2821

Так как четыре точки находятся на медианах, то n’ не равно n

= 25.

4. Для определения наличия и степени корреляции по методу медианы используется специальная таблица значений, соответствующих различным коэффициентам риска β (0,01 и 0,05)

Сравнивая меньшее из чисел n(+) и n(-) с их кодовым значением из табл. 10.2, соответствующим значению n', делают заключение о наличии и характере корреляции. Если меньшее из чисел n(+) и n(-) оказывается равным или меньше табличного кодового значения, то корреляционная зависимость имеет место. В рассматриваемом примере табличное кодовое значение при коэффициенте риска β=0,01, соответствующее п'=21, равно 4. Меньшим из чисел n(+) = 17 и n(-) =4 является n(-). Поскольку n(-), равное 4, оказывается равным кодовому значению 4, можно утверждать, что в данном случае между двумя параметрами существует корреляционная зависимость. Это утверждение делается с вероятностью ошибиться только в одном случае из ста (β =0,01). Поскольку n(+)>n(-) ,это свидетельствует о прямой корреляции. В тех случаях, когда n(+)<n(-), можно говорить об обратной корреляции.

Путем сдвига во времени значений одного параметра относительно соответствующих значений другого рассматриваемого параметра можно получить более конкретную информацию о воздействующих факторах.

Пример 2. Число рекламаций по месяцам на однотипные изделия А и B, изготовленные различными предприятиями и поступившие на фирму, занимающуюся сборкой ЭС, приведены в табл.

10.3.

Если построить диаграмму разброса (рассеяния), то она будет иметь вид, приведенный на рис. 10.11.

Расположив соответствующие рекламации в упорядоченные ряды (х: 100, 102, 105, 108, 112, 115, 116, 118, 120, 125, 125, 128; у: 65, 66, 68, 69, 70, 71, 75, 76, 77, 78, 79, 82), нетрудно убедиться, что медианные значения соответственно равны Меx=115, 5 и Меy= 73. Проведя горизонтальную и вертикальную линии медиан, подсчитаем число точек в каждом квадранте.

90

Так как меньшее из чисел n(+) и n(-) является n(-) =0 и оно меньше кодового значения, то корреляционная зависимость имеет место. По-

скольку n(+)>n(-), это свидетельствует о прямой корреляции. Если подсчитать коэффициент корреляции, то можно убедиться, что имеет место довольно высокая корреляция (z=0,81).

При рассмотрении табл. 10.3 становится ясно, что значения х (x1 ,x2 , х3 , ..., х12) соответствуют значениям у (y1 ,у2 ,…, у12). При этом мы рассматриваем соответствие (х1,у1), .... (x12, y12).

91

Из сравнения диаграмм видно, что наивысшая корреляция достигается при временном лаге в 2 месяца (на рис. 10.13 точки группируются более явно около прямой, чем на рис. 10.14). Иными словами, рекламации на изделия В хорошо коррелируют с рекламациями на изделие А, пришедшими за 2 месяца до них. Именно в это время нужно выявлять факторы, влияющие на качество изделий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Взаключение следует отметить, что рассмотренные семь инструментов статистического контроля качества не являются чудодейственными средствами для улучшения качества. Но в то же время пока их не будет знать и уметь применять каждый сотрудник компании, занятый в сфере планирования, разработки, производства и сервиса, прогресс в области качества невозможен. Вот почему программой JUSE (Японского союза ученых и инженеров), созданной еще в 50-е годы, в первую очередь предусматривалось обучение статистическим методам контроля качества. Такое обучение стало проводиться в том числе и непосредственно в компаниях, чтобы создать базу для вовлечения всех без исключения сотрудников компании в работу по улучшению процесса производства. Группы обучающихся получили название Кружки Контроля Качества. Обучение и сейчас является одним из важных элементов деятельности таких кружков во многих японских компаниях. Подобные кружки получили распространение и на Западе, но с другими названиями, одно из них - команда по усовершенствованию (Improvement Team) [1].

Эти команды являются в настоящее время неотъемлемой частью всех компаний и организаций Запада, работающих в условиях Всеобщего управления качеством (TQM). Они не подменяют специальные службы качества, существующие на каждом предприятии, но дополняют друг друга решении главной задачи - максимально удовлетворить потребности потребителя.

Взаключение также следует отметить, что широкое использование источников [1,2,3] вызвано тем, что, во-первых, их материал близок по содержанию к вопросам программы, читаемым студентам специальности 210201 по дисциплине "Управление качеством электронных средств";

93

во-вторых, эти издания вышли до ведения этой дисциплины в учебный план и таким малым тиражом, что их приобрести для студентов в нужном количестве было невозможно. Другие издания по контролю и управлению качеством предназначаются обычно для экономических специальностей, в них нет конкретных математических обобщений и расчетов. В связи с указанным издание данного пособия на электронных носителях будет полезным для студентов.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1.Всеобщее управление качеством: Учебник для вузов / О.П. Глудкин, Н.М. Горбунов, А.И. Гуров, Ю.В. Зорин; Под ред. О.П. Глудкина. - М.: Радио и связь, 1999. - 600 с.: ил.

2.Управление качеством электронных средств: Учеб. для вузов / О.П. Глудкин, А.И. Гуров, А.И. Коробов и др.; Под ред. О.П. Глудкина.-М.: Высш. шк., 1994.-414с.:ил.

3.Статистические методы повышения качества: Пер. с англ. / Под ред. Х. Кумэ. - М.: Финансы и статистика, 1990.

3.Николаева Э. К. Семь инструментов качества в японской экономике.— М.: Издательство стандартов. 1990. - 88 с.

4.Макино, М. Охаси, X. Докэ, К. Макино. Контроль качества

спомощью персональных компьютеров: Пер. с яп. А. Б. Орфепова; Под ред, 10. П. Адлера. - М.: Машиностроение, 1991.- 224 с.

5.Шиндовский Э., Шеюрц О. Статистические методы управления качеством: Пер. с нем.-М.: Мир, 1976.-539 с.

94