по теме: Статистические методы в управлении качеством

КУРСОВАЯ РАБОТА

статистический способ контроль качество

Введение

Качество – это степень соответствия собственных черт запросам и ожиданиям потребителя.

Потребитель получил возможность выбирать из огромного числа поставщиков и диктовать свои требования к качеству продуктов, которые он готов приобрести. И если ранее потребитель наслаждался доказательством свойства самих продуктов и услуг, то сейчас он желает иметь доказательство того, что по теме: Статистические методы в управлении качеством создание продуктов, за которые он собирается платить средства, скооперировано таким макаром, что оно вправду обеспечивает декларируемое качество.

Качество стало одним из более фаворитных девизов конца двадцатого - начала 20 первого века. Качество продуктов и услуг. Качество в разработках и бизнес-процессах, связанных с созданием продуктов и услуг. Качество, которое существует и по теме: Статистические методы в управлении качеством которое можно обосновать, так как оно документировано. Эталоном, позволяющим подтвердить качество разных качеств работы предприятия, является группа эталонов ISO 9000 – серия интернациональных эталонов управления качеством и доказательства свойства, которые приняты более чем 90 странами мира. При разработке организации и выборе ее наименования учитывалась необходимость того, чтоб аббревиатура наименования звучала идиентично по теме: Статистические методы в управлении качеством на всех языках. Для этого было решено использовать греческое слово isos – равный, вот почему на всех языках мира Интернациональная организация по стандартизации имеет короткое заглавие ISO (ИСО). Эталоны ISO 9000 применимы к хоть каким компаниям независимо от их размера и сферы деятельности.

1. Теоретическая часть

1.1 Современная концепция управления свойства

Система всеобщего управления качеством по теме: Статистические методы в управлении качеством (Total Quality Management — TQM) представляет собой не просто подход к организации процессов планирования, обеспечения и контроля свойства продукции конторы. Главные положения концепции TQM можно выразить последующими тезисами.

1. Определяющая роль управления в мероприятиях по реформированию / реструктуризации компаний на базе принципов ТQМ. Управление должно возглавить реорганизацию деятельности конторы, интегрировать систему управления по теме: Статистические методы в управлении качеством качеством в общую модель управления компанией.

2. Основное внимание — клиентам. Сначала клиенты должны быть идентифицированы, т.е. сотрудникам и сначала руководителям нужно верно знать, кто является потребителями продукции конторы. Потом следует найти потребности собственных клиентов, создать систему характеристик, определяющих степень удовлетворенности клиентов продукцией компании, и ввести характеристики в по теме: Статистические методы в управлении качеством систему мотивации служащих как основной индикатор фуррора развития организации. Значительную роль в повышении эффективности взаимодействия с клиентами играет система коммуникации с ними. Это подразумевает, что информационная система конторы должна быть совместимой с информационными системами главных клиентов.

3. Стратегическое планирование. Огромное внимание в TQM уделяется процессам планирования вообщем и стратегического планирования по теме: Статистические методы в управлении качеством а именно. При этом планируется достижение не только лишь обычных производственно-хозяйственных целей, да и таких (до ближайшего времени рассматриваемых как неосязаемые и неизмеримые) целей, как уровень ублажения потребителей, положительный деловой образ компании, престиж марок и пр.

4. Вовлечение всех служащих. В TQM подразумевается делегировать больше ответственности на нижние уровни управления по теме: Статистические методы в управлении качеством. При всем этом не стоит забывать, что сотрудники должны быть специально подготовлены для принятия этой, новейшей для их ответственности. При увеличении ответственности рядовых служащих растет роль оборотной связи, которая становится основной составляющей информационной системы предприятия. Важную роль играют социальные и психические причины. Самоконтроль (подабающим образом приготовленный) и контроль со стороны по теме: Статистические методы в управлении качеством коллег работают эффективнее, чем формальный контроль сверху.

5. Подготовка персонала. При расширении возможностей и обогащении многофункциональных обязательств появляется необходимость неизменной подготовки персонала, при этом не узенькой подготовки по отдельным проф вопросам, а более широкого образования.

6. Заслуги и признание. Для того чтоб новенькая система работала, нужно, чтоб она была закреплена по теме: Статистические методы в управлении качеством в соответственной системе мотивации, которая бы поощряла подабающее поведение и ограничивала недолжное. Формальные заслуги и признание должны гармонировать с неформальными. Таким макаром, система менеджмента свойства глубоко укореняется (встраивается) в общую систему управления, которая поддерживается системой мотивации, а она в свою очередь закрепляется в системе ценностей компании, т. е. в по теме: Статистические методы в управлении качеством организационной культуре.

7. Разработка продукции и услуг должна стремительно реагировать на повсевременно меняющиеся и увеличивающиеся потребности и ожидания потребителей. Критичным значением владеют такие характеристики, как улучшение свойства разработки, т. е. соответствие разработок требованиям клиента, и длительность цикла разработка — внедрение.

8. Управление процессом. Основополагающим принципом TQM является концентрация всех усилий по совершенствованию по теме: Статистические методы в управлении качеством деятельности предприятия на определенных процессах, и в особенности на процессах, конкретно влияющих на качество конечной продукции компании.

9. Качество поставщиков. Требования к качеству продукции поставщиков предъявляются фактически такие же, что и к собственной своей. Для мониторинга поставщиков нужно оперативно выслеживать качество их продукции и вовремя отрешаться от услуг ненадежных по теме: Статистические методы в управлении качеством (если это может быть).

10. Информационная система. Для обычного функционирования системы TQM нужно создать и ввести поддерживающую информационную систему, позволяющую отлично собирать, хранить и использовать данные, информацию и познания. Но до этого следует верно найти, какие данные собирать и как их обрабатывать и распространять. В современных критериях излишек инфы является более небезопасным симптомом по теме: Статистические методы в управлении качеством, ежели ее недочет.

11. Наилучший опыт. Одним из действующих инструментов по увеличению свойства и улучшению системы управления является определение и внедрение наилучшего опыта других компаний (так именуемый, бенчмаркинг). Обычно эта деятельность состоит из определения процессов, которые подразумевается облагораживать, моделирования собственных процессов, исследования наилучшего опыта других компаний, анализа по теме: Статистические методы в управлении качеством и формулирования выводов, также использования приобретенных результатов.

12. Неизменная оценка эффективности работы системы управления качеством. Для таковой оценки нужно создать систему критериев и порядок проведения данных оценок. Приобретенные и проанализированные результаты должны быть применены для предстоящего совершенствования деятельности предприятия.

Неприемлимо решать вопросы менеджмента свойства «в отрыве» от системы управления предприятием/компанией/проектом в по теме: Статистические методы в управлении качеством целом. На практике это приводит к возникновению психологии, разделяющей участников проекта на ответственных и безответственных, в итоге чего персонал, выполнявший главные работы по проекту, фактически не несет ответственности за качество. В итоге становится неосуществимым достигнуть неплохого свойства продукции в целом.

Система TQM создана для обеспечения соответствия по теме: Статистические методы в управлении качеством свойства продукции компании/проекта требованиям норм, заданий потребителей и действует на всех фазах проектного цикла. В менеджменте свойства участвуют все организации, службы и подразделения предприятия/компании. При всем этом производятся последующие функции:

v планирование свойства продукции предприятия/проекта и его отдельных частей;

v создание команды каждого корпоративного проекта, включая подготовку кадров, и по теме: Статистические методы в управлении качеством компанию трудовой деятельности;

v подготовка производства, т. е. обеспечение нужной для данного уровня свойства квалификации исполнителей и их технического оснащения;

v разработка системы материально-технического обеспечения;

v контроль и текущая оценка достигнутого уровня свойства, включая входной, операционный и приемочный контроль технологических процессов и производственных операций, также по теме: Статистические методы в управлении качеством проведение инспекционного контроля;

v информационное обеспечение, включая систему сбора, обработки и передачи инфы меж уровнями управления;

v лабораторное, метрологическое и геодезическое обеспечение технологических процессов;

v правовое обеспечение менеджмента свойства.

1.2 Главные характеристики свойства продукта и их измерение

Потребность в обеспечении свойства выражается через ряд требований потребителя к продукции. Определенные требования к по теме: Статистические методы в управлении качеством чертам (свойствам) продукции, дающие возможность их реализации и проверки, именуются показателями свойства. Измерением характеристик свойства объектов (изделий, услуг) занимается квалиметрия.

Что содержит в себе понятие «оценка качества»?

Препядствия управления качеством породили задачки количественной оценки свойства, нужной для принятия решений на всех стадиях производства продукции, ее стандартизации и сертификации. Оценка свойства может по теме: Статистические методы в управлении качеством рассматриваться как база формирования механизма управления качеством продукции на всех стадиях ее актуального цикла.

