Основы квалиметрии и управления качеством

4

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство по образованию РФ

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Тульский государственный университет

Кафедра «Инструментальные и метрологические системы»

Контрольно - курсовая работа

по дисциплине «Основы квалиметрии и управления качеством»

Выполнил:

Студент гр. 620541 Шмытова И.А.

Проверил:

Профессор, д.т.н.

Протасьев В.Б.

Тула 2007

Аннотация

В первой части работы проводится экспертная оценка методом попарного сравнения.

Сущность экспертных методов заключается в усреднении полученных различными способами мнений (суждений) специалистов - экспертов по рассматриваемым вопросам.

При парном сравнении эксперт сопоставляет исследуемые объекты по их важности попарно, устанавливая в каждой паре наиболее важный.

В результате сравнения эксперт высказывает мнение о важности того или иного объекта, т.е. отдает одному из них предпочтение. Для упорядочения всех рассматриваемых объектов необходима последующая обработка результатов сравнения.

Во второй части работы приводится построение и анализ диаграммы Парето.

Этот метод оценки качества позволяет выявлять доминирующие факторы как положительные, так и отрицательные, и определять правильность принимаемых решений.

Если диаграмма Парето строится в течении каждого месяца, то служба качества немедленно определяет причину брака и намечает мероприятия по ее устранению.

В третьей части работы приведено построение последовательного плана выборочного приемочного контроля.

Приемочный контроль различают на обычный выборочный контроль, при котором контролируется вся выборка, и выборочный последовательный, при котором контролируется только её часть.

Суть выборочного контроля состоит в том, что по результатам контроля выборки мы принимаем решение о приеме или браковке всей партии.

Содержание

Введение

Часть 1. Выполнение экспертизы методом попарного сравнения

Часть 2. Построение диаграммы Парето

Часть 3. Построение выборочного контроля

Заключение

Список используемой литературы

Введение

парето экспертный качество

В наши дни происходит постоянный рост требований потребителей к продукции, бурное развитие технологий, динамичное изменение условий конкурентной борьбы. Поэтому удовлетворение нужд и запросов потребителя невозможно без постоянного совершенствования организационной деятельности, направленной на улучшение качества продукции и услуг.

Всеобщее управление качеством - это методы, нацеленные на получение качественной продукции, удовлетворение требований потребителя и получение выгоды для производителя.

Цель данной работы заключается в изучении объективных тенденций и закономерностей функционирования экономических, социальных процессов и всеобщего управления качеством. В ней излагаются методы всеобщего управления качеством, включая анализ Парето, метод попарного сравнения, последовательный план выборочного приемочного контроля.

Часть I. Выполнение экспертизы методом попарного сравнения

Задание. Провести экспертизу 8 изделий, используя систему баллов 1…10, 8 экспертов, и выполнить 3 приближения.

В основе всех экспертных методов заложен принцип попарного сравнения. Эксперт мысленно выражает ощущения о различных видах продукции и отдает предпочтение одному из них, т. е. ставит определенный балл.

Использование группы экспертов позволяет получить более точные результаты. Экспертная группа готовиться следующим образом: 1) тестирование; 2) самоанализ экспертов; 3) проверка согласованности мнений.

Необходимо обеспечить заданную точность экспертизы при минимальных финансовых затратах. Минимально возможное число экспертов - 2, максимальное - не ограниченно. Но практически приглашают 5-7 экспертов, имеющих опыт работы.

В данной работе участвует 8 экспертов.

Построим таблицу для определения отклонения суммы рангов от среднего арифметического.

Таблица 1.

№ объекта экспертизы	Оценки эксперта	Сумма рангов	Откл. от средн.	Квадрат отклонения
	1	2	3	4	5	6	7	8
1	3	4	4	4	3	4	4	5	31	-6	36
2	8	7	8	7	9	8	9	7	63	26	676
3	4	3	3	3	3	3	3	3	25	-13	169
4	1	1	1	2	1	2	2	2	12	-25	625
5	5	4	3	5	4	4	5	3	33	-4	16
6	7	8	6	6	7	6	6	8	54	17	289
7	6	6	7	7	8	6	7	8	55	18	324
8	2	3	3	4	3	3	3	2	23	-13	169

 W - коэффициент конкордации. С помощью его определяют согласованность мнений экспертов.

n - число экспертов (n = 8)

m - число объектов экспертизы (m = 8)

Q_ср - среднее арифметическое число рангов:

Q_ср =(31+63+25+12+33+54+55+23)/8=37

S - сумма квадратов отклонений:

S = 36+676+169+625+16+289+324+169=2268.

