7. Выборочный контроль при исследовании надежности

Надежность представляет собой понятие связанное прежде всего с техникой. Его можно трактовать как “безотказность”, “способность выполнять определенную задачу” или как "вероятность выполнения определенной функции или функций в течение определенного времени и в определенных условиях" [5].

Как техническое понятие “надежность” представляет собой вероятность (в математическом смысле) удовлетворительного выполнения определенной функции. Поскольку надежность представляет собой вероятность, для ее оценки применяются статистические характеристики. Результаты измерения надежности доложены включать данные об объеме выборок, о доверительных границах, о процедурах выборочного исследования и др.

В технике применяется также понятие “удовлетворительное выполнение”. Точное определение этого понятия связано с определением его противоположности – “неудовлетворительного выполнения” или “отказа”. Отказы системы могут быть обусловлены конструкцией деталей, их изготовлением или эксплуатацией.

В современных условиях большое внимание уделяется надежности электронного оборудования. Общему понятию “надежности” противостоит понятие “собственно надежность” образца оборудования, которая представляет собой вероятность безотказной работы в соответствии с заданными техническими условиями при установленных проверочных испытаниях в течение требуемого промежутка времени. При испытаниях надежности измеряется “собственно надежность”. Она представляет по существу “операционную надежность” оборудования и является следствием двух факторов: “собственно надежности” и “эксплуатационной надежности”. Эксплуатационная надежность, в свою очередь, обусловлена соответствием аппаратуры ее использованию, порядком и способом оперативного применения и обслуживания, квалификацией персонала, возможностью ремонта различных деталей, факторами окружающей среды и др.

На каждую характеристику, подлежащую измерению, в технических условиях задается допуск, нарушение которого рассматривается как “отказ”. Допуск, определяющий отказ, должен быть оптимальным с необходимой надбавкой на износ деталей, т. е. он должен быть шире нормального заводского допуска. Поэтому заводские допуски устанавливают с учетом того, что детали со временем изнашиваются. При обработке информации применяется величина обратная частости отказов “среднее время между отказами”.

Для исследования надежности применяются достаточно сложные аналитические методики. Например, при исследовании электронных систем инженер выбирает ряд ключевых характеристик, выбирает наиболее важную из них, выбирает варианты действий и один из этих вариантов, изучает условия работы и оценивает их.

В связи с высокими темпами современного научно-технического прогресса важно выбрать оптимальный момент для перехода от научных исследований и подготовительных работ к производству продукции. В условиях конкуренции удачно выбранное время запуска в производство является важным фактором, действующим в двух направлениях: “слишком ранний” запуск в производство может привести к таким же отрицательным последствия, как и “слишком поздний”.

Причинами изготовления ненадежной продукции могут быть:

• отсутствие регулярной проверки соответствия стандартам;

• ошибки в применении материалов и неправильный контроль материалов в ходе производства;

• неправильный учет и отчетность по контролю, включая информацию об усовершенствовании технологии;

• не отвечающие стандартам схемы выборочного контроля;

• отсутствие испытаний материалов на их соответствие;

• невыполнение стандартов по приемочным испытаниям;

• отсутствие инструктивных материалов и указаний по проведению контроля;

• нерегулярное использование отчетов по контролю для усовершенствования технологического процесса.

Математические модели, применяемые для количественных оценок надежности, зависят от “типа” надежности. Современная теория выделяет три типа надежности:

1. “Надежность мгновенного действия”, например, плавких предохранителей.

2. Надежность при нормальной эксплуатационной долговечности. Например, вычислительной техники. В исследованиях нормальной эксплуатационной надежности в качестве единицы измерения используют “среднее время между отказами”. Рекомендуемый в практике диапазон от 100 до 2000 часов.

3. Чрезвычайно продолжительная эксплуатационная надежность. Например, космические корабли. Если требования к сроку службы свыше 10 лет, их относят к чрезвычайно продолжительной эксплуатационной надежности.

При нормальной эксплуатационной надежности техническое предсказание надежности может быть теоретическим, экспериментальным и эмпирическим. При теоретических средствах испытания разрабатываю схему данной операции и проверяют соответствие схемы с помощью математической модели. Если схема не соответствует операции, вносятся уточнения до тех пор, пока соответствие не будет достигнуто. Это так называемое научное исследование.

