Shewhart kontrolne karte. Algoritam za konstruisanje Shewhartovog kontrolnog grafikona Primjer konstruiranja Shewhartovog grafikona

Plan:

10.1 Osnove Shewhart kontrolnih karata

10.2 Vrste Shewhart kontrolnih karata

10.1 Osnove Shewhart kontrolnih karata

Zadatak statističke kontrole procesa je osigurati i održavati procese na prihvatljivom i stabilnom nivou, osiguravajući da proizvodi i usluge ispunjavaju utvrđene zahtjeve. Glavni statistički alat koji se koristi za ovo je kontrolni grafikon. Metoda kontrolne karte pomaže da se utvrdi da li je proces zaista dostigao ili ostaje u statistički kontroliranom stanju na ispravno određenom nivou, a zatim održava kontrolu i visok stupanj uniformnosti kritičnih karakteristika proizvoda ili usluge kontinuiranim bilježenjem informacija o kvaliteti proizvoda. tokom procesa proizvodnje. Upotreba kontrolnih karata i njihova pažljiva analiza dovode do boljeg razumijevanja i poboljšanja procesa.

Shewhart kontrolne karte (SCCH) su glavni alat za statističko upravljanje kvalitetom. CCS se koristi za upoređivanje informacija dobivenih iz uzoraka o trenutnom stanju procesa s kontrolnim granicama koje predstavljaju granice vlastite varijabilnosti (raspršenosti) procesa. CCS se koristi za procjenu da li je proizvodni proces, uslužni proces ili proces administrativne kontrole u statistički kontroliranom stanju ili nije. U početku su KKSh razvijeni za upotrebu u industrijskoj proizvodnji. Trenutno se široko koriste u uslužnom sektoru i drugim poljima.

Kontrolna kartica je grafički način predstavljanja i poređenja informacija na osnovu niza uzoraka koji odražavaju trenutno stanje procesa, sa granicama utvrđenim na osnovu inherentne varijabilnosti procesa.

Teorija kontrolnih karata razlikuje dvije vrste varijabilnosti. Prvi tip je varijabilnost zbog „slučajnih (običnih vrijednosti), zbog bezbroj različitih uzroka koji su stalno prisutni, a koje nije lako ili nemoguće identificirati. Svaki od ovih uzroka predstavlja vrlo mali udio ukupne varijabilnosti, a nijedan od njih sam po sebi nije značajan. Međutim, zbir svih ovih uzroka je mjerljiv i pretpostavlja se da je intrinzičan procesu. Eliminisanje ili smanjenje uticaja zajedničkih uzroka zahteva donošenje upravljačkih odluka i alokaciju resursa za poboljšanje procesa i sistema. Drugi tip je stvarna promjena u procesu. Oni mogu biti rezultat nekih prepoznatljivih uzroka koji nisu inherentni procesu iznutra i mogu se eliminirati. Ovi uzroci koji se mogu identifikovati smatraju se „neslučajnim” ili „posebnim” uzrocima promena. To može uključivati ​​kvar alata, nedovoljnu uniformnost materijala, proizvodne ili kontrolne opreme, kvalifikacije osoblja, nepoštovanje procedura itd.

Svrha kontrolnih karata je da otkriju neprirodne varijacije u podacima iz ponovljenih procesa i da obezbede kriterijume za otkrivanje nedostatka statističke kontrole. Proces je u statistički kontroliranom stanju ako je varijabilnost uzrokovana samo slučajnim razlozima. Prilikom utvrđivanja ovog prihvatljivog nivoa varijabilnosti, svako odstupanje od njega smatra se rezultatom posebnih uzroka koji se moraju identifikovati, eliminisati ili ublažiti.

