Оценка степени статистической управляемости на производстве

                                                     СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1 Обзор литературных источников……………………………………………….5

    1.1 Практическое применение контрольных карт Шухарта………………….5

    1.2 Проблема многомерного статистического контроля показателей качества в технологическом процессе………………………………………………………..6

    1.3 Статистические методы выявления корреляционной связи……………..10

    1.4 Статистический анализ точности и стабильности технологических процессов …………………………………………………………………………13

    1.5   7 простых инструментов контроля качества……………………………14

    1.6 Диаграмма Парето: новые возможности…………………………………..20

2 Материал и методика……………………………………………………………23

3 Практическая часть……………………………………………………………....32

     3.1 Диаграмма Парето………..………………………………………………...32

     3.2 Контрольные карты по количественному признаку……………………..32

3.2.1 -R карта (солевой ожег)…………………………………………….32

3.2.2 -S карта (повышенное содержание триметиламина)……………..33

     3.3 Контрольные карты по качественному признаку…………………………33

1. Р- карта (ржавчина)…………………………………………….33

                    3.3.2 np-карта (рапа)…………………………………………………..33

3. c-карта (наличие дефектов при посоле)………………………34
4. u-карта (деформация упаковки)……………………………….34

      3.4Гистограмма распределения (повышенная концентрация соли в тузлуке)……………………………………………………………………………..34

5. Корреляционно-регрессионный анализ (зависимость концентрации соли в мышечной ткани от времени просаливания)…………………………..35
6. Диаграммы Исикава……………………………………………………….35

                     3.6.1Диаграмма 1 (окись)……………………………………………35

3.6.2Диаграмма 2 (омыление)……………………………………….35

ПРИЛОЖЕНИЕ А…………………………………………………………………36

ПРИЛОЖЕНИЕ Б…………………………………………………………………37

ПРИЛОЖЕНИЕ В………………………………………………………………..38

ПРИЛОЖЕНИЕ Г………………………………………………………………..39

ПРИЛОЖЕНИЕ Д………………………………………………………………..40

ПРИЛОЖЕНИЕ Е………………………………………………………………..41

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж………………………………………………………………..42

ПРИЛОЖЕНИЕ З………………………………………………………………..43

ПРИЛОЖЕНИЕ И………………………………………………………………..44

ПРИЛОЖЕНИЕ К………………………………………………………………..45

ПРИЛОЖЕНИЕ Л………………………………………………………………..46

ПРИЛОЖЕНИЕ М………………………………………………………………..47

ПРИЛОЖЕНИЕ Н………………………………………………………………..48

ПРИЛОЖЕНИЕ П………………………………………………………………..49

Заключение………………………………………………………………………..50

Список использованной литературы…………………………………………….51

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ВВЕДЕНИЕ

Эффективное управление процессом связывается с принятием оптимальных воздействий на процесс. Необходимо избегать как излишнего, так и недостаточного управления. Формирование воздействий на процесс существенно зависит от того, находится ли процесс в статистически управляемом состоянии (работает ли процесс под статистическим контролем) или вышел из под контроля.

При нахождении технологического процесса в статистически управляемом состоянии персонал регулярно должен проводить анализ данных. Разные случаи разладки фиксируются на контрольных картах, которые предназначены для оценки степени статистической управляемости процесса.

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. 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 [1] .

Целью данной курсовой работы является оценка степени статистической управляемости на производстве.

Для достижения поставленной цели определены следующие задачи:

1 Обзор литературы, касающейся статистических методов оценки качества;

2 Выбор статистических методов на производстве, с помощью которых будет проводиться оценка дефектов сельди соленой;

3 Оценка дефектов сельди соленой

 

 

     1 ОБЗОР ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ

       1.1 Практическое  применение контрольных карт  Шухарта

       Контрольные карты  применяются для оценки вариабельности  параметров и характеристик процессов.

       Карты контроля  являются инструментом управления  характеристиками процесса. Располагая статистические данные по ним, можно разобраться в причинах выхода процесса в стадию неуправляемости. Для этого на контрольных картах определяются границы контроля: контрольные- дающие потенциал для совершенствования, выход за которые допускается примерно на 10%, и технические- являющиеся требованием спецификации, выход за которые уже требует выяснения причин и корректировки процесса. Для расчета контрольных карт и технических границ используются формулы для средних величин, размаха и среднеквадратичных отклонений. Среднеквадратичное отклонение- более точная мера рассеивания данных, чем, к примеру размах, так как для его определения используются все данные выборки, а не только два результата наблюдений. Предполагая, что исследуемые величины распределены по нормальному закону, можно проследить зависимость управляемости процесса от степени влияния особых и обычных причин, которые возникают в процессе производства и контроля качества продукции.

       Система статистического  управления процессами включает разработку процессов и определения их входов и выходов. Такая необходимость обусловлена проведением их оценки для эффективного использования ресурсов в процессе производства. Одним из методов оценки статистической управляемости процессов- применение контрольных карт Шухарта, позволяющих определять влияние обычных и особых причин изменчивости [1].

При организации любого производственного процесса возникает задача установки пределов характеристик изделия, в рамках которых произведенная продукция удовлетворяет своему предназначению. Вообще говоря, существует два "врага" качества продукции: отклонения от плановых спецификаций и слишком большой разброс реальных характеристик изделий (относительно плановых спецификаций).

