Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы стандартизации и сертификации. Учебно-методическое пособие
.pdf
Значение индексов воспроизводимости
−
−
=
=
−
R
−
X
−
R
формулам
C
и
C
p
рассчитаем по
pk
LTLUTL
С
=
p
ˆ
6
⋅
σ
=
c
⋅
−
С
min{
=
pk
3
⋅
,
ˆ
Поскольку значения
0.60.9
839.0
=
;
596.06
014.70.9
−
LTLXXUTL
ˆ
3
⋅
σσ
cc
==
C
.567.0}567.0;11.1min{
и
p
min{}
=
C
pk
−
;
596.03
⋅
⋅
малы, то возможности процесса
0.6014.7
−
}
=
596.03
нельзя считать приемлемыми. Необходимо снизить влияние обычных
причин, поддерживая процесс в стабильном состоянии, и улучшить
настройку процесса на центр поля допуска.
Если процесс оставить без улучшений, то прогноз уровня несоответствий такого процесса будет, согласно данным табл. 17.1, составлять ориентировочно не более 9.0 %, но не менее 1 % несоответствующих единиц продукции. При этом можно ожидать, что уровень
несоответствий будет около 1 % только в том случае, если процесс
будет настроен точно на центр поля допуска.
Пример 17.2. В течение пяти дней проводили измерения геомет-
рического размера обрабатываемых деталей. В день выполнили 4 серии измерений по 5 деталей, то есть всего было измерено 20 выборок
по 5 деталей. Результаты измерений данного показателя качества
внесены в табл. 17.2.
Заданы наибольшее
UTL
0.6
и наименьшее
LTL
5.4
предельные
значения показателя качества.
Для анализа стабильности построим
по ГОСТ Р 50779.42, причем сначала
карту. Будем считать, что
и
карты
стандартные значения не заданы. Тогда получим:
331.1== CLR
;
4
814.2331.1114.2
=⋅=⋅= RDUCL
;
03=⋅=
RDLCL
.
CLX
331.5==
;
2
563.4331.1577.0331.5
2
=⋅−=⋅−= RAXLCL
099.6331.1577.0331.5
=⋅+=⋅+= RAXUCL
;
.
81
выборки
−
X
−
R
−
R
−
X
−
−
Результаты замеров размеров обрабатываемых деталей
Таблица 17.2
Номер
X
1
1 5.2 5.6 5.2 5.2 5.2
2 4.8 5.2 4.4 5.6 5.6
3 4.8 6.0 6.0 6.4 5.2
4 5.2 5.6 5.6 5.2 4.4
5 4.8 6.0 6.4 4.8 5.2
6 4.8 4.8 5.2 4.8 4.4
7 4.8 4.8 5.6 5.2 5.2
8 4.4 4.8 5.2 5.6 4.8
9 4.8 5.6 5.2 6.0 5.6
10 5.2 5.2 4.8 6.0 6.0
11 5.2 5.2 4.4 4.4 6.0
12 4.8 5.2 4.4 5.2 6.0
13 4.8 5.2 5.6 5.2 5.2
14 4.8 4.0 6.7 4.8 4.0
15 5.6 5.6 6.0 5.6 4.4
16 5.2 5.6 6.4 6.0 4.8
17 4.8 6.0 5.2 5.2 6.0
18 6.0 5.6 6.0 5.2 5.2
19 5.6 6.0 5.6 6.0 5.2
20 6.0 6.4 6.8 6.4 5.2
Значение геометрического размера деталей, мм
X
2
X
3
X
4
X
5
На рис. 17.3 представлены
(а) и
карты (б) по данным
табл. 17.2.
Анализ карт показывает, что существуют точки вне контрольных
границ
UCL
и
LCL
как на
, так и на
карте. Это указывает на действие некоторых особых причин вариаций. Процесс нестабилен и по
разбросу, и по положению среднего (состояние B).
Рассчитаем полную изменчивость процесса:
N
ˆ
σ
1
=
1
−
N
iП
1
i
2
)(
=−⋅
100
1
1100
−
xXx
∑∑
i
1
== i
2
594.0)331.5(
=−⋅
.
