Брак изделия Срок доставки Примеси
Срок доставки Примеси
И
зношенность
Квалификация
Настройка Способности
Соблюдение технологий
У
словия
эксплуатации
Поведение на Качество
деталей
работе
ОБОРУДОВАНИЕ ТРУД ТЕХНОЛОГИЯ
Рисунок 1 – Диаграмма Исикавы
Проанализировав данные диаграммы Исикавы, мы установили, что основным фактором, влияющим на исследуемый показатель качества, является оборудование и необходимым мероприятием по улучшению технологического процесса будет его замена или капитальный ремонт.
2.3 Сбор данных и построение контрольного листка
Контрольный листок это инструмент для сбора первичной информации, фиксации и автоматического их упорядочения для облегчения использования собранной информации.
Для проведения статистического анализа состояния технологического процесса осуществим измерение размера фланца Ø 9±0,03 мм. Объем выборки примем равным ста (N=100). Для сбора первичной информации воспользуемся контрольным листком (таблица 2).
Требования по чертежу к размеру: 9±0,03 мм.
Таблица 2 – Контрольный листок
Интер-валы |
Замеры |
Час-тоты |
|||||||||||||||||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
|||
9,01-9,03 |
Х |
Х |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
9,03-9,05 |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
9,05-9,07 |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
|
|
|
|
|
|
|
18 |
|
9,07-9,09 |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
25 |
|
9,09-9,11 |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
25 |
|
9,11-9,13 |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
|
|
|
|
|
|
|
18 |
|
9,13-9,15 |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
Х |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6 |
|
|
Итого: |
100 |
|||||||||||||||||||||||||
2.4 Построение гистограммы
Основу любого исследования (анализа) составляют данные, полученные в результате контроля и измерения одного или нескольких параметров изделий (информация о качестве). Во всех без исключения отраслях промышленности требуется проведение анализа точности и стабильности технологического процесса, осуществление наблюдений за качеством продукции и отслеживание различных показателей производства. Путем измерения параметров получают ряд данных, представляющий собой неупорядоченную последовательность значений параметра, на основе которых невозможно сделать конкретные выводы. Поэтому для осмысления информации о качестве (статистических данных) часто строят гистограмму распределения /1/.
Для предоставления данных, сгруппированных по частоте попадания в заданный интервал, графическим образом воспользуемся гистограммой.
В качестве наименьшего значения данных примем S=9,01, а в качестве наибольшего - L=9,15. Разделим интервал между L и S на 7 участков. Определим ширину столбца h:
, (1)
где L
– наибольшее значение данных;
S – наименьшее значение данных;
k – число участков гистограммы.
С помощью данных, собранных в контрольном листке, строим гистограмму, в которой НГД - нижняя граница поля допуска, ВГД - верхняя граница поля допуска (см. приложение 2).
Подсчитаем арифметическое среднее , которое является несмещенной и состоятельной оценкой математического ожидания случайной величины X, вычисленное по N независимым наблюдениям над этой случайной величиной:
(2)
где f – частота,
- результат i-го
наблюдения,
N - объем выборки.
Посчитаем среднее квадратичное отклонение S, которое является состоятельной и несмещенной оценкой генеральной дисперсии:
, (3)
Выводы:
Распределение носит нормальный характер;
Математическое ожидание смещено относительно центра границ поля допуска;
3) Разброс выходит за границы поля допуска.
2.5 Проверка закона распределения на нормальность
Принадлежность наблюдаемых данных нормальному закону распределения является необходимой предпосылкой для корректного применения большинства методов математической статистики, используемых в задачах обработки измерений, стандартизации контроля качества.
Математическая статистика дает несколько показателей, по которым можно судить, о согласованности эмпирического выборочного распределения с гипотетически нормальным.
