3.1.10 Карты скп

Назначение

Карты статистического контроля процесса бывают не­скольких форм, каждая из которых обладает свойствами,

подходящими для применения в определенных обстоя­тельствах.

Примерами СКП являются контрольные карты Шухарта, карты кумулятивных сумм, карты скользящего среднего. Карты кумулятивных сумм обладают повышенной чувстви­тельностью к небольшим изменениям в процессе. Карты скользящего среднего служат для сглаживания кратко­срочных изменений, чтобы выявить устойчивые тенденции.

Свойства

Карты СКП используются для обнаружения изменений в процессе. Они позволяют:

• управлять процессом;

• анализировать возможности процесса;

• анализировать эффективность системы измерений;

« проводить анализ причин и последствий и планиро­вать эффективные действия по постоянному совершенст­вованию процесса.

Особенности применения

Важно производить выборки из процесса таким спосо­бом, который лучше всего показывает представляющие интерес изменения.

Существуют риски "ложной тревоги" и "необнаружен­ного отказа". Эти риски могут быть уменьшены, но полно­стью их устранить нельзя.

3.1.11 Статистическое установление допусков

Назначение

Это процедура основана на некоторых статистических принципах и используется для определения общего допуска из­делия по допускам и размерам его комплектующих элементов.

Свойства

На основании статистических законов общий допуск будет иметь приближенно нормальное распределение. Этот факт почти не зависит от распределения индивиду­альных допусков комплектующих и может использоваться для оценки диапазона допуска на общий допуск собран­ного изделия. С другой стороны, если задан общий диапа­зон допуска, то он может быть использован для определе­ния диапазона допусков на компоненты.

Статистическое вычисление общего допуска по срав­нению с арифметическим вычислением дает обычно зна­чительно меньше значения.

.Особенности применения

Для реализации метода должны выполняться следую­щие условия:

• индивидуальные допуска являются некоррелирован­ными случайными переменными;

• связь между параметрами комплектующих элемен­тов линейна;

• цепочка комплектующих элементов имеет, по край­ней мере, четыре звена;

• индивидуальные допуска являются величинами од­ного порядка;

• законы распределения индивидуальных допусков известны.

3.1.12 Анализ временных рядов

Назначение

Анализ временных рядов используется для прогно­зирования будущих значений с заданной достоверностью прогноза. Другое применение заключается в совместном объяснении фрагментов одного временного ряда такими же фрагментами другого временного ряда.

Данный метод также имеет применение в области регулирования автоматизированных процессов.

Свойства

Методы временных рядов помогают обеспечивать по­нимание моделей типа "причина и следствие".

Методы полезны для отделения систематических (или неслучайных) причин от случайных и для разбиения диа­грамм временного ряда на циклические, сезонные и тренды.

Анализ временных рядов часто полезен для понима­ния того, как процесс будет вести себя в определенных условиях, и какое регулирование может направлять про­цесс к некоторому целевому значению или какое регули­рование может уменьшить изменчивость процесса.

Особенности применения

При моделировании процесса для понимания причин и следствий требуется существенный уровень квалификации, чтобы выбрать наиболее подходящую модель и использо­вать средства диагностики для улучшения модели. При вы­боре модели следует рассматривать цель анализа, природу данных, относительные затраты и аналитические характе­ристики и характеристики прогноза различных моделей.