В процессе оценки свойства употребляются последующие определения:

градация свойства — категория, либо разряд, присвоенные объектам схожего многофункционального предназначения, но с разными требованиями к качеству

уровень свойства — относительная черта, являющаяся результатом сопоставления совокупы значений характеристик свойства по теме: Статистические методы в управлении качеством продукции с соответственной совокупой базисных значений этих характеристик (при количественной статистической оценке)

мера свойства — при выполнении четких технических оценок

относительное качество — при сопоставлении объектов

требования к качеству — выражение определенных потребностей либо их перевод в набор количественно либо отменно установленных требований к чертам объекта, чтоб дать возможность их реализации и проверки

Что такое по теме: Статистические методы в управлении качеством «показатели качества» и какими они бывают?

Характеристики свойства — это количественно либо отменно установленные определенные требования к чертам (свойствам) объекта, дающие возможность их реализации и проверки.

Спецы выделяют 6 главных групп характеристик свойства:

v Характеристики свойства по отношению к свойствам продукции

v Характеристики свойства по количеству отражаемых параметров

v Характеристики свойства по способу определения

v Характеристики по теме: Статистические методы в управлении качеством свойства по стадиям определения

v Характеристики свойства по размерности отражаемых величин

v Характеристики свойства по значимости при оценке

Зависимо от признака систематизации продукта ему соответствуют разные типы характеристик свойства.

Главные разновидности характеристик свойства приведены в Таблице 1.

Таблица 1. Главные типы характеристик свойства

Признак систематизации Типы характеристик
1. Отношение к свойствам продукции 1. Предназначения 2. Надежности 3. Технологичности 4. Эргономические 5. Эстетические по теме: Статистические методы в управлении качеством 6. Стандартизации 7. Патентно-правовые 8. Экономические
2. Количество отражаемых параметров 1. Единичные 2. Всеохватывающие
3. Способ определения 1. Инструментальные 2. Расчетные 3. Статистические 4. Органолептические 5. Экспертные 6. Социологические 7. Комбинированные
4. Стадия определения 1. Проектные 2. Производственные 3. Эксплуатационные 4. Предсказуемые
5. Размерность отражаемых величин 1. Абсолютные 2. Приведенные 3. Безразмерные
6. Значимость при оценке свойства 1. Главные 2. Дополнительные

Как видно из таблицы, в каждой из 6 главных групп, в свою очередь по теме: Статистические методы в управлении качеством, выделяют несколько типов характеристик свойства, любой из которых охарактеризовывает те либо другие характеристики продукции. Вот некие из их:

Характеристики предназначения определяют главные многофункциональные характеристики продукции и обусловливают спектр ее применяемости.

Характеристики надежности охарактеризовывают способность продукции сохранению работоспособности при соблюдении определенных критерий эксплуатации и технического обслуживания (выражают характеристики по теме: Статистические методы в управлении качеством безотказности, долговечности, ремонтопригодности).

Характеристики технологичности связаны с совершенством конструктивно-технологических решений продукции, обусловливающих высшую производительность труда при изготовлении, ремонте и техническом обслуживании.

Эргономические характеристики охарактеризовывают приспособленность продукции к антропометрическим, физиологическим, психофизиологическим и психическим свойствам потребителя, проявляющимся в системе «человек — изделие — окружающая среда».

Эстетические характеристики связаны со способностью изделия к выражению по теме: Статистические методы в управлении качеством красы в предметно-чувственной форме (отражают характеристики гармоничности, оригинальности, информационной выразительности, рациональности формы и т. д.). Характеристики стандартизации охарактеризовывают соответствие продукции эталонам.

Экономические характеристики отражают издержки на разработку, изготовка и эксплуатацию продукции.

Исходя из убеждений количества отражаемых параметров характеристики свойства могут быть единичными (относящимися к одному свойству) либо всеохватывающими (относящимися к по теме: Статистические методы в управлении качеством нескольким свойствам сразу). При расчете всеохватывающих характеристик употребляются разные способы оценки свойства.

1.3 Инструменты контроля свойства

Для анализа результатов контроля свойства обширное распространение получили способы статистического контроля свойства, которые представляют записи статистических данных о процессах производства продукции либо предоставления услуг. Более известные из их «семь инструментов контроля качества», которые поначалу по теме: Статистические методы в управлении качеством обширно применялись в кружках свойства в Стране восходящего солнца, а потом, благодаря собственной эффективности и доступности для рядовых работников, распространились и по другим странам.

