- •Содержание
- •«Индексы возможности (воспроизводимости) процесса» (см. Также гост р 50779.44-2001 «Статистические методы. Показатели возможностей процессов. Основные методы расчета»)
- •Тема №1 «Оценка качества процессов по величине рассеяния его параметров».
- •Тема №2 «Оценка качества процессов по величине смещения его параметров».
- •Тема № 3 «Количественная оценка ожидаемой доли (процента) брака по статистическим данным».
- •Описание функции нормрасп(X, µ, ,1)
- •Нормрасп (X, µ, σ, 1), где
- •Количественная оценка ожидаемой доли (процента) брака по известным Ср, Сркн и Сркв
- •Пример анализа результатов теста с применением Ср, Сркн, функции нормрасп()
- •Примеры анализа процессов с использованием показателей Ср и Срк
Количественная оценка ожидаемой доли (процента) брака по известным Ср, Сркн и Сркв
Поскольку для вычисления показателей Ср, Сркн и Сркв можно ограничиться применением калькулятора, при решении практических задач контроля качества процессов часто вычисление показателей этих показателей выполняют непосредственно на месте осуществления процесса и затем передают их вышестоящим специалистам по качеству для уточненных расчетов. При этом, чтобы сократить объем передаваемой информации и повысить оперативность работы, значения замеров показателей качества, результаты расчета σ, , а также значения ВГД и НГД .
При такой организации работы вышестоящим специалистам не обязательно иметь на руках значения замеров показателей качества, результаты расчета σ, , а также значения ВГД и НГД - выполнить уточненные расчеты ожидаемой доли брака и годных событий в процессе с применением функции НОРМРАСП() можно и имея в качестве исходных данных как минимум 2 показателя из Ср, Сркн и Сркв .
Для количественной оценки ожидаемой доли брака и годных событий процесса при помощи функции НОРМРАСП(), если исходные данные не предоставлены, а в распоряжении специалиста имеются только значения Ср, Сркн и Сркв нужно:
Из уравнений Сркн и Сркв
находим выражение для р
или
а из уравнения
находим выражение для σ
подставляем 3.13 в 3.12а и ?.12б и получаем
Далее подставляем 3.14а (либо 3.14б) и 3.13 в уравнения 3.2, 3.6, 3.8 и 3.9 для расчета брака и ГП при помощи функции НОРМРАСП() и получаем:
(3.15)
(3.16)
|
Мастер 2 Весовая 2 |
|||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
|
68,4 |
68,9 |
68,7 |
68,6 |
68,9 |
69 |
68,8 |
69,3 |
68 |
68,5 |
|
69 |
68,7 |
69,2 |
68,4 |
68,9 |
69 |
68,9 |
68,8 |
69 |
68 |
|
68,9 |
68 |
68,4 |
68,8 |
69 |
69,1 |
69,2 |
69 |
68 |
69,3 |
|
69 |
69 |
69,3 |
68,9 |
69 |
68,3 |
69,4 |
68,7 |
68,5 |
68,7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Брак ВГД по исходным данным |
28,3 |
Брак через Ср и Срк |
28,3
|
Расчет без округлений |
Ср= |
0,900264 |
Сркн= |
1,609222 |
Сркв= |
0,191306 |
Рассмотрим пример погрузки вагонов мастером погрузки №2 в весовой № 2 по данным, приведенным ниже в таблице. Задание на загруженный вес вагонов 681т.
В колонке 9 расчет брака выполнен с использованием исходных данных по результатам погрузки, а в колонке 11 – с использованием в качестве исходных данных показателей Ср и Срк.
Из полученных результатов следует, что при вычислениях без округлений результат расчета по двум различным вариантам полностью совпадает.
Учитывая, что данный расчет применяется для уточненного, но, тем не менее, оценочного вычисления ожидаемого количества брака, обычно используют результат, округленный до целых значений. С учетом этого, расчеты по двум сравниваемым вариантам совпадают и равны 28%