Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО РФ ПО ОБРАЗОВАНИЮ

АНГАРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ ТЕХНИЧЕСКАЯ АКАДЕМИЯ

Кафедра автоматизации и электроснабжения промышленных предприятий

Аналитический обзор

на тему

«Статистические методы контроля качества»

Выполнила

студентка группы АТП-09-2

Щур Е.В.

Приняла

кандидат технических наук, доцент

Кузьменко Н.В.

г. Ангарск 2012г.

Содержание

Введение

1. Статистические методы контроля качества продукции

2. Элементарный статистический метод

2.1 Карта Парето

2.2 Причинно-следственный анализ

2.3 Группировка данных по общим признакам

2.4 Гистограмма

2.5 Диаграмма разброса

2.6 График

2.7 Контрольная карта

3. Промежуточный статистический метод

3.1 Теория выборочных исследований

3.2 Статистический выборочный контроль

4. Передовой статистический метод

4.1 Методы с использованием ЭВМ

Вывод

Список использованной литературы

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.

статистический выборочный контроль качество

1. Статистические методы контроля качества продукции

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.

Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса. Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин.

Статистические методы по степени трудности можно подразделить на 3 категории:

1) Элементарный статистический метод включает так называемые 7 «принципов»:

- Карта Парето;

- Причинно-следственный анализ;

- Группировка данных по общим признакам;

- Контрольный лист;

- Гистограмма;

- Диаграмма разброса (анализ корреляции через определение медианы);

- График и контрольная карта. Контрольные карты графически отражают динамику процесса, т.е. изменение показателей во времени. На карте отмечен диапазон неизбежного рассеивания, который лежит в пределах верхней и нижней границ. С помощью этого метода можно оперативно проследить начало дрейфа параметров по какому либо показателю качества в ходе технологического процесса для того чтобы проводить предупредительные меры и не допускать брака готовой продукции.

Эти принципы должны применяться всеми без исключения - от главы фирмы до простого рабочего. Ими пользуются не только в производственном отделе, но и в таких отделах, как отделы планирования, маркетинга, материально-технического снабжения.

2) Промежуточный статистический метод включает:

- Теорию выборочных исследований;

- Статистический выборочный контроль;

- Различные методы проведения статистических оценок и определения критериев;

- Метод применения сенсорных проверок;

- Метод расчета экспериментов.

Эти методы рассчитаны на инженеров и специалистов в области управления качеством.

3) Передовой (с использованием ЭВМ) статистический метод включает:

- Передовые методы расчета экспериментов;

- Многофакторный анализ;

- Различные методы исследования операций.

2. Элементарный статистический метод

2.1 Карта Парето

Диаграмма Парето строится в виде столбчатого графика и показывает в убывающем порядке относительное влияние каждой причины на общую проблему. Кроме того, на диаграмме обычно приводят кумулятивную кривую накопленного процента причин.

Диаграмма Парето позволяет анализировать проблемы из любой сферы деятельности предприятия, в том числе в сфере управления качеством. Причины изменений качества делятся на две группы: немногочисленные существенно важные и многочисленные несущественные. Устраняя причины первой группы, можно устранить почти все потери, вызванные снижением качества.

Диаграмму Парето целесообразно применять вместе с причинно-следственной диаграммой.

При использовании диаграммы Парето обычно сначала строят диаграмму по результатам деятельности для выявления главной из существующих проблем. Затем строят диаграмму по причинами для выявления главных причин этой проблемы и её решения и т.д. После проведения корректирующих мероприятий диаграмму Парето можно вновь построить и проверить эффективность проведённых улучшений.

При использовании диаграммы Парето для контроля важнейших факторов распространён АВС-анализ. Например, если на складе находится большое число деталей, проводить контроль всех деталей без всякого различия неэффективно. Но если разделить детали на группы по их стоимости, то на долю группы наиболее дорогих деталей (группа А), составляющих 20-30% от общего числа деталей, придётся 70-80% от общей стоимости всех деталей. На долю группы самых дешёвых деталей (группа С), составляющей 40-50% от всего количества деталей, придётся всего 5-10% от общей стоимости. Стоимость промежуточной группы (группа В) составляет 20-30% от общей стоимости. Контроль деталей на складе будет эффективным, если контроль деталей группы А будет самым жёстким, а контроль деталей группы С - упрощённым.

