Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Квалиметрия[1].doc
Скачиваний:
6
Добавлен:
07.05.2019
Размер:
360.45 Кб
Скачать

Вопросы к государственному экзамену для студентов

специальности 200503 «Стандартизация и сертификация» по дисциплине:

«Квалиметрия и управление качеством»

1.Четыре этапа в обеспечении качества промышленной продукции.

Первый этап, предшествующий разработке технического задания. Здесь определяют показатели качества, существенные для будущего рынка (потребительские) и их желаемое значение. При этом используются данные экономического характера, полученные в результате исследования рынка и прогнозные данные по развитию соответствующей отрасли промышленности.

Второй этап разработки технического задания. Тут осуществляется переход от потребительских показателей качества к общей конструкции изделия, устанавливается возможность выполнения прогнозируемых требований потребителя.

Третий переходный этап. Переход от потребительских показателей качества к установлению требований точности изготовления узлов и деталей, определение элементов и параметров технологического процесса, обеспечивающих выполнение установленных требований.

Четвертый этап после выпуска продукции. Включает в себя изучение изменившихся требований потребителя и совершенствование методики оценивания качества, и на этой основе технологического процесса производства, предъявляя к нему новые требования.

2. Основная схема квалиметрии.

Основная схема квалиметрии включает в себя совокупность операций, выполнение которых необходимо для создания любой квалиметрической методики.

1. Ситуация оценивания - это часть периода существования

объекта, в которой проявляются его потребительские свойства. Для того,

чтобы выделить эти потребительские свойства, нужно, прежде всего,

указать группировки потребителей, а также группировки объектов оценивания.

2. Определение решений. Определяется набор решений для состава используемых в алгоритме показателей качества и способы операции с этими показателями.

3. Генерация показателей качества. Всякий объект может быть охарактеризован неопределенно большим числом показателей. Однако, для

оценивания нужны лишь некоторые, которые называют «потребительскими». То есть те показатели, которые интересуют потребителя. Потребительские показатели бывают частные и комплексные. Частные - это те, которые можно измерить непосредственно (инструментально или экспертно). Частные показатели объединяют в однородные группы, каждая из которых служит основой для расчета комплексного показателя. Последние также объединяют в группы до тех пор, пока не будет получен единственный комплексный показатель качества. Полученная структура называется «деревом свойств».

Важнейшим звеном разработки является формирование шкал

измерения частных показателей.

4. Определение коэффициентов весомости. Учитывая разработанные шкалы измерения частных показателей выбирают способ оценивания их относительной значимости («весомости») для комплексной оценки качества ближайшего по дереву свойств уровня. Также происходит оценивание относительной значимости комплексных показателей, входящих в общую группу, для показателя качества следующего уровня и т.д. Обычно это оценивание выполняют в баллах или же в долях единицы.

Помимо определения «весомости» частных показателей в целом, для каждой их градации находят оценку «желательности» (или «полезности») соответствующего проявления для потребителя. Если шкала показателя непрерывна (т.е. это - шкала порядка и выше), то полученные оценки желательности соединяют отрезками прямых, получая «кривую влияния» (или «кривую полезности»).

5. Определение взаимодействия. На данном этапе происходит выявление взаимосвязи между частными показателями для математической модели комплексного показателя.

6. Конструирование алгоритма. Сконструировать алгоритм - значит установить его логико-вычислительную структуру, позволяющую

от любого набора возможных значений частных показателей перейти к одному из решений ранее сформированного набора.

7. Проверка надежности разработанного алгоритма. Здесь определяют вероятность ошибки в принятии решения с помощью разработанного алгоритма и устанавливают критерий достоверности принимаемых решений.