Вычислим W:

W=12·2268:64(512-8)=0,84

0<W<1 - теоретически; W Є [0,8; 0,95] - норма.

Значит, группа экспертов подобрана правильно.

Составим матрицу сравнения, рассчитаем приближения и сделаем на основе таблицы выводы.

Таблица 2.

j i	Эксперты	Qi(1	qi (1)	Qi(2)	qi (2)	Qi(3)	qi (3)
	1	2	3	4	5	6	7	8
1	3	4	4	4	3	4	4	5	31	0,105	1143	0,105	42217	0,105
2	8	7	8	7	9	8	9	7	63	0,213	2358	0,216	87026	0,216
3	4	3	3	3	3	3	3	3	25	0,0845	919	0,0841	33939	0,0841
4	1	1	1	2	1	2	2	2	12	0,0405	440	0,0402	16210	0,0402
5	5	4	3	5	4	4	5	3	33	0,111	1234	0,113	45526	0,113
6	7	8	6	6	7	6	6	8	54	0,182	2012	0,184	74377	0,184
7	6	6	7	7	8	6	7	8	55	0,186	1980	0,181	73091	0,181
8	2	3	3	4	3	3	3	2	23	0,0777	846	0,0774	31247	0,0774
?:	296	1	10932	1	403633	1

1) Первоначальный результат экспертизы может рассматриваться как первое приближение.

Первое приближение:

Q_i(n) = ? Q_i

q_i(n) = ? Q_i/? Q_i(n)

Q₁(2) = 3+4+4+4+3+4+4+5=31;

Q₂(1) =8+7+8+7+9+8+9+7=63;

Q₃(1) =4+3+3+3+3+3+3+3=25;

Q₄(1) =1+1+1+2+1+2+2+2=12;

Q₅(1) = 5+4+3+5+4+4+5+3 =33;

Q₆(1) =7+8+6+6+7+6+6+8=54;

Q₇(1) =6+6+7+7+8+6+7+8=55;

Q₈(1) =2+3+3+4+3+3+3+2=23.

q_i(1) = 31/296 = 0,105 и т.д.

2) Во втором приближении сумма баллов первого изделия определяется умножением суммы баллов первого приближения на его экспертные оценки и складыванием результатов между собой.

Второе приближение:

Q₁(2) = 31•3+63•4+25•4+12•4+33•3+54•4+55•4+23•5=1143;

Q₂(2) = 31•8+63•7+25•8+12•7+33•9+54•8+55•9+23•7=2358;

Q₃(2) =31•4+63•3+25•3+12•3+33•3+54•3+55•3+23•3=919;

Q₄(2) =31•1+63•1+25•1+12•2+33•1+54•2+55•2+23•2=440;

Q₅(2) =31•5+63•4+25•3+12•5+33•4+54•3+55•5+23•3=1234;

Q₆(2) = 31•7+63•8+25•6+12•6+33•7+54•6+55•6+23•8=2012;

Q₇(2) = 31•6+63•6+25•7+12•7+33•8+54•6+55•7+23•8=1980;

Q₈(2) = 31•2+63•3+25•3+12•4+33•3+54•3+55•3+23•2=846.

q₁(2) = 1143/10932 = 0,115;

q₂(2) = 2358/10932= 0,216;

q₃(2) = 919/10932= 0,0841;

q₄(2) = 440/10932= 0,0402;

q₅(2) = 1234/10932= 0,113;

q₆(2) = 2012/10932= 0,184;

q₇2) = 1980/10932= 0,181;

q₈2) = 846/10932= 0,0774.

3) Третье приближение:

Q₁(3) = 1143•3+2358•4+919•4+440•4+1234•3+2012•4+1980•4+846•5 = 42217;

Q₂(3) =1143•8+2358•7+919•8+440•7+1234•9+2012•8+1980•9+846•7 = 87026;

Q₃(3) =1143•4+2358•3+919•3+440•3+1234•3+2012•3+1980•3+846•3 = 33939;

Q₄(3) =1143•1+2358•1+919•1+440•2+1234•1+2012•2+1980•2+846•2 = 16210;

Q₅(3) =1143•5+2358•4+919•3+440•5+1234•4+2012•4+1980•5+846•3 = 45526;

Q₆(3) =1143•7+2358•8+919•6+440•6+1234•7+2012•6+1980•6+846•8 = 74377; Q₇(3) =1143•6+2358•6+919•7+440•7+1234•8+2012•6+1980•7+846•8 = 73091;

Q₈(3) =1143•2+2358•3+919•3+440•4+1234•3+2012•4+1980•3+846•2 = 3127.

q₁(3) = 42217/403633 = 0,105;

q₂(3) = 87026/4203633 = 0,216;

q₃(3) = 33939/403633 = 0,0841;

q₄(3) = 16210/403633 = 0,0402;

q₅(3) = 45526/403633 = 0,113;

q₆(3) = 74377/403633 = 0,184;

q₇(3) = 73091/403633 = 0,181;

q₈(3) = 31247/403633 = 0,0774.