Shewhartov grafikon zahtijeva podatke dobijene selektivno iz procesa u približno jednakim intervalima. Intervali se mogu postaviti prema vremenu (npr. po satu) ili prema količini proizvoda (svaka serija). Obično se svaka podgrupa sastoji od iste vrste jedinica proizvoda ili usluga sa istim kontrolisanim pokazateljima, a sve podgrupe imaju jednake količine. Za svaku podgrupu se određuje jedna ili više karakteristika, kao što je aritmetička sredina podgrupe i raspon podgrupe R ili standardna devijacija uzorka S. Shewhartova mapa je graf vrijednosti određenih karakteristika podgrupa u zavisnosti na njihov broj. Ima središnju liniju (CL) koja odgovara referentnoj vrijednosti karakteristike. Kada se procjenjuje da li je proces u statistički kontroliranom stanju, obično se kao referenca koristi aritmetička sredina podataka koji se razmatraju. U kontroli procesa, referenca je dugoročna vrijednost karakteristike utvrđena u tehničkim specifikacijama, ili njena nominalna vrijednost zasnovana na prethodnim informacijama o procesu, ili predviđena ciljna vrijednost karakteristike proizvoda ili usluge. Shewhart grafikon ima dvije statistički definirane kontrolne granice oko središnje linije, koje se nazivaju gornja kontrolna granica (UCL) i donja kontrolna granica (LCL) (slika 9).

Broj uzorka

Slika 9 - Pogled na kontrolnu karticu

Kontrolne granice na Shewhart karti nalaze se na udaljenosti od 3 od središnje linije, gdje - opšta standardna devijacija korištene statistike. Varijacija unutar podgrupa je mjera slučajne varijacije. Da dobijem procjenu izračunajte standardnu ​​devijaciju uzorka ili pomnožite raspon uzorka odgovarajućim faktorom. Ova mjera ne uključuje varijacije između grupa i procjenjuje samo varijabilnost unutar podgrupa.

Granice ±3 ukazuju da će oko 99,7% karakterističnih vrijednosti podgrupe pasti u ove granice, pod uvjetom da je proces u statistički kontroliranom stanju. Drugim riječima, postoji rizik od 0,3% (ili u prosjeku tri u hiljadu slučajeva) da će ucrtana tačka biti izvan granica kontrole kada je proces stabilan. Riječ "približno" se koristi jer će odstupanja od osnovnih pretpostavki, kao što je distribucija podataka, utjecati na vrijednosti vjerovatnoće.

Neki konsultanti preferiraju množitelj od 3,09 da bi obezbedili nominalnu verovatnoću od 0,2% (u proseku dva pogrešna zapažanja na hiljadu), ali Šuhart je odabrao 3 kako bi izbegao razmatranje tačnih verovatnoća. Slično tome, neki konsultanti koriste stvarne vrijednosti vjerovatnoće za karte zasnovane na nenormalnim distribucijama, kao što su mape raspona i stope neslaganja, u kom slučaju Shewhartova karta također koristi granice na udaljenostima od ±3 umjesto probabilističkih granica, pojednostavljivanje empirijske interpretacije.

Vjerovatnoća da je kršenje granice zaista slučajan događaj, a ne stvarni signal, smatra se toliko malom da kada se pojavi tačka izvan granice, treba poduzeti određene radnje. Pošto se radnja preduzima upravo u ovom trenutku, onda kontrolne granice se ponekad nazivaju "granice djelovanja".

Često se na kontrolnoj karti granice ucrtavaju i na udaljenosti od 2 .Tada svaka vrijednost uzorka koja pada izvan granica 2a može poslužiti kao upozorenje o predstojećoj situaciji procesa koji izlazi iz stanja statističke kontrole. Stoga su granice ±2 ponekad se naziva "upozorenje".

Pri korištenju kontrolnih karata moguće su dvije vrste grešaka: tip 1 i tip 2.

Greška prvog tipa nastaje kada je proces u statistički kontrolisanom stanju, a tačka slučajno iskoči van granica kontrole. Kao rezultat toga, pogrešno odlučuju da je proces izašao iz stanja statističke kontrole i pokušavaju pronaći i otkloniti uzrok nepostojećeg problema.

