Статья из сайта petrovlam.ru
Автор: Петров В. М.
Введена 21.10.2007
Последнее обновление: 06.09.2010

Часть 7

Статистические методы приёмочного контроля качества продукции

 

В отличие от статистических методов регулирования технологических процессов, где по результатам контроля выборки принимается решение о состоянии технологического процесса (налажен или разлажен), при статистическом приёмочном контроле по результатам контроля выборки принимается решение принять или отклонить партию продукции.

Если при статистических методах регулирования технологических процессов отбор единиц продукции в выборку осуществляется через заранее установленные промежутки времени или количество единиц продукции, то при статистических методах приёмочного единицы продукции необходимо сначала объединить в партию, а затем из этой партии отобрать выборку необходимого объёма. Причём, контроль проводится по каждой партии продукции отдельно.

При таком виде контроля необходимо на основе статистических методов и, сообразуясь с экономическими требованиями, определить взаимосвязь между партией изделий и объёмом выборки, а также способы отбора из партии выборок, критерии оценок и т.д.

Выборочный контроль осуществляется по плану, в основу которого заложены не только экономические соображения, но и непременно статистические методы, обусловливающие объём выборки, критерии оценок и т.д. По-видимому, выборочный контроль, применяемый предприятиями, редко бывает подкреплён такого рода обоснованиями, поэтому необходимо всесторонне проводить анализ типа и формы выборочного контроля в свете современных методов и с точки зрения его эффективности.

Для применения выборочного контроля необходимо выполнить следующие условия.

1. Выборочный контроль не может гарантировать, что все изделия внутри

одной принятой партии по своим свойствам удовлетворяют техническим требованиям. При стремлении получить гарантию полного соответствия всех изделий техническим требованиям следует осуществлять тщательный сплошной контроль.

2. Выборка должна осуществляться случайным образом.

3. Если окажется, что изделия, отнесённые к годной партии, в действитель-

ности не соответствуют техническим требованиям или партия изделий, которая была признана негодной, на самом деле является годной, то это явление следует рассматривать, как риск потребителя и риск поставщика.

Рис. 7-1 С – карта

Рис. 7-2 Анализ С – карты

Колебания выборочных оценок

Если из партии, содержащей определённую долю дефектных изделий, извлекают выборки установленного объёма, то при подсчёте числа дефектных изделий оказывается, что это число меняется с каждой выборкой. Такое колебание характерно для выборочных оценок.

В качестве примера рассмотрим случаи, которые могут возникнуть при объёме выборки n = 100 и приёмочном числе с = 3.

Случай 1 – доля дефектных изделий в партии р = 0%. В данном случае, сколько бы раз ни брали выборку, дефектные изделия не обнаружатся, и такая партия, конечно, будет считаться годной.

Случай 2 – доля дефектных изделий в партии р = 3%. С точки зрения принятого для этого примера многократного отбора образцов подразумевается, что изделия должны отвечать техническим требованиям, однако среди 100 отобранных образцов число дефектных изделий изменялось с каждой отдельной выборкой и составляло то 0, то 1, то 2 и т.д. Следовательно, возникают колебания в оценках и обнаруживается такое явление:

Случай 3 – доля дефектных изделий в партии р = 5%. Данная партия, естественно, представляет собой случай, когда должно быть вынесено решение о её несоответствии техническим требованиям. Однако, из-за колебаний в оценках, обусловленных отбором выборки, иногда случается, что такая партия оценивается, как соответствующая техническим требованиям. Например:

Вышеизложенные случаи можно представить гистограммами (рис. 7-3).

Рис. 7-3 Гистограммы выборочных оценок

Риск поставщика– это вероятность ошибки, при которой годную партию изделий могут в результате колебаний выборочной оценки признать не соответствующей техническим требованиям. На рис. 7-3б данному случаю соответствует возникновение негодных партий 35 раз из 100.

Риск потребителя – вероятность ошибки, при которой негодную партию изделий могут в результате колебаний выборочной оценки ошибочно признать годной. На рис. 7-3в данное явление обнаружилось 25 раз из 100.

Величину риска чаще всего графически (рис. 7-4) изображают кривой, которую принято называть кривой оперативной характеристики (кривая ОС).

На рис. 7-4 заштрихованная область над ОС соответствует ситуации, приведённой на рис. 49б, и характеризует риск поставщика не сдать потребителю годную продукцию из-за ошибочных оценок годной партии.

Допустимый риск поставщика планируется обычно в размере 5 %.

На рис. 7-3в показана ситуация, когда потребитель рискует принять негодную партию, которая 25 раз из 100 была оценена, как годная.

На рис. 7-4 такую ситуацию характеризует область под кривой ОС справа от приёмочного числа с = 3.

Обычно риск потребителя планируется в пределах 10 %.

В общем случаестатистические методы приёмочного контроля могут осуществляться по количественному, качественному и альтернативному признакам.

По количественному признаку приёмочный контроль представлен ГОСТом 20736-75 (СТ СЭВ 1672-70). Стандарт учитывает требования международного стандарта ИСО 3951.

Рис. 7-4 Кривая оперативной характеристики

По качественному признаку стандарты применяются в некоторых зарубежных странах. Так, например, в Японии имеется стандарт JIS 9006-1956, в Индии – IS 2500-1963.

По альтернативному признаку используются таблицы ГОСТ 18242-72, ГОСТ 24660-81, ГОСТ Р 50779.51-95 и соответствующие стандарты СЭВ.

Диаграммы рассеяния (диаграммы разброса)

Применяются для исследования зависимости между двумя видами данных, например, для анализа зависимости суммы выручки от числа обращений к продавцу; сопротивления удару от давления, при котором производилась обработка; и т.д.

Диаграмма рассеяния, так же как и метод расслоения, используется для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов при анализе причинно-следственной диаграммы.

Диаграмма рассеяния строится как график зависимости между двумя параметрами. Если на этом графике провести линию медианы, он позволяет легко определить, имеется ли между этими двумя параметрами корреляционная зависимость.

Диаграмма рассеяния (разброса) строится в таком порядке: по горизонтальной оси откладываются измерения одной переменной, а по вертикальной оси – другой переменной. Вид типичных диаграмм рассеяния представлен на рис. 7-5.

Рис. 7-5 Диаграммы рассеяния

а) – сильная положительная корреляция

б) – слабая положительная корреляция

в) - слабая отрицательная корреляция

г) – отсутствие корреляции

д) – наличие максимума

е) наличие минимума


Просмотров: 3944

Комментарии к статье:


Ваще сообщение:
 

 

Добавить комментарий

[B] [I] [u] [S] [2] [2]       [TAB] [∑] [∓] [≈] [≠] [≤] [≥] [π] [×] [√]       [RED] [GRE] [BLU]

[α] [β] [Γ] [γ] [Σ] [σ] [Δ] [δ] [Ω] [ω] [μ] [Λ] [λ]