TIÊU CHUẨN QUỐC GIA TCVN 10249-311:2013 (ISO 8000-311:2012) VỀ CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU – PHẦN 311: HƯỚNG DẪN ỨNG DỤNG CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU SẢN PHẨM VỀ HÌNH DÁNG (PDQ-S)

Hiệu lực: Còn hiệu lực

TIÊU CHUẨN QUỐC GIA

TCVN 10249-311:2013

ISO 8000-311:2012

CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU – PHẦN 311: HƯỚNG DẪN ỨNG DỤNG – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU SẢN PHẨM VỀ HÌNH DÁNG (PDQ-S)

Data quality – Part 311: Guidance for the application of product data quality for shape (PDQ-S)

Lời nói đầu

TCVN 10249-311:2013 hoàn toàn tương đương với ISO/TS 8000-311:2012.

TCVN 10249-311:2013 do Ban Kỹ thuật tiêu chuẩn quốc gia TCVN/JTC1 Công nghệ thông tin biên soạn, Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng đề nghị, Bộ Khoa học và Công nghệ công bố.

Bộ tiêu chuẩn TCVN 10249 (ISO 8000) Chất lượng dữ liệu gồm các tiêu chuẩn sau:

– TCVN 10249-1:2013 (ISO/TS 8000-1:2011), Phần 1: Tổng quan.

– TCVN 10249-2:2013 (ISO 8000-2:2012), Phần 2: Từ vựng.

– TCVN 10249-100:2013 (ISO/TS 8000-100:2009), Phần 100: Dữ liệu cái – Trao đổi dữ liệu đặc trưng – Tổng quan.

– TCVN 10249-110:2013 (ISO 8000-110:2009), Phần 110: Dữ liệu cái  Trao đổi dữ liệu đặc trưng – Cú pháp, mã hóa ngữ nghĩa và sự phù hợp với đặc tả dữ liệu.

– TCVN 10249-120:2013 (ISO/TS 8000-120:2009), Phần 120: Dữ liệu cái – Trao đổi dữ liệu đặc trưng – Xut xứ.

– TCVN 10249-130:2013 (ISO/TS 8000-130:2009), Phần 130: Dữ liệu cái – Trao đi dữ liệu đặc trưng – Độ chính xác.

– TCVN 10249-140:2013 (ISO/TS 8000-140:2009), Phần 140: Dữ liệu cái – Trao đổi dữ liệu đặc trưng – Tính đầy đủ.

– TCVN 10249-150:2013 (ISO/TS 8000-150:2011), Phần 150: Dữ liệu cái – Khung quản lý chất lượng.

– TCVN 10249-311:2013 (ISO/TS 8000-311:2012), Phần 311: Hướng dẫn ứng dụng chất lượng dữ liệu sản phẩm về hình dáng (PDQ-S).

 

CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU – PHẦN 311: HƯỚNG DẪN ỨNG DỤNG – CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU SẢN PHẨM VỀ HÌNH DÁNG (PDQ-S)

Data quality – Part 311: Guidance for the application of product data quality for shape (PDQ-S)

1. Phạm vi áp dụng

Tiêu chuẩn này cung cấp hướng dẫn ứng dụng chất lượng dữ liệu về hình dáng (PDQ-S) như mô tả trong ISO 10303-59.

Tiêu chuẩn này bao gồm:

– mục đích, cách tiếp cận và các kịch bản sử dụng được mong đợi;

– cấu trúc của PDQ-S;

– cấu trúc lược đồ PDQ-S;

– mô hình hình dáng đích;

– mối quan hệ giữa ISO 10303-59 và các tiêu chuẩn khác đề cập về mối quan hệ chính tắc trong dữ liệu sản phẩm;

– các đặc tính chính của PDQ-S;

– mối quan hệ giữa vấn đề chất lượng sản phẩm và ch tiêu chất lượng trong PDQ-S;

– một số ví dụ để lựa chọn chỉ tiêu chất lượng phù hợp;

– đảm bảo sự phù hợp với PDQ-S.

Tiêu chuẩn này không bao gồm:

– hướng dẫn liên quan đến chất lượng dữ liệu sản phẩm hơn là về dữ liệu hình dáng.

2. Tài liệu viện dẫn

Các tài liệu viện dẫn sau rất cần thiết cho việc áp dụng tiêu chuẩn này. Đối với các tài liệu viện dẫn ghi năm công bố thì áp dụng phiên bản được nêu. Đối với các tài liệu viện dẫn không ghi năm công bố thì áp dụng phiên bản mới nhát, bao gồm cả các sửa đổi, bổ sung (nếu có).

TCVN 10249-2 (ISO 8000-2:2012), Chất lượng dữ liệu – Phần 2: Từ vựng.

ISO 10303-42, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 42: Integrated generic resource: Geometric and topological representation. (Hệ thống tự động và tích hợp công nghiệp – Biểu diễn và trao đổi dữ liệu sản phẩm – Phần 42: Tài nguyên chung tích hợp: biểu diễn hình học hình họa và hình học topo).

ISO 10303-59, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 59: Integrated generic resource: Quality of product shape data. (Hệ thống tự động và tích hợp công nghiệp – Biểu diễn và trao đổi dữ liệu sản phẩm – Phần 59: Tài nguyên chung tích hợp: chất lượng dữ liệu hình dáng sản phẩm.

3. Thuật ngữ, định nghĩa và thuật ngữ viết tắt

3.1. Thuật ngữ và định nghĩa

Tiêu chuẩn này sử dụng các thuật ngữ và định nghĩa nêu trong TCVN 10249-2 (ISO 8000-2:2012) và những điều sau.

3.1.1

ng dụng (application)

Nhóm có một hoặc nhiều quá trình khởi tạo hoặc sử dụng dữ liệu sản phẩm.

[ISO 10303-1:1994. định nghĩa 3.2.2]

3.1.2

Giao thức ứng dụng (application protocol)

AP

Trong ISO 10303 có quy định về mô hình tích hợp ứng dụng thích hợp với phạm vi và thông tin cần có cho ứng dụng cụ thể.

CHÚ THÍCH Xem thêm ISO 10303-1:1994. định nghĩa 3.2.7.

3.1.3

Mô hình tham chiếu ứng dụng (application reference model)

ARM

Mô hình thông tin mô tả thông tin cần có và những hạn chế trong nội dung ứng dụng cụ thể.

[ISO 10303-1:1994, định nghĩa 3.2.8]

3.1.4

Trao đổi dữ liệu (data exchange)

Lưu trữ, chấp nhận, truyền và thu nhận dữ liệu.

[ISO 10303-1:1994, định nghĩa 3.2.15]

3.1.5

Sản phẩm (product)

Vật thể hoặc vật liệu được sản xuất bằng quá trình tự nhiên hoặc nhân tạo

[ISO 10303-1:1994, định nghĩa.2.26]

3.1.6

Dữ liệu sản phẩm (product data)

Việc biểu diễn thông tin về sản phẩm theo cách thức chính tắc phù hợp để truyền thông, giao tiếp hoặc xử lý bởi con người hoặc bằng máy tính.

[ISO 10303-1:1994. định nghĩa 3.2.27]

3.1.7

Độ chính xác (accuracy)

Đặc tả kỹ thuật để kiểm soát tính chính xác theo giải pháp xấp xỉ.

CHÚ THÍCH Việc biểu diễn độ chính xác theo giải pháp xấp xỉ là có thể chấp nhận được nếu sai số giữa giải pháp xp x và bất kỳ giải pháp xấp xỉ nào khác được thu nhận bằng cách tính toán với hàm phân phối mịn các điểm lấy mẫu là nhỏ hơn độ chính xác cho trước. Có hai kiểu độ chính xác:

– độ chính xác chung áp dụng cho tất c phép đo,

– độ chính xác cụ thể áp dụng ch cho phép đo cụ th.

3.1.8

Kết quả kiểm tra (inspection result)

Kết quả kiểm tra này chỉ ra khi nào, hoặc không, dữ liệu hình dáng sản phẩm được kiểm tra bao gồm các điểm khuyết chất lượng.

CHÚ THÍCH Như thế kết quả có thể bao gồm thông tin chi tiết về kiu điểm khuyết chất lượng nào đã tồn tại và cách thức của điểm khuyết, cùng với dữ liệu thành phần hình dáng khi vấn đề dược phát hiện.

3.1.9

Yêu cầu đo lường (measurement requirement)

Mô tả nguyên văn về cách thức đo chỉ tiêu, bao gồm bất kỳ tính chất bổ sung và điều lệ nào cần thiết để kiểm soát thử nghiệm và (các) phần tử đang thử nghiệm, và cái gì thực hiện điều lệ trong đặc tả kỹ thuật bên ngoài cho thuật toán đo lường có liên quan.

CHÚ THÍCH Điều này là quan trọng để đề phòng việc yêu cầu đo lường không cung cấp thuật toán cho quá trình đo, từ đó có thể hiu được cách phát triển thuật toán là vùng cạnh tranh để các bên cung cấp hệ thống kỹ thuật và không th chuẩn hóa theo tiêu chuẩn.

3.1.10

Chất lượng dữ liệu sản phẩm (product data quality)

Tính kiên định, tính đầy đủ và tính phù hợp với mục đích của dữ liệu sản phẩm.

[ISO 10303-59:2008. định nghĩa 3.5.2]

3.1.11

Dữ liệu hình dáng sản phẩm (product shape data)

Dữ liệu biểu diễn hình dáng sản phẩm theo thông tin hình học và hình học topo theo ISO 10303-42.

[ISO 10303-59:2008, định nghĩa 3.5.4]

3.1.12

Chỉ tiêu chất lượng (quality criterion)

Chỉ tiêu để đánh giá chất lượng dữ liệu sản phẩm.

3.1.13

Ngưỡng (threshold)

Sự cho phép được sử dụng để đánh giá chất lượng dữ liệu hình dáng bằng thử nghiệm tri số.

CHÚ THÍCH Ví dụ về ngưỡng là ngưỡng khoảng cách đ đánh giá vết gấp giữa bề mặt cơ bản và cung đường cong để tinh chỉnh hiệu quả các phần bề mặt. Ngưỡng khoảng cách có nghĩa là nếu khoảng cách tối đa giữa bề mặt và đường cong là lớn hơn hoặc bằng với giá trị tối thiu được quy định, thì vết gấp được hiểu là điểm khuyết có chất lượng.

3.1.14

Kiểm tra (inspection)

Việc đánh giá sự phù hợp bằng cách quan trắc và xét đoán kèm theo bằng phép đo, thử nghiệm hay định cỡ thích hợp.

[TCVN ISO 9000:2007, định nghĩa 3.8.2]

3.1.15

Chất lượng (quality)

Mức độ của một tập hợp các đặc tính vốn có đáp ứng các yêu cầu.

CHÚ THÍCH 1 Thuật ngữ “chất lượng” có thể được sử dụng với các tính từ như kém, tốt, tuyệt hảo.

CHÚ THÍCH 2 “Vốn có”, trái với “được gán cho”, có nghĩa là tồn tại trong cái gì đó, đặc biệt như một đặc tính lâu bền hay vĩnh viễn.

[TCVN ISO 9000:2007, định nghĩa 3.1.1]

3.1.16

yêu cầu chất lượng (quality requirement)

Nhu cầu hoặc mong đợi đã được công bố, ngm hiểu chung hay bắt buộc.

CHÚ THÍCH Phù hợp với TCVN ISO 9000:2007, định nghĩa 3.1.2.

3.2. Thuật ngữ viết tắt

AP application protocol Giao thức ứng dụng
ARM application reference model Mô hình tham chiếu ứng dụng
AM application module Mô đun ứng dụng
B-rep boundary representation Biểu diễn biên
IR integrated resource Nguồn tích hợp (trong ISO 10303)
PDQ-S product data quality for shape Chất lượng dữ liệu sản phẩm về hình dáng
    (theo mô tả trong ISO 10303-59)

4. Tổng quan về PDQ-S

4.1. Mục đích, cách tiếp cận và các kịch bản sử dụng được mong đợi

Mục đích của PDQ-S đã mô tả trong ISO 10303-59 là loại bỏ những dữ liệu sản phẩm chất lượng không tương xứng với nguyên do chính để làm lại và sửa chữa dữ liệu bởi bên nhận dữ liệu. Cách tiếp cận PDQ – S là phép đo đếm để loại bỏ dữ liệu sản phẩm chất lượng không tương xứng.

Các kịch bản được mong đợi để sử dụng PDQ-S bao gồm:

– Yêu cầu về chất lượng: công ty đặt ra các yêu cầu về cái công ty thu về nhằm tạo ra dữ liệu sản phẩm phù hợp với các yêu cầu chất lượng đã định trước. Ví dụ về việc loại trừ hình học vi phân nhỏ hơn độ dung sai đã cho và loại trừ việc thu nhỏ hình học mà không góp phần vào việc biểu diễn hình dáng sản phẩm. Nhiều thông tin bị giới hạn, chỉ tiêu có liên quan được đặt tên cùng nhau với ngưỡng cần có từ thông tin trong PDQ-S, điều này cần thiết trong kịch bản này. Thông tin được truyền cho nhau lần lượt.

– Công bố về chất lượng: bên khởi tạo dữ liệu sản phẩm sử dụng thông tin chất lượng để công bố rõ ràng mức chất lượng thích hợp cho mô hình sản phẩm. Tùy theo phương pháp thiết kế và hệ thống CAD được sử dụng, chất lượng của dữ liệu sản phẩm có thể bị công khai không chủ ý mà không có bất kỳ sự kiểm tra nào. Chỉ tiêu và ngưỡng đã chọn dành cho mô hình được xét tự do theo điểm khuyết chất lượng là thông tin cần có trong kịch bản này. Thông tin chất lượng được truyền cùng nhau với dữ liệu mô hình sản phẩm tương ứng.

