Вопрос 29

Выборочный контроль качества по альтернативному признаку. Двухступенчатый план контроля.

Двухступенчатый выборочный план

Количество контролируемых единиц должно быть равно объему выборки первой ступени этого плана. Если число несоответствующих единиц в первой выборке равно или меньше приемочного числа первой ступени, партию признают приемлемой. Если число несоответствующих единиц, обнаруженных в первой выборке, равно или больше браковочного числа первой ступени, партию считают неприемлемой.

Если число несоответствующих единиц первой выборки лежит в интервале приемочного и браковочного чисел первой ступени, необходимо контролировать вторую выборку объема, заданного планом. Число несоответствующих единиц, обнаруженных в первой и второй выборках, суммируют. Если кумулятивное (суммарное) число несоответствующих единиц продукции равно или меньше приемочного числа второй ступени, партию считают приемлемой. Если кумулятивное (суммарное) число несоответствующих единиц продукции равно или больше браковочного числа второй ступени, партию считают неприемлемой.

Вопрос 30

Выборочный контроль качества по альтернативному признаку. Последовательный план контроля.

При использовании последовательного плана выборочного контроля по альтернативному признаку единицы в выборку отбирают случайным образом и подвергают контролю последовательно одну за другой. Кумулятивные результаты контроля накапливаются как число несоответствующих единиц продукции (или число несоответствий).

После проверки очередной единицы кумулятивные результаты контроля используют для того, чтобы оценить, является ли вся полученная ранее информация достаточной для принятия решения о партии на данной стадии контроля.

Если на данной стадии контроля кумулятивные результаты контроля таковы, что риск принятия партии неудовлетворительного уровня качества (риск потребителя) достаточно низок, то партию рассматривают как приемлемую и выборочный контроль этой партии заканчивается.

Если кумулятивные результаты контроля таковы, что риск отклонения партии удовлетворительного уровня качества (риск потребителя) достаточно низок, то партию следует рассматривать как неприемлемую, и контроль этой партии должен быть закончен.

Если кумулятивные результаты контроля не позволяют принять то или иное из указанных выше решений в отношении рассматриваемой партии, то необходимо подвергнуть проверке дополнительную единицу. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будет получена информация, достаточная для принятия решения о приемке или отклонении партии.

Вопрос 31

Корреляционный анализ технологических процессов.

Корреляционный анализ ветвей технологической цепи позволяет выявить те из них, которые имеют высокие частные коэффициенты корреляции или корреляционные отношения (в зависимости от формы связи -линейная или нелинейная) между факторами и выходным параметром от операции к операции вдоль всей технологической ветви (управляющие ветви). Полный набор необходимых одномерных числовых массивов вдоль всей технологической цепи после статистического моделирования позволяет проводить множественный корреляционно-регрессионный анализ в любой последовательности, т.е. независимо на любых операциях. Множественный корреляционный анализ скелетных ветвей, являющихся участками управляющих ветвей технологической цепи, последовательно проводится на соответствующих технологических операциях и позволяет рассчитать: множественный (совокупный) коэффициент корреляции, показывающий силу корреляционной связи между одним выходным параметром технологической операции и всеми влияющими на него факторами (как приходящими с предыдущей операции, так и формирующимися на исследуемой операции), который дает лишь вспомогательную информацию о возможной степени изменения величины выходного параметра при том или ином изменении числовых значений указанного комплекса факторов; парные коэффициенты корреляции, связывающие рассматриваемый выходной параметр отдельно с каждым из действующих на него факторов с учетом взаимного влияния других факторов данной скелетной ветви, следовательно парные коэффициенты корреляции не могут выявить независимую связь этого фактора с выходным параметром, а являются промежуточными параметрами для последующего расчета;

Диаграмма рассеяния(такжеточечная диаграмма,англ.scatter plot) — математическаядиаграмма, изображающая значения двух переменных в виде точек надекартовой плоскости. На диаграмме рассеяния каждому наблюдению (или элементарной единице набора данных) соответствует точка, координаты которой (в декартовой системе координат) равны значениям двух каких-то параметров этого наблюдения. Если предполагается, что один из параметров зависит от другого, то обычно значения независимого параметра откладывается по горизонтальной оси, а значения зависимого — по вертикальной. Диаграммы рассеяния используются для демонстрации наличия или отсутствиякорреляциимежду двумя переменными.