Эмпирический подход заключается в выполнении необходимых измерений в отношении фактически выпускаемой продукции и выводах о надежности.

Экспериментальный подход занимает промежуточное положение между теоретическим и эмпирическим. При экспериментальном подходе используют и теорию и измерения. При этом широко применяют методы математического моделирования процессов, создавая на этой основе экспериментальные данные. После этого информация подвергается статистическому анализу с применением современных средств вычислительной техники, что обеспечивает надежность и достоверность выводов.

Любому виду испытания предшествует план эксперимента.

Поскольку надежность является вероятностной характеристикой, количественные оценки используются для оценки “средней надежности”, рассчитанной на основе выборок из всей совокупности, а также для предсказания будущей надежности. Надежность исследуется с помощью статистических методов и поддается уточнению с их помощью.

Следует отметить, что продолжительность службы не является единственным показателем эксплуатационных свойств.

В ряде случаев надежность можно характеризовать другими показателями (километраж пробега, продолжительность активного использования и др.) продолжительность службы изделий зависит как от условий изготовления, так и условий эксплуатации [5].

Надежность многих изделий может быть выявлена в условиях их потребления. Научно обоснованная система наблюдения за эксплуатацией изделий позволяет выявить дефекты, обусловленные нарушениями технологического процесса у производителя.

Производитель должен применять статистический контроль качества; проверять через определенные интервалы состояние управляемости процессов; стремиться к повышению качества и надежности выпускаемого оборудования; обеспечить правильное понимание требований заказчика и удовлетворения их.

Анализ различных определений надежности, имеющихся в литературе, приводит к обобщенному выводу, что под надежностью понимают безотказную работу изделий при регламентированных условиях эксплуатации в течение определенного периода времени.

Характерной особенностью контроля при исследовании надежности является то, что возможности составления выборок ограничены малочисленностью единиц аппаратуры на ранних стадиях ее освоения. Как правило, число единиц для испытания выбирает заказчик. При этом уровень достоверности результатов испытания варьирует в зависимости от числа проверенных единиц. Такое же влияние оказывает продолжительность предполагаемого оперативного времени и степень износа образцов при испытании.

На практике составление выборок для испытания надежности производят в соответствии с планом, который вначале (а затем каждый раз, когда попавшее в выборку изделие характеризуется пониженным средним временем безотказной работы) предусматривает 10%-ный риск потребителя при уровне приемлемого качества, соответствующем 10% единиц, с надежностью ниже нормы. Отметим некоторое различие между статистическим контролем качества и выборочными проверками в связи с техническим обеспечением надежности. В последнем случае кроме вопросов представительности выборки возникает вопрос о необходимом времени испытаний.

Естественно, стопроцентное испытаний партий до полного износа образцов невозможно. Поэтому схемы выборочного контроля, применяемые при изучении надежности, предусматривают текущую выборочную проверку выпускаемой продукции с ослабленным режимом контроля до тех пор, пока не будет обнаружена продукция с характеристиками ниже нормы. Иными словами, ослабленная процедура контроля продолжается до тех пор, пока в выборке не появится дефектный экземпляр. При обнаружении единицы выпускаемой продукции с пониженной против нормы характеристикой восстанавливается нормальный режим контроля, который может перейти в режим усиленного контроля в зависимости от количества брака, выявленного в выборке. Как правило, подобные планы выборочного контроля разрабатываются с учетом заданного среднего времени безотказной работы и размеров ежемесячного выпуска продукции.

При исследовании надежности для решения вопроса о приемке или забраковывании партии нередко используют метод последовательного анализа. Прежде всего, выявляют, что среднее время безотказной работы при заданных условиях находится на уровне установленного минимума или превышает его. Такие испытания планируются после того, как предназначенные к испытанию образцы и испытательная аппаратура прошли надлежащую проверку. Испытания прекращаются, как только принимается решение о приемке. Но они не прекращаются, если принято решение забраковать партию. В последнем случае они продолжаются в соответствии с точно определенным планом статистического контроля.

Под отказом понимают появление первых признаков неправильной работы или неполадки в работе аппаратуры. Каждый отказ характеризуется определенным временем его возникновения.

Результаты исследования надежности имеют значение при сертификации продукции и систем качества.

Исследование надежности является объектом статистических методов, допускает их применении и поддается уточнению с их помощью. При проведении выборочного контроля надежности наряду с вопросом о представительстве выборки решается вопрос о необходимом времени испытаний.

