_k для N > (2n + 1) процессов.

Одновременно вводится еще n(n-1)/2 коэффициентов с_ijk, при этом необходимо знать у_k не менее чем для N > (2n+1)+n(n-1)/2 процессов получения (одного и того же материала, одного и того же сортамента). Даже при n = 50 необходим архив объемом N > 1200 (и уверенность в том, что за это время не менялась технология).

После анализа остаточных дисперсий часто оказывается, что большинство коэффициентов регрессии в уравнении регрессии статистически не значимо (не превышают своего среднеквадратического отклонения), т.е. их можно считать равными нулю. После исключения таких членов регрессию повторяют. Однако и тогда ошибка прогноза величины ук наследует ошибки всех оставшихся (значимых) коэффициентов. Ее можно предсказать непосредственно из уравнения регрессии или же сравнив прогнозы у_к с некоторым независимым «обучающим массивом». Кроме того, ошибка прогноза обычно слишком велика для надежной браковки, а время накопления необходимого объема данных контроля часто превышает «время жизни» самой технологии.

Причина в том, что уравнение регрессии – наиболее простая для расчета, но не наилучшая форма представления зависимостей у_к(х_i).

Во-первых, для уменьшения неопределенности надо использовать существующие знания о процессах («априорную информацию»). 

Во-вторых, в задаче есть «скрытые переменные»: вместо поиска дальней (по нескольким цепям) связи «режимы – свойства», лучше управлять зависимостью «режимы – структура».

В-третьих, любая регрессия основана на допущении, что во всей области существования аргументов искомая зависимость у_k(х_i) едина. Между тем, нередко поле допуска делится на несколько областей, где разнится сам тип зависимости. В этом случае прогнозы приходится строить отдельно для каждой области, зато по небольшому числу важнейших для нее переменных.

Подобласти с разным типом доминирующей зависимости обнаруживают либо путем разбиения многомерных пространств параметров по известному типу результата, либо проверяя гипотезы методами когнитивной графики: поиском и разделением «плотных» облаков точек при отображении зависимостей y_k(x_i) на разные плоскости х_i-х_m (Рис. 7.1). По мере роста вычислительных мощностей все шире применяется и «слепой поиск» зависимости методами нейронных сетей (нейроинформатики) – рационально организованным автоматическим синтезом и проверкой гипотез.

 

Рис. 7.1. Расслоение областей существования технологических параметров

А и В на подобласти, отвечающие появлению браковочного (-) и

удовлетворительного (+) признаков сдаточной характеристики

 

Непараметрический анализ большого объема данных производственного контроля с учетом физики и химии процессов позволяет разбить поле параметров на несколько областей с качественно разным поведением системы. Найденные для каждой области устойчивые связи между входными и выходными параметрами дают возможность выработать решающие правила. Эти правила направлены не на ликвидацию возмущений, а на предотвращение вредных последствий происшедших отклонений путем корректировки процесса на последующих этапах. Правила проверяются производственной статистикой и после того, как заложены основные таблицы решений, они могут дополняться по мере накопления данных, т.е. система является самообучающейся в частных деталях. Информационные сети предприятия в принципе позволяют делать такую корректировку в реальном времени для каждой партии продукции или объекта.

 

7.2. Стратегия управления качеством материалов

Если зависимости свойств от параметров технологии y_k(x_i) надежны, их рациональнее применять не при прогнозе результатов, а для управления технологией: прогноз последствий нужен для воздействия на процесс, пока еще что-то можно исправить. В последнее время средства контроля (процесса и продукта) объединяют для управления в сеть с системой искусственного интеллекта. Обычно такая система управляет одним агрегатом. Между тем «качество теряется на стыках» по причине несогласованности действий и результатов на разных переделах. Чем больше глубина прогноза качества (в следующие переделы) и обратных связей (чтобы предупреждать риск, воздействуя на предыдущие переделы), тем эффективнее управление.

Для постановки системной задачи сквозного управления технологическим циклом необходимо ответить на вопросы:

- какого уровня качества можно достичь за счет оптимизации управления при данной технологической базе?

- на какой уровень качества (надолго обеспеченный объемом платежеспособного спроса) следует ориентировать производство?