Рекомендуется составлять несколько вспомогательных диаграмм, входящих в состав группы А, с тем чтобы, последовательно анализируя их, в конечном итоге составить отдельную диаграмму Парето для конкретных явлений недоброкачественности.

2.2 Причинно-следственный анализ

Причинная зависимость это связь явлений, одно из которых порождает другое. Первое явление называется причиной, а второе следствием. Во времени причина всегда предшествует следствию. Но причинно-следственную связь нельзя сводить к простой последовательности событий. Из того, например, что самолет взлетает после того как в него загружают багаж, не следует, что факт появления багажа на борту есть причина полета воздушного судна.

2.3 Группировка данных по общим признакам

Группировка -- это метод, при котором вся исследуемая совокупность разделяется на группы по какому-то существенному признаку.

Группировка представляет собой способ подразделения рассматриваемой совокупности данных на однородные по изучаемым признакам группы. Это делается с целью изучения структуры этой совокупности либо взаимосвязей между отдельными элементами этой совокупности. С помощью группировки можно выявить влияние отдельных единиц на средние итоговые показатели. Так, например, группировка рабочих данной организации по уровню производительности труда используется с целью выявления влияния высокой производительности труда отдельных рабочих на среднюю производительность по организации и для определения резерва, кроющегося в повышении производительности труда всех рабочих до уровня передовых рабочих.

Как будет показано в статьях данного сайта, наибольшее распространение в экономическом анализе имеет группировка по факторам, связанным:

· с трудовыми ресурсами, т.е. с живым трудом;

· со средствами труда, т.е. с основными производственными фондами;

· с предметами труда, т.е. с материальными ресурсами.

Эти три группы факторов оказывают влияние на объем продукции, выпускаемой данной организацией.

2.4 Гистограмма

Метод гистограмм является эффективным инструментов обработки данных и предназначен для текущего контроля качества в процессе производства, изучения возможностей технологических процессов, анализа работы отдельных исполнителей и агрегатов. Гистограмма- это графический метод представления данных , сгруппированных на частоте попадания в определенный интервал;

Гистограмма - это серия столбиков одинаковой ширины, но разной высоты, показывающая рассеяние и распределение данных. Ширина столбика - это интервал в диапазоне наблюдений, высота - количество данных, приходящихся на тот или иной интервал, т.е. частность. По существу, гистограмма отображает распределение исследуемого показателя. Гистограмма позволяет оценить характер рассеивания показателя и разобраться в том, на, чём следует сосредоточить усилия по улучшению.



Рис 6.1. Характерные типы гистограмм

На рис. 6.1,а показан обычный тип гистограммы с двусторонней симметрией, что указывает на стабильность процесса.

На рис 6.1,б в распределении имеется два пика (двугорбая гистограмма). Такая гистограмма получается при объединении двух распределений, например, в случае двух видов сырья, изменения настройки процесса или объединения в одну партию изделий, обработанных на двух разных станках. Требуется расслоение продукции.

На рис. 6.1,в показана гистограмма с обрывом. Такое распределение получается, когда невозможно получить значение ниже (или выше) некоторой величины. Подобное распределение имеет место также, когда из партии исключены все изделия с показателем ниже (и/или выше) нормы, т.е. изначально это была партия с большим количеством дефектных изделий. Такое же распределение получается, когда измерительные приборы были неисправны.

На рис. 6.1,г показана гистограмма с островком. Получается при ошибках в измерениях, или когда некоторое количество дефектных изделий перемешано с доброкачественными.

На рис. 6.1,д показана гистограмма с прогалами («гребёнка»). Получается, когда ширина интервала не кратна единице измерения или при ошибках оператора.

На рис. 6.1,е показана гистограмма в форме плато. Получается, когда объединяются несколько распределений при небольшой разнице средних значений. В этом случае требуется расслоение.

