Методы статистического контроля качества изделий. Реферат: Статистические методы контроля качества Статистические методы в процессах контроля качества
Для решения проблемы качества продукции необходимо использовать методы, направленные не на устранение дефектов готовых изделий, а на предупреждение причин их возникновения в процессе производства. Известные методы контроля сводились, как правило, к анализу брака путем сплошной проверки изделий. При массовом производстве такой контроль очень дорог и не дает 100% гарантии в силу объективных и субъективных факторов. При статистическом контроле качества продукции результаты измерений, обработанные методами математической статистики, позволяют с высокой степенью точности и достоверности оценить истинное состояние технологического процесса.Статистические методы управления качеством – это выборочные методы, основанные на применении теории вероятностей и математической статистики (23).
Для эффективного управления, регулирования технологическим процессом и контроля качества продукции широкое применение нашли следующие методы: диаграмма Парето, контрольные листки, диаграмма «причина – результат», гистограммы, контрольные карты, диаграммы рассеивания и расслоение (стратификация) (24). Указанные методы позволяют решать следующие задачи:
– анализ стабильности, настроенности, воспроизводимости и управляемости процессов;
– организация целенаправленных работ по выявлению причин появления несоответствий (дефектов, брака).
Основу любого статистического исследования составляет множество данных, полученных по результатам измерений одного или нескольких параметров изделия (линейные размеры, температура, масса, плотность и т.д.).
Контрольные листки. Контрольный листок – бланк, на котором заранее нанесены значения контролируемого параметра (допуски, равные по протяженности, интервалы значений, номинальная величина и др.) со свободным полем для последовательной регистрации результатов измерений. Их используют при проведении текущего контроля сырья, заготовок, полуфабрикатов, комплектующих и готовой продукции; при анализе состояния оборудования, технологических операций или процесса в целом; при анализе брака и т.д. Форма и содержание контрольных листков – самые разнообразные. Наиболее часто используют следующие формы контрольных листков:
1. Контрольный листок для регистрации распределения измеряемого параметра в ходе производственного процесса.
2. Контрольный листок для регистрации видов дефектов.
3. Контрольный листок локализации дефектов (для диагноза процесса).
4. Контрольный листок причин дефектов.
Диаграмма Парето используется при анализе причин, от которых зависит решение исследуемых проблем, и позволяет наглядно показать важность этих причин в порядке уменьшения их значимости.
Расслоение – это метод определения источников вариации в собираемых данных и классифицирующий результаты измерений в соответствии с различными факторами. Метод расслоения (стратификации) заключается в разделении общей совокупности данных на две или более подсовокупности в соответствии с теми условиями, которые существовали во время сбора данных. Такие подсовокупности называются слоями (стратами), а процесс разделения данных по слоям называется расслоением (стратификацией).
Метод расслоения применяется с целью выявления отдельных причин, действующих на какую-либо причину или явление.
Таким методом эффективно пользуются для повышения качества продукции за счет уменьшения разброса и улучшения оценки среднего значения процесса. Расслоение обычно проводят по материалам, оборудованию, условиям производства, рабочим и др.
Диаграммы рассеивания – используются для изучения зависимостей между двумя переменными и их анализа.
Диаграмма «причина – результат» («рыбий скелет») позволяет установить и сгруппировать причины по мере их значимости, влияющие на качество продукции. Цель составления причинно-следственной диаграммы заключается в отыскании наиболее правильного и эффективного способа решения проблемы качества продукции.
Гистограмма – это метод представления результатов измерений, сгруппированных по частоте попадания в определенный, заранее установленный, интервал (границы допуска). Гистограмма показывает разброс качественных показателей, средние значения, дает представление о точности, стабильности и воспроизводимости технологического процесса и о работе технологического оборудования.
Контрольные карты. Контрольные карты – это линейные графики зависимостей величин статистических характеристик (среднее арифметическое, медиана, среднее квадратичное, размах) от порядкового номера выборки (подгрупп выборки). Среднее арифметическое – это мера центра распределения, медиана – это срединное значение данных, упорядоченных по возрастанию или убыванию, размах – это разница между наибольшим и наименьшим выборочным значением, генеральная совокупность – это вся совокупность рассматриваемых объектов (партия, операция, процесс), нормальное распределение – распределение, подчиняющееся закону Гаусса.
Контрольные карты являются наиболее эффективным техническим средством управления качеством продукции.
4.1.Гистограммы как метод управления качеством
На предприятиях промышленности широко применяют два метода статистического контроля качества продукции: текущий контроль технологического процесса и выборочный метод контроля.
Методы статистического контроля (регулирования) позволяют своевременно предупреждать брак в производстве и, таким образом, непосредственно вмешиваться в технологический процесс. Выборочный метод контроля не оказывает непосредственного влияния на производство (техпроцесс), т.к. он служит для контроля готовой продукции, позволяет выявить объем брака, причины его возникновения в техпроцессе или же качественные недостатки исходного сырья, материала.
Анализ точности и стабильности технологических процессов позволяет выявить и исключить факторы, отрицательно влияющие на качество изделия.
В общем случае контроль стабильности технологического процесса можно проводить:
– графоаналитическим методом с нанесением на диаграмму значений измеряемых параметров;
– расчетно-статистическим методом для количественной характеристики точности и стабильности технологического процесса, а также прогнозирования их надежности на основе количественных характеристик приведенных отклонений.
Упорядочение и анализ результатов измерений с использованием гистограмм является одним из наиболее широко используемых статистических методов управления качеством (25). Метод позволяет решать следующие задачи:
– анализ стабильности, настроенности и воспроизводимости процессов;
– оценка уровня дефектности используемых технологий;
– организация целенаправленных работ по выявлению причин появления несоответствий в технологическом процессе.
Методику используют при разработке нормативной документации на технологические процессы, планировании и осуществлении контроля качества конкретных видов продукции, оценке стабильности производств до и после корректирующих воздействий и др.
Методика раскрывает подход к внедрению в практическую деятельность столбчатых диаграмм (гистограмм), построенных на основе любой информации (результатов измерений, экспертных оценок, контроля и др.), сгруппированных по частоте попадания в определенные, заранее установленные интервалы (границы допуска).
Применение гистограмм в качестве отдельного инструмента позволяет принять достоверные, обоснованные, управленческие решения и воздействовать на исследуемые процессы. Этот инструмент включают в состав и структуру любого набора технических средств управления качеством продукции.
Для обработки статистической информации и построения гистограмм используют компьютерное обеспечение, например, программу EXCEL.
Суждение о качестве продукции базируется на оценке определенных геометрических, химических, механических и других характеристиках (признаках).
С течением времени числовые показатели, характеризующие качество продукции, изготовленной на одном оборудовании при неизменных технологических режимах, изменяются, варьируются в некоторых пределах, т.е. наблюдается определенное рассеивание значений измеряемых величин. Это рассеяние можно подразделить на две категории:
а) неизбежное рассеивание показателей качества;
б) устранимое рассеивание показателей качества.
Первая категория – это случайные погрешности производства, которые возникают из-за изменений (в пределах допустимых отклонений) в качестве сырья, в условиях производства, наличия погрешностей у средств измерения и др. Устранить эту категорию рассеивания, обусловленную случайными (обычными) причинами, неэкономично. Уменьшение их влияния возможно при изменении производственной системы в целом, что требует существенных капитальных затрат. В связи с этим, их влияние (присутствие) учитывают при назначении допусков на контролируемые параметры.
Вторая категория представляет собой систематические погрешности производства (возникают из-за использования нестандартного сырья, нарушений технологического режима, неожиданной разладки оборудования и др.). Как правило, это происходит при наличии определенных (неслучайных или особых) причин, не присущих процессу и которые непременно следует устранять.
Распределение погрешностей обычно соответствует какому-либо теоретическому закону распределения (Гаусса, Максвелла, Лапласа и др. законам). Сопоставляя их теоретические кривые распределения с эмпирически полученными (кривыми или гистограммами) данными можно отнести эти реально наблюдаемые распределения значений параметров (см. рис. 4.1) к тому или иному закону распределения.
Такой вид распределения наиболее типичный и распространенный, когда разброс значений характеристики качества обусловлен воздействием суммы большого числа независимых ошибок, вызванных различными факторами.
Нормальное распределение распознают по следующим признакам:
– колоколообразная или вершиноподобная форма;
– большинство точек (данных) располагается вблизи центральной линии или в середине интервала и их количество (частота) плавно уменьшается к его концам;
– центральная линия делит кривую на две симметричные половины;
– лишь небольшое число точек разбросано далеко и относится к минимальным или максимальным значениям;
– нет точек, лежащих за колоколообразной кривой.
Кривая нормального распределения вероятностей Р(х i) характеризуется двумя статистическими характеристиками, определяющими форму и положение кривой:
– центр распределения (среднее арифметическое);
S – стандартное отклонение.
Центр распределения – это центр, у которого группируются отдельные значения случайных величин распределения х i .
Стандартное отклонение S характеризует рассеяние исследуемого параметра, т.е. разброс относительно средней величины.
Рисунок 4.1. Типичные формы гистограмм
а) – обычный тип; б) – гребенка; в) – положительно скошенное распределение;
г) – распределение с обрывом слева; д) – плато; е) – двухпиковый тип;
ж) – распределение с изолированным пиком.
Данные параметры вычисляются в соответствии с выражениями:
где х i – i -тое значение измеряемого параметра;
N – количество измерений (объем выборки).
(4.2)
Для упрощения расчетов величину стандартного отклонения определяют по следующей формуле:
где d 2 – коэффициент, зависящий от объема выборки (таблица 1);
R – размах определяется по формуле.
, (4.4)
где х max , х min – максимальное и минимальное значение контролируемого параметра, соответственно.
В соответствии с нормальным законом распределения в интервал ± 3S (или 6S) должны попадать 99,7% всех измерений. Это и является признаком того, что разброс данных вызван случайной, естественной вариабельностью влияющих факторов.
Таблица 4.1 – Расчетные коэффициенты
Коэффициенты | Объем выборки, n | |||||||
D 2 | 1,69 | 2,06 | 2,33 | 2,70 | 2,83 | 2,85 | 2,97 | 3,08 |
C 2 | 0,89 | 0,92 | 0,94 | 0,95 | 0,96 | 0,97 | 0,97 | 0,97 |
Любой нестабильный процесс имеет гистограмму, которая не похожа на колоколообразную кривую (см. рис. 4.1 б–ж).
У воспроизводимого технологического процесса разброс значений контролируемого (-мых) параметра (-ов) имеет колоколообразную форму (стабильный процесс) и укладывается в диапазон допуска.
Анализ воспроизводимости процесса позволяет оценить пригодность действующего производства при ужесточении технических допусков (по требованию потребителя) или выявить возможность выхода контролируемого процесса за границы допуска.
В случае, если параметры техпроцесса не укладываются в границы поля допуска или нет запаса по регулированию, необходимо:
а) сократить разброс контролируемого параметра до меньшего значения;
б) добиться смещения среднего значения ближе к номиналу;
в) перестроить процесс;
г) выяснить причины избыточного разброса и осуществить соответствующие воздействия на процесс, направленные в сторону снижения вариации значений регулируемого параметра.
Количественную оценку воспроизводимости процесса осуществляют с помощью коэффициентов рассеивания (К Р ) и смещения процесса (К СМ ), вычисляемых по следующим выражениям:
где – поле допуска оцениваемого параметра.
По величине коэффициента К Р , судят о точности технологического процесса
Если К Р 0,85 – воспроизводимый технологический процесс;
Если 0,85 < К Р 1,00 – технологический процесс воспроизводим, но при жестком контроле;
Если К Р > 1,00 – процесс не воспроизводим.
Коэффициент смещения процесса (К СМ ):
, (4.6)
где С – середина поля допуска (или номинальное значение контролируемого параметра, указанное в технической документации).
Если К СМ 0,05 – настройка процесса вполне удовлетворительная (правильная);
при К СМ > 0,05 – процесс требует подналадки.
По данным показателям воспроизводимости процесса оценку ожидаемой доли бракованных изделий проводят по таблице 4.2 на основе вычисленных величин К Р и К СМ .
Таблица 4.2 – Определение объема выборки при статистическом анализе
Объект исследования (продукция независимо от назначения и вида, технологические процессы или отдельные операции, оборудование, режимы и др.) тщательно изучают. Получают многогранную информацию о качестве исходного сырья и материалов, особенностях технологического процесса, выявления критических операций, влияющих на качество и характеристики продукции (определяющих эксплуатационную надежность, безопасность и др.), точности используемого оборудования, изношенности оснастки, квалификации персонала и др.
Сбор информации необходим для рационального применения выбранного статистического метода и последующей интерпретации полученных результатов (в виде гистограмм), являющихся основой для принятия управленческих решений по воздействию на изучаемый объект.
Выбор единственного показателя качества для построения гистограммы индивидуален для каждого конкретного объекта изучения. Наиболее общими правилами выбора являются:
– параметр (характеристика) должен отражать какое-либо свойство объекта (эксплуатационную надежность, безопасность, эффективность) или быть чувствительным к изменениям в технологическом процессе;
– предпочтение отдается количественным, а не качественным признакам (например, показатели качества техпроцесса по операциям, показатели качества сырья, полуфабрикатов, комплектующих и т.д.);
– возможность применения для определения характеристик, которые легко поддаются измерению, стандартных средств измерения и аттестованных методик;
– при невозможности измерения выбранного параметра подбираются обоснованные показатели-заменители, на которые можно воздействовать;
– учет реальной стоимости проведения анализа и оценка тех показателей, которые коррелированы (т.е. тесно взаимосвязаны) с данными показателями качества и др.
Выбор средств измерения должен предусматривать возможность применения для определения значений характеристик стандартных средств измерения и аттестованных методик, обеспечивающих измерение контролируемых величин с необходимой степенью точности. Точность измерения показаний обеспечивается использованием исправных, поверенных или калиброванных средств измерения, а выбранные средства измерения должны иметь измерительную шкалу с ценой деления не более 1/6÷1/10 поля допуска измеряемой величины.
Для статистических наблюдений проводят подготовку средств контроля, выбор вида контроля (сплошной или выборочный), подготовку форм регистрации результатов измерений и закрепление контролеров по контролируемым операциям.
Для анализа точности и стабильности процесса применяются следующие виды выборок:
– мгновенные выборки объемом 5-20 деталей, получаемые в последовательности их обработки на единице оборудования. Эти выборки берутся через равные промежутки времени (0,5 – 2 часа). По данной выборке определяют уровень настройки оборудования;
– общие выборки, состоящие не менее чем из 10 мгновенных выборок, взятых последовательно с одного оборудования за межнастроечный период или в период с момента установки нового инструмента до его замены. По этим выборкам определяют раздельно влияние случайных и систематических факторов без учета погрешностей настройки;
– случайные выборки, объемом от 50 до 200 деталей, изготовленных при одной или нескольких настройках на единице оборудования. По данным выборки определяют совместное влияние случайных и систематических факторов (в том числе и погрешность настройки) (см. табл. 4.2).
Для обеспечения единообразия, удобства сбора данных, облегчения последующей их обработки и идентификации подготавливают типовые формы (бланки) для регистрации результатов измерений: протоколы наблюдений, таблицы результатов или контрольные листки.
Профессиональный уровень и опыт контролеров должны обеспечивать грамотное обращение с выбранными средствами измерения, получение достоверных результатов, однозначное понимание процедуры измерений, записи и идентификации данных.
При сборе данных необходимо указать, день недели, дату, время, когда собраны результаты, оборудование, станок, на котором изготавливалась продукция, вид и номер операции и т.д. Порядок проведения измерений выбранного для контроля параметра, количество замеров, их последовательность, учет поднастройки процесса и др., сбор и группировка данных, а также их запись в регистрационные документы (протоколы, таблицы, контрольные листки) должны быть четко определены.
Для построения гистограммы р ассчитывают следующие параметры:
вычисляют выборочный размах R по выражению (4.7):
и определяют протяженность интервала гистограммы (J ).
Существуют различные варианты оценки величины J . Наиболее простой способ состоит в произвольном (исходя из опыта построения гистограмм) назначении количества интервалов, например, К =9 (обычно берется значение от 5 до 20) и рассчитывают ширину интервала:
Можно воспользоваться и расчетным вариантом оценивания величины К :
Затем по формуле (6.1), рассчитываем J:
Результат округляем до удобного в работе числа.
Подготовка таблицы частот (таблица 4.3). Готовится бланк, куда заносятся границы интервалов (графа 1), отметки результатов измерений, попадающих в тот или иной интервал (графа 2) и частоты (графа частот), где приводится количество результатов измерений в каждом интервале.
Таблица 4.3 – Таблица частот
За начало первого интервала (х о ) принимают величину х min или рассчитывают по следующему выражению:
(4.10)
Последовательно прибавляя к х о вычисленную величину интервала получают границы интервалов:
первый интервал;
второй интервал;
К – интервал [х о +(К -1)J х о + К·J ].
Границы интервалов заносят в таблицу 4.3.
Получение частот.
Делаются отметки результатов измерений (в виде наклонных линий), попадающих в тот или иной интервал и подсчитывается количество результатов в соответствующем интервале.
Статистическое управление процессами - это основанный на статистическом мышлении процесс анализа и решения проблем, использующий как статистические (вероятностные), так и нестатистических методы с целью осуществления действий, необходимых для достижения и поддержания состояния статистической управляемости процессов, и постоянного улучшения их стабильности и воспроизводимости
Статистическое мышление - это способ диагностики состояния процессов и/или систем, основанный на теории вариабельности, и имеющий своей целью принятие оптимальных управленческих решений.
Под качеством объекта (продукции, процесса, услуги) понимают совокупность его характеристик, обеспечивающих необходимую степень удовлетворения предполагаемых потребностей пользователя этого объекта. Например, качество автомобиля характеризуется количеством пассажиров, скоростью (это показатели назначения), сроком службы (один из показателей надежности), расходом бензина (показатель экономичности), внешним видом (показатель эстетичности) и др.
На результат выполнения каждого из этих этапов влияет множество различных факторов, и это приводит к вариабельности (изменчивости) свойств объекта. Например, для этапа производства изделия характерны вариации (колебания) свойств материала, нестабильность работы оборудования, различная квалификация и индивидуальные особенности работника, изменения окружающей среды (температура, влажность, вибрации и т.п.) и другие факторы.
Вариабельность свойств объекта на различных этапах оказывает существенное влияние на его качество. Статистические методы позволяют проводить измерение и анализ вариаций с целью их сокращения, и таким путем обеспечивают снижение дефектности продукции до приемлемого уровня.
