Shewhartove kontrolné diagramy. Algoritmus na zostavenie Shewhartových regulačných diagramov Príklad vytvorenia Shewhartovho diagramu

Plán:

10.1 Základy Shewhartových regulačných diagramov

10.2 Typy Shewhartových regulačných diagramov

10.1 Základy Shewhartových regulačných diagramov

Úlohou štatistického riadenia procesov je zabezpečiť a udržiavať procesy na prijateľnej a stabilnej úrovni a zabezpečiť, aby produkty a služby spĺňali stanovené požiadavky. Hlavným štatistickým nástrojom, ktorý sa na to používa, je regulačný diagram. Metóda kontrolného diagramu pomáha určiť, či proces skutočne dosiahol alebo zostal v štatisticky kontrolovanom stave na správne špecifikovanej úrovni, a potom udržiavať kontrolu a vysoký stupeň jednotnosti kritických charakteristík produktu alebo služby nepretržitým zaznamenávaním informácií o kvalite produktu. počas výrobného procesu. Používanie regulačných diagramov a ich starostlivá analýza vedie k lepšiemu pochopeniu a zlepšeniu procesov.

Hlavným nástrojom štatistického riadenia kvality sú Shewhartove kontrolné diagramy (SCCH). CCS sa používa na porovnanie informácií získaných zo vzoriek o aktuálnom stave procesu s kontrolnými limitmi, ktoré predstavujú limity vlastnej variability procesu (rozptyl). CCS sa používa na posúdenie, či výrobný proces, servisný proces alebo proces administratívnej kontroly je alebo nie je v štatisticky kontrolovanom stave. Spočiatku boli KKSh vyvinuté na použitie v priemyselnej výrobe. V súčasnosti sú široko používané v sektore služieb a iných oblastiach.

Kontrolná karta je grafický spôsob prezentácie a porovnávania informácií na základe postupnosti vzoriek odrážajúcich aktuálny stav procesu s hranicami stanovenými na základe prirodzenej variability procesu.

Teória regulačných diagramov rozlišuje dva typy variability. Prvým typom je variabilita spôsobená „náhodnými (bežnými hodnotami), kvôli nespočetnému množstvu neustále prítomných príčin, ktoré nie je ľahké alebo nemožné identifikovať. Každá z týchto príčin predstavuje veľmi malý podiel na celkovej variabilite a žiadna z nich nie je sama osebe významná. Súčet všetkých týchto príčin je však merateľný a predpokladá sa, že je súčasťou procesu. Odstránenie alebo zníženie vplyvu bežných príčin si vyžaduje manažérske rozhodnutia a alokáciu zdrojov na zlepšenie procesu a systému. Druhým typom je skutočná zmena v procese. Môžu byť výsledkom niektorých identifikovateľných príčin, ktoré nie sú vnútorne vlastné procesu a možno ich odstrániť. Tieto identifikovateľné príčiny sa považujú za „nenáhodné“ alebo „špeciálne“ príčiny zmeny. Môže ísť o poruchu nástroja, nedostatočnú jednotnosť materiálu, výrobného alebo kontrolného zariadenia, kvalifikáciu personálu, nedodržiavanie postupov a pod.

Účelom regulačných diagramov je odhaliť neprirodzené odchýlky v údajoch z opakovaných procesov a poskytnúť kritériá na zistenie nedostatku štatistickej kontroly. Proces je v štatisticky riadenom stave, ak je variabilita spôsobená len náhodnými príčinami. Pri určovaní tejto prijateľnej úrovne variability sa každá odchýlka od nej považuje za dôsledok špeciálnych príčin, ktoré treba identifikovať, odstrániť alebo zmierniť.