Таблица 3 – Проверка нормальности эмпирического выборочного
распределения
№ |
Середина интервала |
Эмпирические частоты |
|
|
z(t) |
|
|
1 |
9,02 |
2 |
-0,08 |
1,904 |
0,2661 |
0,127 |
12,7 |
2 |
9,04 |
6 |
-0,06 |
1,429 |
0,1435 |
0,068 |
6,8 |
3 |
9,06 |
18 |
-0,04 |
0,952 |
0,2541 |
0,121 |
12,1 |
4 |
9,08 |
25 |
-0,02 |
0,476 |
0,3555 |
0,169 |
16,9 |
5 |
9,1 |
25 |
0 |
0 |
0,3989 |
0,1899 |
18,99 |
6 |
9,12 |
18 |
0,476 |
0,476 |
0,3555 |
0,169 |
16,9 |
7 |
9,14 |
6 |
0,952 |
0,952 |
0,2541 |
0,121 |
12,1 |
N=7
n=100; m=7; p=2;
r = m – p – 1 = 4
χ2
=
A=
Так как А=2,1, то следует сделать вывод о том, что выборка подчиняется нормальному закону распределения случайной величины.
2.6 Вычисление Cp, Cpk и оценка доли годной продукции
Для количественной
оценки того, сколько из предлагаемых
годных данных вошло в поле допуска,
используют так называемый коэффициент
воспроизводимости
:
,
(4)
где
- верхняя граница поля допуска;
- нижняя граница
поля допуска;
- среднее квадратичное
отклонение.
В случае, когда
среднее значение
параметра нельзя легко отрегулировать
техническими средствами, степень
отклонения можно оценить по коэффициенту
работоспособности
:
где - верхняя граница поля допуска;
- нижняя граница поля допуска.
(5)
Показатели , меньше единицы, значит можно сделать вывод, что технологический процесс неконтролируемый, имеет явно очень низкую потенциальную точность, возможный уровень несоответствий составляет около 50%, применение статистического регулирования не дает ощутимого эффекта. Необходимо повысить точность технологического процесса путем замены или ремонта оборудования, провести сплошной контроль продукции, чтобы предотвратить выпуск бракованных изделий.
Оценка доли годной продукции, а так же долей продукции с заниженными и завышенными значениями показателя качества проходит в 7 этапов:
Значения границ допусков TH, TB, а так же
,
S
позволяют сделать оценки доли продукции
с показателями качества в допуске, выше
допуска и ниже допуска.
В нашем случае ТН = 9,07; ТВ = 9,13; = 9,08; S = 0,042.
Исходные значения TH, TB,
,
S
должны быть выражены в величине одной
общей шкалы.Вычисление величины:
;
.
По таблице к приложениям находим F(zH), F(zВ).
F(zН) = F(0,24) = 0,40517;
F(zВ) = F(1,19) = 0,88298.
Доля продукции с заниженным значением показателя определяют по следующей формуле:
qH = F(zН) ∙ 100% = 0,40517 ∙100% = 40,5%
Доля годной продукции с показателем качества в допуске:
P = F(zB) - F(zH) = 0,88298 - 0,40517 = 0,47781.
Доля продукции с завышенными значениями показателя качества:
QB = (1-F(zB)) ∙ 100% = (1- 0,88298) ∙ 100% = 4,78%
Показатели , меньше единицы, значит можно сделать вывод, что технологический процесс неконтролируемый, имеет явно очень низкую потенциальную точность, возможный уровень несоответствий составляет около 50%, применение статистического регулирования не дает ощутимого эффекта. Необходимо повысить точность технологического процесса путем замены или ремонта оборудования, провести сплошной контроль продукции, чтобы предотвратить выпуск бракованных изделий.
2.7 Построение контрольных карт
Погрешности производства вызывают неизбежное рассеивание и (или) устранимое рассеивание (разброс) показателей качества. Неизбежное рассеивание обусловлено изменениями качества сырья и материалов, а также изменениями в условиях производства - температуры, влажности воздуха, режимов резания и т.д. Устранимое рассеивание вызвано систематическими погрешностями производства: использование нестандартного сырья и материалов, нарушение технологического режима, недоработка технологической документации, неожиданная разладка оборудования, средств измерений и т.д. Для отражения изменений показателей качества во времени используют метод контрольных карт, который позволяет не только отслеживать состояние процесса во времени, но и воздействовать на процесс до того, как он выйдет из под контроля /1/.