– Đm bo về chất lượng: tổ chức đảm bảo chất lượng sử dụng thông tin chất lượng để biểu diễn kết quả kiểm tra chất lượng cho mô hình sản phẩm riêng biệt. Kịch bản này phải yêu cầu chỉ tiêu chất lượng đã được kiểm tra cùng với các ngưỡng đã sử dụng, các yêu cầu đo lường đã triển khai và kết quả kiểm tra thu được. Độ chính xác có thể được thêm vào sử dụng. Thông tin được truyền cùng với dữ liệu mô hình sản phẩm tương ứng.

– Thông tin chất lượng sử dụng để cải tiến chất lượng: nếu điểm khuyết chất lượng được phát hiện bằng việc kiểm tra chất lượng, cần thiết phải có hành động cải thiện dữ liệu chỉ tiêu. Để đạt mục đích này, thông tin tự nhiên và tính nghiêm trọng của bất kỳ điểm khuyết nào đã có. Do đó, kịch bản này yêu cầu báo cáo kết quả kiểm tra chi tiết tại các mức thực thể hình học. Thông tin được truyền cùng nhau với dữ liệu mô hình sản phẩm tương ứng.

– Thu nhận dài hạn dữ liệu sản phẩm: điều này mô tả rằng bản ghi chi tiết về chất lượng dữ liệu mô hình sản phẩm đạt được cho dữ liệu sản phẩm. Yêu cầu dữ liệu với mục đích tương đương với nhu cầu đảm bảo chất lượng.

4.2. Cấu trúc của ISO 10303-59

Thuật ngữ quy định cho ISO 10303-59:2008 được mô tả tại Điều 3. Phần chính của ISO 10303-59 bao gồm các lược đồ sau:

– Điều 4: Lược đồ định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm;

– Điều 5: Lược đồ chỉ tiêu chất lượng dữ liệu sản phẩm;

– Điều 6: Lược đồ kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu sản phẩm;

– Điều 7: Lược đồ chỉ tiêu chất lượng dữ liệu hình dáng;

– Điều 8: Lược đồ kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng.

Phần sửa đổi, bổ sung bao gồm biểu đồ EXPRESS-G, chú thích hình vẽ cho lược đồ EXPRESS nhằm hiểu rõ về cấu trúc và mối quan hệ của kiểu dữ liệu thực thể, trao đổi kỹ thuật được tóm tắt căn bản rõ ràng cho người phát triển tiêu chuẩn theo các vấn đề kỹ thuật chính, các kịch bản sử dụng được mong đợi và một số ví dụ theo mức trường hợp thực thể.

4.3. Cấu trúc lược đồ PDQ-S

PDQ-S bao gồm năm lược đồ có liên quan lẫn nhau. Mỗi lược đồ là một tập hợp các khái niệm, chức năng và các thực thể.

Lược đồ định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm định nghĩa các phần tử dữ liệu mức cao để quản lý thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm.

Lược đồ chỉ tiêu chất lượng dữ liệu sản phẩm cung cấp các đặc tả kỹ thuật chung cho việc biểu diễn chỉ tiêu chất lượng, các yêu cầu đo lường chất lượng và đặc tả kỹ thuật đánh giá chất lượng cho dữ liệu sản phẩm.

Lược đồ kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu sản phẩm cung cấp đặc tả kỹ thuật chung cho việc biểu diễn kết quả kiểm tra chất lượng cho dữ liệu sản phẩm riêng biệt.

Lược đồ chỉ tiêu chất lượng dữ liệu hình dáng cung cấp việc biểu diễn về chỉ tiêu chất lượng dữ liệu hình dáng cùng với các yêu cầu đo lường tương ứng, các ngưỡng để phán đoán về sự hiện hữu hay sự vắng mặt của điểm khuyết chất lượng và đặc tả kỹ thuật đánh giá chất lượng cho dữ liệu hình dáng sản phẩm.

Lược đồ kết quả đánh giá chất lượng dữ liệu hình dáng cung cấp việc biểu diễn về kết quả kiểm tra chất lượng cho dữ liệu hình dáng sản phẩm riêng biệt có xét đến chỉ tiêu chất lượng đã quy định. Thông tin chi tiết về kiểu điểm khuyết chất lượng nào đang tồn tại và cách xử lý chúng, cùng với dữ liệu phần t hình dáng trong đó vấn đề được phát hiện có thể được biểu diễn.

Các lược đồ này có liên quan như biểu diễn ở Hình 1, trong đó số hiệu trong từng khối chỉ ra số hiệu Điều có liên quan trong ISO 10303-59:2008. Lược đồ định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm thực hiện điều lệ về nút gốc cho tập thông tin chất lượng. Lược đồ chỉ tiêu chất lượng dữ liệu hình dáng là đặc tả kỹ thuật cho lược đồ chỉ tiêu chất lượng dữ liệu sản phẩm về dữ liệu hình dáng ba chiều. Cũng như vậy, lược đồ kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng là đặc t kỹ thuật của lược đồ kết quả đánh giá chất lượng dữ liệu sản phẩm về dữ liệu hình dáng ba chiều.

Hình 1- Cấu trúc của lược đồ PDQ-S.

Trong ISO 10303-59:2008, mỗi lược đồ được cấu trúc theo cách bên dưới, trong đó X là số hiệu lược đồ:

X.1: Giới thiệu

X.2: Nội dung căn bản và sự thừa nhận.

X.3: Định nghĩa kiểu.

X.4: Định nghĩa thực thể.

X.5: Định nghĩa chức năng

X.2 mô tả nội dung cơ bản và sự thừa nhận lược đồ X. X.3 xác định định nghĩa kiểu dữ liệu của lược đồ X cụ thể được sử dụng trong đặc tả kỹ thuật EXPRESS trong X.4. X.4 là phần thân chính của lược đồ X tại đó chỉ tiêu được mô tả như là kiểu dữ liệu thực thể. Chức năng được sử dụng trong đặc tả kỹ thuật EXPRESS ở X.4 được mô tả trong X.5.

4.4. Mô hình hình dáng đích

Mô hình hình dáng đích của PDQ-S là mô hình biểu diễn biên (B-rep) phù hợp với định nghĩa thực thể manifold_solid_brep trong ISO 10303-42. Hiện nay, mô hình như vậy được thực thi trong nhiều hệ thống CAD thương mại để biểu diễn hình dáng sản phẩm. Trong AP và mô đun, chúng có dạng chuẩn như advanced_brep_shape_representation (biểu diễn hình dáng brep tiên tiến).

4.5. Mối quan hệ giữa ISO 1030359 và các tiêu chuẩn khác đề cập đến biểu diễn danh nghĩa dữ liệu sản phẩm

Mối quan hệ trực tiếp với lược đồ PDQ-S và các lược đồ tài nguyên khác được mô tả trong Hình 2. Khác biệt chính giữa PDQ-S và các tiêu chuẩn khác đề cập về biểu diễn danh nghĩa dữ liệu sản phẩm là PSQ-S đề cập về khía cạnh chất lượng của dữ liệu phiên bn. Nguyên nhân chính tại sao dữ liệu trao đổi giữa hai hệ thống IT hướng tới phù hợp STEP (như hệ thống CAD), các lỗi thường xuyên là vấn đề chất lượng dữ liệu phiên là việc thực thi mô hình B-rep và đạt được độ chính xác số học khi phụ thuộc hệ thống IT. Do đó sự phù hợp STEP không là điều kiện thích đáng cho việc trao đổi hay chia sẻ dữ liệu thành công nhưng nó cũng cần thiết cho chất lượng dữ liệu phiên nên phải thỏa mãn.

Các lược đồ có trong Hình 2 là các thành phần thuộc tài nguyên chung được tích hợp theo ISO 10303 và chúng được quy định thành các phần tài nguyên sau:

measure_schema lược đồ phép đo ISO 10303-41
product_definition_schema lược đồ định nghĩa sản phẩm ISO 10303-41
product_property_definition_schema lược đồ định nghĩa thuộc tính sản phẩm ISO 10303-41
product_property_representation_schema lược đồ biểu diễn thuộc tính sản phẩm ISO 10303-41
support_resource_schema lược đồ tài nguyên hỗ trợ ISO 10303-41
geometric_model_shema lược đồ mô hình hình học hình họa ISO 10303-42
geometry_schema lược đồ hình học ISO 10303-42
topology_schema lược đồ hình học topo ISO 10303-42
representation_schema lược đồ biểu diễn ISO 10303-43
qualified_measure_schema lược đồ đo định lượng ISO 10303-45

4.6. Đặc tính chính của PDQ-S

4.6.1. Chỉ tiêu chất lượng của dữ liệu hình học ba chiều

Chỉ tiêu chất lượng của dữ liệu hình học ba chiều thường rơi vào các lớp sau:

– Dữ liệu lỗi;

– Dữ liệu không thích hợp;

Mỗi lớp trên có thể phân hạng thành các lớp con sau:

– Vấn đề quy định hình học hình họa;

– Vấn đề quy định hình học topo;

– Vấn đề tổ hợp của hình học hình họa và hình học topo;

– Vấn đề mô hình hình học.

“Dữ liệu lỗi” ngụ ý rằng dữ liệu hình dáng sản phẩm không đúng thuật toán. Ví dụ điển hình là lỗi định nghĩa bề mặt b_spline, lỗi lặp góc mở và bề mặt không đồng đều và nằm dưới bề mặt thông thường. Ví dụ về trường hợp lỗi về mặt a_spline và b_spline là một trong các điểm không đồng đều, số lượng u lồi, lần lặp u lồi và số lượng điểm kiểm soát. Như thế trường hợp vi phạm một hoặc nhiều điều lệ WHERE trong định nghĩa thực thể b_spline_surface_with_knots (bề mặt b_spline có u ni) tương ứng. Phán quyết dữ liệu lỗi là quyết định đúng-sai chung cho có hay không điều lệ trong định nghĩa thực thể bị phá vỡ và không bao gồm giá trị ngưỡng số học.

“Dữ liệu không thích hợp” ngụ ý rằng dữ liệu không tương thích cho một số ứng dụng do nó không có thuật toán chính xác. Ví dụ điển hình là đường cong tự giao, độ cong quá lớn, bề mặt có lỗ nh do nếp vát và nếp gp ngang trên phần đường cong. Một khi dữ liệu hình dáng có chất lượng chấp nhận được tại trường hợp mô tả trên, tồn tại một số trường hợp trong đó người kỹ sư trong quá trình hậu xử lý có thể phải làm lại dữ liệu sao cho nó có thể sử dụng hiệu quả.

Ví dụ kỹ sư thiết kế khuôn có thể sửa đổi dữ liệu hình dáng sản phẩm nếu góc phác thảo tương thích không làm phạm vào trong tài khoản dữ liệu. Hiển nhiên là khi các yêu cầu sản xuất kết hợp vào trong dữ liệu hoặc không phải lưu lại chi phí làm lại.

4.6.2. Cho phép kết hợp tốt hơn giữa hệ thống kiểm tra PDQ và hệ thống làm nóng

Về cơ bản không có sự kết hợp giữa hai hệ thống kiểm tra PDQ và hệ thống làm nóng tách biệt. Thiếu sót trong biểu diễn kết quả kiểm tra có liên quan tại mức trường hợp thực thể là nguyên nhân chính của sự không kết hợp này. Khi có kết quả kiểm tra PDQ từ một số hệ thống kiểm tra hiện có, bất kỳ hệ thống làm nóng PDQ riêng biệt nào cũng được dùng kiểm tra chất lượng dữ liệu để thu nhận kết quả kiểm tra liên quan trước khi bắt đầu quá trình làm nóng. Biểu diễn kết quả kiểm tra tại mức trường hợp thực thể được cung cấp bởi PDQ-S có thể được sử dụng để giải quyết hiện tượng suy giảm kiểm tra.

Lược đồ kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng cung cấp việc biểu diễn kết quả kiểm tra chất lượng cho dữ liệu hình dáng sản phẩm cụ thể có hướng đến chỉ tiêu chất lượng đã quy định. Kết quả kiểm tra chỉ ra khi nào hoặc không dữ liệu hình dáng sản phẩm được kiểm tra có điểm khuyết chất lượng. Kết quả này phải bao gồm thông tin chi tiết về kiểu điểm khuyết chất lượng nào đang tồn tại, và độ nghiêm trọng của nó, cùng với dữ liệu phần tử hình dáng có vấn đề đã phát hiện. Thông tin được mong đợi có hữu dụng cho quá trình làm nóng chất lượng và để hỗ trợ cộng tác hiệu quả giữa hệ thống kiểm tra chất lượng và hệ thống làm nóng cho dữ liệu hình dáng sản phẩm.

4.6.3. Tiêu chuẩn hóa trong đặc t kỹ thuật ngoại vi thuật toán kiểm tra chất lượng

Hai hệ thống kiểm tra PDQ khác nhau có thể tạo ra các kết quả kiểm tra khác nhau khi kiểm tra trên cùng dữ liệu sản phẩm, trong đó có cùng chỉ tiêu và cùng ngưỡng đã quy định khi kiểm tra, như thế làm giảm độ tin cậy của hệ thống kiểm tra PDQ. Nguyên nhân vấn đề này nảy sinh là do thuật toán kiểm tra chất lượng cho từng chỉ tiêu chất lượng để tự do cho bên cung cấp hệ thống kiểm tra PDQ và không có hướng dẫn thuật toán kiểm tra chất lượng nào chấp nhận được.

Cách giải quyết bằng PDQ-S cho vấn đề này là đưa vào khái niệm “yêu cầu đo lường, đó là đặc tả kỹ thuật ngoại vi cho thuật toán có thể chấp nhận được. Mỗi chỉ tiêu chất lượng hình dáng bao gồm một yêu cầu đo lường có liên quan, là mô tả bằng lời về cách thức đo tiêu chí và có thể có thuộc tính và điều lệ bổ sung nhằm kiểm soát thử nghiệm và phần tử được kiểm tra. Điều này rõ ràng là sự phụ thuộc vào kết quả kiểm tra trong từng hệ thống kiểm tra PDQ bị giảm mạnh nếu bên phát triển hệ thống kiểm tra PDQ soát xét hệ thống của họ dù có tương thích hay không với yêu cầu đo lường cần có và việc cải tiến hệ thống nếu cần.