Анализ первого приближения показал, что товар №4 имеет явно самые худшие свойства. Было бы лучше после первого приближения изъять его из экспертизы.

Составим ранжированный ряд товара на основе таблицы №2:

Q2 > Q > Q > Q5 > Q 1 > Q3 > Q8 > Q4

По данным таблицы можно судить об изменениях разности между приближениями.

?_1,2 = q₁(2) - q₁(1) = 0,105-0,105= 0;

?_2,3 = q₁(3) - q₁(2) = 0,105-0,105= 0;

?_1,2 = q₂(2) - q₂(1) = 0,216-0,213=0,003;

?_2,3 = q₂(3) - q₂(2) =0,216-0,216=0;

?_1,2 = q₃(2) - q₃(1) = 0,0841-0,0845=-0,0004;

?_2,3 = q₃(3) - q₃(2) = 0,00841-0,00841=0;

?_1,2 = q₄ (2) - q₄(1) = 0,0402-0,0405=-0,0003;

?_2,3 = q₄(3) - q₄(2) = 0,0402-0,0402=0;

?_1,2 = q₅(2) - q₅(1) = 0,113-0,111=0,002;

?_2,3 = q₅(3) - q₅(2) = 0,111-0,111=0;

?_1,2 = q₆(2) - q₆(1) = 0,184-0,182=0,002;

?_2,3 = q₆(3) - q₆(2) = 0,184-0,184=0;

?_1,2 = q₇(2) - q₇(1) =0,181-0,186=-0,005;

?_2,3 = q₇(3) - q₇(2) = 0,181-0,181=0;

?_1,2 = q₈(2) - q₈(1) = 0,0774-0,0777=-0,0003;

?_2,3 = q₈(3) - q₈(2) = 0,0774-0,0774=0.

Вывод. Третье приближение является избыточным. Достаточно было выполнить два предыдущих (первое и второе приближения).

Часть II. Построение диаграммы Парето

Задание. Построить диаграмму Парето и сделать анализ результатов построения.

Диаграмма Парето используется для исследования широкого круга проблем, начиная с их классификации. Каждый из выявленных факторов оценивается, например, суммой потерь, а далее все факторы располагаются в порядке убывания и поле диаграммы разделяется на три зоны A, B, С. Поэтому диаграмму Парето чаще называют диаграммой ABC.

Группа А: содержит три самых важных фактора, которые дают 70-80% значимости.

Группа B: содержит три фактора, которые дают 10-25% значимости.

Группа С: включает все остальные факторы и обеспечивает 5-10% значимости.

Диаграмма Парето строится на основе правила 20:80. Т. е. 20% факторов определяет на 80% качество процесса. Задача - выявить эти факторы.

Чтобы решить проблемы с низким качеством продукции, необходимо уяснить сущность явления по каждому конкретному виду дефекта.

Построим диаграмму Парето. Пример.

Служба качества металлургического завода выпускает корпуса шиберной задвижки используемые в нефтепроводах, в течении месяца была собраны данные о наличии брака. Была поставлена задача по уменьшению брака. Было решено построить диаграмму Парето.

Для построения диаграммы Парето выявили операции, обеспечивающие различные виды брака: газовые раковины, окалины, пригар, сварочный шлак, наслоение металла, трещины, земляные засоры, несоответствие размеров отливки с размерами в конструкторской документации.

Таблица 3.

Вид брака и число бракованных изделий, катушки	Потеря от брака, тыс. руб.	Потеря от брака, %
1. Несоответствие размеров отливки с размерами в конструкторской документации. 60 шт. 2. Земляные засоры. 60 шт. 3. Газовые раковины.50 шт. 4. Трещины. 40 шт. 5. Сварочный шлак. 50 шт. 6. Пригар. 30 шт. 7. Наслоение металла. 5 шт. 8. Окалины. 8 шт. 9. Прочие причины.	1750 1200 850 200 110 75 15 10 500	37,15 25,48 18,05 4,25 2,34 1,59 0,32 0,21 10,5
	4140	100

При построении диаграммы Парето необходимо:

1. Выявить операции, «обеспечивающие» различные виды брака;

2. Расположить выявленные причины в порядке убывания и обозначит зоной A, B, C;

3. Не выявленные факторы занести в графу «Прочие».

