Статистичний контроль якості продукції - раздел Философия, ОСНОВИ НАУКОВО-ДОСЛІДНОЇ РОБОТИ ОСНОВИ ТЕОРІЇ ПЛАНУВАННЯ ЕКСПЕРИМЕНТУ В Умовах Сучасних Високопродуктивних Технологічних Систем Практично Неможливо...
В умовах сучасних високопродуктивних технологічних систем практично неможливо здійснювати суцільний, стовідсотковий контроль якості продукції, що випускається, по всіх параметрах, які можна міряти. Іншими словами, неможливо безпосередньо визначити вплив похибок виготовлення на якість усієї продукції. Тому для оцінки якості продукції використовують статистичні методи контролю. При цьому в ролі генеральної сукупності виступає вся продукція, виготовлена за контрольний термін, наприклад, за зміну, за добу, за місяць і т.п., а в ролі вибірки — ті проби, докладний аналіз яких дасть можливість зробити висновок про частки браку у всієї сукупності.
Можна виділити дві основних задачі статистичного контролю.
1.Статистичне регулювання якості продукції.
2.Статистичний приймальний контроль.
Статистичне регулювання дозволяє, використовуючи дрібні регулярні відбори, попереджати збільшення браку, стежити за якістю продукції, що випускається, у темпі з виробничим процесом. Або, наприклад, безперервно відслідковуючи тангенс кута діелектричних втрат, рівень часткових розрядів, вологість, ємність, опір, вміст газів в трансформаторному маслі можна визначити тенденції зміни якості ізоляції в процесі експлуатації високовольтного обладнання та попередити аварії.
Статистичний приймальної контроль служить для визначення частки браку у вже виготовленої і приведеній до здачі партії продукції, або високовольтного обладнання, наприклад, перед введенням в експлуатацію після ремонту і монтажу.
Як відзначалася вище, випадкова похибка має нормальний розподіл. Тоді показник якості y також є випадковою величиною з розподілом, що характеризуються математичним чеканням my і дисперсією .
Нехай на початку роботи технологічна система налаштована на номінальне значення показника якості y0. Згодом якийсь час Dt ми можемо зробити n послідовних вимірів показника якості y1, ..., yn і на їхній підставі перевірити гіпотезу проти альтернативної . Відповідно до техніки перевірки статистичних гіпотез, дані наших вимірів з імовірністю r1 = 1 - a1 не суперечать висунутій гіпотезі , якщо виконується співвідношення [1,2,3]
(46)
де a1 - вибраний рівень значимості; - квантіль розподілу нормованої нормальної випадкової величини для Р = ; - середнє значення наших вимірів, що називаються пробами.
При виконанні співвідношення (36) з імовірністю r1 = 1 - a1 можна затверджувати, що за інтервал часу Dt, що розділяє початок роботи системи і момент добору проби, у системі не виникло систематичної похибки і вона витримує заданий номінал показника якості y0. Якщо при цьому дані проби y1, ..., yn з імовірністю r2 = 1 - a2 не суперечать і другій гіпотезі (проти альтернативної ), то вважається, що за інтервал часу Dt процес залишався стабільним, тобто відсоток браку не перевищував y×100%.
Усю процедуру статистичної перевірки стабільність технологічного процесу можна регулярно повторювати з інтервалом часу Dt і в такий спосіб контролювати хід технологічного процесу. Якщо після обробки даних проби взятої в момент ti = і×Dt виявиться, що одна з гіпотез або відкидається, то це означає, що на інтервалі часу (ti - ti-1) у технологічній системі відбулося розлагодження, і частина браку зросла. У цьому випадку процес зупиняється. Вся продукція, що випущена за інтервал (ti - ti-1), підлягає суцільній перевірці. З'ясовуються й усуваються причини розлагодження. Процес налагоджується знову і запускається.
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Статистичний контроль якості продукції
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Коротка історична довідка
В 1978 p., визнаючи відсутність міжнародної єдності щодо питання невизначеності вимірювання, найвищий світовий авторитет в області метрології - Міжнародний комітет мір та ваг (МКМВ) звернувся до Мі
Невизначеність вимірів
Фізична величина - властивість, спільна в якісному відношенні багатьом фізичним об'єктам (фізичним системам, їх станам чи процесам, які в них проходять), але в кількісному відношен
Стандартна невизначеність
Стандартна невизначеність- невизначеність результату вимірювання виражена як стандартне відхилення. Невизначеність, в тому числі стандартна, може бути розрахована за типом А чи за
Аналіз результатів повторних спостережень
Як уже зазначалося, при проведенні повторних спостережень мінливість їхзначень викликана не лише випадковими причинами, але й дрейфом впливаючих величин. Звичайно, оцінка невизначен
Спостережень
Якщо закон розподілу результатів спостережень невідомий то часто на основі певних міркувань висувають гіпотезу: результати спостережень розподілені за законом А, наприклад, за нормаль
Критерій c2 Пірсона.
З метою перевірки розглядатимемо емпіричні ni та теоретичні частоти ni' - попадання величини X в часткові інтервали (хі , х1+i)
Складений критерій
Складений критерій при перевірці нормальності розподілу результатів спостережень використовують, якщо кількість cпостережень 15 < n < 50 .
При перевірці нормальності розподілу
Обробка результатів кількох серій вимірювань
Раніше ми розглянули порядок обробки результатів прямих спостережень, коли результати отримані в однакових умовах за відносно короткий проміжок часу. Однак, доволі часто вимірювання однієї і тієї ж
Статистична характеристика якості продукції
Нехай деяка технологічна система здійснює безперервний випуск продукції, наприклад цех гумових виробів для високовольтних повітряних вимикачів виготовляє гумові ущільнення. Якість продукції, що вип
Техніка контрольних карт
Для полегшення процедури статистичного регулювання якості продукції в умовах виробництва використовується техніка контрольних карт. Існує кілька типів контрольних карт:
- карта середніх зн
Хід роботи
1. Ознайомтеся з описом комп‘ютерної моделі генератора результатів вимірів.
2. За допомогою комп‘ютерної моделі побудуйте модель виміру показника якості продукції y:
Кожне
Завдання
Цех гумових виробів служби ремонтів електроенергетичної системи виготовляє гумові ущільнення для повітряних вимикачів. Показником якості є розмір зовнішнього діаметру ущільнення під ізолятор опори
Рішення задачі
1. В середовищі операційної системи "Windows" запускаємо виконуваний файл Randomer.exe/
2. Вибираємо кнопку "Лабораторна робота №1" (дивися рисунок 6).
3. По з
Обладнання.
16. Згідно з завданням та технічними умовами на контрольоване
ущільнення Ø=202±0,5 мм, Тн=ТВ =Т=0,5 мм. Для заданого поля допуску
δ = 2
Варіанти завдань
Група №1
У трубчатих розрядників початкова довжина внутрішнього іскрового проміжку повинна знаходитись в межах у відповідності до вимог [8]. Початкові дані до розрахунку наведені в таблиці
Постановка задачі
У багатьох областях практичної діяльності зустрічаються об'єкти дослідження, стан яких визначається вхідними змінними, або факторами, що не мають кількісного опису. Такими факторами можуть бути нек
Постановка задачі в загальному вигляді
Дано:
а) вихідний параметр y може залежати (з фізичних міркувань) від n незалежних факторів x1, x2, ..., xi, ..., xn, що не мають кількісного оп
Ідея дисперсійного аналізу
Щоб мати можливість оцінити вплив кожного фактора на вихідний параметр і порівняти вплив різних факторів, визначимо деякий показник цього впливу.
Нехай за відсутності помилок досліду
Однофакторний аналіз
Розглянемо вплив лише одного фактора х.
В таблиці 1 записані результати експерименту (u m) спосте
Розкладання сум квадратів
У відповідності з основною ідеєю дисперсійного аналізу розкладемо суму квадратів відхилень спостережень від загального середнього на дві складові суми, одна з яких буде характеризувати вплив фактор
Оцінка дисперсій
Припустимо, що вплив фактора x на вихідний параметр буде відсутній, тобто нуль-гіпотеза про однорідність вірна. Тоді всі
Оцінка впливу фактора
Для того щоб вплив фактора x був значним необхідно і досить, щоб дисперсія
Випадок нерівнокількісних спостережень
Вище ми розглянули випадок тільки рівнокількісних серій спостережень на всіх рівнях фактора x. Ця обставина не важлива для теорії дисперсійного аналізу, а тому (при різній кількості m
Розрахункові формули для суми
Обчислювальний алгоритм однофакторного дисперсійного аналізу спрощується, якщо для розрахунку сум квадратів відхилень використовувати перетворення
Завдання
Дослідіть, чи залежить довговічність y (вимірюється у годинах) електричних ламп від технології і матеріалу виготовлення (фактор x). Припустимо, що виконуються допущенн
Рішення задачі
5. В середовищі операційної системи "Windows" запускаємо виконуваний файл Randomer.exe/
6. Вибираємо кнопку "Лабораторна робота №2" (дивися рисунок 1).
