Rekonfigurabilni proizvodni sustavi pružaju proizvodnim organizacijama mogućnost odgovora na promjenjive zahtjeve tržišta, koji se iskazuju u vidu sve kraćih životnih ciklusa proizvoda i sve naglašenije personalizacije proizvoda, da promjenom konfiguracije proizvodnog sustava na brz i troškovno učinkovit način postignu potrebne promjene značajki proizvodnosti i promjenjivosti sustava. Tradicionalnim pristupom projektiranja proizvodnog sustava, postizanje odgovarajućih vrijednosti proizvodnosti i promjenjivosti primarni su ciljevi rane faze projektiranja dok se kvaliteta proizvoda kao treći, prvim dvjema ciljevima konkurirajući cilj projektiranja zanemaruje. Projektiranje kontrolnog podsustava i određivanje potrebnih napora za kontrolom kvalitete proizvoda takvim se tradicionalnim pristupom vrše tek u kasnim fazama projektiranja proizvodnog sustava ili čak i kasnije, što može dovesti do uvijek nepovoljnih, naknadnih povećanja potrebnih investicijskih ulaganja i troškova proizvodnje. Doktorski rad je posvećen ranom karakteriziranju napora pri izvođenju statističke kontrole procesa, potrebnih za postizanje indeksa sposobnosti konfiguracije proizvodnog sustava zadanog projektnim zadatkom. Rano karakteriziranje takvih napora podrazumijeva njihovo prepoznavanje već u ranoj fazi projektiranja proizvodnih sustava, prije definiranja konačnog koncepta proizvodnog sustava, detaljiziranja pojedinih operacija i izrade plana realizacije proizvodnje. U radu je predložena metoda simultanog projektiranja konceptualnih modela proizvodnog sustava i pripadajućeg optimalnog kontrolnog podsustava kojom se u ranoj fazi projektiranja omogućuje određivanje dodatnih značajki pojedinih koncepata proizvodnih sustava. Pri procjeni opterećenosti kontrolnog podsustava koriste se modeli neizrazite logike koji su za tu potrebu prilagođeni posebnostima statističke kontrole procesa, kako bi se u ranoj fazi projektiranja odredili redovi veličina parametara planova kontrole, a time i potrebni napori za održavanjem povoljne razine kvalitete proizvoda. Metoda pretpostavlja postojanje baze podataka iskustvenih saznanja o procesima, koje proizvodne organizacije održavaju i koriste u svrhu boljeg predviđanja pogrešaka i njihovih posljedica.Reconfigurable manufacturing systems are manufacturing systems designed to be able for rapid change in its structure, as well as its hardware and software components, in order to quickly adjust its production capacity and functionality within a certain part family in response to sudden market changes or intrinsic system change. Such abilities of manufacturing systems are achieved in their design processes. Traditional objectives in manufacturing system design are productivity and flexibility but in the early stage of design process quality is usually neglected. Control subsystem design and determination of efforts necessary for product quality control are usually done at later stages of manufacturing system design, which can lead to unfavourable increase in the value of the expected investments and production costs. Since system's configuration does affect product quality significantly, necessary efforts for quality control becomes more important for frequently changed system reconfigurations. This thesis focuses on a quality as a third objective of early manufacturing system design process, considering sometimes complex variability distributions within manufacturing process. Therefore, method for early determination of statistical process control efforts required to maintain a favourable configuration capability index are proposed. Fuzzy logic model for predicting expected configuration capability index are available in literature, although it is tailored for systems with 100% in process control. Fuzzy variables in this paper are redesigned to fit inspection errors of statistical process control, in order to allow system designer to define required statistical process control efforts for each system configuration and make better choices in the early stages of manufacturing system design. This method assumes the existence of a database of empirical knowledge about the processes that manufacturing companies maintain in order to better predict process capabilities, errors and their effects
