Размещено на http://www.allbest.ru/

ВВЕДЕНИЕ

Статистические методы, основанные на теории вероятности и математической статистики, могут быть использованы на всех этапах жизненного цикла продукции для оценки и учета степени ее неоднородности или вариабельности ее характеристик относительно требуемых значений или номиналов, а также учета настроенности и изменчивости процессов ее создания. Применение статистических методов позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии исследуемых явлений (объектов, процессов) в системе качества, прогнозировать и регулировать возникновение проблем в области качества и вырабатывать оптимальные управленческие решения не на основе эмоций, ощущений, интуиции, а на основе изучения фактических данных, тенденций и закономерностей.

Актуальность использования статистических методов в различных отраслях современного менеджмента непрерывно возрастает. Это вызвано прежде всего развитием рыночных отношений, конкурентной борьбы на рынках товаров и услуг, требованиями стандартов. В этих условиях резко возросли требования к качеству продукции.

В настоящее время в мировой практике статистические методы наиболее широко применяются для решения следующих инженерных и производственных задач:

- осуществление сбора и регистрации исходных данных в виде удобном для их последующего анализа и осмысления;

- проведение анализа и оценки качества продукции с помощью статистической обработки информации о качестве продукции, имеющей несомненно случайный характер;

- осуществление планирования и анализа результатов выборочного контроля качества продукции на различных этапах производственного процесса;

- применение процедур статистического анализа, регулирования и управления технологическими процессами;

- проведение оценки точности, настроенности и стабильности технологических процессов, а также оценки идентичности работы однотипного технологического оборудования;

- прогнозирование и контроль надежности продукции.

Статистические методы контроля качества в настоящее время приобретают всё большее признание и распространение в промышленности.

Научные методы статистического контроля качества используются в следующих отраслях:

* В машиностроении;

* В лёгкой промышленности;

* В области коммунальных услуг.

Статистическое регулирование качества результата процесса обеспечивается путем воздействия непосредственно на процесс.

Использование статистических методов помогает в понимании изменчивости, что позволяет организациям принимать оптимальное решение, повышать результативность и эффективность. Статистические методы способствуют применению имеющихся в наличии данных для принятия решения.

Статистические методы помогают в описании, анализе, интерпретации и моделировании даже при ограниченном количестве данных. Статистический анализ данных помогает понять природу, масштаб и причины изменчивости, способствуя устранению и предупреждению проблем, которые могут быть результатом такой изменчивости, а также постоянному улучшению.

Основное назначение статистических методов обеспечения качества - регистрация и анализ исходных статистических данных и предоставление фактического материала для корректировки и постоянного улучшения производственных процессов. Следует подчеркнуть, что применение этих методов не требует от производственного персонала какой-либо специальной подготовки в области математической статистики и теории вероятности.



1. Статистические методы в управлении качеством

Среди простых статистических методов, названных так ввиду их сравнительной несложности, убедительности и доступности, наибольшее распространение получили семь методов, выделенных в начале 50-х годов японскими специалистами под руководством К. Исикавы. В своей совокупности эти методы образуют эффективную систему методов контроля и анализа качества. С их помощью, по свидетельству самого К. Исикавы, может решаться от 50 до 95% всех проблем, находящихся в поле зрения производственников. Для применения семи простых методов не требует специального образования (стандартная японская программа обучения этим методам рассчитана на 20 занятий и ориентирована на уровень старшеклассников). О популярности семи простых методов можно судить по тому, что сегодня в японских фирмах ими владеют все - от президента до рядового рабочего.

Семь простых методов могут применяться в любой последовательности, в любом сочетании, в различных аналитических ситуациях, их можно рассматривать и как целостную систему, как отдельные инструменты анализа. В каждом конкретном случае предлагается определить состав и структуру рабочего набора методов. Хотя они являются простыми методами, но это отнюдь не значит, что при использовании многих из них нельзя воспользоваться компьютером, чтобы быстрее и без затруднений сделать подсчеты и наглядней представить статистические данные.

Согласно К. Исикаве в семь простых методов входят:

гистограммы

Строится на основе контрольного листка и показывает частоту попадания значений контролируемого параметра в заданные интервалы.

временные ряды

Стратификация или расслоение данных проводится при необходимости сравнения результатов аналогичных процессов, выполненных разными рабочими, или на разных станках, с применением разных материалов и в других случаях.

диаграммы Парето

Главное предположение диаграммы, что в большинстве случаев, подавляющее число дефектов возникает из-за небольшого числа важных причин. Следствием из поостренной диаграммы будет вывод о том, какие виды дефектов имеют большую долю среди остальных и, соответственно, на что следует обратить особое внимание.

причинно-следственные диаграммы Исикавы

Называют диаграммой «рыбий скелет». За основу диаграммы берется один показатель качества, принимающий вид прямой горизонтальной линии («хребет»), к которой присоединяются линиями главные причины, влияющие на показатель («большие кости хребта»). Вторичные и третичные причины, оказывающие влияние на старшие причины, соединяются также прямыми линиями («средние и мелкие кости»). После построения, необходимо проранжировать все причины по степени влияния на показатель.

контрольные листки

Позволяет в удобной форме регистрировать данные о дефектах, с которыми сталкивается контролер. В дальнейшем, становится источником статистической информации.

диаграммы рассеяния

Строится на основе парных данных (например, число дефектов от температуры воздуха в печи)зависимость которых необходимо исследовать. Диаграмма может дать информацию о форме распределения пар. На основе диаграммы возможно проведение корреляционного и регрессионного анализа.

контрольные карты

Принципы и способы построения контрольных карт будут рассмотрены далее.

Кроме того на начальной стадии работы часто используются еще два приема:

мозговая атака;

схема процесса.



2. Контрольные карты Шухарта

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 разладке технологического процесса могут служить:

выход точки за контрольные пределы; (процесс вышел из-под контроля);

расположение группы последовательных точек около одной контрольной границы, но не выход за нее, что свидетельствует о нарушении уровня настройки оборудования;

сильное рассеяние точек на контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении точности технологического процесса.

При наличии сигнала о нарушении производственного процесса должна быть выявлена и устранена причина нарушения. Таким образом, контрольные карты используются для выявления определенной причины, но не случайной. Под определенной причиной следует понимать существование факторов, которые допускают изучение. Разумеется, что таких факторов следует избегать. Вариация же, обусловленная случайными причинами необходима, она неизбежно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция проводится с использованием стандартных методов и сырья. Исключение случайных причин вариации невозможно технически или экономически нецелесообразно.

Контролироваться должны естественные колебания между пределами контроля. Нужно убедиться, что выбран правильный тип контрольной карты для определенного типа данных. Данные должны быть взяты точно той последовательности, как они собраны, иначе они теряют смысл. Не следует вносить изменений в процесс в период сбора данных. Данные должны отражать, как процесс идет естественным образом. Контрольная карта может указать на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции.

математический управление качество шухарт



2.1 Типы контрольных карт

Контрольные карты (КК) - инструмент, позволяющий отслеживать ход процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждать его отклонения от предъявляемых к процессу требований.

Результатом применения КК является получение объективной информации для принятия решений о стабильности процесса, разработки рекомендаций по улучшению качества выпускаемой продукции.

Существуют два основных типа контрольных карт: для качественных признаков (годен - негоден) и для количественных признаков. Для контроля по непрерывному признаку обычно строятся следующие контрольные карты:

X-карта. На эту контрольную карту наносятся значения выборочных средних для того, чтобы контролировать отклонение от среднего значения непрерывной переменной (например, диаметров поршневых колец, прочности материала и т.д.).

R-карта. Для контроля за степенью изменчивости непрерывной величины в контрольной карте этого типа строятся значения размахов выборок.

S-карта. Для контроля за степенью изменчивости непрерывной переменной в контрольной карте данного типа рассматриваются значения выборочных стандартных отклонений.

Для контроля качества продукции по альтернативному признаку обычно применяются следующие типы контрольных карт:

C-карта. В таких контрольных картах строится график числа дефектов (в партии, в день, на один станок, в расчете на 100 футов трубы и т.п.). При использовании карты этого типа делается предположение, что дефекты контролируемой характеристики продукции встречаются сравнительно редко, при этом контрольные пределы для данного типа карт рассчитываются на основе свойств распределения Пуассона (распределения редких событий).

U-карта. В карте данного типа строится график относительной частоты дефектов, то есть отношения числа обнаруженных дефектов к n - числу проверенных единиц продукции (здесь n обозначает, например, число футов длины трубы, объем партии изделий). В отличие от C-карты, для построения карты данного типа не требуется постоянство числа единиц проверяемых изделий, поэтому ее можно использовать при анализе партий различного объема.

Np-карта. В контрольных картах этого типа строится график для числа дефектов (в партии, в день, на станок), как и в случае С-карты. Однако, контрольные пределы этой карты рассчитываются на основе биномиального распределения, а не распределения редких событий Пуассона. Поэтому данный тип карт должен использоваться в том случае, когда обнаружение дефекта не является редким событием (например, когда обнаружение дефекта происходит более чем у 5% проверенных единиц продукции). Этой картой можно воспользоваться, например, при контроле числа единиц продукции, имеющих небольшой брак.

P-карта. В картах данного типа строится график процента обнаруженных дефектных изделий (в расчете на партию, в день, на станок и т.д.). График строится так же, как и в случае U-карты. Однако контрольные пределы для данной карты находятся на основе биномиального распределения (для долей), а не распределения редких событий. Поэтому P-карта наиболее часто используется, когда появление дефекта нельзя считать редким событием (если, например, ожидается, что дефекты будут присутствовать в более чем 5% общего числа произведенных единиц продукции).

Все перечисленные выше типы карт допускают возможность построения кратких карт для производственных серий (краткие контрольные карты) и контрольных карт для нескольких процессов (многопоточные групповые карты).

Контрольные карты позволяют проводить анализ возможностей процесса. Возможности процесса - это способность функционировать должным образом. Как правило, под возможностями процесса понимают способность удовлетворять техническим требованиям.

С помощью построения контрольных карт при наличии временной зависимости Вы можете проверить, лежат ли средние значения переменных в пределах области рассеяния, объясняемой действием случайных факторов, или же они выходят за пределы этой области. В общем случае подразделение данных может происходить не только по временным интервалам, а и посредством других подгрупп.

2.2 Алгоритм построения контрольных карт Шухарта

Алгоритм:

1. Анализ процесса.

В первую очередь необходимо задаться вопросом о существующей проблеме, потому что, при отсутствии их, проведение анализа не будет иметь смысла. Для большей наглядности, можно воспользоваться причинно-следственной диаграммой Исикавы(упоминалась выше, гл. 2). Для ее составления рекомендуется привлечение сотрудников из разных отделов и использование мозгового штурма. Проведя доскональный анализ проблемы, и выяснив факторы, на нее влияющие переходим ко второму этапу.

2. Выбор процесса.

Прояснив в предыдущем этапе влияющие на процесс факторы, нарисовав детальный скелет «рыбы»,необходимо выбрать процесс, который будет подвержен дальнейшему исследованию. Этот этап очень важен, потому что, выбор неверных показателей сделает всю контрольную карту менее эффективной, ввиду исследования малозначительных показателей. На этом этапе стоит осознавать, что выбор соответственного процесса и показателя определяет исход всего исследования и затрат, связанного с ним.

3. Сбор данных.

Цель данного этапа -- сбор данных о процессе. Для этого, необходимо спроектировать наиболее пригодный способ для сбора данных, выяснить, кто и в какое время будет проводить замеры. Если процесс не оснащен техническими средствами, позволяющими автоматизировать занесение и обработку данных, возможно применение одного из семи простых способов Исикавы - контрольных листков. Контрольные листки, фактически, представляют собой бланки, для регистрации исследуемого параметра. Их преимущество заключается в простоте использования и легкости обучения сотрудников. Если же на рабочем месте имеется компьютер, возможно занесение данных через соответствующие программные продукты.

В зависимости от специфики показателя, определяется частота, время сбора и объем выборки для обеспечения репрезентативности данных. Собранные данные являются основой для проведения дальнейших операций и вычислений.

После сбора информации, исследователь должен принять решение о необходимости группировки данных. Разбиение на группы зачастую определяет работоспособность контрольных карт. Здесь, с помощью уже проведенного анализа с применением причинно-следственной диаграммы можно установить факторы, по которым можно будет наиболее рационально сгруппировать данные. Следует учесть, что данные внутри одной группы должны обладать небольшой изменчивостью, в ином случае, данные могут быть ложноинтерпретированы. Также, если процесс делится с помощью стратифицирования на части, следует проанализировать каждую их частей в отдельности (пример: изготовление одинаковых деталей, разными работниками).