Причины вариаций любых процессов могут быть разделены на две группы. Первая - это общие причины, связанные с производственной системой (оборудование, здания, сырье, персонал); соответствующую вариабельность нельзя изменить без изменения системы. Любые действия рядовых сотрудников - исполнителей в этой ситуации скорее всего только ухудшат положение. Вмешательство в систему почти всегда требует действий со стороны руководства - высшего менеджмента.
Вторая группа - специальные причины, связанные с ошибками оператора, сбоями настройки, нарушением режима. Ликвидацией этих причин занимается персонал, непосредственно участвующий в процессе. Это неслучайные причины - износ инструмента, ослабление креплений, изменение температуры охлаждающей жидкости, нарушение технологического режима. Такие причины должны быть изучены и могут быть устранены при настройке процесса, что и обеспечит его стабильность.
Впервые системный подход к вопросам контроля качества промышленной продукции предложен в 1905 г. Ф. Тейлором (1856-1915), которого иногда называют «отцом научного менеджмента».
Система Тейлора устанавливает требования к качеству изделий в виде полей допусков (верхняя и нижняя границы контролируемого показателя), вводит измерительные инструменты -шаблоны, два типа калибров (проходной и непроходной).
Статистический контроль качества (Statistical Quality Control - SQC) - концепция, базирующаяся на систематическом применении методов математической статистики. Ее основы были заложены в 1924 г. в американской фирме Bell Telephone Laboratories.
Одним направлением использования статистических методов стал выборочный контроль готовой продукции (первые планы контроля были разработаны Г. Доджем и Г. Ромигом). Другое направление - обеспечение стабильности процессов на основе контрольных карт (и практически реализующее теорию вариабельности) - предложено У. Шухартом (1891-1967).
Г. Тагути предложил учитывать потери качества, связанные не только с выходом значения контролируемого показателя за пределы допуска, но и с отклонением этого показателя от номинального значения, даже если это отклонение оказывается в пределах допуска.
Современные тенденции менеджмента качества нашли отражение в последней версии стандартов ИСО серии 9000, один из восьми принципов управления качеством: «Принятие решений, основанных на фактах. Эффективные решения основываются на анализе данных и информации». Сбор необходимой информации, ее обработка и анализ с целью принятия эффективных решений возможны только с использованием статистических методов.
Особое место в группе методов контроля качества занимают статистические методы. Их применение основано на результатах измерений, анализа, испытаний, данных эксплуатации, экспертных оценок. Эти инструменты предназначены для анализа и контроля качества непосредственно на рабочем месте и ориентированы в первую очередь на работников, не имеющих специального образования: все эти средства оформляются вручную, часто на специальных бланках.
Задачами, решаемыми при этом, являются планирование, получение, обработка и унификация информации, ее использование при анализе и управлении, принятие решения по результатам анализа, прогнозирование и др.
Совокупность современных статистических методов контроля качества подразделяется по степени сложности на три категории.
1. Элементарные статистические методы, включающие диаграмму Парето, диаграмму причин и результатов, контрольный листок, гистограмму, диаграмму разброса, метод стратификации, контрольную карту. Эта категория методов используется на японских предприятиях всеми, начиная от выпускников школ и заканчивая управляющими высшего звена.
2. Промежуточные статистические методы, в состав которых входят: теория выборочных исследований; статистический выборочный контроль; различные методы проведения статистических оценок и определения критериев; метод расчета экспериментов. Эта группа методов используется инженерами и специалистами в области управления качеством.
3. Передовые статистические методы, включающие методы расчета экспериментов, многофакторный анализ, различные методы исследования операций. Их применению обучается ограниченное число инженеров и специалистов.
Элементарные статистические методы:
Контрольный листок представляет собой бланк, на который нанесены контролируемые параметры детали или изделия, с тем чтобы в него можно было легко и точно занести данные измерений. Форма листка зависит от его назначения.
На рис. 2.1 показан контрольный листок для регистрации распределения контролируемого параметра.
Контрольный листок для регистрации видов дефектов - например, для приемочного контроля штампованных деталей, приведенна рис. 2.2. При обнаружении дефекта ставится метка в строке, соответствующей обнаруженному дефекту.
Контрольный листок для анализа стабильности технологического процесса (контролируется отклонение диаметра вала от номинального значения в мкм) показан на рис. 2.3. Каждые тридцать минут берется выборка по 5 деталей. Кроме результатов измерений, на листке подсчитываются среднее арифметическое значение отклонения и его размах R (как разность максимального и минимального значений) в каждой выборке.
Рис. 2.1. Контрольный листок для регистрации распределения параметра
Рис. 2.2. Контрольный листок для регистрации видов дефектов
Рис. 2.3. Контрольный листок для анализа стабильности процесса
Часто контрольный листок является источником информации для применения других инструментов качества: гистограммы качества, диаграммы Парето, контрольной карты и др.
Введение
Важнейшим источником роста эффективности производства является постоянное повышение технического уровня и качества выпускаемой продукции. Для технических систем характерна жесткая функциональная интеграция всех элементов, поэтому в них нет второстепенных элементов, которые могут быть некачественно спроектированы и изготовлены. Таким образом, современный уровень развития НТП значительно ужесточил требования к техническому уровню и качеству изделий в целом и их отдельных элементов. Системный подход позволяет объективно выбирать масштабы и направления управления качеством, виды продукции, формы и методы производства, обеспечивающие наибольший эффект усилий и средств, затраченных на повышение качества продукции. Системный подход к улучшению качества выпускаемой продукции позволяет заложить научные основы промышленных предприятий, объединений, планирующих органов.
В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля.
Статистические методы контроля качества продукции в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг.
Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.
Статистические методы контроля качества продукции дают значительные результаты по следующим показателям:
· повышение качества закупаемого сырья;
· экономия сырья и рабочей силы;
· повышение качества производимой продукции;
· снижение затрат на проведение контроля;
· снижение количества брака;
· улучшение взаимосвязи между производством и потребителем;
· облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.
Главная задача – не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению.
Два основных понятия в контроле качества – это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д.
Второе понятие – распределение значений контролируемого параметра – основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения.
Изменчивость «поведения» контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай – когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй – когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.
1. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку
Потребитель, как правило, не имеет возможности контролировать качество продукции в процессе ее изготовления. Тем не менее, он должен быть уверен, что получаемая им от изготовителя продукция соответствует установленным требованиям, и, если это не подтвердится, он вправе потребовать от изготовителя замены брака или устранения дефектов.
Основным методом контроля поступающих потребителю сырья, материалов и готовых изделий является статистический приемочный контроль качества продукции.
Статистический приемочный контроль качества продукции – выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки качества продукции установленным требованиям.
Если при этом объем выборки становится равным объему всей контролируемой совокупности, то такой контроль называют сплошным. Сплошной контроль возможен только в тех случаях, когда в процессе контроля качество продукции не ухудшается, в противном случае выборочный контроль, т.е. контроль определенной небольшой части совокупности продукции, становится вынужденным.
Сплошной контроль проводится, если к тому нет особых препятствий, в случая возможности наличия критического дефекта, т.е. дефекта, наличие которого полностью исключает использование продукции по назначению.
Можно проверить все изделия также и при следующих условиях:
· партия изделий или материала невелика;
· качество входного материала плохое или о нем ничего не известно.
Можно ограничиться проверкой части материала или изделий, если:
· дефект не вызовет серьезной неисправности оборудования и не создает угрозу жизни;
· изделия используются группами;
· бракованные изделия можно обнаружить на более поздней стадии сборки.
В практике статистического контроля генеральная доля q неизвестна и ее следует оценить по результатам контроля случайной выборки объемом n изделий, из которых m дефектных.
Под планом статистического контроля понимают систему правил, указывающих методы отбора изделий для проверки, и условия, при которых партию следует примять, забраковать или продолжить контроль.
Различают следующие виды планов статистического контроля партии продукции по альтернативному признаку:
одноступенчатые планы, согласно которым, если среди n случайно отобранных изделий число дефектных m окажется не больше приемочного числа С (mC), то партия принимается; в противном случае партия бракуется;
двухступенчатые планы, согласно которым, если среди n1 случайно отобранных изделий число дефектных m1 окажется не больше приемочного числа C1 (m1C1), то партия принимается; если m11, где d1 – браковочное число, то партия бракуется. Если же C1 m1 d1, то принимается решение о взятии второй выборки объемом n2. Тогда, если суммарное число изделий в двух выборках (m1 + m2) C2, то партия принимается, в противном случае партия бракуется по данным двух выборок;
многоступенчатые планы являются логическим продолжением двухступенчатых. Первоначально берется партия объемом n1 и определяется число дефектных изделий m1. Если m1≤C1, то партия принимается. Если C1p m1 d1 (D1C1+1), то партия бракуется. Если C1m1d1, то принимается решение о взятии второй выборки объемом n2. Пусть среди n1 + n2 имеется m2 дефектных. Тогда, если m2c2, где c2 – второе приемочное число, партия принимается; если m2d2 (d2 c2 + 1), то партия бракуется. При c2 m2 d2 принимается решение о взятии третьей выборки. Дальнейший контроль проводится по аналогичной схеме, за исключением последнего k-того шага. На k-м шаге, если среди проконтролированных изделий выборки оказалось mk дефектных и mkck, то партия принимается; если же m k ck, то партия бракуется. В многоступенчатых планах число шагов k принимается, что n1 =n2=…= nk;
последовательный контроль, при котором решение о контролируемой партии принимается после оценки качества выборок, общее число которых заранее не установлено и определяется в процессе которая по результатам предыдущих выборок.
Одноступенчатые планы проще в смысле организации контроля на производстве. Двухступенчатые, многоступенчатые и последовательные планы контроля обеспечивают при том же объеме выборки большую точность принимаемых решений, но они более сложны в организационном плане.
Задача выборочного приемочного контроля фактически сводится к статистической проверке гипотезы о том, что доля дефектных изделий q в партии равна допустимой величине qo, т.е. H0:q = q0.
Задача правильного выбора плана статистического контроля состоит в том, чтобы сделать ошибки первого и второго рода маловероятными. Напомним, что ошибки первого рода связаны с возможностью ошибочно забраковать партию изделий; ошибки второго рода связаны с возможностью ошибочно пропустить бракованную партию.
2. Стандарты статистического приемочного контроля
Для успешного применения статистических методов контроля качества продукции большое значение имеет наличие соответствующих руководств и стандартов, которые должны быть доступны широкому кругу инженерно-технических работников. Стандарты на статистический приемочный контроль обеспечивают возможность объективно сравнивать уровни качества партий однотипной продукции как во времени, так и по различным предприятиям.
Остановимся на основных требованиях к стандартам по статистическому приемочному контролю.
Прежде всего, стандарт должен содержать достаточно большое число планов, имеющих различные оперативные характеристики. Это важно, так как позволит выбирать планы контроля с учетом особенностей производства и требований потребителя к качеству продукции. Желательно, чтобы в стандарте были указаны различные типы планов: одноступенчатые, двухступенчатые, многоступенчатые, планы последовательного контроля и т.д.
Основными элементами стандартов по приемочному контролю являются:
1. Таблицы планов выборочного контроля, применяемые в условиях нормального хода производства, а также планов для усиленного контроля в условиях разладок и для облегчения контроля при достижении высокого качества.
2. Правила выбора планов с учетом особенностей контроля.
3. Правила перехода с нормального контроля на усиленный или облегченный и обратного перехода при нормальном ходе производства.
4. Методы вычисления последующих оценок показателей качества контролируемого процесса.
В зависимости от гарантий, обеспечиваемых планами приемочного контроля, различают следующие методы построения планов:
устанавливают значения риска поставщика и риска потребителя и выдвигают требование, чтобы оперативная характеристика P(q) прошла приблизительно через две точки: q0, α и qm, где q0 и qm – соответственно приемлемый и браковочный уровни качества, Этот план называют компромиссным, так как он обеспечивает защиту интересов как потребителя, так и поставщика. При малых значениях α и β объем выборки должен быть большим;
выбирают одну точку на кривой оперативной характеристики и принимают одно или несколько дополнительных независимых условий.
Первая система планов статистического приемочного контроля, нашедшая широкое применение в промышленности, была разработана Доджем и Ролигом. Планы этой системы предусматривают сплошной контроль изделий из забракованных партий и замену дефектных изделий годными.
