р- и nр- карты основаны на биномиальном распределении, а с- и u- карты – на распределении Пуассона) имеет только один независимый параметр - средний уровень
Совершенствование процесса осуществляется в статистически управляемом состоянии
Используются для совершенствования процессов, в которых часто возникают дефекты
Каждый из типов контрольных карт имеет свои разновидности: к картам по количественным признакам относятся:
(
Х
- и S- карты) - карты средних и стандартных отклонений;
(
Х
- и R- карты) - карты средних и размахов;
(
Х
- и R- карты) - медиан и размахов;
(
Х
- и МR- карты) - индивидуальных значений и скользящих размахов. к картам по альтернативным признакам относятся:
р-карта для доли несоответствующих единиц продукции;
nр-карта для числа несоответствующих единиц продукции в выборке;
с-карта для числа несоответствий в выборке;
u-карта числа несоответствий, приходящихся на единицу продукции.
Каждая из разновидностей контрольных карт обладает своими характерными особенностями, поэтому при выборе типа контрольной карты в целях контроля и/ или регулирования процессов необходимо четко понимать эти особенности применительно к конкретной ситуации предполагаемого использования:
29 Особенности применения карт ко ли че ст ве нн ы е Х/S- карты Контроль количественных показателей, для каждого из которых требуется отдельная карта, рекомендуется выбрать наиболее важный показатель качества Вычисление характеристики разброса параметров S несколько сложно, но является наиболее точной Х/R- карты Аналогична предыдущей карте, но менее точна, т.к. для облегчения вычислений мерой разброса служит упрощенная характеристика R Х/R- карты Аналогична предыдущим картам, но еще менее точна и потому дает меньшую возможность выявить отклонения, преимуществом может служить простота ее построения и, следовательно, она более пригодна непосредственно на рабочем месте Х-MR карты Применяется, когда велики продолжительность или стоимость измерения контролируемого параметра, при этом мерой разброса параметров служит скользящий размах (например, разность первого и второго измерений, затем второго и третьего и т.д.) ал ьт ер на ти вн ы е р-карта Позволяет одновременно контролировать несколько параметров, причем число проверяемых изделий n может меняться (например при анализе продукции, изготовленной за определенный интервал времени – час, смену и т.п.). Особенно удобна при приемочном контроле сложных изделий, когда перед отправкой потребителю проверяется вся продукция (возможно по нескольким характеристикам) nр-карта Аналог предыдущей карты, но требует выборок одинакового объема с-карта Для числа дефектов в изделиях одинакового размера (например, число царапин на листах металла одного размера); требует выборок одинакового объема u-карта Для числа дефектов в изделиях разного размера (например, число дефектов в сварке различных конструкций); объем выборок может быть разным Построение контрольных карт должно начинаться с установления показателя качества. В первую очередь рекомендуется выбирать те показатели, которые влияют на эксплуатационную эффективность продукции. Они могут относиться к характеристикам составных частей продукции или к продукции в целом. Далее выбирают частоту взятия подгрупп и их объемы. Общих правил по выбору частоты взятия подгрупп и их объемов не существует. Частота может зависеть от стоимости процедур выборочного отбора и анализа, а объем подгрупп – от ряда практических соображений. Например, большие подгруппы, берущиеся с меньшей частотой, могут обнаружить малый сдвиг среднего значения процесса более точно, малые подгруппы, берущиеся чаще, обнаруживают большие сдвиги быстрее. 30 Обычно 20-25 подгрупп с объемом 4-5 единиц каждая (для карт по количественным признакам) рассматриваются как приемлемый вариант для получения предварительных оценок. Частота отбора выборок для процессов, показывающих на протяжении длительного периода статистическую управляемость, может снижаться. Собирается и анализируется некоторое количество данных контроля или измерений, чтобы с их помощью определить предварительные значения центральной линии и контрольных границ контрольных карт. Если все наносимые точки находятся внутри границ регулирования, то считают, что технологический процесс протекает стабильно и рассчитанные границы регулирования оставляют для последующих периодов. Если же некоторые точки выходят за границы регулирования, то причины этого явления изучаются, после чего принимаются меры, предупреждающие их повторение. Эти точки исключаются из расчета границ регулирования, и координаты этих границ пересчитывают. Пример 6.1. построения карты для количественных признаков. Принимаем условия расточки посадочного места полумуфты (смотри пример 1.1.). Для построения контрольной карты по количественным признакам необходимо замерить действительные размеры диаметра. Для этого использовали нутромер с цифровой индикацией № 6. Объект измерения - диаметр расточки. Установили частоту выборки 3 раза в день (в 8, в 12, в 15 часов), объем выборки 5 штук. Отобрав мгновенную выборку и измерив каждое изделие по исследуемому параметру, заносят результаты в заранее разработанный для этого процесса контрольный листок. За период наблюдения за технологическим процессом отбирают 20-25 мгновенных выборок. Вычисляют среднее значение Х и размах R для каждой выборки. Вычисляют среднюю линию и контрольные границы. Размечают шкалы для карт Х и R; наносят среднюю линию, контрольные границы, значения Х и R. Анализ статистической управляемости может осуществляться по нескольким критериям, некоторые из них приведены в правой части контрольной карты (ситуации неуправляемого состояния процесса). Если все точки, соответствующие выборочным средним значениям контролируемого параметра и его изменчивости, оказываются внутри контрольных пределов, не проявляя каких бы то ни было тенденций, то процесс рассматривается как находящийся в контролируемом состоянии. Выявленные особые случаи должны быть проанализированы и скорректированы. Разумеется, при проведении анализа и интерпретации контрольных карт, кроме рассмотренных критериев неуправляемого состояния, следует обращать внимание на любую необычную структуру точек, при этом необходимо проявлять осторожность, поскольку такие структуры могут возникать, например, из-за ошибок в расчете и нанесении контрольных границ и выборочных характеристик. Таким образом, контрольная карта помогает не только выявить несоответствие процесса требованиям потребителя, но и предвидеть возможности его появления в будущем и своевременно корректировать ход процесса до возникновения несоответствий.
32
Контрольная карта оценки статистической управляемости процесса для количественного признака
Производство/цех
Цех № 15
Номер и наименование детали
полумуфта
Характеристика
точность
Частота выборок
3 раза в день
Объем выборок
5 штук
Дата
25.10.03
Изготовитель
Кашапов А.Ю.
Номер и наименование операции
расточка
Предельные значения по чертежу
d=31,3+0,2 мм
Измерительный инструмент
нутромер № 6
Расчеты произвел
Агафонов С.Т.
