Сущность и особенности статистического регулирования процессов управления качеством. Основные инструменты и методы

Тема 9. СТАТИСТИЧЕСКОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ

Проблематика: Сущность и особенности статистического регулирования. Основные инструменты и методы. Общая характеристика законов распределения как теоретической основы выборочного контроля качества продукции. Биноминальное распределение. Гипергеометрическое распределение. Распределение Пуассона. Нормальное распределение. Практическое применение законов распределения в статистическом регулировании качества продукции. Общая характеристика видов статистических методов

9.1. Сущность и особенности статистического регулирования процессов управления качеством. Основные инструменты и методы.

9.2. Общая характеристика законов распределения как теоретической основы выборочного контроля качества продукции

9.3. Виды статистических методов управления качеством

Особое место среди организационно – технологических методов управления, оценки и анализа качества занимают статистические методы.

В целом, статистический анализ – это исследование условий и факторов, влияющих на качество продукции.

Обычно для анализа данных на рабочем месте используются уже ранее изученные статистические методы (так называемые «семь инструментов контроля качества»): расслоение или АБС – анализ; графики; диаграмма Парето; причинно – следственная диаграмма Исикавы; гистограммы; диаграмма разброса; контрольные карты. Все эти инструменты были рассмотрены в предыдущих темах. В данной теме будет уделено большее внимание статистическим методам регулирования технологических процессов и выборочного контроля.

О необходимости применения статистических методов указывается в стандартах. Так, в стандартах ИСО 9000 – 9003, где рассматриваются системы качества, указывается на то, что «в случае необходимости поставщик должен разрабатывать процедуры, обеспечивающие выбор статистических методов, необходимых для проверки возможности технологического процесса и приемлемости характеристики продукции».

Статистические методы управления качеством обладают в сравнении со сплошным контролем продукции таким важным преимуществом, как возможность обнаружения отклонения от технологического процесса не тогда, когда вся партия деталей изготовлена, а в процессе производства, когда можно своевременно вмешаться в процесс и скорректировать его.

Основные области применения статистических методов управления качеством (СМУК) представлены следующими направлениями.

1. Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса – это установление статистическими методами значений показателей точности и стабильности технологического процесса и определение закономерностей его протекания во времени.

2. Статистическое регулирование технологического процесса – это корректирование значений параметров технологического процесса по результатам выборочного контроля параметров, осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества продукции.

3. Статистический приемочный контроль качества – это контроль, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям и принятия продукции.

4. Статистический метод качества продукции – это метод, при котором значения показателей качества определяют с использованием правил математической статистики.

Рассмотрим, в частности, первое направление СМУК. Остальные направления будут рассмотрены в других темах.

Статистический анализ точности и стабильности технологического процесса

Рассмотрим сначала статистический анализ точности и стабильности технологического процесса через оценку качества по плотности распределения с помощью гистограмм.

Гистограмма отражает состояние качества проверенной партии изделий и помогает разобраться в состоянии качества изделий в генеральной совокупности, выявить в ней положение среднего значения и характер рассеивания.

Последовательность составления гистограммы, например, для измерения коэффициента деформации металлического материала в процессе термообработки.

1) Составление таблицы отклонений от заданных параметров через обследование показателей качества (длины, диаметра, твердости, массы, овальности, предельной прочности и т.д.).

2) Осуществление измерений и вписывание их показателей в бланк регистрации плотности распределения.

3) Среди измеренных значений находим максимальные и минимальные их значения.

4) Определяем широту распределения (размах) или R.

5) Определяем широту интервала, предварительно определив количество интервалов.

6) Устанавливаем граничные значения интервалов.

7) Определяем штриховыми отметками количество показателей, попавших в интервал вида.

8) В бланк регистрации вписываем середины каждого интервала и подсчитываем частоты.

9) Строим гистограмму распределения, по оси абсцисс наносим границы интервалов, а по оси ординат – шкалу для частот.

По изображенному распределению на гистограмме можно выяснить, в удовлетворительном ли состоянии находятся партии изделий и технологический процесс. Выяснив это, можно активно решать проблемы качества продукции.

технологических процессов. Для этой цели, исходя из установленных допусков, рассматривают следующие вопросы: какова широта распределения по отношению к широте допуска, каков центр распределения по отношению к центру поля допуска, какова форма распределения.

По форме распределения, которая легко вырисовывается, рассмотрим, какие меры можно принимать в различных случаях.

На рис. 9.1 приведены некоторые сочетания плотности распределения с допуском (Тн и Тв - нижние границы допусков).

Рис. 9.1. Варианты сочетания плотности распределения с допуском и оценка качества продукции

Например, когда центр распределения смещен влево, то часть изделий выходит за нижний и верхний пределы допуска, что вызывает опасение о существовании дефектных изделий. В этом случае необходимо без промедления путем регулирования переместить центр распределения в центр поля допуска, либо сузить широту распределения, либо пересмотреть допуск.

Во всех случаях отклонения от центра, выхода за пределы Тн и Тв, есть большая вероятность появления дефектных изделий и поэтому необходимо принимать срочные меры по устранению брака.

10) Используя формулы определения: суммы квадратов отклонений, которая выражает рассеивание значений во всем комплексе данных; дисперсии, которая определяет меру рассеивания на каждую единицу данных; среднего квадратического отклонения.

11) После того как были сопоставлены форма и широта распределения на основании сопоставления с допуском, исследуют, возможно, ли по данному технологическому процессу производить качественные изделия. Другими словами, появляется возможность по результатам обследования количественно оценить точность. С этой целью можно использовать следующую формулу (показатели качества по ней распределяются по закону Гаусса или Максвелла):

6 S

К_т = ———,

Т

где К_т – коэффициент точности технологического процесса;

Т = Т_в – Т_н – допуск изделия;

S = σ – среднее квадратическое отклонение.

Точность технологического процесса оценивают, исходя из следующих критериев:

К_т ≤ 0,75 – технологический процесс точный, удовлетворительный (рис.11а);

К_т = 0,75 – 0,98 – требует внимательного наблюдения (рис.11б);

К_т > 0,98 – неудовлетворительный (рис.11в).

Следовательно, в случае, когда К_т > 0,98, необходимо немедленно выяснить причину появления дефектных изделий и принять меры управляющего воздействия.

12) Построим кривую нормального распределения (ее надо привести в тот масштаб, в котором выполнены гистограмма и эмпирическая кривая).

13) Данные для построения кривой нормального распределения сводим в таблицу. По результатам вычислений строятся гистограмма и кривая нормального распределения.

Дата добавления: 2014-01-15