- какими параметрами процесса и продукта необходимо и достаточно управлять, чтобы получить требуемое качество?

- какой из наборов средств контроля обеспечит это управление с наименьшими капитальными и эксплуатационными затратами?

- какой обмен информацией между агрегатами (по всему технологическому циклу) необходим для наиболее эффективного управления?

После этого можно судить о возможной архитектуре единого многоцелевого комплекса управления качеством в технологии. При этом в единой системе решаются и «внутрипроизводственные» задачи. Например, возможна реализация промежуточных целей: точное управление параметрами процесса для исключения операции контроля поверхности.

Управление технологией можно осуществлять несколькими способами:

1) возможен расчет универсальной «траектории процесса» (последовательность режимов), которая приводит к желаемой цели из любого состояния (если режимы по технологической инструкции гарантируют 100%-ную пригодность, то проблема заключается в том, насколько большой объем «выпадений» можно привести в норму);

2) если одна универсальная «траектория процесса» невозможна, то заранее проектируют «пучок траекторий» (для каждого из возможных исходных состояний) и назначают их поплавочно (адаптивное управление);

3) при невозможности сужения разброса параметров процесса по всему циклу, применяют способ нелокального адаптивного управления. Такое управление предполагает компенсацию отклонений от нормы, возникших на одной стадии передела, путем изменения режимов на следующих. 

Системы АСУП производства должны «в реальном времени» автоматически просчитывать и находить оптимальные варианты изменений в зависимости от обстоятельств производства и доводить решение до частных АСУ цехов-исполнителей (практикуется в машиностроении). Гибкость сортамента материала при высоком качестве и больших объемах производства могут обеспечить только интегрированные системы управления, охватывающие всю технологическую цепочку (управление процессами + управление производством + управление сбытом).

В число функций такой системы входит и маршрутизация – подбор последовательности для «состыковки» операций, требующих разных режимов. Так, в металлургии просчитывется и оптимизируется назначение «переходных» слитков или рулонов, появляющихся при смене режимов или плавок. Маршрутизацию проще осуществить в дискретных процессах, например для адаптивного управления отжигом, когда формируют однородные объекты и назначают им «индивидуальные» режимы.

Способы борьбы с недостатками технологии материалов, такими как появление неприемлемых включений, ликвации, флокенов, давно известны. Однако эти недостатки регулярно появляются по причине малых возмущений номинально одинаковой технологии, в пределах допускаемого ею разброса параметров процесса (от неблагоприятного их сочетания), или в связи с непредвидимыми, но периодически повторяющимися сбоями в работе оборудования, или из-за некачественных исходных материалов. Как правило, резко сузить разброс не позволяют оборудование и инструментальные средства контроля процесса.

Схемы всеобщего менеджмента качества (TQM) неявно исходят из допущения, что технологический процесс по всему циклу может быть стабильным при условии обеспечения полноты свода инструкций и ознакомления с ними персонала. Между тем, главная проблема производства заключается в том, что есть заведомо нестабильные звенья цепи, где результат не до конца предсказуем. Поскольку качество – комплексная, многомерная характеристика, то для выхода на новый качественный уровень приходится устранять ряд «слабых мест» технологии. Чтобы предупреждать брак и работать в соответствии с TQM, часто становится необходим реинжиниринг – перестройка технологии с переоснащением производства (reengineering – англ., обновление).

Определяя стратегию управления качеством на перспективу, важно выявить то, что можно сделать в короткие сроки, не меняя наиболее фондоемкого основного оборудования: дооснастить агрегаты средствами контроля процессов, изменить системное обеспечение и логику управления процессами. В пределах данной технологической эпохи поднять однородность качества можно за счет нелокального адаптивного управления – управления каждым конкретным процессом и образцом материала в реальном времени. Быстрее всего обновляются информационные технологии, поэтому с их помощью можно создать систему сквозного управления технологическим циклом.

Проблема обеспечения качества промышленных материалов актуальна на всех стадиях их жизненного цикла – при производстве, обращении, потреблении, эксплуатации и утилизации. 