Воспользуемся контрольной картой средних ( ) и размахов (R). В таблице 6 приведены результаты измерений. Каждые 25 минут делалось 5 измерений, всего взято 20 выборок. Средние и размахи подгрупп также приведены в таблице 4.
Таблица 4 – Производственные данные для диаметра отверстий фланца
Наим. изделия |
Фланец |
Указание об изгот. |
- |
Срок |
с 01.08.2011 по 20.08.2011 |
|||||||||||||||
Показатель кач-ва |
Диаметр |
Произв. част. |
- |
|||||||||||||||||
Ед. измерения |
мм |
Дневная норма |
100шт |
№ станка |
Станок №3 |
|||||||||||||||
Контрол. границы |
верхн. |
9,13 |
Контр. образец |
Кол-во |
5 |
Оператор |
- |
|||||||||||||
нижн. |
9,07 |
Период |
Смена |
Контр. |
- |
|||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||
Дата |
№ группы |
Измерительные значения |
Сумма Σ X |
Ср. знач. Xср. |
Диапазон R |
Прим. |
||||||||||||||
X1 |
X2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
||||||||||||||||
01.08 |
1 |
9,14 |
9,09 |
9,05 |
9,07 |
9,03 |
45,38 |
9,076 |
0,11 |
|
||||||||||
02.08 |
2 |
9,12 |
9,05 |
9,02 |
9,08 |
9,09 |
45,36 |
9,072 |
0,1 |
|
||||||||||
03.08 |
3 |
9,1 |
9,08 |
9,03 |
9,11 |
9,1 |
45,42 |
9,084 |
0,08 |
|
||||||||||
04.08 |
4 |
9,14 |
9,07 |
9,05 |
9,1 |
9,06 |
45,42 |
9,084 |
0,09 |
|
||||||||||
05.08 |
5 |
9,04 |
9,06 |
9,05 |
9,07 |
9,06 |
45,28 |
9,056 |
0,03 |
|
||||||||||
06.08 |
6 |
9,07 |
9,07 |
9,1 |
9,08 |
9,08 |
45,4 |
9,08 |
0,03 |
|
||||||||||
07.08 |
7 |
9,09 |
9,06 |
9,08 |
9,14 |
9,11 |
45,48 |
9,096 |
0,08 |
|
||||||||||
08.08 |
8 |
9,08 |
9,09 |
9,12 |
9,08 |
9,12 |
45,49 |
9,098 |
0,04 |
|
||||||||||
09.08 |
9 |
9,12 |
9,08 |
9,11 |
9,1 |
9,11 |
45,52 |
9,104 |
0,04 |
|
||||||||||
10.08 |
10 |
9.12 |
9,06 |
9,09 |
9,09 |
9,1 |
45,46 |
9,092 |
0,06 |
|
||||||||||
11.08 |
11 |
9,15 |
9,06 |
9,09 |
9,09 |
9,11 |
45,5 |
9,1 |
0,07 |
|
||||||||||
12.08 |
12 |
9,05 |
9,04 |
9,09 |
9,08 |
9,08 |
45,34 |
9,068 |
0,05 |
|
||||||||||
13.08 |
13 |
9,03 |
9,04 |
9,11 |
9,12 |
9,11 |
45,41 |
9,082 |
0,09 |
|
||||||||||
14.08 |
14 |
9,05 |
9,07 |
9,11 |
9,13 |
9,08 |
45,44 |
9,088 |
0,08 |
|
||||||||||
15.08 |
15 |
9,1 |
9,09 |
9,06 |
9,06 |
9,12 |
45,42 |
9,084 |
0,07 |
|
||||||||||
16.08 |
16 |
9,1 |
9,09 |
9,11 |
9,09 |
9,09 |
45,48 |
9,096 |
0,02 |
|
||||||||||
17.08 |
17 |
9,01 |
9,09 |
9,1 |
9,08 |
9,1 |
45,38 |
9,076 |
0,02 |
|
||||||||||
18.08 |
18 |
9,05 |
9,07 |
9,08 |
9,12 |
9,11 |
45,43 |
9,086 |
0,07 |
|
||||||||||
19.08 |
19 |
9,05 |
9,07 |
9,07 |
9,08 |
9,05 |
45,32 |
9,064 |
0,03 |
|
||||||||||
20.08 |
20 |
9,06 |
9,08 |
9,07 |
9,09 |
9,13 |
45,43 |
9,086 |
0,07 |
|
||||||||||
Рассчитаем среднее
средних значений подгрупп и среднее
значение размаха для всех подгрупп
по следующим
формулам:
(6)
(7)
где k - число групп.
Определяем контрольные границы для R-карты по формулам (8) и (9).
(8)
(9)
где ВКГ - верхняя контрольная граница,
НКГ - нижняя контрольная граница.
Для объема подгруппы равного 5 берем следующие значения множителей: D3=0, D4=2,115 /3/.
Поскольку значения
R
в таблице 4 находятся внутри контрольных
границ, то R-карта
указывает на статистически управляемое
состояние. Значение
теперь может
использоваться для вычисления контрольных
границ
-карты.
Определяем контрольные границы для -карты по формулам (10) и (11).
Для объема подгруппы
равного 5 берем
/3/.
и R-карты представлены на рисунке (см. приложение 3).
Контрольные карты показывают, что технологический процесс в точке 5 нестабилен и находится в состоянии статистической неуправляемости (изменчивость вызвана не только случайными погрешностями, но и систематическими).
3 Статистическое регулирование технологического процесса
3.1 Корректировка технологического процесса
Исследуемый технологический процесс имеет недостаточную настройку, но даже при точной настройке на центр поля допуска минимальный уровень несоответствий будет около 50%. Для снижения уровня несоответствий рекомендуется провести именно замену оборудовании.
После замены оборудования был проведен сбор новых данных. Объем выборки по-прежнему составил 100 единиц продукции. Результаты выборки занесем в контрольный листок (таблица 5).
Таблица 5 – Контрольный листок
Значение |
Замеры |
Частота |
|||||||||||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
… |
56 |
|
||
9,075-9,085 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
|
|
|
|
|
|
|
|
… |
|
7 |
|
9,085-9,095 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
… |
|
15 |
|
9,095-9,105 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
… |
+ |
56 |
|
9,105-9,115 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
… |
|
15 |
|
9,115-9,125 |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
|
|
|
|
|
|
|
|
… |
|
7 |
|
Для предоставления данных, сгруппированных по частоте попадания в заданный интервал, графическим образом воспользуемся гистограммой.
В качестве наименьшего значения данных примем S = 9,07, а в качестве наибольшего – L = 9,13.
С помощью данных, собранных в контрольном листке, строим гистограмму (см. приложение 4).
По формулам (2) и (3) подсчитаем арифметическое среднее и среднее квадратичное отклонение S соответственно:
Выводы:
Распределение носит нормальный характер,
Математическое ожидание находится в центре границ поля допуска,
Разброс не выходит за границы поля допуска.
3.2 Вычисление Cp, Cpk и оценка доли годной продукции
Рассчитаем по формуле (4) индекс воспроизводимости процесса, оценивающий возможности удовлетворять технический допуск без учета положения среднего значения
Рассчитаем по формуле (5) индекс воспроизводимости процесса, оценивающий возможности удовлетворять технический допуск с учетом фактичес-кого положения среднего значения
Оценка доли годной продукции, а так же долей продукции с заниженными и завышенными значениями показателя качества проходит в 7 этапов:
Значения границ допусков TH, TB, а так же , S позволяют сделать оценки доли продукции с показателями качества в допуске, выше допуска и ниже допуска.
В нашем случае ТН = 9,07; ТВ = 9,13; = 9,1; S = 0,00933.
Исходные значения TH, TB, , S должны быть выражены в величине одной общей шкалы.
Вычисление величины
По таблице к приложениям находим F(zH), F(zВ). Значения функций F(z) для отрицательных значений рассчитывается по формуле F(-z) = 1- F(z)
F(zВ) = 0,99936;
F(zН) = 0,00064
Доля продукции с заниженным значением показателя определяют по следующей формуле:
qH = F(zН) ∙ 100% = 0,64%
Доля годной продукции с показателем качества в допуске
P = F(zB) - F(zH) = 0,99936-0,00064=0,99872
Доля продукции с завышенными значениями показателя качества
QB = (1 - F(zB)) ∙ 100%=(1 – 0,99936) ∙ 100% = 0,64%
Вычисленные значения показателей воспроизводимости свидетельствуют о том, что после замены оборудования точность процесса заметно возросла и возможный уровень несоответствий составляет единицы изделий на миллион единиц продукции.
3.3 Построение контрольных карт
Воспользуемся контрольной картой средних ( ) и размахов (R). В таблице 5 приведены результаты измерений наружного диаметра корпуса. Каждые 25 минут делалось 5 измерений, всего взято 20 выборок. Средние и размахи подгрупп также приведены в таблице 6.
Таблица 6 – Производственные данные для диаметра отверстий фланца
Наим. изделия |
Фланец |
Указание об изгот. |
- |
Срок |
с 01.08.2011 по 20.08.2011 |
|||||||||||||||
Показатель кач-ва |
Диаметр |
Произв. част. |
- |
|||||||||||||||||
Ед. измерения |
мм |
Дневная норма |
100шт |
№ станка |
Станок №3 |
|||||||||||||||
Контрол. границы |
верхн. |
6,55 |
Контр. образец |
Кол-во |
5 |
Оператор |
- |
|||||||||||||
нижн. |
6,45 |
Период |
Смена |
Контр. |
- |
|||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||
Дата |
№ группы |
Измерительные значения |
Сумма Σ X |
Ср. знач. Xср. |
Диапазон R |
Прим. |
||||||||||||||
X1 |
X2 |
Х3 |
Х4 |
Х5 |
||||||||||||||||
01.08 |
1 |
9,075 |
9,105 |
9,095 |
9,087 |
9,1 |
45,462 |
9,0924 |
0,03 |
|
||||||||||
02.08 |
2 |
9,085 |
9,11 |
9,098 |
9,105 |
9,097 |
45,495 |
9,099 |
0,025 |
|
||||||||||
03.08 |
3 |
9,095 |
9,086 |
9,1 |
9,098 |
9,086 |
45,465 |
9,93 |
0,014 |
|
||||||||||
04.08 |
4 |
9,103 |
9,125 |
9,109 |
9,102 |
9,115 |
45,554 |
9,1108 |
0,023 |
|
||||||||||
05.08 |
5 |
9,096 |
9,096 |
9,087 |
9,114 |
9,1 |
45,493 |
9,0986 |
0,027 |
|
||||||||||
06.08 |
6 |
9,1 |
9,076 |
9,1 |
9,102 |
9,104 |
45,482 |
9,0964 |
0,028 |
|
||||||||||
07.08 |
7 |
9,112 |
9,113 |
9,088 |
9,077 |
9,104 |
45,494 |
9,0988 |
0,025 |
|
||||||||||
08.08 |
8 |
9,085 |
9,099 |
9,097 |
9,119 |
9,104 |
45,504 |
9,1008 |
0,034 |
|
||||||||||
09.08 |
9 |
9,096 |
9,096 |
9,097 |
9,092 |
9,1 |
45,481 |
9,0962 |
0,008 |
|
||||||||||
10.08 |
10 |
9,101 |
9,099 |
9,096 |
9,105 |
9,101 |
45,502 |
9,1004 |
0,006 |
|
||||||||||
11.08 |
11 |
9,078 |
9,102 |
9,09 |
9,099 |
9,124 |
45,493 |
9,0986 |
0,046 |
|
||||||||||
12.08 |
12 |
9,111 |
9,11 |
9,099 |
9,1 |
9,085 |
45,505 |
9,101 |
0,026 |
|
||||||||||
13.08 |
13 |
9,098 |
9,085 |
9,108 |
9,1 |
9,098 |
45,489 |
9,0978 |
0,023 |
|
||||||||||
14.08 |
14 |
9,109 |
9,117 |
9,079 |
9,096 |
9,093 |
45,494 |
9,0988 |
0,024 |
