Рис.6 Отказы комбайна по узлам и агрегатам

Лабораторная  работа № 2. Анализ точности технологического процесса.

  Статистическое  регулирование технологического процесса предполагает проведение предварительного анализа точности и стабильности. Стабильность можно оценить путём  построения и анализа гистограмм и контрольных карт. Для оценки точности технологического процесса (при  нормальном распределении показателя качества) находят вероятную долю дефектной продукции q и коэффициент  точности К, а также оценивают  параметры распределения – математическое ожидание Мо и СКО. Для этого берут  выборку объёмом обычно не менее 100. Целесообразно отбирать единицы  продукции не подряд, а, например, каждую пятую, десятую и т.п., что позволит более правильно оценить состояние  технологического процесса.

  При правильной настройке технологического процесса математическое ожидание должно соответствовать середине поля допуска, задаваемого (обычно в нормативно-технической  документации на продукцию) верхней  и нижней границами Тв и Тн. При  отклонении Мо увеличивается доля дефектной  продукции. Увеличение среднего квадратичного  отклонения приводит к большему рассеянию  показателя качества, вследствие чего также увеличивается доля дефектной  продукции. 

  Вероятную долю дефектной продукции q (или вероятную  долю годной продукции Р = 1-q) можно  рассчитать, исходя из свойств интегральной функции распределения, в соответствии с которыми P(x<Тн) = F(Тн)  и P(Тн<x<Тв) = F(Тв)-F(Тн).

  Табл.№4

Т = Тв –  Тн

К = 6*СКО/Т

F(Тв) = НОРМРАСП(Тв; Мо; СКО; 1)

F(Тн) = НОРМРАСП(Тн; Мо; СКО; 1)

q = 1+F(Тн) – F(Тв)

Р = F(Тн) – F(Тв) 
 

Табл.№5

 

     Анализ  точности технологического процесса позволяет  для каждой технологической операции выявить причины возникновения  производственных погрешностей, обосновать границы технологического допуска, правильно настроить технологический  процесс и выбрать экономический  метод достижения требуемой точности. При К = 0,75  технологический процесс достаточно точный. При К = 0,76…0,98 технологический процесс требует внимательного наблюдения. При К> 0,98 точность неудовлетворительная.

Лабораторная  работа № 3. Диаграмма  Парето.

  Диаграмма Парето строится в виде столбчатого  графика и показывает в убывающем  порядке относительное влияние  каждой причины на общую проблему. Кроме того, на диаграмме обычно приводят кумулятивную кривую накопленного процента причин.  Диаграмма Парето позволяет анализировать проблемы из любой сферы деятельности предприятия, в том числе в сфере управления качеством. Причины изменений качества делятся на две группы: немногочисленные существенно важные и многочисленные несущественные. Устраняя причины первой группы, можно устранить почти  все потери, вызванные снижением  качества. Диаграмму Парето целесообразно  применять вместе с причинно-следственной диаграммой. При использовании диаграммы  Парето обычно сначала строят диаграмму  по результатам деятельности для  выявления главной из существующих проблем. Затем строят диаграмму  попричинами для выявления главных  причин этой проблемы и её решения  и т.д. После проведения корректирующих мероприятий диаграмму Парето можно  вновь построить и проверить  эффективность проведённых улучшений.

  Анализ  точности технологического процесса позволяет  для каждой технологической операции выявить причины возникновения  производственных погрешностей, обосновать границы технологического допуска, правильно настроить технологический  процесс и выбрать экономический  метод достижения требуемой точности. При К = 0,75  технологический процесс достаточно точный. При К = 0,76…0,98 технологический процесс требует внимательного наблюдения. При К> 0,98 точность неудовлетворительная.

  Табл.№6

Для расчёта  накопленной суммы деталей в  ячейку суммируется число дефектных деталей. Для расчёта процента деталей следует делить число дефектных деталей каждого вида на общее число дефектных деталей и умножать на 100. Для расчёта накопленного процента деталей суммируется процент дефектных деталей 1 и 2.

Рис.7 Диаграмма  Парето по числу дефектных  деталей

Как видно  из диаграммы, к группе А можно  отнести детали 1 и 2, к группе В  – детали 3,4,5, к группе С – детали 6 и прочие.

Для выяснения  наиболее важных дефектов целесообразно  построить диаграммы Парето по явления  дефектности в деталях 1 и 2.

  Табл.№7

 

 

Рис.8 Диаграмма Парето по числу дефектных  деталей

  Как видно из диаграммы, к группе А  можно отнести занижение наружного  диаметра и налипы на режущей кромке резца, к группе В – зависание, завышение шага резьбы, остаточную черноту, к группе С – увеличение скоса кромки, пропуск операции и  прочие.

  Для выяснения наиболее важных причин потерь целесообразно построить диаграммы  Парето по причинам занижения наружного  диаметра и налипов на режущей  кромке резца.

  Табл.№8

Заключение

     Товары  возвращаются, покупатели - нет.

     Современное представление о качестве изделий  основано на принципе наиболее полного  выполнения требований и пожеланий  потребителя, и этот принцип должен быть заложен в основу проекта  любого изделия. Основная суть управления качеством заключается в том, что ключевым понятием в бизнесе  является качество работ, направленное на наиболее полное удовлетворение потребностей клиентов. И этим качеством необходимо управлять. Естественно, что за такой  простой сутью скрывается кропотливая  работа как по созданию системы, способной  эффективно управлять качеством, так  и по созданию условий, при которых  это самое качество будет поставлено во главу производственного процесса. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Список  используемой литературы

1. Ильенкова Н.Д. Спрос: анализ и управление. - М.; Финансы и статистика, 2007. - 130 с.
2. Ильенкова С.Д., Гохберг Л.М., Ягудин С.Ю. и др. Инновационный менеджмент. Учебник. - М.; Изд. "Банки и биржи", ЮНИТИ, 2007. - 390 с.
3. Ильин Н.И., Лукманова И.Г. и др. Управление проектами. - Спб: "Два-Три", 2006. - 282 с.
4. Как работают японские предприятия. Под.ред. Мондена Я., Сибакавы Р., Такаянаги С., Нагао Т. - М.: Экономика, 2006. - 211 с.
5. Курицин А.Н. Секреты эффективной работы: опыт США и Японии для предпринимателей и менеджеров. - М.: изд-во Стандартов, 2006. - 249 с.
6. Лапидус В.А. Звезды качества, Стандарты и Качество. - 2007, №7, с.47-53.
7. Лаштдуо В.А. Статистические методы, всеобщее управление качеством, сертификация и кое-что еще..., Стандарты и качество. - 2006, №4, с.68-70.
8. Менеджмент систем качества: Учеб.пособие / М.Г. Круглов, С.К. Сергеев, В.А. Такташов и др. - М.: ИПК Издательство стандартов, 2007. - 368 с.
9. Моисеева Н.К. Функционально-стоимостный анализ. Теория и практика. - М.: Электроника, 2005. - 368 с.
10. Моисеева Н.К., Карпунин М.Г. Основы теории и практики функционально-стоимостного анализа. - М.: Высшая школа, 2008. - 450 с.
11. Система качества. Сборник нормативно-методических документов. - М.: изд-во Стандартов, 2007. - 303 с.
12. Статистические методы повышения качества. Под.ред. ХитосиКумэ. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 230 с.
13. Фейгенбаум А. Контроль качества продукции. - М., 2007. - 340 с.
14. Швец В.Е. "Менеджмент качества" в системе современного менеджмента. Стандарты и качество, 2007, №6, с.48.