Виды контроля качества продукции

Решение задач программирования процесса МО. Сущность оптимального МО заключается в наложении связей-ограничений на информацию, в логическом и структурном сведении элементов в единую систему с оптимальными характеристиками и требуемым уровнем качества функционирования системы. Требования МО определяют оптимальное число измеряемых параметров системы, методов и средств измерений с минимумом затрат на МО.

Учет неточности определения исходных данных. Формирование метрологических требований приходится проводить в условиях априорной неопределенности. Модель МО системы с одной стороны должна быть точной, а с другой простой с точки зрения получения исходной информации, формализации и решения задачи. Для реализации этого можно использовать: Обоснованное уменьшение объёма исходной информации введением ограничений и исключением некоторых эффектов и затрат. Принятием некоторых величин известными до последующего уточнения в ходе оптимизации МО. Также можно отнестись к надежности и информативности параметров, а также к точности и скорости измерения параметров. Пренебрежением изменений параметров во времени.

Если точность оценки эффективности слабо зависит от точности знания исходных параметров, то в нормативной модели они принимаются равномерно распределенными в известном диапазоне значений. Если наоборот, то принимается решение о проведении дополнительных исследований по уточнению исходных данных. Упрощение нормативной модели осуществляется последовательными приближениями: вначале создается предварительная модель и проверяется на точность и простоту, затем проводится её корректировка. Также важным моментом является определение номенклатуры и вида функций, устанавливающих ограничения на показатели МО.

Формирование ограничений для определения метрологических требований. Их определение происходит в ходе анализа процессов МО, а их допустимые значения устанавливаются на основе нормативно-технических документов по техобслуживанию и ремонту. При этом максимально допустимая трудоемкость измерений определяется с учетом численности обслуживающего персонала. Также определение максимально допустимой массы и габаритов измерительного оборудования производится с учетом их влияния на эффективность системы и число обслуживающего персонала. Кроме того, могут возникнуть значительные сложности при определения функций-ограничения стоимости МО и её допустимых значений (кроме ЗП и др. включается учет точности, быстродействия, условий эксплуатации и др.). Максимально допустимая стоимость МО определяется сопоставлением приращения эффективности (готовности к применению) за счет затрат, связанных с измерениями параметров системы и достижением требуемой точности измерений и их единства. В общем случае это рассчитать очень трудно. Сравнивая возможности по повышению эффективности системы за счет МО (например увеличение надежности системы) можно найти предельное значение стоимости МО, за которым наступает состояние бессмысленности или невозможности затрат.

Нормирование метрологических требований сложных систем. Сложная система есть совокупность простых систем, взаимодействующих для выполнения единой задачи. Эффективности составных частей сложной системы влияют на общую эффективность неоднозначно и решение возможно лишь с использованием математических моделей сложных систем. Обычно при решении многомерных задач число варьируемых параметров не превышает 20 – 25. С каждым увеличением варьируемого параметра объём вычислительной работы ЭВМ увеличивается быстрее размерности пространства варьируемых параметров. В конечном итоге приходится выбирать рациональное решение на основе знаний экспертов, использованием данных более простых моделей и априорной информации.

Типовые задачи оптимизации МО систем. Описание стратегии эксплуатации системы достигается за счет определенного количества решений нормативного моделирования, отличающихся значениями исходных данных, с последующей аппроксимацией полученных результатов на всю область изменения исходных данных. Примерами типовых задач являются: определение требуемого значения вероятности ложного отказа, необнаруженного отказа, ложной неисправности, необнаруженной неисправности. Правильного обнаружения отказа и др.

Оценка эффективности метрологических требований. В процессе длительной эксплуатации системы выявляются практически все недостатки МО, которые устраняются путем модернизации (доработок) МО и пересмотра эксплуатационно-технической документации. При этом МО системы приближается к оптимальной. Ретроспективный анализ совершенствования МО систем полезен при разработке МО новых систем. Вместе с тем, обоснование метрологических требований при разработке МО систем должно исключать многочисленные модернизации МО системы. Как показывает опыт эксплуатации МО систем, новые системы обслуживаются и ремонтируются по документации поставщика. Затем по мере накопления опыта эксплуатации документация пересматривается потребителем (возможно совместно с поставщиком). При этом изменяются число и номенклатура измеряемых параметров, корректируются допуски и нормы точности измерений, изменяются периодичность измерений и состав котрольно-измерительных средств. По результатам ретроспективного анализа делается заключение о приемлемости МО. С этой целью производится сравнение расчетных и фактических значений параметров МО либо сравнение показателей эффективности. В этом случае расчетные значения не отличаются от фактических на величину, большую суммарной погрешности расчета и оценки. При модернизации МО систем в процессе эксплуатации систем уменьшается число измеряемых параметров и продолжительность измерений, увеличивается периодичность измерений при уменьшении стоимости МО.

