Многомерные контрольные карты

Размещено на http://www.allbest.ru/

14

Министерство образования и науки

Государственное образовательное учреждение высшего

профессионального образования Санкт-Петербургский государственный технологический институт (технический университет)

Кафедра автоматизации процессов химической промышленности

РЕФЕРАТ

на тему: «Многомерные контрольные карты»

Дисциплина: Цифровая обработка сигналов, теоретическое оценивание и квалиметрия

Выполнила студентка гр. 486м:

Симанова А.П.

Преподаватель:

Русинов Л.А.

СПБ 2012

Содержание

Введение

1. Многомерные контрольные карты

2. Карта Хотеллинга

3. Контрольные карты экспоненциально взвешенного скользящего среднего

4. Контрольные карты кумулятивных сумм

5. Применение

6. Термины и определения

Заключение

Список литературы

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 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.

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

1. Многомерные контрольные карты

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.

В связи с существенным ростом актуальности ряда практических задач, таких, как автоматическое обнаружение неисправностей, обслуживание оборудования на основе автоматического контроля его состояния, обеспечение безопасности сложных технических и информационных систем, автоматический контроль качества выпускаемой продукции, предсказание естественных катастрофических явлений, мониторинг в биомедицине и финансовой сфере, растет и необходимость выявления момента резкого изменения (разладки) некоторых вероятностных характеристик (признаков) у наблюдаемых процессов.

Статистический контроль технологического процесса представляет задачу последовательного обнаружения нарушений в независимой случайной последовательности при неизвестном априорном распределении момента времени, в который произошло нарушение. Вмешательство в технологический процесс для настройки требуется тогда, когда изделие еще удовлетворяет требованиям, но статистические показатели процесса свидетельствуют о наличии неслучайных воздействий. Практический инструмент для решения вопроса о необходимости такого вмешательства -- контрольная карта -- был предложен У. Шухартом: сигнал о разладке процесса подается при выходе контролируемого показателя за некоторую пороговую границу.

Задача последовательного обнаружения изменения среднего уровня технологического процесса для одномерной независимой гауссовской случайной последовательности рассмотрена в работах Е. Пейджа; на основе методов последовательного анализа была предложена контрольная карта кумулятивных сумм.. Робертсом предложено использование экспоненциального сглаживания для обнаружения нарушений в ходе процесса (метод экспоненциально взвешенных скользящих средних, EWMA -- Exponentially Weighted Moving Average). Задача о статистическом контроле процесса при известных вероятностях перехода из налаженного состояния в разлаженное исследована А. Н. Ширяевым.

Таким образом, используется три основных подхода к решению задачи статистического контроля процесса и различные их модификации:

· контрольная карта Шухарта (базируется на критерии Неймана -- Пирсона);

· контрольные карты кумулятивных сумм (многократное применение последовательного анализа Вальда);

· контрольные карты экспоненциально взвешенных скользящих средних (экспоненциальное сглаживание).

2. Карта Хотеллинга

Обобщение контрольных карт Шухарта для независимой последовательности многомерных случайных векторов предложено Г. Хотеллингом .

Общий подход к контролю качества продукции достаточно прост. В процессе производства проводятся выборки изделий заданного объема. После этого строятся диаграммы (карты контроля качества) изменения выборочных значений параметра изделия (показателя качества). Ход процесса считается удовлетворительным, если найденные значения лежат в некоторых заранее заданных пределах. То есть в каждый момент времени проверяется гипотеза H0 (процесс статистически управляем) при альтернативной гипотезе Hi о статистической неуправляемости.

Если оказывается, что выборочные значения находятся на одной из контрольных границ или за ее пределами, то нулевая гипотеза отклоняется и считается, что процесс вышел из-под контроля (произошла разладка), предпринимаются необходимые действия для того, чтобы найти причину его разладки. Обычно контролируется как изменение среднего значения показателя качества, характеризующего уровень настройки процесса, так и изменение технологического рассеивания.

Качество изделия обычно характеризуется несколькими показателями, которые могут быть коррелированы между собой. В этом случае независимый контроль по отдельным показателям может привести к значительным погрешностям вследствие различия доверительных областей и невозможности определения совместного уровня значимости. В такой ситуации применяют многомерные контрольные карты.

Предположим, что в технологическом процессе контролируются p показателей качества X = (X1,X2,... ,Xp), имеющих совместное нормальное распределение. Плотность распределения равна

Размещено на http://www.allbest.ru/

14

где м - вектор средних значений; У - ковариационная матрица, элементы которой у_іі = у_і² - дисперсии случайных величин, Х_і, а у_іі = у_іj =с_іjу_іу_j - ковариации (с_іj - коэффициент корреляции между величинами Х_і и Х_j).