Изменение способа группирования, будет приводить к изменению факторов, которые образуют внутригрупповые вариации. Следовательно, необходимо изучить факторы, влияющие на изменение показателя, чтобы суметь применить правильную группировку.

4. Вычисление значений контрольной карты.

Контрольные карты Шухарта делятся на количественные и качественные (альтернативные) в зависимости от измеримости исследуемого показателя. Если значение показателя измеримо (температура, вес, размер, и др.) применяют карты значения показателя, размахов и двойные карты Шухарта. Напротив, если показатель не позволяет применять числовые измерения, используют типы карт, для альтернативного признака. Фактически, показатели, исследуемые по такому признаку, определяются как соответствующие или не соответствующие предъявляемым требованиям. Отсюда и использование карт для доли (числа) дефектов и числа соответствий (несоответствий) на единицу продукции.

Для любого типа карт Шухарта предполагается определение центральной и контрольных линий, где центральная линия (CL-control limit), фактически представляет собой среднее значение показателя, а контрольные границы (UCL-upper control limit; LCL-lower control limit) -- допустимые значения допуска.

На данном этапе исследователь должен вычислить значения CL, UCL, LCL.

5. Построение контрольной карты.

Итак, мы и подошли к наиболее интересному процессу - графическое отражение полученных данных. Итак, если данные заносились в компьютер, то с помощью среды программ Statistica или Excel, можно, быстро графически изобразить данные. Однако можно построить контрольную карту и, не имея специальных программ, тогда, по оси OY контрольных карт откладываем значения показателя качества, а по OX - моменты времени регистрации значений, в такой последовательности:

1) наносим на контрольную карту центральную линию (CL)

2) наносим границы (UCL; LCL)

3)отражаем, полученные в ходе исследования данные, путем нанесения соответствующего маркера в точку пересечения значения показателя и времени его регистрации. Рекомендуется использование разных типов маркеров для значений, находящихся внутри границ допуска и выходящих за эти границы.

6. Проверка стабильности и управляемости процесса.

Этот этап призван показать нам то, ради чего и проводились исследования - стабилен ли процесс. Под стабильностью (статистической управляемостью) понимают состояние, при котором гарантирована повторяемость параметров. Таким образом, процесс будет стабилен, только в том случае, если не происходят нижеперечисленные случаи.

Рассмотрим основные критерии нестабильности процесса:

1) Выход за контрольные границы

2) Серия - определенное число точек, неизменно оказывающееся по одну сторону от центральной линии -- (сверху)снизу.

Серия длиной в семь точек рассматривается как ненормальная. Кроме того, ситуацию следует рассматривать как ненормальную, если:

а) не менее 10 из 11точек оказываются по одну сторону от центральной линии;

б) не менее 12 из 14точек оказываются по одну сторону от центральной линии;

в) не менее 16 из 20точек оказываются по одну сторону от центральной линии.

3) тренд - непрерывно повышающаяся или понижающаяся кривая.

4) приближение к контрольным границам. Если 2 или 3 точки оказываются очень близки к контрольным границам, это свидетельствует о ненормальности распределения.

5) приближение к центральной линии. Если значения концентрируются около центральной линии, это может свидетельствовать о неверном выборе способа группировки, что делает размах слишком широким и приводит к смешиванию данных различным распределений.

6) периодичность. Когда, спустя, определенные равные промежутки времени, кривая идет то на «спад», то на «подъем».

7. Анализ контрольных карт.

Дальнейшие действия основываются на выводе о стабильности или нестабильности процесса. Если процесс не отвечает критериям стабильности, следует уменьшить влияние неслучайных факторов и, собрав новые данные, построить контрольную карту. Но, если процесс отвечает критериям стабильности, необходимо оценить возможности процесса. Чем меньше разброс параметров внутри границ допуска, тем выше значение показателя возможности процесса. Показатель отражает отношение ширины параметра и степень его разброса.



3. Цель и задачи курсовой работы

Целью данной работы является систематизация знаний в области менеджмента качества. Практическое закрепление знаний и формирование умений в области применения статистических методов контроля и управления качеством, а именно выбора, построения и анализа контрольных карт Шухарта.