Статистический приемочный контроль - Выборочный контроль, после проведения которого принимают решение о приемке или отклонении партии (или другой совокупности продукции, материала или услуги) на основании результатов контроля выборки или выборок, отобранных из этой партии.

Примечания

1 Часто альтернативой термину «приемка» для целей определения служит термин «отклонение». Однако на практике альтернативное действие приемке может иметь и другие формы, чем прямое отклонение.

2 При отборе выборок из последовательных партий приемка и отклонение связаны с отдельными партиями. При непрерывном контроле приемка и отклонение связаны с отдельными единицами продукции или их последовательными сериями в зависимости от принятой процедуры [см. примечания к термину «отклонение»

Приемка - Заключение о том, что совокупность, партия или некоторое количество продукции или услуги соответствуют критериям приемки

Отклонение - Заключение о том, что совокупность, партия или какое-то количество продукции или услуги не соответствуют критериям приемки.

Контрольная карта - Карта с верхней и нижней контрольными границами, на которую наносят значения некоторого статистического показателя для последовательности выборок или подгрупп во времени или по номерам выборок; она обычно содержит центральную линию, позволяющую выявить тенденции смещения наносимых точек к одной из контрольных границ.

Приемка (с использованием контрольной карты) - Решение о том, что процесс действует удовлетворительным образом с точки зрения нанесенных на контрольную карту статистических показателей

Контрольная карта Шухарта - Контрольная карта, показывающая, находится ли процесс в состоянии статистической управляемости.

Примечание - Это может быть карта, использующая альтернативный признак (например, р-карта), или карта, использующая количественный признак (например, среднее арифметическое и размах) для оценки процесса

Контрольная карта средних арифметических; Х-карта - контрольная карта, предназначенная для оценки различий подгрупп на основе средних в подгруппах

Контрольная карта числа несоответствий; с-карта - контрольная карта, предназначенная для оценки процесса подсчетом числа несоответствий по данной группе несоответствий на основе выборки

(контрольная) карта числа несоответствий на единицу; u-карта - Контрольная карта, предназначенная для оценки процесса подсчетом среднего числа несоответствий на единицу по данной группе несоответствий на основе выборки

(контрольная) карта долей; р-карта - Контрольная карта для оценки процесса по долям единиц, в которых возникло несоответствие по данной группе несоответствий, от общего числа единиц в выборках

(контрольная) карта процентов - Контрольная карта для оценки процесса по процентам единиц, в которых возникло несоответствие по данной группе несоответствий, от общего числа единиц в выборке

(контрольная) карта индивидуальных значений; Х-карта - Контрольная карта для оценки уровня процесса по индивидуальным наблюдениям в выборке

(контрольная) карта числа несоответствующих единиц; np-карта - Контрольная карта для оценки процесса по общему числу единиц в выборке, в которых возникло несоответствие по данной группе несоответствий

(контрольная) карта баллов качества; Q-карта - Контрольная карта для оценки процесса по баллам качества продукции.

Примечание - Если оценку процесса проводят по взвешенной сумме несоответствий, относящихся к различным группам, карту баллов качества называют картой взвешенного качества

(контрольная) карта кумулятивных сумм; КУСУМ-карта - Контрольная карта, на которую наносят значения накопленной суммы отклонений статистик последовательных выборок от целевого значения. Когда в процессе произошло изменение, сумму обнуляют. Ордината каждой нанесенной точки представляет собой алгебраическую сумму предыдущей ординаты и самого последнего отклонения от целевого значения.

Примечание - КУСУМ-карты в общем интерпретируют с помощью накладываемых на них масок (шаблонов), причем сигнал возникает в том случае, когда линия кумулятивной суммы пересекает границу маски или касается ее

(контрольная) карта размахов; R-карта - Контрольная карта для оценки изменчивости процесса по размахам в подгруппах

(контрольная) карта стандартных отклонений; s-карта - Контрольная карта для оценки изменчивости процесса по выборочным стандартным отклонениям в подгруппах

средняя длина серии

а) Для выборки: среднее число выборок и оценок процесса до обнаружения сигнала о сдвиге в уровне процесса.

b) Для единиц продукции: среднее число единиц, которые будут произведены до обнаружения сигнала о сдвиге в уровне процесса.

Примечание - Для процесса, находящегося на требуемом уровне, желательно большое значение средней длины серии, чтобы уменьшить число ненужных исследований или корректирующих воздействий. Для процесса, смещенного на некоторый нежелательный уровень, требуется малое значение средней длины серии, чтобы ускорить появление требования корректирующих воздействий. Кривые средней длины серии используют для описания относительной скорости обнаружения сдвигов в уровне процесса при различных системах контрольных карт

приемочная (контрольная) карта - Графический способ оценки процесса, преследующий две цели:

а) можно ли ожидать, что требования к измеряемому показателю продукции или услуги будут удовлетворены;

b) находится ли процесс в состоянии статистической управляемости по изменчивости внутри выборок или подгрупп.

Примечания

1 Для количественных данных это требует построения карты для средних арифметических и карты для размахов или стандартных отклонений.

2 Ценность приемочной контрольной карты заключается в том, что обычно процесс необязательно должен оставаться в устойчивом состоянии вблизи некоторого единственного стандартного уровня процесса, но, поскольку изменчивость внутри подгруппы стабильна, он может протекать на любом уровне внутри приемлемой зоны уровней процесса с точки зрения требований к процессу. Некоторые неслучайные причины могут создавать сдвиги в уровне процесса, которые малы по сравнению с установленными требованиями, и было бы неэкономично принимать их во внимание. Сужение зоны около цели обычно включает в себя ряд проблем и действий, начиная с нестабильности процесса внутри подгрупп

адаптивная (контрольная) карта - Контрольная карта, которая использует прогнозные модели процессов для оценки будущего хода процесса, если не проводят никаких изменений, и для количественного определения изменения, которое надо выполнить, чтобы удержать отклонения процесса в приемлемых границах

(контрольная) карта скользящих средних - Контрольная карта для оценки уровня процесса по средним арифметическим последних n наблюдений, в которых новое наблюдение заменяет старейшее из n+1 последних наблюдений

(контрольная) карта экспоненциально взвешенных скользящих средних - Контрольная карта для оценки уровня процесса по экспоненциально сглаженным скользящим средним арифметическим значениям

(контрольная) карта скользящих размахов - Контрольная карта для оценки изменчивости процесса по размаху последних n наблюдений, в которых новое наблюдение заменяет старейшее из n+1 последних наблюдений

(контрольная) карта с трендом - Контрольная карта для оценки уровня процесса по отклонению средних арифметических по подгруппам от ожидаемого тренда в уровне процесса

многомерный контроль качества - Контроль качества, при котором каждая проверяемая единица должна соответствовать требованиям к более чем одному признаку

многомерная (контрольная) карта - Контрольная карта для оценки процесса по уровню двух или большего числа признаков

16. Семь основных инструментов. «СЕМЬ НОВЫХ ИНСТРУМЕНТОВ

УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ»

Статистические методы играют важную роль в объективной оценке количественных и качественных характеристик процесса и являются одним из важнейших элементов системы обеспечения качества продукции и всего процесса управления качеством. Данные методы применяются как непосредственно в производстве, так и на различных стадиях жизненного цикла продукции.

1. Контрольный листок - инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации;

2. Гистограмма - инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал;

3. Диаграмма Парето - инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему, и распределить усилия для ее эффективного размещения;

4. Метод стратификации (расслаивания данных) - инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку;

5. Диаграмма разброса (рассеивания) - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных;

6. Диаграммы Исикавы (причинно-следственная диаграмма) - инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие);

7. Контрольные карты Шухарта - инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.

Целью создания семи инструментов контроля качества было получение возможности применения  методов контроля качеством всем персоналом организации, фирмы на любом участке работы. Оставшиеся проблемы  должны были решаться с помощью каких-то других методов. Этими методами стали «семь новых инструментов контроля качества» (или семь инструментов управления процессом совершенствования):

• Диаграмма родственных связей;

• Диаграмма взаимоотношений;

• Древовидная диаграмма;

• Линейная диаграмма;

• Матричная диаграмма;

• Анализ матричных данных;

• Схема программы процесса решения;

      «Семь новых инструментов контроля качества» относятся к методам обработки главным образом словесных (описательных) данных. Применение  этих инструментов особенно эффективно, когда их используют как методы наиболее полной реализации планов на основе системного подхода в условиях сотрудничества всего коллектива предприятия.

