Рассчитанные значения f′ представлены в таблице 2.χ2 = 21,891.χ2табл. = 11,071.Поскольку χ2> χ2табл., рот то гипотеза о нормальном законе распределения отвергается. Вывод: данная эмпирическая совокупность не является частью генеральной вот статистической совокупности, рот распределенной по вотнормальному закону, рот количество собранных узлов за рабочую смену имеет распределение, рот которое нельзя назвать нормальным.
3. Построение контрольных карт среднего значения и дисперсий.
Исходные данные разделим вот на десять подгрупп по 10 значений в каждой. Для построения вот комплексной простой контрольной карты определим границы регулирования для средних вотзначений и дисперсий в выборках. Для нахождения границ регулирования используются вот следующие формулы: UCLD = D4∙, LCLD = D3∙, где UCLD- верхняя граница регулирования;LCLD- нижняя граница регулирования;D3,рот D4- коэффициенты, рот зависящие от объёма выборки;- среднее арифметическое дисперсий, рот измеренных в процессе предварительного анализа. Для нахождения границ регулирования карта средних арифметическихиспользуются следующие формулы: = + A2∙, рот i = - A2∙, где — верхняя граница регулирования;- нижняя граница регулирования;A2- коэффициент, ротзависящий от объёма выборки; - среднее арифметическое значение средних арифметических, рот измеренных в процессе предварительного анализа;- среднее арифметическое дисперсий, рот измеренных в процессе предварительного анализа. Для наших данных: n = 10 (объем выборки);D3 = 0.223;D4 = 1.78;A2 = 0.31 Результаты расчетов средних арифметических и размахов в выборках представлены в таблице. Таблица 5.Расчет средних арифметических и размахов в выборках№ выборки.
Среднее арифметическое.
РазмахИсправленная выборочная дисперсия.
Среднеквадратическое отклонение151,101 216,9894,122 254,40910,2673,204 351,501423,8334,882 454,301420,4564,523 553,601213,6003,688 652,101214,3223,784 753,601222,0444,695 852,301218,4564,296 956,201324,1784,9 171 053,301113,3443,653сумма532,4 121 177,48941,764 = 177,489/10 = 17,749;= 532,4/10 = 53.
25.Рассчитаем границы регулирования: UCLD = D4∙ = 1.78 ∙ 17,749 = 31.593;LCLD = D3∙ = 0.223 ∙ 17,749 = 3.958; = + A2∙ = 53.25 + 0.31∙17,749 = 58.742; = - A2∙ = 53.25 — 0.31∙17,749 = 47.
738.Представим полученные оценки на графической части простой контрольной карты.Рис. 4. Контрольная карта средних арифметических и дисперсий.
Вывод: разброс значений вототносительно средних небольшой, рот значения средних и вотдисперсий не выходят за границы регулирования, рот процесс вот можно назвать стабильным. Количество собранных узлов за рабочую смену стабильно в течение исследуемого периода.
4. Построение диаграммы Исикавы по проблеме качества процесса.
Диаграммы Исикавывотстроится для поиска вотпричинно-следственных связей по проблеме вот повышения качества сборки в механосборочном цехе. Такая дает возможность выявить ключевые параметры процессов, влияющие на характеристики изделий, установить причины проблем процесса или факторы, влияющие на возникновение дефекта в изделии. В том случае, когда над решением проблемы работает группа специалистов, причинно-следственная диаграмма помогает группе достичь общего понимания проблемы. Также, с помощью диаграммы Исикавы можно понять, каких данных, сведений или знаний о проблеме недостает для ее решения и тем самым сократить область принятия необоснованных решений. Когда строится диаграмма Исикавы, причины проблем распределяют по ключевым категориям. В качестве таких категорий выступают — человек, методы работы (действий), механизмы, материал, контроль и окружающая среда. Количество категорий при построении диаграммы можно уменьшать в зависимости от рассматриваемой проблемы.Рис. 5. Диаграмма Исикавы.
Как видно из вотпостроенной диаграммы (рис. 5), рот на качество сборки узлов следующие факторы:
технология сборки, — оборудование, — персонал, — контроль и испытания, рот — сырье. На каждый из основных факторов в свою очередь оказывают влияние косвенные факторы. Таким образом диаграмма Исикавы позволяет вот выявить и сгруппировать условия и факторы, рот влияющие на качество сборки узлов в механосборочном цехе.
Заключение
.
В настоящей работе были вотпроанализированы основные аспекты проблемы использования вотстатистических методов контроля качества в механосборочном цехе. Руководители производственных предприятий должны обеспечивать высокое качество производимой продукции, что может быть достигнуто путем внедрения системы контроля качества на всех этапах производства. Качество сборки узлов в механосборочном цехе должен осуществляться с применением как современного контрольно-измерительного оборудования, так и с использованием статистических методик для обработки полученных данных. Благодаря этому можно своевременно обнаружитьразладку процесса и внести необходимые корректировки. В практической части настоящей работы вотбыли проанализированы данные о количествесобранных узлов в течение рабочих смен. Были вот рассчитаны выборочные вотхарактеристики распределения, рот оценка нормальности распределения с использованием критерия Пирсона, которая показала статистически значимое отличие исследованной совокупности от нормально распределенной. Также были построены вотконтрольные карты средних и дисперсий, рот которые позволили установить стабильность вотисследуемого показателя. С помощью вотдиаграммы Исикавы были выявлены факторы, рот влияющие на качество сборки узлов.
Литература
.
ГОСТ Р ИСО 2859−1-2007.
Статистическиеметоды. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 1. Планы выборочного контроля последовательных партий на основе приемлемого уровня качества. М.: Стандартинформ, 2007. 97 с. ГОСТ Р 50 779.
42−99 Статистические методы. Контрольные карты Шухарта. М.: ИПК Издательство стандартов, рот 1999. 32 с. Крылова, Г. Д. Основы стандартизации и метрологии / Г. Д. Крылова.
— М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. — 479 с. 2004.- № 10.
— С. 78−83 Мазур И. И. Управление качеством / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро. — М.: Высшая школа, 2003.
— 334 с. Беляев, С. Ю. Управление качеством: Учебное пособие для бакалавров / С. Ю. Беляев, Ю. Н. Забродин, В. Д. Шапиро. ;
М.: Омега-Л, 2013. — 381 c. Варакута, С. А. Управление качеством продукции: учебное пособие / С. А. Варакута. — М.: ИНФРА-М, 2005.
— 207 c. Вуколов Э. А. Основы статистического анализа: Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL [Текст]: учебное пособие / Э. А. Вуколов.
— 2-е изд., рот испр. и доп. — М.: ФОРУМ, рот 2013.
— 464 с. Гембрис С. Геррманн Й., «Управление качеством», Омега-Л Смарт.
Бук, 2008 г. Иняц, Н. Малаяэнциклопедиякачественногоуправления [Текст]: [в 3 т.]: пер. с хорват.
т. 3. Инструментыкачества / Н. Иняц. — Ярославль: Акад. Пастухова, 2015.
— 204 с. Исикава К. Японские методы управления качеством: Сокр. пер. с англ. М.: Экономика, 1998.
Клячкин, В. Н. Статистические методы в управлении качеством: компьютерные технологии [Текст]: учебное пособие / В. Н. Клячкин. ;
М.: Финансы и статистика, 2007. — 302 с. Никифоров, А. Д. Управление качеством: учебное пособие для вузов / А. Д. Никифоров. — М.: Дрофа, 2004. ;
720 c. Ноулер Л. и др. Статистические методы контроля качества продукции. Пер. с англ. — 2-е русск.
Изд. М.: Издательство стандартов, 1989.
Окрепилов В. В. Швец В.Е. Рубцов Ю. Н. Служба управления качеством продукции. Л.: Лениздат, 1990.
Сорокин Е. П. Стандарты организаций // Стандарты и качество. — Управление качеством: Учебник / Л. Е. Басовский, В. Б. Протасьев. — 2-e изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2011. 253 с. Шевчук Д. А., «Контроль качества», Гросс-Медиа., М., 2009 г. Приложение 1ЗАДАНИЕдля выполнения курсовой работы, рот вариант 4Дисциплина: «Статистические методы управления качеством"______Направление 27.
03.02 Управление качеством______________________Группа_______________________________________________________Ф.И.О. студента______________________________________________Тема курсовой работы.
Использование статистических методов качества в механосборочном цехе_________________________________________________Данные по сборочному цеху. Количество собранных узлов за рабочую смену.
Норма 50−60.Таблица 1. Результаты измеренияIXiIXiIXiIXiIXi15021544159615881582492250425662498261351234743526358836144924564450646084545482549455465498553655265746526653864874827594757675987588572852485768508859958294549476948894910463046505270529061115031595150715491521257325252487248925113573352534973519353145534465454744894591549355555507548955516553660565576539656175637555749775497491851385858607860984819563957595179499952205840496055805810058.