Для проверки гипотезы H0: µ = µ0 в многомерном варианте применяется обобщенная статистика Хотеллинга;

Размещено на http://www.allbest.ru/

14

где S - выборочная оценка ковариационной матрицы У. Применение контрольной карты Хотеллинга предполагает расчет для каждой t-й мгновенной выборки (t=1,…,m) статистики T_t² по формуле (2). При нормальном ходе процесса должно выполняться условие T_t²< T_кр² где T_кр² - граница критической области

Размещено на http://www.allbest.ru/

14

Многомерная контрольная карта Хотеллинга, по существу, есть та же карта Шухарта, в которой в качестве контролируемой величины используется обобщенная статистика Хотеллинга. Обратим внимание на то, что эта карта имеет только верхнюю контрольную границу.

Если ковариационная матрица У известна, статистика Хотеллинга имеет распределение ч². В этом случае положение контрольной границы на заданном уровне значимости б определяется по таблицам квантилей этого распределения

T_кр² =ч²_1-б(р)

При неизвестной ковариационной матрице статистика

имеет нецентральное F-распределение Фишера с р и (n - p) степенями свободы и параметром нецентральности

При этом статистика T² имеет распределение Хотеллинга (центральное), плотность которого равна

В одномерном случае р=1 и распределение Хотеллинга совпадает с квадратом распределения Стьюдента.

Карта Хотеллинга применима только в условиях совместной нормальности распределения контролируемых показателей. В многомерном случае практически полезным подходом при нарушении нормальности является преобразование (нормализация) данных таким образом, чтобы этот преобразованный набор имел хотя бы приблизительно нормальное распределение.

3. Контрольные карты экспоненциально взвешенного скользящего среднего

За громоздким названием и непонятной аббревиатурой скрывается довольно интересный метод, позволяющий обнаружить даже самые малые сдвиги исследуемого процесса и, следовательно, предупредить ухудшение качества производимой продукции еще до выхода ее параметров за пределы спецификации.

Размещено на http://www.allbest.ru/

14

Идея построения скользящих средних для последовательных (соседних) выборочных значений может быть обобщена. В принципе, чтобы обнаружить тренд, необходимо присвоить веса следующим друг за другом выборочным значениям, получив таким образом скользящее среднее. Однако, вместо простого арифметического скользящего среднего, можно найти геометрическое скользящее среднее.

Данный метод усреднения предполагает, что вес исторически "старых" выборочных средних уменьшается по геометрическому закону при присоединении новых выборочных средних. Интерпретация контрольной карты данного типа имеет много общего с интерпретацией карты скользящего среднего. EWMA-карта позволяет обнаружить малые сдвиги исследуемых средних значений и, следовательно, ухудшение качества производственного процесса.

Центральная линия для карт рассчитывается как среднее арифметическое наблюдений:

где м - значение центральной линии, Xi - наблюдаемые значения, а n - количество наблюдений

Обратите внимание, что классический расчет средней линии принимает во внимание все наблюдения. Однако, в некоторых случаях, для вычисления центральной линии и лимитов, принимают только определенное количество последних (или предыдущих) результатов.

Расчетное значение вычисляют следующим образом:

где Zi - расчетное значение, л - фактор сглаживания, Xi - наблюдаемое значение или среднее арифметическое группы наблюдаемых значений (выборки), а Zi-1 - предыдущее расчетное значение

Наличие расчетного значения предполагает отличие величин, откладываемых на карте, от результатов наблюдений. Тем не менее, это значение тесно связанно с наблюдением, а его отличие призвано сгладить естественную вариацию процесса.

Расчет контрольных пределов карты:



Одной из отличительных особенностей EWMA карт является их гибкость, что дает возможность использовать их для контроля различных процессов, анализировать данные в случаях не равных выборок и т.д. Хочу заметить, что это требует от исследователя определенных навыков и дополнительных знаний в области статистики. К примеру, формулы изложенные выше, приведены только для частных случаев, хотя и являются наиболее общими.

4. Контрольные карты кумулятивных сумм

Контрольная карта типа CUSUM была впервые предложена в 1954 году. Если строить график накопленной суммы отклонений от плановых спецификаций для следующих друг за другом выборочных средних, то даже малые постоянные сдвиги среднего значения процесса постепенно приведут к накоплению ощутимой суммы отклонений.