Эти инструменты были составлены обществом IUSE (Союз японских ученых и инженеров) в 1979 году.

Рассмотрим содержание этих методов и возможности их применения.     

Диаграмма родственных связей – это своего рода форма «мозгового штурма». Диаграмма используется как средство сбора данных в результате обсуждения (идеи, взгляды, мнения) и группирования информации по естественным признакам взаимоотношений. Это созидательный инструмент

Диаграмма взаимоотношений – диаграмма раскрывает логические связи и последовательность следования описываемых факторов. Она предназначена для выявления логических связей между идеями, сгруппированными в диаграмме родственных связей. Это созидательный инструмент, в котором присутствуют и логические аспекты

Древовидная диаграмма – данная диаграмма препятствует тенденции скачкообразного движения в решении проблемы. Она используется для:

·        отображения полного перечня видов деятельности, необходимых для достижения желаемой цели;

·         определения факторов, связанных с проблемой.

Строится в виде многоступенчатой древовидной структуры, элементами которой являются средства и способы решения.

     Линейная диаграмма (стреловидная диаграмма, сетевой график) – используется на этапе составления оптимальных планов тех или иных мероприятий после того, как:

• определены проблемы, требующие решения;

•  намечены необходимые меры;

•  определены сроки и размечен ход осуществления запланированных мер.

С помощью этого инструмента можно провести анализ повторяющихся операций для повышения их эффективности.

 Матричная диаграмма – назначение этого инструмента: продемонстрировать взаимоотношения между задачами, функциями и характеристиками и оценить их относительную значимость. Требования потребителей базируются на основе заменяющих характеристик качества. Данная диаграмма является ключевым моментом Дома качества.

Анализ матричных данных. Это единственный из семи инструментов управления, который предназначен для анализа числовых данных. Он требует статистических  сведений. Наглядно представляет данные матричной диаграммы.

 Схема программы процесса решения. Данная схема применяется для описания каждого события и непредвиденных обстоятельств, которые могут возникнуть на пути следования от констатации проблемы к ее разрешению 

17. Развертывание функции качества (QFD).

QFD (от англ. QualityFunctionDeployment), или структурирование (развертывание) функции качества является гибким методом принятия решений, использующимся в разработке продуктов или услуг. QFD трансформирует потребности клиентов (голос клиента) в инженерные характеристики продукции, расставляет приорит еты для каждого продукта / услуги и одновременно определяет задачи в области развития продукции или услуги. Основа QFD — построение фигурной матрицы, названной в соответствии со своей формой «Дом качества», в рамках которой фиксируется информация о качестве продукта и принимаемых решениях. Центральная часть дома — это таблица, столбцы которой соответствуют техническим характеристикам, а строки потребительским. В клетках отмечается уровень зависимости, если она есть. Крышу дома представляют сведения о корреляции между техническими характеристиками. Левое крыло — столбец приоритетов пользовательских характеристик. Правое крыло — таблица рейтингов потребительских характеристик (с точки зрения пользовательского восприятия) для существующих на рынке подобных продуктов. Подвал дома содержит результаты анализа технических характеристик конкурирующих продуктов, результаты выработки стратегии изменения технических характеристик своего продукта (планируемые показатели для первоначальной разработки), оценки абсолютной и относительной важности. QFD позволяет в компактной форме представить данные о разнообразных характеристиках продукта, а также отследить их влияние на принимаемые технические решения. В развернутом виде QFD включает четыре фазы, и на каждой из них строится свой дом качества. После преобразования потребительских характеристик в технические, последние преобразуются в характеристики компонентов, и далее: в характеристики процессов, а затем в характеристики контроля продукта.

18. Метод FMEA. Анализ характера и последствий отказов (FMEA).

Основной целью метода является предупреждение и/или ослабление вредных последствий у потребителя возможных дефектов продукции и процессов ее производства. Наиболее целесообразно применение FMEA при разработке или модернизации продукции и процессов ее изготовления. В настоящее время область применения FMEA весьма широка.

Основными задачами FMEA (PotentialFailureModeandEffectsAnalysis) являются определение:

• возможных отказов (дефектов) продукции и/или процесса ее изготовления, их причин и последствий;

• степени критичности (тяжести) последствий для потребителей, вероятностей возникновения причин (дефектов) и выявления ихдо по­ступления к потребителю;

• обобщенной оценки качества объекта анализа.