Greška drugog tipa nastaje kada se proces koji se razmatra ne može kontrolisati, a tačke slučajno završe unutar kontrolnih granica. U ovom slučaju pogrešno zaključuju da je proces statistički kontrolisan i propuštaju priliku da spreče povećanje prinosa neusaglašenih proizvoda. Rizik od greške tipa II je funkcija tri faktora: širine kontrolnih granica, stepena nekontrolisanosti i veličine uzorka. Njihova priroda je takva da se može dati samo opšta izjava o veličini greške.

Shewhartov sistem grafikona uzima u obzir samo greške tipa I, jednake 0,3% u granicama 3 . Budući da je općenito nepraktično napraviti punu procjenu gubitaka od greške tipa II u određenoj situaciji, a pogodno je proizvoljno uzeti mali volumen podgrupe (4 ili 5 jedinica), preporučljivo je koristiti granice na rastojanje od ± 3 i fokusirati se prvenstveno na upravljanje i poboljšanje kvaliteta samog procesa.

Ako je proces statistički kontroliran, kontrolne karte implementiraju metodu kontinuiranog statističkog testiranja nulte hipoteze da se proces nije promijenio i da ostaje stabilan. Ali budući da vrijednost određenog odstupanja karakteristike procesa od cilja koji bi mogao privući pažnju obično se ne može unaprijed odrediti, kao ni rizik od greške tipa II, a veličina uzorka nije izračunata da zadovolji odgovarajući nivo rizika , Shewhartovu kartu ne treba razmatrati sa stanovišta testiranja hipoteza. Shewhart je naglasio empirijsku korisnost kontrolnih karata za utvrđivanje odstupanja od stanja statističke kontrole, a ne njihovu probabilističku interpretaciju. Neki korisnici koriste krivulje operativnih karakteristika kao sredstvo za tumačenje testova hipoteza.

Kada prikazana vrijednost padne izvan bilo koje od kontrolnih granica ili serija vrijednosti pokazuje neobične obrasce, stanje statističke kontrole se dovodi u pitanje. U tom slučaju je potrebno istražiti i otkriti neslučajne (posebne) uzroke, a proces se može zaustaviti ili ispraviti. Kada se pronađu i otklone posebni uzroci, proces je spreman za ponovni nastavak. Kada dođe do greške tipa I, ne može se pronaći nikakav specifičan uzrok. Tada se vjeruje da je tačka koja ide izvan granica prilično rijetka slučajna pojava kada je proces u statistički kontroliranom stanju.

Kada se prvi put napravi dijagram kontrole procesa, često se ispostavi da je proces statistički nekontrolisan. Kontrolne granice izračunate iz podataka iz takvog procesa ponekad će dovesti do pogrešnih zaključaka jer mogu biti preširoke. Stoga je prije postavljanja konstantnih parametara kontrolnih karata potrebno proces dovesti u statistički kontrolirano stanje.

Federalna agencija za obrazovanje

Državna obrazovna ustanova

visoko stručno obrazovanje

"Državni tehnički univerzitet Kuzbass"

Katedra za tehnologiju prerade plastike

Katedra za hemijsku tehnologiju neorganskih supstanci

Shewhart kontrolne kartice

Smjernice za praktičnu nastavu iz discipline

"Mjeriteljstvo, standardizacija, certifikacija"

za studente specijalnosti

250100 (240401) “Hemijska tehnologija organskih supstanci”

250200 (240301) “Hemijska tehnologija neorganskih supstanci”

250400 (240403) „Hemijska tehnologija prirodnih energenata

i karbonski materijali"

250600(240502) “Tehnologija za preradu plastike i elastomera”

Sastavila N. M. Igolinskaya

E. B. Silinina

M. A. Igolinskaya

Odobreno na sastanku odjela

nastavno-metodička komisija

specijaliteti 250200

Protokol broj 8 od 30.03.2006

Elektronska kopija se nalazi

u biblioteci glavne zgrade

GU KuzGTU

Kemerovo 2006

CILJEVI PRAKTIČNE NASTAVE

Upoznajte se sa metodama konstruisanja Shewhart kontrolnih karata; prema opciji zadatka izračunati granice i izgraditi kartu za upravljanje tehnološkim procesom.