Карта средних
Х
Х =среднее
Х
=50 UCL
Х
=
Х
+А
2
R
=54 LCL
Х
=
Х
-А
2
R
=58
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
Ситуации
неуправляемого
состояния процесса
- Точка за пределами контрольных границ
- Серия из 7 точек выше
(или ниже) центральной линии
-
Возрастающая (или убывающая) серия точек
-
Любые другие проявления неслучайного поведения
Карта размахов R
R
=среднее R= UCL
R
=D
4
R
=15 LCL
R
=D
3
R
=0
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Процесс
должен находиться
в управляемом
состоянии при
оценивании его
воспроизводимости
Дата/время
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 n-объем выборки
1 56 51 52 55 59 50 57 56 54 59 59 50 50 56 55 54 50 51 54 54 51 50 58 n
A
2
D
3
D
4 3
53 50 56 51 52 55 59 50 57 56 54 59 59 50 50 56 55 54 50 51 54 54 51 2
3 4
5 1,88 1,02 0,73 0,58
-
-
-
-
3,27 2,57 2,28 2,11 4
58 53 50 56 51 52 55 59 50 57 56 54 59 59 50 50 56 55 54 50 51 54 54 5
50 58 53 50 56 51 52 55 59 50 57 56 54 59 59 50 50 56 55 54 50 51 54
n
сумма
Х
/
53 54 53 49 55 53 55 56 55 54 57 56 54 55 54 53 52 53 54 53 52 51 55
Если n<7
LCL
R не строится
R=max-min
8 8
6 6
8 9
9 9
9 9
5 9
9 9
9 6
6 6
5 4
4 4
8
33 Анализ начинают с карты размахов. В нашем примере на карте размахов точек за контрольными границами не наблюдается. В период с 4 по 10 октября наблюдается серия из семи точек выше средней линии, что является признаком увеличения изменчивости процесса. В период с 16 по 22 октября наблюдается серия из семи точек ниже средней линии, что является признаком уменьшения изменчивости процесса. В период с 15 по 23 октября наблюдается убывающая серия из 6 точек (такое расположение точек, называемое трендом или дрейфом, может указывать на то, что в течение этого интервала времени или тренда на процесс воздействуют неслучайные причины изменчивости, приводящие в данном случае к уменьшению изменчивости). К любым другим проявлениям неслучайного поведения можно отнести наличие более двух трети точек из общего числа точек в средней трети полосы ( диапазон 1 ), что может быть следствием того, что выборки, используемые для построения карт, не являются представительными, либо указывает на присутствие неслучайных причин изменчивости (возможно, каждая выборка содержит измеренные значения от двух или больше производственных линий с очень различной установкой процесса, например, каждый шпиндель в многошпиндельном станке; возможно, данные были очищены, т.е. выборки с размахами, значительно отклоняющимися от среднего R, были изменены или устранены). Прежде, чем сделать соответствующие выводы о причине такого несоответствия, нужно проверить, правильно ли вычислены и нанесены контрольные границы и точки. Далее проводят анализ контрольной карты ХВ нашем примере на карте Х 4 октября точка вышла за контрольные границы (что, как правило, указывает на наличие неслучайных причин изменчивости), что может означать сдвиг среднего значения процесса; в период с 11 по 17 октября наблюдается серия из семи убывающих точек, что обусловлено уменьшением среднего значения процесса. Выявленные особые случаи требуют изучения и соответствующей корректировки. Проведение такой планомерной работы будет способствовать не только стабилизации, но и улучшению качества, так как постепенно будут выявляться наиболее существенные и часто повторяющиеся причины возникновения несоответствий. Задание для самостоятельной работы (практическая работа № 6): На шлифовальном участке цеха № 3 производится шлифовка наружного диаметра валика, диаметром 3 -0,1 мм. Необходимо определить статистическую управляемость процесса. Для этого построить ( Х и R)- карту, данные для расчетов берутся из таблицы случайных чисел, из столбца указанного преподавателем, что будет соответствовать отклонению размеров в микрометрах. Период сбора данных определяется студентом самостоятельно, объем выборки равен 5. Форма отчета: студент должен предоставить заполненный бланк контрольной карты с результатами проведенного анализа управляемости процесса. 