Прочие причины, согласно правилу, заносятся в группу С в конце диаграммы.

Анализ диаграммы:

1. Первостепенное внимание обращаем на зону A и здесь используем наиболее жесткий контроль, пытаемся найти решение по сокращению брака.

Чаще всего изменяют режимы техпроцесса, последовательность операций и заменяют старые оборудования новыми.

2. По имеющимся решениям необходимо устранить факторы, влияющие отрицательно на техпроцесс.

3. Далее обращаем внимание на группу В. Сохраняя вид контроля. производим поиск решения.

4. В зоне C применяют ослабленный контроль.

5. Приблизительно через месяц строится новая диаграмма Парето и сравнивается с предыдущей.

Если последовательность факторов изменится незначительно, а общие расходы снизятся слегка - мы не нашли правильного решения.

Часть III. Построение плана выборочного контроля

Задание. Разработать план последовательного выборочного контроля в численном и графическом вариантах.

Исходные данные:

PRQ = 0,4% - уровень дефектности, при котором партия безусловно принимается;

CRQ = 1,0% - уровень дефектности, при котором партия безусловно бракуется.

? = 0,05 - риск поставщика

? = 0,1 - риск потребителя

Найдем h_A, h_R, q:

h_A = 2,441 - константа для определения текущих приемочных чисел (А);

h_R = 3,134 - константа для определения текущих браковочных чисел (R);

q=0,00655 - множитель для определения кумулятивного объема выборки n_cum

1. Определим предельно возможный объем выборки (усеченный объем):



n_t ? 2354 шт.

2. Используя кумулятивную характеристику, построим план контроля в предположении, что контролируется вся выборка n_t.

Зона 1 - зона уверенной приемки.

Зона 2 - зона неопределенности и зона взаимных рисков.

Зона 3 - зона уверенной браковки.

Приведенный план читается следующим образом:

1. Производитель не может иметь в принятой партии более 0,4% дефектных деталей, а менее - может иметь;

2. Потребитель может возмущаться, если в принятой партии окажется более 1,0% дефектных деталей;

3. Если контролируется вся выборка, то браковочное число R определяется формулой:

A_c= Rt=q•n_t+h

A_c=0,00655•2354+3,134=18,6?19 дет

4. Если в выборке n_t окажется менее 19 дефектных деталей, то вся партия принимается.

Если окажется 19 и более дефектных деталей - вся партия бракуется.

Рассмотрим, как можно сократить расходы на контроль путем последовательного контроля выборки.

Построение графического плана последовательного контроля

Обычно по соглашению используется либо графический, либо численный план контроля.

Оба способа без сложности представляются с помощью ЭВМ, но графический план более нагляден.

Определим границы приемочного и браковочного зон по уравнениям:

A = q • n_t - h_A

- по этой формуле, изменяя 0<n_cum<n_t, определяется текущие приемочные числа A.

A = 0,00655 • n_cum - 2,441

R = q • n_cum + h_R

- по этой формуле, изменяя 0<n_cum<n_t, определяется текущие браковочные числа R.

R = 0,00655• n_cum + 3,134

Оба уравнения представляют собой прямые параллельные линии. Для их построения требуются три точки.

Найдем первые две точки обоих прямых. Для этого n_cum = 0

A₁ = -h_A = -2,441

R₁ = +h_R = 3,134

Третью и четвертую точки найдем, приняв n_cum =2354:

A₂ = 0,00655 •2354- 2,441=12,978

R₂ = 0,00655 • 2354 + 3,134 = 18,553

Составим по полученным данным графический план контроля (см. на следующей странице).

D - фактически обнаруженное количество дефектных деталей по мере контроля выборки.

Анализ графика.

Для анализа графика приведем пример.

1. Допустим, было проверено 400 деталей и ни одного дефекта не обнаружено. Наша точка находится на горизонтальной оси. Нужно продолжать контроль.

2. Допустим, проверено 2000 деталей. В этом случае:

1) Если из 2000 деталей бракованных оказалось 0, то этому случаю на графике соответствует точка, которая находится в приемочной зоне. Прекращаем контроль и принимаем всю партию.

