Организация контроля качества

Основные инструменты контроля качества:

• контрольный листок-инструмент для сбора данных и автоматического их упорядочения, с целью облегченияьобработки собранной информации. Чем больше людей обрабатывают данные, тем больше вероятность появления ошибок в процессе обработки. Он способствует исключению таких ошибок и представляет собой бланк, на котором заранее отмечены контрольные параметры, в соответствии с которыми заносятся данные с помощью проствх пометок. Он позволяет автоматически упорядочить данные и выполнить их первичную обработку. Для каждой цели разрабатывается свой контрольный листок, но принцип создания контрольного листа остается одинаковым, на нем указывается кто и в течении какого времени были собраны данные.

• Гистограмма. Они используются для визуального представления о законе изменения наблюдаемых значений. Представляют собой графическое изображение статистического материала. Она строится для интервального изменения значения параметра. На интервалах, отложенных по оси абсцисс строятся прямоугольники, высота которых пропорцианальна частотам интервалов, а по оси ординат откладывают абсолютное значение частот параметра.

Если гистограмма имеет колоколообразный симметричный вид, то можно предположить, что случайные величины параметра подчиняются нормальному распределению. (закону Гаусса).

Тогда среднее значение гистограммы приходятся на середину размаха данных, а ширина поля допуска контролируемых параметров,определяется разностью между верхней и нижней границей допуска.

Если процесс имеет нормальное распределение, то можно определить возможность выхода контролируемой генеральной совокупности, при заданных параметрах закона за пределы поля допуска. Поле рассеивания генеральной совокупности 6G.

Для количественной оценки контролируемого параметра используется коэффициент годности или точности, который для закона Гаусса имеет вид:

Контролируемый процесси считается удовлетворительным, если коэффициент годности > 1,2.

Для определения вероятного количества годных изделий, в контролируемой партии, при нормальном законе распределния используется функция Ла Пласа.

Где t коэфф риска и

Где это часть поля допуска от мат ожидания до соответствующей границы поля допуска.

Значение функции Ла Пласа определяется по таблицам, итогда общее количество вероятного брака можно определить по формуле .

Зная общее количество брака можно установить, использую функцию Ла Пласа процент восстанавливаемого и не восстанавливаемого брака по формуле

Диаграмма разброса с временным лагом.

Эта Диаграмма позволяет определить параметры качества в период времени t2, если известен этот параметр в момент времени t1. В момент времени t1 Диаграмма разброса устанвливает зависимость между парами данных: (x1y1), (x2y2)...(xnyn). В момент времени t2 сдвигая параметры мы получим зависимость между (x1y2), (x2y3)... (xnyn+1).

Смещая значение параметра качества y относительно фактора x получаем диаграмму рассеивания с временным лагом t2-t1. Определить значение yn+1 можно использую уравнение прямой регрессии.

Пример:

Имеется число рекламации на продукцию а и b в течении года.

Метод расслаивания данных.

Это инструмент позоляет провести селекцию данных отражающую требуемую инфомационной. В соответсвии с этим методом статистические данные группируются в хвостом от условий их получения, которые в последствии обрабатывают каждую группу в отдельности. Прочные группы называются слоями. Факторами раслаивания могут быть используемое оборудование, технология изготовления и т. д. В производственных условиях, часто используют по 5М. Зависящий от человека, оборудование, материала, метода изготовления и измерения. В этом случае растление осуществляется след образом:

1. По исполнителям, по квалификации, полу и т.д.

2. По оборудованию:новое и старое, по конструкции, по форме выпускающей оборудование.

3. По материалу:место производства материала, партии, форме производителю.

4. По способу производства:тех приемы, место производства.

5. По методам измерения:типу измерительных приборов.

При оказании услуг, так же возможно по методу 5М. И учитывают факторы, зависящие от: от работника сервиса, процедуры сервиса , потребителей, места, поставщику, снабжающего ресурсами.

В результате раслаивания дозы быть соблюдены 2 условия:

1. Различия между значениями случайной величины внутри слоя(дисперсия), должны быть как можно меньше по сравнению с её значением внераслоенной совокупности.

Различия между средними значениями случайных величин слоев должно быть как можно больше!

На практике этот метод используется многократно, раслаивая данные по различным признакам и аналтзируя возникающую при этом разницу по диаграмме Паретто.

Лк 08.11.13