- •Лекция № 10 (2 ч) основы контрольных карт шухарта. Типы контрольных карт
- •10.1 Основы контрольных карт Шухарта
- •10.2 Типы контрольных карт Шухарта
- •Лекция № 11 (2 ч) предварительные замечания перед введением контрольных карт шухарта по количественному признаку
- •11.1 Выбор показателей качества
- •11.2 Анализ процесса производства
- •11.3 Выбор рациональных подгрупп
- •11.4 Метод управления и интерпретации контрольных карт для количественных данных
- •Лекция № 12 (2 ч)
- •12.1 Построение контрольной карты средних и размахов
- •2 Чтение контрольной карты средних и размахов
- •Лекция № 13 (2 ч)
- •13.1 Применение и построение контрольных карт индивидуальных значений, индивидуальных значений и скользящих размахов
- •13.2 Применение и построение контрольной карты среднего и выборочного стандартного отклонения
- •13.3 Применение и построение контрольных карт медиан, медиан и размахов, медиан и выборочных стандартных отклонений
- •Лекция № 14 (2 ч)
- •14.1 Применение и построение контрольной карты доли дефектов (р-карта)
- •14.2 Применение и построение контрольной карты числа дефектов (np-карта)
- •14.3 Применение и построение контрольной карты числа несоответствий (с- карты)
- •14.4 Применение и построение контрольной карты числа несоответствий на единицу продукции (и-карты)
- •Лекция № 15 (2 ч) статистическое регулирование технологических процессов. Общие положения
- •15.1 Задача статистического регулирования технологических процессов
- •15.2 Требования к технологическому процессу. Уровень несоответствий
- •Лекция № 16 (4 ч) статистическое регулирование технологических процессов с помощью контрольных карт
- •16.1 Предварительный анализ состояния технологического процесса
- •16.2 Проверка статистических гипотез для задачи статистического регулирования процессов
- •16.3 Виды контрольных карт, применяемые для статистического регулирования технологических процессов
- •Лекция № 17 (4 ч) применение контрольных карт шухарта для анализа технологических процессов
- •17.1 Применение контрольных карт Шухарта и выводы по ним
- •17.2 Статистическое регулирование технологических процессов методом кумулятивных сумм
- •Лекция № 18 (2 ч) анализ процессов с помощью показателей возможностей
- •18.1 Назначение показателей возможностей
- •18.2 Оценка стабильности процесса
- •18.3 Расчет показателей возможностей процессов
- •Лекция № 19 (2 ч)
- •19.1 Основные этапы и способы внедрения статистических методов управления качеством продукции
- •19.2 Некоторые вопросы оценки экономической эффективности внедрения статистических методов управления качеством продукции
- •19.3 Оценка экономической эффективности при внедрении статистических методов регулирования технологических процессов
Лекция № 16 (4 ч) статистическое регулирование технологических процессов с помощью контрольных карт
План:
16.1 Предварительный анализ состояния технологического процесса
16.2 Проверка статистических гипотез для задачи статистического регулирования процессов
16.3 Виды контрольных карт, применяемые для статистического регулирования технологических процессов
16.1 Предварительный анализ состояния технологического процесса
При отклонении μ от заданного значения μ0, а также при увеличении σ увеличивается доля дефектной продукции р, что свидетельствует о разладке технологического процесса.
На стадии предварительного анализа состояния технологического процесса необходимо оценить параметры μ и σ. Для этого следует отобрать на контроль определенное количество единиц продукции. Чем большее число единиц продукции будет проконтролировано, тем более точной будет оценка этих параметров. Продукцию на контроль следует отбирать при нормальном ходе производства, т. е. при надлежащем качестве сырья и при отлаженном оборудовании. При этих условиях получают оценки параметров μ и σ при налаженном состоянии технологического процесса, т. е. μ0 и σ0. Зная эти значения, можно определить вероятную долю дефектной продукции р0 при налаженном состоянии технологического процесса. Известно, что вся площадь под кривой нормального распределения равна единице. Площадь под кривой между двумя предельными значениями Тн и Тв представляет собой ту долю всей совокупности (принятой за единицу), для которой значения X лежат в пределах поля допуска, т. е. долю годной продукции q. Эта доля определяется как вероятность того, что случайная величина X примет значение в пределах Тн - Тв:
, (90)
где Ф(Х)- функция нормального распределения. Доля дефектной продукции р=1 - q.
Из формулы (90) следует, что доля годной продукции q зависит от допуска, а также от значений μ и σ. Чем больше будет поле допуска, тем большей будет доля годной продукции, и наоборот, чем большим будет значение σ, тем меньшей будет доля годной продукции и тем большей будет доля дефектной продукции р. С другой стороны, чем больше будет отклоняться μ от значения μ0 (при неизменной σ) тем меньшей будет доля годной продукции и тем большей будет доля дефектной продукции р.
Отсюда ясно, что при заданном допуске для уменьшения доли дефектной продукции р необходимо добиваться, чтобы, во-первых, значение μ не отклонялось от значения μ0, которое обычно принимают равным середине допуска; во-вторых, чтобы значение σ не увеличивалось. Этого можно добиться путем своевременной подналадки оборудования.
При использовании формулы (90) в нее следует подставлять соответствующие значения μ0, μ1 или σ0, σ1. Например, если мы хотим определить долю годной продукции при налаженном процессе, то в эту формулу следует подставить значения μ0, σ0; если же мы хотим определить долю годной продукции при разлаженном процессе, то в эту формулу следует подставить значения μ1, σ1.
Не менее важной характеристикой технологического процесса является его стабильность, заключающаяся в его способности сохранять значения μ и σ неизменными в течение некоторого интервала времени без вмешательства извне. Ясно, что чем более стабильным будет технологический процесс, тем более редко будет происходить его разладка, которая приводит к приостановке процесса производства продукции для подналадки оборудования.
Таким образом, основная цель предварительного анализа состояния технологического процесса состоит в том, чтобы на основе полученных результатов в случае необходимости привести процесс в статистически управляемое состояние.