Shewhartov diagram vyžaduje údaje získané selektívne z procesu v približne rovnakých intervaloch. Intervaly je možné nastaviť buď podľa času (napr. hodinové) alebo podľa množstva produktu (každá šarža). Každá podskupina zvyčajne pozostáva z rovnakého typu jednotiek produktov alebo služieb s rovnakými kontrolovanými ukazovateľmi a všetky podskupiny majú rovnaké objemy. Pre každú podskupinu sa určí jedna alebo viac charakteristík, ako napríklad aritmetický priemer podskupiny a rozsah podskupiny R alebo vzorová smerodajná odchýlka S. Shewhartova mapa je graf hodnôt určitých charakteristík podskupín v závislosti na ich číslach. Má stredovú čiaru (CL) zodpovedajúcu referenčnej hodnote charakteristiky. Pri posudzovaní, či je proces v štatisticky riadenom stave, sa ako referencia zvyčajne používa aritmetický priemer zvažovaných údajov. Pri riadení procesov je referenciou dlhodobá hodnota charakteristiky stanovená v technických špecifikáciách alebo jej nominálna hodnota na základe predchádzajúcich informácií o procese, alebo zamýšľaná cieľová hodnota charakteristiky produktu alebo služby. Shewhartov diagram má dva štatisticky definovateľné kontrolné limity okolo stredovej čiary, nazývané horný kontrolný limit (UCL) a dolný kontrolný limit (LCL) (obrázok 9).

Číslo vzorky

Obrázok 9 - Pohľad na kontrolnú kartu

Kontrolné hranice na mape Shewhart sa nachádzajú vo vzdialenosti 3 od stredovej čiary, kde - všeobecná štandardná odchýlka použitej štatistiky. Variácia v rámci podskupín je mierou náhodnej variácie. Ak chcete získať odhad vypočítajte štandardnú odchýlku vzorky alebo vynásobte rozsah vzorky príslušným faktorom. Toto meranie nezahŕňa variácie medzi skupinami a hodnotí len variabilitu v rámci podskupín.

Limity ±3 naznačujú, že asi 99,7 % charakteristických hodnôt podskupiny bude spadať do týchto limitov za predpokladu, že proces je v štatisticky kontrolovanom stave. Inými slovami, existuje riziko 0,3 % (alebo v priemere tri z tisíc prípadov), že zakreslený bod bude mimo kontrolných limitov, keď je proces stabilný. Slovo „približne“ sa používa, pretože odchýlky od základných predpokladov, ako je distribúcia údajov, ovplyvnia hodnoty pravdepodobnosti.

Niektorí konzultanti uprednostňujú multiplikátor 3,09 na poskytnutie nominálnej pravdepodobnosti 0,2 % (v priemere dve zavádzajúce pozorovania na tisíc), ale Shewhart zvolil 3, aby nemusel zvažovať presné pravdepodobnosti. Podobne niektorí konzultanti používajú skutočné hodnoty pravdepodobnosti pre mapy založené na nenormálnych rozdeleniach, ako sú mapy rozsahu a miery nezrovnalostí, v takom prípade Shewhartova mapa tiež používa hranice vo vzdialenostiach ±3 namiesto pravdepodobnostných limitov, zjednodušujúcich empirický výklad.

Pravdepodobnosť, že narušenie hranice je skôr náhodná udalosť než skutočný signál, sa považuje za tak malú, že keď sa objaví bod mimo hranice, mali by sa vykonať určité opatrenia. Keďže sa akcia vykonáva presne v tomto bode hranice kontroly sa niekedy nazývajú „hranice akcie“.

Na kontrolnej mape sú hranice často nakreslené aj vo vzdialenosti 2 Potom môže každá hodnota vzorky spadajúca mimo hranice 2a slúžiť ako varovanie pred blížiacou sa situáciou procesu opúšťajúceho stav štatistickej kontroly. Preto sú limity ±2 niekedy nazývané „varovanie“.

Pri použití regulačných diagramov sú možné dva typy chýb: typ 1 a typ 2.

Chyba prvého typu nastáva vtedy, keď je proces v štatisticky riadenom stave a bod náhodou vyskočí z kontrolných hraníc. V dôsledku toho sa nesprávne rozhodnú, že proces opustil stav štatistickej kontroly, a pokúsia sa nájsť a odstrániť príčinu neexistujúceho problému.