В состав этих инструментов входят:

· Контрольные листы (либо сбор данных);

· Диаграмма Парето;

· Гистограмма;

· Диаграмма разброса;

· Контрольные графики;

· Диаграмма стратификации (способ расслоения);

· Причинно-следственная по теме: Статистические методы в управлении качеством диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет»).

Содержание этих способов заключается в последующем:

Контрольные листы (либо сбор данных) – особые бланки для сбора данных. Они упрощают процесс сбора, содействуют точности сбора данных и автоматом приводят к неким выводам, что очень комфортно для резвого анализа. Результаты просто преобразуются в гистограмму либо диаграмму Парето. Форма контрольного по теме: Статистические методы в управлении качеством листа может быть разной, зависимо от его предназначения (см.Рис.6).

Диаграммы Парето – относятся к столбцовым (линейным) диаграммам, изображающим сравнительную значимость заморочек. Представленная информация позволяет выделить более принципиальные трудности и избрать приоритетные направления концентрации усилий по совершенствованию свойства. Данная информация может базироваться на данных контрольных листов.

Контрольный лист по теме: Статистические методы в управлении качеством
Категории жалоб покупателей
Поставки IIII IIII I
Упаковывание IIII II
Эксплуатационные свойства IIII IIII IIII IIII III
Персонал II
Выписывание счета IIII IIII IIII
Различное IIII IIII I

Рис.6.Пример контрольного листа

Названа по имени швейцарского социолога и экономиста Вильфредо Парето, родившийся в Италии. Изучил рассредотачивание доходов и благосостояния посреди населения в конце по теме: Статистические методы в управлении качеством 19 века. Он нашел, что сравнимо маленькая часть населения получает огромную часть доходов и ей принадлежит большая часть всех богатств.

Гистограмма – вид столбцовой диаграммы. Служит для обобщения цифровых данных. Может быть применена как средство графического отображения данных контрольного листа. Показывает разброс (частотное рассредотачивание черт продукции либо процесса). Нрав рассредотачивания приобретенных по теме: Статистические методы в управлении качеством данных может найти сущность задачи. Создана для коммуникации конкретно с людьми, управляющими процессом. Пример гистограммы приведен ниже (см. Рис.8).

Рис. 8. Гистограмма употребления горючего для 100 автомобилей.

Диаграмма (график) разброса - Диаграмма рассеяния применяется для исследования зависимости меж 2-мя видами данных, к примеру для анализа зависимости суммы выручки от числа воззваний по теме: Статистические методы в управлении качеством к торговцу; сопротивления удару от давления, при котором выполнялась обработка, и т.д.

Рис. 1. Диаграмма рассеяния

Диаграмма рассеяния, так же как и способ расслоения (стратификации), употребляется для выявления причинно-следственных связей характеристик свойства и влияющих причин при анализе причинно-следственной диаграммы.

Диаграмма рассеяния строится как график зависимости меж 2-мя параметрами по теме: Статистические методы в управлении качеством. Если на этом графике провести линию медианы, он позволяет просто найти, имеется ли меж этими 2-мя параметрами корреляционная зависимость.

Диаграмма рассеяния строится в таком порядке: по горизонтальной полосы откладываются измерения величин измерения величин одной переменной, а по вертикальной оси - другой переменной.

Контрольные графики (контрольные карты) – разновидность графика , который отличается по теме: Статистические методы в управлении качеством наличием границ, обозначающих допустимый спектр разброса черт в обыденных критериях течения процесса. Выход черт за границы контрольных границ значит нарушение стабильности процесса и просит проведения анализа обстоятельств и принятия соответственных мер. Пример контрольной карты – см. рис.

На диаграмме представлен выход продукции на фабрике. Из нее следует, что по теме: Статистические методы в управлении качеством выход продукции понижается в утреннюю смену. Означает в предстоящем рассмотрению подлежат препядствия утренней смены. Эта диаграмма полезна при выявления сильных тенденций, которые затушевываются при представлении усредненных данных.

Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы, «рыбий скелет» - показывает дела меж неувязкой и ее вероятными причинами. Обеспечивает модель установления связей меж неувязкой и факторами, влияющими на по теме: Статистические методы в управлении качеством нее. Причинно-следственная диаграмма полезна для устранения обстоятельств возникновения заморочек, также полезна для осознания эффектов воздействия нескольких причин на процесс. Анализируется четыре главных причинных фактора: человек, машина (оборудование), материал и способ работ. При анализе этих причин выявляются вторичные, третичные и т.д. предпосылки, приводящие к недостаткам и по теме: Статистические методы в управлении качеством подлежащие устранению. Для анализа изъянов и построения диаграммы нужно найти наибольшее число обстоятельств, которые могут иметь отношение к допущенным недостаткам. Такую диаграмму еще именуют диаграммой «четыре М» по составу главных причин: Маhn, Method, Material, Machine.

Непростая причинно-следственная диаграмма анализируется при помощи расслоения по отдельным факторам, таким как материалы, исполнители по теме: Статистические методы в управлении качеством, время проведения операций и др. При выявленной при анализе приметной разнице в разбросе меж «слоями» принимают надлежащие меры для ликвидации этой различия и устранения предпосылки ее возникновения.

Причинно-следственная диаграмма как способ решения возникающих заморочек употребляется не только лишь в производственной сфере, да и для вербования новых по теме: Статистические методы в управлении качеством клиентов, для оценки конфликтов, возникающих меж отдельными подразделениями предприятия, для контроля складских операций, контроля долговых обязанностей и т.д.

Рассмотренные семь инструментов контроля свойства – обыкновенные и хорошие средства для периодического решения большего количества (до 95%) заморочек, касающихся контроля свойства в самых различных областях.

При осуществлении контроля свойства делается неотклонимый сбор по теме: Статистические методы в управлении качеством данных, а потом их обработка при помощи статистических инструментов контроля свойства. Завладеть ими должен каждый менеджер по качеству, и воспользоваться ими после соответственной подготовки могут все участники процесса.

В современном мире очень принципиальное значение приобретает неувязка свойства продукции. От ее удачного решения в значимой степени зависит благополучие хоть какой по теме: Статистические методы в управлении качеством конторы, хоть какого поставщика. Продукция более высочайшего свойства значительно увеличивает шансы поставщика в конкурентноспособной борьбе за рынки сбыта и, самое принципиальное, лучше удовлетворяет потребности потребителей. Качество продукции - это важный показатель конкурентоспособности предприятия.

Качество продукции закладывается в процессе исследований, конструкторских и технологических разработок, обеспечивается неплохой организацией производства и, в конце концов по теме: Статистические методы в управлении качеством, оно поддерживается в процессе использования либо употребления. На всех этих шагах принципиально производить своевременный контроль и получать достоверную оценку свойства продукции.

II. Практическая часть

2.1 На основании опыта управления цеха принято решение перевести на статистическое регулирование технологический процесс производства болтов на станках – автоматах. За показатель свойства при всем этом избран поперечник по теме: Статистические методы в управлении качеством болта D=26 мм и его допускаемые (ES=-0,005 мм и нижнее EI= -0,019 мм) отличия. Нужно узнать правильное ли решение принято управлением цеха.

Начальными данными являются измерения подборки из 100 болтов, измерение поперечников которых создают по 5 болтов через каждый час, т.е. проводится 20 серий измерений. Для упрощения вычислений и измерений произведена по теме: Статистические методы в управлении качеством настройка измерительной скобы на размер 25,980 мм. Результаты контроля (отличия от размера 25,980 в мкм) сведены в таблицу.

Таблица 1. Сгруппированные значения вариационного ряда

№ п/п Отклонение, мм
25,9901 25,983 25,985 25,994 25,99
25,9814 25,994 25,988 25,993 25,991
25,9922 25,992 25,983 25,988 25,99
25,9922 25,994 25,987 25,991 25,989
25,9901 25,991 25,989 25,995 25,987
25,9912 25,992 25,991 25,994 25,992
25,9955 25,991 25,994 25,988 25,983
25,9922 25,994 25,992 25,991 25,991
25,9912 25,987 25,991 25,993 25,989
25,9944 25,99 25,989 25,992 25,988
25,989 25,991 25,994 25,99 25,993
25,9933 25,993 25,986 25,984 25,993
25,9847 25,988 25,983 25,983 25,984
25,9879 25,985 25,983 25,985 25,984
25,9879 25,984 25,989 25,985 25,988
25,9901 25,99 25,986 25,989 25,983
25,9836 25,987 25,986 25,987 25,992
25,9879 25,985 25,986 25,989 25,993
25,9836 25,992 25,99 25,986 25,99
25,9901 25,986 25,993 25,99 25,985

2.2 Найдем малое и наибольшее значения вариационного ряда:

Xmin = 25,98144

Xmax = 25,99548

k – число интервалов (k=8, т.к. число данных от 50 до 100).

