Задание 2. Анализ характеристик качества

Цель

Целью является приобретение навыков:

• интерпретации терминов стандарта ISO 9000, относящихся к анализу характеристик качества;

• интерпретации требований стандарта ISO 9001, относящихся к анализу;

• разработки операциональных определений, используемых в системах менеджмента качества.

Задание

1. Использовать тему предыдущей работы для формирования массива данных о характеристике качества какого-либо объекта: продукции, услуги, процесса, другое. Сформировать массив данных о характеристике качества.

2. Установить (задать) возможные статусы (состояния) для выбранного объекта. Например: «не соответствует требованиям» – «частично соответствует требованиям» – «полностью соответствует требованиям» (см. также термин «мониторинг»).

3. Выбрать методы анализа для обработки массива данных с целью определения статуса объекта. Произвести анализ данных с помощью выбранных методов.

4. Заполнить таблицу операционального (рабочего) определения статуса объекта.

5. В отчет должны войти сведения о выполненных пунктах задания со 1-го по 4-й. Отчет выполняется для каждого участника группы.

1. Массив данных

Первостепенной задачей сбора и обработки данных о характеристиках качества выпускаемой продукции является моделирование процессов на производстве, являющихся источником нежелательных отклонений от требований и заявленного уровня качества продукции для их последующего анализа и ликвидации, в соответствии с предлагаемыми методиками контроля качества продукции. Для достижения поставленной задачи были выбраны данные регламентирующие геометрические линейные размеры выпускаемой продукции типа «длина». Источником выборки данных является координатно-измеряемая машина – прибор автоматического высокоточного измерения с одновременным накоплением получаемых данных на устройстве-носителе для последующего анализа, статистической обработки и автоматического встраивания в отчётные формы и шаблоны. Для измерения объекта используется декартовая система координат со свободным выбором точки отсчёта и совпадающим с осями направлением перемещения подвижных узлов. Подвижные узлы являются несущими частями измерительных головок или деталей. Точности измерения на данном приборе могут достигать от 0,5 до 1 мкм, однако для упрощения моделирования точность будет снижена. Регистрация полученных данных для удобства обработки будет проводится в среде MS Excel, имитирующей контрольный лист. Таким образом, методом математического моделирования (функция случайных значений MS Excel) создана нормально-распределенная выборка из 30 значений длины готового изделия (таблица 2.1).

Таблица 2.1 – Ряд значений длины готового изделия

№	Длина
1	155,5
2	158,1
3	158
4	157
5	160
6	158
7	157,5
8	158,3
9	158
10	156
11	157,1
12	156
13	158,6
14	157,4
15	156
16	158
17	157,3
18	158,1
19	155
20	158
21	156
22	158,5
23	158
24	159
25	159
26	157,3
27	154
28	157
29	157,2
30	157,1

Объем выборки равен

Число степеней свободы Уровни значимости

Квантили Стьюдента

Выборочное среднее

Среднеквадратичное отклонение

Сравнение выборочного среднего значения с заданным

неверно

По результатам статистической обработки ряда данных был определен допустимый уровень значимости. Для полученной выборки это значение составило α = 0,05. Данный анализ позволил оценить допустимые значения длины изделия и максимально возможные отклонения.