Контрольні питання
1. Що називається фактором змінності і імовірності?
2. Якого типу практичні задачі зазвичай вирішуються методом дисперсійного аналізу?
Таблиця 5 - Варіанти завдань першої групи
Постановка задачі
В роботі вивчається вплив двох одночасно діючих факторів x1 і x2.
Результати експерименту наведені в таблиці 1 і містять
Розклад сум квадратів
У відповідності з основною ідеєю дисперсійного аналізу розкладемо суму S квадратів відхилень спостережень від загального середнього на компоненти, що відповідають перерахованим факторам.
Оцінка дисперсій
Сума квадратів S, S0, S1, S2, S12, розділені кожна на відповідне їй кількість степеней свободи n, n0, n1, n2,
Оцінка впливу факторів
Аналіз значимості впливу факторів x1, x2 і їхньої взаємодії x1, x2 проводиться за критерієм Фішера при обраному рівні значимості q у наступному порядку:
Розрахункові формули для сум
Для практичних обчислень сум зручно користуватися їх перетвореними (вираз 37 лабораторна робота №2) виразами при наступних позначеннях:
1) підсумки спостережень по рядках Yj
Опорна стрижнева парцелянова ізоляція
Опорні стрижневі ізолятори -найбільш масовий елемент відкритих розподільних пристроїв (ВРП).
В електроустановках 35- 750 кВ експлуатується декілька мільйонів опорних стрижневих ізоляторів.
Хід роботи
1. Ознайомтеся з описом комп‘ютерної моделі генератора результатів вимірів.
2. Перепишіть початкові дані у відповідності з номером вашого варіанта.
3. За допомогою комп‘ютерної мо
Завдання
Дослідіть, чи залежить поріг швидкості ультразвуку через ОСІ y (вимірюється у штуках підприємства - виготовлювача (фактор x1) та від терміну від часу вигото
Рішення задачі
1. В середовищі операційної системи "Windows" запускаємо виконуваний файл Randomer.exe.
2. Вибираємо кнопку "Лабораторна робота №3" (дивися рисунок 4).
3. По з
Варіанти завдань
Перша група
Початковий умовний номер підприємства х1=1, крок зміни початкового номера -1, кількість кроків зміни початкового номера підприємства - 4. Всього підприємств -
Контрольні питання
1. Як визначити середні арифметичні серій з m повторних спостережень для кожного об'єднання рівнів j і
Теоретичні відомості
Експериментальні плани, що визначають програму досліджень для знаходження математичного опису об'єкта, будуються виходячи з різних критеріїв оптимальності. Широке поширення одержали ортогональні пл
Хід роботи
1. Згідно з варіантом введіть у відповідні "вікна" на комп‘ютерній моделі, наприклад, наступні значення коефіцієнтів:
b0=1; b1=-3; b2=2; b
.
проти альтернативної 
. Відповідно до техніки перевірки статистичних гіпотез, дані наших вимірів з імовірністю r1 = 1 - a1 не суперечать висунутій гіпотезі 
, якщо виконується співвідношення [1,2,3]
(46)
- квантіль розподілу нормованої нормальної випадкової величини для Р = 
; 
- середнє значення наших вимірів, що називаються пробами.
(проти альтернативної ), то вважається, що за інтервал часу Dt процес залишався стабільним, тобто відсоток браку не перевищував y×100%.
Усю процедуру статистичної перевірки стабільність технологічного процесу можна регулярно повторювати з інтервалом часу Dt і в такий спосіб контролювати хід технологічного процесу. Якщо після обробки даних проби 
взятої в момент ti = і×Dt виявиться, що одна з гіпотез 
або 
відкидається, то це означає, що на інтервалі часу (ti - ti-1) у технологічній системі відбулося розлагодження, і частина браку зросла. У цьому випадку процес зупиняється. Вся продукція, що випущена за інтервал (ti - ti-1), підлягає суцільній перевірці. З'ясовуються й усуваються причини розлагодження. Процес налагоджується знову і запускається.
Новости и инфо для студентов