Chyba druhého typu nastane, keď uvažovaný proces nie je kontrolovateľný a body náhodne skončia v rámci kontrolných hraníc. V tomto prípade nesprávne vyvodia záver, že proces je štatisticky kontrolovateľný a premeškajú príležitosť zabrániť zvýšeniu výťažnosti nezhodných produktov. Riziko chyby typu II je funkciou troch faktorov: šírky kontrolných limitov, stupňa nekontrolovateľnosti a veľkosti vzorky. Ich povaha je taká, že je možné urobiť len všeobecné vyhlásenie o veľkosti chyby.

Systém Shewhartových grafov berie do úvahy iba chyby typu I, ktoré sa rovnajú 0,3 % v rámci limitov 3 . Pretože vo všeobecnosti je nepraktické robiť úplný odhad strát z chyby typu II v špecifickej situácii a je vhodné ľubovoľne vziať malý objem podskupiny (4 alebo 5 jednotiek), odporúča sa použiť hranice pri vzdialenosť ± 3 a zamerať sa predovšetkým na riadenie a zlepšovanie kvality samotného procesu.

Ak je proces štatisticky kontrolovaný, regulačné diagramy implementujú metódu nepretržitého štatistického testovania nulovej hypotézy, že proces sa nezmenil a zostáva stabilný. Ale keďže hodnotu konkrétnej odchýlky procesnej charakteristiky od cieľa, ktorá by mohla pritiahnuť pozornosť, nemožno zvyčajne vopred určiť, ani riziko chyby typu II a veľkosť vzorky sa nevypočítava tak, aby spĺňala primeranú úroveň rizika. Shewhartova mapa by sa nemala posudzovať z hľadiska testovania hypotéz. Shewhart zdôraznil empirickú užitočnosť regulačných diagramov na stanovenie odchýlok od stavu štatistickej kontroly, a nie ich pravdepodobnostnú interpretáciu. Niektorí používatelia používajú krivky prevádzkových charakteristík ako prostriedok na interpretáciu testov hypotéz.

Keď vynesená hodnota spadá mimo ktoréhokoľvek z kontrolných limitov alebo séria hodnôt vykazuje nezvyčajné vzory, stav štatistickej kontroly je spochybnený. V tomto prípade je potrebné vyšetriť a odhaliť nenáhodné (špeciálne) príčiny a proces je možné zastaviť alebo opraviť. Po nájdení a odstránení špeciálnych príčin je proces opäť pripravený pokračovať. Keď sa vyskytne chyba typu I, nie je možné nájsť žiadnu konkrétnu príčinu. Potom sa verí, že bod presahujúci hranice je pomerne zriedkavým náhodným javom, keď je proces v štatisticky kontrolovanom stave.

Keď sa graf riadenia procesu zostavuje prvýkrát, často sa ukáže, že proces je štatisticky nekontrolovateľný. Kontrolné limity vypočítané z údajov z takéhoto procesu niekedy povedú k chybným záverom, pretože môžu byť príliš široké. Preto pred nastavením konštantných parametrov regulačných diagramov je potrebné uviesť proces do štatisticky riadeného stavu.

Federálna agentúra pre vzdelávanie

Štátna vzdelávacia inštitúcia

vyššie odborné vzdelanie

"Kuzbassova štátna technická univerzita"

Katedra technológie spracovania plastov

Katedra chemickej technológie anorganických látok

Shewhartove kontrolné karty

Pokyny pre praktické vyučovanie v danej disciplíne

"Metrológia, štandardizácia, certifikácia"

pre študentov odborov

250100 (240401) „Chemická technológia organických látok“

250200 (240301) „Chemická technológia anorganických látok“

250400 (240403) „Chemická technológia prírodných nosičov energie

a uhlíkové materiály"

250600(240502) „Technológia na spracovanie plastov a elastomérov“

Zostavil N. M. Igolinskaya

E. B. Silinina

M. A. Igolinskaya

Schválené na porade oddelenia

vzdelávacej a metodickej komisii

špeciality 250200

Protokol č.8 z 30.3.2006

Nachádza sa elektronická kópia

v knižnici hlavnej budovy

GU KuzGTU

Kemerovo 2006

CIELE PRAKTICKÝCH VYUČENÍ

Oboznámte sa s metódami vytvárania Shewhartových regulačných diagramov; podľa možnosti úlohy vypočítať hranice a zostaviť mapu pre riadenie technologického procesu.

