Оглавление:
Области применения статистических методов контроля
- В современной технологии существует три процесса управления качеством продукции, основанные на использовании теории вероятностей и математической статистики. 1) Статистический приемочный контроль качества продукции. 2) Статистический анализ точности процесса. 3) Статистическое регулирование технических процессов. Статистический приемочный контроль качества продукции заключается в том, что 100% -ный контроль всех продуктов, присутствующих в контролируемой партии продуктов, трудно выполнить из-за большой массы партии, или контроль связан с уничтожением производственных единиц.
В то же время известно, что процент бракованных единиц в партии очень мал. Для осуществления такого контроля Это избирательно. Одна или несколько случайных выборок берутся из большой партии продуктов, а результаты обрабатываются математически статистическим способом.
Поскольку последние обладают тепловыми свойствами, то для их снижения особенно чувствительные элементы и электронные компоненты чувствительных индикаторов охлаждают до температуры, близкой к абсолютному нулю. Людмила Фирмаль
Размер выборки и номер доступа являются характеристиками плана контроля, соответственно принимайте и отклоняйте Число приемок — это максимальное количество дефектных единиц в выборке или выборке в случае статистического контроля принятия альтернативными функциями или соответствующий предел контрольного параметра в выборке или выборке в случае статистического контроля приемки по количественным признакам. Критерии приемлемости для партий равных продуктов.
Число отклонения — это минимальное количество дефектных единиц в образце или образце в случае статистического контроля приемлемости с помощью альтернативной функции или соответствующий предел контрольного параметра в образце или образце в случае статистического приемочного контроля по количественным характеристикам. Критерии отклонения партий равных продуктов. Используйте заранее установленные правила принятия решений, чтобы решить, принимать или отклонять партию продуктов на основе результатов этого контроля.
Для принятия решения о принятии или отклонении партии продуктов может быть предоставлен определенный набор правил принятия решений. Последующие оценки помогут установить уровни дефектов входа и выхода и эффективность принятого плана управления. Затем принимается решение о возможности корректировки плана управления. Это значение рассчитывается как функция результатов статистического приемочного контроля для нескольких партий продукта. Используйте статистический анализ точности процесса, чтобы определить факторы, которые снижают точность процесса.
Вот как можно решить такие проблемы с помощью статистического анализа: План исследований, особенно определение размера выборки и способ их получения. Формулирование математических и статистических описаний, создание моделей. Описание параметров, относящихся к модели, и определение выборочного распределения этих оценок. Изучение соответствия между моделью и наблюдениями; Задача решается путем оценки параметров опроса и принятия мер по результатам опроса. Наиболее распространенным методом статистического анализа точности процесса является сравнение средних значений.
Сравнение дисперсий, оценка коэффициентов корреляции. Регрессионный анализ; дисперсионный анализ; анализ временных рядов и случайных последовательностей. Средство сравнения используется, когда необходимо установить пригодность произведенного продукта для эталонного образца или когда необходимо сравнить значения одного и того же показателя качества для двух или более групп продуктов.
Метод сравнения отклонений используется, когда необходимо оценить отклонение (дисперсию) показателя качества в зависимости от метода обработки, оборудования или других факторов. Коэффициенты корреляции оцениваются, когда необходимо определить зависимость одного показателя качества от другого или в других аналогичных случаях. Регрессионный анализ используется, когда необходимо оценить факторы контроля качества на основе наблюдений других показателей. Дисперсионный анализ используется, когда необходимо оценить влияние определенных факторов на анализируемые качественные показатели.
- Статистическое регулирование технических процессов направлено на предотвращение появления дефектов при серийном производстве продукции. Такое управление может быть связано с активными методами контроля. Они реализованы многими способами с их собственными областями применения, а также их сильными и слабыми сторонами. При применении метода группировки контрольная карта должна включать не только внешние, но и внутренние (предупреждающие) границы. Это повышает чувствительность к контролируемым нарушениям технического процесса.
Если вы настраиваете процесс в соответствии с двусторонними критериями, применяются пять групп качества, если вы настраиваете процесс в соответствии с односторонними критериями, используются три группы качества. При применении метода учета дефектов необходимо учитывать характер процесса.
Основными требованиями к калибру являются высокая точность изготовления, высокая жесткость при малом весе, износостойкость, коррозионная стойкость, стабильность рабочих размеров, удобство работы. Людмила Фирмаль
Так, например, при статистическом регулировании процесса сварки качество шва оценивается по количеству дефектов на единицу длины, а при статистическом регулировании технического процесса по производству стеклянных и оптических компонентов индекс качества представляет собой единицу площади При статистическом регулировании технического процесса прессования изделий качество штамповки определяется количеством бракованных изделий на одно бракованное изделие, подробно описывается в образцах и т. Д.
Технические процессы, которые формируют заданный показатель качества (например, размер изделия во время механической обработки, твердость термообработанных поверхностей во время термообработки металлических изделий, процентное содержание примесей в производстве химикатов и т. Д.), Основаны на среднем арифметическом или среднем Используется качественный индикатор, который со временем меняет свою позицию. Это приводит к тому, что в какой-то момент процесс необходимо отрегулировать, чтобы избежать производства бракованной продукции.
Арифметическое усреднение использует выборочное арифметическое усреднение для оценки показателей качества A — ^ — X, + Xr + — + Xn), X1, X8 и Xn — результаты наблюдения за образцом. n — размер выборки. В срединном методе оценка показателя качества является выборкой медианы I. Среднее арифметическое X средних дает более точную оценку неизвестного значения интересующего параметра, чем медиана X.
Количество рыбы по срединному методу является средним по методу среднего арифметического. Определение среднего арифметического требует более сложных вычислений для достижения той же точности при определении величины. Технические процессы, характеризующиеся повышенным рассеянием во времени, используют метод среднеквадратичного отклонения, метод диапазона и метод экстремальных значений. Измерения рассеяния — это обычное среднеквадратичное отклонение o. Первый момент, сразу после Отрегулировано на равное o = o9. Значение o неизвестно и оценивается по результатам наблюдений X , Xr, …. Xn.
Где n — размер выборки. В среднеквадратичном отклонении среднеквадратичное отклонение выборки составляет X = X (. 5 последовательных образцов , 5a … выборочные среднеквадратичные значения отклонений нанесены на контрольную карту. Выход в точке 8t, которая пересекает контрольную границу контрольной карты, указывает на то, что процесс прерывается и его необходимо отрегулировать. В методе scope значение o равно range Оценивается = -Xmax-Xmt. Он определяется как разница между максимальным и минимальным результатами наблюдений в выборке.
Значение диапазона выборки для непрерывных выборок 1, K% … нанесено на контрольную карту. Конец точки Km за контрольной границей контрольной карты дает основание полагать, что процесс считается нарушенным (необходима регулировка) примерно при 0 В экстремальном методе значение o оценивается по экстремумам Xmax и Xmm образца, примененного к контрольной карте.
Если крайние значения превышают нормативные пределы, процесс считается турбулентным и вносится исправление. Стандартное отклонение выборки обеспечивает более точную оценку параметра o, чем диапазон выборки или экстремальные значения, но его сложнее рассчитать. Точность метода стандартного отклонения увеличивается с увеличением размера выборки, а точность метода развертки уменьшается.
Смотрите также:
Решение задач по метрологии с примерами
