
- •Предисловие
- •Введение
- •Техника безопасности при выполнении лабораторных работ
- •1. Общие требования безопасности
- •2. Требования безопасности перед началом работы
- •3. Требования безопасности во время работы
- •1.1.2. Идентификация формы распределения результатов измерений. Критерии согласия
- •Критерий пирсона
- •Критерий колмогорова
- •Составной критерий
- •1.2. Порядок выполнения работы
- •Обработка результатов измерений
- •1. 3. Содержание отчета
- •1. 4. Контрольные вопросы
- •2.1.2. Точечные оценки законов распределения
- •2.1.3. Доверительная вероятность и доверительный интервал
- •2.1.4. Грубые погрешности и методы из исключения
- •2.1.4.1. Критерии исключения грубых погрешностей
- •2.1.5. Суммирование погрешностей
- •2.1.6. Порядок обработки результатов прямых многократных измерений
- •1.2. Порядок выполнения работы
- •Обработка результатов измерений
- •2. 3. Содержание отчета
- •2.4. Контрольные вопросы
- •Учебно-методическое обеспечение
- •Лабораторная работа № 3 контроль качества технологического процесса с помощью карт контроля по количественному признаку
- •3.1. Теоретическая часть
- •3.1.1. Общие сведения о контрольных картах
- •3.1.2. Построение контрольной карты
- •3.1.3. Карты контроля по количественному признаку
- •3. 2. Порядок выполнения работы
- •Обработка результатов измерений
- •3. 3. Содержание отчета
- •4. Контрольные вопросы
- •4. 2. Порядок выполнения работы
- •Обработка результатов измерений
- •2.1. Вычисляется величина среднего квадратического отклонения для всей выборки измерений (изделий) по формуле ,
- •3. 3. Содержание отчета
- •4. Контрольные вопросы
- •Литература
- •2. Метрическая теория программ. Разновидности метрик. Шкалы
- •3. Метрики сложности программ
- •2. Цикломатическое число Маккейба
- •3. Метрика Джилба оценки сложности
- •4. Метрика «граничных значений» оценки сложности
- •5. Описание алгоритма
- •Подграфы программы
- •Скорректированная сложность вершин графа программы
- •Задание
- •Контрольные вопросы
- •2. "Спен"
- •3. Метрика Чепина.
- •2. Метрики Холседа для оценки стилистики и понятности программ
- •Уровень качества программирования
- •Задание
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Лабораторная работа № 9 Метрики использования языков программирования и технологических средств
- •Оценки языка программирования
- •2. Уровень автоматизации программирования
- •2.2. Обработка результатов измерений
- •2. 3. Содержание отчета
Учебно-методическое обеспечение
1. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.
2. Смирнов Н.В., Дудин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М.: Наука, 1965.
3.Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. М.: Энергоатомиздат, 1985.
Лабораторная работа № 3 контроль качества технологического процесса с помощью карт контроля по количественному признаку
ЦЕЛЬ РАБОТЫ – ознакомление с контрольными картами по количественному признаку и изучение способов их построения и использования для своевременного обнаружения неслучайных изменений технологического процесса.
3.1. Теоретическая часть
3.1.1. Общие сведения о контрольных картах
Основы теории статистического контроля качества были разработаны во второй половине 20 – х годов Вальтером А. Шухартом, сотрудником телефонной лаборатории Белла. В любом производственном процессе всегда имеют место изменения или вариации, проявляющиеся в отклонении от номинальных значений каких-то параметров, характеризующих этот процесс. Они обычно вызываются влиянием множества случайных и неконтролируемых причин. Если их влияние сравнительно мало и стабильно в статистическом смысле, то считается , что рассматриваемый производственный процесс является статистически контролируемым (находится под статистическим контролем).
Под стабильностью в статистическом смысле понимают ситуацию, при которой среднее значение наблюдаемого параметра со временем не отклоняется от номинального значения, а величина разброса укладывается в полосу заданной ширины. Эта ситуация нормальна и к ней следует стремиться.
Однако, изменения могут вызываться и факторами неслучайного характера. К ним можно отнести, например, неправильную настройку станка, его износ, неправильную работу оператора, некачественное сырье и др. При наличии таких причин производственный процесс выходит из-под статистического контроля.
Обычно большую часть времени производственные процессы статистически контролируемы. Но сбои возможны и если это сразу не обнаруживается, изготовитель напрасно тратит сырье, энергию, время, труд на выпуск продукции, не соответствующей техническим условиям. Для исключения такой ситуации необходимо как можно быстрее ее обнаружить, найти и устранить причину ее вызвавшую и тем самым вернуть процесс в статистически контролируемое состояние. Для решения этой задачи используется хорошо разработанный механизм, базирующийся на применении контрольных карт, именуемых иногда как контрольные карты Шухарта.
Основная цель применения контрольных карт – быстрое обнаружение неслучайных изменений технологического процесса, выявление причины изменения и внесение корректировок в процесс прежде, чем будет выпущено большое количество некачественной продукции. Пример контрольной карты показан на рис.3.1.
На рисунке центральная линия (ЦЛ) соответствует заданному номинальному значению контролируемого (наблюдаемого) параметра. Верхняя (ВГР) и нижняя (НГР) границы регулирования характеризуют верхнее и нижнее допустимые значения контролируемого параметра, соответственно.
Контролируемым или наблюдаемым параметром (П) может быть любая физическая величина, например, вес, электрическое сопротивление, размер и т.п.
Порядковый номер (N) – это номера последовательно изготавливаемых образцов (или групп образцов) продукции. Точки значений П, соответствующие двум последовательным порядковым номерам, соединяются прямыми линиями, образующими сплошной график, отражающий тенденции изменения параметра во времени. Пространство, ограниченное линиями ВГР и НГР, характеризует зону допустимых разбросов П.
Таким образом, если процесс статистически контролируем, то почти все значения наблюдаемого параметра П укладываются в зону, ограниченную линиями ВГР и НГР, и корректирующих действий не требуется. Попадание значений наблюдаемого параметра за пределы допустимой зоны свидетельствует о том, что процесс стал статистически неконтролируемым или разладился. В этом случае необходимо выявить причину чрезмерных выбросов и предпринять соответствующие корректирующие действия.
Необходимо отметить, что возможны ситуации, когда значения параметра укладываются в допустимую зону, но процесс стал статистически неконтролируемым. Например, последние точки попали в область ниже (рис.3.2а) или выше (рис.3.2б) центральной линии и график показывает монотонное уменьшение или увеличение контролируемого параметра. В обоих случаях нарушился фактор «случайности» и появился фактор «закономерности», это означает, что процесс стал статистически неконтролируемым.
Возможны и противоположные ситуации, когда значения контролируемого параметра выходят за пределы допустимой зоны, но процесс остается статистически контролируемым. Это объясняется тем обстоятельством, что допустимые границы регулирования обычно выбираются, исходя из средних квадратических значений () разбросов наблюдаемого параметра относительно его номинального среднего значения. Если допустимая зона выбрана, например, равной 3, то существует малая, но все же отличная от нуля вероятность того, что отклонение от номинального значения параметра может превысить величину 3, но это не будет означать, что произошло изменение, требующее корректировки процесса.
Необходимо также сказать о взаимосвязи требований технических условий (ТУ) к изделию с величинами граничных допусков на контрольных картах. Может возникнуть естественное желание использовать в качестве граничных допусков на контрольных картах значения , взятые из ТУ. Но такой подход будет ошибочным по двум причинам.
Во-первых, допуски на картах должны базироваться на изменчивости реального технологического процесса, а требования ТУ формируются разработчиками обычно еще до начала разработки и совсем из других соображений, как правило, из соображений эксплуатационной надежности, стойкости к внешним воздействующим факторам и др.
Во-вторых, на часто применяемые контрольные карты средних значений наносят осредненные значения контролируемого параметра, а требования ТУ относятся к каждому отдельному образцу. При этом попытка сопоставления осредненных и индивидуальных характеристик будет ошибочной.