Статистические методы контроля качества

Министерство  общего и профессионального  образования Российской Федерации 

Нижегородский государственный  университет

им. Н.И.  Лобачевского 
 
 
 
 
 

Экономический факультет 
 

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА 
 
 

по  дисциплине «Управление  качеством»

на  тему «Статистические  методы контроля качества» 
 
 
 

     Руководитель                   А.Ю. Ефимычев

     Студент  5 курса 52 группы  А.Ю. Тютин 
 
 
 
 
 
 
 
 

Нижний  Новгород, 1999

ОГЛАВЛЕНИЕ 
 

 

1. Введение

 

     Важнейшим источником роста эффективности  производства является постоянное повышение  технического уровня и качества выпускаемой продукции. Для технических систем характерна жесткая функциональная интеграция всех элементов, поэтому в них нет второстепенных элементов, которые могут быть некачественно спроектированы и изготовлены. Таким образом, современный уровень развития НТП значительно ужесточил требования к техническому уровню и качеству изделий в целом и их отдельных элементов. Системный подход позволяет объективно выбирать масштабы и направления управления качеством, виды продукции, формы и методы производства, обеспечивающие наибольший эффект усилий и средств, затраченных на повышение качества продукции. Системный подход к улучшению качества выпускаемой продукции позволяет заложить научные основы промышленных предприятий , объединений , планирующих органов .

     Статистические  методы по степени  трудности можно  подразделить на 3 категории:

1. Элементарный статистический метод включает так называемые 7 «принципов»:

• Карта Парето;

• Причинно-следственный анализ;
• Группировка данных по общим признакам;
• Контрольный лист;
• Гистограмма. Метод гистограмм является эффективным инструментов обработки данных и предназначен для текущего контроля качества в процессе производства, изучения возможностей технологических процессов, анализа работы отдельных исполнителей и агрегатов. Гистограмма- это графический метод представления данных , сгруппированных на частоте попадания в определенный интервал;
• Диаграмма разброса (анализ корреляции через определение медианы);
• График и контрольная карта. Контрольные карты графически отражают динамику процесса, т.е. изменение показателей во времени. На карте отмечен диапазон неизбежного рассеивания, который лежит в пределах верхней и нижней границ. С помощью этого метода можно оперативно проследить начало дрейфа параметров по какому либо показателю качества в ходе технологического процесса для того чтобы проводить предупредительные меры и не допускать брака готовой продукции.

     Эти принципы должны применяться всеми  без исключения – от главы фирмы  до простого рабочего. Ими пользуются не только в производственном отделе, но и в таких отделах, как отделы планирования, маркетинга, материально-технического снабжения.

2. Промежуточный статистический метод включает:

• Теорию выборочных исследований;

• Статистический выборочный контроль;
• Различные методы проведения статистических оценок и определения критериев;
• Метод применения сенсорных проверок;
• Метод расчета экспериментов.

     Эти методы рассчитаны на инженеров и  специалистов в области управления качеством.

3. Передовой (с использованием ЭВМ) статистический метод включает:

• Передовые методы расчета экспериментов;

• Многофакторный анализ;
• Различные методы исследования операций.

     Этому методу обучается ограниченное количество инженеров и техников, поскольку  он применяется при проведении очень  сложных анализов процесса и качества.

     Основная  проблема, связанная с применением  статистических методов в промышленности, это ложные данные и данные, не соответствующие  фактам. Различные данные и факты  предоставляются в двух случаях. Первый случай касается искусно созданных  или неверно подготовленных данных, а второй касается неверных данных, подготовленных без применения статистических методов.

     Применение  статистических методов, включая наиболее сложные, должно стать распространенным явлением. Также не следует забывать об эффективности простых методов, без овладения которыми применение более сложных методов не представляется возможным.

     Технический прогресс нельзя отделить от применения статистических методов, обеспечивающих повышение качества выпускаемой  продукции, повышение надежности и  снижение расходов на качество. 
 
 

ВВЕДЕНИЕ +

Статистические  методы, основанные на использовании  математической статистики, являются эф-

фективным инструментом сбора, анализа и интерпретации  информации о качестве. Применение этих

методов, не требуя больших затрат, позволяет с заданной степенью точности и достоверности судить о

состоянии исследуемых  явлений (объектов, процессов) в системе  менеджмента качества, прогнозиро-

вать и решать проблемы на всех этапах жизненного цикла  продукции и на основе этого вырабатывать

оптимальные управленческие решения.

B соответствии  с положениями стандартов ИСО  серии 9000, статистические методы  рассматрива-

ются как единый набор высокоэффективных средств  обеспечения и улучшения качества на основе объ-

ективно полученных и интерпретированных фактов. Стандарты ориентируют на разработку сквозного

механизма применения статистических методов, начиная с  исследования требований рынка к  качеству

продукции и  кончая ее утилизацией после использования.

Говоря о статистических методах контроля качества, следует подчеркнуть, что это инструменты по-

знания. Основное их назначение – контроль протекающего процесса и предоставление участнику  про-

цесса фактов для  корректировки и улучшения процесса.

Статистическое  управление качеством (Statistical Quality Control – SQC) или статистическое управ-

ление процессами (Statistical Process Control – SPC) представляют собой  действия, направленные, глав-

ным образом, на недопущение отклонений параметров процессов от стандартов, и, в меньшей  мере, на

то, чтобы обнаружить уже допущенное отклонение от стандарта. Управление процессом намного пред-

почтительнее  контроля выходных характеристик. При  этом широко используются графические  методы

предоставления  информации, которые основываются на четких правилах, делают простым ведение прото-

колов (записей) и их интерпретацию.

Виртуальные лабораторные стенды для сбора статистической информации разработаны в ТГТУ на

кафедре АСП  и размещены на персональных компьютерах  в дисплейном классе кафедры. При  разра-

ботке лабораторных стендов использован программный пакет LabVIEW 7.0.

При непосредственном участии студентов 4 и 5 курсов специальности 200503 – «Стандартизация и

сертификация» на кафедре АСП создана и размещена  на сервере дисплейного класса электронная  биб-

лиотека действующих стандартов по статистическим методам контроля и управления качеством серии

ГОСТ Р 50779.

Отчеты студентов  по лабораторным работам должны содержать  название работы, цель работы, ме-

тодику работы, первичную статистическую информацию, результаты выполнения задания, выводы, от-

веты на контрольные  вопросы. Студент должен знать содержание соответствующего лабораторной ра-

     боте  стандарта по статистическим методам.__ 
 
 
 
 
 
 

2. Статистические  методы контроля качества продукции

 

     В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля.

     Статистические  методы контроля качества продукции  в настоящее время приобретают  все большее признание и распространение  в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг.

     Основной  задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.

     Статистические  методы контроля качества продукции  дают значительные результаты по следующим  показателям:

• повышение качества закупаемого сырья;
• экономия сырья и рабочей силы;
• повышение качества производимой продукции;
• снижение затрат на проведение контроля;
• снижение количества брака;
• улучшение взаимосвязи между производством и потребителем;
• облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.

     Главная задача – не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению.

     Два основных понятия в контроле качества – это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для  того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д.

     Второе  понятие – распределение значений контролируемого параметра –  основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения.

     Изменчивость  «поведения» контролируемого параметра  бывает 2 видов. Первый случай – когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй – когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.

     Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса.  Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин.

1. Контрольные карты. Контроль по количественному  признаку

1. Среднее значение и размах

 

     Одним из способов достижения удовлетворительного  качества и поддержания его на этом уровне является применение контрольных карт.

     Наибольшее  распространение получили контрольные  карты среднего значения и контрольные карты размаха R, которые используются  совместно или раздельно.

     Приведем пример. В сосудах 1,2,3,… находятся деревянные палочки, на которых нанесены числа –10,-9,…,-2,-1,0,1,2,…,9,10. Палочки имитируют изделия, а нанесенные на них числа означают отклонения контролируемого размера от номинального в сотых долях процента. В каждом сосуде находится N палочек, которые можно рассматривать как изделия, изготовленные за заданный интервал времени, называемый периодом отбора выборок или проб. Значения N предполагается большим, так что на нескольких палочках может быть нанесено одно и тоже число, некоторые палочки могут быть единственными носителями определенных чисел, более того, возможно, что в каком-нибудь сосуде не окажется вообще палочки с определенным числом. После тщательного перемешивания палочек в сосудах извлекается из каждого сосуда выборка объемом n палочек, например n=5. При этом  тщательное перемешивание обеспечивает случайность выбора палочек. Записав числа, нанесенные на оказавшихся в очередных выборках палочках, подсчитывают их средние арифметические значения и наносят как ординату точки с абсциссой, соответствующей номеру сосуда. Если точка окажется внутри начерченных на контрольной карте границ, то имитируемый описанной моделью процесс считается налаженным, в противном случае – требующим корректировки.