2.3 Определение ширины интервала

,

где xmin и xmax – малое и по теме: Статистические методы в управлении качеством наибольшее значения в совокупы данных;

2.4 Определение границ интервалов

Таблица 2. Расчетные данные

Номер интервала Границы интервалов, г. Центральное значение интервала, x0i, г. Условное обозначение частоты Значение частоты fi
нижняя верхняя
25,98144 25,983195 25,9823175 ////////
25,983195 25,98495 25,9840725 /////////////
25,98495 25,986705 25,9858275 //////
25,986705 25,98846 25,9875825 //////////////
25,98846 25,990215 25,9893375 ////////////////////
25,990215 25,99197 25,9910925 ///////////
25,99197 25,993725 25,9928475 //////////////////
25,993725 25,99548 25,9946025 //////////

2.5 Определение центральных значений интервалов

x0i = верхняя граница + нижняя граница

2.6 Определение частоты попадания значений в данный интервал

Просматривая всю совокупа имеющихся значений по теме: Статистические методы в управлении качеством параметра, в каждом интервале располагают отдельные значения, которые составляют частоту fi попадания данных в соответственный интервал (см. табл. 2).

Набросок 1. Гистограмма рассредотачивания контролируемого показателя свойства

2.7 Выполнить расчет характеристик рассредотачивания и анализ приобретенных результатов

Гистограмма позволяет оценить состояние исследуемого технологического процесса. Важную информацию может дать форма гистограммы и ее размещение в сопоставлении с контрольными по теме: Статистические методы в управлении качеством нормативами (границами).

Вероятны разные формы гистограмм:

1. с двухсторонней симметрией (обычное рассредотачивание);

2. вытянутая на право (на лево);

3. двугорбая;

4. в форме обрыва (обрезан один край либо оба);

5. не имеющая высочайшей центральной части (плато);

6. с отдельным островком.

На рисунке 1 изображена гистограмма не имеющая высочайшей центральной части (плато) – такая гистограмма выходит, когда соединяются воединыжды несколько по теме: Статистические методы в управлении качеством рассредотачиваний, в каких средние значения отличаются некординально. Такую гистограмму целенаправлено рассматривать, используя способ расслоения.

Гистограмма и границы поля допуска. Когда известны контрольные нормативы, на гистограмме отмечают прямыми линиями верхнюю и нижнюю границы нормы (допуска), что позволяет сопоставить обоюдное размещение гистограммы и контрольных нормативов. Если норма неведома, на график по теме: Статистические методы в управлении качеством наносят точки, отображающие запланированные значения, и проводят через их вертикальные полосы.

Разброс невелик по сопоставлению с нормой, но из-за огромного смещения среднего значения x в сторону верхней границы нормы возникает брак. Нужны меры, содействующие смещению среднего значения к средней точке меж контрольными нормативами.

2.8 Сделайте проверку догадки о по теме: Статистические методы в управлении качеством нормальности эмпирического рассредотачивания контролируемого показателя свойства –измерения болтов при помощи χα2 – аспекта Пирсона.

На рисунке 1 построена гистограмма эмпирического рассредотачивания значений контролируемого параметра.

Определим эмпирическую (статистическую) возможность попадания случайной измеряемой величины в i-й интервал (частость): wi = mi / n, где mi – число значений, попадавших в i-й интервал; n – общее по теме: Статистические методы в управлении качеством число экспериментальных данных: , где k – число интервалов.

Таблица 3. Сгруппированные значения вариационного ряда контролируемого параметра свойства

Номер интервала Границы интервалов, г. Центральное значение интервала x0i, г. Значение частоты mi Значение частости wi
нижняя верхняя
25,98144 25,983195 25,9823175 0,08
25,983195 25,98495 25,9840725 0,13
25,98495 25,986705 25,9858275 0,06
25,986705 25,98846 25,9875825 0,14
25,98846 25,990215 25,9893375 0,2
25,990215 25,99197 25,9910925 0,11
25,99197 25,993725 25,9928475 0,18
25,993725 25,99548 25,9946025 0,1
Σ mi = 100 Σ wi = 1

Расчет главных статистических черт.