Urobte záver o plynulosti procesu a jeho štatistickej kontrole.

Vykonajte postupy na uvedenie mapy do podoby štatisticky kontrolovaného procesu.

1. ZÁKLADNÉ USTANOVENIA TEÓRIE

OVLÁDACIE KARTY SHEWHART

Regulačné diagramy sú grafické nástroje, ktoré využívajú štatistické prístupy na riadenie výrobných procesov. Účelom takejto kontroly je zistiť, či bol dosiahnutý štatisticky kontrolovaný stav procesu a či v tomto stave zostáva pri priebežnom získavaní informácií o kvalite produktu.

Kontrola stability procesu umožňuje znížiť náklady na kontrolu kvality hotového výrobku, zvoliť správnu surovinovú základňu a cenu výrobku ako výrobku.

Teória regulačných diagramov rozlišuje dva typy variability:

– variabilita spôsobená náhodnými príčinami, ktoré sú neustále prítomné a nemožno ich identifikovať a odstrániť;

– variabilita, ktorá predstavuje skutočné zmeny v procese z určitých príčin, ktoré možno identifikovať a eliminovať. Takáto variabilita sa považuje za „nenáhodnú“ (rozpad nástrojov, heterogenita surovín, porušenie technologického režimu, kvalifikácia personálu atď.).

Variabilita spôsobená náhodnými príčinami sa zvyčajne popisuje parametrami normálneho rozdelenia a Gaussovej krivky, ktoré musia byť v tolerancii procesu. Táto situácia je znázornená na obr. 1.

Pomer hraníc znázornený na obrázku nám umožňuje stanoviť na základe pomeru oblastí rozsahov σ vzťah medzi frekvenciou zásahov. X 0 do a mimo rozsahu. Tieto frekvencie sú uvedené v tabuľke. 1.

Ryža. 1. Pomer distribučných hraníc (B) a technologickej tolerancie (T) pre stanovený štatisticky kontrolovaný proces

stôl 1

Vzťah medzi špecifikovaným rozsahom odchýlky parametra X

a miera úspešnosti X v tomto rozsahu

Následne, ak sú požiadavky na proces stanovené tak, že rozptyl kontrolných parametrov nepresiahne
, potom výstup ľubovoľného daného kontrolného parametra zobratého náhodne X som mimo dosahu
možné s pravdepodobnosťou 0,06, t.j. nepravdepodobné.

Predstavme si charakteristiku ja B – „index spôsobilosti procesu“. Táto hodnota určuje možnosti procesu a jeho štatistickú reguláciu. Určuje sa podľa vzorca

, (1)

Kde ja B – index spôsobilosti procesu;

T– procesná požiadavka;

IN– procesné schopnosti.

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

Ak ja B = 1, potom je proces na hranici možného. Zároveň, napriek tomu, že proces za priaznivých podmienok môže poskytnúť danú kvalitu, jeho štatistická regulácia je nemožná.

Ak ja B > 1, potom je proces možný a možno realizovať štatistickú kontrolu jeho kvality.

Celkový pohľad na jeden z možných regulačných diagramov je znázornený na obr. 2.

Ryža. 2. Regulačný diagram rozloženia aktuálnych hodnôt sledovaného parametra X pre 18 meracích skupín

Štatistická kontrola kvality procesu je prehľadne znázornená na obr. 3.

Ryža. 3. Schematické znázornenie štatisticky riadeného procesu

Kontrolné diagramy sú spôsob, ako sledovať odchýlky od noriem kvality. Odchýlky, ktoré presahujú stanovené limity, sa nazývajú nekontrolovateľné a odchýlky, ktoré neprekračujú stanovené limity, sa nazývajú kontrolovateľné. Pri pohľade do budúcnosti si všimneme, že na obr. Obrázok 2 ukazuje merania, ktoré spadajú mimo dolný kontrolný limit aj horný limit; to znamená, že príslušný proces je mimo kontroly. Teórie manažérstva kvality uvádzajú, že by sa mali upravovať iba nekontrolovateľné procesy.

Kontrolné údaje sa zhromažďujú vykonávaním pravidelných meraní počas definovaného procesu. Tieto merania sa zaznamenávajú do tabuľkového procesora približne tak, ako je znázornené na obr. 1.

V tomto príklade sme vzali priemer vzorky meraní a použili sme výpočty štandardnej odchýlky na určenie horných a dolných kontrolných limitov pre náš proces. Obmedzený priestor tohto článku nám neumožňuje podrobne pokryť teóriu a vzorce, ktoré sa používajú pri zostavovaní regulačného diagramu. Zamerajme sa lepšie na zostavenie samotného diagramu. Regulačná schéma založená na údajoch znázornených na obr. 1, je znázornený na obr. 2.

Na vytvorenie regulačného diagramu sa používa jednoduchý čiarový graf. Najprv zvýraznite dátové bunky v stĺpcoch A, E, F, I a J (údajové bunky sú v riadkoch 2 až 15 každého stĺpca). Pri výbere stĺpcov nezabudnite podržať kláves Ctrl, pretože vyberané údaje nie sú súvislé. Potom kliknite na tlačidlo Linka karty (graf). Vložiť(Vložiť). V zobrazenej ponuke kliknite na ľubovoľnú ikonu skupiny 2D čiara(Rozvrh). Klikli sme na ikonu Línia so značkami(Graf so značkami). Ak uprednostňujete iný štýl zobrazenia, kliknite na svoj graf a vyberte kartu Dizajn(Konštruktér). Potom kliknite na malé tlačidlo so šípkou nadol, ktoré sa nachádza v pravom dolnom rohu skupiny možností Štýly grafov(Štýly grafov). Na obrazovke sa zobrazí ponuka s miniatúrami rôznych štýlov, ktoré možno použiť na tento typ grafu (obrázok 3).

Pomenujte tento graf, ako aj vodorovnú a zvislú os, ako sme to urobili vyššie. Zmeňte legendu grafu, ako je uvedené v jednom z predchádzajúcich príkladov.

4. Príklady konštrukcie Shewhartových regulačných diagramov s použitím GOST R 50779.42–99

Shewhartove kontrolné diagramy prichádzajú v dvoch hlavných typoch: pre kvantitatívne a alternatívne údaje. Pre každý regulačný diagram existujú dve situácie:

a) štandardné hodnoty nie sú špecifikované;

b) sú stanovené štandardné hodnoty.

Štandardné hodnoty sú hodnoty stanovené v súlade s nejakou špecifickou požiadavkou alebo účelom.

Účelom regulačných diagramov, pre ktoré nie sú špecifikované žiadne štandardné hodnoty, je odhaliť odchýlky v hodnotách charakteristík (napríklad alebo inej štatistiky), ktoré sú spôsobené inými príčinami, ako sú tie, ktoré možno vysvetliť iba náhodou. Tieto regulačné diagramy sú založené výlučne na údajoch zo samotných vzoriek a používajú sa na detekciu variácií, ktoré nie sú spôsobené náhodnými príčinami.

Účelom regulačných diagramov pri daných štandardných hodnotách je určiť, či sa pozorované hodnoty líšia atď. pre niekoľko podskupín (každá s objemom pozorovaní) zo zodpovedajúcich štandardných hodnôt (alebo) atď. viac, ako možno očakávať len z pôsobenia náhodných príčin. Zvláštnosťou máp s danými štandardnými hodnotami je dodatočná požiadavka týkajúca sa polohy stredu a variácie procesu. Stanovené hodnoty môžu byť založené na skúsenostiach získaných používaním regulačných diagramov pri špecifikovaných štandardných hodnotách, ako aj na ekonomike určenej po zvážení servisných potrieb a výrobných nákladov alebo špecifikovanej v špecifikáciách produktu.

4.1 Kontrolné diagramy pre kvantitatívne údaje

Kvantitatívne regulačné diagramy sú klasické regulačné diagramy používané na riadenie procesov, kde sú merateľné charakteristiky alebo výsledky procesu a zaznamenávajú sa skutočné hodnoty regulovaného parametra namerané s požadovanou presnosťou.

Regulačné diagramy pre kvantitatívne údaje umožňujú kontrolovať ako umiestnenie stredu (úroveň, priemer, stred ladenia) procesu, tak aj jeho rozšírenie (rozsah, štandardná odchýlka). Preto sa kontrolné diagramy pre kvantitatívne údaje takmer vždy používajú a analyzujú v pároch – jeden diagram pre umiestnenie a druhý pre rozptyl.

Najčastejšie používané dvojice sú a -cards, ako aj -cards. Vzorce na výpočet polohy kontrolných hraníc týchto máp sú uvedené v tabuľke. 1. Hodnoty koeficientov zahrnutých v týchto vzorcoch a v závislosti od veľkosti vzorky sú uvedené v tabuľke. 2.

Je potrebné zdôrazniť, že koeficienty uvedené v tejto tabuľke boli získané za predpokladu, že kvantitatívne hodnoty kontrolovaného parametra majú normálne alebo blízke normálnemu rozdeleniu.

stôl 1

Vzorce kontrolných limitov pre Shewhartove diagramy využívajúce kvantitatívne údaje

tabuľka 2

Koeficienty pre výpočet čiar regulačného diagramu

Alternatívou k mapám sú stredové kontrolné diagramy (– mapy), ktorých konštrukcia vyžaduje menej výpočtov ako mapy. To môže uľahčiť ich zavedenie do výroby. Poloha stredovej čiary na mape je určená priemernou hodnotou mediánov () pre všetky testované vzorky. Polohy hornej a dolnej regulačnej hranice sú určené vzťahmi

(4.1)

Hodnoty koeficientu v závislosti od veľkosti vzorky sú uvedené v tabuľke. 3.

Tabuľka 3

Hodnoty koeficientov

Zvyčajne - mapa sa používa spolu s - mapa, veľkosť vzorky

V niektorých prípadoch sú náklady alebo trvanie merania kontrolovaného parametra také veľké, že je potrebné riadiť proces na základe merania jednotlivých hodnôt kontrolovaného parametra. V tomto prípade kĺzavý rozsah slúži ako miera zmeny procesu, t.j. absolútna hodnota rozdielu meraní sledovaného parametra v po sebe idúcich pároch: rozdiel medzi prvým a druhým meraním, potom druhým a tretím atď. Na základe pohyblivých rozsahov sa vypočíta priemerný pohyblivý rozsah, ktorý sa používa na zostavenie regulačných diagramov jednotlivých hodnôt a pohyblivých rozsahov (a máp). Vzorce na výpočet polohy kontrolných hraníc týchto máp sú uvedené v tabuľke. 4.

Tabuľka 4

Vzorce kontrolných limitov pre jednotlivé mapy hodnôt

Hodnoty koeficientov a možno nepriamo získať z tabuľky 2 s n=2.

4.1.1 a -karty. Nie sú zadané žiadne predvolené hodnoty

V tabuľke Obrázok 6 ukazuje výsledky meraní vonkajšieho polomeru puzdra. Každú pol hodinu sa robili štyri merania, celkovo 20 vzoriek. Priemery a rozsahy podskupín sú tiež uvedené v tabuľke. 5. Maximálne prípustné hodnoty pre vonkajší polomer sú stanovené: 0,219 a 0,125 dm. Cieľom je určiť výkonnosť procesu a riadiť ho z hľadiska ladenia a variácií tak, aby spĺňal zadané požiadavky.