Для анализа процесса необходимо выполнить несколько задач:

- выбрать вид контрольной карты

- провести расчеты в Exel

- построить графическое изображение

- провести анализ процесса

Результаты измерений представлены на рисунке 1.

Рисунок 1 - Результаты измерений



4. Построение контрольных карт Шухарта

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

Задачи построения контрольной карты Шухарта:

определить границы системной вариабельности процесса,

спрогнозировать поведение процесса в ближайшем будущем на основе прошлых данных о процессе.

Выходящий параметр процесса всегда имеет изменчивость вследствие воздействия различных факторов (кратковременных отклонений входов и внутренних параметров). Таких факторов обычно много, и поэтому они частично компенсируют друг друга. Вследствие этого в стабильном состоянии выходы процесса лежат в определённом коридоре - зоне системной вариабельности процесса. Вероятность выхода параметра за пределы этого коридора не равна нулю, но, как правило, мала.

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, от любых процессов организации.

4.1 Сбор данных

а) Выбор объема, частоты и числа подгрупп (n=20, частота выборок- 1раз в два часа, число подгрупп- 15);

Частота выборок - это интервалы времени.

б) Выбор вида контрольной карты

- S -карта т.к данные для контрольной карты являются количественными, процесс изготовления не однороден, объем выборки больше 9.

в) Расчет средних значений и размахов для каждой подгруппы:

(1)

где - среднее значение подгруппы;

n - объем выборки;

, - индивидуальные значения в подгруппе

Результаты средних значений и размахов, рассчитанных по формуле (1), представлены в приложении А.

г) Выбор шкал

Для карты разность между верхним и нижним краями шкалы должна быть примерно вдвое больше разности между наибольшим и наименьшим значениями средних подгрупп .

(Кв - Кн)*2

(5,59954-4,285593)*2 =2,627894

Для карты S цена деления шкалы должна быть такой же, как и для шкалы .

(1,439545 - 0,49273)*2 = 1,89363

д) Нанесение средних и размахов на контрольную карту

4.2 Вычисление контрольных границ

Вычисление среднего размаха и среднего для процесса рассчитывается по формуле:

(2)

0,966138



(3)

где k- число подгрупп

Значения верхней и нижней контрольных границ для карты стандартных отклонений определяются по формулам:

(4)

где - верхняя контрольная линия;

- коэффициент;

- среднее значение подгруппы

=1,49*0,966138=1,439545

(5)

где -нижняя контрольная линия;

- коэффициент;

- среднее значение подгруппы

=0,51*0,966138=0,49273

Значения верхней и нижней контрольных границ для карты средних значений определяются по формулам:

(6)

где - верхняя контрольная линия;

- коэффициент;

- среднее значение подгруппы

= 4,942567+0,68*0,966138= 5,59954

(7)

где - верхняя контрольная линия;

- коэффициент;

- среднее значение подгруппы

=4,942567-0,68*0,966138=4,285593

Для их вычисления, с целью замены громоздких формул, используют коэффициенты из специальных таблиц для построения контрольных карт, где значение коэффициента зависит от объема выборки. Коэффициенты для вычисления линий контрольных карт представлены в таблице 1.

Таблица 1- Коэффициенты для вычисления линий контрольных карт

Значения верхней и нижней контрольных границ средней трети для карты средних значений рассчитываются по формуле:

(8)

где - верхняя контрольная граница на карте средних значений;

- нижняя контрольная граница на карте средних значений

5,59954-4,285593=1,313947

A/3=B (9)

1,313947/3=0,4379823

(10)

где - верхняя контрольная граница на карте средних значений;

-верхняя контрольная граница средней трети

5,59954-0,4379823=5,161558

(11)

4,285593+0,4379823=4,723535

Значения верхней и нижней контрольных границ средней трети для карты стандартных отклонений рассчитываются по формуле:

(12)

где - верхняя контрольная граница на карте стандартных отклонений;

- нижняя контрольная граница на карте стандартных отклонений

1,439545-0,49273=0,946815

A/3=B (13)

0,946815/3=0,315605

(14)

где - верхняя контрольная граница на карте стандартных отклонений;

-верхняя контрольная граница средней трети

1,439545- 0,315605=1,12394

(15)

0,49273+0,315605=0,808335



5. Анализ полученных контрольных карт

Для анализа процесса с помощью контрольных карт Шухарта предусмотрен набор из восьми критериев (тестов). Выявление положительного результата одного из тестов говорит о том, что в процессе обнаружены особые случаи или о том, что процесс выходит из-под контроля, становится статистически неуправляемым. Анализ карт представлен в таблице 2.