1. Высчитать среднее арифметическое значение результатов измерений:

2. Высчитать среднее квадратичное отклонение (СКО):

.

3. Найти по теме: Статистические методы в управлении качеством теоретическую возможность попадания значений измеряемой величины в i–й интервал:

,

где - плотность нормированного обычного рассредотачивания;

- нормированная обычная величина (ордината кривой нормированного обычного рассредотачивания).

Таблица 4. Расчетные данные для проверки догадки о нормальности рассредотачивания

Номер интервала i=1,k Ui φ(Ui) Pтеор i
-1,778410347 1,9395057 0,0387 0,189339581
-1,310407624 0,9414308 0,0794 0,258658135
-0,842404901 0,5688631 0,1307 0,218138577
-0,374402178 0,4279067 0,1735 0,129486672
0,093600545 0,4006937 0,1851 0,103536128
0,561603268 0,4670872 0,159 0,161842361
1,02960599 0,6778059 0,11 0,247136688
1,497608713 1,2244324 0,0611 0,241451378
Σ = 0,9375 1,549589521

4. Проверка догадки о нормальности эмпирического рассредотачивания.

Расчетное значение по теме: Статистические методы в управлении качеством аспекта Пирсона:

5. Теоретическое значение аспекта Пирсона.

,

где k – число интервалов гистограммы;

r – число характеристик предполагаемого рассредотачивания.

k=8

r=2 (математическое ожидание, среднее квадратичное отклонение).

При доверительной вероятности P=0,93 и числа степеней свободы значение аспекта

Гистограмма рассредотачивания контролируемого показателя свойства - представлена в виде графика на рисунке 2.

Набросок 2. Гистограмма рассредотачивания значений контролируемого показателя свойства

Постройте диаграмму по теме: Статистические методы в управлении качеством Парето и проведите на ее базе оценку главных видов изъянов при изготовлении блтов, также оценку свойства производства по участкам.

Таблица 5. Контроль изъянов

Наименование изъянов Количество изъянов, шт. Скопленная сумма числа изъянов Процент числа изъянов по каждому признаку в общей сумме Скопленный процент
Усадочные раковины 27,3 27,3
Перекос форм 26,9 54,2
Подутость 79,2
Бой 11,1 90,3
Шлаковая по теме: Статистические методы в управлении качеством раковина 9,5
ИТОГО: - -

На рисунке 4 построена диаграмма Парето по видам изъянов.

Таблица 6. Контроль по участкам

Участок цеха Количество брака, т. Процент брака, %
Текущие значения Скопленные значения Текущие значения Скопленные значения
Заливочный 51,2 51,2 46,2 46,2
Формовочный 23,6 74,8 21,3 67,5
Плавильный 94,8 18,1 85,6
Отдел конечной обработки 9,7 104,5 8,8 94,4
Смесеприготовительный 3,2 107,7 2,9 97,3
Стержневой 1,8 109,5 1,6 98,9
Остальные 1,3 110,8 1,1
ИТОГО: 110,8 - -

Набросок 4. Диаграмма Парето по видам изъянов.

Из диаграммы Парето видно, что недостаток по теме: Статистические методы в управлении качеством усадочная раковина является самым значимым и составляет 12,445% от общего числа изъянов. Анализ этого фактора и выявления обстоятельств появления данного недостатка будут более действенными для решения заморочек.

Набросок 5. Диаграмма Парето по участкам

Из диаграммы Парето по оценки свойства отливок из сероватого чугуна по участкам цеха видно, что больший процент брака по теме: Статистические методы в управлении качеством 45,43% появляется в заливочном участке цеха.

Анализ работы этого участка цеха и выявление обстоятельств появления данного процента брака в заливочном участке будет действенным для решения препядствия. Также повышенное внимание следует направить на формовочный и плавильный участки цеха.

Их результаты анализа работы должны дать наибольший эффект в улучшении свойства по теме: Статистические методы в управлении качеством продукции и понижении количества брака.

Произведите построение контрольных карт Шухарта ((X-R)-карты) для контролируемого показателя свойства –измерения болтов.


po-sledam-krestovogo-pohoda-8-glava.html
po-sledam-velikogo-lanca.html
po-sluzhbe-karaulnih-sobak.html