34 Пример 6.2. построения карты для альтернативных признаков Принимаем условия расточки посадочного места полумуфты (смотри пример 1.1.). Цель контроля констатация реального уровня дефектности в наблюдаемый период, анализ процесса и определение реальных возможностей на ближайший плановый период. На основе контрольного листка заполняем карту р. По данным контрольного листка заполняем строку числа несоответствующих изделий в выборке, объем выборки, подсчитываем и записываем долю несоответствующих изделий в выборке. На шкалу по вертикали наносят деления для долей несоответствующих изделий (удобнее в процентах), а по горизонтали – номера выборок. Находят и наносят на бланк среднюю и контрольные границы. Следует обратить внимание на то, что при расчете контрольной границы LCL получается отрицательное число. Такая ситуация может возникнуть при расчете контрольных границ из-за того, что вычисления производятся приближенными методами. Поэтому контрольную границу совмещают с осью абсцисс (приравнивают к нулю). Кроме того, следует помнить, что число несоответствий в выборке и число несоответствующих изделий могут быть только целыми числами, поэтому полученные значения для верхней границы округляют до ближайшего большего целого числа, а для нижней границы – до ближайшего меньшего целого числа. Наносят точки, соответствующие значениям р. В случае, когда объем выборки n неодинаков при каждом отборе, то долю дефектных изделий и границы для нее вычисляют для каждой выборки. Рассматривая значение p исследуют, насколько оно отвечает требованиям с технической и экономической точек зрения. Если это значение будет признано удовлетворительным, то его используют как среднюю контрольную линию. Если же принимается решение, что доля дефектных изделий слишком велика, то необходимо выработать воздействия, уменьшающие долю дефектных изделий. После применения таких мер воздействия, отбирают новые данные и процедуру построения контрольной карты повторяют. В нашем примере (смотри рисунок 6.2) среднее значение равно 6, что является приемлемым показателем для литейных заготовок, поэтому его оставляют в качестве средней линии для дальнейших наблюдений. Построенная контрольная карта содержит точки, вышедшие за контрольную границу (8, 18, 24, 26 октября и 2 ноября). Каждый такой выход должен фиксироваться и сразу тщательно разбираться с целью выявления и устранения причин несоответствий. В средней трети полосы находится всего 3 точки, это значительно меньше двух третей от общего числа точек. Поэтому, проверив, нет ли ошибок в вычислении и нанесении контрольных границ и точек, изучают, не содержат ли выборки измеренные значения двух и более производственных линий со значительно отличающимся разбросом, а в отдельной выборке представлена только часть этих производственных линий (например, различие сырья). Когда существует несколько производственных линий, установок и станков, они должны быть испытаны и проверены раздельно.
35
Контрольная карта оценки статистической управляемости процесса для альтернативного признака
Производство/цех
Цех № 5
Вид карты р
Номер и наименование детали
Полумуфта
Изготовитель
Иванов К.А.
Номер и наименование операции
Чистовая расточка
Частота выборок раз в день
Объем выборок
100
CL=13
UCL=13
LCL=0
Дата
3.11.03
Расчеты произвел Кторов В.И.
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
Выборки
(n)
1 00 1
00 1
00 1
00 100 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00 1
00
Число
(n,p)
2 2
1 3
3 10 2
4 17 2
3 2
3 15 3
5 3
18 4
16 3
1 2
3 17
Доля
(p,u), %
2 2
1 3
3 10 2
4 17 2
3 2
3 15 3
5 3
18 4
16 3
1 2
3 17
Дата
(время)
1 2
3 4
5 8
9 10 11 12 15 16 17 18 19 22 23 24 25 26 29 30 31 1
2
Номер
1 2
3 4
5 6
7 8
9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
Рисунок 6.2.
36
Задание для самостоятельной работы (практическая работа № 7):
Проверить статистическую управляемость процесса изготовления литого корпуса сельсина, полученного точением наружного диаметра размером 28
-0,15
мм.
Отбор производится ежедневно, объем выборки варьируется по числу изделий произведенных за день (взять из таблицы случайных чисел, из столбца, указанного преподавателем), число несоответствий в выборке равно 2. Допустимая доля несоответствующих изделий в выборке составляет 10%.
Форма отчета: студент должен предоставить заполненный бланк контрольной карты с результатами проведенного анализа управляемости процесса.
Контрольные вопросы:
1.
Назначение контрольных карт
2.
Область применения контрольных карт
3.
Автор контрольных карт
4.
Преимущества контрольных карт перед другими графическими средствами.
5.
Два типа контрольных карт
6.
Порядок построения контрольных карт
7.
Анализ контрольных карт
8.