2.5 Диаграмма разброса

Диаграмма рассеяния (разброса) показывает взаимосвязь между двумя видами связанных данных и подтверждает их зависимость. Такими двумя видами данных могут быть характеристика качества и влияющий на неё фактор, две различных характеристики качества, два фактора, влияющих на одну характеристику качества, и т.д.

Для построения диаграммы рассеяния нужно не менее 30 пар данных (x,y). Оси x и y строят так, чтобы длины рабочих частей были примерно одинаковы. На диаграмму наносят точки (x,y), название диаграммы, а также интервал времени, число пар данных, названия осей, ФИО, должность исполнителя, и т.д. Точки, далеко отстоящие от основной группы, являются выбросами, и их исключают.

Возможны различные варианты скоплений точек. Для установления силы связи полезно вычислить коэффициент корреляции по формуле

Коэффициент корреляции используют только при линейной связи между величинами. Значение r находится в пределах от -1 до +1. Если r близко к 1, имеется сильная положительная корреляция (сильная связь между рядами данных). Если r близко к -1, имеется сильная отрицательная корреляция. При r, близком к 0, корреляция слабая (отсутствует). Если r близко к 0,6 (или -0,6), корреляционная зависимость считается существующей.

Характерные варианты скоплений точек показаны на рис. 5.1.

Рис 5.1 Характерные варианты скоплений точек на диаграммах рассеяния

Можно оценить достоверность коэффициента корреляции. Для этого вычисляют его среднюю ошибку по формуле

При r/mr 3 коэффициент корреляции считается достоверным, т.е. связь доказана. При r/mr < 3. связь недостоверна.

Диаграмма разброса - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Эти две переменные могут относиться к:

· характеристике качества и влияющему на нее фактору;

· двум различным характеристикам качества;

· двум факторам, влияющим на одну характеристику качества.

При наличии корреляционной зависимости между двумя факторами значительно облегчается контроль процесса с технологической, временной и экономической точек зрения. Диаграмма разброса в процессе контроля качества используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов.

2.6 График

Графики дают возможность оценить состояние процесса на данный момент, а также спрогнозировать более отдалённый результат по тенденциям процесса, которые можно обнаружить на графиках (конечно, надо учитывать, что такие прогнозы могут быть во многих случаях достаточно условными). При отражении на графике изменения данных во времени график ещё называют временным рядом.

Обычно используют следующие виды графиков:

1. Выраженный ломаной линией

2. Столбчатый

3. Круговой

График, выраженный ломаной линией, применяется, когда необходимо самым простым способом представить изменение данных за определённый период времени, например, изменение размера ежегодной выручки от продажи изделий, объёма производства или доли дефектных изделий.

2.7 Контрольная карта

В управлении производством, бизнес-процессами -- визуальный инструмент, график изменения параметров выборки, для обеспечения статистического контроля качества. Чаще всего, представляет собой график средних и среднеквадратичного отклонения. Различают контрольные карты для количественных и качественных признаков.

Контрольные карты впервые введены в 1924 году Уолтером Шухартом с целью исключения отклонений, вызванных не случайными причинами, а при нарушении процесса обработки деталей (технологии обработки).

Цель построения контрольной карты Шухарта -- выявление точек выхода процесса из устойчивого состояния для последующего установления причин отклонения и их устранения.

Задачи построения контрольной карты Шухарта:

- определить возможности процесса,

- определить точки флуктуации,

- спрогнозировать качество процесса.

Выходящий параметр процесса всегда имеет изменчивость вследствие воздействия различных шумов (малых кратковременных отклонений входов и внутренних параметров). Факторов слабых (малых) шумов обычно много, и поэтому они частично компенсируют друг друга. Вследствие этого в устойчивом состоянии выходы процесса лежат в определённом коридоре. Вероятность выхода параметра за пределы коридора под воздействием только шумов мала.

Если доказать влияние отдельного фактора шумов на отклонение выхода с требуемой вероятностью невозможно, то этот фактор называют незначимым.

Некоторые слабые факторы шумов становятся значимыми при большой выборке, но при этом их влияние все равно будет очень малым, так как факторов, вызывающих шумы, много. Практический интерес представляют крупные отклонения выходного параметра, превышающие обычную его изменчивость. Обычно крупные отклонения являются значимыми. Величину называют статистически значимой, если мала вероятность случайного возникновения её или ещё более крайних величин.

