- •Лекция № 1 (вводная)
- •Тема: введение. Роль и место статистических методов в системе управления качеством
- •1.1 Роль и место статистических методов в системе управления качеством
- •1.2 Предмет, цель и задачи дисциплины
- •1.3 Область применения статистических методов
- •1.5 Классификация видов технического контроля
- •Лекция № 2
- •Тема: генеральная совокупность и выборка
- •2.1 Понятие генеральной совокупности и выборки
- •2.2 Классификация выборок
- •2.3 Метод отбора выборок
- •Лекция № 3
- •Тема: краткие сведения из теории вероятностей и математической статистики
- •3.1 Основные понятия теории вероятностей
- •Нормальное распределение случайной величины
- •3.3 Распределение дискретных случайных величин
- •Лекция № 4
- •Тема: Точность и стабильность технологических процессов
- •4.1 Основные понятия
- •4.2 Предварительный анализ состояния технологического процесса по количественному признаку.
- •Значения коэффициентов и
- •4.3 Предварительный анализ состояния технологического процесса по альтернативному признаку.
- •Лекция № 5
- •Тема: Контрольные карты Шухарта
- •5.1 Основные понятия
- •5.2 Контрольные карты Шухарта по количественным данным.
- •5.3 Контроль карты Шухарта по альтернативным данным.
- •5.4 Другие виды контрольных карт
Значения коэффициентов и
Объем мгновенной выборки, n |
||||||||
Коэффициенты |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
0,92 |
0,94 |
0,95 |
0,96 |
0,97 |
0,97 |
0,97 |
0,97 |
|
1,69 |
2,06 |
2,33 |
2,83 |
2,70 |
2,85 |
2,97 |
3,08 |
Вероятную долю дефектной продукции Р определяют как единица минус вероятностная доля годной продукции q:
Р = 1 - q (20)
q
= F
(U)
- F
(L)
=
(переход к нормированию) (21)
, (22)
где U, L- верхняя и нижняя границы поля допуска; – среднее значение контролируемого параметра Х; – стандартное отклонение контролируемого параметра; Ф(х) – значение функции нормированного нормального распределения.
Из этой формулы следует, что доля дефектной продукции будет тем больше, чем больше значение и чем больше отклоняется от о, где о – среднее значение контролируемого параметра при налаженном состоянии технологического процесса.
Частные случаи:
а) Р = F (L) – то есть, вероятностная доля брака при:
(переход к нормированию) (23)
б) Р = F (U) – то есть, вероятностная доля брака при:
(24)
Т
очность
технологического процесса
определяется как свойство технологического
процесса, обусловливающее близость
действительных и номинальных значений
параметров производимой продукции.
Точность технологического процесса оценивается индексом возможности процесса (индекс воспроизводимости) Cp, который определяется как отношение поля рассеяния (статистического допуска 6σ) к техническому полю допуска (U-L):
. (25)
В зависимости от значений индекса возможности процесса технологический процесс оценивается как:
точный, при Ср>1,33;
удовлетворительный, 1
Ср
1,33;
неудовлетворительный, Ср<1.
Чем больше значение Ср, тем больше запас точности и тем соответственно больше гарантия, что технологический процесс обеспечит бездефектное изготовление продукции в течение определенного промежутка времени.
Для оперативной количественной оценки того, насколько хорошо процесс отвечает предъявленным требованиям, достаточно определить индекс возможности процесса.
Однако для оценки технологического процесса возможно использование и других параметров, таких, как коэффициент смещения K, коэффициент воспроизводимости Сpk.
Коэффициент смещения (К) используется для оценки вклада в протекание процесса систематических изменений и рассчитывается по формуле:
(26)
где µ0
– это
среднее поле допуска (то что должно
быть), то есть
.
Чем меньше К, тем меньше вклад систематических изменений в ходе процесса (если К = 0, то это означает что нет смещения).
Если технологический процесс не центрирован, необходимо учесть его смещение по следующим формулам:
;
(27)
Если СPu ≠ СPl , то технологический процесс не центрирован. В данном случае значение Ср устанавливаются по следующим формулам:
. (28)
(29)
По известным значениям Ср и Срk можно определить интервал, в котором находится ожидаемый уровень несоответствий. По значению Срk определяют максимально возможное значение ожидаемого уровня несоответствий, по значению Ср – минимально возможное.
Статистически управляемым считается статистически стабильный процесс, индекс воспроизводимости которого Ср > 1,33 (рисунок 1). При данном процессе, при настройке его на оптимальное значение, возможно получение 100 % годных единиц продукции продолжительное время. Для таких процессов можно внедрять статистические методы регулирования процессов.
Рисунок 5 – Изменчивость неуправляемого и управляемого процессов при настройке процесса на оптимальное значение
Существует также индекс пригодности Рр, который вычисляется по следующей формуле:
(30)
где σ2 учитывается влияние как случайных так и «особых» причин разброса всех показаний (т.е. объема всей выборки, а не объема мгновенных выборок).
В случае если Рр ≈ Ср технологический процесс считается стабильным.
Если технологический процесс не центрирован то используют специальную формулу:
(31)
Индексы Рр и Ррk обычно используют вместе с Срk и Ср , а также для выбора приоритетов при усовершенствовании технологического процесса.
Индекс Ррk связывает разность между средним значением процесса и ближайшим пределом поля допуска с половиной полной изменчивости процесса. Индекс пригодности должен использоваться только для сравнения или вместе с Ср и Срk, а также для измерения и выбора приоритетов усовершенствования во времени.
Используя Рр и Ср можно рассчитать индекс стабильности технологического процесса:
(32)
Технологический процесс стабилен когда Рстаб приближается к 1. При Рстаб > 0,95 – технологический процесс можно считать стабильным, но на предприятиях индекс стабильности устанавливают в диапазоне 0,8-0,95.
Примеры процессов с различными уровнями вариации показаны на рис.6.
Рисунок 6 – Примеры процессов с различными уровнями вариации.
Чтобы улучшить технологический процесс обычно рекомендуют изменить σ и/или μ.
Изменение σ подразумевает уменьшение разброса, то есть принятия таких мер как: повышения качества поступающего сырья, повышение технологической дисциплины, замена оборудования на новое и т.д.
Используя индексы воспроизводимости и пригодности можно определить стабильность и статистическую управляемость процессов, что необходимо при внедрении контрольных карт регулирования. Сравнивая между собой индексы, полученные в различные периоды времени, можно оценить эффективность проведения мероприятий по повышению качества.
Корректирующие действия должны повышать стабильность процесса и уменьшать его изменчивость, что предполагает максимальное приближение индекса пригодности Рр к индексу воспроизводимости Ср, то есть Рр → Ср.
