Основные инструменты контроля и управления качеством

Так как титан имеет  низкую теплопроводность, при сварке может произойти перегрев шва  и околошовной зоны (5 дефект). Устранить  это можно применением оптимальных  режимов сварки, которые выражаются в снижении погонной энергии.[4]

Сначала построим диаграмму  Парето по дефектам.

Таблица 4.1 – Исходные данные

 

Рисунок 4.1 – Диаграмма Парето по дефектам 

Данная диаграмма показывает, что наибольшую группу составляет дефект 1– поры – 45%. Следовательно, устранение причин появления данного вида дефектов позволит существенно снизить долю бракованных изделий.

Следующий этап анализа –  построение диаграммы Парето по причинам, оказывающим влияние на дефект 1.

 

      

 

 

 

 

 

 

 

       Таблица  4.2 – Исходные данные

 

Рисунок 4.2 – Диаграмма Парето по причинам

 

Данная диаграмма показывает, что наибольшую группу составляют причины 1,2,3 и 4, т.е. различные виды загрязнения. Следуя рекомендациям по устранению данного вида причин, можно снизить долю бракованных изделий.

Теперь дадим рекомендации для снижения числа дефектов и  затем 

перестроим полученные диаграммы.

Для того, чтобы уменьшить  число пор в сварных соединениях 

необходимо:

1)  Обеспечить требуемую  чистоту основного металла и  сварочных материалов;

2)  Сварку выполнять  на оптимальных режимах с соблюдением  всех требований технологических  процессов.

3)  Не допускать использование  сырых непросушенных электродов  и сырых флюсов;

4)  Не допускать излишне  большой скорости сварки;

5)  Стараться правильно  выбирать сварочную проволоку.

На рисунке 3 представлена перестроенная диаграмма Парето по дефектам с учетом выше указанных  рекомендаций.

Рисунок 4.3 – Перестроенная диаграмма Парето по дефектам

 

 На рисунке 4 представлена перестроенная диаграмма Парето по причинам, влияющим на дефект 1, с учетом выше указанных рекомендаций.

Рисунок 4.4 – Перестроенная диаграмма Парето по причинам

 

Вывод: по перестроенным  диаграммам видно, что, применяя рекомендации для снижения числа дефектов, снижается  количество бракованных изделий. Но, как видно из жизненной практики, устранение одного дефекта приводит к появлению или увеличению количества других.

 

 

 

       

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. Контрольные карты

 

       Впервые контрольные карты были предложены в 1924 году У.Шухартом (США) с намерением исключить необычную  вариацию, отделяя вариации, которые обусловлены определёнными причинами, от тех, что обусловлены случайными причинами.[13] Первоначально они использовались для регистрации результатов измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего производством.

       Контрольные  карты – это инструмент, позволяющий  отслеживать ход протекания процесса  и воздействовать на него (с  помощью соответствующей обратной  связи), предупреждая его отклонения  от предъявляемых к процессу  требований.[6]

       Контрольная карта состоит из центральной линии, двух контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса.[8] Если все эти значения оказываются внутри контрольных пределов, не проявляя каких бы то ни было тенденций, то процесс рассматривается как находящийся в контролируемом состоянии. Если же, напротив, они попадут за контрольные пределы или примут какую-нибудь необычную форму, то процесс считается вышедшим из-под контроля. Примеры приведены на рисунке 4.1.

           

                      Рисунок 5.1 – Примеры контрольных карт

 

Находится ли процесс в контролируемом состоянии или нет, определяется по контрольной карте на основании следующих критериев.

1) Выход точки за контрольные пределы.

2) Серия – это проявление  такого состояния, когда точки  неизменно оказываются по одну  сторону от средней линии; число  таких точек называется длиной  серии. Серия длиной в 7 точек  рассматривается как ненормальная. Даже если длина серии  оказывается менее 6, в ряде случаев ситуацию следует рассматривать как ненормальную, когда:

а) не менее 10 из 11 точек оказываются  по одну сторону от центральной линии;

б) не менее 12 из 14 точек оказываются  по одну сторону от центральной линии;

в) не менее 16 из 20 точек оказываются  по одну сторону от центральной линии;

                     Рисунок 5.2 – Примеры серий

 

3) Тренд (дрейф). Если точки  образуют непрерывно повышающуюся  или понижающуюся кривую, говорят,  что имеет место тренд.

                 Рисунок 5.3 – Примеры тренда

 

4) Приближение к контрольным  пределам. Рассматриваются точки,  которые приближаются к 3-сигмовым  контрольным пределам, причём если 2 или 3 точки оказываются за 2-сигмовыми  линиями, то такой случай надо  рассматривать как ненормальный.

Рисунок 5.4 – Пример приближения к контрольным пределам (2 из 3 точек)

 

      5) Приближение  к центральной линии. Когда  большинство точек концентрируется  внутри центральных полуторасигмовых  линий, делящих пополам расстояние  между центральной линией и  каждой из контрольных линий,  это обусловлено неподходящим способом разбиения на подгруппы. Приближение к центральной линии вовсе не означает, что достигнуто контролируемое состояние, напротив, это означает, что в подгруппах смешиваются данные из различных распределений, что делает размах контрольных пределов слишком широким. В таком случае надо изменить способ разбиения на подгруппы.

Рисунок 5.5 – Пример приближения к центральной линии

 

     6) Периодичность.  Когда кривая повторяет структуру  «то подъём, то спад» с примерно  одинаковыми интервалами времени,  это тоже ненормально.[13]

Рисунок 5.6 – Пример периодичности

 

  Контрольная карта может указать на наличие потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции [8].

Существует большое количество различных типов контрольных  карт. В данной курсовой работе мы уделяем внимание контрольным картам средних – размахов ( ). Эта карта используется для анализа и управления процессами, показатели качества  которых представляют собой непрерывные величины и несут наибольшее количество информации о процессе. Величина  — есть среднее арифметическое значение для подгруппы, a R — выборочный размах  для той же подгруппы. Обычно R-карту используют для контроля и управления разбросом (размахом) внутри подгруппы [12].

Для построения контрольных  карт используем программу Statistica.

 

Рассмотрим построение контрольной карты для ТС-2010 №1-100 и №400-500, физика. Расслоение сделаем по 20 группам. Необходимо построить карты средних–размахов и найти:

1) среднее значение: ,                                                               (5.1)                                                                                                 

где - суммарное значение баллов учащихся в i-ой группе;

       n –объём выборки для группы;

2) размах: ,                                                                             (5.2)

где - наибольшее и наименьшее значения результатов в выборке.

Далее необходимо вычислить  значения, характеризующие положение каждой контрольной  линии для - карты и для R-карты по следующим формулам:

а) для  - карты:

- верхний контрольный  предел: ,                                        (5.3)

где (m – количество групп),                                                            (5.4)

                                                                                                          (5.5)

- нижний контрольный предел: ,                                         (5.6)

- центральная линия: ;                                                                      (5.7)

       б) для R-карты:

- верхний контрольный предел: UCL = D₄· ;                                         (5.8)

- нижний контрольный предел: LCL = D₃· _{;                                             (5.9)}

- центральная линия: CL = .                                                                       (5.10)

Нижний предел не рассматривается, когда n < 7. Константы А₂ , D₄ , D₃  — коэффициенты, определяемые объемом подгрупп n.

 

                                           Расчётная часть.

 

1) Рассмотрим ТС-2010: №1-100, физика.

Таблица 5.1 - Статистика баллов учащихся №1-100

№ группы	№ выборки					Среднее значение            i	Размах Ri
	x1	x2	x3	x4	x5
1	100	82	94	71	82	85,8	29
2	64	82	78	72	73	73,8	18
3	74	73	73	78	82	76	9
4	69	69	75	75	73	72,2	6
5	66	59	78	75	67	69	19
6	72	73	100	78	75	79,6	28
7	65	62	71	71	68	67,4	9
8	71	68	61	64	68	66,4	10
9	70	66	75	73	73	71,4	9
10	68	65	73	68	68	68,4	8
11	74	67	67	67	64	67,8	10
12	70	66	68	66	63	66,6	7
13	66	61	61	68	68	64,8	7
14	67	64	65	63	63	64,4	4
15	62	73	74	66	61	67,2	13
16	71	76	63	61	71	68,4	15
17	68	66	74	72	66	69,2	8
18	63	70	67	72	64	67,2	9
19	62	56	62	55	68	60,6	13
20	64	67	64	61	70	65,2	9

μ=

 

При n=5, d₂=2,33.

σ=

Контрольные границы для -карты:

=69,57;

Контрольные границы для -карты: UCL = D₄·

LCL - не определена, т.к. нижний предел не рассматривается, когда n < 7, CL=12.

_{Рисунок 5.7 - X-R-контрольные карты}

 

           Из анализа данной контрольной карты видно, что имеется не значительный разброс значений относительно средней линии. Три точки выходят за контрольные пределы. Это свидетельствует о том, что в 1,6 и 19 группах учащихся наблюдается разброс баллов по физике. Причиной может служить различная подготовка  к экзамену учащихся. Необходимо улучшить уровень подготовки школьников. Также наблюдается серия из 9 точек, лежащих по одну сторону от средней линии. Такое состояние является ненормальным.

 

 

 

2) Рассмотрим ТС-2010: №400-500, физика.

                      Таблица 5.2 - Статистика баллов учащихся №400-500

№ группы	№ выборки					Среднее значение            i	Размах Ri
	x1	x2	x3	x4	x5
1	57	63	62	61	52	59	11
2	56	56	49	46	46	50,6	10
3	60	53	54	56	55	55,6	7
4	55	45	61	56	59	55,2	16
5	54	52	55	54	49	52,8	6
6	49	70	62	60	58	59,8	21
7	56	55	53	63	62	57,8	10
8	59	54	54	45	58	54	14
9	57	57	52	49	46	52,2	11
10	65	56	50	56	54	56,2	15
11	54	48	59	54	53	53,6	11
12	52	50	48	62	57	53,8	14
13	56	58	50	53	46	52,6	12
14	55	53	52	49	58	53,4	9
15	63	56	55	53	52	55,8	11
16	54	53	52	52	53	52,8	2
17	50	40	60	57	54	52,2	20
18	54	53	48	56	55	53,2	8
19	55	53	59	56	59	56,4	6
20	52	49	49	46	54	50	8