Контрольные карты (Статистическое управление процессами)

 

                                      ФГБУ ВПО

«Курская  Государственная Сельскохозяйственная Академия

КГСХА имени  профессора И.И. Иванова» 
 
 
 
 
 
 
 
 

                        Реферат 
 

Контрольные карты (Статистическое управление процессами)  
 
 
 
 
 
 
 
 
 

                                                                                                Выполнила:

                                                                                           студентка

                                                                                                 инженерного

                                                                                              факультета

                                                                                                           4 курс 9 группа

                                                                                                    Лебедева Ж.А. 
 

                                                                                              Проверил:

                                                                                                    преподаватель

                                                                                                           Сивак Е.Е.   

                                     

 

                                          Курск-2012 

Контрольные карты 

Долгое время  статистическая обработка информации была трудоемкой и сложной процедурой. Однако, с развитием компьютерной техники, даже самые сложные статистические расчеты оперативно выполняются  современными программами.

Система организации  обработки информации изложена в  методике SPC (Статистическое управление процессами). В основе методики лежит  применение статистических методов. Процедура  применения раскрывается как специальный  сбор материала на основе выборочных методов, анализ первичной информации, обработка информации, расчет параметров и характеристик процесса, классификация  состояний процесса.

В рамках использования  статистических методов в первую очередь применяются простые  инструменты качества:

• Гистограммы, позволяющие высказывать первичные суждения о распределении значений признака качества;
• Контрольные карты, позволяющие на основе анализа графического отображения хода процесса, анализировать статистическую управляемость процесса;
• Индексы воспроизводимости и пригодности - числовые комплексы, позволяющие сформировать суждение об эффективности процесса на промежутке его деятельности.

Любой измеренный параметр может быть объектом статистического  анализа: свойства готовой продукции, состояние производственного процесса (скорость резанья, толщина стружки  и т.д. и т.п.). При выборе объекта  анализа следует искать параметры, оказывающие наибольшее воздействие  на качество продукции, обладающие значительной изменчивостью.

Распределение значений признака качества

Свойства  изделий или параметров процесса, которые характеризуют их пригодность  к выполнению определенных требований потребителя, назовем признаками качества. Возможные значения или виды проявления признака - значениями признака. Признак  качества в каждом конкретном случае принимает значения, зависящие от случайных обстоятельств. Такая  переменная называется случайной переменной или случайной величиной.

Примером  случайной величины является измеренное значение признака, являющееся результатом  производственного процесса. Эти  изделия никогда не могут быть в точности одинаковыми. Говорят, что  они обладают изменчивостью.

Изменчивость - это различия между значениями признака качества изделий или параметра  процесса. Изменчивость может быть большой или неизмеримо маленькой, но она всегда есть в наличии.

Изменчивость  значений признака качества вызывается причинами (источниками) изменчивости процесса. В качестве примеров источников изменчивости размера обрабатываемой детали можно, например, указать:

• отклонения в работе станка (зазор в подшипнике, износ подшипника),
• несоответствие инструмента (прочность),
• несоответствие материала (твердость),
• несоответствие в работе персонала (точность позиционирования, настройки),
• несоответствия рабочей среды (температура, бесперебойное электропитание).

Значения  признака в большинстве случаев  распределены неравномерно. Достаточно часто большинство значений лежит  около номинального размера, их количество уменьшается при удалении от номинального размера. Чтобы охарактеризовать это  расположение значений вводится понятие  распределения случайной величины.

Распределение случайной величины это плоская  графическая структура, в которой  для каждого значения параметра  по оси ординат откладывается  его частота. Распределение, построенное  по экспериментальным данным, чаще всего изображают в виде гистограммы.

Для распределения  может быть подобрана с определенной мерой погрешности теоретическая  модель в виде некоторого статистического  закона. Наиболее часто таким законом  является нормальный.

 
Рисунок 1. Гистограмма распределения 

График распределения  параметра характеризуется положением, разбросом (рассеиванием) и формой кривой. Положение обычно описывается значением  среднего или медианы, рассеивание  характеризуется стандартным отклонением  или размахом.

Гистограмма распределения характеризует состояние  соответствующего процесса, графически отображая степень изменчивости признака, расположение среднего относительно поля допуска, вероятность наблюдения несоответствия в выборке. Так, если столбики гистограммы не соприкасаются  с границами допуска, качество процесса хорошее, если касаются границ допуска, можно ожидать небольшое количество несоответствий, если выходят за границы  допуска - процесс требует регулирования.

