КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Практическая работа 1
Требования к учебно-методическому обеспечению Требования к уровню подготовки студентов Цели и задачи практических работ Практические работы по дисциплине «Статистические методы управления качеством» предназначены для практического закрепления знаний и формирования умений в области статистического анализа точности и стабильности технологических процессов. Данная тема является структурным элементом минимума содержания государственных образовательных стандартов направления 653800 специальности 072000 «Стандартизация и сертификация», а также специальности 340100 «Управление качеством». В результате выполнения работ по теме «Статистический анализ точности и стабильности технологических процессов» студент будет знать. - область применения статистических методов анализа точности и стабильности технологического процесса; - методологические аспекты подготовки данных и использования основных методов анализа; - методики определения основных точностных параметров технологических процессов и правила принятия решения уметь: - применять основные методы на массивах результатов текущего контроля; - структурировать массивы данных по времени выработки продукции и представлять их в виде матриц; - представлять данные в форме гистограмм и диаграмм, управляя результатами контроля; - определять основные точностные показатели технологического процесса и принимать решения о последующих процедурах управления.
Для успешного выполнения практических работ студентам необходимо знать: - методы определения основных статистических характеристик; - правила построения гистограмм и диаграмм; - основные положения теории принятия решений; - положения общей технологии отрасли; - основные производственные и технологические факторы, оказывающие влияние на качество вырабатываемой продукции и т.д. В период подготовки к выполнению практических занятий студенту необходимо иметь: - соответствующий курс лекций по дисциплине «Статистические методы управления качество»; - настоящие методические указания; - сформированный массив данных контроля, отструктурированный по времени выработки продукции (методика подготовки данных изучается студентами на первом практическом занятии). Тема: Подготовка исходных данных для анализа точности и стабильности технологического процесса. Цель работы: Ознакомление с методикой подготовки исходных данных для целей анализа, а также определением объема репрезентативной выборки. Общие положения: Набор экспериментальных данных осуществляется путем измерения параметров технологических процессов, подлежащих контролю с одновременной регистрацией результатов измерения. Набор исходных данных о состоянии технологический операции следует после того, как устранены явные неполадки в технологическом процессе (заменены изношенные приспособления, инструмент, осуществлена настройка и подналадка и т.д.). Набор можно осуществлять одним из следующих способов: - единицы продукции отбираются непрерывно по мере их изготовления; - единицы продукции отбираются через некоторый промежуток времени или через определенное количество единиц продукции (каждая пятая, седьмая и т.д.); - в случайном порядке. Объем выборки для анализа определяется из следующих соображений. С одной стороны, для получения достаточно точной оценки среднего значения контролируемых входных переменных необходимо увеличивать объем выборки, с другой стороны, такое увеличение приводит к повышению затрат времени и средств на проведение эксперимента. Обычно бывает достаточно использовать объем выборки не более 100 единиц. Для более точного определения объема выборки можно воспользоваться следующей формулой: где п - объем выборки; - значение квантиля нормированного распределения при заданной доверительной вероятности Р; - выборочная дисперсия; - точность оценки (половина ширины доверительного интервала). Значения квантиля нормированного нормального распределения при различных значениях доверительной вероятности указаны в таблице 1.
Задаваясь точностью оценки состояния технологической операции, можно определить объем выборки. Приблизительно точность оценки выбирают из интервала (0,1+0,3) Sx при вероятности Р=0,95. После того, как будет осуществлен сбор данных контроля, необходимо исключить из расчетов сомнительные данные и грубые ошибки. Для этого проводят их ранжирование, затем выбор результатов измерений - резко отклоняющихся, которые проверяют с помощью критерия Грэббса. Для этого вычисляют:
Если расчетное значение статистики больше теоретического (табличного), то случайное значение исключают из результатов измерений, если наоборот, то значение считают отклонением случайной величины в рамках нормального закона распределения. Допустимые значения критерия Грэббса при величине доверительной вероятности Р=0,95 приведены в таблице 2.
Таблица 2
Таким образом, объем выборки определяется исходя из заданной точности оценки состояния технологического процесса, значения доверительной вероятности Р, а также наличия (отсутствия) грубых ошибок и промахов. Порядок работы: 1. Ознакомиться с общими положениями методических указаний. 2. Проанализировать содержание общих положений и разработать алгоритм методики подготовки статистических данных для целей анализа точности и стабильности технологического процесса. 3. В соответствии с разработанным алгоритмом осуществить подготовку данных. Данные приведены в Приложении 1.
3.1. Задаваясь значениями доверительной вероятности Р и точностью оценки состояния технологического процесса определить объем репрезентативной выборки. 3.2. Одним из способов осуществить отбор данных из массива. Следует учесть, что данные располагаются по мере выработки продукции в направлении сверху вниз по матрице каждого столбца в отдельности (первое значение 1-го столбца, второе значение 1-го столбца и т.д. до конца, затем первое значение 2-го столбца, второе значение 2-го столбца и т.д.). 3.3. Полученный массив данных с вычисленным объемом проранжировать по мере убывания (возрастания). 3.4. Выделить из массива значения, резко отличающиеся от других и осуществить их проверку с применением критерия Грэббса. 3.5. Сформировать окончательный массив данных в виде матрицы с тем же количеством столбцов (полученная матрица будет в дальнейшем использоваться при изучении методов анализа точности и стабильности технологических процессов). 3.6. Проанализировать полученные результаты и сформулировать выводы. 3.7. Ответить на контрольные вопросы. Контрольные вопросы 1. С какой целью осуществляется анализ точности и стабильности технологических процессов. 2. Укажите приоритетные операции для внедрения на них процедур анализа. 3. Дайте определение репрезентативной выборки. 4. Какие способы используются для набора статистических данных. 5. Какие критерии помимо критерия Грэббса можно использовать для оценивания грубых ошибок и промахов. 6. От каких факторов зависит объем репрезентативной выборки.
Дата добавления: 2014-11-18; Просмотров: 1163; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |