Отбор и подготовка репрезентативных проб.
При поставке полиграфических материалов необходимо оценить их качество с точки зрения пригодности для производства полиграфической продукции.
При малом количестве поставляемого материала можно проверить качество всех единиц, что позволит точно зафиксировать качество всей партии и определить число дефектных и стандартных единиц материала. При большом количестве материала осуществить проверку всего поступившего материала практически невозможно, поэтому его качество устанавливается на основе небольшого числа репрезентативных образцов.
Отбор и подготовку репрезентативных проб можно осуществить несколькими методами:
механический метод – предполагает отбор единиц одной партии ровным шагом (на пример каждые 5);
случайный метод – означает случайный выбор образцов материала из всех штучных единиц, составляющих одну партию. Такой подход не всегда эффективен из-за того, что выбираются образцы, которые находятся на поверхности, соответственно не отражает все характеристики данной партии;
статистический метод – применяется к партиям состоящих из нескольких единиц.
Отбор образцов может быть связан с определенными затруднениями чисто физического свойства. Так как, часто возникает необходимость вскрытия защитной оболочки упаковки или единого груза, что можно делать только после прибытия всей партии. Этих неудобств можно избежать при использовании так называемого плана отбора образцов. На основе соглашения с поставщиками образцы отбираются в процессе производства материала и вместе с данной партией или до ее отправки направляются заказчику.
Контроль обнаруженных дефектов в образцах производится двумя методами: путем измерения и путем оценки.
Как при измерении, так и при оценке необходимо отразить уровень номинального дефекта. Существуют 2 метода установления результатов – для маленького и большого объема проб.
Интерпретация результатов для маленького объема проб.
Маленький объем считается тогда, когда количество единиц не превышает 30. Допустим, после измерения выявлены следующие значения:
х1, х2,…….хi, ……хn; n<30
Первым
рассчитывается среднее значение
по следующей формуле:
Среднее значение это позиционный показатель, но только на его основе нельзя определить качество анализированных свойств, из-за того, что оно не отражает распределение и неравномерность отдельных значений.
Как
правило, индивидуальные значения не
совпадают с средним значением. Разницу
между ними представляет отклонение от
среднего значения (
):
Сумма равна нулю:
Из-за
этого распределение индивидуальных
значений определяется с помощью среднего
отклонения
квадратного среднего отклонения
или ее оценкой (s):
;
;
Из-за того, что эти параметры распределения зависят от среднего значения, для оценки неравномерностей индивидуальных значений рассчитывается неровность (N), и соответственно квадратная неровность (CV):
Для нормального распределения индивидуальных значений, используется следующая формула:
CV = 1,25N