 

7.3. Управление качеством материалов на стадии производства

 

Качество материала для потребителя в первую очередь определяется его эксплуатационными и технологическими свойствами. Эти свойства в основном определяются химическим составом и структурой материала. Возможность получения требуемой структуры и свойств зависит также и от технологии производства материалов и сопутствующих ей критических факторов.

Так, полвека назад все необходимые свойства стали задавались ее химическим составом. Необходимую структуру и свойства обеспечивала деформационная и термическая обработка у потребителя. Цель технологии выплавки и обработки давлением состояла в том, чтобы получить прокат заданной геометрии из стали данного состава. При доступных тогда средствах технология была практически безвариантной: получалось то, что могло получиться. Затем термической обработкой по возможности исправляли то, что выдавал прокат. За полвека в металлургии расширился набор средств управления процессом, поэтому в настоящее время необходимую конечную структуру формируют процессы выплавки, разливки, прокатки и лишь как последняя операция используется термическая обработка. Для каждого назначения проката можно очертить комплекс критических факторов металлургического качества, который должна обеспечивать металлургическая технология. Это необходимо, чтобы, не делая лишнего, не упустить ни одной из необходимых мер.

Высокопрочные низкоотпущенные стали чувствительны к концентраторам напряжений, водородной хрупкости и анизотропии механических свойств. Для низкоотпущенных конструкционных сталей большое значение имеет чистота по неметаллическим включениям, газам и вредным примесям. Чем чище сталь, тем выше ее предел выносливости σ_-1 и пластичность.

Низкому отпуску подвергают и низкоуглеродистые цементуемые (нитроцементуемые) стали, которые обеспечивают высокую конструкционную прочность, в особенности, если они мелкозернистые.

Механические свойства сталей можно изменять в очень широких пределах путем легирования и различной обработки в твердом состоянии.

 

7.4. Метрологическое обеспечение качества

Метрология – это наука об измерениях, методах достижения их единства и требуемой точности. В современных условиях метрологическое обеспечение представляет собой комплекс дорогостоящих научных и технических средств, правил и норм, необходимых для достижения единства и требуемой точности измерений. Например, сумма расходов индустриальных стран на функционирование эталонов и служб передачи размеров единиц следующая: США и Япония тратят на эти цели около 0,004% ВНП, или порядка $240 млн.; крупные европейские страны – 0,006% ВНП; в некоторых быстроразвивающихся странах Азии эти затраты достигают 0,01% ВНП. Дальнейшее совершенствование средств и техники измерений будет во многом определять уровень и эффективность промышленного производства, качества материалов и технических устройств. В нашей стране находится в обращении около миллиарда измерительных приборов. Они регулируют технологические процессы, автоматически выдают результаты измерений, обеспечивают достоверность научных исследований, способствуют рациональному расходу топливно-энергетических ресурсов, сырья, материалов.

Большое значение, особенно на этапе технической подготовки производства, имеет метрологическая экспертиза конструкторской и технологической документации. Она предполагает анализ и оценку технических решений по выбору параметров, подлежащих измерению, установление норм точности и обеспечение методами и средствами измерений процессов разработки, изготовления, испытания, эксплуатации и ремонта изделий.

 

7.5. Роль стандартизации в управлении качеством материалов

 

Стандартизация – это установление и применение правил с целью упорядочения деятельности в определенной области на пользу и при участии всех заинтересованных сторон, в частности, для обеспечения и управления качеством продукции. Стандартизация базируется на достижениях науки, техники и передового опыта, она определяет основу не только настоящего, но и будущего развития и должна осуществляться неразрывно и в соответствии с научно-техническим прогрессом. Поэтому важнейшее значение имеет опережающая (перспективная) стандартизация, ориентированная на будущие достижения науки и техники.

