Оценка качества продукции экспертным методом

Q₆(3) =223∙2+1094∙1+204∙1+1047∙2+245∙1+239∙1+874∙1+194∙1 = 5390;

 Q₇(3) =223∙5+1094∙5+204∙5+1047∙4+245∙5+239∙5+874∙5+194∙5 = 19553;

Q₈(3) =223∙1+1094∙1+204∙2+1047∙1+245∙1+239∙1+874∙1+194∙1 = 4324. 

q₁(3) = 4994/92379 = 0,054;

q₂(3) =24720/92379 = 0,27;

q₃(3) =4563/92379 = 0,049;

q₄(3) =23387/92379 = 0,25;

q₅(3) =5448/92379 = 0,059;

 q₆(3) =5390/92379 = 0,058;

q₇(3) =19553/92379 = 0,21;

q₈(3) =4324/92379 = 0,047. 
 

3) Четвертое приближение:

Q₁(3) = 4994∙1+24720∙1+4563∙1+23387∙1+5448∙1+5390∙1+19553∙2+4324∙1 =111932;

Q₂(3) =4994∙6+24720∙6+4563∙5+23387∙6+5448∙6+539036+19553∙6+4324∙6 =546711;

 Q₃(3) =4994∙1+24720∙1+4563∙2+23387∙1+5448∙1+5390∙2+19553∙1+4324∙1 = 102332;

Q₄(3) =4994∙6+24720∙5+4563∙6+23387∙6+5448∙6+5390∙5+19553∙6+4324∙6 = 524164;

Q₅(3) =4994∙3+24720∙1+4563∙2+23387∙1+5448∙2+5390∙2+19553∙1+4324∙2 = 122092;

Q₆(3) =4994∙2+24720∙1+4563∙1+23387∙2+5448∙1+5390∙1+19553∙1+4324∙1 = 438508;

 Q₇(3) =4994∙5+24720∙5+4563∙5+23387∙4+5448∙5+5390∙5+19553∙5+4324∙5 = 120760;

Q₈(3) =4994∙1+24720∙1+4563∙2+23387∙1+5448∙1+5390∙1+19553∙1+4324∙1 = 96942. 

q₁(3) = 111932/2063441 = 0,054;

q₂(3) =546711/2063441 = 0,26;

q₃(3) =102332/2063441 = 0,05;

q₄(3) =524164/2063441 = 0,25;

q₅(3) =122092/2063441 = 0,059;

 q₆(3) =120760/2063441 = 0,059;

q₇(3) =438508/2063441 = 0,21;

q₈(3) =96942/2063441 = 0,047. 

    Анализ  первого приближения показал, что товар №4 имеет явно самые худшие свойства. Было бы лучше после первого приближения изъять его из экспертизы.

    Составим  ранжированный ряд товара  на основе таблицы №2:

Q2 > Q 4 > Q 7 > Q5 > Q 3 =Q6 > Q1 = Q8 

      По данным таблицы можно судить об изменениях разности между приближениями.

ε_1,2 = q₁(2) - q₁(1) =0,006;

ε_2,3 = q₁(3) - q₁(2) = 0;

ε₃₄ = q₁(4) - q₁(3) = 0; 

ε_1,2 = q₂(2) – q₂(1) =0,001;

ε_2,3 = q₂(3) – q₂(2) =0;

ε₃₄ = q₂(4) – q₂(3) = -0,01; 

ε_1,2 = q₃(2) – q₃(1) = -0,0004;

ε_2,3 = q₃(3) – q₃(2) = -0,01;

ε₃₄ = q₃(4) – q₃(3) = 0,01; 

ε_1,2 = q₄ (2) – q₄(1) =0;

ε_2,3 = q₄(3) – q₄(2) =0;

ε₃₄ = q₄(4) – q₄(3) = 0; 

ε_1,2 = q₅(2) – q₅(1) = -0,017;

ε_2,3 = q₅(3) – q₅(2) =0;

ε₃₄ = q₅(4) – q₅(3) = 0; 

ε_1,2 = q₆(2) – q₆(1) = 0,004;

ε_2,3 = q₆(3) – q₆(2) = 0;

ε₃₄ = q₆(4) – q₆(3) = 0,001; 

ε_1,2 = q₇(2) – q₇(1) =0;

ε_2,3 = q₇(3) – q₇(2) = 0;

ε₃₄ = q₇(4) – q₇(3) = 0; 

ε_1,2 = q₈(2) – q₈(1) = -0,001;

ε_2,3 = q₈(3) – q₈(2) =0.

ε₃₄ = q₈(4) – q₈(3) = 0; 
 

Вывод.   Четвертое приближение является избыточным.  Достаточно было выполнить три предыдущих (первое, второе и третье приближения).  
 
 

  
 
 

2. Часть II

Построение  социального метода проведения экспертизы 
 

Задание. Построить социальный метод проведения экспертизы и сделать анализ результатов построения. 

На различных  стадиях жизненного цикла изделия применяются различные экспертные методы. Их техническая суть одинакова: использование метода попарного сравнения.

Методы  проведения экспертизы и эксперты различны.

На стадии МРК применяют социальный метод, где в качестве экспертов используют потенциального покупателя.  

Пример.

Выяснить  каким требованиям должен удовлетворять  фотоаппарат и с этой целью  разработать опросный лист в котором  покупатели оценивают в баллах тот  или иной единичный показатель. Заполнение листов производят в торговых точках.

Так называемый опросный лист представим в виде таблицы.

В числителе  указываем средний балл, а в знаменателе – число покупателей выполнивших оценку. Сумма – произведение этих величин.

Для оценки используется 10 бальная шкала. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Таблица 1.

 

Предложили  покупатели.

 

Общая сумма  баллов .∑=807,1 
 
 
 

Проанализируем  данные.

1. Продукцию следует выпускать с различными параметрами, иначе часть покупателей будет неудовлетворенна.

2. Необходимо  усреднить показатель для исключения  малозначащих и выявления доминирующих.

Это процедуру  выполняют путем приведения относительных  баллов к 1.

Можно записать ранжированный ряд. При  изготовлении продукции все показатели необходимо учесть.

Результаты  опроса документируются в соответствии с ИСО 9000. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

3. Часть III

Построение  плана выборочного  контроля 

Задание. Разработать план последовательного выборочного контроля в численном и графическом вариантах.

Исходные  данные:

PRQ = 0,63%    - уровень дефектности, при котором партия безусловно     

                          принимается;    

CRQ = 1,6% - уровень дефектности, при котором партия безусловно 

                          бракуется.

α = 0,05 – риск поставщика

β = 0,1 – риск потребителя 

Найдем h_A, h_R, q:

h_A = 2,390 – константа для определения текущих приемочных чисел (А);

h_R = 3,069 – константа для определения текущих браковочных чисел (R);

q=0,0104 – множитель для определения кумулятивного объема выборки n_cum

1. Определим предельно возможный объем выборки (усеченный объем):

n_t ≈ 1426 шт.

2. Используя кумулятивную характеристику, построим план контроля в предположении, что контролируется вся выборка n_t.

Зона 1 – зона уверенной приемки.

Зона 2 – зона неопределенности и зона взаимных рисков.

Зона 3 – зона уверенной браковки. 

         
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Рис. 2. План контроля. 

Приведенный план читается следующим образом:

1. Производитель не может иметь в принятой партии более 0,4% дефектных деталей, а менее – может иметь;
2. Потребитель  может возмущаться, если в принятой партии окажется более 1,0% дефектных деталей;
3. Если контролируется вся выборка, то браковочное число R определяется формулой:

A_c= Rt=q∙n_t+h

A_c=0,0104∙1426+3,069=17,89≈18 дет.

4. Если в выборке n_t окажется менее 18 дефектных деталей, то вся партия принимается.

Если  окажется 18 и более дефектных деталей – вся партия бракуется. 

    Рассмотрим, как можно сократить расходы на контроль путем последовательного контроля выборки. 

    Построение  графического плана последовательного контроля

    Обычно  по соглашению используется либо графический, либо численный план контроля.

    Оба способа без сложности представляются с помощью ЭВМ, но графический  план более нагляден.