2) Если из 2000 деталей бракованных оказалось 20, то этому случаю на графике соответствует точка А, находящаяся в браковочной зоне. Контроль прекращается и вся партия бракуется.

3) Если из 2000 деталей браковочных оказалось 16, то этому случаю соответствует точка В, находящаяся на графике в средней зоне. Мы обязаны продолжать контроль.

3. Если нам пришлось проконтролировать всю партию, то решение принимается следующим образом:

- если 19 и более дефектных деталей - всю партию бракуют;

- если менее 19 - всю партию принимают.

В особых случаях рассматриваемый стандарт разрешает изымать повторную выборку, объем которой значительно больше, а прием - строже.

Верхняя заштрихованная зона на графике показывает ситуацию, когда объем выборки не достаточен для принятия решения о браковке.

Составление численного плана последовательного контроля

Ncum	g· ncum - hA	A	g· ncum + hR	R
1	-2,434	х	3,141	хх
2	-2,428	х	3,147	хх
3	-2,421	х	3,154	хх
4		х		хх
5		х		хх
…
370	-0,0175	х	5,575	6
371	-0,01095	х	5,564	6
372	-0,0044	х	5,571	6
373	0,00215	1	5,577	6
374	0,0087	1	5,583	6
375	0,01525	1	5,590	6
376	0,0218	1	5,597	6
377	0,02835	1	5,603	6
378	0,0349	1	5,609	6
…
1000	4,109	4	9,684	10
1001	4,115	4	9,691	10
1002	4,122	4	9,697	10
1003	4,128	4	9,703	10
1004	4,135	4	9,710	10
1005	4,142	4	9,716	10
…
1498	7,371	7	12,946	13
1499	7,377	7	12,952	13
1500	7,384	7	12,959	13
1501	7,391	7	12,966	13
…
2000	10,659	11	16,234	16
2001	10,665	11	16,241	16
2002	10,672	11	16,247	16
2003	10,678	11	16,254	16
2350	12,951	13	18,526	19
2351	12,958	13	18,533	19
2352	12,964	13	18,540	19
2353	12,971	13	18,546	19
2354	12,978	14	18,553	18

х - показывает, что объем выборки не позволяет принять решение о приемке партии.

Пример использования плана численного контроля

Допустим, при контроле первых 20 деталей бракованными оказались 2, 7, 12 детали.

Занесем эти данные в таблицу №4. Причем годное изделия обозначим цифрой 0, не годное - 1.

Таблица 4.

ncum	Результат контроля	A	D	R
1	0	х	0	3
2	1	х	1	3
3	0	х	1	3
4	0	х	1	3
5	0	х	1	3
6	0	х	1	3
7	1	х	2	3
8	0	х	2	3
9	0	х	2	3
10	0	х	2	3
11	0	х	2	3
12	1	х	3	3
13	0	х	3	3
14	0	х	3	3
15	0	х	3	3
16	0	х	3	3
17	0	х	3	3
18	0	х	3	3
19	0	х	3	3
20	0	х	3	3

Вывод. После контроля 12 детали всю партию можно забраковать, поскольку число D сравнялось с браковочным числом R.

Заключение

Роль статистических методов при сертификации определяется их местом при разработке системы качества. Статистические методы могут быть полезны в большинстве случаев при сборке данных и запросов потребителей или об измерении качества для облегчения принятия решений.

Документация, относящаяся к статистическим методам, является эффективным средством демонстрации соответствия системы качества требованиям стандартов.

Область применения статистических методов в задачах управления качеством продукции чрезвычайно широка и охватывает весь жизненный цикл продукции (разработку, производство, эксплуатацию и т.д.).

Статистические методы контроля качества продукции позволяет улучшить некоторые результаты деятельности: повысить качество закупаемого сырья, сэкономить сырье и рабочую силу, повысить качество продукции, снизить затраты на проведенный контроль, снизить процент брака, улучшить взаимосвязи между производителем и потребителем, облегчить переход производства одного вида продукции к другому.

Список использованной литературы

1. Анцев В.Ю., Иноземцев А.Н. Всеобщее управление качеством: Учеб. пособие - Тула, 2005

2. Басовский Л.Е., Протасьев В.Б. Управление качеством: Учебник. - М., 2002

3. Шишкин И.Ф., Станякин В.М. Квалиметрия и управление качеством: Учебник для ВУЗов. - М., 1992

Размещено на Allbest.ru