|
||||||||||
15.08 |
15 |
9,103 |
9,095 |
9,1 |
9,104 |
9,106 |
45,508 |
9,1016 |
0,011 |
|
||||||||||
16.08 |
16 |
9,1 |
9,108 |
9,107 |
9,118 |
9,097 |
45,53 |
9,106 |
0,021 |
|
||||||||||
17.08 |
17 |
9,095 |
9,1 |
9,105 |
9,084 |
9,1 |
45,484 |
9,0968 |
0,021 |
|
||||||||||
18.08 |
18 |
9,115 |
9,098 |
9,094 |
9,097 |
9,1 |
45,504 |
9,1008 |
0,017 |
|
||||||||||
19.08 |
19 |
9,098 |
9,116 |
9,105 |
9,11 |
9,089 |
45,518 |
9,1036 |
0,027 |
|
||||||||||
20.08 |
20 |
9,1 |
9,101 |
9,107 |
9,106 |
9,105 |
45,519 |
9,1038 |
0,007 |
|
||||||||||
Рассчитаем среднее средних значений подгрупп и среднее значение размаха для всех подгрупп по формулам (6) и (7):
Определяем контрольные границы для R-карты по формулам (8) и (9).
Для объема подгруппы равного 5 берем следующие значения множителей: D3=0, D4=2,115 /3/.
Поскольку значения R в таблице 6 находятся внутри контрольных границ, то R-карта указывает на статистически управляемое состояние. Значение теперь может использоваться для вычисления контрольных границ -карты.
Определяем контрольные границы для -карты по формулам (10) и (11).
Для объема подгруппы равного 5 берем /3/.
и R-карты представлены на рисунке (см. приложение 5).
Контрольные карты показывают, что технологический процесс стабилен и находится в состоянии статистической управляемости (изменчивость вызвана только случайными причинами).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
До корректировки технологического процесса индекс воспроизводимости Cp был равен 0,238. После корректировки индекс воспроизводимости повысился до 1,072.
Индекс работоспособности Cpk в результате корректировки технологического процесса вырос с 0,079 до 1,072.
После корректировки технологического процесса дефектность производства снизилась с 50% до 0,097%.
После корректировки технологического процесса в производстве остались только случайные погрешности (систематические удалость устранить). Процесс находится под статистическим контролем.
За счет своевременного внедрения статистических методов управления качеством в производство фланца была увеличена экономическая эффективность технологического процесса. Издержки на исправление уже выпущенных бракованных изделий значительно снизились.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Чекмарев А. Н. Статистические методы управления качеством [Текст] / Чекмарев А. Н., Барвинок В. А., Шалавин В. В. – М.: Машиностроение, 1999. - 320 с.
ГОСТ Р 50779.11 – 2000. Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения [Текст] – М.: Изд-во стандартов, 2001.-25 с.
СТП СГАУ 6.1.4. - 97. Общие требования к текстовым документам [Текст] // Методические указания. - Самара: СГАУ, 1997. - 18 с.
Чекмарев А. Н. Статистические методы управления качеством [Текст]/Чекмарев А. Н., Клочков Ю. С.//Методические указания/ Самарский гос. аэрокосм. ун-т. - Самара: ПЛА и УКМ, 2005. - 22 с.
Журнал «Методы менеджмента качества».
Журнал «Стандарты и качество».
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
ПРИЛОЖЕНИЕ 3
ПРИЛОЖЕНИЕ 4
ПРИЛОЖЕНИЕ 5