Контрольная карта по альтернативному принципу

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

“МАТИ - Российский государственный технологический университет

имени К.Э.Циолковского”

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

 

 

Дисциплина: Статистические методы в управлении качеством

Тема работы: Контрольная карта по альтернативному принципу

 

 

                                                                 Работу выполнил:     

                                                                 Студент: Шустов А. Я.

                                                                 № группы: 144УКС

                                                                 Специальность:  Управление качеством 

                                                                  5 курс 10 семестр

                                                                  Работу проверил: Одиноков С.А.

 

 

 

2014 год

Содержание

Введение…………………………………………………………………………3

1. Понятие Контрольные карты…………………………………………………6

2. Типы контрольных карт по альтернативному признаку…………………11

3. Краткие контрольные карты и контрольные карты для нескольких процессов…………………………………………………………………………15

4. Карта Шухарта для альтернативных данных………………………………18

Заключение………………………………………………………………………24

Литература………………………………………………………………………25

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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.

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.

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.

Неустойчивость, изменчивость качества продукции проявляется не только в двух общих тенденциях физического и морального старения. Имеют место так называемые частные отклонения качества от установленных требований. Они чрезвычайно разнообразны и обусловлены уже не экономической и технической природой, а условиями внешнего характера: нарушениями правил и условий эксплуатации, ошибками разработчиков и изготовителей, нарушениями производственной дисциплины, дефектами оборудования с помощью которого изготовляется и используется продукция, и т.д.

Неустойчивость качества, обусловленная частными отклонениями заданных параметров, имеет случайный характер. Время их появления можно ожидать только с определенной степенью вероятности.

Есть еще один фактор, который влияет на неустойчивость оценок качества – это неустойчивость и изменчивость потребностей. Параметры продукции могут строго соответствовать нормативной и технической документации, но изменяются требования потребителей и качество при неизменных параметрах ухудшается или теряется вовсе.

Можно констатировать, что качество продукции находится в постоянном движении. Следовательно, качество определяет собой хронически неустойчивый объект. Это объективная реальность, с которой приходится иметь дело.

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. Контрольные карты

При организации любого производственного процесса возникает задача установки пределов характеристик изделия, в рамках которых произведенная продукция удовлетворяет своему предназначению. Вообще говоря, существует два "врага" качества продукции: отклонения от плановых спецификаций и слишком большой разброс реальных характеристик изделий (относительно плановых спецификаций).

Общий подход к текущему контролю качества достаточно прост. В процессе производства проводятся выборки изделий заданного объема. После этого на специально разлинованной бумаге строятся диаграммы изменчивости выборочных значений плановых спецификаций в этих выборках и рассматривается степень их близости к заданным значениям. Если диаграммы обнаруживают наличие тренда выборочных значений или оказывается, что выборочные значения находятся вне заданных пределов, то считается, что процесс вышел из-под контроля, и предпринимаются необходимые действия для того, чтобы найти причину его разладки. Иногда такие специально разлинованные бумаги называют контрольными картами Шуэрта (в честь W. A. Shewhart, который общепризнанно считается первым, применившим на практике описываемые здесь методы анализа; см. Shewhart, 1931). Контрольные карты являются одним из основных инструментов в обширном арсенале статистических методов контроля качества.

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 разладки 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 компьютерном варианте контрольных карт наиболее часто встречается ситуация, когда на экране находятся две карты (и две гистограммы), одна из них называется Х-картой, а другая - R-картой.

В обеих контрольных картах по горизонтальной оси откладываются номера соответствующих выборок; по вертикальной оси в случае X -карты отложены выборочные средние исследуемых характеристик, а в случае R-карты - размахи соответствующих выборок. Пусть, например, производятся контрольные измерения диаметра поршневых колец, изготавливаемых на вашем предприятии. Тогда центральная линия на X -карте будет соответствовать размеру, используемому в качестве стандарта (например, установленному диаметру кольца в миллиметрах), в то время как центральная линия R-карты будет соответствовать приемлемому (т.е. находящемуся в пределах плановой спецификации) размаху диаметра поршневого кольца в выборках; таким образом, последняя контрольная карта представляет собой карту изменчивости процесса (чем больше изменчивость, тем больше диапазон отклонения от стандарта). Кроме центральной линии, на карте обычно присутствуют две дополнительные горизонтальные прямые, обозначающие верхний и нижний контрольные пределы (ВКП и НКП соответственно). Принципы определения этих линий обсуждаются ниже. Обычно нанесенные на карты отдельные точки соответствуют выборочным значениям и соединяются прямыми линиями. Если результирующая кривая на графике выходит за верхний или нижний контрольный предел или ее конфигурация выражает определенную тенденцию поведения для следующих друг за другом выборок, то это рассматривается как указание на существование проблем с качеством.

Несмотря на то, что можно достаточно произвольно определить момент разладки производственного процесса (например, при выходе соответствующих значений за границы верхних и нижних контрольных пределов), обычной практикой является применение статистических методов для определения этого момента.

Пример. Предположим, вы контролируете среднее значение некоторой величины - например, диаметра поршневых колец. Пусть среднее значение диаметров и дисперсия в процессе производства не меняются. Тогда выборочные средние, полученные для последовательных выборок, будут распределены нормально относительно истинного среднего. Более того, можно заключить, что стандартное отклонение распределения выборочных средних будет равно сигме (стандартному отклонению отдельных наблюдений или измерений диаметра отдельных колец), деленному на квадратный корень из n (n - размер выборки). Следовательно, примерно 95% значений выборочных средних попадут в интервал µ ±1,96 *сигма/квадратный корень из. На практике обычно заменяют 1,96 на 3 (при этом в интервал попадают приблизительно 99% выборочных средних) и определяют верхний и нижний контрольные пределы как плюс-минус 3 сигма соответственно. 

Описанный выше частный принцип установления контрольных пределов применяется во всех типах контрольных карт. После выбора контролируемой характеристики (например, стандартного отклонения) оценивается ее ожидаемая изменчивость в выборках того размера, который будет использоваться в контролируемой процедуре. Затем с помощью полученных оценок изменчивости устанавливают контрольные пределы карты.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Типы контрольных карт  по альтернативному признаку

Классификация типов контрольных карт часто осуществляется согласно типам величин, которые выбраны для отслеживания характеристик качества. Так, различают контрольные карты для непрерывных переменных и контрольные карты по альтернативному признаку.

Часто бывает затруднительно, экономически неоправданно или невозможно проводить измерения, необходимые для построения контрольных карт по количественному признаку. В этом случае используют контрольные карты по альтернативному признаку (таблица 1). Это значит, что после проверки изделие считается либо годным, либо дефектным.

Наиболее распространенными для метода учета дефектов являются контрольные карты доли дефектных единиц продукции, называемые P - картами, и количества дефектов на единицу продукции, называемые С - картами. Два других вида контрольных карт этой группы - контрольные карты количества дефектных единиц продукции Np-карты и среднего числа дефектов U-карты аналогичны P и C картам.