Оценка качества технологического процесса (анализ возможности процесса)

Лекция № 10

Тема: «Стратификация данных. Гистограмма »

 

При разделении данных на группы в соответствии с их особенностями группы именуют слоями (стратами), а сам процесс разделения – расслаиванием (стратификацией). Желательно, чтобы различия внутри слоя были как можно меньше, а между слоями – как можно больше.

В результатах измерений всегда есть больший или меньший разброс параметров. Если осуществлять стратификацию по факторам, порождающим этот разброс, легко выявить главную причину его появления, уменьшить его и добиться повышения качества продукции.

Применение различных способов расслаивания зависит от конкретных задач. В производстве часто используется способ, называемый 4М, учитывающий факторы, зависящие от: человека (man); машины (machine); материала (material); метода (method).

То есть расслаивание можно осуществить так:

- по исполнителям (по полу, стажу работы, квалификации и т.д.);
- по машинам и оборудованию (по новому или старому, марке, типу и т.д.);
- по материалу (по месту производства, партии, виду, качеству сырья и т.д.);
- по способу производства (по температуре, технологическому приему и т.д.).

В торговле может быть расслаивание по районам, фирмам, продавцам, видам товара, сезонам.

Метод расслаивания в чистом виде применяется при расчете стоимости изделия, когда требуется оценка прямых и косвенных расходов отдельно по изделиям и партиям, при оценке прибыли от продажи изделий отдельно по клиентам и по изделиям и т.д. Расслаивание также используется в случае применения других статистических методов: при построении причинно-следственных диаграмм, диаграмм Парето, гистограмм и контрольных карт.

Оценка качества технологического процесса (анализ возможности процесса)

Изменчивость – свойство, присущее природе, и, следовательно, оно присуще также всей производимой продукции. Для того, чтобы можно было установить степень изменения того или иного продукта, изготовители и потребители продукта часто устанавливают некоторые нормы, при соблюдении которых качество продукта считается удовлетворительным. Эти нормы (стандарты) определяют обычно не только желаемые свойства продукта, но и верхний и нижний пределы их возможного изменения, при котором качество этого продукта все еще можно считать удовлетворительным. Такие верхние и нижние пределы называют допусками или установленными пределами. Очень удобны для анализа столбчатые графики, которые наглядно характеризуют приоритеты тех или иных факторов при оценке какого-либо события. Эти графики позволяют сравнить эффективность действия разных факторов на один показатель. Частным случаем столбчатого графика является гистограмма распределения, которая применяется для регистрации распределения какого-то показателя (частоты) от одного фактора (коэффициент деформации).

Для оценки воспроизводимости процесса необходимо построить гистограмму, которая представляет собой столбчатый график, построенный по полученным за определенный период (час, неделю, месяц) данным, характеризующим качество продукции. Гистограмма распределения – это графическое отображение вариабельности процесса. Например, исследования распределения размера параметра. Для построения гистограммы необходимо собрать данные о процессе.

 

 

 

где: Нг, Вг – нижний и верхний пределы допуска

 

 

Для оценки качества технологического процесса требуется сравнение допуска на размер с полем его рассеяния в конкретной технологической системе. Несмотря на то, что именно суммарная погрешность процесса изготовления является наиболее представительным значением поля рассеяния технологической системы, на практике таким сравнением пользуются редко, так

как расчет суммарной погрешности процесса является исключительно трудоемкой операцией. Гораздо проще определить поле рассеяния какого-либо размера детали при ее изготовлении в конкретном технологическом процессе путем обработки результатов экспериментальных исследований.

Графики накопленных частот (огивы) представляют собой кривые накопленных частот. На таком графике по оси ординат (Y) откладывают либо общее количество, либо процент всех наблюдений, в которых значение некоторой величины не превышает данного значения из интервала возможных результатов. По оси ординат (Y) откладывают накопленные частоты.

Поскольку частоты не могут принимать отрицательных значений, кривые накопленных частот являются монотонно неубывающими. Такой кривой описывают вероятность распределения параметра.