Размещено на http://www.allbest.ru/

14

Поэтому данный тип контрольных карт особенно хорошо подходит для обнаружения малых постоянных сдвигов процесса, которые могут оказаться незамеченными при применении Х-карты. Например, когда из-за износа оборудования процесс медленно "выскальзывает" из-под контроля, в результате чего размеры изделий превышают плановые спецификации (или становятся ниже их), при применении контрольной карты данного типа будет получен монотонно растущий (или снижающийся) график накопленной суммы отклонений от плановых спецификаций.

Контрольные карты данного типа служат для контроля трендов переменных - долговременных тенденций поведения. Например, можно обнаружить малые постоянные сдвиги среднего значения контролируемых характеристик процесса.

Если строить график накопленной суммы отклонений от плановых спецификаций для следующих друг за другом выборочных средних, то даже малые постоянные сдвиги среднего, для процесса, постепенно приведут к накоплению ощутимой суммы отклонений. Поэтому данный тип контрольных карт особенно хорошо подходит для обнаружения малых постоянных сдвигов процесса, которые могут оказаться незамеченными при применении Х-карты. Например, когда из-за износа оборудования процесс медленно "выскальзывает" из-под контроля, в результате чего размеры изделий превышают плановые спецификации (или становятся ниже их), при применении контрольной карты данного типа будет получен монотонно растущий (или снижающийся) график накопленной суммы отклонений от плановых спецификаций.

Для установления контрольных пределов в CUSUM-картах было предложено использовать так называемую V-маску, которая наносится на график после построения точки для последней выборки (самой правой точки на графике). Можно считать, что V-маска представляет собой верхний и нижний контрольный пределы для накопленных сумм. Однако, вместо того, чтобы быть параллельными центральной линии, эти прямые сходятся под определенным углом вправо, образуя в результате фигуру, похожую на лежащую букву V. Если график накопленной суммы пересекает любую из линий маски, то процесс считается вышедшим из-под контроля.

5. Применение

многомерный контрольный статистический качество

Одним из способов достижения удовлетворительного качества и поддержания его на этом уровне является применение контрольных карт. Для управления качеством технологического процесса необходимо иметь возможность контролировать те моменты, когда выпускаемая продукция отклоняется от заданных техническими условиями допусков. Контрольные карты применяются, когда требуется установить характер неисправностей и дать оценку стабильности процесса; когда необходимо установить, нуждается ли процесс в регулировании или его необходимо оставить таким, каков он есть.

Контрольной картой можно также подтвердить улучшение процесса.

Контрольная карта является средством распознания отклонений из-за неслучайных или особых причин от вероятных изменений, присущих процессу. Вероятные изменения редко повторяются в прогнозируемых пределах. Отклонения из-за неслучайных или особых причин сигнализируют о том, что некоторые факторы, влияющие на процесс, необходимо идентифицировать, расследовать и поставить под контроль.

Контрольные карты основываются на математической статистике. Они используют рабочие данные для установления пределов, в рамках которых будут ожидаться предстоящие исследования, если процесс останется неэффективным из-за неслучайных или особых причин.

6. Термины и определения

Контрольная карта (control chart): График, на который наносят в установленном порядке значения статистического показателя в последовательности выборок, используемый для управления процессом и снижения изменчивости процесса.

Примечание 1 -- Порядок нанесения на карту значений обычно привязан по времени или порядку отбора выборок.

Примечание 2 -- Применение контрольной карты обычно наиболее эффективно, когда на ней отражают показатель процесса, коррелированный с качеством готовой продукции или услуги.

Контрольная карта Шухарта (Shewhart control chart): Контрольная карта с контрольными границами Шухарта, предназначенная для разделения причин изменчивости контролируемой характеристики на случайные или специальные.

Приемочная контрольная карта (acceptance control chart): Контрольная карта, предназначенная для оценки соответствия изображаемой на карте контролируемой характеристики установленным допускам.

Контрольная карта регулировки процесса (process adjustment control chart): Контрольная карта, использующая модель прогнозирования процесса, предназначенная для оценки и отражения на графике прогнозируемой тенденции изменений процесса (в случае отсутствия корректировок процесса), а также определения величины изменений, необходимых для поддержания процесса в приемлемых границах.

Контрольная карта кумулятивных сумм, КУСУМ-карта (cumulative sum control chart, CUSUM chart): Контрольная карта, на которой отображают кумулятивную сумму отклонений статистик последовательных выборок от целевого значения для выявления изменений характеристики процесса.

Примечание 1 -- Ордината каждой нанесенной точки представляет собой алгебраическую сумму ординаты предыдущей точки и самого последнего отклонения от целевого или контролируемого значения.

Примечание 2 -- Наиболее эффективно выявление изменений характеристики процесса в ситуации, когда контролируемой характеристикой является общее среднее значение.

