Статистические методы управления качеством

Эти процессы, если они осуществляются на соответствующем уровне и находятся под контролем, предоставляют собой динамичную систему качества, способствующую непрерывному росту рентабельности и эффективности работы поставщика. Мы обязательно исправим текст! Желаете участвовать в семинаре? Контрольная карта позволяет не только обнаруживать разладку процесса, но и помогает выявлять причины возникновения разладки. В результате такого контроля мы подсчитываем число дефектных единиц или число дефектов. С учетом изложенных фактов выбирают тот или иной способ контроля для статистического регулирования. ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦Определение вероятного процен-¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦та брака. Ошибка II рода заключается в том, что испытуемая негодная некондиционная партия оценивается по результатам выборки как годная кондиционная. ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦Установление закона распреде- ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ления показателей качества. Известно, что вся площадь под кривой нормального распределения равна 1. Сокращение числа опытов при этом приводит к снижению. Отклонения показателя качества могут быть классифицированы по двум видам: случайные отклонения, как правило, обусловленные большим количеством различных случайных факторов вибрации, колебания питающих напряжений, температуры, влажности и т.

Статистическое регулирование технологических процессов удобно осуществлять с помощью контрольных карт модуль Карты контроля качества в STATISTICA , на которых отмечают значения определенной статистики, полученной по результатам выборочного контроля. ¦ ¦2 ¦Отдел главного ¦Обоснование требований к покупным материалам, сырью ¦ ¦ ¦технолога ¦и комплектующим изделиям; ¦ ¦ ¦ ¦разработка технической документации по методологии ¦ ¦ ¦ ¦входного контроля сырья, материалов и комплектующих ¦ ¦ ¦ ¦изделий; ¦ ¦ ¦ ¦оценка точности и стабильности технологических про- ¦ ¦ ¦ ¦цессов и оснастки; ¦ ¦ ¦ ¦расчет и оценка резерва производственного и техноло-¦ ¦ ¦ ¦гического оборудования; ¦ ¦ ¦ ¦разработка мероприятий по отладке технологических ¦ ¦ ¦ ¦процессов; ¦ ¦ ¦ ¦выбор объекта для внедрения статистических методов; ¦ ¦ ¦ ¦внедрение средств механизации и автоматизации для ¦ ¦ ¦ ¦статистических методов; ¦ ¦ ¦ ¦разработка планов статистических методов анализа и ¦ ¦ ¦ ¦контроля; ¦ ¦ ¦ ¦анализ контрольных карт; ¦ ¦ ¦ ¦выбор контрольных показателей качества и контрольных¦ ¦ ¦ ¦точек; ¦ ¦ ¦ ¦оценка поля рассеяния показателей качества продукции¦ ¦ ¦ ¦и его соотношения с полем допуска; ¦ ¦ ¦ ¦анализ дефектов в процессе производства и причины их¦ ¦ ¦ ¦возникновения; ¦ ¦ ¦ ¦корректировка технологической документации и т. Граница третьей категории обычно устанавливается, исходя из анализа условий применения и целевого назначения рассматриваемых изделий. Заметим, что при заданных α и β метод последо­вательного анализа обеспечивает значительно меньший средний объем испытаний, чем метод однократной выборки. ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦Оценка поставщиков. Рассматривается методологических и и , формы и методы продукции и труда. Статистический контроль доли дефектных изделий Рассмотрим случай, когда контролю подвергается партия изделий достаточно большого объема N. Места проведения контроля рекомендуется выбирать исходя из конкретных производственных условий, по ходу технологического процесса в том месте, где может быть снята и получена исходная первичная информация о формировании качества продукции или ее реализации, монтажа.

Таким образом, сегодняшний уровень развития автоматизированных систем управления благоприятствует внедрению статистических методов. Пример построения регрессионной модели для одного влияющего фактора приведен на рис. ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦Предварительная оценка и испы-¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦тание опытного образца продук-¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ции. Наиболее часто применяемым при решении задач статистического контроля качества распределением непрерывной случайной величины Х является нормальное распределение. ВЫБОР ОБЪЕКТА ДЛЯ ПРИМЕНЕНИЯ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ В ПЕТЛЕ КАЧЕСТВА 4. Учебное пособие В учебном пособии изложены вопросы, касающиеся применения теории вероятностей и математической статистики в таких областях, как научная работа, контроль и управление качеством продукции, управление действующим технологическим процессом. Любой контролируемый параметр по своей природе является случайной величиной, поскольку он может принять то или иное значение, причем заранее нам неизвестное. Ввиду неоднородности требует значительных затрат времени и средств. Впервые этот инструмент был предложен в 1924 году Уолтером Шухартом Shewhart , а к настоящему времени разработано большое количество контрольных карт, которые делятся на три вида: КК Шухарта, приемочные и адаптивные.