При введении контрольных карт в организации важно определить первоочередные проблемы и использовать карты там, где они наиболее необходимы. Сигналы о проблемах могут исходить от систем управления дефектами, от претензий потребителей

3. Промежуточный статистический метод

3.1 Теория выборочных исследований

Методики выборочных исследований -- это способы отбора малого числа единиц из генеральной совокупности, позволяющие исследователям делать выводы о природе этой совокупности по результатам изучения выборки. Выборочные исследования применяется при опросах общественного мнения и опросах потребителей, чтобы по ответам выборки сделать выводы о том, как будет голосовать население в день выборов или как потребители воспримут новый товар или новую телевизионную программу. Понятие выборочных исследований применяется не только в сфере экспериметрических исследований, но распространяется и на повседневную жизнь, как в тех случаях, когда мы судим о новом супермаркете по первому посещению или решаем, что все жаркое не дожарено, попробовав кусок из своей тарелки.

3.2 Статистический выборочный контроль

Например, в лоток высокоскоростного автоматического пресса после обработки поступает 50 или 100 деталей, из которых проверку проходят только первая и последняя. Если обе детали не имеют дефектов, то все детали данной партии считаются хорошими. Однако, если последняя деталь окажется бракованной, то будет найдена и первая дефектная деталь в партии; весь брак будет изъят и приняты меры к устранению причины дефекта. Для того чтобы ни одна партия деталей не избежала контроля, пресс автоматически отключается после обработки очередной партии заготовок.

Применение выборочного статистического контроля имеет эффект всеобъемлющего контроля только тогда, когда каждая производственная операция будет выполняться стабильно благодаря тщательной отладке оборудования и обслуживанию инструмента, исключив тем самым случайное появление дефектов. В таких случаях распределение колебания параметров изделия (в пределах 6-кратного стандартного отклонения) будет относительно невелико по сравнению с запроектированными допусками и отклонение значения действительной средней величины параметра детали относительно его номинального значения также будет небольшим. При таких условиях выборочный контроль гарантирует качество всех деталей в лотке.

Таким образом, контроль всех деталей заменяется обычным выборочным контролем, подобно тому, как и сам метод контроля в процессе производства был разработан для того, чтобы заменить специальных контролеров. Однако эти традиционные методы контроля качества уступили место методу автономного контроля на всех производственных стадиях. Такой подход к проблеме контроля качества продукции называется «дзидока», или автономный контроль качества непосредственно на рабочих местах.

4. Передовой статистический метод

4.1 Методы с использованием ЭВМ

Передовой (с использованием ЭВМ) статистический метод включает:

- Передовые методы расчета экспериментов;

- Многофакторный анализ; .

- Различные методы исследования операций.

Этому методу обучается ограниченное количество инженеров и техников, поскольку он применяется при проведении очень сложных анализов процесса и качества. Основная проблема, связанная с применением статистических методов в промышленности, это ложные данные и данные, не соответствующие фактам. Различные данные и факты предоставляются в двух случаях. Первый случай касается искусно созданных или неверно подготовленных данных, а второй касается неверных данных, подготовленных без применения статистических методов. Применение статистических методов, включая наиболее сложные, должно стать распространенным явлением. Также не следует забывать об эффективности простых методов, без овладения которыми применение более сложных методов не представляется возможным. Технический прогресс нельзя отделить от применения статистических методов, обеспечивающих повышение качества выпускаемой продукции, повышение надежности и снижение расходов на качество.

Вывод

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 использованной литературы

1. Исикава К. Японские методы управления качеством: Сокр. пер. с англ. М.: Экономика, 1998.

2. Ноулер Л. и др. Статистические методы контроля качества продукции. Пер. с англ. - 2-е русск. Изд. М.: Издательство стандартов, 1989.

3. Окрепилов В.В. Швец В.Е. Рубцов Ю.Н. Служба управления качеством продукции. Л.: Лениздат, 1990.

Размещено на Allbest.ru