Примечание 3 -- КУСУМ-карта может быть использована для контроля, диагностики и прогнозирования поведения наблюдаемой характеристики.

Примечание 4 -- При использовании КУСУМ-карты для контроля ее интерпретируют с помощью накладываемых на нее масок (например, V-маски). Сигнал возникает в том случае, когда линия кумулятивной суммы пересекает границу маски или касается ее.

Карта контроля по количественному признаку (variables control chart): Контрольная карта Шухарта, предназначенная для представления данных, измеряемых по непрерывной шкале.

Карта контроля по альтернативному признаку (attribute control chart): Контрольная карта Шухарта, предназначенная для представления категоризированных данных.

Контрольная карта числа несоответствий, с-карта (count control chart, c chart): Карта контроля по альтернативному признаку, предназначенная для отображения количества появления определенных событий.

Примечание -- Величиной, характеризующей количество появлений определенного события, могут быть, например, количество отсутствующих, количество продаж и т. п. В области качества событиями являются наличие несоответствий и доля несоответствующих единиц продукции в выборках фиксированного объема. Примеры -- дефект в каждых 100 м2 ткани, ошибки в каждых 100 бухгалтерских документах.

Контрольная карта числа несоответствий на единицу (продукции), u-карта (count per unit control chart, u chart): Карта контроля по альтернативному признаку, предназначенная для оценки количества случайных событий на единицу продукции.

Примечание -- Величиной, характеризующей количество появлений определенного события, могут быть, например, количество отсутствующих и количество лидеров продаж. В области качества событиями являются наличие несоответствий и доля несоответствующих единиц продукции в выборках непостоянного объема.

Контрольная карта числа несоответствующих единиц (продукции), nр-карта (numberof categorized units control chart, np chart): Карта контроля по альтернативному признаку, предназначенная для оценки количества единиц продукции данного класса при постоянном объеме выборки.

Примечание -- В области качества классом является класс «несоответствующих единиц продукции».

Контрольная карта долей или процента, р-карта (proportion or percent categorized units control chart, p chart): Карта контроля по альтернативному признаку для оценки доли единиц продукции данного класса от общего количества единиц продукции в выборке, выраженной в виде пропорции или процента.

Примечание 1 -- В области качества классом обычно является класс «несоответствующих единиц продукции».

Примечание 2 -- Как правило, р-карты применяют в тех случаях, когда объем выборки является непостоянным.

Примечание 3 -- Данные на р-карту могут быть нанесены в виде доли или процента.

Контрольная карта средних арифметических, Xbar-карта (Xbar control chart, average control chart): Карта контроля по количественному признаку, предназначенная для оценки изменчивости процесса на основе средних арифметических в подгруппах.

Контрольная карта медиан (median control chart): Карта контроля по количественному признаку, предназначенная для оценки изменчивости процесса на основе значений медиан в подгруппах.

Контрольная карта скользящих средних (moving average control chart): Контрольная карта, предназначенная для оценки состояния процесса по средним арифметическим последних л наблюдений.

Примечание 1 -- Такая карта особенно полезна, когда доступно только одно наблюдение в подгруппе. Примеры -- характеристики качества процесса, такие как температура, давление, время.

Примечание 2 -- Новое наблюдение заменяет последнее из имеющихся (л +1) наблюдений.

Примечание 3 -- Недостатком карты является отсутствие весовых коэффициентов при вычислении среднего арифметического, учитывающих состав используемых л точек.

Контрольная карта индивидуальных значений, Х-карта (individuals control chart, X control chart): Карта контроля по количественному признаку, предназначенная для оценки изменчивости процесса на основе индивидуальных наблюдений в выборке.

Примечание 1 -- Данную контрольную карту обычно применяют вместе с контрольной картой скользящих размахов с л = 2.

Примечание 2 -- Х-карта не использует преимущества усреднения, позволяющего использовать нормальное распределение в соответствии с центральной предельной теоремой.

Примечание 3 -- Индивидуальные значения обычно обозначают x1, x2, x3, ... . Иногда вместо x используют обозначение у.

Примечание 4 -- При использовании данной карты обычно символом R обозначают скользящий размах, который представляет собой абсолютное значение разности двух последовательных значений, т. е.: |x1 - x2|, |x2 -- х3| и т.д.

Контрольная карта экспоненциально взвешенных скользящих средних, EWMA-карта (exponentially weighted moving average control chart, EWMA control chart): Контрольная карта, предназначенная для оценки изменчивости процесса по экспоненциально сглаженным скользящим средним арифметическим значениям.

Контрольная карта с трендом (trend control chart): Контрольная карта, предназначенная для оценки изменчивости процесса на основе отклонений средних арифметических по подгруппам от ожидаемого тренда уровня процесса.

Примечание 1 -- Тренд может быть определен экспериментально или методами регрессионного анализа.

Примечание 2 -- Тренд -- это тенденция изменения центральной линии процесса после исключения случайных изменений и циклических воздействий, если наблюдаемые значения представлены на графике в порядке, соответствующем времени наблюдений.

Контрольная карта размахов, R-карта (range control chart, R chart): Карта контроля по количественному признаку, предназначенная для оценки изменчивости процесса по размахам в подгруппах.

Примечание 1 -- Значение размаха в подгруппе R представляет собой разность наибольшего и наименьшего наблюдений в подгруппе.

Примечание 2 -- Среднее арифметическое размахов для всех подгрупп обозначают символом R.

Контрольная карта стандартных отклонений, s-карта (s chart, standard deviation control chart): Карта контроля по количественному признаку, предназначенная для оценки изменчивости процесса по выборочным стандартным отклонениям в подгруппах.

Контрольная карта скользящих размахов (moving range control chart): Карта контроля по количественному признаку, предназначенная для оценки изменчивости процесса по размаху последовательных л наблюдений.

Примечание -- Новое наблюдение заменяет старейшее из (л + 1) последних наблюдений.

Многомерная контрольная карта (multivariate control chart): Контрольная карта, предназначенная для оценки изменчивости процесса на основе данных единственной выборочной статистики двух или большего количества коррелированных переменных для каждой подгруппы.

Контрольная карта многомерной характеристики (multiple characteristic control chart): Карта контроля по альтернативному признаку для оценки изменчивости процесса на основе более чем одной характеристики качества.

Контрольная карта баллов качества (demerit control chart quality score char): Контрольная карта многомерной характеристики, предназначенная для оценки процесса на основе присвоения весовых коэффициентов событиям в зависимости от их значимости.

Регулирование процесса (process adjustment): Действия, направленные на сокращение отклонений от целевого значения выходной характеристики, основанные на упреждающем управлении / управлении с обратной связью.

Примечание -- Непрерывный мониторинг определяет, находятся ли процесс и система регулирования процесса в состоянии статистической управляемости.

Упреждающее управление (feed-forward control): Формирование соответствующих компенсационных изменений контролируемой переменной на основе измерения отклонений входной переменной.

Управление с обратной связью (feedback control): Формирование соответствующих компенсационных изменений контролируемой переменной на основе отклонений от целевого значения или сигнала ошибки выходной характеристики.

Контролируемая переменная (control variable): Переменная, характеризующая процесс, от которой зависит сигнал к действиям, вызывающим изменения значений выходных характеристик процесса.

Примечание 1 -- Сигнал к действиям может быть вызван изменениями характеристик процесса.

Автокорреляции (autocorrelation): Корреляция между наблюдениями характеристики, упорядоченными по времени

Заключение

По сути дела статистическое регулирование качества - это текущий контроль за производством и предупреждение брака путем своевременного вмешательства в технологический процесс. Техническим вспомогательным средством статистического регулирования является контрольная карта, позволяющая наглядно отразить ход производственного процесса на диаграмме и таким образом выявить нарушения технологии

При построении контрольных карт важен выбор контролируемого параметра. Предпочтение целесообразно отдавать тем параметрам, которые непосредственно влияют на эксплуатационные характеристики продукции, легко поддаются измерению и на которые можно воздействовать путем регулирования технологического процесса.

В случаях, когда измерение параметров с точностью, необходимой для построения контрольных карт для количественных данных, технически или экономически невозможно, используют карты для альтернативных данных. Кроме того, контрольные карты для альтернативных данных находят применение в крупносерийном и массовом производстве, в условиях которого чаще всего используются такие простейшие средства контроля, как предельные калибры, шаблоны, а также визуальный контроль, основанный на сравнении с контрольным образцом. По существу, при построении контрольных карт для альтернативных данных не требуется знание контролируемого параметра и достаточно установить лишь факт соответствия или несоответствия его установленным требованиям.

Решение о виде контрольных карт для статистического управления технологическим процессом принимает разработчик технологии контрольных операций с учетом конкретных условий производства.

Список литературы

1. Клячкин В. Н. Модели и методы многомерного статистического контроля технологического процесса: Ульяновск, 2003. 285 с.

2. Клячкин В.Н. Диагностика многопараметрического технологического процесса с использованием контрольных карт на главных компонентах / В.Н. Клячкин, Е.И. Константинова // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2007. - №3. - С. 59-61

Размещено на Allbest.ru