49. Причинно-следствен-е д-мы Исикавы.

Автор м-да: Каору Исикава (Яп.), 1952 г. Др. назв-я м-да:рыбий скелет, дерево проблем, карта пр-са. Назнач-е м-да: явл. одним из примеров логич. моделир-я. ДИ-инстр-т, обеспеч-й систем. подход к опр-нию факт. причин возник-я проблем и исп-тся в различ. случаях для реш-я з-ч мен-нта и мар-нга. В частности, декомпозиции целей, выяв-я ф-ров вл-щих на рез-тат и др. Цель м-да: изуч., отобраз. и обеспеть тех-гию поиска истин. причин рассм-й проблемы для эф-ного их разреш-я. Суть м-да: д-ма позволяет в простой и доступ. форме систем-вать все потенц. причины рассм-мых проблем, выделить самые сущ-ные и провести поур-невый поиск первопричины.

План действий:

– сбор и систем-ция всех причин, прямо или косв-но вл-щих на исслед-ю проблему;

– груп-вка этих причин по смысл-м и причин.-следств. блокам;

– ранжир-е их внутри каждого блока;

– а-з получ-ся картины

Дост-тва м-да:

– стимулир-ть творч. мышление;

–представить взаимосвязь м/у прич-ми и сопостав. их относит. важность.

Недост-ки м-да:

– Не рассм-ся логич. проверка цепочки причин, ведущих к первопричине, т. е. отсут-т правила проверки в обрат. направл-и от первопричины к рез-там.

– Слож-я и не всегда четко структурир-я д-ма не позвол-т делать правил. выводы.

Ожидй рез-тат: получ-е инф-ции, необход-й для принятия упр-щих реш-й.

50.Статистические методы контроля качества продукции.

Эти методы используются на всех этапах жизненного цикла изделий. И имеют следующие преимущества перед др методами: носят профилактический характер; позволяют во многих случаях обоснованно подойти к выборочному контролю и тем самым снизить трудоемкость контрольных операций; обеспеч-т наглядность изображ-я динамики измен-я качества прод-и и настроенности процесса произв-ва, что позволяет своевременно принимать меры предупрежд-е брак не только контролером, но и др работником пр-ва.

Методы статистического контроля качества: 1)гистограммы 2)временные ряды и графические отображения 3)контрольные листки 4)контрольные карты 5)диаграммы рассеивания.

Гистограммы исп-ся в случае необходимости представить распределение данных о параметрах изделия с помощью столбикового графика. Аналогом гистограммы в теории вероятности и матем статистике служит ф-я плотности вероятности, которая показывает частоту появления того или иного события. С помощью гистограммы можно получить инфу о категоризации измеряемых параметров изделия, оценить степень симметрии разброса данных относительно среднего значения, подобрать аппроксимирующее теоретическое распределние.

Временные ряды и граф отображ-е прим-т для оценки изменения хода наблюдаемого события за определенный период времени.

Такие ряды обладают большой наглядностью и оч просты при построении и использ-и. Точки наносятся на график в том порядке, в кот они были получены. Построенная кривая в виде линейного графика иллюстрирует временный ход процесса и позволяет выявить существенное отклонение данного процесса к примеру от среднего знач-я или границ допусков.

Помимо линейных графиков м.б. исп-ны след-е виды графич интерпретации данных: круговой и ленточные графики; график, представляющий собой ломаную линию, кот примен-ся, например, для выраж-я измен-я каких-либо данных с течением времени; Z-образный график, прим-ся для выраж-я условий достижения данных значений; столбчатый график- при построении графика по оси ординат отклад-т кол-во факторов, влияющих на изуч-ый процесс, по оси абсцисс – факторы, кажд из кот соотв-т высота столбика, зависящ-ся от числа или частоты проявления данного фактора.

Контрольный листок отражает виды дефектов, возник-е при изготовлении прод-и. Они явл-ся формой для первичного сбора инфы и определ-х данных с целью изуч-я выборки наблюдений. В контрольных листках фиксир-ся частота встречаемости возникновения того или иного дефекта и опред-ся их общая сумма.

Обычно контр листок строится по след перечню действий: 1) устан-ся характер наблюдаемого события 2) обуславливается период в течение кот будут собираться данные 3)опред-ся место и исполнитель, фиксирующие частоту встречаемости исслед-х элементов 4)строится таблица, в кот заносятся результаты наблюд-й за изуч-ми элементами.

Контрольный карты- нанесенные на график временные ряды с указанными верхними и нижними границами. Наносятся как минимум три линии, позвол-ие понять происх-й процесс. Это горизонт линии опр-ие верхний контрольный предел, нижний контрольный предел и центр линии.

Верхняя контрольная граница(ВКГ)=+3σ. НКГ=-3σ. Σ=1/n

Диаграмма рассеивания примен для оценки возможн связи между двумя переменными вел-ми. По этой диаграмме м установить корреляц и регрессионную форму связи между параметрами процесса.

Корреляция показывает как в среднем измен-ся поведение одной из переменных при увеличении или убывании другой.

Наиболее распространенным методом оценки этого вида связи явл расчет выборочного коэф-та корреляции, кот измен-ся в пределах от -1 до +1.

Значение коэф-та корреляции величиной от 0,8 до 1, хар-т тесную прямую связь факторного и результатир-го признака. В этом случае можно говорить, что с ростом одной из переменных будет рост другой. В противном случае при вел-не коэф-та корреляции, имеющем аналогичное отрицат-ое знач-е связь м/у переменными хар-ся как обратная тесная связь. При знач-и коэф-та корреляции близких к нулю измен-е одного параметра не оказ-т влияния на др параметр.

Зачастую при построении диаграммы рассеивания «полученное облако» рассеивания данных позв-т визуально устан-ть хар-р взаимосвязи м/у 2мя переменными.

Регрессионный анализ прим-ся к тем же самым данным и позвол-т подобрать аппроксимирующую прямую, кот лучше всего описывает экспериментальные точки. В основе такого подбора лежит метод наимен-х квадратов, минимиз-ий сумм квадратов отклонений м/у опытными данными и значениями теоретич ф-й. Также построенная теоретическая завис-сть позв-т экстраполировать поведение оценив-ой завис-ти за пределами наблюдений. Для постр-я линии регрессии необ-мо статистичекси оценить коэф-т регрессии и постоянную вел-ну. Y=bx+a

Алгоритм нах-я коэф-в регрессии(условия):1) линия регрессии должна проходить через точки средних значений Х и У. 2) сумма квадратов отклонений от линии регрессии значений У по всем должна быть наименьшей. 3)коэф-ты в уравн-и регрессии как и коф-т корреляции, опр-ся по формулам (В ЭЛЕКТРОНКЕ)!!!! Я не нашла!!!!!!

Данные статистические методы в наст-е время стандартизированы и щироко прим-ся при анализе качества прод-и и контроля возникающих при ее произв-ве дефектов.