Следует отметить, что наблюдаемый закон распределения  также может служить источником информации о нарушениях хода процесса.

Обычные и особые причины  изменчивости

Причины изменчивости процесса классифицируются как обычные (случайные) и особые (неслучайные).

Совокупность  причин (факторов) называется обычной, если каждая из них оказывает на процесс малое влияние и вариацию значений признака качества нельзя при  существующем уровне знаний идентифицировать. Если случайные причины являются постоянно действующими на определенном (достаточно длинном) интервале времени, то выход процесса статистически  предсказуем.

Причина (фактор) называется особой, если ее можно обнаружить и идентифицировать как влияющую на изменение признака качества. Особые причины обычно действуют систематически, приводят к нестабильному поведению  параметров процесса. В результате появления неслучайных причин могут появиться статистически непредсказуемые несоответствия продукции.

Статистически стабильный технологический процесс  имеет стабильное распределение  во времени. Если процесс нестабилен, что связано с изменением состава  обычных причин или появлением особых причин, то параметры распределения  изменяются во времени.

Целью статистического  анализа процесса является идентификация  и устранение причин особой изменчивости, что должно обеспечить стабильное воспроизводство  качества продукции.

Особые причины  воздействуют на процесс скачками, их можно выделить и устранить. Контрольные  карты позволяют выделить момент времени воздействия особого  фактора (место выхода параметра  за контрольные границы), что в  совокупности с методами расслоения данных, регрессионного и дисперсионного анализа позволяет определить значимость воздействия любого фактора.

Заметим, что  не все особые причины являются вредными, следовательно, не все изменения  распределения значений признака необходимо воспринимать как опасные.

Статистически управляемое состояние  процесса

Эффективное управление процессом связывается  с принятием оптимальных воздействий  на процесс. Необходимо избегать как  излишнего, так и недостаточного управления. Формирование воздействий  на процесс существенно зависит  от того, находится ли процесс в  статистически управляемом состоянии (работает ли процесс под статистическим контролем) или вышел из под контроля.

Согласно  ГОСТ Р 51814.3 под статистически управляемым состоянием понимается состояние, описывающее процесс, из которого удалены все особые (неслучайные) причины изменчивости, остались только обычные (случайные) причины.

Статистически управляемое состояние процесса является желаемым состоянием для производителя, так как при этом процесс может  быть описан распределением с предсказуемыми параметрами. В этой ситуации реализуется  выпуск продукции с ясным, понятным и прогнозируемым уровнем дефектности.

Уровень дефектности  зависит от того, как расположен (распределен) процесс относительно поля допуска. Чем более кривая распределения  выходит за границы поля, тем больше потери от брака.

Следует отметить, что статистически управляемое  состояние процесса свидетельствует  об отличной работе исполнителей процесса. Перевод процесса из одного управляемого состояние в другое может быть осуществлено только менеджером проведении корректирующих действий. Требовать от рабочих, чтобы они работали лучше затруднительно, так как определенная нестабильность работы присуща человеку.

В тоже время, статистически неуправляемое состояние  процесса может быть связано с  нарушениями трудовой дисциплины, так  и наличием внешних невыявленных возмущающих факторов. Изучение и познание процесса - это миссия специалистов, занимающихся управления производственными процессами, которые должны привлечь для этого опыт рабочих.

Из сказанного ясно, что для построения траектории перевода процесса в лучшее состояние  определяющим является знание состояния  процесса. Это реализуется с помощью  статистических инструментов качества.

Контрольные карты для количественного  признака

Для определения  статистической управляемости процесса наиболее часто применяют два  вида статистических инструментов.

Количественная  оценка управляемости процессов  в виде числовых критериев, прогноз  уровня дефектности производимой процессом  продукции проводится расчетом индексов воспроизводимости Ср и Рр и пригодности Срк и Ррк процесса.

 
Рисунок 2. Иллюстрация связи величин  индексов с параметрами процесса

Основным  инструментом, позволяющим в реальном времени распознать появление особых причин, являются контрольные карты.

Содержание  метода контрольных карт заключается  в графическом отображении на специальном бланке (карте) результатов  контроля периодически отбираемых подгрупп, наблюдении за ходом технологического процесса и принятии управленческих решений в зависимости от расположения результатов контроля относительно установленных контрольных границ.

Контрольные карты делятся на два основных вида:

• контрольные карты для количественного признака;
• контрольные карты для альтернативного признака.

Контрольные карты для количественного признака применяются для статистического  управления технологическими процессами (ТП). Карты предназначены для  решения следующих задач: