- •Статистические методы управления качеством.
- •Введение.
- •Классификация статистических методов управления качеством
- •Реализация статистических методов в полном жизненном цикле изделия.
- •Основные статистические понятия.
- •Семь простых инструментов качества. Гистограммы
- •Симметричная (обычная)
- •Гребенка (мультимодальная)
- •Гистограмма с асимметрией ( положительная и отрицательная).
- •Гистограмма с обрывом (слева или справа).
- •«Плато»
- •Бимодальная
- •Гистограмма с изолированным пиком.
- •Типы гистограмм
- •Методика построения гистограмм
- •Выбор размаха (диапазона)
- •Определение числа интервалов (классов)
- •Определение размера интервала (класса)
- •Сортировка
- •Нанесение гистограммы на график
- •Сравнение гистограмм с границами допусков.
- •Контрольный листок
- •Контрольный листок видов дефектов.
- •Контрольный листок причин дефектов.
- •Листок входного контроля
- •Контрольный листок для регистрации распределения сопротивлений интегральных размеров.
- •Диаграмма Парето
- •Диаграмма Исикавы
- •Диаграмма разброса
- •Стратификация
- •Контрольные карты
- •Контрольные карты средних и размахов.
- •Порядок составления контрольных карт
- •Анализ контрольных карт средних значений и размахов
- •Интерпретация контрольных карт
- •Контрольные карты с памятью
- •Анализ технологических процессов с помощью аппарата индексов воспроизводимости
- •Индексы воспроизводимости
- •1. Индекс воспроизводимости и индекс пригодности.
- •2. Мера точности
- •3. Индекс налаженности процесса
- •4. Коэффициент верхнего отклонения
- •5. Коэффициент нижнего отклонения
- •6. Индекс центрированности
- •7. Индекс воспроизводимости Тагути (оперативный метод Тагути)
- •Анализ индексов воспроизводимости.
- •Недостатки
- •Применения
- •Метод «мозгового штурма» ( Brainstorm)
- •Заключение
- •Литература:
- •Стандарты
- •Приложение 1
- •Приложение 2 Контрольная карта для количественного признака
- •Приложение 3 Пример построения контрольных карт.
- •Приложение 4
- •Приложение 5 Пример вычисления индекса воспроизводимости
- •Оглавление
Стратификация
Стратификация — разделение полученных данных на отдельные группы (слои, страты) в зависимости от выбранного стратифицирующего фактора.
В качестве стратифицирующего фактора могут быть выбраны любые параметры, определяющие особенности условий возникновения и получения данных:
-
различное оборудование;
-
операторы, производственные бригады, участки, цехи, предприятия и т. п.;
-
время сбора данных;
-
разные виды сырья;
-
различие используемых станков, средств измерения и т. д.
При отсутствии учета стратифицирующего фактора (расслоения данных) происходит их объединение и обезличивание, затрудняющее установление действительной взаимосвязи между полученными данными и особенностями их возникновения.
Например, при анализе источника дефектной продукции, поставляемой предприятию несколькими сторонними поставщиками, целесообразно в качестве стратифицирующего фактора выбрать поставщиков и произвести стратификацию дефектной продукции по поставщикам.
В японских журналах, посвященных работе кружков качества, неоднократно публиковались статьи о повышении качества продукции после многократного (до 50-80 раз) применения метода стратификации для анализа проблем, возникавших в производственных процессах.
Поэтому при стратификации (расслоении) статистических данных рекомендуется использовать мнемонический прием 5М ... 7М, позволяющий легко запомнить типовые причины (факторы), по которым может быть произведена группировка (стратификация, расслоение) статистических данных. Данное правило приведено в разделе описания Диаграммы Исикавы.
При практическом использовании метода стратификации рекомендуется действовать следующим образом:
-
Выберите данные, представляющие интерес для изучения;
-
Выберите стратифицирующий фактор и категории (группы), на которые будут разделяться данные;
-
Произведите группировку данных на основании выбранных категорий;
-
Оцените результаты группировки по каждой из категорий;
-
Соответствующим образом представьте полученные результаты;
-
Проанализируйте необходимость дополнительного изучения данных;
-
Спланируйте последующую работу для дополнительного подтверждения полученных результатов.
Сравнительная простота метода может создать неправильное впечатление о легкости использования метода стратификации (расслоения) статистических данных. Японским специалистам удавалось на практике достичь положительных результатов только после 50-70 попыток применить метод стратификации для анализа имевшихся у них статистических данных. Расслоение данных позволяет получить представление о скрытых причинах дефектов или выявить неочевидные пути улучшения качества продукции. При расслоении данных следует стремиться к тому, чтобы различие внутри каждой группы (страты, слоя) было как можно меньше, а различие между группами — как можно больше.
Контрольные карты
Рис. 21. Виды контрольных карт
Контрольные карты — это представление полученных в ходе технологического процесса данных в виде точек (или графика) в порядке их поступления во времени. Существующие виды контрольных карт представлены на рис. 21.
Контрольные карты впервые были предложены в 1924 г. У. Шухартом с намерением исключить необычные вариации, т. е. отделять вариации, которые обусловлены определенными причинами, от тех, что вызваны случайными причинами.
Контрольные карты основываются на четырех положениях:
-
все процессы с течением времени отклоняются от заданных характеристик;
-
небольшие отклонения отдельных точек являются непрогнозируемыми;
-
стабильный процесс изменяется случайным образом, но так, что группы точек этого процесса имеют тенденцию находиться в прогнозируемых границах;
-
нестабильный процесс отклоняется в силу неслучайных факторов, и не случайными обычно считаются те отклонения, которые находятся за пределами прогнозируемых границ.
Карта средних и размахов () - используется для анализа и управлениями процессами, показатели качества которых представляют из себя непрерывные величины.
Карта медиан и размахов () - похожа на предыдущую карту, но более проста в обращении и менее точная.
Карта средних и стандартных отклонений () - более точная, но немного сложней в расчетах.
Карта индивидуальных значений - используется в случае если данные поступают через большие интервалы времени. Поэтому данные наносятся на график отдельными точками по мере поступления.
Карта np применяется для выборок постоянного объема.
Карта p используется для выборок меняющихся по объему.
Карта c используется, когда определено количество дефектов в одном изделии, при выборках одинакового объема.
Карта u используется когда сравниваются изделия с разными параметрами.