Tabuľka 5

Výrobné údaje pre vonkajší polomer puzdra

kde je počet podskupín,

Prvý krok: zostavenie mapy a určenie stavu procesu z nej.

stredová čiara:

Hodnoty faktorov a sú prevzaté z tabuľky. 2 pre n=4. Od hodnôt v tabuľke. 5 sú v medziach kontroly, mapa ukazuje štatisticky kontrolovaný stav. Hodnotu možno teraz použiť na výpočet hraníc kontroly mapy.

stredová čiara: g

Hodnoty násobiteľa sú prevzaté z tabuľky. 2 pre n=4.

a -mapy sú znázornené na obr. 5. Analýza mapy ukazuje, že posledné tri body sú mimo hraníc. To naznačuje, že môžu pôsobiť niektoré špeciálne príčiny variácií. Ak boli limity vypočítané na základe predchádzajúcich údajov, potom je potrebné prijať opatrenia v bode zodpovedajúcom 18. podskupine.

Obr.5. Stredné a veľké mapy

V tomto bode procesu by sa mali prijať vhodné nápravné opatrenia na odstránenie špeciálnych príčin a zabránenie ich opätovnému výskytu. Práca s mapami pokračuje po stanovení revidovaných kontrolných hraníc bez vylúčených bodov, ktoré presahovali staré hranice, t.j. hodnoty pre vzorky č. 18, 19 a 20. Hodnoty a čiary regulačného diagramu sú prepočítané nasledovne:

upravená hodnota

upravená hodnota

Upravená mapa má tieto parametre:

stredová čiara: g

upravená mapa:

stredová čiara:

(keďže stredová čiara je: , potom neexistuje LCL).

Pre stabilný proces s revidovanými kontrolnými limitmi je možné posúdiť schopnosti. Vypočítame index príležitostí:

kde je horná maximálna prípustná hodnota kontrolovaného parametra; – nižšia maximálna prípustná hodnota kontrolovaného parametra; – odhadnutá priemernou variabilitou v rámci podskupín a vyjadrená ako . Hodnota konštanty je prevzatá z tabuľky 2 pre n=4.

Ryža. 6. Revidované a -mapy

Vzhľadom k tomu, schopnosti procesu možno považovať za prijateľné. Pri bližšom skúmaní však možno vidieť, že proces nie je nastavený správne vzhľadom na toleranciu, a preto sa asi 11,8 % jednotiek dostane mimo stanovenú hornú hranicu. Preto pred nastavením konštantných parametrov regulačných diagramov je potrebné pokúsiť sa správne nakonfigurovať proces a zároveň ho udržiavať v štatisticky riadenom stave.

Nástroj sa používa, keď sa spracovanie vykonáva nástrojom, ktorého dizajn a rozmery sú schválené GOST a OST alebo sú dostupné v priemyselných normách. Pri vývoji technologických procesov na výrobu dielov by ste mali používať normalizovaný nástroj ako najlacnejší a najjednoduchší. Špeciálny rezný nástroj sa používa v prípadoch, keď je spracovanie s normalizovaným...

Takáto kontrola je veľmi drahá. Preto od priebežnej kontroly prechádzajú k selektívnej kontrole pomocou štatistických metód spracovania výsledkov. Takáto kontrola je však účinná len vtedy, keď technologické procesy, ktoré sú v etablovanom stave, majú presnosť a stabilitu dostatočnú na to, aby „automaticky“ zaručili výrobu produktov bez chýb. Preto vzniká potreba...

A organizovanie kontrolného procesu. Stav kontroly V tomto projekte predmetu technické zadanie zabezpečuje vypracovanie etáp procesu preberania pre časť valcovej koaxiálnej dvojstupňovej dvojprúdovej prevodovky - ozubené koleso a aktívne riadenie pri operácii brúsenia otvorov. Metódy aktívnej a akceptačnej kontroly sa navzájom dopĺňajú a kombinujú. Aktívne...