Теоретической базой современной стандартизации является система предпочтительных чисел. Сущность системы состоит в том, что если при выборе любых параметров (производительность, скорость, число оборотов, мощность, давление, размеры) руководствоваться определенным научно обоснованным рядом чисел, то изделия окажутся согласованными с другими, связанными с ними, видами продукции. Например, масса и размеры материалов будут соответствовать мощности и габаритам транспортных средств и обрабатывающего оборудования. Поэтому предпочтительные числа и их ряды служат основой упорядочения выбора величин и градаций параметров производственных процессов, оборудования, приспособлений, инструмента, материалов, полуфабрикатов, транспортных средств и т.п. Межгосударственные, национальные, отраслевые стандарты и стандарты организаций устанавливают требования и нормы к показателям качества освоенной и перспективной продукции, системам управления качества, а также к процессам проведения контрольных операций, испытаний, разработки конструкторской и технологической документации, организации и управления производством, аттестации и сертификации с целью улучшения всей работы предприятия.

Роль стандартов в управлении качеством продукции проявляется в том, что, вводя стандарты в целях обеспечения заданных параметров качества продукции, предприятия разрабатывают организационно-технические мероприятия, направленные на внедрение новой техники, совершенствование технологических процессов, улучшение организации и культуры производства, технического контроля качества, повышение квалификации рабочих, инженерно-технических работников и служащих, реконструкцию, техническое перевооружение и расширение предприятия, участков, цехов. В настоящее время методологической основой системы управления качеством являются стандарты ИСО серии 9000. Организационно-технической основой комплексного управления качеством продукции на уровне предприятий являются стандарты организации (СТО). Они позволяют обеспечить непосредственную связь процесса управления предприятием с управлением на уровне отрасли и всего народного хозяйства. При формировании комплексной системы управления качеством продукции (КС УКП) на машиностроительном заводе разрабатывается основной СТО и от 50 до 120 специальных СТО, комплектуемых в группы по факторам управления качеством изделий. В основном стандарте устанавливаются функции управления качеством на стадиях разработки, производства и эксплуатации изделий; специальные стандарты определяют порядок выполнения работ, правила, нормы, методы и формы документов, действующих в каждой из подсистем КС УКП.

Специальные стандарты предприятия разрабатываются по следующим основным направлениям: на номенклатуру используемых материалов комплектующих изделий, что дает возможность сократить ряды типоразмеров, регламентировать параметры комплектующих изделий и материалов, проверяемых при входном контроле; на технологическую оснастку, что позволяет унифицировать станочные приспособления, пресс-формы, штампы, режущий и измерительный инструмент, контрольную аппаратуру, тару, грузоподъемные устройства, элементы внутризаводского технологического транспорта и пр.; на типовые операции технологических процессов штамповки, механической обработки, сборки, контроля и испытаний изделий; на классификаторы, кодификаторы первичной информации для АСУ; на требования, нормы (по технике безопасности, производственной санитарии), специфичные для выполнения конкретной работы; на требования, обеспечивающие высокую культуру производства, создание условий, необходимых для выполнения заданных параметров качества высокоточных и особо ответственных изделий; на осуществление контроля загазованности, загрязненности механическими частицами, влажности воздуха, его температуры в производственных помещениях и контрольно-испытательных станциях; комплекс взаимоувязанных СТО для создания системы управления качеством продукции.

Весьма эффективным средством повышения качества промышленной продукции явились стандартизованные системы технической документации ЕСКД, ЕСТД, ЕСТПП, а также планирование внедрения и надзор за соблюдением обязательных требований ГОСТ, ОСТ, СТО. Для реализации этих мероприятий многие предприятия, НИИ и КБ разрабатывают специальный СТО «Порядок организации работ по внедрению нормативно-технической документации», учитывающий особенности, назначение выпускаемой продукции, характер и тип производства. В особо ответственных производствах разрабатывают СТО на пневмогидравлические и электрические испытания изделий, проведение комплексных и автономных испытаний систем  управления, на статистические методы контроля качества в массовом производстве технических устройств и т.д. 

Основополагающее значение в снижении материалоемкости продукции также принадлежит стандартизации. Почти половина получаемой в машиностроении экономии проката черных металлов является результатом повышения требований стандартов и технических условий к его химическому составу, улучшению механических характеристик. Из этого количества 75% экономии достигается путем повышения качественных характеристик самого металлопроката, а 25% – за счет замены черных металлов более прогрессивной продукцией.

Повышенные требования стандартов к снижению массы выпускаемых машин, механизмов, оборудования на единицу их полезного эффекта приводят к экономии и других материальных ресурсов, например топлива и энергии.

 

Заключение

 

В последнее время развитые страны переориентируют свою промышленность на изготовление высокотехнологичной продукции –производство альтернативных материалов, обладающих новыми качествами, которые способны обеспечивать потребности развивающихся секторов экономики. Новая продукция требует совершенствования и создания новых методов контроля качества. Эффективная система контроля позволяет осуществлять своевременное и целенаправленное воздействие на уровень качества выпускаемой продукции, предупреждать возможные недостатки, обеспечивать их оперативное выявление и ликвидацию с наименьшими затратами ресурсов.

Учитывая становление в последнее десятилетие нанотехнологий и тенденцию к их быстрому росту, следует ожидать появление в промышленности новых нетрадиционных методов контроля качества наноструктурированных материалов.

Нет сомнений, что многообразие новых материалов будет способствовать внедрению новейших методов контроля качества в промышленность. Поэтому весьма вероятно в ближайшем будущем изменение как перечня самих материалов, так и номенклатуры методов контроля их качества.

 

Литература

 

1. Арсентьев П.П. и др. Физико-химические методы исследования металлургических процес­сов: Учебник для вузов./Арсентьев П. П., Яковлев В. В., Крашенин­ников М. Г., Пронин Л. А., Филиппов Е. С. М.: Металлургия, 1988, 511 с

2. Журавлёв Л.Г., Филатов В.И. Физические методы исследования металлов и сплавов: Учебное пособие для студентов металлургических специальностей. –Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2004. – 157 с.

3. Дресвянников, А. Ф. Контроль и управление качеством материалов: учебное пособие / А. Ф. Дресвянников, М. Е. Колпаков. - Казань: Изд-во Казан, гос. технол. ун-та, 2007. - 389 с.

4. Соколовский, А. Е. Физико-химические методы анализа: Тексты лекций по дисциплине «Аналитическая химия и физико-химические методы анализа» для студентов химико-технологических специальностей заочной формы обучения / А. Е. Соколовский, Е. В. Радион. – Минск.: БГТУ, 2007. – 128 с.

5. Короткова Е.И. Физико-химические методы исследования и анализа: учебное пособие / Е.И. Короткова, Т.М. Гиндуллина,Н.М. Дубова, О.А. Воронова; Томский политехнический университет. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. – 168 с.

6. Каневский, И.Н. Неразрушающие методы контроля: учеб. пособие / И.Н. Каневский, Е.Н. Сальникова. – Владивосток: Изд-во ДВГТУ, 2007. – 243 с.

 Нечипоренко А.П. Физико-химические (инструментальные) методы анализа. Электрохимические методы. Потенциометрия и кондуктометрия: Учеб.-метод. пособие / Под ред. В.В. Кириллова. – СПб.: НИУ ИТМО; ИХиБТ, 2013. – 34 с.

7. Филимонов, В. И. Теория обработки металлов давлением: учебное пособие / В. И. Филимонов, О. В. Мищенко. – Ульяновск: УлГТУ, 2012. – 208 с.

8. Воздвиженский В. М. и др. Контроль качества отливок: Учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальности "Машины и технология литейного производства" / В. М. Воздвиженский. А. А. Жуков, И К. Бастраков. - М.: Машиностроение, 1990. - 240 с.

9. Веткасов, Н. И. Статистические методы управления качеством продукции в машиностроении: Сборник лабораторных работ/ Н.И. Веткасов. - Ульяновск: УлГТУ, 2007. - 40 с.

10. Ефимов В.В. Статистические методы в управлении качеством: Учебное пособие./ В.В.Ефимов−Ульяновск: УлГТУ, 2003. − 134 с.

11. Лебедева, М.И. Аналитическая химия и физико-химические методы анализа: учеб. пособие / М.И. Лебедева. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2005. 216 с.

12. Ю. С. Ляликов Физико-химические методы анализа, Издание 5-е, перераб. и доп. M., «Химия», 1973, 536 с.

13. Макарин В.С. Средства неразрушающего контроля отливок. Учебное пособие для СПТУ. — М.: Высшая школа, 1988. — 72 c.: ил. — (Интенсификация и повышение эффективности литейного производства).