Пояснения, примеры к терминам и наиболее известные распределения одномерных случайных величин приведены в справочном приложении 2. Ниже речь пойдет о применении некоторых из статистических процедур управления качеством по моделям стандартов ISO 9000, реализованных в рамках TechnologiCS. Рациональная организация статистического контроля заключается в выборе n и с таким образом, чтобы риск α и β были достаточно малы. Апробирование выбранных статистических методов управления качеством продукции и планов контроля или анализа производится после их разработки непосредственно на рабочих местах производства продукции. Статистические методы позволяют по ограниченному числу наблюдений принимать обоснованные решения при управлении качеством продукции. Статистический контроль доли дефектных изделий Рассмотрим случай, когда контролю подвергается партия изделий достаточно большого объема N. Конечной целью внедрения статистических методов управления качеством продукции является оптимизация производственных процессов и производства в целом для значительного повышения эффективности производства, качества продукции, культуры производства, квалификации специалистов и т.

Этот выбор делается с учетом риска поставщика и риска потребителя. Статистические методы обработки информации разработаны достаточно давно и широко представлены в специальной литературе по математической статистике. В случае продукции оборонной промышленности эта граница устанавливается, исходя из анализа условий боевого применения рассматриваемых изделий и влияния их параметров на боевую эффективность. ¦ ¦потребителей¦ ¦ ¦ ¦Анализ дефектов и причин их ¦ ¦ ¦ ¦ ¦ ¦возникновения. Простейшей контрольной картой является КК Шухарта для управления по количественному признаку ГОСТ Р 50. Используя формулу 1 , можно определить долю годной продукции при налаженном производстве, подставляя значения ;. Статистическое регулирование технологических процессов удобно осуществлять с помощью контрольных карт модуль Карты контроля качества в STATISTICA , на которых отмечают значения определенной статистики, полученной по результатам выборочного контроля.

По результатам корреляционного анализа можно с заданной вероятностью оценить значимость данных факторов. ¦ ¦ОМТС, экс- ¦ ¦ ¦ ¦Контроль за стабильностью ¦ ¦плуатац. ¦ ¦16 ¦Лаборатория ¦Прогнозирование и планирование уровня надежности и ¦ ¦ ¦надежности ¦долговечности продукции; ¦ ¦ ¦ ¦оценка надежности технологических систем и продук- ¦ ¦ ¦ ¦ции ¦ ¦17 ¦Центральная ¦Оценка, анализ и испытания различных видов сырья, ¦ ¦ ¦заводская ¦материалов, полуфабрикатов и комплектующих изделий ¦ ¦ ¦лаборатория ¦ ¦ ¦18 ¦Цех или произ- ¦Организация выполнения плана оргтехмероприятий по ¦ ¦ ¦водственный ¦внедрению статистических методов управления качест- ¦ ¦ ¦участок ¦вом продукции; ¦ ¦ ¦ ¦создание в цехе условий для внедрения статистических¦ ¦ ¦ ¦методов; ¦ ¦ ¦ ¦наглядный показ достижений по внедрению статистичес-¦ ¦ ¦ ¦ких методов; ¦ ¦ ¦ ¦поддержание технологических процессов и оборудования¦ ¦ ¦ ¦в стабильном состоянии; ¦ ¦ ¦ ¦анализ контрольных карт и результатов внедрения ¦ ¦ ¦ ¦статистических методов и т. Результаты измерений, предназначенные для последующей обработки, формируются в процессе работы модуля управления производством при вводе данных о фактическом изготовлении продукции. Прежде всего, нужно чётко записывать природу данных. ¦ ¦ОГметр, ЦЗЛ ¦ ¦ ¦ ¦Инспекционный контроль.

См. также