Стратегии МО зависят от вида деятельности: 1. Измерение параметров (Измерение технического состояния. Отыскание отказа. Регулировка. Юстировка. Настройка.). 2. Поддержание качества измерений.

Также стратегия МО зависит от вида систем: 1. По режиму использования – однократные, многократные, непрерывные. 2. По возможности ремонта – ремонтируемые и неремонтируемые. 3. По состоянию: - подготовка к применению, применение, профилактика, хранение.

Во всех вышеуказанных случаях могут быть применены следующие виды метрологических операций:

1. Выбор эффективного режима.

2. Контроль работоспособности.

3. Обнаружение неисправностей.

4. Наладка.

5. Профилактика.

Неремонтируемые системы однократного и многократного применения могут эксплуатироваться без МО, либо МО применяется лишь для контроля работоспособности с отбраковкой. В случае аварийных ситуаций контроль правильности функционирования может быть применен для невосстанавливаемых и однократного применения систем. Профилактические работы могут существенно зависеть от продолжительности хранения систем.

Вместе с тем в настоящее время широко внедряется принцип МО по состоянию системы, что дает увеличение безотказности систем и экономичность МО. В этом случае система эксплуатируется до предотказного состояния, для выявления которого используются упреждающие допуски на измеряемые параметры. Система признается неработоспособной при выходе хотя бы одного параметра за величину предотказного состояния.

В каждом конкретном случае стратегия МО осуществляется с позиций максимальной эффективности по критериям оптимальности (предпочтения) и готовности систем (такое МО называется допустимым). В последнее время считается необходимым из всех допустимых МО найти оптимальный.

Оптимальное МО включает:

1. Показатели эффективности МО. Показателями являются вероятность выполнения заданных функций; матожидание полезного эффекта; наличие математической модели МО, описывающей зависимость показателей от параметров системы. Такие модели называются дискриптивными или описательными. Если параметры системы имеют случайный характер, или их можно принять как случайные, то модель называется стохастической. Модель называется нормативной, если определены цели измерений, определены способы их достижения и ресурсы и также известен алгоритм достижения цели. Модель использует ограничения (допуски) на значения параметров системы, а также критерии оценки параметров системы, причем критерии могут быть качественными, например, указание на использование критериев известного аналога системы.

2. Стоимость и трудоемкость (и продолжительность) измерений. Является вторичной от п.1, однако, возможен и обратный случай. Стоимость измерений включает затраты: на техобслуживание, измерения, зарплату, электроэнергию, амортизацию и др. Стоимость систем измерений зависит от точности, быстродействия, условий эксплуатации, автоматизации, универсальности и др.

3. Массогабаритные показатели контрольно-измерительной аппаратуры. В последнее время требования к миниатюризации, универсальности измерительных систем возрастают.

Способ выбора оптимальной стратегии МО аналогичен решению стандартных многомерных экстремальных задач. Особенностями при этом являются: 1. Большой объём априорной информации. 2. Необходимость лингвистической диагностики (оценки типа «отлично», «хорошо» и т.д.). 3. Предпочтительность адаптивных моделей.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ИХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ (расположены в логическом порядке и представлены лишь для предварительного ознакомления при изучении общей теории измерений - ОТИ)

