- •Клевлеев в.М. Статистические методы контроля и управления качеством
- •1 Качество и обеспечение качества
- •1.1 Качество как стратегическая цель предприятия
- •1.2 Различия в качестве и их причины
- •1.3 Обеспечение качества
- •Обеспечение качества
- •1.5 Систематизация методов статистического обеспечения качества
- •Статистическое обеспечение качества
- •2 Основы статистического обеспечения качества
- •2.1 Распределение признаков качества
- •2.1.1 Распределение дискретных признаков
- •2.1.1.1 Равномерное распределение и некоторые понятия теории статистических распределений
- •2.1.1.2 Распределение Бернулли
- •2.1.1.3 Гипергеометрическое распределение
- •2.1.1.4 Биномиальное распределение
- •2.1.1.5 Распределение Пуассона
- •2.1.2 Распределение непрерывных признаков
- •2.1.2.1 Равномерное распределение
- •2.1.2.2 Экспоненциальный (показательный) закон распределения
- •2.1.2.3 Нормальный (гауссовский) закон распределения
- •Замечание. Очевидно, что события, состоящие в осуществлении неравенства и, противоположные. Поэтому, если вероятность осуществления неравенстваравна, то вероятность неравенстваравна.
- •2.2 Статистическая проверка статистических гипотез
- •2.2.1 Процедура проверки статистических гипотез и свойства параметрических критериев
- •2.2.1.1 Процедура проверки статистической гипотезы
- •1. Определение генеральной совокупности и типа распределения
- •2. Формулировка гипотезы
- •3. Определение контрольной величины и ее распределение в случае принятия гипотезы
- •4. Задание уровня значимости и определение области отклонения гипотезы
- •5. Принятие решения и его интерпретация
- •2.2.1.2 Примеры проверки статистических гипотез
- •2.2.1.2.1Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения
- •2.2.1.2.1.1Среднее квадратическое отклонениеизвестно
- •2.2.1.2.1.2Среднее квадратическое отклонениенеизвестно
- •2.2.1.2.1.3Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонениянормального распределения
- •2.2.1.2.1.4Оценка значимости отношений дисперсий двух нормально распределенных совокупностей
- •2.2.1.2.1.5Проверка гипотез относительно параметров нормально распределенных генеральных совокупностей
- •2.2.1.2.1.6 Последовательный анализ
- •2.3 Выборки значений показателей качества
- •2.3.1 Основные понятия теории выборочного метода
- •2.3.2 Методы реализации случайного отбора выборок штучной продукции
- •0 1 2 . . . . . . . . . . . 2 1 0
- •2.3.3 Обеспечение представительности выборок
- •2.3.4 Выборочные характеристики и их свойства
- •3 Приемочный контроль
- •3.1 Основные понятия
- •3.1.1 Общие требования
- •3.1.2 Выбор планов и схем статистического приемочного контроля качества и требования к достоверности контроля
- •3.2 Статистический приемочный контроль по количественному признаку
- •3.2.1 Взаимосвязь между долей брака в партии и уровнем настройки производственного процесса
- •3.2.2 Планы выборочного контроля при одностороннем ограничении и известной дисперсии
- •3.2.2.1 Описание метода контроля и выбор контрольных величин
- •3.2.2.2 Оперативная характеристика и ее параметры
- •3.2.2.3 Построение плана выборочного контроля при заданных рисках производителя и потребителя
- •3.2.3 Планы выборочного контроля при одностороннем ограничении и неизвестной дисперсии
- •3.2.3.1 Контрольные величины
- •3.2.3.2 Оперативная характеристика и построение плана контроля при заданном риске потребителя и производителя
- •3.2.4 План выборочного контроля при двустороннем ограничении
- •3.2.5 Национальные стандарты приемочного контроля по количественному признаку
- •3.2.5.1 Выборочный контроль по количественному признаку на основе приемлемого уровня качества
- •3.2.5.2 Выборочный контроль по количественному признаку на основе нормативного уровня несоответствий
- •3.2.5.3 Последовательные планы выборочного контроля по количественному признаку
- •3.2.5.4 Выборочный контроль нештучной продукции
- •3.3 Статистический приемочный контроль по качественному признаку
- •3.3.1 Однократные планы контроля
- •3.3.1.1 Описание метода контроля. Использование теоремы Моода
- •3.3.1.2 Оперативная характеристика при гипергеометрической функции распределения числа дефектных изделий
- •3.3.1.3 Биномиальная оперативная характеристика
- •3.3.1.4 Оперативная характеристика при распределении Пуассона
- •3.3.1.5 Сравнение трех оперативных характеристик
- •3.3.2 Параметры простых планов контроля
- •3.3.2.1 Квантили оперативных характеристик
- •0 0.1 Р0 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
- •3.3.2.2 Средний выходной уровень дефектности, предел среднего выходного уровня дефектности (и)
- •3.3.2.3 Среднее число проконтролированных изделий в партии и доля проконтролированных изделий (и)
- •3.3.2.4 Контроль с прерыванием и средний объем выборки ()
- •3.3.3 Построение простых планов контроля с заданными свойствами
- •3.3.3.1 Задание риска потребителя и риска поставщика
- •3.3.3.2 Другие исходные данные
- •3.3.4 Двукратные планы выборочного контроля
- •3.3.4.1 Описание метода контроля
- •3.3.4.2 Оперативная характеристика
- •3.3.4.3 Средний объем выборки
- •3.3.4.4 Другие параметры плана
- •3.3.4.5 Эквивалентные однократные и двукратные планы выборочного контроля
- •3.3.5 Многократные планы контроля
3.3.4.2 Оперативная характеристика
Выведем выражение для оперативной характеристики двукратного плана. При этом мы будем исходить из двукратного плана контроля без прерывания, так как прерывание не меняют оперативную характеристику.