Значения индексов пригодности рассчитаем по формулам
LTLUTL
=
P
p
P
pk
6
⋅
σ
min{ =
=
=
ˆ
П
−
,
ˆ
3
⋅
5.40.6
421.0
=
594.06
⋅
−
LTLXXUTL
ˆ
σσ
3
⋅
ПП
;
331.50.6
min{}
=
−
⋅
;
594.03
⋅
5.4331.5
−
375.0}
.
594.03
82
Поскольку значения
P
и
P
p
слишком малы, то возможности про-
pk
цесса нельзя считать приемлемыми. Процесс нестабильный. Необходимо принять меры, направленные на обеспечение стабильности,
устранив влияние особых причин.
а
б
Рис. 17.3. Карты средних (а) и размахов (б) по данным табл. 17.2
83
Рекомендации по применению контрольных карт
для статистического управления
технологическими процессами
Задача статистического управления технологическими процессами заключается в обеспечении и поддержании процессов на приемлемом и стабильном уровне, гарантирующем соответствие продукции
и услуг установленным требованиям.
Отечественный и зарубежный опыт свидетельствуют, что одним из
наиболее эффективных методов, применяемых при статистическом анализе точности и стабильности технологических процессов и оборудования, при их статистическом регулировании, а также для статистической
оценки потенциальных возможностей технологических процессов, является метод, основанный на построении и анализе контрольных карт.
При построении контрольных карт важен выбор контролируемого параметра. Предпочтение целесообразно отдавать тем параметрам, которые непосредственно влияют на эксплуатационные
характеристики продукции, легко поддаются измерению, и на которые можно воздействовать путем регулирования технологического
процесса. Если непосредственное измерение параметров с технической или экономической точки зрения затруднительно или неоправданно, то можно проводить измерение параметров, которые
коррелированны (взаимосвязаны) с контролируемым параметром.
В случаях, когда измерение параметров с точностью, необходимой для построения контрольных карт для количественных данных, технически или экономически невозможно, используют карты
для альтернативных данных. Кроме того, контрольные карты для альтернативных данных находят применение в крупносерийном и массовом производстве, в условиях которого чаще всего используются такие простейшие средства контроля, как предельные калибры, шаблоны, а также визуальный контроль, основанный на сравнении с контрольным образцом. По существу, при построении контрольных карт
для альтернативных данных не требуется знание фактических значе-
84
ний контролируемого параметра, и достаточно установить лишь факт
−
X
−
−
R
−
−
R
−
R
−
>
−
R
соответствия или несоответствия его установленным требованиям.
Каждый тип контрольной карты обладает характерными особенностями, которые следует учитывать при выборе карт для каждого
конкретного случая.
Контрольные карты для количественных данных более чувствительны к изменению процесса, чем карты для альтернативных данных, но вместе с тем они более трудоемки. Их следует применять для:
– анализа возможностей внедрения технологического процесса;
– отладки технологического процесса;
– проверки точности оборудования;
– установления допусков;
– сравнения нескольких возможных способов изготовления
изделия.
Как отмечалось ранее, контрольные карты для количественных
данных почти всегда применяют парами – одна карта для контроля
уровня процесса, а другая – для контроля его разброса. Вместе с тем,
если разладка технологического процесса характеризуется смещением настройки процесса, его центрирования, а разброс процесса практически остается неизменным, то для управления таким процессом
следует применять карты средних арифметических значений (
ты) или карты медиан (
M
e
−
карты).
кар-
В случае если разладка технологического процесса характеризуется существенным увеличением его рассеивания при неизменном центрировании, для управления таким процессом следует
применять карты стандартных отклонений (
махов (
карты). При этом следует иметь в виду, что
ляет быстрее и точнее определить разладку процесса, чем
S
карты) или карты раз-
S
карта позво-
карта
при одних и тех же объемах выборки. Однако построение
требует сложных расчетов, необходимых для построения
При объеме выборок
10
n
карты можно применять лишь в случаях
карт не
S
карт.
крайней необходимости.
85
Следует отметить, что с помощью
−
−
R
−
p
−
⋅
p
n
−
u
−
c
−
u
S
карт или
карт можно
определить статистический допуск – тот реальный разброс, который в
данный период времени органически обеспечивается данным технологическим процессом.
Применение контрольных карт для альтернативных данных
предполагает наличие дефектов в технологическом процессе и направлено на то, чтобы дефекты не превышали установленной величины. Эти карты применяются для:
– наблюдения за технологическим процессом с целью его диагностики;
– своевременного обнаружения любых отклонений в ходе технологического процесса и их устранения;
– анализа технологического процесса и определения его реальных возможностей на ближайший период;
– констатации реального уровня дефектов за данный период.
Наиболее широко применяются карты доли и числа несоответствующих единиц продукции (
и
карты), так как они от-
личаются большей гибкостью и наглядностью.
Карты числа несоответствий, приходящихся на единицу продукции (
ответствий в выборке (
карты), более удобны по сравнению с картами числа несо-
картами), так как
карты могут применяться и при условии непостоянного объема выборок. Кроме того,
они более информативны: число несоответствий на единицу продукции является конкретным показателем состояния технологического
процесса, тогда как количество несоответствий, приходящихся на
каждую выборку, представляется несколько «размытой» оценкой.
Решение о виде контрольных карт для статического управления
технологическим процессом, как правило, принимает разработчик
технологического процесса на основании приведенных выше соображений. При этом дополнительно учитываются конкретные условия
производства, наличие необходимого контрольно-измерительного
оборудования, средств вычислительной техники и соответствующего
программного обеспечения, квалификации и опыта применения ста-
86
тистических методов у операторов, мастеров и рабочих, которым
предстоит осуществлять управление технологическим процессом с
использованием контрольных карт.
Важно подчеркнуть, что при применении контрольных карт для
управления технологическим процессом требования к качеству продукции, заданные в технической документации или в контракте в виде
допуска на контролируемый параметр или уровня несоответствующей
продукции, переводятся в требования к качеству технологического
процесса путем установления требований к допустимой величине сдвига центра процесса или его разброса. Соблюдение этих требований –
необходимое условие изготовления продукции требуемого качества.
Многие вопросы применения и построения контрольных карт для
управления технологическими процессами регламентированы международными и национальными стандартами. Так, в ГОСТ Р 50779.40 установлены основные принципы применения контрольных карт и приведены характеристики контрольных карт различных видов, включающих
контрольные карты Шухарта, приемочные и адаптивные карты.
Процедуры статистического управления процессом с помощью
контрольных карт, основанных на вычислении среднего арифметического в выборке и использующих предупреждающие границы и
границы регулирования, приведены в ГОСТ Р 50779.41.
Основные положения по применению и интерпретации контрольных карт Шухарта и соответствующие методы статистического
управления процессами установлены в ГОСТ Р 50779.42.
Метод статистического управления процессами с помощью приемочных контрольных карт и принцип принятия решений о приемлемости технологического процесса приведены в ГОСТ Р 50779.43.
Классификация контрольных карт Шухарта, правила их выбора и
применения для анализа и управления технологическими процессами
серийного и массового производства продукции установлены в рекомендациях Р 50.1.018 «Обеспечение стабильности технологических
процессов в системах качества по моделям стандартов ИСО серии
9000. Контрольные карты Шухарта».
87
Подробно вопросы построения контрольных карт для количественных и альтернативных данных и их применения для оценки
управляемости, воспроизводимости и пригодности технологических
процессов рассмотрены в справочном руководстве фирм Крайслер,
Форд и Дженерал Моторс.
Изучение приведенных выше нормативных документов и ознакомление с многочисленными отечественными и зарубежными публикациями по контрольным картам персоналом, осуществляющим
внедрение статистических методов управления технологическими
процессами, безусловно, облегчит освоение этих методов. Однако
эффективное применение контрольных карт для управления технологическими процессами, по нашему глубокому убеждению, невозможно без автоматизации контрольно-измерительных операций и применения средств вычислительной техники, освобождающих контрольных мастеров, операторов и рабочих от рутинных операций, связанных с расчетом, построением и интерпретацией контрольных карт.