Одним из эффективных методов анализа работоспособности, стабильности и эффективности разнообразных процессов являются карты контроля качества, представляющие собой графическое и наглядное представление изменений среднего значения, характеристик разброса показателей качества процессов. Наблюдая за динамикой этих показателей, можно выявить разнообразные, в том числе и потенциально возможные нарушения хода процесса. Применение контрольных карт сопряжено с неформальным заданием ряда их параметров. Данная программа позволяет исследовать влияние этих параметров на эффективность идентификации отклонений, сравнить различные виды контрольных карт и решить ряд других полезных задач с целью успешного применения карт в своей профессиональной деятельности.

Контрольные карты можно использовать:

- как сигнал о том, что в процессе произошло некоторое изменение, так и в качестве оценки величины изменения, для которого требуется коррекция;

- исключительно как сигнал о том, что в процессе произошло некоторое изменение, чтобы работник осознал, что процесс требует его внимания;

- для получения оценок числа случаев в прошлом, когда в процессе возникали изменения, и установления на их основе причин, вызывающих эти изменения;

- как меру качества продукции для классификации по периодам.

1.2 Проблема многомерного статистического контроля показателей качества в технологическом процессе

  Статистические методы анализа точности, стабильности и управления технологическими процессами, регламентированные нормативными документами, предусматривают контроль процесса лишь по одному показателю качества выпускаемого изделия. Между тем качество изделия обычно характеризуется несколькими показателями; эти показатели могут быть коррелированны между собой. В последнем случае независимый контроль по отдельным показателям может привести к значительным погрешностям; результат контроля часто оказывается неадекватным реальной ситуации: возможны как пропуски фактической разладки процесса, так и необоснованные остановки при выходе используемых статистик за контрольные пределы [2].

До сравнительно недавнего времени статистические методы на производстве были ориентированы на расчеты вручную, и о применении методов многомерного статистического анализа вопрос не стоял. Использование компьютерной техники и современного программного обеспечения позволяет обеспечить надежный контроль технологического процесса с учетом множества коррелированных показателей качества непосредственно в производственных условиях, а при наличии электронных контрольно-измерительных устройств с соответствующим интерфейсом - в режиме реального времени.

Вмешательство в технологический процесс для настройки требуется тогда, когда выпускаемая продукция еще удовлетворяет техническим требованиям, но статистические показатели процесса свидетельствуют о наличии неслучайных воздействий. Практический инструмент для решения вопроса о необходимости такого вмешательства - контрольная карта - была предложена У. Шухартом: сигнал о разладке процесса подается при выходе контролируемого показателя за некоторую пороговую границу.

Задача последовательного обнаружения изменения среднего уровня технологического процесса для одномерной независимой гауссовской случайной последовательности рассмотрена в работах М. Гиршика, Г. Рубина, Е. Пейджа; на основе методов последовательного анализа была предложена контрольная карта кумулятивных сумм. С. Робертс предложил использование экспоненциального сглаживания для обнаружения нарушений в ходе процесса [2].

Существенное влияние на выбор метода решения задач вероятностной диагностики технологического процесса оказывает наличие или отсутствие информации о распределении момента появления нарушения. Задача о статистическом контроле процесса при известных вероятностях перехода из налаженного состояния в разлаженное всесторонне исследована А.Н. Ширяевым. Им получено строгое математическое решение задачи о разладке с синтезом оптимальных алгоритмов при известном распределении момента появления разладки. Однако при практическом проведении статистического контроля, как правило, априорное распределение этих вероятностей неизвестно. Дальнейшее развитие этих работ на базе теории случайных процессов проводилось И.В. Никифоровым, Л.А. Телькснисом, Б.Е Бродским, Б.С. Дарховским и другими.

Таким образом, используется три основных подхода к решению задачи статистического контроля процесса и различные их модификации. Первый, базирующийся на критерии Неймана-Пирсона, представляет собой контрольную карту Шухарта - исторически самый первый метод диагностики технологического процесса. Второй подход основан на многократном применении последовательного анализа Вальда и реализован на практике в виде контрольных карт кумулятивных сумм. Наконец, третий подход к обнаружению нарушения процесса базируется на экспоненциальном сглаживании.

Если контролируемые показатели качества оказываются зависимыми, использование независимого контроля отдельных показателей может привести к значительным погрешностям, связанным с двумя обстоятельствами. Во-первых, различны доверительные области: при независимом контроле это прямоугольный параллелепипед, стороны которого определяются границами регулирования карт Шухарта; с учетом корреляционных связей доверительная область представляет эллипсоид, главные оси которого повернуты относительно осей параллелепипеда: опытные точки, оказывающиеся внутри параллелепипеда, но вне эллипсоида, свидетельствуют о нормальном ходе процесса, хотя на самом деле процесс статистически неуправляем. Во-вторых, определение совместного уровня значимости (вероятности ложной тревоги) невозможно при контроле по отдельным показателям, коррелированным между собой.

Обобщение контрольных карт Шухарта для независимой последовательности многомерных случайных векторов предложено Г. Хотеллингом. Сравнительно недавно разработаны и различные варианты обобщений для многомерного контроля алгоритмов кумулятивных сумм и экспоненциально взвешенных скользящих средних. Однако практическому использованию этих средств препятствует ряд обстоятельств: их недостаточная чувствительность к нарушениям процесса (определяется по количеству наблюдений от момента нарушения процесса до момента обнаружения этого нарушения - средняя длина серий), необходимость проведения специальных статистических испытаний для оценивания параметров некоторых средств, отсутствие статистических инструментов для многомерного контроля технологического рассеивания, методов диагностики и принятия решения при многомерном контроле, соответствующего программного обеспечения.