CHÚ THÍCH Thuật toán đo lường nm ngoài phạm vi của PDQ-S khi nó được hiểu rằng phát triển thuật toán là vùng cạnh tranh cho các bên cung cấp hệ thống kỹ thuật và không thể tiêu chuẩn hóa.

4.6.4. Tối ưu môi trường kiểm tra chất lượng dữ liệu bởi người sử dụng

Yêu cầu và ngưỡng chất lượng dữ liệu được áp dụng cho thử nghiệm chất lượng và độ chính xác đo bằng số có thể áp dụng trong thuật toán thử nghiệm chất lượng là phụ thuộc rõ ràng vào đối tượng thiết kế/sản xuất đích và/hoặc hành động thiết kế/sản xuất. Do đó, điều này người sử dụng phải định nghĩa được. PDQ-S cung cấp nguồn tài nguyên đầy đủ để người sử dụng lựa chọn chỉ tiêu chất lượng phù hợp nhất cùng với các ngưỡng để áp dụng cho dữ liệu hình dáng 3D đang xây dựng. Giả sử rằng một số người sử dụng muốn quy định độ chính xác tính toán số học, độ chính xác này có thể áp dụng trong thử nghiệm chất lượng bằng hệ thống kiểm tra PDQ là người sử dụng có thể định nghĩa được. Tiêu chuẩn này cung cấp một số ví dụ và gợi ý để lựa chọn chỉ tiêu thích hợp trong Điều 5.

Ngưỡng người sử dụng có thể định nghĩa được từ giao thức ứng dụng hỗ trợ cho mô hình hình dáng như trong ISO 10303-203 và ISO 10303-214, thực hiện điều lệ chính khi đánh giá chất lượng dữ liệu hình dáng bằng thử nghiệm số học. Ví dụ về kiểu ngưỡng điển hình là ngưỡng khoảng cách khi đánh giá nếp gấp giữa bề mặt cơ bản và đường cong biên để làm mịn từng phần hiệu quả cho bề mặt. Ngưỡng khoảng cách này có nghĩa là nếu khoảng cách lớn nhất giữa bề mặt và đường cong lớn hơn hoặc bằng giá trị tối thiểu thì nếp gấp đó phải được hiểu là điểm khuyết chất lượng. Ngưỡng phù hợp phụ thuộc vào nhiều nhân tố như kích thước sản phẩm, yêu cầu thiết kế và độ nhạy của hệ thống kỹ thuật khi kiểm tra số học… Do đó, giá trị ngưỡng thực tế được sử dụng cần phải xác định cn thận trong từng trường hợp nghiệp vụ dựa trên thỏa thuận giữa các bên nghiệp vụ.

Trong hầu hết các trường hợp, nhất là khi có liên quan đến hình học dạng tự do, thuật toán đo lường tính toán giá trị xấp xỉ không giải quyết chính xác. Như trong ví dụ bên trên, bề mặt và đường cong bao gồm một số lượng vô hạn các điểm. Do việc tính toán trên số lượng vô hạn các điểm là không khả thi, bất kỳ thuật toán nào cũng cố gắng tính toán vấn đề sử dụng số lượng hữu hạn các điểm có thể có. Theo đó đòi hỏi độ lệch của phương pháp xấp xỉ so với phương pháp chính xác (thậm chí là khi không biết) có thể nhỏ hơn giá trị mong đợi, đặc tả kỹ thuật độ chính xác được cung cấp. Giải pháp xấp xỉ là có thể chấp nhận được nếu sai lệch trong giải pháp xấp xỉ và các giải pháp xấp xỉ khác thu được bằng tính toán với tập các điểm mẫu khác là nhỏ hơn độ chính xác đã quy định. Có hai kiểu đặc tả kỹ thuật độ chính xác, độ chính xác chung áp dụng cho tất cả các phép đo hoặc độ chính xác cụ thể áp dụng chỉ cho phép đo đã quy định.

Như vậy, người sử dụng có thể tối ưu hóa môi trường kiểm tra chất lượng dữ liệu bằng cách kết hợp phù hợp các chỉ tiêu, ngưỡng và độ chính xác chất lượng.

CHÚ THÍCH Trọng tâm bên trên là về cách thức tối ưu hóa thử nghiệm chất lượng dữ liệu sao cho nó phù hợp với dữ liệu hình dáng đích. Gi sử rằng dữ hình dáng phù hợp cho thử nghiệm chất lượng. Yêu cầu chung cho việc này là dự đoán dữ liệu hình dáng thích hợp theo yêu cầu của Điều 6.2 trong ISO 16792:2006.

4.6.5. Khả năng mở rộng về vấn đề chất lượng dữ liệu sản phẩm không hình dáng

Mặc dù đặc tả kỹ thuật chtiết theo trọng tâm PDQ-S hiện thời về dữ liệu hình dáng sản phẩm, điều này có hai lược đồ chung để biểu diễn bất kỳ thuộc tính liên quan chất lượng nào về dữ liệu sản phẩm. Một là lược đồ chỉ tiêu chất lượng dữ liệu sản phẩm và hai là lược đồ kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu sản phẩm.

Lược đồ chỉ tiêu chất lượng dữ liệu sản phẩm và lược đồ kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu sản phẩm có thể áp dụng cho vấn đề chất lượng dữ liệu không hình dáng như là vấn đề chất lượng dữ liệu điều kiện bên ngoài và vấn đề chất lượng dữ liệu GD&T.

5. Xem xét về sự thuận tiện sử dụng của PDQ-S

5.1. Tổng quát

Điều này đề cập đến các xem xét sau:

– mối quan hệ giữa các vấn đề chất lượng dữ liệu thực tế và chỉ tiêu PDQ trong PDQ-S từ điểm quan sát của bên phát triển tiêu chuẩn (xem 5.2);

– chỉ tiêu PDQ rõ ràng được triển khai cho ba kịch bản khác nhau (xem 5.3);

– quá trình này đy mạnh hoạt động PDQ (xem 5.4).

Hai điều kiện sau (xem 5.3 và 5.4) là dựa trên việc thực tế về chỉ tiêu PDQ trong nền công nghiệp tự động Nhật Bản.

5.2. Mối quan hệ giữa vấn đề chất lượng dữ liệu sản phẩm và chỉ tiêu chất lượng

5.2.1. Kiểu vấn đề chất lượng dữ liệu sản phẩm

Ba kiểu sai lệch về vấn đề chất lượng dữ liệu thực tế có chỉ tiêu PDQ tương ứng sau.

a) B-rep không tương thích (xem 5.2.2).

b) Độ chính xác của B-rep không tương thích yêu cầu (xem 5.2.3).

c) Quy định sản xut hình dáng bằng hệ thống CAX bị lỗi (xem 5.2.4).

Như trên mục a) là vấn đề cơ bản và quan trọng nhất cho tất cả loại dữ liệu hình dáng 3D, trong khi b) và c) là vấn đề có phụ thuộc chặt chẽ tới trường hợp sử dụng.

5.2.2. B-rep không thích hợp (erroneous_data (dữ liệu lỗi))

B-rep của dữ liệu hình dáng 3D phải phù hợp với ISO 10303-42. Tất cả chỉ tiêu chất lượng dữ liệu hình dáng là kiểu phụ của erroneous_data (dữ liệu lỗi) trong PDQ-S là được kiểm tra có phù hợp với ISO 10303-42. Điểm khuyết chất lượng bị phát hiện bằng các chỉ tiêu này được coi như là dữ liệu trái phép và không được sử dụng trong bất kỳ ứng dụng nào. Khoảng in của hệ thống CAD 3D được cải tiến từ các hệ thống này. Do đó, điều này quan trọng ngày nay là các điểm khuyết chất lượng theo hạng mục này được phát hiện đối với dữ liệu đã tạo dựa vào dữ liệu đã tạo bởi hệ thống CAD hiện đại. Việc kiểm tra điểm khuyết chất lượng trong hạng mục này có ý nghĩa nhất cho dữ liệu luật lệ CAD hoặc cho dữ liệu CAD đã nhận bằng các hệ thống truyền dữ liệu chưa tương thích.

5.2.3. Độ chính xác của B-rep không thỏa đáng

Sai số trong đây liên quan đến hai điểm khác nhau tại không gian 3D giống như thực thi điều lệ chính khi phân tích lỗi số học của mô hình B-rep. Nếu khoảng cách giữa hai thực thể hình học hình họa, thì một là được xác định theo cái khác (bao gồm: điểm trên đường con, đường cong trên bề mặt và đường cong bao bề mặt) có thực tế lớn hơn sai số ngẫu nhiên, hoặc nếu tồn tại đường cong hoặc bề mặt có phạm vi nhỏ hơn sai số ngẫu nhiên thì nó có thể gây ra nhiều kết quả không thỏa đáng, bao gồm bề mặt không mịn bất ngờ, thiếu sót thực thể và kết thúc lỗi của lệnh CAD.

PDQ-S hỗ trợ:

– việc phát hiện nếp gấp giữa hai thực thể hình học lớn hơn ngưỡng sử dụng cho geometric_gap_in_topology (nếp gấp hình học hình họa trong hình học topo) với sáu chỉ tiêu liên kết rõ ràng.

– việc phát hiện thực thể vi phân, sử dụng nearly_degenerate_geometry (hình học suy thoái gần) (ba chỉ tiêu liên kết rõ ràng) và topology_related_to_nearly_degenerate_geometry (hình học topo liên quan đến hình học suy thái gần) (ba chỉ tiêu liên kết rõ ràng). Giải thích sau về cách thức lựa chọn chỉ tiêu thích hợp để xác định loạt nếp gấp giữa hai bề mặt tiếp giáp từ ba chỉ tiêu có liên quan và cách thức lựa chọn chỉ tiêu thích hợp để phát hiện loạt thực thể vi phân từ theo hai hoặc nhiều chỉ tiêu liên quan được mô tả bên dưới.

(1)Hiệu quả sử dụng chỉ tiêu để phát hiện loạt nếp gấp giữa hai bề mặt tiếp giáp

Có ba chỉ tiêu liên quan nếp gấp giữa hai bề mặt tiếp giáp là:

(a) gap_between_edge_and_base_surface (nếp gấp giữa bề mặt biên và bề mặt cơ bản);

(b) gap_between_faces_related_to_an_edge (nếp gấp giữa các bề mặt liên quan tới biên);

(c) gap_between_pcurves_related_to_an_edge (nếp gấp giữa các đường cong p liên quan tới biên).

Các hệ thống CAD thương mại hầu hết xử lý dữ liệu đường cong nội tương tự như khái niệm “pcurve” trong ISO 10303-42. Điều này được hiểu rằng phần hiệu quả trên một bề mặt là vùng biên của pcurve.

(c) bên trên đánh giá trực tiếp khoảng cách giữa hai pcurve trong hình 3D. Để giảm số lượng dữ liệu, trường hợp thường xuyên rằng pcurve không là đầu ra trong tệp tin STEP. Trong trường hợp này, (b) có thể được sử dụng như một thay thế. (a) là chỉ tiêu để đánh giá khoảng cách giữa đường cong biên 3D và bề mặt tham chiếu đơn. Cái gì được tính cho (a) là sai số cơ bản từ đó cho (b) và (c) nhưng là tương đối cao giữa các điểm khuyết chất lượng dữ liệu đã phát hiện. Do đó (a) có thể sử dụng tốt trên bề mặt của (b) và (c). Chỉ các góc tham chiếu từ ba bề mặt là đích tính toán trong (b) và tất cả góc tham chiếu từ một mặt là đích tính toán trong (a). Tóm lại là cần thiết sử dụng (c) khi tồn tại dữ liệu pcurve. Ngoài ra hoặc (a) cũng có thể sử dụng.

(2) Hiệu quả sử dụng chỉ tiêu để phát hiện thực thể vi phân

Đ xác định các mặt/bề mặt vi phân hoặc thể tích vi phân, hai kiểu chỉ tiêu hiện có. Một là entirely_narrow_* và hai là small_*. Kiểu chính tắc của chỉ tiêu sử dụng tính toán theo chiều rộng, kiểu thứ hai của chỉ tiêu sử dụng để tính toán theo vùng diện tích/thể tích. Ngưỡng theo chiều rộng có thể tính toán trực tiếp theo độ chính xác cơ bản của hệ thống CAD là biểu diễn bằng khoảng cách. Còn đối với vùng diện tích/thể tích, việc tính toán khó khăn với ngưỡng do vùng diện tích/thể tích có đơn vị sai số khi đo lường khoảng cách. Cụ thể là, không khả thi khi kết luận rằng thực thể có vùng diện tích/thể tích nhỏ hơn ngưỡng đã cho vì có vấn đề trong khi xử lý dữ liệu trong hệ thống CAD. Do đó, entirely_narrow_* được khuyến nghị cho việc phát hiện mặt hoặc bề mặt nhỏ hơn độ chính xác cơ bản của hệ thống CAD. Khó khăn là chỉ tiêu entirely_narrow_* là kiểm tra logic có thể trở thành phức tạp do định nghĩa chiều rộng là phức tạp hơn trong vùng diện tích hay thể tích.

5.2.4. Quá trình xử lý hình dáng bằng hệ thng CAX bị lỗi

Thông thường, đầu vào cho hệ thống CAD thương mại có biến vô hạn. Chuyên gia cho rằng các chức năng CAD hay trao đổi dữ liệu có thể gặp lỗi khi nếu có chỉ tiêu PDQ mở rộng hơn tất cả các giới hạn trong 5.2. Chỉ tiêu PDQ có ảnh hưởng đến vấn đề phát hiện hình dáng 3D theo kinh nghiệm người dùng đã có trong PDQ-S. Phương thức được khuyến nghị là lựa chọn chỉ tiêu xấp xỉ để phân tích mối quan hệ giữa dữ liệu chất lượng thấp và chỉ tiêu PDQ trong PDQ-S. Như đề cập bên dưới, tiến trình thực tế hướng đến việc phân loại vấn đề chất lượng dữ liệu hình dáng và chỉ tiêu PDQ tương ứng.

