4460

31

Таблица 4.3

Ведомость расчета стоимости договора

Расчет стоимости договора на сертификацию системы качества

Название предприятия:

Расчет стоимости договора на сертификацию системы качества

Скм (Б Г С) Э

СБС Тсск ЗПср (1 Кнк Ксоц ) (1 К рос) Скм

При всех известных условно-постоянных коэффициентах

СБС 3,28 Тсск ЗПср Скм =

Расчет стоимости договора, Сдог

Таблица 4.4

Значения исходных данных

32

Окончание таблицы 4.4

Контрольные вопросы

1.Возможные варианты определения сертификации системы качества

2.Какие существуют схемы организационных структур предприятия

3.Что обозначают коэффициенты Кнк, Ксоц, Крос и где используются.

4.Знание всех формул и буквенных обозначений в них.

33

Практическая работа №5 Статистическая обработка в табличном процессоре Excel

при сертификации продукции

При проведении сертификации продукции часто приходится связывать какие-либо производственные показатели качества изделия с потребительскими показателями качества. Это целесообразно делать построением уравнений регрессии по результатам экспериментов. Однако статистическая обработка результатов экспериментов сопряжена с большими объемами однотипных вычислений, для автоматизации которых удобно использовать табличный процессор

Microsoft Excel.

Табличные процессоры предназначены для обработки информации, представленной в табличной форме в виде двумерных массивов, организованных по столбцам и строкам. К основным функциям табличного процессора относят:

–создание и редактирование электронных таблиц;

–создание многотабличных документов;

–создание итоговых и сводных таблиц на основе имеющихся данных;

–построение диаграмм и их модификация на основе табличных данных;

–сортировка содержимого таблиц и выборка из них информации по заданным фильтрам;

–обмен информацией с базами данных;

–решение прикладных задач с использованием встроенных функций электронных таблиц.

Структура электронных таблиц представлена в виде столбцов и строк, имеющих имена. Столбцы именуются буквами латинского алфавита и двухбуквенными сочетаниями, строки – упорядоченным цифровым набором. Место пересечения строки и столбца называется ячейкой. Имя ячейки составляется из имен столбца и строки и является уникальным.

35

ЗАДАНИЕ По указанному преподавателем варианту для 14 опытных пар значений

показателей производственного (X) и потребительского (Y) качества подсистем двигателя и коробки передач автомобиля Газель ГАЗ-33021 с помощью таблич-

ного процессора Excel (программа "Регрессия") построить и выполнить анализ уравнения регрессии Y = F(X)

Варианты выполняемого задания представлены в табл. 5.1, исходные данные для их выполнения – в табл. 5.2 и 5.3.

Таблица 5.1

Варианты выполнения задания

37

Таблица 5.3 Дополнительные данные (по 4 опытам) пассивного эксперимента о показателях производственного (Xi) и потребительского (Yi) качества

Пример определения исходных параметров задания по выданному вари-

анту № 27.

38

Практическая работа № 6 Контроль качества сертифицируемой продукции по методу однократной

выборки

Контроль качества изделий предполагает проверку гипотезы о том, что качество изделий не ниже установленного уровня. При этом конечным результатом контроля является принятие одного из двух решений: принять партию изделий, считая качество изделий удовлетворительной, или забраковать контролируемую партию изделий как некачественную. При этом возможны два вида ошибок:

ошибка первого рода – когда хорошая партия бракуется, поставщик в этом случае рискует, и вероятность его риска обозначим буквой α;

ошибка второго рода – когда плохая партия принимается, рискует в этом случае заказчик, и вероятность его риска обозначим буквой β.

Одним из методов контроля качества является метод однократной выборки, основное достоинство которого заключается в том, что он легко планируется и осуществляется.

Метод однократной выборки заключается в том, что из контролируемой партии объема N изделий берется одна случайная выборка, объема n экземпляров. Определяются числа D0 и D1 – количество некачественных изделий во всей партии. При этом

Если число дефектных изделий D<D0, в партии объемом N, то партия считается высоконадежной. Если число дефектных изделий D>D1, в партии объемом N, то партия считается дефектной. Если число дефектных изделий D0<D<D1, в партии объемом N, то партия считается неплохой и ее можно принять.

Исходя из следующих данных:

N – количество изделий в контролируемой партии; n – количество изделий в выборке;

d – количество бракованных изделий в выборке;

D0 – минимально допустимое число дефектных изделий в контролируемой партии;

39

D1 – максимально допустимое число дефектных изделий в контролируемой партии;

α – риск поставщика; β – риск заказчика,

определяются оценочные нормативные значения А0 и А1 для определения надежности контролируемой партии изделий.

Нормативные значения А0 и А1 могут быть определены из следующих соотношений

где α/ – риск поставщика близкий к заданному α; β/ – риск поставщика, близкий к заданному β;

В общем случае / и / из-за дискретности значений получаемых по формулам (6.2) и (6.3), в которых определяется вероятность появления дискретной случайной величины, распределенной по гипергеометрическому закону. Поэтому должны выполняться следующие условия:

40

где a0 q0 n; a1 q1 n .

Пример. Партия изготовленных изделий, качество которых необходимо проконтролировать, состоит из N=50 штук. Производитель и заказчик договорились, что если в изготовленной партии изделий содержится не более q0=0,1 дефектных изделий, то партия считается качественной. Если в изготовленной партии изделий содержится более q1=0,2 дефектных изделий, то партия считается бракованной. Если в изготовленной партии изделий содержится более q0=0,1 и менее q1=0,2 дефектных изделий, то партию можно считать удовлетворительного качества. Поставщик согласен на риск α=0,15, а заказчик согласен на риск β=0,15. Определить приемочное (А0) и браковочное (А1) числа дефектных изделий в выборке объемом n=20 изделий.

Решение. Партия изготовленных изделий не большая (N<100), а относительный объем выборки велик (n/N=0,4), то контроль необходимо проводить исходя из гипергеометрического распределения, т.е. расчеты проводить по формулам (6.2) и (6.3).

1. Определяются исходные данные, необходимые для решения задачи:

– объем изготовленной партии;