Пример — Партия продукции предъявлена для контроля. Объем партии — 4000 единиц продукции, сведения о которой расположены в 50 колонках из 80 строк каждая.

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 12Следующая ⇒

Пример — Партия продукции предъявлена для контроля. Объем партии — 4000 единиц продукции, сведения о которой расположены в 50 колонках из 80 строк каждая.

Требуется методом случайного отбора извлечь выборку объемом 8 единиц продукции.

Для этого необходимо единицы продукции упорядочить и пронумеровать порядковыми номерами. Далее воспользуемся таблицами случайных чисел. Для этого присваиваем каждой строке порядковый номер от 00 до 79 и каждой колонке — от 00 до 49. Каждая единица продукции определяется условным четырехзначным номером строки и колонки. В данном примере первые порядковые номера менее или равны 79, вторые — менее или равны 49. Начало отсчета установлено: первая строка, первая колонка.

Согласно этой таблице слева направо получаем ряд чисел: (9268), (4561), 1449, (3955), 0408, 0829, 3337, (6366), (6099), 7711, (4255), 3922, (5283), (3595), 1234, 0723 (числа в скобках следует исключить, так как они выходят за пределы интервала).

Таким образом, выборка будет состоять из единиц продукции со следующими числами: 0408, 0723, 0829, 1234, 1449, 3337, 3922, 7711.

5.2 Показатель качества исследуемой продукции при использовании статистических методов представляют при помощи меры положения и меры рассеяния, при двухпараметрическом законе распределения исследуемого показателя качества, и при помощи комплексной статистической оценки — при однопараметрическом законе распределения исследуемого показателя качества.

Пример — Исследовался уровень качества партии блоков ячеистого бетона. В результате статистического анализа по результатам выборки из 200 единиц продукции была подтверждена сходимость эмпирического распределения геометрических размеров блоков ячеистого бетона с теоретическим распределением Гаусса. Среднее арифметическое значение ширины блоков ячеистого бетона равно 399 мм, стандартное отклонение — 0,4 мм.

5.3 Для определения качества продукции при помощи статистической оценки необходимо произвести проверку сходимости эмпирического распределения случайной величины с теоретическим распределением этой величины.

При проверке сходимости эмпирического и теоретического распределений можно применять два подхода: либо для заданного изначально уровня доверительной вероятности осуществлять проверку статистической гипотезы, либо оценивать уровень доверительной вероятности, для которого данная гипотеза принимается.

Выбор значения уровня доверительной вероятности для принятия положительного решения о схо­димости эмпирического и теоретического распределений организация осуществляет исходя из соображений экономической целесообразности.

5.4 Для сбора и анализа данных применяют контрольные листки различных форм.

При сборе данных должны быть обеспечены:

— применение простых и доступных форм сбора;

— четкая регистрация источника данных (день недели; оборудование, на котором производилась работа; рабочий, выполнявший операцию; используемые материалы и т. д.);

— регистрация данных таким образом, чтобы их было легко использовать для обработки (напри­мер, производить подсчеты по строкам и столбцам);

— оптимальная систематизация данных для последующей обработки.

5.5 Контрольные листки разрабатываются для каждого конкретного вида продукции с учетом конкретной цели сбора данных.

Для быстрой и точной записи данных измерений или наблюдений контрольный листок целесообразно оформлять в виде бланка, на котором заранее напечатаны контролируемые показатели (параметры) и определены формы записи данных в виде пометок или простых символов.

5.6 Контрольные листки могут быть использованы для регистрации:

— распределения значений измеряемого в процессе производства показателя (параметра);

— причин дефектов;

— видов дефектов.

Примеры использования контрольных листков приведены в приложении Б.

5.7 Анализ собранных данных проводят путем сравнения фактических данных с установленным значением выбранного показателя (параметра) или используют статистические методы для превращения данных в источник информации о состоянии технологического процесса.

6 Применение статистических методов при оценке результативности процессов системы менеджмента качества

6.1 Целью системы управления процессом является принятие экономически верных решений относительно действий, связанных с процессом. Это требует уравновешения последствий принятия
не вполне необходимых действий (излишнее управление) и непринятия необходимых действий (недостаточное управление). Эти риски должны быть рассмотрены в контексте двух типов причин возникновения изменчивости: особых причин и обычных причин.

Некоторые причины изменчивости процесса порождают кратковременные различия между единицами продукции. Другие причины имеют тенденцию создавать изменения в продукте только в течение длительных интервалов времени.

6.2 К обычным причинам относятся многочисленные источники изменчивости в процессе, которые имеют стабильное и повторяемое распределение во времени. Такой процесс находится в статистичес­ки стабильном состоянии. Обычные причины ведут себя как стабильная система случайных причин. Если присутствуют только обычные причины и они не изменяются, выход процесса предсказуем.

6.3 Особые причины отражают любые вызывающие изменения факторы, которые воздействуют на процесс нерегулярно. Если они возникают, то вызывают изменение распределения общего процесса. Если все особые причины изменчивости процесса не идентифицированы и не устранены,
то они будут влиять на выход процесса непредсказуемым образом. Если особые причины присут­ствуют, то выход процесса не стабилен во времени (рисунок 1).

Познавательные статьи:



Коммуникативные барьеры и пути их преодоления

Рынок недвижимости. Сущность недвижимости

Решение задач с использованием генеалогического метода

История происхождения и развития детской игры