Таблица 2 - Особые причины

Вид особой причины	S карта	Х карта	Значение особой причины
Точки вне контрольных границ	-	-	-
Цикличность точек	-	-	-
Тренды	+	-	-возможен сдвиг процесса
Сдвиги точек	-	-	-
Серии точек	-	4 точки подряд, начиная с 12, последовательно убывают	- изменение среднего процесса - изменение измерительного процесса
Разброс точек внутри контрольных границ	Около 60 % точек лежат внутри средней трети. В двух внешних третях лежит 40% точек	Около 73% точек лежат внутри средней трети. В двух внешних третях лежит только 27% точек	-контрольные границы или точки ошибочны; -процесс или метод извлечения выборок расслаивается; -данные редактированы.

По X-карте и S-карте видно, что процесс находится в состоянии статистической управляемости. Нет точек, выходящих за границы полей допусков. Но возможны некоторые отклонения, связанные с изменением измерительного процесса, методом извлечения выборок либо иной другой причиной.



5.1 Мероприятия по совершенствованию технологического процесса

Совершенствование технологического процесса производства требует создания высокоэффективного оборудования для контроля на всех его этапах, начиная от проверки качества исходных материалов и комплектующих изделий и заканчивая проверкой готовой продукции.

Совершенствование технологических процессов производства оборудования и их автоматизация обеспечивают высокую однородность выпускаемого оборудования. Это повышает его показатели надежности и уменьшает дисперсию времени возникновения отказов. Большая интенсивность отказов в начале эксплуатации оборудования объясняется скрытыми дефектами деталей и узлов. Таких деталей и узлов будет значительно меньше при совершенных технологических процессах производства оборудования и при его полной автоматизации. Однако насколько бы совершенны ни были технологические процессы производства и их автоматизация возможны отклонения качества продукции от требуемого по ряду закономерных или случайных причин, приводящих к нарушению нормального технологического процесса. Статистический контроль качества, проводимый при производстве деталей, узлов и единиц оборудования непрерывно, позволяет выявить эти причины, повлиять должным образом на технологический процесс и отбраковать дефектную продукцию, а следовательно, добиться высокой надежности и однородности выпускаемого оборудования.

На повышение качества изделия можно оказывать влияние путем совершенствования технологии и ее оснащенности средствами механизации, автоматизации и контроля, организационных улучшений, к которым относятся лучшая организация производства и труда, повышение квалификации работников, достижение ритмичности процессов сборки, экономического воздействия через систему оплаты труда и материальную заинтересованность сборщиков в повышении качества, а также путем постоянного наблюдения за состоянием уровня качества. Эти основные и ряд других второстепенных звеньев являются обычно содержанием общей системы управления качеством.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате выполненной работы были решены поставленные задачи в соответствии с заданием на курсовую работу, а именно:

- собраны исходные данные;

- приведены расчеты;

- построены контрольные X и S карты;

- проведен анализ управляемости процесса, основанного на выявлении ситуаций неуправляемого состояния процесса.

Построены контрольные карты средних арифметических и средних квадратичных отклонений, анализ которых показал, что процесс находится в статистически управляемом состоянии, но не исключены отклонения процесса.

При выполнении данной курсовой работы познакомилась с основными статистическими методами. Применила к реальному процессу один из методов - контрольные карты и убедилась в удобстве их использования.



СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСОЧНИКОВ

1. ГОСТ Р50779.42-99 «Статистические методы. Контрольные карты Шухарта»

2. Статистическое управление процессами при помощи контрольных карт: Метод.рек. /Сост.: Ю. Г. Сильвестров: ГОУ ВПО «СибГИУ». - Новокузнецк, 2003 - 17 с.

3. Статистическое управление процессами при помощи контрольных карт: Метод.рек. /Сост.: Ю. Г. Сильвестров: ГОУ ВПО «СибГИУ». - Новокузнецк, 2009 - 17 с.

4. Гличев А. В. “Современные методы управления качеством” “Стандарты и качество” // №4,9,1996г.

Размещено на Allbest.ur