Izvući zaključak o glatkoći procesa i njegovoj statističkoj kontroli.

Izvršiti procedure za dovođenje karte u formu statistički kontrolisanog procesa.

1. OSNOVNE ODREDBE TEORIJE

SHEWHART KONTROLNE KARTICE

Kontrolni grafikoni su grafički alati koji koriste statističke pristupe za kontrolu proizvodnih procesa. Svrha takve kontrole je da se utvrdi da li je postignuto statistički kontrolisano stanje procesa i da li ostaje u tom stanju uz kontinuirano dobijanje informacija o kvaliteti proizvoda.

Kontrola stabilnosti procesa omogućava vam da smanjite troškove kontrole kvaliteta gotovog proizvoda, odaberete pravu sirovinsku bazu i cijenu proizvoda kao proizvoda.

Teorija kontrolne karte razlikuje dvije vrste varijabilnosti:

– varijabilnost zbog slučajnih uzroka koji su stalno prisutni i ne mogu se identifikovati i eliminisati;

– varijabilnost, koja predstavlja stvarne promjene u procesu zbog određenih razloga koji se mogu identifikovati i otkloniti. Takva varijabilnost se smatra „nenasumičnom“ (kvar alata, heterogenost sirovina, kršenje tehnološkog režima, kvalifikacije osoblja itd.).

Varijabilnost zbog slučajnih uzroka obično se opisuje parametrima normalne distribucije i Gaussove krive, koja mora biti unutar tolerancije procesa. Ova situacija je prikazana na sl. 1.

Odnos granica prikazanih na slici omogućava nam da uspostavimo, na osnovu omjera površina opsega σ, odnos između frekvencije udara X 0 u i izvan opsega. Ove frekvencije su date u tabeli. 1.

Rice. 1. Odnos granica distribucije (B) i tehnološke tolerancije (T) za utvrđeni statistički kontrolisan proces

Tabela 1

Odnos između specificiranog raspona odstupanja parametara X

i stope pogodaka i promašaja X u ovom rasponu

Shodno tome, ako su zahtjevi za proces određeni na način da širenje kontrolnih parametara ne prelazi
, zatim izlaz bilo kojeg danog kontrolnog parametra uzet nasumično X ja sam van dometa
moguće sa vjerovatnoćom 0,06, tj. malo vjerovatno.

Hajde da predstavimo karakteristiku I B – “indeks sposobnosti procesa”. Ova vrijednost određuje mogućnosti procesa i njegovu statističku regulaciju. Određuje se formulom

, (1)

Gdje I B – indeks sposobnosti procesa;

T– zahtev procesa;

IN– procesne sposobnosti.

Ako I B< 1, то процесс невозможен (не может быть обеспечено требуемое качество).

Ako I B = 1, onda je proces na ivici mogućeg. Istovremeno, uprkos činjenici da proces pod povoljnim uslovima može dati zadati kvalitet, njegova statistička regulacija je nemoguća.

Ako I B > 1, onda je proces moguć i može se ostvariti statistička kontrola njegovog kvaliteta.

Opšti prikaz jedne od mogućih kontrolnih karata prikazan je na Sl. 2.

Rice. 2. Kontrolni grafikon distribucije trenutnih vrijednosti praćenog parametra X za 18 mjernih grupa

Statistička kontrola kvaliteta procesa jasno je prikazana na Sl. 3.

Rice. 3. Šematski prikaz statistički kontroliranog procesa

Kontrolne karte su način praćenja odstupanja od standarda kvaliteta. Odstupanja koja prelaze utvrđene granice nazivaju se nekontrolisanim, a odstupanja koja ne prelaze utvrđene granice nazivaju se kontrolisanim. Gledajući unaprijed, primjećujemo da na Sl. Slika 2 pokazuje mjerenja koja su izvan donje kontrolne granice i gornje granice; to znači da je odgovarajući proces van kontrole. Teorije upravljanja kvalitetom navode da se prilagođavaju samo procesi koji se ne mogu kontrolirati.

Kontrolni podaci se prikupljaju redovnim mjerenjima tokom definisanog procesa. Ova mjerenja se bilježe u tabelu otprilike kao što je prikazano na Sl. 1.

U ovom primjeru, uzeli smo prosjek uzorka mjerenja i koristili proračune standardne devijacije da odredimo gornju i donju kontrolnu granicu za naš proces. Ograničeni prostor ovog članka ne dopušta nam da detaljno pokrijemo teoriju i formule koje se koriste u izradi kontrolne karte. Hajde da se bolje fokusiramo na izgradnju samog dijagrama. Kontrolni grafikon na osnovu podataka prikazanih na sl. 1, prikazan je na sl. 2.

Za kreiranje kontrolne karte koristi se jednostavan linijski grafikon. Prvo označite ćelije sa podacima u kolonama A, E, F, I i J (ćelije sa podacima su u redovima 2-15 svake kolone). Prilikom odabira stupaca, držite pritisnutu tipku Ctrl jer podaci koji se odabiru nisu uzastopni. Zatim kliknite na dugme Linija(Grafikon) kartice Insert(Insert). U meniju koji se pojavi kliknite na bilo koju ikonu grupe 2D Line(Raspored). Kliknuli smo na ikonu Linija sa markerima(Grafikon sa markerima). Ako više volite drugačiji stil prikaza, kliknite na grafikon i odaberite karticu Dizajn(Konstruktor). Zatim kliknite na malu strelicu prema dolje koja se nalazi u donjem desnom uglu grupe opcija Stilovi grafikona(Stilovi grafikona). Na ekranu će se pojaviti meni sa sličicama raznih stilova koji se mogu primeniti na ovu vrstu grafikona (slika 3).

Dajte ovom grafikonu, kao i horizontalnoj i vertikalnoj osi, imena kao što smo uradili gore. Promijenite legendu grafikona kao što je navedeno u jednom od ranijih primjera.

4. Primjeri konstruiranja Shewhart kontrolnih karata koristeći GOST R 50779.42-99

Shewhart kontrolne karte dolaze u dvije glavne vrste: za kvantitativne i alternativne podatke. Za svaku kontrolnu kartu postoje dvije situacije:

a) standardne vrijednosti nisu navedene;

b) postavljene su standardne vrijednosti.

Standardne vrijednosti su vrijednosti utvrđene u skladu sa nekim specifičnim zahtjevom ili svrhom.

Svrha kontrolnih karata za koje nisu specificirane standardne vrijednosti je otkrivanje odstupanja u vrijednostima karakteristika (na primjer, ili neke druge statistike) koja su uzrokovana drugim uzrocima osim onih koji se mogu objasniti samo slučajno. Ove kontrolne karte su u potpunosti zasnovane na podacima iz samih uzoraka i koriste se za otkrivanje varijacija koje su uzrokovane neslučajnim uzrocima.

Svrha kontrolnih karata, s obzirom na date standardne vrijednosti, je da se utvrdi da li se posmatrane vrijednosti razlikuju, itd. za nekoliko podgrupa (svaka sa obimom zapažanja) iz odgovarajućih standardnih vrijednosti (ili) itd. više nego što se može očekivati ​​samo od djelovanja slučajnih uzroka. Posebnost karata sa datim standardnim vrijednostima je dodatni zahtjev koji se odnosi na poziciju centra i varijaciju procesa. Utvrđene vrijednosti mogu se zasnivati ​​na iskustvu stečenom korištenjem kontrolnih karata pri specificiranim standardnim vrijednostima, kao i na ekonomičnosti koja se utvrđuje nakon razmatranja potreba za uslugom i troškova proizvodnje, ili specificira u specifikacijama proizvoda.

