- •Клевлеев в.М. Статистические методы контроля и управления качеством
- •1 Качество и обеспечение качества
- •1.1 Качество как стратегическая цель предприятия
- •1.2 Различия в качестве и их причины
- •1.3 Обеспечение качества
- •Обеспечение качества
- •1.5 Систематизация методов статистического обеспечения качества
- •Статистическое обеспечение качества
- •2 Основы статистического обеспечения качества
- •2.1 Распределение признаков качества
- •2.1.1 Распределение дискретных признаков
- •2.1.1.1 Равномерное распределение и некоторые понятия теории статистических распределений
- •2.1.1.2 Распределение Бернулли
- •2.1.1.3 Гипергеометрическое распределение
- •2.1.1.4 Биномиальное распределение
- •2.1.1.5 Распределение Пуассона
- •2.1.2 Распределение непрерывных признаков
- •2.1.2.1 Равномерное распределение
- •2.1.2.2 Экспоненциальный (показательный) закон распределения
- •2.1.2.3 Нормальный (гауссовский) закон распределения
- •Замечание. Очевидно, что события, состоящие в осуществлении неравенства и, противоположные. Поэтому, если вероятность осуществления неравенстваравна, то вероятность неравенстваравна.
- •2.2 Статистическая проверка статистических гипотез
- •2.2.1 Процедура проверки статистических гипотез и свойства параметрических критериев
- •2.2.1.1 Процедура проверки статистической гипотезы
- •1. Определение генеральной совокупности и типа распределения
- •2. Формулировка гипотезы
- •3. Определение контрольной величины и ее распределение в случае принятия гипотезы
- •4. Задание уровня значимости и определение области отклонения гипотезы
- •5. Принятие решения и его интерпретация
- •2.2.1.2 Примеры проверки статистических гипотез
- •2.2.1.2.1Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения
- •2.2.1.2.1.1Среднее квадратическое отклонениеизвестно
- •2.2.1.2.1.2Среднее квадратическое отклонениенеизвестно
- •2.2.1.2.1.3Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонениянормального распределения
- •2.2.1.2.1.4Оценка значимости отношений дисперсий двух нормально распределенных совокупностей
- •2.2.1.2.1.5Проверка гипотез относительно параметров нормально распределенных генеральных совокупностей
- •2.2.1.2.1.6 Последовательный анализ
- •2.3 Выборки значений показателей качества
- •2.3.1 Основные понятия теории выборочного метода
- •2.3.2 Методы реализации случайного отбора выборок штучной продукции
- •0 1 2 . . . . . . . . . . . 2 1 0
- •2.3.3 Обеспечение представительности выборок
- •2.3.4 Выборочные характеристики и их свойства
- •3 Приемочный контроль
- •3.1 Основные понятия
- •3.1.1 Общие требования
- •3.1.2 Выбор планов и схем статистического приемочного контроля качества и требования к достоверности контроля
- •3.2 Статистический приемочный контроль по количественному признаку
- •3.2.1 Взаимосвязь между долей брака в партии и уровнем настройки производственного процесса
- •3.2.2 Планы выборочного контроля при одностороннем ограничении и известной дисперсии
- •3.2.2.1 Описание метода контроля и выбор контрольных величин
- •3.2.2.2 Оперативная характеристика и ее параметры
- •3.2.2.3 Построение плана выборочного контроля при заданных рисках производителя и потребителя
- •3.2.3 Планы выборочного контроля при одностороннем ограничении и неизвестной дисперсии
- •3.2.3.1 Контрольные величины
- •3.2.3.2 Оперативная характеристика и построение плана контроля при заданном риске потребителя и производителя
- •3.2.4 План выборочного контроля при двустороннем ограничении
- •3.2.5 Национальные стандарты приемочного контроля по количественному признаку
- •3.2.5.1 Выборочный контроль по количественному признаку на основе приемлемого уровня качества
- •3.2.5.2 Выборочный контроль по количественному признаку на основе нормативного уровня несоответствий
- •3.2.5.3 Последовательные планы выборочного контроля по количественному признаку
- •3.2.5.4 Выборочный контроль нештучной продукции
- •3.3 Статистический приемочный контроль по качественному признаку
- •3.3.1 Однократные планы контроля
- •3.3.1.1 Описание метода контроля. Использование теоремы Моода
- •3.3.1.2 Оперативная характеристика при гипергеометрической функции распределения числа дефектных изделий
- •3.3.1.3 Биномиальная оперативная характеристика
- •3.3.1.4 Оперативная характеристика при распределении Пуассона
- •3.3.1.5 Сравнение трех оперативных характеристик
- •3.3.2 Параметры простых планов контроля
- •3.3.2.1 Квантили оперативных характеристик
- •0 0.1 Р0 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
- •3.3.2.2 Средний выходной уровень дефектности, предел среднего выходного уровня дефектности (и)
- •3.3.2.3 Среднее число проконтролированных изделий в партии и доля проконтролированных изделий (и)
- •3.3.2.4 Контроль с прерыванием и средний объем выборки ()
- •3.3.3 Построение простых планов контроля с заданными свойствами
- •3.3.3.1 Задание риска потребителя и риска поставщика
- •3.3.3.2 Другие исходные данные
- •3.3.4 Двукратные планы выборочного контроля
- •3.3.4.1 Описание метода контроля
- •3.3.4.2 Оперативная характеристика
- •3.3.4.3 Средний объем выборки
- •3.3.4.4 Другие параметры плана
- •3.3.4.5 Эквивалентные однократные и двукратные планы выборочного контроля
- •3.3.5 Многократные планы контроля
3.3.2 Параметры простых планов контроля
Со статистической точки зрения оперативный план контроля полностью определяется его оперативной характеристикой . Однако оперативную характеристику трудно вычислять, если в распоряжении нет современной вычислительной техники и программного обеспечения. Поэтому на практике, как правило, ограничиваются лишь несколькими параметрами оперативной характеристики.
Оперативную характеристику плана контроля можно описать ее квантилями, то есть уровнями дефектности , при которых вероятность приемки партии имеет заданное значение. Возникает вопрос, какая доля брака в среднем проходит через контроль необнаруженной, и на какие затраты при проведении контроля приходится рассчитывать, если «плохие» партии будут подвержены сплошному контролю. Рассмотрев эти вопросы, остановимся на контроле с прерываниями, где в качестве параметра добавляется еще средний объем выборки.
3.3.2.1 Квантили оперативных характеристик
Функция , обратная к функции оперативной характеристики, определяетквантили оперативной характеристики . Квантили позволяют определить долю брака в партиях, при которой они будут приниматься с заданной вероятностью. Значениеобозначают как квантиль оперативной характеристики порядка.
Аналогично этому и для оперативной характеристики , где вместо доли бракааргументом является числодефектов, определим обратную функциюи квантилипорядка:
-
- квантиль порядка оперативной характеристики
, (3.86а)
- квантиль порядка оперативной характеристики
. (3.86б)
Для некоторых квантилей оперативной характеристики, как правило, вводят особые обозначения.
Например, квантиль оперативной характеристики с малым значением(часто), о котором существует договоренность между поставщиком и потребителем, называютбраковочным или предельно допустимым уровнем дефектности (англ.: rejectable quality level), или (англ.:limiting quality), или (англ.:lot tolerance percent defective). Поскольку оперативная характеристика для гипотез убывает строю монотонно, то вероятность того, что потребитель примет партию с долей брака, не превышает. Присправедливо, например, утверждение
. (3.87а)
Договоренность о значении имеет целью защиту потребителя. Партии с долей брака должны браковаться. Поэтому план контроля будет тем выгоднее потребителю, чем меньше значение . Вероятность приемки «плохой» партии, то есть партии с, являетсяриском потребителя. Он равен и представляет собой, применительно к критерию проверки нулевой гипотезы,вероятность ошибки второго рода (ошибка).
Квантиль оперативной характеристики с большим значением(часто), договоренность о котором существует между производителем и потребителем, называютприемлемым уровнем дефектности (aнг.: acceptable quality level). Вероятность приемки партии с в силу строго монотонного убывания функцииравна, а вероятность браковки партиимаксимально равна. Приимеет место
. (3.87б)
Задание приемлемого уровня дефектности гарантирует, что только партии с незначительной долей брака будут приняты. Таким образом, чем выше приемлемый уровень дефектности, тем больше отвечает этот план интересам поставщика.
Вероятность браковки «хорошей» партии, то есть партии с,является риском производителя. Он не превышает и являетсявероятностью ошибки первого рода (ошибка) в отношении гипотезы .
Безразличным качеством или значением (англ.: indifferent quality level) называют ту долю брака , при которой вероятность приемки партии составляет:
. (3.87в)
Поясним эти рассуждения, опираясь на уже рассмотренные ранее методики проверки гипотез (3.52) при .
Пусть приемлемый уровень дефектности равен , а браковочный уровень дефектности -. За основу примем биномиальный случай, то есть будем исходить из оперативной характеристики. Ошибка первого рода может появиться внутри области заданиянулевой гипотезы, ошибка второго рода - внутри области заданияконкурирующей гипотезы(рис.3.24).
Вероятность ошибки первого рода (ошибочное отклонение гипотезы ) для каждогоравна, а вероятность ошибки второго рода для каждогосоставляет. Таким образом, получаем значения квантилей:.