(1) Hình dáng không thích hợp

PDQ-S có chứa nhiều kiểu chỉ tiêu khác nhau mà có thể phát hiện các hình dáng không thích hợp. Các chỉ tiêu này có thể phân loại vào trong hạng mục bên dưới. Để quan sát mối quan hệ giữa vấn đề chất lượng dữ liệu hình dáng và lỗi PDQ, cần thiết phải lựa chọn chỉ tiêu và ngưỡng thích hợp.

 Tự giao nhau

self_intersecting_curve (đường cong tự giao nhau), self_intersecting_surface (bề mặt tự giao nhau), self_intersecting_loop (vòng lặp tự giao nhau), self_intersecting_shell (khung tự giao nhau) và intersecting_connected_face_sets (tập bề mặt kết nối giao nhau) được cung cấp để phát hiện sự tự giao nhau. Các điểm khuyết chất lượng này rất giống với erroneous_data (dữ liệu lỗi). Tất cả điều này đều bị cấm như khuyến nghị quy định trong ISO 10303-42.

– Điều kiện xấu thông thường hay bị cong

curve_with_small_curvature_radius (đường cong có bán kính cong nhỏ),

surface_with_small_curvature_radius (bề mặt có bán kính cong nhỏ),

zero_surface_normal (chuẩn bề mặt không),

abrupt_change_of_surface_normal (thay đổi đột ngột chuẩn bề mặt),

steep_angle_between_adjacent_edges (góc dốc giữa các mép liền kề)

và steep_angle_between_adjacent_faces (góc dốc giữa các mặt liền kề) là vào cùng hạng mục này.

– Đường cong hoặc bề mặt đa thức không thích hợp

short_length_curve_segment (mnh đường cong có chiều dài ngắn),

small_area_surface_patch (mnh bề mặt có diện tích nhỏ),

narrow_surface_patch (mnh bề mặt hẹp),

indistinct_curve_knots (u lồi cong không rõ ràng),

indistinct_surface_knots (u lồi bề mặt không rõ ràng),

nearly_degenerate_surface_patch (mnh bề mặt suy thoái gần)

extreme_patch_width_variation (mnh xa nhất có sai số)

và nearly_degenerate_surface_boundary (biên bề mặt suy thái gần) là vào cùng hạng mục này.

Để có hình ảnh về chỉ tiêu của các loại, điều này hữu ích để hình ảnh hóa ảnh hưởng chuỗi tự giao nhau trong đường thẳng (xem Hình 3). Ch đề tương tự cũng được áp dụng cho trường hợp bề mặt. self_intersecting_curve (đường cong tự giao nhau) là chỉ tiêu thích hợp nhất để phát hiện trường hợp (i) trong Hình 3. Đường cong được phát hiện bởi chỉ tiêu này sẽ gây ra lỗi hoặc kết quả không thỏa đáng trong khi xử lý hình dángVấn đề sử dụng chỉ tiêu này là cách phân biệt (i) và (ii) trong Hình 3. Điều này rất khó khi phân biệt trong môi trường 3D. arc_length_separation_factor (nhân tố phân cách chiều dài cung) và interference_tolerance (dung sai giao thoa) có thể được sử dụng với mục đích này, nhưng việc phát hiện giá trị thích hợp nhất là cho arc_length_separation_factor (nhân tố phân cách chiều dài cung) không dễ dàng và cần phải thử và lỗi để thu nhận việc phát hiện thành công.

Trường hợp (ii) có thể vẫn là vấn đề trong một số tính toán. Trong trường hợp này, hình dạng là thứ người dùng không hướng tới để tạo nhưng hệ thống CAD tự động sinh ra. Có vài chỉ tiêu có thể phát hiện trường hợp này bao gồm curve_with_small_curvature_radius (đường cong có bán kính cong nhỏ). Việc phát hiện ngưỡng thích hợp cho chỉ tiêu này cũng cần một số nghiên cứu khoa học. Trong trường hợp bề mặt, abrupt_change_of_surface_normal (thay đổi đột ngột chuẩn bề mặt) có thể phát hiện hình dạng bề mặt của kiểu này. steep_angle_between_adjacent_edges (góc dốc giữa các mép liền kề) có thể phát hiện trường hợp khi có hai hình dạng có vấn đề về dạng mép khác nhau. Mặc dù không trực tiếp liên quan đến bản thân hình dáng, short_length_curve_segment (mnh đường cong có chiều dài ngắn) thường phát hiện điểm khuyết chất lượng dữ liệu về các đường cong có hình dáng trường hợp (ii). Nhưng chỉ tiêu này thnh thoảng phát hiện điểm khuyết chất lượng dữ liệu cho đường cong có hình dáng trường hợp (iii), tại đó không gây vấn đề trong hầu hết các ứng dụng, và hình dáng có thể là một thứ mà người thiết kế muốn tạo ra. Có nghĩa là việc phát hiện khái quát thường thực hiện cho chỉ tiêu này. Công lao của chỉ tiêu này là phát hiện điểm khuyết chất lượng bằng chỉ tiêu trong hầu hết các trường hợp tĩnh và nhanh, và đường cong bị phát hiện bằng chỉ tiêu này là quá lớn và phức tạp khi nó không gây ra vấn đề.

Chỉ tiêu được đề cập bên trên có thể được sử dụng để phát hiện hình dạng mà người thiết kế không muốn tạo ra, điều này có thể gây nhiều vấn đề hậu xử lý. Nhưng như mô tả bên trên, việc lựa chọn chỉ tiêu và giá trị ngưỡng thích hợp cần việc nghiên cứu khoa học dựa trên dữ liệu thực tế.

Trong trường hợp bề mặt, vấn đề chỉ tiêu xuất hiện lỗi hệ thống CAD khi tính toán các véctơ thông thường (việc này thường xảy ra). Chỉ tiêu như zero_surface_normal (chuẩn bề mặt không), nearly_degenerate_surface_boundary (biên bề mặt suy thái gần) và nearly_degenerate_surface_patch (mnh vá bề mặt suy thoái gần) là thích hợp để phát hiện kiểu bề mặt này.

(2) Suy giảm hình dáng

PDQ-S bao gồm một số kiểu chỉ tiêu có thể phát hiện các thực thể chồng chất. Các thực thể chồng chất có thể xảy ra do một số nguyên nhân. Thực thể có hình dáng giống nhau hoàn toàn có thể sinh ra do vận hành lỗi hoặc giao dịch dữ liệu không thích hợp. Thực thể chồng chất từng phần có thể bị sinh ra do vận hành lỗi hoặc điểm khuyết trong giao dịch dữ liệu như lỗi trong quá trình làm mịn bề mặt. Trong cả hai trường hợp, các thực thể thường không được mong đợi tạo ra, làm dữ liệu nặng hơn cần thiết, và thỉnh thoảng gây ra lỗi vận hành. Chỉ tiêu được liệt kê bên dưới có thể được sử dụng để phát hiện các thực thể chồng chất.

– tất cả chỉ tiêu kiểu phụ theo multiply_defined_geometry (hình học bội số), tất cả chỉ tiêu kiểu phụ theo overlapping_geometry (hình học chồng chất), tất cả chỉ tiêu kiểu phụ theo topology_related_to_multiply_defined_geometry (hình học topo liên quan đến hình học bội số), tất cả chỉ tiêu kiểu phụ theo topology_related_to_overlapping_geometry (hình học topo liên quan đến hình học chồng chất), multiply_defined_solids (thể rắn bội số) và partly_overlapping_solids (thể rắn chồng chất từng phần) là cùng hạng mục này.

Có các hạng mục khác về chỉ tiêu có thể phát hiện các thực thể làm dữ liệu nặng không cần thiết. Thực thể bị phát hiện bằng các ch tiêu này không nhất thiết gây ra lỗi trực tiếp, nhưng thường ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng dữ liệu.

– Tất cả chỉ tiêu kiểu phụ theo overcomplex_topology_and_geometry_relationship (mối quan hệ hình học topo và hình học phức tạp), excessively_high_degree_curve (đường cong cao quá mức), curve_with_excessive_segments (đường cong có phân đoạn quá mức) excessively_high_degree_surface (bề mặt cao quá mức) và surface_with_excessive_patches_in_one_direction (bề mặt có quá nhiều mnh vá theo cùng hướng) là cùng hạng mục này.

5.3. Ví dụ lựa chọn chỉ tiêu chất lượng dữ liệu cho mục đích kỹ thuật thực tế

5.3.1. Tổng quan về kịch bản ví dụ

Trong trường hợp này cho thấy các kịch bản thực tế về lựa chọn chỉ tiêu chất lượng dữ liệu như theo thực th hiện tại trong nền công nghiệp tự động Nhật Bản. Ví dụ cụ thể là tất cả trong thực tiễn sử dụng bởi một bên lắp ráp tự động riêng lẻ. Mặc dù chỉ tiêu sử dụng cho c hình dáng và không liên quan đến hình dáng, những mục đích sau dành cho chỉ tiêu liên quan đến hình dáng.

Ba kịch bn sau đề cập về việc lựa chọn chỉ tiêu chất lượng dữ liệu thích hợp.

– Kịch bản về trao đổi dữ liệu sản phẩm trong khi lắp ráp kỹ thuật số;

– Kịch bản trao đổi dữ liệu sản phẩm trong khi phát triển sản phẩm liên doanh bởi bên sản xuất lắp ráp và các bên cung ứng.

– Kịch bản trao đổi dữ liệu sản phẩm trong khi phát triển thiết bị/khuôn sản xuất nhằm hướng tới các khuôn máy.

5.3.2. Kịch bản trao đổi dữ liệu trong khi lắp ráp kỹ thuật số

Quá trình lắp ráp kỹ thuật số là quá trình thực hiện việc lắp ráp ảo bằng cách sử dụng dữ liệu kỹ thuật số để kiểm tra:

– Có các vấn đề cơ bản hay không trong các thành phần;

– Có các xung đột không thể chấp nhận hay không giữa các thành phần;

– Tồn tại các nếp gp thích hợp giữa các thành phần;

– Tính khả thi của việc lắp ráp khi sản xuất số lượng lớn;

– Tính khả thi của việc kiểm tra.

Việc lắp ráp kỹ thuật số được thực hiện bằng cách thu thập các dữ liệu thành phần cần thiết vào trong hệ thống CAD. Điển hình là một số dữ liệu được phát triển bởi các tổ trong nhà máy lắp ráp và một số khác do các bên cung ứng. Để thực thi việc lắp ráp kỹ thuật số hiệu quả, tất cả dữ liệu thu thập được phải hiển thị trên màn hình và phải sử dụng được trong khi kiểm tra mà không cần yêu cầu bất kỳ làm lại hay hành động sửa chữa nào. Để xác minh khi nào hay không tất cả dữ liệu thu thập được thích hợp với điều kiện này, chỉ tiêu PDQ bên dưới phải được sử dụng. Chỉ tiêu để phát hiện nếp gấp đáng kể giữa các thực thể và để phát hiện các thực thể quá nhỏ nhưng có thể gây ra việc hiển thị không hoàn thiện các dữ liệu hình dáng sản phẩm đích do thiếu (mất thực thể) hoặc các thực thể bị biến dạng khi lựa chọn. Chỉ tiêu để phát hiện các mặt bị trùng mà có thể gây ra sự xung đột khi sử dụng cũng nên được lựa chọn.

short_length_edge (lề có chiều dài ngắn)

gap_between_adjacent_edges_in_loop (nếp gấp giữa hai lề liền kề khi lặp)

gap_between_edge_and_base_surface (nếp gấp giữa lề và bề mặt cơ bản)

entirely_narrow_face (mặt hẹp hoàn toàn)

multiply_defined_faces (các mặt bị xác định bội)

small_volume_solid (vật rắn thể tích nhỏ)

5.3.3. Kịch bản trao đổi dữ liệu sản phẩm trong khi phát triển sản phẩm liên doanh bởi nhà sản xuất lắp ráp và các bên cung ứng

Trong môi trường phát triển sản phẩm liên doanh, dữ liệu sản phẩm được trao đổi thường xuyên giữa các công ty thành viên. Dữ liệu đã thu nhận được mong đợi là có thể sử dụng trong bất kỳ quá trình phát triển sản phẩm nào như là lập mô hình hình dáng. Do đó, các yêu cầu trên PDQ cho những dữ liệu này khác hơn nhiều kịch bản mô tả trong 5.3.2. Chỉ tiêu PDQ được sử dụng cho kịch bản này ở bên dưới.

Chỉ tiêu cần thiết để đảm bảo hiển thị hoàn toàn về dữ liệu hình dáng sản phẩm đích mà không có bất kỳ thực thể nào bị thiếu sót hay bị méo mó và chỉ tiêu để chống xung đột cho người sử dụng tương đồng với các yêu cầu trong 5.3.2. Trong kịch bản này, các chỉ tiêu bổ sung là cho phép quá trình xử lý hình họa thành công bằng hệ thống CAD và bao gồm như vậy đ phát hiện các thực thể không liên tục, thực thể tự giao nhau và thực thể hình học topo đột ngột.

short_length_curve (đường cong có chiều dài ngắn)

self_intersecting_curve (đường cong tự giao nhau)

entirely_narrow_surface (bề mặt hẹp hoàn toàn)

self_intersecting_surface (bề mặt tự giao nhau)

short_length_edge (lề chiều dài ngắn)

self_intersecting_loop (vòng lặp tự giao nhau)

gap_between_pcurves_related_to_an_edge (nếp gấp giữa các pcurve liên quan đến lề)

entirely_narrow_face (mặt hẹp hoàn toàn)

multiply_defined_faces (các mặt bị xác định bội)

gap_between_faces_related_to_an_edge (nếp gấp giữa các mặt liên quan đến lề)

non_manifold_at_edge (không đa dạng tại lề)

5.3.4. Kịch bn trao đổi dữ liệu sản phẩm giữa sản xuất thiết bị/phát triển khuôn hướng tới khuôn máy

Bảng điều khiển tự động thường tạo hình bằng dập khuôn hoặc đúc khuôn. Hình dáng khuôn bao gồm các bề mặt hình tự do khá phức tạp và được phát triển gia công cơ khí NC tinh vi. Để hiểu rõ như các chuyên gia vật liệu, hình dáng khuôn không giống như hình dáng sản phẩm thu về. Hình dáng khuôn cho phép các yêu cầu sản xuất như ước lượng vết rạn nứt hoặc ước lượng về sự biến dạng nhiệt của khuôn vật lý. Điều này mang nghĩa rằng nhiều quá trình biến dạng hình dáng phức tạp cần có trong kịch bản này. Do đó, các yêu cầu PDQ cho kịch bản này phải có nhiều hơn hai kịch bản trước. Chỉ tiêu PDQ về kịch bản này như bên dưới và được phân loại là:

*1: điều cần thiết để hiển thị hoàn toàn hình dạng đích mà không có bất kỳ thực thể nào bị thiếu sót hoặc bị biến dạng và điều cần thiết để cho phép quá trình xử lý hình họa thành công bằng hệ thống CAD, bao gồm các chỉ tiêu để phát hiện nếp gấp, sự không liên tục, thực thể quá nhỏ, thực thể tự giao nhau và thực th hình học topo đột ngột;

*2: điều cần thiết để khởi tạo mô hình CAM thành công và tính toán đường cắt NC, bao gồm các chỉ tiêu để phát hiện nếp gấp, sự không liên tục thực thể quá nhỏ, thực thể tự giao nhau, thực thể thoái hóa và thực thể hình học topo đột ngột;

*3: điều cần thiết để chống xung đột cho người sử dụng, bao gồm các chỉ tu để phát hiện thực thể bị xác định bội;

*4: điều cần thiết để đảm bảo khả năng sản xuất, bao gồm chỉ tiêu để phát hiện thực thể quá nhỏ, thực thể nhạy và các vùng khuyết nội bộ.

g1_discontinuous_curve(*1,*2) (đường cong không liên tục g1)
short_length_curve(*1,*2) (đường cong chiều dài ngắn)
short_length_curve_segment(*2) (đoạn đường cong chiều dài ngắn)
self_intersecting_curve(*1,*2) (đường cong tự giao nhau)
multiply_defined_curves(*3) (đường cong bị xác định bội)
curve_with_small_curvature_radius(*2,*4) (đường cong có bán kính cong nhỏ)
g1_discontinuous_surface(*1,*2) (bề mặt không liên tục g1)
narrow_surface_patch(*2) (mnh bề mặt hẹp)
nearly_degenerate_surface_boundary(*2) (biên bề mặt suy thoái gần)
nearly_degenerate_surface_patch(*2) (mnh bề mặt suy thoái gần)
zero_surface_normal(*2) (chuẩn bề mặt không)
self_intersecting_surface(*1,*2) (bề mặt tự giao nhau)
multiply_defined_surfaces(*3) (bề mặt bị xác định bội)
abrupt_change_of_surface_normal(*4) (thay đổi đột ngột chuẩn bề mặt)
surface_with_small_curvature_radius(*2,*4) (bề mặt có bán kính cong nhỏ)
short_length_edge(*1,*2) (lề có chiều dài ngắn)
gap_between_adjacent_edges_in_loop(*1) (nếp gấp giữa hai lề liền kề khi lặp)
self_intersecting _loop(*1,*2) (vòng lặp tự giao nhau)
steep_angle_between_adjacent_edges(*4) (góc dốc giữa các mép liền kề)
gap_between_edge_and_base_surface(*1) (nếp gp giữa lề và bề mặt cơ bản)
gap_between_vertex_and_base_surface(*1) (nếp gấp giữa đỉnh và bề mặt cơ bản)
entirely_narrow_face(*2,*4) (mặt hẹp hoàn toàn)
self_intersecting _loop(*1,*2,*4) (vòng lặp tự giao nhau)
intersecting_loops_in_face(*4) (các vòng lặp giao nhau trên mặt)
multiply_defined_faces(*3) (các mặt bị xác định bội)
gap_between_faces_related_to_an_edge(*1) (nếp gấp giữa các mặt liên quan đến lề)
gap_between_pcurves_related_to_an_edge(*1) (nếp gấp giữa các pcurve liên quan đến lề)
g1_discontinuity_between_adjacent_faces(*1,*2) (sự không liên tục g1 giữa các mặt liền kề)
self_intersecting_shell(*4) (phần sườn tự giao nhau)
steep_angle_between_adjacent_faces(*4) (góc dốc giữa các mặt liền kề)
over_used_vertex(*1) (đỉnh được sử dụng khái quát)
small_volume_solid(*4) (vật rắn thể tích nh)
intersecting_shells_in_solid(*4) (phần sườn giao nhau trên vật rắn)
multiply_defined_solids(*3) (vật rắn bị xác định bội)
solid_with_excessive_number_of_voids(*4) vật rắn có số vùng khuyết quá mức)

5.4. Thủ tục khuyến nghị để đẩy mạnh hoạt động PDQ

Như đề cập bên dưới, việc chuẩn bị và vận hành là được khuyến nghị để đẩy mạnh hoạt động PDQ. Nền công nghiệp tự động Nhật Bản hiện nay đã thực hiện hoàn toàn các hành động này.

<Quá trình 1> Thu thập vấn đề nghiêm trọng gây ra bởi PDQ không thể chấp nhận được

Bước đầu tiên để đẩy mạnh hoạt động PDQ theo chiều rộng công ty là ước lượng sự mất mát gây ra bởi PDQ không thể chấp nhận được. Quá trình này phải bao gồm việc nhận biết tài chính và thời gian đánh dấu việc thực thi việc làm việc lại hoặc sửa chữa dữ liệu do yêu cầu của PDQ không thể chấp nhận được, hoặc việc sản xuất lại các thành phần bộ phận sau khi khai phá dữ liệu đang có không thích hợp với các yêu cầu PDQ thích hợp.

Có hai vấn đề khó khăn chính để quản lý quá trình này. Một là khó khăn khi phán xét khi nào có hay không kết quả lỗi do vận hành CAX (CAD, CAM hoặc CAE) bị gây ra bởi PDQ không thể chấp nhận được. Hai là khi người thiết kế và kỹ sư thường xuyên không nhận ra vấn đề PDQ khi họ thu nhận cách thức về cách chuyển tiếp khi họ bắt gặp kết quả lỗi. Từ đó, thời gian họ có bị giới hạn, họ cố gắng thử chuyển tiếp mà không dừng công việc lại khi họ bắt gặp kết quả lỗi.

Đối với khó khăn thứ nhất, tuyệt đối cần làm nhẹ đi nhờ các chuyên gia PDQ là người biết rõ kết quả lỗi gây ra bởi PDQ không thích hợp, vận hành CAD có liên quan và các điều lệ công ty có thể áp dụng. Trong trường hợp khó khăn thứ hai, chuyên gia PDQ được mong đợi không chỉ lắng nghe từ người thiết kế và kỹ sư mà còn chỉ ra bằng cách quan sát vận hành của người thiết kế và kỹ sư, các vấn đề PDQ mà người thiết kế và kỹ sư không nhận ra được.

Cho dù việc nhận diện các mất mát gây ra bởi PDQ không thích hợp được nghiên cứu như mô tả bên trên, điều này cũng tiêu tốn thời gian và khó thu thập tổng thể mất mát theo chiều rộng công ty. Để giải quyết vấn đề này, tổ chức làm việc với nhau để lựa chọn ra kiểu tiếp cận PDQ mới, khi chất lượng dữ liệu phải được hoàn toàn khởi tạo, theo cùng một đường như chất vấn bên khởi tạo sản phẩm vật lý để hoàn thành chất lượng sản phẩm. Cách tiếp cận này có thể đơn giản hóa quá trình bởi vì yêu cầu giảm thiểu việc chỉ thu thập hiện tượng PDQ đặc trưng hơn là thu thập hiện tượng tổng quát.

<Quá trình 2> Nhận diện chỉ tiêu PDQ có thể phát hiện dữ liệu chất lượng không thích hợp

Như các công cụ PDQ thương mại đáng tin cậy đang có hiện nay, việc kiểm tra chất lượng dữ liệu CAD là không khó. Sau khi tiến hành kiểm tra chất lượng cùng trên các dữ liệu mơ hồ và không mơ hồ. việc so sánh hai kết quả sẽ rõ ràng khi chỉ tiêu PDQ tốt nhất phát hiện chất lượng dữ liệu không thích hợp. Các tiếp cận khác là thực hiện kiểm tra chất lượng tổng thể đối phó với dữ liệu CAD hoạt động hiện thời bằng tập lệnh chỉ tiêu PDQ cùng với các ngưỡng thích hợp. Tập lệnh chỉ tiêu PDQ cùng với các ngưỡng thích hợp có thể thu được bằng thực nghiệm như hướng dẫn PDQ JAMA/JAPIA. Nếu điểm khuyết chất lượng bị nhận diện bằng cách kiểm tra tổng thể, tập tiêu chuẩn cho chỉ tiêu PDQ phải phát hiện được điểm khuyết chất lượng.

<Quá trình 3> Công bố điều lệ công ty và khởi tạo môi trường vận hành

Sau khi nhận diện chỉ tiêu PDQ hiệu quả, tổ chức phải công bố điều lệ công ty để chống dữ liệu chất lượng không thích hợp và khởi tạo môi trường vận hành để hỗ trợ người thiết kế và kỹ sư thao tác. Việc công bố điều lệ công ty hiệu quả khi các điều lệ công ty đơn giản phù hợp có thể bảo vệ sự xuất hiện của dữ liệu chất lượng không thích hợp. Tuy nhiên, thông thường việc xuất hiện dữ liệu hình dáng chất lượng không thích hợp là chỉ trở nên rõ ràng khi việc khởi tạo thực tế dữ liệu. Khi thực thi kiểm tra chất lượng và sửa đổi dữ liệu không thể chấp nhận được phải cẩn thận phát hiện bằng cách chú ý hiệu quả về thiết kế và chi phí kiểm tra cùng việc sửa đổi. Kiểm tra chất lượng sau khi vận hành từng xử lý hình dáng sẽ gây ra sự sửa đổi có chi phí là nhỏ nhất nhưng gim giá trị hiệu quả thiết kế đáng kể. Kiểm tra chất lượng được thực hiện bằng công cụ PDQ (ví dụ lúc nửa đêm) và sửa đổi tại sáng hôm sau là cần thiết sẽ gây ra mức trung bình giữa chi phí và việc suy giảm giá trị trong hiệu quả thiết kế. Kiểm tra chất lượng sau khi hoàn thành thiết kế thành phần bộ phận sẽ gây ra suy giảm giá trị (ít nhất cho hiệu quả thiết kế nhưng gây ra phát sinh chi phí sửa đổi đáng kể.

<Quá trình 4> Huấn luyện công ty

Việc huấn luyện công ty là cần thiết để tạo sự thấu hiểu trong mục đích hoạt động PDQ và các điều lệ công ty thích hợp. Trong trường hợp công bố việc kiểm tra PDQ và bất kỳ sửa đổi cần thiết nào trên dữ liệu, công việc huấn luyện là thích hợp nhất. Kiểu huấn luyện này là đặc biệt hiệu quả trong khi nhận diện các vận hành thường gây ra PDQ không thích hợp.

<Quá trình 5> Bắt đầu vận hành và thiết lập vận hành ổn định.

Theo các quá trình từ 1 đến 4 như trên, vận hành thực tế cần bắt đầu với mục tiêu thu nhận PDQ có thể chấp nhận. Điều quan trọng để thực hiện giám sát PDQ sao cho bản thân người thiết kế và kỹ sư có thể phán xét chất lượng dữ liệu mà họ tạo ra. Như vậy trách nhiệm gán cho từng cá nhân. Kiểm tra tiếp tục là cần thiết để ước lượng giá trị của chỉ tiêu PDQ đã thực thi và các ngưỡng thích hợp, kết quả trong sửa đổi của chỉ tiêu đã chọn hoặc ngưỡng cần thiết.

6. Đảm bảo sự phù hợp với PDQ-S

6.1. Tổng quan

Thông tin chất lượng dữ liệu hình dáng được sử dụng liên quan đến dữ liệu hình dáng sản phẩm. Điều này mô tả cách thức thu nhận các AP theo ISO 10303 đã có để làm chúng phù hợp PDQ-S. Việc tiếp cận đến mối quan hệ giữa thông tin chất lượng dữ liệu hình dáng và dữ liệu sản phẩm được thực hiện trong khi phát triển PDQ-S đã miêu tả. Điều này được hiểu rằng có hai cách kết hợp PDQ-S và các AP của ISO 10303. Điều này mô tả cách đầu tiên là các AP hiện có được sửa đổi thành AP có thông tin chất lượng dữ liệu hình dáng. Cách thứ hai là thông tin chất lượng dữ liệu hình dáng gắn với AP đang có mà không có bất kỳ sửa đổi nào trên bản thân AP có thể được đề cập trong tương lai khi tồn tại cơ chế tham chiếu bên ngoài cần thiết.

6.2. Quan niệm cơ bản về PDQ-S

6.2.1. Kịch bn sử dụng PDQ-S

Ba kịch bản sử dụng PDQ-S được mô tả trong ISO 10303-59:2008, Phụ lục G, như bên dưới.

a) Yêu cầu và tuyên bố về chất lượng dữ liệu

Công ty phải yêu cầu hỗ trợ công ty để khởi tạo dữ liệu mô hình sản phẩm sao cho nó phù hợp với các yêu cầu chất lượng đã quy định. Yêu cầu chất lượng có thể truyền cùng với các bảng sắp xếp. Bên khởi tạo dữ liệu sản phẩm có thể sử dụng thông tin chất lượng để thu nhận chính xác mức chất lượng phù hợp với mô hình. Phụ thuộc vào mô hình dữ liệu và hệ thống CAD đã sử dụng, chất lượng của dữ liệu mô hình sản phẩm có thể công khai rõ ràng mà không có bất kỳ sự kiểm tra nào. Thông tin chất lượng có thể truyền cùng với dữ liệu mô hình sản phẩm tương ứng.

b) Việc đánh giá chất lượng dữ liệu và thu nhận dữ liệu lâu dài

Tổ chức đảm bảo chất lượng có thể có thể sử dụng thông tin chất lượng cho biểu diễn kết quả kiểm tra chất lượng cho tập riêng của dữ liệu mô hình sản phẩm. Kịch bản này phải yêu cầu chỉ tiêu chất lượng đã kiểm tra cùng với các ngưỡng đã sử dụng, yêu cầu đo lường được triển khai và thu nhận kết quả kiểm tra. Có thể bao gồm sử dụng độ chính xác. Thông tin được truyền cùng với dữ liệu mô hình sản phẩm tương ứng. Điều này thích hợp với bản ghi chi tiết về chất lượng dữ liệu mô hình sản phẩm thu được cùng với dữ liệu sản phẩm có liên quan. Yêu cầu dữ liệu cho mục đích này tương tự như nhu cầu về đảm bảo chất lượng.

c) Thông tin chất lượng dữ liệu sử dụng trong cải tiến chất lượng

Nếu điểm khuyết chất lượng bị phát hiện khi kiểm tra chất lượng, hành động cần thiết là cải tiến dữ liệu đang xét theo yêu cầu. Như thế, thông tin tự nhiên và một số điểm khuyết chất lượng bất kỳ phải được cung cấp. Do đó, kịch bản này phải yêu cầu báo cáo kết quả kiểm tra chi tiết tại mức trường hợp thực thể hình học. Thông tin được truyền cùng với dữ liệu mô hình sản phẩm tương ứng.

6.2.2. Mối quan hệ giữa dữ liệu sản phẩm và thông tin chất lượng dữ liệu

PDQ-S được phát triển theo các bước sau:

a) Thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm không phụ thuộc vào dữ liệu mô hình sản phẩm.

Thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm phải được hiểu là không phụ thuộc cơ bản vào dữ liệu mô hình sản phẩm và không được xem là thành phần cấu tạo. Mặc dù thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm có liên quan đến dữ liệu mô hình sản phẩm sử dụng trong hầu hết kịch bản, nhưng nó phải được sử dụng độc lập.

b) Thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm phải bao gồm các yêu cầu cụ thể cho chất lượng dữ liệu và kết quả kiểm tra dựa theo các yêu cầu quy định là cần thiết.

Trong kịch bản yêu cầu và phân phối chất lượng dữ liệu sản phẩm theo các yêu cầu cụ thể, chỉ thông tin yêu cầu cho chất lượng dữ liệu sản phẩm là được sử dụng. Nói theo cách khác, thông tin kết quả kiểm tra phải đi cùng với thông tin yêu cầu tương ứng từ đó kết quả chỉ có nghĩa khi biết được yêu cầu tương ứng.

c) Khi thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm được sử dụng cùng với dữ liệu mô hình sản phẩm, một cách tham chiếu từ thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm đến dữ liệu mô hình sản phẩm được kiểm tra. Trong kịch bản về đảm bảo chất lượng dữ liệu sản phẩm và thu nhận dữ liệu lâu dài, thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm yêu cầu tham chiếu đến dữ liệu mô hình sản phẩm đã kiểm tra. Ngoài ra, để kịch bản thông tin chất lượng dữ liệu để sử dụng cải tiến chất lượng, yêu cầu tham chiếu đến dữ liệu thành phần hình dáng do điểm khuyết chất lượng gây ra.

Việc tương thích với các giả định trên, chất lượng dữ liệu sản phẩm trong dữ liệu mô hình sản phẩm có liên quan tại bốn điểm biểu diễn bằng ký tự chữ cái trong Hình 4.

CHÚ THÍCH Một số chi tiết của mô hình không có liên quan đến như miêu tả như trong hình.

(A) Định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm và định nghĩa sản phẩm

Mối quan hệ thực thể liên quan đến thực thể gốc của thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm,

product_data_quality_definition (định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm) với product_definition (định nghĩa sản phẩm) được định nghĩa trong ISO 10303-41 có chỉ ra dữ liệu mô hình sản phẩm đã kiểm tra. Thực thể này thiết lập mối quan hệ giữa thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm và dữ liệu sản phẩm  mức định nghĩa.

(B) Kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng sản phẩm và hình dáng sản phẩm Mối quan hệ thực thể liên quan đến shape_data_quality_inspection_result_representation (biểu diễn kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng) biểu diễn kết quả kiểm tra trên chất lượng dữ liệu hình dáng sản phẩm và shape_representation (biểu diễn hình dáng) định nghĩa trong ISO 10303-41 biểu diễn việc biểu diễn hình dáng của dữ liệu sản phẩm được kiểm tra. shape_representation (biểu diễn hình dáng) này phải là sự biểu diễn hình dáng của product_definition (định nghĩa sản phẩm) được nhận ra bằng (A).

(C) Phần tử hình dáng được kiểm tra vi phạm các yêu cầu cho chất lượng dữ liệu hình dáng

Thực thể trong việc lựa chọn biểu diễn phần tử hình dáng đã kiểm tra có điểm khuyết như thuộc tính của shape_data_quality_inspection_report_item (mục báo cáo kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng) biểu diễn thông tin điểm khuyết riêng dựa vào chỉ tiêu cụ thể cho chất lượng dữ liệu hình dáng. inspected_shape_element_select (lựa chọn phần tử hình dáng đã kiểm tra) lựa chọn kiểu biểu diễn phần tử hình họa hoặc hình học topo đã kiểm tra theo định nghĩa trong ISO 10303-42. Phần tử hình dáng phải là phần tử shape_representaiton (biểu diễn hình dáng) được nhận ra trong (B).

(D) Vị trí điểm khuyết đã phát hiện bởi việc kiểm tra

Thực thể trong việc lựa chọn biểu diễn vị trí nơi điểm khuyết hiện có trong phần tử hình dáng đã kiểm tra. shape_data_quality_inspection_report_item (mục báo cáo kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng) như mô tả bên trên có extreme_instances (trường hợp vô cùng) biểu diễn điểm khuyết chất lượng đã phát hiện riêng biệt. Nó có thuộc tính location_of_extreme_value_select (vị trí lựa chọn giá trị vô cùng) lựa chọn kiểu phần tử thông tin trên vị trí điểm khuyết. Khi vị trí của điểm khuyết biểu diễn có sử dụng phần tử hình dáng như điểm, ví dụ trong trường hợp point_on_edge_curve (điểm trên đường cong biên) phần tử hình dáng được tạo ra trong dữ liệu chất lượng dữ liệu hình dáng sản phẩm nhưng theo phần tử hình dáng (trong trường hợp edge_curve (đường cong biên)) và hệ thống kết hợp phải được định nghĩa trong phần tử hình dáng của dữ liệu hình dáng sản phẩm đã kiểm tra được nhận ra trong (C).

6.3. Hai phương pháp sử dụng PDQ-S

Hình 5 – Cách tiếp cận để sửa đổi các AP hiện có đ làm chúng phù hợp với PDQ-S.

Chúng ta nghiên cứu hai phương pháp để sửa đổi các AP theo ISO 10303 hiện có để làm chúng phù hợp với PDQ-S. Hình 5 mô phỏng việc bổ sung thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm cho dữ liệu mô hình sản phẩm được kiểm tra. Dữ liệu hình dáng đã kiểm tra được biểu diễn bằng các AP hiện có. Tuy nhiên việc định nghĩa một AP mới cần có sự biểu diễn dữ liệu hình dáng với thông tin chất lượng dữ liệu hình dáng bổ sung.

Điều 6.4 mô tả cách sửa đổi các mô đun AP có sẵn để làm chúng phù hợp với PDQ-S bằng cách sử dụng mô đun ứng dụng (AM).

Trong phương pháp thứ hai, thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm cần được tạo như tệp tin riêng l không phụ thuộc vào dữ liệu sản phẩm đã kiểm tra với tham chiếu ngoài cần thiết giữa hai tệp tin. Cơ chế tham chiếu ngoài là cần thiết để làm cho dữ liệu sản phẩm được biểu diễn trong AP từ tệp tin thông tin chất lượng dữ liệu sản phẩm phù hợp PDQ-S riêng lẻ. Nếu như cơ chế tham chiếu ngoài đáng tin cậy được thiết lập, các AP hiện có phải được làm phù hợp với PDQ-S mà không có sự thay đổi nào.

6.4. Sửa đổi AP hiện có để làm cho phù hợp PDQ-S

6.4.1. Tổng quan

Điều này mô tả việc phát triển một AP mới bằng cách thêm thông tin chất lượng dữ liệu hình dáng đã định nghĩa trong PDQ-S vào trong AP hiện có bao gồm mô hình hình dáng. Việc mở rộng AP hiện có sử dụng mô đun PDQ-S, mô là cùng với một số thông tin chi tiết trên mô đun PDQ-S.

6.4.2. Việc mở rộng AP hiện có với mô đun PDQ-S

Như mô tả trong 6.2.2, PDQ-S tham khảo đến ba kiểu dữ liệu trong dữ liệu mô hình sản phẩm: product_definition (định nghĩa sản phẩm), shape_representation (biểu diễn hình dáng) và phần tử hình dáng. Như thông tin có trong AP khác với các thực thể không có liên quan đến chất lượng dữ liệu hình dáng, như thông tin có thể sử dụng như trong AP gốc. Hình 6 cho thấy lược đồ khái niệm cách thức tạo ra AP mới bằng cách mở rộng AP gốc bằng cách thêm vào mô đun PDQ-S.

Mô đun AP tại đây là mô đun cao nhất để AP hiện có được sửa đổi nhằm thêm mô đun PDQ-S vào bổ sung cho mô đun đã sử dụng trong mô đun AP gốc. AP mới có thông tin chất lượng dữ liệu hình dáng được tạo dựa trên mô đun AP mới này. Mô đun PDQ-S được cấu trúc bằng mô đun PDQ-S và một số mô đun liên quan đến hình dáng.

6.4.3.  đun PDQ-S

Mô đun PDQ-S bao trùm phạm vi thông tin giống như PDQ-S. Thủ tục sau được áp dụng cho việc phát triển:

– mô đun tương ứng một – một cùng với năm lược đồ PDQ-S;

– mô hình tham chiếu ứng dụng (ARM) cho từng mô đun được cấu trúc theo cùng cách của mô hình PDQ-S;

– thực thể được định nghĩa trong PDQ-S là bản sao các đối tượng ứng dụng tương ứng trong mô đun ARM;

– để đối tượng ứng dụng tương ứng với thực thể nhưng không được định nghĩa trong PDQ-S, đối tượng ứng dụng hiện có tương thích với mục đích được sử dụng.

Mô đun PDQ-S là:

– ISO/TS 10303-1520 Định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm
– ISO/TS 10303-1521 Chỉ tiêu chất lượng dữ liệu sản phẩm
– ISO/TS 10303-1522 Kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu sản phẩm
– ISO/TS 10303-1523 Chỉ tiêu chất lượng dữ liệu hình dáng
– ISO/TS 10303-1524 Kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng

6.4.4. Thủ tục được đề nghị để khởi tạo AP phù hợp PDQ-S

Thủ tục sau đây được đề nghị để tạo ra AP phù hợp PDQ-S

a) Nhận diện thông tin hình dáng trong AP hiện có là phù hợp với phạm vi PDQ-S

b) Việc tạo AP mới bằng cách thêm biểu diễn về chất lượng dữ liệu hình dáng trong công bố phạm vi.

c) Việc tạo mới mô đun AP bằng cách thêm biểu diễn chất lượng dữ liệu hình dáng vào phạm vi của nó. Sử dụng mô đun PDQ-S để thêm vào mô đun hiện có.

Mối quan hệ giữa dữ liệu sản phẩm và thông tin chất lượng dữ liệu được mô tả trong 6.2.2 là dựa trên thực thể nguyên liệu. Mô đun PDQ-S sử dụng mô đun ứng dụng bên dưới và các đối tượng ARM để thiết lập liên kết với dữ liệu sản phẩm.

(A) Định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm và định nghĩa sản phẩm

product_view_definition (định nghĩa xem xét sản phẩm) trong ISO/TS 10303-1019 Định nghĩa xem xét sản phẩm được sử dụng trong ISO 10303-1520 Định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm để biểu diễn dữ liệu sản phẩm nhằm ánh xạ đến product_definition (định nghĩa sản phẩm) được định nghĩa trong ISO 10303-41. Ngoài ra, ISO/TS 10303-AM1520 Định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm sử dụng ISO/TS 10303-1014 Việc gán thời gian ngày tháng và ISO/TS 10303-1013 Việc gán tổ chc con người nhằm biểu diễn thông tin quản lý.

(B) Kết quả kiểm tra về chất lượng dữ liệu hình dáng sản phẩm và hình dáng sản phẩm geometric_model (mô hình hình học) trong ISO/TS 10303-1004 Hình dáng hình học phần tử được sử dụng trong ISO/TS 10303-1524 kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng nhằm biểu diễn thông tin mô hình hình dáng là được ánh xạ đến shape_representation đã định nghĩa trong ISO 10303-41.

(C) Phần tử hình dáng đã kiểm tra trái với yêu cầu về chất lượng dữ liệu hình dáng

Các đối tượng ARM bên dưới được sử dụng trong ISO/TS 10303-1524 Kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng nhằm biểu diễn phần tử hình dáng đã kiểm tra là phải xuất hiện như hạng mục trong kiểu chọn inspected_shape_element_select (lựa chọn phần tử hình dáng đã kiểm tra).