4.1 Kontrolne karte za kvantitativne podatke

Kvantitativne kontrolne karte su klasične kontrolne karte koje se koriste za kontrolu procesa u kojima su karakteristike ili rezultati procesa mjerljivi i bilježe se stvarne vrijednosti kontroliranog parametra izmjerene do potrebne preciznosti.

Kontrolni grafikoni za kvantitativne podatke vam omogućavaju da kontrolišete i lokaciju centra (nivo, srednja vrednost, centar podešavanja) procesa i njegovo širenje (opseg, standardna devijacija). Stoga se kontrolne karte za kvantitativne podatke gotovo uvijek koriste i analiziraju u parovima – jedan grafikon za lokaciju, a drugi za rasipanje.

Najčešće korišteni parovi su i -cards, kao i -cards. Formule za izračunavanje položaja kontrolnih granica ovih karata date su u tabeli. 1. Vrijednosti koeficijenata uključenih u ove formule i ovisno o veličini uzorka date su u tabeli. 2.

Treba naglasiti da su koeficijenti dati u ovoj tabeli dobijeni pod pretpostavkom da kvantitativne vrijednosti kontroliranog parametra imaju normalnu ili blisku normalnoj distribuciji.

Tabela 1

Formule kontrolne granice za Shewhartove grafikone koristeći kvantitativne podatke

tabela 2

Koeficijenti za izračunavanje linija kontrolne karte

Alternativa kartama su srednje kontrolne karte (– karte), čija konstrukcija uključuje manje računanja nego karte. To može olakšati njihovo uvođenje u proizvodnju. Položaj središnje linije na karti je određen prosječnom vrijednošću medijana () za sve testirane uzorke. Položaji gornje i donje granice kontrole određuju se odnosima

(4.1)

Vrijednosti koeficijenta, ovisno o veličini uzorka, date su u tabeli. 3.

Tabela 3

Vrijednosti koeficijenata

Obično se - mapa koristi zajedno sa - mapom, veličinom uzorka

U nekim slučajevima trošak ili trajanje mjerenja kontroliranog parametra je toliki da je potrebno kontrolirati proces na osnovu mjerenja pojedinačnih vrijednosti kontroliranog parametra. U ovom slučaju, klizni raspon služi kao mjera varijacije procesa, tj. apsolutna vrijednost razlike mjerenja praćenog parametra u uzastopnim parovima: razlika između prvog i drugog mjerenja, zatim drugog i trećeg, itd. Na osnovu raspona kretanja izračunava se prosječni raspon kretanja koji se koristi za konstruiranje kontrolnih karata pojedinačnih vrijednosti i pokretnih raspona (i -mapa). Formule za izračunavanje položaja kontrolnih granica ovih karata date su u tabeli. 4.

Tabela 4

Formule graničnih vrijednosti za pojedinačne mape vrijednosti

Vrijednosti koeficijenata i mogu se indirektno dobiti iz tabele 2 sa n=2.

4.1.1 i -kartice. Nisu navedene zadane vrijednosti

U tabeli Na slici 6 prikazani su rezultati mjerenja vanjskog radijusa čahure. Četiri mjerenja su vršena svakih pola sata, za ukupno 20 uzoraka. Srednja vrijednost i rasponi podgrupa su također prikazani u tabeli. 5. Utvrđene su maksimalno dozvoljene vrijednosti za vanjski radijus: 0,219 i 0,125 dm. Cilj je utvrditi performanse procesa i kontrolisati ga u smislu podešavanja i varijacije tako da zadovolji specificirane zahtjeve.