При реализации двукратного плана контроля (см. рис.3.32) возможны четыре исхода. Вероятность каждого исхода зависит от уровня дефектности .
Приемка партии на основании результатов контроля первой выборки (траектория 2 на рис.3.32) с вероятностью .
Браковка партии на основании результатов контроля первой выборки (траектория 1) с вероятностью .
Приемка партии на основании результатов контроля второй выборки (траектория 4) с вероятностью .
Браковка партии на основании результатов контроля второй выборки (траектория 3) с вероятностью .
В соответствии с определением двукратного плана контроля эти вероятности находятся следующим образом:
, (3.124а)
, (3.124б)
, (3.124в)
. (3.124д)
Поскольку возможные исходы образуют полную группу событий, то
. (3.125)
Таким образом, легко вычислить, если известны вероятности (3.124а-в). Чтобы определить, рассмотрим сначала ту реализациюпеременной, которая ведет к необходимости отбора второй выборки, то есть при. Для того, чтобы в дальнейшем партия была принята, нужно, чтобы во второй выборке было не большедефектных изделий. Вероятность появления сложного события «» равна произведению вероятностей этих событий. Тогда вероятностьравна сумме таких произведений по всем возможным значениям
. (3.126)
Вероятность того, что при использовании двукратного плана придется брать вторую выборку, обозначают как вероятность продолжения контроля :
. (3.127)
Вероятность того, что партия при данном уровне дефектности будет принята после контроля первой или второй выборки, обозначают полной вероятностью приемки . Если уровень дефектности меняется, то есть если вероятность приемки партии рассматривают как функцию уровня дефектности , то называют оперативной характеристики рассматриваемого плана:
. (3.128)
Согласно (3.124а) и (3.126) представим оперативную характеристику в следующем виде:
. (3.129)
Количество обнаруженных дефектных изделий при взятии выборки без возвращения имеет гипергеометрическое распределение. Поэтому из формулы (3.129) получаем:
. (3.130а)
Эту функцию называют гипергеометрической оперативной характеристикой двукратного плана контроля .Биномиальная оперативная характеристика
(3.130б)
и оперативная характеристика Пуассона
(3.130в)
находят свое применение для аппроксимации (3.130а).
Пример 3.55 В таблице 3.28 представлены вероятности приемки и браковки партии при применении двухступенчатого плана контроля с при различных долях брака. Вычисления в табл.3.28 проводились для биномиального распределения.
Таблица 3.28 Вероятности приемки и браковки партии при двукратном плане контроля
|
|
|
|
|
|
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
0.020 |
0.736 |
0.003 |
0.253 |
0.008 |
0.261 |
0.989 |
0.027 |
0.608 |
0.011 |
0.344 |
0.037 |
0.381 |
0.952 |
0.040 |
0.400 |
0.049 |
0.372 |
0.179 |
0.551 |
0.772 |
0.060 |
0.190 |
0.179 |
0.188 |
0.443 |
0.631 |
0.378 |
0.080 |
0.083 |
0.371 |
0.051 |
0.495 |
0.546 |
0.134 |
0.085 |
0.067 |
0.422 |
0.034 |
0.477 |
0.511 |
0.101 |
0.100 |
0.034 |
0.569 |
0.009 |
0.388 |
0.397 |
0.043 |
0.120 |
0.013 |
0.732 |
0.001 |
0.254 |
0.255 |
0.014 |
Поясним порядок вычисления значений, содержащихся в таблице, на примере строки с . Вероятностиинаходим по зависимости (2.28) и округляем их до трех десятичных знаков
,
.
Для согласно (3.126) получаем:
Вероятность вычисляем с помощью зависимости (3.125):
.
Таким образом, для вероятности продолжения контроля (3.127) и полной вероятности приемки(3.128) получаем:
,
.
На рис.3.34 изображены графики оперативной характеристики и зависимостейи. Как видно, вероятность продолжениявелика для средних значений уровня дефектностии уменьшается с увеличением или снижением уровня дефектности.
Рис.3.34 Оперативная характеристика и другие вероятности при двукратном плане
Пример 3.56 Вычислите для описанного в примере 3.55 двукратного плана контроля при вероятности (3.124), (3.127) и (3.128), применяя аппроксимацию Пуассона.
Воспользуемся зависимостью (2.37), получим:
,
,
,
,
,
.
Пример 3.57 Определите для двукратного плана контроля при , в случаевероятности (3.124), (3.127) и (3.128), исходя из гипергеометрического распределения.
Воспользуемся зависимостью (2.17), получим:
,
,
,
,
,
.