– Axis_placement (xếp trục tọa độ) and Direction (điều hướng) được định nghĩa trong ISO/TS 10303- 1004 Hình dáng hình học phần t.

– Curve (đường cong), Surface (bề mặt) và point_select (lựa chọn điểm) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1652 Hình học cơ bản.

 Vertex_point (điểm định), Edge_curve (đường cong biên) và Face_surface (bề mặt ngoài) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1323 Hình học topo hình học phần tử.

– Edge_loop (lặp biên) và Connected_face_set (tập mặt đã kết nối) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1005 Hình học topo phần t.

– Composite_curve (đường cong tổ hợp) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1651 Đường cong cơ bản.

– Rectangular_composite_surface (bề mặt tổ hợp vuông) được định nghĩa trong ISO/TS 10303- 1525 Bề mặt tổ hợp.

– B_spline_curve (đường cong thanh B) và B_spline_surface (bề mặt thanh B) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1801 Hình học thanh B.

– Open_shell (phần khung mở) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1509 Bề mặt đa phức.

– Closed shell (phẩn khung đóng) và Manifold_solid_brep (brep thể rắn đa phức) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1514 Việc biểu diễn đường biên tiên tiến.

(D) Vị trí của điểm khuyết chất lượng dữ liệu đã phát hiện khi kiểm tra

– Để biểu diễn vị trí điểm khuyết dữ liệu đã phát hiện khi kiểm tra, các đối tượng ARM bên dưới được sử dụng trong ISO/TS 10303-1524 Kết quả kiểm tra chất lượng dữ liệu hình dáng được thêm vào trong đối tượng Arm đã liệt kê trong (C).

– Oriented_edge (lề định hướng) và Face_bound (ranh giới mặt) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1005 Hình học topo phần tử.

– Point_on_curve (điểm trên đường cong) và Point_on_surface (điểm trên bề mặt) được định nghĩa trong ISO/TS 10303-1652 Hình học cơ bản.

Đối tượng và mô đun ARM được yêu cầu cho chức năng PDQ đã cài đặt trong AP đích. Tạo liên kết từ đối tượng ARM thích hợp trong AP vào Data_quality_definition (định nghĩa chất lượng dữ liệu) trong ISO/TS 10303-1520 Định nghĩa chất lượng dữ liệu sản phẩm mà thực thể gốc của PDQ-S từ bất kỳ đối tượng ARM của PDQ-S nào có thể được trao đổi.

Để thấy được cách các trường hợp dữ liệu PDQ-S được tổ hợp, một số ví dụ được cung cấp trong Phụ lục D với các biểu đồ. Chú ý rằng chúng cho thấy danh sách mở rộng hoặc “mẫu dài” với thực thể nguyên liệu. Tuy nhiên, người đọc phải dễ dàng nhận ra đối tượng ARM trong mô đun PDQ bởi vì hầu hết họ đều đã phát triển các thực th tương tự trong PDQ-S.

 

Phụ lục A

(quy định)

Đăng ký đối tượng thông tin

A.1. Định danh tài liệu

Để cung cấp cho việc nhận diện minh bạch một đối tượng thông tin trong hệ thống mở, định danh đối tượng

{tiêu chuẩn TCVN 10249 phần (311) phiên bản (1)}

được gán cho tiêu chuẩn này. Như thế giá trị này được định nghĩa trong ISO/IEC 8824-1, và được mô tả trong ISO 10303-1.

 

Phụ lục B

(tham khảo)

Thảo luận kỹ thuật

B.1. Bối cảnh

Việc tăng cường sử dụng hệ thống kỹ thuật (hệ thống CAD, CAM, CAE và CG) trong việc phát triển sản phẩm cho thấy tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu sản phẩm chính là vấn đề then chốt để thực hiện việc phát triển sản phẩm liên doanh thành công dựa trên dữ liệu sản phẩm.

Báo cáo gần đây (xem tham khảo [18]) cho rằng một tỷ đô la hằng năm sẽ được tiết kiệm bằng cách sử dụng hoàn toàn STEP trong nền công nghiệp vận ti US (hàng không, tự động hóa và hàng hải). Việc cải tiến PDQ có thể tiến xa hơn tiết kiệm chi phí thông qua ước lượng việc làm lại.

Việc thiết lập phương thức thích đáng theo chiều rộng để đạt được chất lượng thích hợp cho dữ liệu mô hình sản phẩm là điều cốt lõi quan trọng xét về mặt hiệu quả tăng trưởng cao khi sử dụng hệ thống kỹ thuật 3D và làm giảm thất thoát kinh tế.

SASIG khởi động việc phát triển hướng dẫn PDQ tự động hóa như là đáp ứng độc lập với các vấn đề cốt lõi này. Nhưng PDQ không quy định cho nền công nghiệp tự động hóa, thay vì làm chung cho tất cả ngành công nghiệp sản xuất, cho dù gấp rút quy định, chỉ tiêu PDQ có thể ứng dụng được và giá trị ngưỡng chấp nhận được có thể thay đổi ít nhiều với một nền công nghiệp phát triển.

Ngoài ra, việc tiêu chuẩn hóa các cách tiếp cận PDQ là cần thiết để khuyến khích các bên cung cấp IT phát triển các hệ thống tốt hơn hướng tới chất lượng dữ liệu sản phẩm.

B.2. Định nghĩa về chất lượng dữ liệu sản phẩm

Mặc dù tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu sản phẩm đã được nhận biết rộng rãi, nó vẫn không hề được định nghĩa rõ ràng cái gì là “chất lượng dữ liệu sản phẩm”. Trong thảo luận về “chất lượng dữ liệu sản phẩm”, chúng ta đề cập về chất lượng của “dữ liệu sản phẩm” từ bản thân “sản phẩm” và “mô hình sản phẩm”, bởi vì ba kiểu chất lượng thường được phối trộn với nhau trong ngữ cảnh thông thường. “Sản phẩm” là phần vật lý được sản xuất và “mô hình sản phẩm” là mô hình toán học để biểu diễn “sản phẩm” trên máy tính. “Dữ liệu sản phẩm là dữ liệu số để biểu diễn thông tin sản phẩm theo “mô hình sản phẩm”.

“Chất lượng sản phẩm” được định nghĩa như mức độ thích hợp với yêu cầu chức năng, hiệu năng, diện mạo và những thứ khác. Nghiên cứu hiện nay và các bên phát triển có liên quan có thể nghiên cứu rộng rãi theo nghĩa “chất lượng sản phẩm. Tiêu chuẩn TCVN ISO 9000 cung cấp việc quản lý “chất lượng sản phẩm”.

Trái lại, không tồn tại định nghĩa cơ bn nào về “chất lượng mô hình sản phẩm”.

Từ đó “dữ liệu sản phẩm” phụ thuộc vào “mô hình sản phẩm”, điều khó khăn hiện nay là đưa định nghĩa chính xác hay theo lý thuyết về “chất lượng dữ liệu sản phẩm”.

Đối với lý do này, tiêu chuẩn này tiếp tục tiếp cận thực tế như bên dưới đến “chất lượng dữ liệu sản phẩm.

Nhận diện hai hạng mục vấn đề có gây cản trở việc chia sẻ hoặc trao đổi thành công dữ liệu sản phẩm: dữ liệu lỗi và dữ liệu không thích hợp. Mỗi hạng mục bao gồm các vấn đề quy định cho hình học hình họa, hình học topo, hình học tổ hợp hoặc mô hình hình học.

 

Phụ lục C

(tham khảo)

So sánh ISO 10303-59 với ISO/PAS 26183

C.1. Giống nhau

Dựa trên hiểu biết về dữ liệu số chất lượng thấp biểu diễn hình học ba chiều, điều cần thiết là thời gian có thể xem xét và chi phí cho bên nhận để sửa chữa dữ liệu, nguyên nhân chính gây mất mát kinh tế lớn và ngưng trễ có thể thấy được của việc phát triển sản phẩm, kể cả ISO/PAS 26183 và ISO 10303-59 liệt kê các phép đo đang có để loại bỏ dữ liệu hình dáng sản phẩm chất lượng thấp. Chỉ tiêu liên quan hình họa thuộc ISO/PAS 26183 được thay thế bởi PDQ-S.

C.2. Khác nhau

C.1.1. Phương pháp biểu diễn

Đặc tả kỹ thuật trong ISO/PAS 26183 quy định theo ngôn ngữ tự nhiên nhưng thực thể và chức năng cốt lõi trong ISO 10303-59 được làm rõ theo ngôn ngữ mô tả đặc tả kỹ thuật chính tắc: EXPRESS tương tương với các tiêu chuẩn khác được phát triển bởi ISO. Mô tả chính tắc có các thuận lợi như hiểu rõ ràng về đặc tả kỹ thuật và dễ dàng thực thi bằng chương trình máy tính.

C.1.2. Công nghiệp đích

ISO/PAS 26183 được phát triển để giải quyết các vấn đề chỉ tiêu chất lượng hiện nay trong nền công nghiệp tự động. Mục đích tự nhiên là nền công nghiệp tự động hóa, trong khi mục tiêu ISO 10303-59 cho tất cả các ngành công nghiệp sản xuất, hàng không, điện/điện tử thương mại, nền công nghiệp cơ khí.v.v…

Tuy nhiên, có các vấn đề chất lượng cụ thể liên quan đến một ít kiểu ngành công nghiệp, sự khác nhau giữa nội dung của ISO 10303-59 và ISO/PAS 26183 là không quan trọng.

C.1.3. Kiểu dữ liệu đích

ISO/PAS 26183 trọng tâm về dữ liệu hình dáng ba chiều, nhưng cũng xử lý một số kiểu thuộc tính vô hình, dữ liệu CAE và dữ liệu quản lý. PDQ-S xử lý dữ liệu hình dáng ba chiều về chi tiết và cung cấp lược đồ chung để cho phép mở rộng tiêu chuẩn để đối phó chất lượng của dữ liệu sản phẩm không hình dáng. Sử dụng lược đồ chung, đang phát triển để mở rộng tiêu chuẩn nhằm xử lý chỉ tiêu chất lượng dữ liệu điều kiện bên ngoài và chất lượng của dữ liệu GD&T.

 

Phụ lục D

(tham khảo)

Thí dụ cụ thể

D.1. Tổng quát

Phụ lục này cung cấp một số thí dụ cụ thể về mô đun PDQ và PDQ-S. Đầu tiên ký hiệu hình học để biểu diễn các trường hợp về sự ngẫu nhiên trong EXPRESS-G để dễ dàng hiểu hơn.

Hai chỉ tiêu quan trọng trong thực tế, short_length_edge (lẻ chiều dài ngắn) và gap_between_edge_and_base_surface (nếp gấp giữa lề và bề mặt cơ bản) được lựa chọn làm ví dụ. Ví dụ các trường hợp tạo ra cho ba kịch bản bao gồm các yêu cầu hoặc công bố chất lượng dữ liệu, đm bảo chất lượng dữ liệu và thông tin chất lượng dữ liệu để sử dụng trong cải tiến chất lượng.

D.2. Ký hiệu hình họa cho các trường hp

Ký hiệu hình học để biểu diễn các trường hợp sử dụng trong điều này bao gồm một số mở rộng cho EXPRESS-G thông thường:

– Nhiều trường hợp được biểu diễn cho thực thể mô hình.

– Giá trị thực tế có thể được biểu diễn bằng cách “gọi ngoài”.

– Trường hợp nhóm thực thể có mối quan hệ phức tạp biểu diễn bằng các đường gấp khúc xung quanh. Hình D.1 minh họa ví dụ sử dụng ký hiệu. Ba trường hợp được tạo cho mô hình EXPRESS-G ở bên trái và biểu diễn ở bên phải. Biểu đồ thể hiện ba trường hợp về người, tên là John, Mary và con của họ là Mike.

D.3 Trường hợp short_length_edge (lề chiều dài ngắn)

Ví dụ đề cập đến từng kịch bản sau:

1) Việc biểu diễn yêu cầu chất lượng dữ liệu;

2) Việc biểu diễn công bố chất lượng dữ liệu;

3) Việc biểu diễn đảm bảo chất lượng dữ liệu;

4) Việc biểu diễn thông tin chất lượng dữ liệu để sử dụng cải tiến chất lượng.

Từ đó dữ liệu chung được yêu cầu cho kịch bản 1) và 2) là ba kiểu ví dụ bên dưới.

Chỉ tiêu ví dụ đầu tiên là short_length_edge (lề chiều dài ngắn). Nếu chỉ tiêu này được coi là khái niệm, hệ thống kiểm tra PDQ phải kiểm tra mô hình hình dáng đích và phải phát hiện bt kỳ lề nào mà có chiều dài ngắn hơn ngưỡng đã cho. Định nghĩa về thực thể short_length_edge (lề chiều dài ngắn) có trong ISO 10303-59:2008, Điều 7.4.88. Ví dụ đin hình của lề chiều dài ngắn như trong Hình D.2

(1) Yêu cầu hay công bố chất lượng short_length_edge (lề chiều dài ngắn).

Kịch bản đầu tiên là yêu cầu cho chất lượng dữ liệu hay công bố chất lượng dữ liệu. Nếu để công việc thiết kế từ một số công ty, sau đó kiểu thông tin cht lượng này chỉ đến công ty thu nhận cơ bản thì dữ liệu sản phẩm đã tạo sẽ phù hợp với các yêu cầu có thể áp dụng được. Bên khởi tạo dữ liệu sản phẩm có thể sử dụng kiểu thông tin chất lượng này để làm rõ ràng mức chất lượng phù hợp bằng dữ liệu mô hình sản phẩm. Khi tạo kiểu thông tin chất lượng này thông qua việc sử dụng ISO 10303-59, việc lựa chọn tập chỉ tiêu trên phạm vi yêu cầu. Chi tiết của yêu cầu là tập giá trị ngưỡng cho từng tiêu chí và nếu cần có cả độ chính xác của phép đo tương ứng. Không có tham chiếu nào tới dữ liệu sản phẩm riêng biệt trong trường hợp “yêu cầu”, mặc dù trong trường hợp “công bố”, điều này có thể có ảnh hưởng dữ liệu sản phẩm có liên quan. Tại nhiều nhất hai data_quality_report_request (truy vấn báo cáo chất lượng dữ liệu để biểu diễn kiểu báo cáo cần có.