Во многих странах получил распространение американский стандарт МИЛ-СТД-ЛО5Д. Отечественный стандарт ГОСТ-18242–72 по построению близок к американскому и содержит планы одноступенчатого и двухступенчатого приемочного контроля. В основу стандарта положено понятие приемлемого уровня качества (ПРУК) q0, которое рассматривается как максимально допустимая потребителем доля дефектных изделий в партии, изготовленной при нормальном ходе производства. Вероятность забраковать партию с долей дефектных изделий, равной q0, для планов стандарта мала и уменьшается по мере возрастания объема выборки. Для большинства планов не превышает 0,05.
При контроле изделий по нескольким признакам стандарт рекомендует классифицировать дефекты на три класса: критические, значительные и малозначительные.
3. Контрольные карты
Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.
Это давало информацию о том, когда кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.
Однако, в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г. Карты, которые используются при принятии решений называются кумулятивными.
Контрольная карта состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.
В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока и т.д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.
Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.
Сигналом о возможной разналадке технологического процесса могут служить:
выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля);
расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования;
сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.
Верхний предел
Центральная линия
Нижний предел
6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Номер выборки
Заключение
Все большее освоение новой для нашей страны экономической среды воспроизводства, т.е. рыночных отношений, диктует необходимость постоянного улучшения качества с использованием для этого всех возможностей, всех достижений прогресса в области техники и организации производства.
Наиболее полное и всестороннее оценивание качества обеспечивается, когда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиеся на всех этапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке, хранении, применении, ремонте, тех. обслуживании.
Таким образом, производитель должен контролировать качество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствующего технологического процесса. Благодаря этому он своевременно обнаруживает разладку процесса и корректирует его.
Список используемой литературы
1. ГембрисС. Геррманн Й., «Управление качеством», Омега-Л СмартБук, 2008 г.
2. Шевчук Д.А., «Контроль качества», Гросс-Медиа., М., 2009 г.
3. Электронный учебник «Контроль качества»
Раздел математич. статистики, методы к-рого используются в промышленности для определения фактически достигнутого уровня качества, тенденций его изменений и выработки обоснованных воздействий на технологич. процесс. Качество массовой промышленной продукции характеризуется совокупностью свойств, представимых в виде набора чисел или функций. Требуемый уровень качества определяется государственными стандартами (ГОСТ), в к-рых даны правила оценки фактич. уровня показателей качества. Использование ГОСТа необходимо, т. к. принимаемые по результатам контроля решения связаны с реальными затратами и затрагивают интересы производственных коллективов. Методы С. к. к. играют важную роль в общей системе мероприятий по управлению качеством массовой промышленной продукции. Это обусловлено в первую очередь тем, что изменчивость числовых характеристик основных показателей качества изделий носит случайный . Стремление сделать контроль более объективным, не имеющим систематич. ошибок, приводит к необходимости использования методов рандомизации, что также обусловливает необходимость использования вероятностных и статистич. методов.
Математич. методы, используемые в С. к. к., разнообразны. Наиболее часто используются методы С. к. к. непрерывного потока массовой продукции в процессе ее изготовления с целью выявления нежелательных отклонений и необходимости соответствующих подналадок оборудования.
Пусть { О t
}-последовательность изделий, t=
1,
2, .... В результате контроля изделию О t
сопоставляется При контроле по альтернативному признаку если изделие О t
- годное, и если изделие О t
- дефектное.
Дефектные изделия исключаются. Текущий контроль по планам Доджа П (f, i
) описывается следующей системой правил. Контроль начинается сплошной проверкой изделий последовательности
{ О t
}.
к-рая проводится до тех пор, пока не встретится серия из iгодных изделий. Далее, каждое последующее изделие отбирается на контроль случайно с вероятностью f, 0
f(q) = f -1
При выборе подходящих значений f, i используется значение уровня предельного среднего выходного качества
где
условная вероятность того, что изделие окажется дефектным, при условии, что оно не- было проконтролировано (см. , ).
В тех случаях, когда контроль последовательности изделий {O t
}ведется по количественному признаку, значения результатов контроля рассматриваются как . В основных ГОСТах исходят из допущения, что в отсутствии разладок значения образуют взаимно независимых нормально распределенных случайных величин. Проверка исходных допущений о типе закона распределения является необходимым предварительным условием эффективного использования контроля по количественному признаку. Наличие разладок приводит либо к появлению тренда - систематич. увеличения (уменьшения) средних значений либо к увеличению дисперсии и т. п. С целью выявления подобных нарушений (разладок) самое широкое применение находят методы С. к. к., использующие контрольные карты (к. к.). На к. к. (см. рис.) по оси абсцисс откладывается номер kконтролируемой выборки по оси ординат откладывается значение величины y k
определяемой значениями
Обычно пневелико, В качестве показателей y k
часто используются: значение
медиана, оценка дисперсии размах и т. д. На к. к. предварительно наносятся две линии: верхняя регулирования (ВГР) и нижняя граница регулирования (НГР). Если значение y k
окажется выше или ниже этих границ, то требуется произвести воздействие на технологич. процесс с целью восстановления его стабильности.
К. к. были предложены У. Шухартом . В настоящее время (1984) используются разнообразные варианты к. к. (см. , ). Наличие различных типов к. к. обусловлено тем, что они не одинаково эффективны для выявления различных разладок. Так, для выявления скачкообразных изменений средних значений более эффективными по сравнению с к. к., показанными на рис., могут оказаться так называемые к. к. накопленных сумм. Точный расчет различных характеристик к. к., напр. среднего времени запаздывания в выявлении определенного типа разладок, является трудной задачей, требующей большого объема вычислений, что, как правило, возможно лишь с использованием ЭВМ.
В тех случаях, когда контролируемая продукция разбита на совокупности - партии, широкое применение находят методы статистического приемочного контроля.
Лит.
: Dodgе H. P., л.Ann. Math. Statistics
Математическая энциклопедия. - М.: Советская энциклопедия . И. М. Виноградов . 1977-1985 .
Смотреть что такое "СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА" в других словарях:
Статистический контроль качества - 43. Статистический контроль качества Контроль качества, при котором используются статистические методы Источник: ГОСТ 15895 77: Статистические методы управления качеством продукции. Термины и определения …
статистический контроль качества - statistinė kokybės kontrolė statusas T sritis Standartizacija ir metrologija apibrėžtis Kokybės kontrolė, kai taikomi matematinės statistikos metodai. atitikmenys: angl. statistical quality control vok. statistische Qualitätskontrolle, f rus.… …
статистический контроль качества - statistinė kokybės kontrolė statusas T sritis Standartizacija ir metrologija apibrėžtis Kokybės kontrolės dalis, kai tiriant, apdorojant ir įvertinant tyrimo rezultatus taikomi statistiniai metodai. atitikmenys: angl. statistical quality control… … Penkiakalbis aiškinamasis metrologijos terminų žodynas
статистический контроль качества - statistinė kokybės kontrolė statusas T sritis chemija apibrėžtis Kontrolė, kai tiriant, apdorojant ir įvertinant tyrimo rezultatus taikomi statistiniai metodai. atitikmenys: angl. statistical quality control rus. статистический контроль качества … Chemijos terminų aiškinamasis žodynas
Раздел матем. статистики, методы к рого используются в пром сти для определения фактически достигнутого уровня качества продукции, тенденций его изменений и выработки обоснов. воздействий на технологич. процесс. Качество массовой пром. продукции… … Большой энциклопедический политехнический словарь
Статистический приемочный контроль качества продукции - 86. Статистический приемочный контроль качества продукции Выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям и принятия решения … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
- (quality control) Систематическая проверка изделий, образца изделия в линии либо на различных этапах производства. Цель проверки заключается в том, чтобы убедиться в поддержании всех требуемых стандартов и непревышении отклонениями допустимых… … Словарь бизнес-терминов
контроль качества - контроль всех параметров и свойств изделий и/или их составных частей с целью определения их соответствия техническим требованиям; Смотри также: Контроль феррозондовый контроль разрушающий контроль … Энциклопедический словарь по металлургии
КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА - система проверки изделий на их соответствие образцу, принятому за эталон, реализуемая на различных стадиях производства. В ходе проверки выявляется соответствие отклонений допустимым пределам, в массовом производстве проводится статистический… … Большой бухгалтерский словарь
ГОСТ Р 50779.52-95: Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку - Терминология ГОСТ Р 50779.52 95: Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку оригинал документа: Допустимые планы или схема СПК поставщика план или схема контроля, удовлетворяющие ограничению на риск… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Книги
- Промышленная статистика. Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA , Халафян А.А.. Настоящее издание посвящено описанию статистических методов, которые позволяют при ограниченных объемах анализируемых изделий с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии…
ВВЕДЕНИЕ
Важнейшим источником роста эффективности производства является постоянное повышение технического уровня и качества выпускаемой продукции. Для технических систем характерна жесткая функциональная интеграция всех элементов, поэтому в них нет второстепенных элементов, которые могут быть некачественно спроектированы и изготовлены. Таким образом, современный уровень развития НТП значительно ужесточил требования к техническому уровню и качеству изделий в целом и их отдельных элементов. Системный подход позволяет объективно выбирать масштабы и направления управления качеством, виды продукции, формы и методы производства, обеспечивающие наибольший эффект усилий и средств, затраченных на повышение качества продукции. Системный подход к улучшению качества выпускаемой продукции позволяет заложить научные основы промышленных предприятий, объединений, планирующих органов.
В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля.
Статистические методы контроля качества продукции сегодня приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг.
Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.
Статистические методы контроля качества продукции дают значительные результаты по следующим показателям:
повышение качества закупаемого сырья;
экономия сырья и рабочей силы;
повышение качества производимой продукции;
снижение затрат на проведение контроля;
снижение количества брака;
улучшение взаимосвязи между производством и потребителем;
облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.
Главная задача - не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению.
Два основных понятия в контроле качества - это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д.
Второе понятие - распределение значений контролируемого параметра - основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения.
Изменчивость «поведения» контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай - когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй - когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.
1. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку
Потребитель, как правило, не имеет возможности контролировать качество продукции в процессе ее изготовления. Тем не менее, он должен быть уверен, что получаемая им от изготовителя продукция соответствует установленным требованиям, и, если это не подтвердится, он вправе потребовать от изготовителя замены брака или устранения дефектов.
Основным методом контроля поступающих потребителю сырья, материалов и готовых изделий является статистический приемочный контроль качества продукции.
Статистический приемочный контроль качества продукции - выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки качества продукции установленным требованиям.
Если при всём этом объем выборки становится равным объему всей контролируемой совокупности, то такой контроль называют сплошным. Сплошной контроль возможен только в тех случаях, когда в процессе контроля качество продукции не ухудшается, в противном случае выборочный контроль, т.е. контроль определенной небольшой части совокупности продукции, становится вынужденным.
Сплошной контроль проводится, если к тому нет особых препятствий, в случая возможности наличия критического дефекта, т.е. дефекта, наличие которого полностью исключает использование продукции по назначению.
Можно проверить все изделия также и при следующих условиях:
партия изделий или материала невелика;
качество входного материала плохое или о нем ничего не известно.
Можно ограничиться проверкой части материала или изделий, если:
дефект не вызовет серьезной неисправности оборудования и не создает угрозу жизни;
изделия используются группами;
бракованные изделия можно обнаружить на более поздней стадии сборки.
В практике статистического контроля генеральная доля q неизвестна и ее следует оценить по результатам контроля случайной выборки объемом n изделий, из которых m дефектных.
Под планом статистического контроля понимают систему правил, указывающих методы отбора изделий для проверки, и условия, при которых партию следует примять, забраковать или продолжить контроль.
