1.1.10 Статистичний контроль якості продукції

В умовах сучасних високопродуктивних технологічних систем практично неможливо здійснювати суцільний, стовідсотковий контроль якості продукції, що випускається, по всіх параметрах, які можна виміряти. Іншими словами, неможливо безпосередньо визначити вплив похибок виготовлення на якість усієї продукції. Тому для оцінки якості продукції використовують статистичні методи контролю. При цьому в ролі генераль-ної сукупності виступає вся продукція, виготовлена за контрольний термін, наприклад, за зміну, за добу, за місяць і т.п., а в ролі вибірки — ті проби, докладний аналіз яких дасть можливість зробити висновок про частку браку в усій сукупності.

Можна виділити дві основних задачі статистичного контролю:

1.Статистичне регулювання якості продукції;

2.Статистичний приймальний контроль.

Статистичне регулювання дозволяє, використовуючи дрібні регулярні відбори, попереджати збільшення браку, стежити за якістю продукції, яка випускається, у темпі з виробничим процесом. Або, наприклад, безперервно відслідковуючи тангенс кута діелектричних втрат, рівень часткових розрядів, вологість, ємність, опір, вміст газів в трансформаторному маслі можна визначити тенденції зміни якості ізоляції в процесі експлуатації високовольтного обладнання та попередити аварії. Статистичний приймальний контроль призначений для визначення частки браку у вже виготовленій і приведеній до здачі партії продукції, або у високовольтному обладнанні, наприклад, перед введенням його в експлу-атацію після ремонту і монтажу. Як відзначалася вище, випадкова похибка має нормальний розподіл. Тоді показник якості y також є випадковою величиною з розподілом, що характеризуються математичним очікуванням m_y і дисперсією .

Нехай на початку роботи технологічна система налаштована на номінальне значення показника якості y₀. Згодом, за якийсь час t ми можемо зробити n послідовних вимірювань показника якості y₁, ..., y_n і на їхній підставі перевірити нульову гіпотезу проти альтернатив-ної . Відповідно до техніки перевірки статистичних гіпотез,

дані наших вимірювань з імовірністю ₁ = 1 - ₁ не суперечать висунутій гіпотезі , якщо виконується співвідношення [1,2,3]

(1.46)

де ₁ - вибраний рівень значимості; - квантіль розподілу нормованої нормальної випадкової величини для Р= ; - середнє значення наших вимірювань, що називаються пробами.

П ри виконанні співвідношення (1.46) з імовірністю ₁ = 1 - ₁ можна стверджувати, що за інтервал часу t, що розділяє початок роботи системи і момент взяття проби, у системі не виникло систематичної похибки і вона витримує заданий номінал показника якості y₀. Якщо при цьому дані проби y₁, ..., y_n з імовірністю ₂=1-₂ не суперечать і другій гіпотезі (проти альтернативної ), то вважається, що за інтервал часу t процес залишався стабільним, тобто відсоток браку не перевищував q100%.

Усю процедуру статистичної перевірки стабільність технологічного процесу можна регулярно повторювати з інтервалом часу t і в такий спосіб контролювати хід технологічного процесу. Якщо після обробки даних проби взятої в момент t_i = іt виявиться, що одна з гіпотез або відкидається, то це означає, що на інтервалі часу (t_i - t_i-1) у технологічній системі відбулося розлагодження, і частина браку зросла. У цьому випадку процес зупиняється. Вся продукція, що випущена за інтервал (t_i - t_i-1), підлягає суцільній перевірці. З’ясовуються й усува-ються причини розлагодження. Процес налагоджується знову і запускаєть-ся.