Như ví dụ thông tin chất lượng cho kịch bản này, dữ liệu bên dưới là giả định cho chỉ tiêu short_length_edge (lề chiều dài ngắn).

– Ngưỡng để phát hiện short_length_edge (lề chiều dài ngắn) nhỏ hơn hoặc bằng 0,01 mm.

– Hai kiểu báo cáo cần có, báo cáo tóm tắt cho biết số lượng trường hợp đã kiểm tra và số lượng trường hợp đã phát hiện có điểm khuyết chất lượng, và báo cáo về trường hợp lề có chiều dài ngắn hơn ngưỡng đã cho.

Trường hợp dành cho kịch bản này biểu diễn như Hình D.3, Hình D.4 và Hình D.5.

CHÚ THÍCH 1 Thông tin đo lường như chấp thuận người làm ch tiêu và ngày tháng chấp thuận là gắn với data_quality_definition (định nghĩa chất lượng dữ liệu) như biểu diễn trong Hình D.3. Dữ liệu này được định nghĩa trong các mô đun có liên quan.

CHÚ THÍCH 2 Trường hợp có tên nghiêng được quyết định bởi chỉ tiêu. Trong trường hợp này, ch tiêshort_length_edge (lề chiều dài ngắn) yêu cầu shape_data_quality_assessment_by numerical_test (đánh giá chất lượng dữ liệu hình dáng bằng thử nghiệm số học) làm yêu cầu đánh giá. trong đó đưa ra yêu cầu shape_data_quality_upper_value_limit (giới hạn giá trị trên của chất lượng dữ liệu hình dạng) làm ngưỡng.

CHÚ THÍCH 3 Bốn trường hợp biểu diễn trong Hình D.5 mô t đơn vị được sử dụng thông thường. Nếu không có đơn vị nào khác được quy định cho chỉ tiêu cụ thể hay yêu cầu đo lường, các đơn vị này được áp dụng.

Hình D.3 – Ví dụ trường hợp thông tin chất lượng sử dụng trong yêu cầu hay công bố short_length_edge (lề chiều dài ngắn) mà không có độ chính xác cụ thể (1 trong 3)

Hình D.5 – Ví dụ trường hợp thông tin chất lượng sử dụng trong yêu cầu hay công bố short_length_edge (lề chiều dài ngắn) mà không có độ chính xác cụ thể (3 trong 3)

Dữ liệu cho ví dụ này được mô tả theo định dạng trong ISO 10303-1 như sau:

(2) Đm bảo chất lượng cho short_length_edge (lề chiều dài ngắn)

Kịch bản thứ hai là đm bảo chất lượng dữ liệu. Khi việc xem xét đến việc đảm bảo chất lượng, kiểu thông tin chất lượng này cho phép biểu diễn kết quả kiểm tra chất lượng về dữ liệu mô hình sản phẩm riêng biệt. Để khởi tạo kiểu thông tin chất lượng bằng cách sử dụng ISO 10303-59, khởi tạo kết quả kiểm tra với tham chiếu đến cả yêu cầu và dữ liệu sản phẩm đã kiểm tra. Lược đồ có liên quan trong tiêu chuẩn yêu cầu từng kết quả kiểm tra tương ứng với chính xác một chỉ tiêu đã nhận diện. Từng kết quả kiểm tra là thuộc kiểu báo cáo quy định bởi data_quality_report_request (truy vấn báo cáo chất lượng dữ liệu).

Ví dụ về kịch bản này như thể hiện bên dưới là dựa theo các giả định sau:

– Yêu cầu phát hiện các lề ngắn hơn hoặc bằng 0,01 mm và cho đầu ra là báo cáo tóm tắt việc kiểm tra. Độ chính xác chung là 0,001 mm và độ chính xác quy định cho chỉ tiêu này là 105 mm.

– Việc kiểm tra được thực hiện dựa theo dữ liệu hình dáng của mô hình sản phẩm. Số ID của mô hình sản phẩm là P#1 và ID của biểu diễn hình dáng là P#12.

– Như kết quả kiểm tra, 24 lề được kiểm tra và hai lề được tìm thấy là trong khoảng ngưỡng cho trước. Chiều dài lề ngắn nhất là 0,009 mm. Độ chính xác thực tế được áp dụng cho kiểm tra này là 10-3 mm cho chỉ tiêu này. Độ chính xác chung được áp dụng là 103 mm.

Dữ liệu cho ví dụ này được mô là theo định dạng quy định trong ISO 10303-21 như bên dưới:

(3) Thông tin chất lượng sử dụng để cải tiến chất lượng cho short_length_edge (lề chiều dài ngắn) Kịch bản thứ ba và kịch bản cuối cùng đề cập đến thông tin chất lượng dữ liệu được sử dụng để cải tiến chất lượng. Kịch bản này giả định rằng thông tin chi tiết được thu nhận để phát hiện short_length_edge (lề chiều dài ngắn) bằng hệ thống kiểm tra PDQ phải được sử dụng tại trạng thái cuối để khôi phục dữ liệu có vấn đề bằng cách sử dụng một số hệ thống sửa chữa PDQ hoặc làm bằng tay. Hệ thống kiểm tra PDQ được yêu cầu để tạo ra thông tin về điểm khuyết chất lượng nào bị phát hiện, cái gì cần mở rộng và cung cấp nó như là báo cáo kết quả kiểm tra chi tiết tại mức trường hợp thực thể hình học. Yêu cầu cho kết quả kiểm tra được tạo ra cho từng phép đo nhận ra điểm khuyết chất lượng đã phát hiện.

Ví dụ về kịch bn này thể hiện như bên dưới dựa theo các giả định sau:

– Yêu cầu phát hiện các lề ngắn hơn hoặc bằng 0,01 mm. Độ chính xác chung là 0,001 mm và độ chính xác quy định cho chỉ tiêu này là 10-5 mm.

– Đối với mục đích của kịch bản này, cần thiết làm báo cáo cho biết các lề có chiều dài ngắn hn hoặc bằng 0,01 mm và chiều dài đã đo. Báo cáo phải được tạo tại mức cao nhất.

– Báo cáo tóm tắt giống như ví dụ tại (2).

– Thông tin chi tiết cho hai lề được phát hiện như short_length_edge (lề chiều dài ngắn) như bên dưới:

· edge_curve#86 có chiều dài là 0,009 mm.

· edge_curve#88 có chiều dài là 0,009 mm.

Trường hợp được thể hiện trong Hình D.6, Hình D.7, Hình D.8, Hình D.9, Hình D.10, Hình D.11 và Hình D.12.

Dữ liệu cho ví dụ này được mô tả theo định dạng quy định trong ISO 10303-21 như bên dưới.

D.4 Trường hợp nếp gấp giữa lề và bề mặt cơ bản

Trong ví dụ tiếp theo đề cập về chỉ tiêu gap_between_edge_and_base_surface (nếp gấp giữa lề và bề mặt cơ bản). Nếu chỉ tiêu này có thể áp dụng, yêu cầu cho hệ thống kiểm tra PDQ để kiểm tra tất cả edge_curve (đường cong biên) bao quanh một face_surface (bề mặt) của mô hình hình dáng đích, tính toán giá trị tối đa của khoảng cách tối thiểu giữa bất kỳ điểm nào trên edge_curve (đường cong biên) theo kiểm tra trên bề mặt và phát hiện tất cả các edge_curve (đường cong biên) có giá trị tính toán lớn hơn ngưỡng quy định. Định nghĩa về thực thể gap_between_edge_and_base_surface (nếp gấp giữa lề và bề mặt cơ bản) có trong Điều 7.4.99 của ISO 10303-59.

Đối với yêu cầu hay công bố chất lượng và để đảm bảo chất lượng, các ví dụ khác là không cần thiết, tương tự như các ví dụ trước tương ứng về chỉ tiêu short_length_edge (lề chiều dài ngắn). Các trường hợp ví dụ cho thấy chỉ kịch bản về thông tin chất lượng dữ liệu là được dùng để cải tiến chất lượng.

Ví dụ về kịch bản này được thể hiện bên dưới là dựa theo các giả định sau:

– Yêu cầu phát hiện nếp gấp lớn hơn hoặc bằng 0,01 mm. Độ chính xác chung là 0,001 mm và độ chính xác quy định cho chỉ tiêu này là 10-5 mm.

– Yêu cầu về báo cáo là: 1) nhận diện các mặt có nếp gấp lớn hơn hoặc bằng 0,01 mm giữa các lề bao quanh và các bề mặt cơ sở: 2) nhận diện các phần có điểm trên lề và điểm trên bề mặt cơ bản tại đó khoảng cách giữa các điểm nằm trong ngưỡng cho trước: và 3) liệt kê danh sách kết quả theo thứ tự giảm dần về độ lớn khoảng cách.

– Việc kiểm tra được thực hiện dựa theo dữ liệu hình dáng của mô hình sản phẩm, số ID của mô hình sản phẩm là P#1 và số ID của biểu diễn hình dáng là p#12.

– Báo cáo tóm tắt có nội dung như sau về kết quả kiểm tra: 66 face_surface (bề mặt) được kiểm tra và 1 face_surface (bề mặt) được tìm thấy là có nếp gấp nằm trong ngưỡng cho trước. Chiều dài nếp gấp là 0,013 mm.

Thông tin chi tiết trên face_surface (bề mặt) được phát hiện có nếp gấp lớn giữa edge_curve (đường cong biên) bao quanh là: nếp gấp được phát hiện trên face_surface (bề mặt) p#43 giữa point_on_edge_curve (điểm trên đường cong biên) p#157 và point_on_face_surface (điểm trên bề mặt) P#155 và giá trị của nó là 0,013 mm.

Dữ liệu về ví dụ này được mô tả theo định dạng quy định trong ISO 10303-21 như bên dưới.

THƯ MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] TCVN 10249-1 (ISO/TS 8000-1), Chất lượng dữ liệu – Phần 1: Tổng quan

[2] ISO/IEC 8824-1: Information technology – Abstract syntax notation one (ASN.1) – Part 1: Specification of basic notation

[3] TCVN ISO 9000:2007 (ISO 9000:2005), Hệ thống quản lý chất lượng -Cơ sở và từ vựng.

[4] ISO 10303-1:1994, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 1: Overview and fundamental principles

[5] ISO 10303-11: Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 11: Description methods: The EXPRESS language reference manual

[6] ISO 10303-21:2002, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 21: Implementation method: Cleartext encoding of the exchange structure.

[7] ISO 10303-203: Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 203: Application protocol: Configuration controlled 3D design of mechanical parts and assemblies

[8] ISO 10303-214: Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 214: Application protocol: Core data for automotive mechanical design process.

[9] ISO 10303-242: Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 242: Application protocol: Managed model-based 3D engineering.

[10] ISO/TS 10303-1520, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 1520: Product data quality definition

[11] ISO/TS 10303-1521, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 1521: Product data quality criteria

[12] ISO/TS 10303-1522, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 1522: Product data quality inspection result

[13] ISO/TS 10303-1523, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 1523: Shape data quality criteria

[14] ISO/TS 10303-1524, Industrial automation systems and integration – Product data representation and exchange – Part 1524: Shape data quality inspection result

[15] ISO 16792:2006, Technical product documentation – Digital product definition data practices.

[16] ISO/PAS 26183, SASIG Product Data Quality Guidelines for the Global Automotive Industry.

[17] JAMA/JAPIA PDQ Guideline Ver5.1:2009.

[18] Michael P. Gallaher and Alan CO’Connor. Economic Impact Assessment of the International Standard for the Exchange of Product Model Data (STEP) in Transportation Equipment Industries. NIST Planning Report 02-5. Geithersburg, MD, 2002.

 

MỤC LỤC

Lời nói đầu

1. Phạm vi áp dụng

2. Tài liệu viện dẫn

3. Thuật ngữ, định nghĩa và thuật ngữ viết tắt

4. Tổng quan về PDQ-S

5. Xem xét về sự thuận tiện sử dụng của PDQ-S

6. Đm bo sự phù hợp với PDQ-S

Phụ lục A (quy định) Đăng ký đối tượng thông tin

Phụ lục B (tham khảo) Thảo luận kỹ thuật

Phụ lục C (tham khảo) So sánh ISO 10303-59 với ISO/PAS 26183

Phụ lục D (tham khảo) Thí dụ cụ thể

Thư mục tài liệu tham khảo

TIÊU CHUẨN QUỐC GIA TCVN 10249-311:2013 (ISO 8000-311:2012) VỀ CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU – PHẦN 311: HƯỚNG DẪN ỨNG DỤNG CHẤT LƯỢNG DỮ LIỆU SẢN PHẨM VỀ HÌNH DÁNG (PDQ-S)
Số, ký hiệu văn bản TCVN10249-311:2013 Ngày hiệu lực
Loại văn bản Tiêu chuẩn Việt Nam Ngày đăng công báo
Lĩnh vực Lĩnh vực khác
Ngày ban hành
Cơ quan ban hành Tình trạng Còn hiệu lực

Các văn bản liên kết

Văn bản được hướng dẫn Văn bản hướng dẫn
Văn bản được hợp nhất Văn bản hợp nhất
Văn bản bị sửa đổi, bổ sung Văn bản sửa đổi, bổ sung
Văn bản bị đính chính Văn bản đính chính
Văn bản bị thay thế Văn bản thay thế
Văn bản được dẫn chiếu Văn bản căn cứ

Tải văn bản