Tabela 5

Proizvodni podaci za vanjski radijus čahure

gdje je broj podgrupa,

Prvi korak: izrada mape i određivanje stanja procesa iz nje.

središnja linija:

Vrijednosti faktora i preuzete su iz tabele. 2 za n=4. Pošto su vrednosti u tabeli. 5 su u granicama kontrole, karta pokazuje statistički kontrolisano stanje. Vrijednost se sada može koristiti za izračunavanje granica kontrole karte.

središnja linija: g

Vrijednosti množitelja su preuzete iz tabele. 2 za n=4.

i -mape su prikazane na Sl. 5. Analiza karte pokazuje da su posljednje tri tačke izvan granica. Ovo ukazuje da neki posebni uzroci varijacija mogu biti na djelu. Ako su ograničenja izračunata na osnovu prethodnih podataka, tada se mora poduzeti akcija u tački koja odgovara 18. podgrupi.

Fig.5. Srednje i velike karte

U ovom trenutku u procesu, potrebno je poduzeti odgovarajuće korektivne mjere kako bi se eliminirali posebni uzroci i spriječilo njihovo ponavljanje. Rad sa kartama se nastavlja nakon što su uspostavljene revidirane kontrolne granice bez isključenih tačaka koje su izašle izvan starih granica, tj. vrijednosti za uzorke br. 18, 19 i 20. Vrijednosti i linije kontrolne karte se preračunavaju na sljedeći način:

revidirana vrijednost

revidirana vrijednost

Revidirana mapa ima sljedeće parametre:

središnja linija: g

revidirana –mapa:

središnja linija:

(pošto je središnja linija: , onda nema LCL).

Za stabilan proces sa revidiranim kontrolnim granicama, sposobnosti se mogu procijeniti. Izračunavamo indeks mogućnosti:

gdje je gornja maksimalna dozvoljena vrijednost kontroliranog parametra; – donja maksimalno dozvoljena vrednost kontrolisanog parametra; – procijenjeno prosječnom varijabilnosti unutar podgrupa i izraženo kao . Vrijednost konstante je uzeta iz tabele 2 za n=4.

Rice. 6. Revidirani i -karte

Budući da se mogućnosti procesa mogu smatrati prihvatljivim. Međutim, nakon detaljnijeg razmatranja, može se vidjeti da proces nije pravilno postavljen u odnosu na toleranciju i stoga će oko 11,8% jedinica pasti izvan navedene gornje granične vrijednosti. Stoga, prije postavljanja konstantnih parametara kontrolnih karata, potrebno je pokušati ispravno konfigurirati proces, održavajući ga u statistički kontroliranom stanju.

Alat se koristi kada se obrada vrši alatom čiji su dizajn i dimenzije odobreni GOST i OST ili su dostupni u industrijskim standardima. Prilikom razvoja tehnoloških procesa za proizvodnju dijelova treba koristiti normalizirani alat kao najjeftiniji i najjednostavniji. Poseban alat za sečenje koristi se u slučajevima kada se obrađuje normalizovanim...

Takva kontrola je veoma skupa. Zbog toga prelaze sa kontinuirane kontrole na selektivnu kontrolu koristeći statističke metode za obradu rezultata. Međutim, takva kontrola je efikasna samo kada tehnološki procesi, koji su u uspostavljenom stanju, imaju tačnost i stabilnost dovoljnu da „automatski“ garantuju proizvodnju proizvoda bez kvarova. Otuda se nameće potreba...

I organizovanje procesa kontrole. Status inspekcije U ovom predmetnom projektu tehničkim zadatkom predviđena je izrada faza procesa prijemnog pregleda za dio cilindričnog koaksijalnog dvostepenog, dvoprotočnog mjenjača - zupčanika i aktivno upravljanje u toku operacije brušenja rupa. Metode aktivne kontrole i kontrole prihvatanja se međusobno dopunjuju i kombinuju. Aktivan...