Объект измерения является фундаментальным понятием в теории измерений (в математике определяется как генеральная совокупность). В химической технологии объектами измерения являются сырьё, продукция, отходы, окружающая среда, технологические процессы и т.д. В широком смысле объектом измерения может быть и человек и предметы быта и все, что можно себе представить. Если целый объект не может быть подвергнут процедуре измерения, то часть объекта (проба), взятая для проведения измерения, должна не отличаться по измеряемому параметру от объекта, т.е. должна быть представительной. Необходимо помнить, что объект существует в определенной среде (нише) и проявляет с большой степенью вероятности априорно известные (заранее известные) свойства и действия. Объект может иметь множество величин (см. физическая величина), которые нужно измерять, чтобы контролировать объект или направлять состояние объекта в нужную сторону. Значения величин объекта могут быть статическими (неизменными) или изменяющимися закономерно или статистически во времени и пространстве. Выход хотя бы одного значения величины объекта за пределы допуска приводит к потере качества объекта. Значения же допусков определяются априорно исходя из потери нужных свойств объекта при выходе значений величин объекта за пределы допусков (допуск определяется необходимым значением величины и его размахом). На практике часто допуск определяется только размахом значения величины объекта, кроме того, он также как и сама величина может иметь переменный характер как во времени так и в пространстве. Допуск может иметь ограничение с нескольких сторон, так и с одной стороны.

Физическая величина – физические, химические, биологические и другие основные и производные величины (параметры, показатели равновесных состояний и кинетических процессов) объекта. Примерами являются масса, расстояние, время, количество вещества (измеряемое его массой или размерами в пространстве или количеством его элементарных единиц), концентрация вещества (измеряемая его количеством в стандартизованном количестве объекта), содержание вещества (измеряемое его количеством в целом объекте).

Значение наблюдения (определения) – значение (численное или др.) величины, полученное при одной реализации методики измерения.

Результат измерения – среднеарифметическое (математическое ожидание) наблюдений и неопределенность – рассчитанная по стандартизованному алгоритму (см.расчетную работу 1). Неопределенность зависит от устойчивости параметра объекта, а также от прецизионности (показателя воспроизводимости) метода измерения, числа этапов, надежности измерения и числа наблюдений.

Прямое измерение – результат, получаемый со шкалы прибора без каких-либо преобразований (например, измерение расстояния линейкой).

Косвенное измерение – результат, получаемый путем преобразования сигнала измерительного прибора с использованием целевого уравнения (содержащего параметр шкалы прибора и измеряемую величину). Прямая задача измерения заключается в получении значения сигнала измерительного прибора при воздействии на объект измерения метода измерения (аргументом является сигнал измерительного прибора, а функцией измеряемая величина). Параметры целевого уравнения рассчитываются на основе необходимого количества эталонных образцов, у которых достоверно известно значение измеряемой величины – обратная задача (аргументом является измеряемая величина, а функцией сигнал измерительного прибора).

Псевдо прямое измерение - результат, получаемый со шкалы прибора без видимых преобразований, однако в результат получен за счет внутренних аналоговых или цифровых преобразований (например, измерение времени секундомером).

Технологически необходимое значение величины – определяется оптимизированным значением величины, удовлетворяющим требованиям безопасности, экономичности, потребительским или др. свойствам объекта.

Допуск – технологически необходимого значения параметра – определяется потерей способности к удовлетворению требований при размахе величины от минимального до максимального значения. Допуск должен иметь по возможности наибольшую величину. Первый шаг в управлении уровнями качества процесса это определение способности процесса удовлетворять требованиям допусков. Величина допуска определяется потерей потребительских свойств продукции при отклонении величины параметра продукции от требуемого или оптимального значения.Производителю выгодно иметь большую величину допуска, а потребителю наоборот.

Надежность результата измерения – вероятность правильного заключения о точности результата измерения.

Достоверное значение величины – значение измеряемой величины известное с более высокой надежностью или с меньшим значением доверительного интервала, чем полученный результат измерения. Достоверное значение величины может быть известно, например, использованием разбавления исходного стандартного раствора или применением более прецизионного оборудования и т.д..

Функция распределения – результатов определений – уравнение, описывающее вероятность осуществления результата измерения при его заданной величине. Функции распределения подразделяются на непрерывные, дискретные и специальные. Наиболее часто имеет место распределение Стьюдента, когда на результат измерения оказывают влияние множество независимых случайных факторов, а при числе определений более 50 -распределение Гаусса (нормальное распределение).

Ошибка измерения – возникает при неправильном выборе целевого уравнения (или выходе из зоны действия правильно выбранного целевого уравнения), а также при излишне упрощенном теоретическом подходе при разработке методики измерения (к уравнениям материального и энергетического баланса, равновесным процессам и т.д.).

Случайная погрешность этапа измерения – определяется ценой деления шкалы прибора или минимальной порцией реагента (например каплей водного раствора при титриметрическом анализе).

Случайная погрешность результата измерения – определяется правилами суммирования погрешностей этапов измерения (обычно равна корню квадратному из суммы квадратов этапов измерения), а также нестабильностью параметра объекта или пробы (например, это относится к живым существам или объектам, претерпевающим превращения). Оценивается (рассчитывается) в соответствии требованиями ГОСТ (см.практическую работу 1).

Систематическая погрешность – может определяться объективными причинами (например, действием силы Архимеда при взвешивании объекта), а также субъективными причинами (например применением некалиброванного оборудования или несоответствующими действиями исполнителей).

Грубая погрешность (брак, промах) – определяется нарушениями любого этапа или процедуры измерения, причем незамеченными исполнителями.

Ожидаемая погрешность измерения – определяется ценой деления шкалы приборов, измеренными значениями параметров и суммированием погрешностей этапов измерения (см. практическую работу 3)

Оценка результата измерения – производится проверкой выполнения метрологических требований к измерению, применения правил устранения нарушений и правил снижения качества (сортности) измерения (см. практическую работу 3).

Показатель сходимости (повторяемости) результата измерения – предельное допустимое значение доверительного интервала для одной выборки (обычно в относительном виде), рассчитанного по алгоритму, изложенному в работе 1. Из мер вариабельности выборки только размах не зависит от результата определения (x_i).

Показатель воспроизводимости результата измерения – предельное допустимое значение доверительного интервала при объединении данных нескольких выборок (обычно в относительном виде), рассчитанного по алгоритму, изложенному в работе 8. (цель воспроизводимости процесса, исходя из природы вариабельности процесса, это быть более жестким, чем допуски на продукцию.

Показатель точности результата измерения – предельное допустимое значение доверительного интервала при объединении данных выборок большого объема (обычно в относительном виде), рассчитанного по алгоритму, изложенному в работе 8 (межлабораторный эксперимент)

Рабочий диапазон градуировочной функции – размах значений измеряемой величины нормированных показателями повторяемости, воспроизводимости и точности при заданной надежности.

Точность измерения – выполняется при условиях незначимости всех видов погрешностей, выраженных в математическом виде (включают как минимум незначимость случайной и систематической погрешностей, а также незначимость доли брака (промахов), которая определяется из априорной информации) – см практическую. работу 3.

Качественное измерение – установление наличия значения измеряемой величины в заданных границах значений.

Оценочное измерение – установление значения величины без оценки ее точности.

Количественное измерение – установление значения величины с оценкой ее точности.

Необходимое число определений – можно оценить из значения показателя точности измерений и ожидаемой величины погрешности измерений (см. практическую работу 3).

Прецизионность измерения – определяется величиной показателя воспроизводимости и рабочим диапазоном.

Проблема человеческого фактора – из-за объективных причин вследствие быстроты реакции, составляющей всего примерно 0.1 с, максимального числа параллельно контролируемых процессов равного примерно 6 и отсутствия должного обучения в школе, а также вследствие многих субъективных причин человек вытесняется из технологического процесса, поскольку является причиной примерно 70% технических аварий.

Принцип измерения – явление, используемое для получения результата измерения.

Методика измерения – однозначная и оптимальная процедура получения результата измерения с заданной точностью.

Метод измерения – совокупность принципа измерения, прибора, методики измерения.

Стандартизация – это процесс выработки надежности, допусков и значений параметров для обеспечения качества.

Точность есть отсутствие превышения всех видов допусков, включая и допустимое количество бракованной продукции.

Неопределенность результата измерения – является итогом суммы следующих факторов:

1. Неполноты информации об объекте и процедуре измерения (отсутствие системной модели объекта и системной модели процедуры измерения, что приводит к системным ошибкам, которые могут быть выявлены только после достижения новых этапов в научно-техническом развитии цивилизации). Главной причиной возникновения системных ошибок является использование упрощенных моделей.

2. Воздействия процедуры измерения и окружающей среды на состояние объекта.

3. Изменения во времени и пространстве состояния объекта, особенно они характерны для живых объектов и физико-химически неустойчивых объектов.

4. Случайные, систематические, грубые погрешности при выполнении процедуры измерений. Процедура измерений включает этапы подготовки объекта к измерению, реализации методики измерения и обработки измерительной информации.

Типы средних:

1. Среднеарифметическое.

2. Среднегеометрическое.

3. Медиана.

4. Мода.

Параметры распределений – эксцесс, энтропия….

Центральная предельная теорема – выборочные средние должны иметь распределение более нормальное, чем распределение внутри выборок.

Обработка многоканальной информации – современный технологический процесс требует одновременного контроля многих параметров. При этом в секунду поступает более 1000 каналов разнообразной измерительной информации, вследствие чего, даже группа людей не может переработать ее. Поэтому необходимо предварительное автоматическое сжатие информации, ее метрологическая обработка и экспертиза.

Математическое моделирование – для предварительного автоматического сжатия информации, ее метрологической обработки и экспертизы необходимо наличие модели, которая адекватно отражает принципы технологического процесса (объекта) и его существенные параметры.

Искусственный интеллект – определение по принципу «черного ящика» заключается в возможности заменить деятельность большого коллектива людей работающих длительное время.

Метрологическое обеспечение измерения – заключается в выборе метода измерения, выработке диапазона, надежности, показателей повторяемости, воспроизводимости, точности измерения, условиях поверки и калибровки оборудования, соответствия стандартов, лабораторных условий, программного обеспечения, класса специалистов для получения результата измерения с необходимой точностью(также экономичностью, экспрессностью, безопасностью и экологичностью).

e(∆х) – доверительный интервал в абсолютных единицах или ширина поля допуска – расстояние между двумя вертикальными линиями, соответствующие максимально допустимо-му (приемлемому, доверительному) отклонению переменной величины; характеризует точность измерения.

Р – доверительная вероятность (степень надежности, коэффициент надежности) – доля площади, ограниченная кривой распределения и пределами доверительного интервала.

Доверительная вероятность – это вероятность попадания переменной величины в заданный доверительный интервал. Она возрастает с увеличением доверительного интервала и уменьшается с увеличением стандартного отклонения. При одинаковом доверительном интервале, выраженная в единицах стандартного отклонения (u), доверительная вероятность Р одинакова.

α – уровень значимости отклонений – доля площади, ограниченная кривой распределения за пределами доверительного интервала α=1-Р. Уровень значимости равен вероятности непопадания переменной величины в заданный доверительный интервал или равен вероятности отклонений от принятых пределов. Уровень значимости уменьшается с увеличением доверительного интервала и увеличивается при увеличении стандартного отклонения s. При одинаковых u уровень значимости одинаков.

Q-критерий. Для обнаружения промахов в ряду параллельных определений при небольшом числе измерений располагают все полученные значения измеряемой величины в порядке возрастания (убывания) и рассчитывают Q-критерий:

Q = (х₁ - х₂)/R

где х_{1 -} подозрительно выделяющееся (сомнительное) значение; х₂ - соседнее с ним значение; R - размах варьирования, равный разности между максимальным и минимальным значением х в рассматриваемом ряду.

Рассчитанная величина Q сравнивается с Q_табл. - табличным значением критерия при данной вероятности и числе степеней свободы. Если Q > Q_табл., подозреваемый результат является грубо ошибочным и его следует исключить при расчете среднего арифметического.

Способ, основанный на расчете отношения V_max.

Вычисляют значение V_max по формуле:

V_{max =} ½х₁ - Х½/ S

В таблице приложения указан уровень значимости a появления различных значений V_max в ряду из n определений.

С помощью этой таблицы находят, какому уровню значимости a соответствует рассчитанное по уравнению 30 значение V_max. Если окажется, что значению V_max при данном n соответствует a < 0,01, измерение х₁ рассматривается как промах и при расчете среднего арифметического его не учитывают. Если V_max соответствует a > 0,1, результат не относят к категории промахов и при расчете среднего его не отбрасывают. В промежуточных случаях оба варианта являются одинаково правильными. Сомнительный результат можно отбросить и можно оставить для расчета среднего.

*Никогда не следует отбрасывать сомнительный результат только “по интуиции”, без использования какого-либо количественного критерия. Это имеет особое значение при малом числе измерений, когда отбрасывание вызывает существенное изменение средней величины.

Классификационная группировка контроля по определенному признаку позволяет выделить различные виды контроля качества продукции. В зависимости от возможности использования проконтролированной продукции различают разрушающий контроль и неразрушающий контроль. Разрушающий контроль делает продукцию непригодной к дальнейшему использованию и, как правило, связан со значительными затратами; результаты его характеризуются определенной степенью недостоверности. По этим причинам в последнее время большое внимание уделяется разработке методов неразрушающего контроля, основанного на результатах косвенных наблюдений, а также на применении новейших средств измерений.

В зависимости от объема контролируемого материала различают сплошнойконтроль, при котором контролируются все единицы продукции, и выборочныйконтроль, при котором контролируется относительно небольшое количество единиц продукции из совокупности, к которой она принадлежит. Решение о качестве продукции указанной совокупности, называемой партией, принимается на основе результатов контроля выборки из партии, т.е. указанного ограниченного числа единиц продукции. Выборочный контроль, процедуры и правила которого основаны на законах математической статистики, называется статистическим контролем качества продукции. Благодаря небольшим затратам и высокой степени достоверности результатов статистический контроль является эффективным средством повышения качества продукции.

По цели контроля различают контроль качества продукции для решения вопроса о ее годности и приемки - приемочный контроль (не обязательно готовой продукции) и контроль для оценки состояния технологических процессов и решения вопроса о необходимости их наладки. Последний вид контроля, как правило, является статистическим и называется статистическим регулированием технологических процессов.

Используют также понятия «активного» и «пассивного» контроля. При активном контроле принимаются решения по улучшению качества продукции, в то время как при пассивном контроле только фиксируется брак.

В зависимости от места контроля в процессе изготовления продукции различают входной контроль, операционный контроль, контроль готовой продукции, иногда именуемый финишным, контроль транспортирования и хранения продукции на предприятии и т.д.. Входной контроль не является обязательным, но в ряде случаев он очень полезен и даже необходим. Например, показатели качества продукции в процессе транспортирования и хранения могут изменяться. Перед запуском в производство такая продукция должна быть проверена в условиях предприятия. Важное значение имеет операционный контроль. Своевременное выявление брака на операциях позволяет исключить пропуск его потребителю и направлено на повышение эффективности производства путем сокращения непроизводственных потерь, обусловленных поздним обнаружением брака.

Несколько особое место среди перечисленных видов контроля занимают инспекционный и летучий контроль. Инспекционный контроль - это контроль уже проконтролированной продукции, из которой исключен обнаруженный брак. Его осуществляют при необходимости проверки качества работы контролирующего органа или контрольного автомата. В особых случаях инспекционный контроль выполняется представителями заказчика для повышения достоверности результатов контроля. Летучий контроль также носит инспекционный характер. Благодаря тому, что он осуществляется внезапно, в случайные моменты времени, его результаты доставляют полезную информацию.

В зависимости от контролируемого параметра различают контроль по количественному признаку, контроль по качественному признаку и контроль по альтернативному признаку. Контроль, в процессе которого определяют значения одного или нескольких параметров, а последующее решение о контролируемой совокупности принимают в зависимости от этих значений, называется контролем по количественному признаку. Контроль, в ходе которого каждую проверенную единицу продукции относят к определенной группе, а последующее решение о контролируемой совокупности принимают в зависимости от соотношения чисел ее единиц, оказавшихся в разных группах, называется контролем по качественному признаку. Контроль по альтернативному признаку является частным случаем, когда совокупность продукции состоит из двух групп: годной и дефектной продукции. Решение о контролируемой совокупности принимается в зависимости от числа обнаруженных дефектных единиц или числа дефектов, приходящихся на определенное число единиц продукции. Контроль по количественному признаку дает больше информации, однако затраты на него больше, чем затраты на два других вида контроля. Поэтому часто отдают предпочтение контролю по альтернативному признаку. В зависимости от средств получения информации и показателях качества различают визуальный, органолептический и инструментальный контроль. По характеру поступления продукции на контроль рассматривают непрерывный контроль, например, на конвейере или в потоке, и контроль партий продукции.

Дата добавления: 2014-01-03