Различают следующие виды планов статистического контроля партии продукции по альтернативному признаку:
одноступенчатые планы, согласно которым, если среди n случайно отобранных изделий число дефектных m окажется не больше приемочного числа С (mC), то партия принимается; в противном случае партия бракуется;
двухступенчатые планы, согласно которым, если среди n1 случайно отобранных изделий число дефектных m1 окажется не больше приемочного числа C1 (m1C1), то партия принимается; если m11, где d1 - браковочное число, то партия бракуется. Если же C1 m1 d1, то принимается решение о взятии второй выборки объемом n2. Тогда, если суммарное число изделий в двух выборках (m1 + m2) C2, то партия принимается, в противном случае партия бракуется по данным двух выборок;
многоступенчатые планы являются логическим продолжением двухступенчатых. Первоначально берется партия объемом n1 и определяется число дефектных изделий m1. Если m1?C1, то партия принимается. Если C1p m1 d1 (D1C1+1), то партия бракуется. Если C1m1d1, то принимается решение о взятии второй выборки объемом n2. Пусть среди n1 + n2 имеется m2 дефектных. Тогда, если m2c2, где c2 - второе приемочное число, партия принимается; если m2d2 (d2 c2 + 1), то партия бракуется. При c2 m2 d2 принимается решение о взятии третьей выборки. Дальнейший контроль проводится по аналогичной схеме, за исключением последнего k-того шага. На k-м шаге, если среди проконтролированных изделий выборки оказалось mk дефектных и mkck, то партия принимается; если же m k ck, то партия бракуется. В многоступенчатых планах число шагов k принимается, что n1 =n2=…= nk;
последовательный контроль, при котором решение о контролируемой партии принимается после оценки качества выборок, общее число которых заранее не установлено и определяется в процессе которая по результатам предыдущих выборок.
Одноступенчатые планы проще в смысле организации контроля на производстве. Двухступенчатые, многоступенчатые и последовательные планы контроля обеспечивают при том же объеме выборки большую точность принимаемых решений, но они более сложны в организационном плане.
Задача выборочного приемочного контроля фактически сводится к статистической проверке гипотезы о том, что доля дефектных изделий q в партии равна допустимой величине qo, т.е. H0:q = q0.
Задача правильного выбора плана статистического контроля состоит в том, чтобы сделать ошибки первого и второго рода маловероятными. Напомним, что ошибки первого рода связаны с возможностью ошибочно забраковать партию изделий; ошибки второго рода связаны с возможностью ошибочно пропустить бракованную партию.
2. Стандарты статистического приемочного контроля
Для успешного применения статистических методов контроля качества продукции большое значение имеет наличие соответствующих руководств и стандартов, которые должны быть доступны широкому кругу инженерно-технических работников. Стандарты на статистический приемочный контроль обеспечивают возможность объективно сравнивать уровни качества партий однотипной продукции как во времени, так и по различным предприятиям.
Остановимся на основных требованиях к стандартам по статистическому приемочному контролю.
Прежде всего, стандарт должен содержать достаточно большое число планов, имеющих различные оперативные характеристики. Это важно, так как позволит выбирать планы контроля с учетом особенностей производства и требований потребителя к качеству продукции. Желательно, чтобы в стандарте были указаны различные типы планов: одноступенчатые, двухступенчатые, многоступенчатые, планы последовательного контроля и т.д.
Основными элементами стандартов по приемочному контролю являются:
1. Таблицы планов выборочного контроля, применяемые в условиях нормального хода производства, а также планов для усиленного контроля в условиях разладок и для облегчения контроля при достижении высокого качества.
2. Правила выбора планов с учетом особенностей контроля.
3. Правила перехода с нормального контроля на усиленный или облегченный и обратного перехода при нормальном ходе производства.
4. Методы вычисления последующих оценок показателей качества контролируемого процесса.
В зависимости от гарантий, обеспечиваемых планами приемочного контроля, различают следующие методы построения планов:
устанавливают значения риска поставщика и риска потребителя и выдвигают требование, чтобы оперативная характеристика P(q) прошла приблизительно через две точки: q0, ? и qm, где q0 и qm - соответственно приемлемый и браковочный уровни качества, Этот план называют компромиссным, так как он обеспечивает защиту интересов как потребителя, так и поставщика. При малых значениях? и? объем выборки должен быть большим;
выбирают одну точку на кривой оперативной характеристики и принимают одно или несколько дополнительных независимых условий.
Первая система планов статистического приемочного контроля, нашедшая широкое применение в промышленности, была разработана Доджем и Ролигом. Планы этой системы предусматривают сплошной контроль изделий из забракованных партий и замену дефектных изделий годными.
Во многих странах получил распространение американский стандарт МИЛ-СТД-ЛО5Д. Отечественный стандарт ГОСТ-18242-72 по построению близок к американскому и содержит планы одноступенчатого и двухступенчатого приемочного контроля. В основу стандарта положено понятие приемлемого уровня качества (ПРУК) q0, которое рассматривается как максимально допустимая потребителем доля дефектных изделий в партии, изготовленной при нормальном ходе производства. Вероятность забраковать партию с долей дефектных изделий, равной q0, для планов стандарта мала и уменьшается по мере возрастания объема выборки. Для большинства планов не превышает 0,05.
При контроле изделий по нескольким признакам стандарт рекомендует классифицировать дефекты на три класса: критические, значительные и малозначительные.
3. Контрольные карты
Одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно описана в 1931 г. Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.
Это давало информацию о том, когда кто, на каком оборудовании получал брак в прошлом.
При этом, в этом случае решение о корректировке принималось тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский статистик И. Пейдж в 1954 г. Карты, которые используются при принятии решений называются кумулятивными.
Контрольная карта состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.
В определенные периоды времени отбирают (все подряд; выборочно; периодически из непрерывного потока и т.д.) n изготовленных изделий и измеряют контролируемый параметр.
Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о продолжении процесса без корректировок.
Сигналом о возможной разналадке технологического процесса могут служить:
выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс вышел из-под контроля);
расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования;
сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.
Верхний предел
Центральная линия
Нижний предел
6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Номер выборки
Заключение
Все большее освоение новой для нашей страны экономической среды воспроизводства, т.е. рыночных отношений, диктует необходимость постоянного улучшения качества с использованием для этого всех возможностей, всех достижений прогресса в области техники и организации производства.
Наиболее полное и всестороннее оценивание качества обеспечивается, когда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиеся на всех этапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке, хранении, применении, ремонте, тех. обслуживании.
Таким образом, производитель должен контролировать качество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствующего технологического процесса. Благодаря этому он своевременно обнаруживает разладку процесса и корректирует его.
Список используемой литературы
1. ГембрисС. Геррманн Й., «Управление качеством», Омега-Л СмартБук, 2008 г.
2. Шевчук Д.А., «Контроль качества», Гросс-Медиа., М., 2009 г.
3. Электронный учебник «Контроль качества»