Сколько сигма составляют контрольные и предупредительные границы
9.
Особые и обычные причины изменчивости процесса
10.
Когда процесс находится в статистически управляемом состоянии
11.
4 случая неуправляемости процесса
12.
Отличие контрольных карт по количественному и альтернативному признакам.
13.Взаиморасположение контрольных границ и границ технологического допуска
Литература:
1.
Глудкин О.П., Горбунов Н.М., Гуров А.И., Зорин Ю.В. «Всеобщее управление качеством: учебник для вузов», - М.: Радио и связь, 1999.-600с.
[150-155 стр.]
2.
Адлер Ю.П., Полховская Т.М., Шпер В.Л., Нестеренко П.А. «Управление качеством. Часть 1. Семь простых методов: учебное пособие для вузов», М:
МИСИС,2001.-138 с. [78-118 стр.]
3.
Жулинский С.Ф., Новиков Е.С., Поспелов В.Я. «Статистические методы в современном менеджменте качества».-М.: Фонд «Новое тысячелетие»,
2001.-208 с. [30, 143-148, 156-169 стр.]
4.
«Управление качеством: т.2. Принципы и методы всеобщего руководства качеством. Основы обеспечения качества: учебник/ под общей редакцией
Азарова В.Н. М.:МГИЭМ, 2002, 356 с. [231-246 стр.]
5.
««Статистическое управление процессами (SPC). Руководство. Перевод с англ. (с дополн.).- Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 1997, 170 с..[13-21 стр]
6.
«Применение статистических методов для рабочих». СМЦ «Приоритет».
1995 [13-21 стр]
37
Приложение 1
Таблица случайных чисел
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
1534 6128 6047 0806 9915 2882 9213 8410 9974 3402 8188 3825 9801 5603 0714 4617 6789 7106 8993 8566 5201 8274 7158 1223 9836 2362 8162 6596 7020 8788 1251 3757 5662 6279 2836 4102 8644 5705 4525 4341 4388 3899 2103 8226 1492 1124 6338 6352 0378 7627 7306 7873 2551 9343 7355 5695 3463 9760 3683 4326 0782 2139 7483 5899 6467 8266 0372 1856 5574 0330 9297 1448 5752 1178 6691 1253 3825 3364 8823 9155 3309 0231 8864 8151 7028 7545 2358 6751 9562 9630 5786 6861 1683 9079 7871 6878 4919 0807 3556 1374 3668 9043 7590 6427 3500 7514 7172 1173 8214 6988 6187 4500 0613 3209 0968 2569 6687 1994 7161 5574 7067 8754 9205 6988 0670 8813 9978 2721 5598 7161 5959 0539 9446 1221 4402 7526 1202 9325 2913 0402 0227 0820 0611 8026 1489 9421 0241 2364 4205 4174 0678 2124 6913 7712 2454 1258 2427 4264 5067 3131 6751 4216 3816 3834 2555 8257 9219 3714 0016 6396
Приложение 2
Таблица кодовых значений n′
8 0
0 34 9
10 61-62 20 22 9-11 0
1 35-36 9
11 63 20 23 12-14 1
2 37-38 10 12 64 21 23 15-16 2
3 39 11 12 65 21 24 17-19 3
4 40-41 11 13 66 22 24 20 3
5 42-43 12 14 67-68 22 25 21-22 4
5 44-46 13 15 69 23 25 23 4
6 47-48 14 16 70 23 26 24 5
6 49-50 15 17 71 24 26 25 5
7 51 15 18 72 24 27 26-27 6
7 52-53 16 18 73 25 27 28 6
8 54-55 17 19 74-75 25 28 29 7
8 56 17 20 76 26 28 30-31 7
9 57 18 20 77 26 29 32 8
9 58 18 2
78 27 29 33 8
10 59-61 19 21 79 27 30
© А.Р. Закирова, 2010
| 
Скачать 0.9 Mb.