Рекомендации по применению статистических методов
оценки настроенности, точности и стабильности
технологических процессов
Оценка показателей настроенности, точности и стабильности
технологических процессов проводится по результатам операционного контроля критических параметров и характеристик изготовленных
изделий (деталей, узлов, сборных единиц) на важнейших технологических операциях, существенно влияющих на выход годных изделий,
а также их качество и надежность.
Показатель настроенности технологического процесса характеризует степень смещения фактического центра группирования контролируемого параметра относительно установленного в технической
документации номинального уровня (центра поля допуска, центра
настройки).
Под точностью технологического процесса понимают его свой-
ство обеспечивать близость действительных и номинальных значений
88
параметров изготовляемых изделий, т.е. соответствие фактической об-
10
6
ласти разброса (поля рассеивания) значений контролируемого параметра заданной области допустимых значений (поля допуска).
Под стабильностью технологического процесса понимается
степень однородности распределения значений контролируемого параметра в различных партиях изделий и соответственно вероятность
сохранения настроенности и точности в течение некоторого интервала времени без вмешательства извне.
При проведении аттестации технологических процессов объем
выборок и состав контролируемых (измеряемых) параметров должен
быть максимально возможным для всесторонней и объективной
оценки точности, настроенности и стабильности технологического
процесса: объем выборки не меньше 10, количество выборок при
оценке стабильности не меньше 20.
При текущей оценке показателей настроенности, точности и стабильности в производстве, проводимой для осуществления регулирования технологического процесса, берут мгновенные выборки
объемом от пяти до 20 изделий. Количество выборок при оценке стабильности технологического процесса – не менее трех, и оно определяется, как правило, периодом регулирования в зависимости от длительности производственного цикла изготовления изделий и количества изготавливаемых партий изделий за время этого цикла. Причем
мгновенная выборка должна быть представительной и случайной.
При оценке настроенности, точности и стабильности технологических процессов предполагается, что измеряемые контролируемые параметры подчиняются нормальному закону распределения.
Исходными данными при проведении оценки настроенности
технологического процесса являются результаты измерения контролируемого параметра
средства измерения с ценой деления шкалы, не превышающей
x
в выборке изделий объемом n с помощью
i
1
...
1
ширины поля допуска контролируемого параметра.
89
Для каждой выборки рассчитывается значение среднего ариф-
2
2
−
=
ν
метического X и стандартного отклонения S (при неизвестной дисперсии
2
σ
).
0
Технологический процесс (операция) является настроенным
по контролируемому параметру x, если при известной дисперсии
2
σ
выполняется условие
0
σ
ZTX
||
0
1
−
0
⋅≤−
α
2
, (17.1)
n
а при неизвестной дисперсии выполняется условие
S
tTX ⋅≤−
||
где
0
T
– центр поля допуска контролируемого параметра;
0
Z
– квантиль уровня (
1α−
2
1α−
α
−21
, (17.2)
n
) нормированного нормального рас-
пределения;
t
– квантиль распределения Стьюдента уровня (
1α−
2
1α−
) с
1
n
степенями свободы;
α – выбранный уровень значимости.
Условия настроенности технологического процесса (17.1) или
(17.2) характеризуют степень смещения фактического центра группи-
рования контролируемого параметра относительно центра поля допуска или заданного значения. Невыполнение этих условий свидетельствует о несоответствии фактического центра группирования
контролируемого параметра в изготавливаемой партии изделий центру поля допуска, что может привести к повышению уровня брака на
последующих технологических операциях.
Точность технологических процессов принято оценивать с помощью индексов возможностей и пригодности процессов.
Исходными данными при проведении оценки стабильности
технологического процесса являются результаты измерения контролируемого параметра
x
и
x
1i
в двух выборках объемом n каждая,
2i
взятых в начале и конце интервала времени, в течение которого контролируется стабильность технологического процесса.
90
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]