- •Глава 1. Качество продукции и теория точности.
- •1.1. Показатели качества продукции
- •1.2. Виды показателей качества продукции и их оценка
- •1.2.1. Виды показателей качества продукции
- •1.2.2. Номенклатура показателей качества продукции.
- •1.3. Единичные и комплексные показатели качества
- •1.4. Методы оценки уровня качества
- •1.5. Основные задачи обеспеченя качества продукции
- •1.6. Конструктивно – технологическая характеристика приборов
- •Расчет точности выходных параметров приборов
- •1.7.1.Функциональная точность выходных параметров. Расчет точности при известной функциональной зависимости.
- •1.7.2. Определение коэффициентов влияния.
- •Основные положения теории точности и типы погрешностей
- •1.9. Технически достижимая и среднеэкономическая точность обработки
- •1.10.Точность выходных параметров при сборке изделий. Оценка серийнопригодности.
- •1.11. Конструкторско-технологические задачи исследования точности
- •1.12. Два способа достижения заданной точности
- •2.2. Закон нормального распределения (закон Гаусса)
- •2.3. Закон равной вероятности
- •2.4. Критерий Пирсона
- •2.5. Пути вероятностного описания совокупности параметров
- •2.6. Точечные и интервальные оценки параметров
- •Определение интервальных оценок параметров.
- •2.7. Выборочный метод
- •2.8. Определение требуемого числа наблюдений параметров
- •3.2. Расчетно – аналитический метод оценки точности
- •3.3.Расслаивание погрешностей с помощью дисперсионного анализа
- •3.4. Использование методов корреляционного анализа в задачах исследования качества техпроцессов
- •3.4.1. Корреляция параметров.
- •3.4.2. Использование корреляционного анализа в многооперационном технологическом процессе.
- •Глава 4. Математические модели изделий и технологических процессов.
- •4.1. Понятие моделей. Общие сведения о моделировании и моделях.
- •4.2.Способы получения математических моделей
- •4.3. Регрессионные модели параметров
- •4.4. Метод наименьших квадратов.
- •4.5.Применение пассивного эксперимента для получения математических моделей
- •4.6. Отбор информативных параметров, характеризующих качество изготовления изделий
- •4.7.Получение математических моделей с помощью активных факторных экспериментов.
- •4.7.1. Задачи теории планирования эксперимента.
- •4.7.2. Основы теории планирования активных факторных экспериментов.
- •4.7.3. Полный факторный эксперимент (пфэ).
- •4.7.4.Планирование пфэ и его выполнение.
- •Глава 5. Оценка стабильности технологических процессов.
- •5.1. Основные задачи оценки стабильности
- •5.2. Проверка статистических гипотез при оценке стабиильности.
- •5.2.1. Критерий Фишера (f-критерий).
- •5.2.2. Критерий Стьюдента (t-критерий).
- •5.3. Определение периода подналадки оборудования
- •5.4. Анализ временных рядов для оценки стабильности
- •5.5. Контрольные карты
- •Построим контрольные карты для рассматриваемой совокупности для условий, когда контролировали по 5 деталей в подгруппе.
- •Глава 6. Контроль и испытания приборов.
- •6.1. Контроль. Виды и правила.
- •6.2. Сплошной и выборочный контроль.
- •6.3. Выборочный приемочный контроль и качество измерений
- •Приемочного контроля
- •6.4. Кривая оперативной характеристики
- •6.5. Качество измерений
- •Оценка эффективности измерительных приборов
- •6.7. Технологическая диагностика неисправностей.
- •Испытуемый
- •6.8. Индивидуальное прогнозирование качества .
- •6.9. Категории испытаний.
- •6.10. Meтодика проверки
- •Глава 7. Надёжность приборов
- •7.2. Основные термины и определения характеристик надежности.
- •Примерная номенклатура показателей надёжности
- •7.3. Показатели, характеризующие безотказность.
- •7.4. Обеспечение безотказности
- •Глава 8. Экономика и управление качеством продукции на предприятии
- •8.1. Общие принципы управления качеством.
- •8.2. Организация работы по обеспечению качества на предприятии.
- •8.3. Cтандартизация и сертификация в области управления качством продукции
- •8.4. Экономика качества
- •Глава 1. 3
- •Глава 2. 44
- •Глава 3. 59
- •Глава 4. Математические модели изделий и технологических процессов. 74
- •Глава 5. 107
- •Глава 6. 120
- •Глава 7. 143
- •Глава 8. 159
6.3. Выборочный приемочный контроль и качество измерений
Приемочный контроль.
Условия выборочного контроля наиболее адекватно отражает гипергеометрический закон распределения, рассмотренный выше. Два других закона используются для упрощенных оценок.
Решение о качестве партии изделий, принимаемой в результате, выборочного контроля, требует определения объема выборки п при заданных уровне дефектности ^ и так называемом браковочном числе Ас.
С позиции теории, такое решение относят к решениям минимизирующим риск, и оно требует нахождения оперативной характеристики, которая определяется следующим образом:
,
(6.8)
где F(q) — вероятность приемки партии изделий, среди которых доля дефектных изделий составляет q;
Ас — приемочное число (допустимое число дефектных изделий в выборке n);
Р(n,z) — вероятности появления в выборке бракованных изделий, когда z последовательно принимает значения от 0 до Ас.
Иными словами это кумулятивная вероятность и ее можно определить по формуле:
,
где n для примера принято равным 60, а z заранее неизвестно и принято в диапазоне 0—20.
Оперативную характеристику можно представить в виде графика F(q) = f(q%), зафиксировав значение n, при заданных значениях Ас и N.
Например, используя гипергеометрический закон распределения при q от нуля до 10, при N = 1200; n = 100 и Ас = 3 получим:
,
где N=1200 – объем партии;
Nq = qN – объем дефектных деталей в партии.
На рис. 6.3 показаны: — риск поставщика; — риск заказчика; АQL — приемочный уровень дефектности (ассерt — принимать; quality — качество; level — уровень); LQ — браковочный уровень дефектности.
На кривой F(q) = f(q) совпадение заданных АQL и (1 - ) в точке M1 и LQ и в точке М2 маловероятно, что и показано на рисунке. Другими словами кривая F(q) = f(q) должна быть согласована с величинами АQL, , LQ и .
Рис. 6.3. Оперативная характеристика плана
Приемочного контроля
6.4. Кривая оперативной характеристики
Вычисление вероятности принятия партии изделий заданного качества при данном плане выборочного контроля иллюстрируется в следующем примере.
Пример6.3. В плане выборочного контроля N = 50, n = 20 и с = 0. Рассмотрим проблему вычисления вероятности принятия партии изделий, доля брака в которой составляет 4%. Количество бракованных изделий в партии равно
N(p) = (50) (0,04) = 2
Таким образом, партия принимается, когда выборка содержит нуль бракованных изделий при возможном наличии двух дефектных деталей в партии или 20 годных из 48 годных деталей партии.
Используя гипергеометрическую функцию, вероятность принятия партии, обозначаемую Ра, можно определить следующим образом:
Для ускорения вычислений можно использовать таблицы данных, но, тем не менее, эти расчеты являются трудоемкими.
Если N относительно n велико, то вероятность принятия Ра мало, зависит от N, т. е. при данном уровне качества, определенной долей брака в партии, величина Ра зависит главным образом от величины выборки га и показателя приемки с. При большом значении N для расчета приближенной величины Ра можно использовать биноминальную функцию распределения. Кроме того, если р невелико, для расчета приближенной величины Ра можно использовать функцию распределения Пуассона. Данная процедура расчета иллюстрируется следующим примером.
Пример6.4. План выборочного контроля: n = 30 и с = 1. Необходимо определить вероятность приемки партии изделий при доле брака 4%.
Пусть d означает количество брака. Используя модель биноминального распределения, получаем:
Используя
модель распределения Пуассона, получаем
.
Основной целью при выборе плана выборочного контроля является получение плана, обеспечивающего определение партий изделий, которые могут быть приняты без дальнейшей проверки, и партий, которые должны быть подвергнуты 100-процентному контролю для определения брака. Эта проблема является прежде всего экономической проблемой. Основную
помощь при принятии решения о плане выборочного контроля оказывает кривая оперативной характеристики (кривая ОХ).
Построение кривой ОХ включает вычисления вероятностей приемки для различных значений p. Эти расчеты были показаны ранее.
План выборочного контроля должен обеспечивать выявление партий изделий, находящихся в области рентабельного уровня качества. Например, если стоимость контроля единицы изделия 0,15 руб. и издержки на единицу изделия, связанные с необнаруженным браком, составляют 10 руб., то рентабельный уровень качества продукции равен 0,15 руб./10 руб. или 0,015. Теоретическая идеальная кривая ОХ приводится на рис. 6.4. Партии изделий с уровнем качества выше, чем р = 0,015, имеют вероятность приемки, равную 1,0. Партии изделий с уровнем качества ниже, чем р = 0,015, имеют вероятность приемки, равную нулю.
Любой план выборочного контроля включает возможные ошибочные решения. Таким образом, идеальной кривой ОХ не существует. Однако анализ теоретической кривой ОХ показывает, что план выборочного контроля с хорошим выделением области безубыточного уровня качества имеет крутую кривую (см. рис. 6.5).
Улучшить распознавание плана выборочного контроля можно путем пропорционального увеличения величины выборки п и приемочного числа с. Увеличение n приводит к увеличению крутизны кривой оперативной характеристики, а приемочного числа — к изменению кривой по направлению ближе или дальше от начала координат .
