- •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
3.3.4.3 Средний объем выборки
У однократных планов контроля необходимый объем выборки является величиной случайной только в случае контроля с прерыванием (см. табл.3.22). У двукратных планов эффективный объем выборки всегда является случайным. Рассмотрим сначала двукратный план контроля без прерываний. Количество изделий выборки, которые подлежат контролю, может принимать два значения:
если можно принять
решение на основе первой выборки,
если необходимо
взятие второй выборки. (3.131)
Математическое ожидание этой случайной величины обозначим аналогично (3.109) как средний объем выборки или (англ.: average sample number) для двукратного плана контроля
. (3.132)
Так как вероятности наступления обеих реализаций согласно (3.124) и (3.127) составляют:
,
,
то математическое ожидание (3.132) можно представить в виде
. (3.133)
Поскольку , то определенная на промежуткефункциядостигает наименьшего значенияв точкахи. Максимум кривойлежит и области. Соответствующее значение функцииявляетсямаксимальным значением или значением (анг.: average sample number limit) двукратного плана контроля без прерываний.
При контроле с прерыванием реализация необходимого объема выборкине превышает объема выборки при контроле без прерываний, то есть кривая для среднего объема выборкибудет более пологой. Для среднего объема выборки при контроле с прерываниемимеем
(3.134)
При этом иобозначают вероятности обнаруженияили меньшедефектных изделий в выборке объемом.
Пример 3.58 Получим зависимость (3.133) и (3.134) для среднего объема выборки , исходя из представленного в примере 3.55 двукратного плана контроля при использовании биномиального распределения контрольной величины. Зависимость (3.133) дляв этом случае имеет следующий вид:
.
Некоторые значения этой функции можно очень просто вычислить, используя данные колонки 6 таблицы 3.28. Для вычисления последующих значений обратимся к формуле (3.124). Поскольку и, то
.
Для среднего объема выборки (3.134), используя формулы (3.110в) и (3.59а), получаем
Графики полученных зависимостей представлены на рис. 3.35.
Пример 3.59 Вычислите, используя формулу (3.133), средний объем выборки для двукратного плана контроля из примера 3.57 при уровне дефектности . Исходное распределение является гипергеометрическим.
Согласно решению к примеру 3.133, в гипергеометрическом приближении .
Рис.3.35 Зависимость для двукратного планапри контроле без прерываний и с прерываниями типа
Таким образом, получим
.
Пример 3.60 Вычислите для двукратного плана контроля из примера 3.56 с помощью формул (3.133) и (3.134) средний объем выборки при . Примените в этом случае распределение Пуассона.
Согласно решению к примеру 3.56, в приближении Пуассона , поэтому
.
При контроле с прерыванием типа это значение уменьшается: