О САЙТЕ
Добро пожаловать!

Теперь вы можете поделиться своей работой!

Просто нажмите на значок
O2 Design Template

ФЭА / АИТ / КУРСОВАЯ РАБОТА по дисциплине: «Метрология, стандартизация и сертификация» на тему: «Статистический приёмочный контроль качества партий продукции»

(автор - student, добавлено - 27-09-2017, 15:29)

 

 

Скачать:  kuuuuursovaya.zip [4,41 Mb] (cкачиваний: 13)

 

Кафедра

«Автоматизации и информационных технологий»

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

 

 

по дисциплине:

«Метрология, стандартизация и сертификация»

 

на тему:

«Статистический приёмочный контроль качества партий продукции»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Содержание

1.Введение………………………………………………………………………………3

2.Теоретическая часть

2.1 Статистический приёмочный контроль…………………………………...….5

2.2 Общий алгоритм приёмочного контроля……………………………………14

2.3 Статистическое регулирование технологического процесса………………18

2.4 Непрерывный статистический приёмочный контроль…………………..…24

2.5 Алгоритм корректировки планов контроля………………………………....28

3.Расчётная часть……………………………………………………………………...31

4.Графическая часть…………………………………………………………………..37

5.Выводы……………………………………………………………………………....40

6.Список литературы…………………………………………………………………41

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

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.

 

 

 

 

 

 

 

 

Статистический приёмочный метод контроля качества продукции

 

В комплексной системе управления качеством продукции ста­тистические методы контроля относятся к наиболее прогрессивным. Они основаны на применении методов математической статистики к систематическому контролю за качеством изделий и состоянием технологического процесса с целью поддержания его устойчивости и обеспечения заданного уровня качества выпускаемой продукции.

Статистические методы контроля производства и качества продукции имеют ряд преимуществ перед другими методами:

1) являются профилактическими;

2) позволяют во многих случаях обоснованно перейти к выбо­рочному контролю и тем самым снизить трудоемкость контроль­ных операций;

3) создают условия для наглядного изображения динамики из­менения качества продукции и настроенности процесса производ­ства, что позволяет своевременно принимать меры к предупрежде­нию брака не только контролерам, но и работникам цеха — рабо­чим, бригадирам, технологам, наладчикам, мастерам.

Статистические методы управления качеством продукции предполагают:

1) анализ технологического процесса с целью приведения его к требуемой настроенности, точности и статистически устойчивому состоянию;

2) текущий контроль с целью регулирования и поддержания процес­са в состоянии, обеспечивающем заданные качественные параметры;

3) выборочный статистический приемочный контроль качес­тва готовой продукции.

Статистический анализ точности технологических процес­сов представляет собой единовременное обследование надеж­ности процесса путем изучения качественных характеристик большого числа изделий, обработанных в определенных услови­ях на данной операции. Такой анализ дает возможность опреде­лить фактическую точность процесса и сравнить ее с заданной, оценить качество и устойчивость настроенности процесса, выя­вить вероятный процент дефектов, определить экономически целесообразные допуски.

Наиболее распространенными методами статистического ана­лиза точности технологических процессов являются:

• сравнение средних значений параметров с номинальными;

• сравнение дисперсий;

• оценка коэффициентов корреляции;

• регрессионный анализ и др.

Метод сравнения средних значений параметров с номиналь­ными используется в тех случаях, когда необходимо установить соответствие изготовляемого изделия эталону и в других случаях при сравнении значений одноименных показателей качества у нес­кольких групп изделий.

Дисперсия характеризует изменчивость показателей качества, их рассеивание в зависимости от способа обработки или других факторов.

Коэффициент корреляции используется при оценке степени зависимости показателей качества от других показателей.

К регрессионному анализу прибегают в случаях оценки по­казателя качества по результатам наблюдений за другими по­казателями.

Статистическое регулирование технологического процесса представляет собой корректирование значений параметров тех­нологического процесса по результатам выборочного контроля параметров выпускаемой продукции с целью обеспечения тре­буемого уровня качества. В процессе статистического регулиро­вания технологического процесса периодически проверяют не­большое количество (5—10 единиц) изготовляемой продукции на конкретной операции, рассчитывают соответствующий рас­пределению статистический параметр качества и сопоставляют с его номинальным значением. Этот контроль обеспечивает не­прерывное наблюдение за стабильностью операции, однород­ностью качества, что дает возможность своевременно сигнали­зировать о наступающем отклонении и тем самым предупреж­дать возникновение дефектов и брака, обеспечивая заданный уровень качества продукции.

Распределение качественного параметра можно представить в виде кривой нормального распределения, подчиненной закону нормального распределения случайных величин и кривой Гаусса (рис. 1.9), определяемой уравнением:

где

у — плотность вероятностей или частота появления случай­ной переменной;

х — значение случайной переменной;

— центр распределения (группирование) отклонений, при котором значение у наибольшее;

б—среднеквадратическое отклонение случайной переменной;

е — основание натуральных логарифмов.

Приведем наиболее важные статистические характеристики закона нормального распределения:

1. Среднее арифметическое значение качественного признака, характеризующее точность процесса:

где — замер контролируемого параметра i изделия в выборке;

п — количество единиц изделий в выборке (число замеров).

2. Среднеквадратическое отклонение случайной величины (зна­чения качественного параметра), характеризующее величину поля фактического рассеивания размеров контролируемого параметра:

Размах рассеивания качественной характеристики R, кото­рый представляет собой разность между наибольшими и наимень­шими фактическими размерами:

Результаты контроля (расчет приведенных характеристик) изображаются графически на карте статистического контроля (рис. 1.10). Исходя из полученных параметров осуществляется уп­равление процессом и принимаются решения о качестве продук­ции, выпущенной за период между двумя выборками.

Контрольная карта предназначена для статистического контро­ля по одному показателю качества. В ее верхней части отмечаются точками значения средних арифметических показателей качества х. Здесь нанесены четыре границы: две внешние, ограничивающие по­ле допуска — Тв (верхний технический допуск) и Тн (нижний техни­ческий допуск), за пределами которых находится зона брака, и две внутренние — Рв (верхний предупредительный допуск) и Р„ (ниж­ний предупредительный допуск), между которыми находится номи­нальный размер контролируемого параметра .

Внешние границы Тви определяются исходя из допустимой относительной величины отклонения контролируемого параметра от номинальной величины:

Тв=; ,

где — допустимая абсолютная величина отклонения от но­минального размера, определяется по формуле

где — допустимая величина отклонения от номинальной вели­чины (%).

Внутренние границы и Рн определяются по формулам:

где — поле допуска на величину изучаемого параметра (по ниж­нему и верхнему пределам от номинала);

п — количество единиц изделия в выборке. Среднеарифметическая величина изучаемого параметра j'-й выборке определяется по формуле:

где — значение контролируемого параметра i-го изучения j-й выборке.

Положение контрольных линий регулирования размахов и определяется по формулам:

=

где и V2 принимаются по таблицам, составленным на основе корреляционного анализа измеряемого параметра. В рассматриваемом примере P= 0,055; Р= 0,005.

Ниже помещаются результаты замеров выборки (5—10 изде­лий) и среднее арифметическое значение по каждой выборке . В нижней части карты по каждому номеру выборки откладываются значения размаха варьирования и наносятся нижняя сплошная гра­ница (обычно Tпринимается равной нулю, a T— равной полю допуска), верхняя граница регулирования размахов P(ограничи­вающая зону допускаемых значений размахов R в выборках), а так­же сплошная линия T(верхний предел допуска).

Технологический процесс протекает удовлетворительно, если средние арифметические значения х выборок не выходят за грани­цы регулирования Рв и Р а размахи R не выходят за свою границу T. В этом случае вся партия, подготовленная между текущей и предыдущей выборками, считается годной и убирается с рабочего места. Если же в выборке обнаружен брак или статистический ана­лиз указывает на возможность его появления при данном состоя­нии технологического процесса, вся накопившаяся у станка за пос­ледний период времени продукция подлежит разбраковке, а ста­нок останавливается для переналадки.

Предупредительные границы и устанавливаются таким обра­зом, чтобы выход тех или иных значений за предел этих границ под влиянием погрешностей, нарушающих нормальный ход процесса, еще не означал появление брака, а лишь сигнализировал о возможности его возникновения, если эти погрешности не будут немедленно устранены. В подобных случаях контролер, отмечая на карте полученные значения и сопоставляя их с положением границ регулирования, должен пред­упредить администрацию участка или цеха о возможности появления брака и о необходимости произвести подналадку оборудования.

Из приведенного примера видно, что в период между первой и третьей выборками наблюдалась систематическая расстройка обо­рудования. В результате на третьей выборке было обнаружено, что величина х превысила допустимое значение Рв.Процесс был оста­новлен, что отмечено на карточке знаком (Ф), и оборудование было поднастроено. Детали, изготовленные между второй и третьей вы­борками, подверглись сплошному контролю.

После возобновления процесс пошел в пределах установленных границ, однако в восьмой выборке было обнаружено, что размах R превысил допустимое значение TR. Оборудование было вновь оста­новлено (I). Детали, изготовленные между седьмой и восьмой вы­борками, подвергались сплошному контролю. После выявления и устранения случайных факторов, ухудшающих качество продукции, процесс был возобновлен и до одиннадцатой выборки включитель­но протекал в пределах предупредительных границ.

Точность настройки процесса (Е) определяется по формуле

Е =

где — средний размер по ТУ.

Здесь Хтахи — наибольшая и наименьшая величина пара­метра из всех выборок;

— среднеарифметическая величина параметра для всех вы­борок, определяется по формуле:

где — число деталей в i'-й выборке, шт.;

К — число выборок;

пи— общее число измеряемых изделий, шт.

Коэффициент точности настройки производственного процес­са (фактический) определяется по формуле:

Коэффициент точности расчетный рассчитывается по формуле:

При = 1 точность процесса считается удовлетворительной, при < 1 — хорошей, при <img width="16" height="17" src="file:///C:/Users/%D0%9B%D0%B8%D0%BB%D0%B8%D1%8F/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image081.gif" v:shapes="_x0000_i1074" />> 1 — неудовлетворительной.

Допустимый коэффициент точности настройки процесса опре­деляется по формуле:

Если < д, то настройка процесса хорошая, если ф > д — неудовлетворительная.

Статистический приемочный контроль изделий используется как выборочный метод при приемке больших партий продукции, сырья, материалов, полуфабрикатов. Он основан на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям. По качеству выборки, взятой на контроль, судят с достаточной достоверностью о качестве всей партии.

Преимущества приемочного статистического контроля состоят в сокращении трудоемкости контроля по сравнению со 100%-ной проверкой продукции, гарантированном обеспечении заданного качества продукции, достоверности оценки заданного уровня качества.

При статистическом приемочном контроле могут быть исполь­зованы два метода:

1) контроль по альтернативному признаку, когда за показатель качества принимается доля брака в выборке;

2) контроль по количественному признаку, когда определяют­ся статистические характеристики распределения измеряемого па­раметра в выборке (среднее значениеи дисперсия б) и по полу­ченным значениям оценивается качество всей партии изделий.

При контроле по альтернативному признаку заранее устанав­ливается предельное значение качества партий (браковочный уро­вень дефективности q) и риск потребителя , по которым с по­мощью специальных таблиц определяется объем выборки п для соответствующего объема партии N и приемочный уровень дефек­тности С, то есть максимально допустимое число бракованных из­делий в выборке. Решение вопроса о качестве партии принимается по соотношению фактического количества брака в выборке d и приемочного числа С.Если d < С, то уровень качества всей партии соответствует заданному, и партия принимается; если d > С, то уровень качества партии N ниже заданного, и партия направляется на разбраковку.

При приемочном контроле по количественному признаку определяются фактические значения измеряемого параметра у всех изделий в выборке, средние арифметические значения этих параметров х и дисперсия d, после чего решаются неравенства

+КбА;

-КбА;

КбС,

где К, А, С— коэффициенты, определяемые по специальным таб­лицам.

Если все неравенства оказываются верными, партия принима­ется. В противном случае партия идет на разбраковку. Преимущес­твом этого метода является значительно меньший объем выборки при той же достоверности оценки партии (объем выборки сокра­щается в 3—10 раз), что особенно важно при контроле, который связан с разрушением изделий.

Разработаны также методы статистического приемочного кон­троля, где объем выборки устанавливается с учетом результатов (процента) сдачи продукции с первого предъявления.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Общий алгоритм приемочного контроля

 

Общий алгоритм приемочного контроля показан на рис. 3.4.

1. Партия, предъявляемая для контроля, представляет собой совокупность единиц продукции одного наименования, типоразмера и исполнения, произведенную в течение определенного интервала времени в одних и тех же условиях. На контроль могут поступать как отдельные партии, так и последовательность партий. Объем контролируемой партии N устанавливают исходя из условий производства (например, равным сменному заданию). Допускается колебание объемов контролируемых партий в пределах, указанных в соответствующем стандарте на статистический приемочный контроль. Например, ГОСТ 18242–72 (СТ СЭВ 548–77, СТ СЭВ 1673–79),ГОСТ 20736–75 (СТ СЭВ 1672–79) допускают колебание объема партии в пределах 91–150, 151–280, 281–500 и т. д. единиц продукции. При соблюдении указанных пределов колебание объема партии не влияет на план контроля.

Контролируемую партию следует отличать от поставляемой потребителю или приобретаемой потребителем; последние могут быть сформированы как из части годной контролируемой партии, так и из одной или нескольких годных контролируемых партий.

2. Приемочный уровень дефектности устанавливают по соглашению между поставщиком и потребителем продукции исходя из технико-экономических соображений. Понятия «поставщик» и «потребитель» достаточно условны; в общем случае под поставщиком следует понимать сторону, предъявляющую продукцию на контроль, а под потребителем – сторону, использующую данную продукцию и заинтересованную в результатах контроля. Например, поставщиком может быть механический цех (участок), а потребителем – сборочный цех (участок) и т. п. Потребитель заинтересован в поставке бездефектной продукции, поэтому для него предпочтительно значение = 0, но тогда статистические методы неприменимы. В то же время стандартизованные планы статистического контроля содержат достаточно широкий диапазон ,поэтому во многих случаях может быть достигнут технически и экономически обоснованный компромисс между требованиями потребителя и реальными возможностями поставщика.

3. После того, как величина установлена, необходимо определить реальный уровень дефектности контролируемой продукции по результатам сплошного или выборочного контроля нескольких партий. Средний входной уровень дефектности определяют как средний процент дефектных единиц или среднее число дефектов на 100 единиц продукции. Второе соотношение используют в случаях, когда в единице продукции может быть более одного дефекта и важно знать общее число дефектов. Если то возрастает число забракованных партий, а поскольку такие партии обычно подвергают сплошному контролю, то общая трудоемкость контроля значительно увеличивается и статистический контроль становится нецелесообразным.

4. Далее выбирается уровень контроля. Уровни контроля предусмотрены ГОСТ 18242 и ГОСТ 20736. При переходе с более высокого уровня на более низкий уменьшается относительный объем выборки и увеличивается риск поставщика и особенно риск потребителя. Уровни контроля бывают общими (в стандартах их три) и специальными. Основным для применения является II общий уровень. Специальные уровни контроля позволяют существенно уменьшить объем выборки, что бывает необходимо, например, при разрушающем контроле дорогостоящих изделий. Обоснованный выбор уровня контроля может быть сделан лишь на основе сопоставления оперативных характеристик планов контроля на разных уровнях, по которым определяют риски поставщика и потребителя.

5. Указанные стандарты предусматривают также три вида контроля: нормальный, усиленный и ослабленный. Обычно начинают с нормального контроля, переходя к усиленному или ослабленному в зависимости от результатов приемки последовательности партий (рис. 3.5). Такой переход называется корректировкой плана контроля.

6. После выполнения рассмотренных действий устанавливают по таблицам соответствующего стандарта объем выборки и контрольный норматив. Порядок пользования стандартами на статистический приемочный контроль детально изложен как в самих стандартах, так и в методических указаниях РД 50_605–86, а потому здесь не описывается.

7. Эффективность выбранного плана контроля оценивают с помощью его оперативной характеристики, представляющей собой зависимость вероятности приемки партии от уровня дефектности в этой партии при данном плане контроля. Наиболее наглядна эта зависимость в графической форме, поэтому следует построить график оперативной характеристики по данным, приведенным в стандартах (в ГОСТ 20736 приведены готовые графики). По графику можно определить риск поставщика – вероятность забракования «хорошей» партии и риск потребителя – вероятность приемки «плохой» партии (с браковочным уровнем дефектности ) или же определить, какая величина браковочного уровня соответствует заданному риску потребителя .

Построенная оперативная характеристика отражает лишь статистическую недостоверность результатов контроля выборки; при этом предполагается, что каждая единица продукции в выборке контролируется безошибочно. На самом деле контроль единиц в выборке сопровождается погрешностями измерений, вследствие чего возникает дополнительная недостоверность. Реальная оперативная характеристика при наличии погрешности измерения определяется формулой

где – величина сдвига, зависящая от величины и относительной

погрешности контроля (определяется по таблице).

Сдвиг оперативной характеристики приводит к увеличению риска поставщика a при фиксированном и уменьшении при фиксированном риске потребителя , что должно быть учтено при выборе плана контроля и средства измерений (средства контроля). При относительной погрешности контроля менее 10–15 % влиянием погрешности измерений можно пренебречь.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Статистическое регулирование технологического процесса

 

Статистические методы контроля нашли применение и в процессах производства. Они активно содействуют повышению точности обработки деталей и могут рассматриваться как факторы управления качеством продукции.

Известно, что для выполнения заданных конструктором требований к точности размеров детали технолог назначает определенный технологический процесс ее обработки, причем с таким расчётом, чтобы наблюдающееся при этом неизбежное рассеяние размеров, величина которого характеризуется так называемым технологическим допуском, было меньше заданного допуска размера: <. Коэффицент технологического запаса точности для ответственных деталей назначается не меньше 1,2 ().

Статистическое регулирование технологических процессов эффективно лишь тогда, когда они отлажены и стабильны, что характерно для серийного и массового производства. Используемые методы регулирования основаны на выборочном методе контроля с применением специальных карт-документов для систематической записи данных контроля уровня настройки или точности процесса. Когда проверка осуществляется по количественному признаку, например измеряется размер детали, применяются контрольные карты средних арифметических значений (карта), медиан (карта), средних квадратических отклонений (карта) и размахов (карта).

Для назначения метода регулирования и установления числовых значений его параметров предварительно производят статистический анализ технологического процесса. Работу эту выполняют квалифицированные специалисты.

Средние арифметические значенияи медианы (медиана – это центральное значение вариационного рядавыборки, записанного в порядке возрастания размера) характеризуют центр рассеивания значений размера. Они описывают настроенность процесса и состояние инструмента.

Средние квадратические отклонения и размах ( разность между наибольшим и наименьшим значениями размера в выборке, ) характеризуют разброс значений контролируемого размера. Они описывают точность процесса и состояние оборудования и приспособлений.

Контрольная карта имеет среднюю линию с границами регулирования. По оси абсцисс откладывают порядковые номера выборок, а по оси ординат – значения соответствующих выборочных статистических характеристик. Карты средних квадратических отклонений и размахов имеют одну границу регулирования, так как эти параметры распределения могут только увеличиваться, а карты средних арифметических значений и медиан – две границы регулирования – верхнюю и нижнюю.

Статистическое регулирование технологического процесса заключается в том, что через установленные промежутки времени, например через каждые 30 мин, или через определенное количество изготовленных деталей осуществляют выборку деталей заданного объема . Детали измеряют, устанавливают значение соответствующей выборочной характеристики, проставляют его на контрольную карту и для наглядности отмеченные точки соединяют прямыми линиями. Сигналом о разладке технологического процесса служит появление точки за границей регулирования. Процесс останавливают для наладки.

На рисунке показана контрольная карта средних арифметических значений . Контролируется изготовление валиков на прецизионном токарном автомате. Через установленный промежуток времени берется выборка шт. Размеры валиков измеряют прибором с ценой деления 0.001 мм, результаты заносят в карту, где также выполняются необходимые расчеты для определения средних арифметических значений. Из рисунка следует, что определенное в 8-й выборке среднее арифметическое вышло за пределы регулирования: 5.654 мм > 5.653 мм.Появляется опасность возникновения брака. Необходимо произвести подналадку автомата.

Применяемый в производстве метод статистического регулирования технологических процессов дает большой экономический эффект в результате сокращения брака, повышения точности обработки, более рационального использования оборудования.

В последние годы получают распространение устройства, обеспечивающие автоматический выборочный контроль изделий, обработку результатов измерений и при необходимости подналадку оборудования. ЭВМ, в том числе персональные компьютеры, получают информацию от датчиков о результатах выборочного контроля, производят по программе необходимые вычисления и по требованию оператора выдают на дисплей графическое изображение точности технологического процесса. При выходе контролируемого параметра за границу регулирования ЭВМ выдает команду на подналадку станка или его остатков.

Предварительный анализ состояния технологического процесса

При отклонении от заданного значения , а также при увеличении (среднее квадратическое отклонение) увеличивается доля дефектной продукции , что свидетельствует о разладке технологического процесса.

На стадии предварительного анализа состояния технологического процесса необходимо оценить параметры и . Для этого надо отобрать на контроль определенное количество единиц продукции. Чем большее число единиц продукции будет проконтролировано, тем более точной будет оценка этих параметров. Продукцию на контроль следует отбирать при нормальном ходе производства, т.е. при надлежащем качестве сырья и при отлаженном оборудовании.

При этих условиях мы получим оценки параметров и при налаженном состоянии технологического процесса, т.е. и . Зная эти значения, мы можем определить вероятную долю дефектной продукции при налаженном состоянии технологического процесса.

На рис.1(Кривая плотности нормального распределения) показана полученная кривая плотности нормального распределения, расположенная в пределах поля допуска, ограниченного нижним предельным значением и верхним предельным значением . Известно, что вся площадь под кривой нормального распределения равна 1. Площадь под кривой между двумя предельными значениями и представляет собой ту долю всей совокупности (принятой за 1), для которой значения лежат в пределах поля допуска, т.е. долю годной продукции q. Эта доля определяется как вероятность того, что случайная величина Х примет значение в пределах: :

<<) (1)

 

где x) - функция нормального распределения;

P = 1 - - доля дефектной продукции.

Из формулы (1) видно, что доля годной продукции зависит от допуска, а также от значений и . Ясно, что чем больше будет поле допуска, тем больше будет доля годной продукции, и наоборот, тем большим будет значение, тем меньшей будет доля годной продукции и тем большей будет доля дефектной продукции P. Сказанное можно проиллюстрировать рис.1, если сравнить площади под нормальными кривыми в пределах поля допуска при различных значениях: 0,5; 1; 2. С другой стороны, чем больше будет отклоняться от значения (при неизменном), тем меньшей будет доля годной продукции и тем большей будет доля дефектной продукции P. Сказанное представлено на рис.2 (Изменение доли дефектной продукции при разладке процесса).

Из иллюстрации ясно, что при заданном допуске для уменьшения доли дефектной продукции P необходимо добиваться, чтобы, во-первых, значения не отклонялись от значений , которое обычно принимают равным середине

допуска; во-вторых, чтобы значение не увеличивалось. Этого можно добиться путем своевременной поднадладки оборудования.

Используя формулу (1), можно определить долю годной продукции при налаженном производстве, подставляя значения ; . Если мы хотим определить долю годной продукции при разлаженном производстве, то следует в формулу подставить значения , .

Пример 1 Задано поле допуска, ограниченное предельными значениями: верхним = 22,2 мкм и нижним = 17,8 мкм и = 1 мкм.

Требуется при этих условиях определить вероятную долю дефектной продукции P.

Решение. Определяем долю годной продукции:

<<)

=

С помощью таблицы функции нормального распределения получим

Доля дефектной продукции

Pв процентах P - 2,78%.

Пример 2. Используя данные примера 1, определить, как изменится доля дефектной продукции P при условии, что после ремонта оборудования уменьшилась с 1 мкм до 0,8 мкм.

Решение. Определим долю дефектной продукции Р:

,

или Р = 0,6%.

При = 1 дефектная продукция составляла 2,78%, при уменьшении до 0,8 мкм она уменьшилась до 0,6%, т.е. процент брака снизился в 4,6 раза.

Приведенные примеры подтверждают, что чем меньше будет и чем меньше будет отклонение математического ожидания от , тем меньшей будет доля дефектной продукции.

Не менее важной характеристикой технологического процесса является его стабильность, заключающаяся в способности сохранять значения , неизменными в течение некоторого времени.

Основная цель предварительного анализа состояния технологического процесса состоит в том, чтобы на основе полученных результатов в случае необходимости привести процесс в статистически управляемое состояние.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Непрерывный статистический приемочный контроль

 

Непрерывный приемочный контроль применяют в условиях массового или серийного производства, когда изделия непрерывно поступают на контрольный пункт в последовательности, в которой они производятся (способ «поток»), а формирование отдельных партий для контроля невозможно или нецелесообразно. Общий алгоритм непрерывного статистического приемочного контроля показан на рис.3.15. Планы контроля выбирают в соответствии со стандартом (СТ СЭВ 293–76, с 1979 г. введен в действие в качестве ГОСТ). Порядок выбора приемочного уровня дефектности такой же, как при приемочном контроле партий. Число изделий одного производственного цикла выбирают из соображений, аналогичных выбору объема партии. Стандарт определяет три общих уровня контроля, из которых обычно используют уровень II, в более ответственных случаях – уровень III и в менее ответственных – уровень I. По этим данным с помощью таблиц, приведенных в стандарте, определяют параметры плана контроля и осуществляют процедуру непрерывного контроля как чередование периодов сплошной и выборочной проверок. Чем выше качество продукции, тем меньше удельный вес сплошного контроля. В то же время длительный период сплошного контроля (невыполнение условий перехода к выборочному) означает, что качество продукции не соответствует приемочному уровню дефектности. Поэтому в стандарте приведены численные значения верхнего предела числа проверяемых изделий при сплошном контроле, при превышении которого следует прекратить производственный процесс и возобновить его только после проведения необходимых коррекций. Оперативную характеристику для планов непрерывного контроля не строят. Эффективность принятого плана можно оценить определяемым дополнительно по таблицам стандарта пределом среднего выходного уровня дефектности Эта величина гарантирует определенное качество продукции, поступающей к потребителю (при условии, что все дефектные изделия, обнаруженные при контроле, исправлены или заменены годными).

Непрерывный статистический приемочный контроль (НСПК) является одним из средств обеспечения уверенности потребителя в качестве поставляемой поставщиком продукции, а также средством подтверждения способности поставщика обеспечить требуемое качество поставок продукции, формирование которой в партии технически невозможно или экономически нецелесообразно.

Настоящий стандарт устанавливает, требования к нормированию качества потоков штучной продукции и правила выбора планов НСПК по альтернативному признаку на основе каталога планов контроля.

Регламентируемые настоящим стандартом требования к планам НСПК предназначены для обеспечения корректных взаимоотношений между поставщиком, потребителем и третьей стороной в части качества поставок продукции.

Настоящий стандарт, который включает в себя каталог одно-, двух- и трехстадийных планов НСПК, предназначен для применения:

- при составлении договоров (контрактов) на поставку и технических условий на продукцию;

- при разработке стандартов предприятия, методик и инструкций по выборочному контролю, испытаниям и приемке продукции;

- при разработке инструкций для проведения СПК в случае рассмотрения в Государственном арбитраже или суде дел, касающихся качества продукции;

- при разработке методик проведения СПК для государственных и общественных инспекций по качеству;

- при организации внутрифирменной приемки.

Стандарт также распространяется на контроль продукции при организации взаимоотношений между производственными подразделениями предприятия.

Настоящий стандарт входит в комплекс государственных стандартов «Статистические методы» и согласуется с ГОСТ Р 50779.30, который рассматривает процедуры контроля, осуществляемые поставщиком, потребителем и третьей стороной, как единую согласованную систему.

Область применения:

Настоящий стандарт определяет правила выбора планов непрерывного статистического приемочного контроля (НСПК) по альтернативному признаку отдельных, последовательно поступающих на контроль изделий, формирование которых в партии технически невозможно или экономически нецелесообразно.

Стандарт распространяется, на непрерывный статистический приемочный контроль по альтернативному признаку, проводимый:

- поставщиком (приемочный контроль, окончательный контроль готовой продукции, приемка, сертификация продукции в форме заявления изготовителя);

- потребителем (входной контроль, инспекционный контроль, приемка продукции представителем потребителя);

- третьей стороной (сертификация продукции, контроль при арбитражном и судебном рассмотрении дел, касающихся качества продукции).

Стандарт также распространяется на контроль продукции при организации взаимоотношений между производственными подразделениями предприятия.

Настоящий стандарт подлежит применению при:

- составлении договоров, технических условий и иных нормативных документов, определяющих взаимоотношения поставщика и потребителя, когда в договоре на поставку (контракте) предусматривают проведение статистического приемочного контроля потока готовой продукции для доказательства соответствия требованиям договора и иных документов;

разработке изготовителем разделов «Методы контроля» и «Правила приемки» технических условий;

- разработке стандартов предприятия, методик контроля и испытаний;

- создании систем качества и соответствующих документов по ГОСТ 40.9001, ГОСТ 40.9002 или ГОСТ 40.9003.

Требования данного стандарта подлежат применению в тех случаях, когда поставщик в одностороннем порядке или поставщик и потребитель в договоре устанавливают критерии качества потоков продукции в виде нормативного уровня несоответствий NQL

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Алгоритм корректировки планов контроля

 

Под планом контроля понимается совокупность требований и правил, которые следует соблюдать при контроле партии продукции. Под совокупностью требований и правил понимается объем контролируемой партии, уровень и вид контроля, тип плана выборочного контроля, объем выборки, контрольные нормативы, решающие правила.

В зависимости от результатов приемки контролируемых партий продукции появляется возможность в корректировке планов контроля. Правила корректировки планов контроля, содержащиеся в стандартах на статистический приемочный контроль, являются основным регулирующим фактором во взаимоотношениях между поставщиком и потребителем при оценке результатов контроля качества продукции. Существуют различные способы и правила корректировки планов выборочного контроля, которые позволяют либо ужесточать требования к контролю при ухудшении результатов приемки контролируемой партии, либо ослаблять требования к контролю при существенном улучшении результатов приемки. Корректировка планов выборочного контроля может заключаться в изменении объема выборки либо контрольного норматива, т.е. пу


Ключевые слова -


ФНГ ФИМ ФЭА ФЭУ
Copyright 2018. Для правильного отображения сайта рекомендуем обновить Ваш браузер до последней версии!