Учебное пособие 800204

Примечание:

- отбитости углов глубиной от 10 до 15 мм;

- отклонения от номинальных размеров;

- отбитости и притупленности ребер глубиной от 5 до 10 мм;- шероховатости или срыв грани глубиной, мм;

- трещины на всю толщину изделия протяженностью по постели до 40 мм;

-прочие.

11

Примечание:

- отбитость;

- отскок глазури;

- наколы;

- расслоение; - прочие.

12

Примечание:

- отклонение от номинальных размеров;

- отбитости углов и ребер глубиной от 10 до 15 мм;

- трещины с шириной раскрытия более 0,1 мм;

- шероховатость лицевой поверхности; - прочие.

13

2.5. Выводы по работе

На основании построенных для каждого вида продукции диаграмм Парето необходимо сделать заключение:

-о наиболее распространенном дефекте;

-о том, кто из рабочих допускает больше дефектов;

-о станке, на котором допускается больше дефектов;

-о наличии или отсутствии корреляции количества дефектов с определенными днями рабочей недели.

Контрольные вопросы

1.Какие существуют методы сбора данных о параметрах технологического процесса?

2.Какие существуют методы анализа несоответствий технологического процесса?

3.Какие виды диаграмм Парето используются в задачах статистического регулирования технологического процесса?

4.В чем заключается методика и порядок построения диаграмм Парето.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №3

МЕТОДЫ СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ КОНТРОЛЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА

3.1. Цель работы

Изучение методики расчета статистических характеристик при оценке качественных и количественных показателей качества продукции.

3.2. Теоретические сведения

Статистическая обработка результатов осуществляется для качественных и количественных характеристик продукции.

Количественные характеристики измеряемые величины, к которым от-

носятся, например, размер изделия, прочность материала на сжатие и растяжение, величина деформаций и т. д. Обычно такие количественные признаки изделия являются непрерывными случайными величинами; они могут иметь любое лежащее в некоторых определенных пределах значение. Иногда количественные признаки бывают дискретными случайными величинами. Примерами могут служить марка по морозостойкости материала, марка по водонепроницаемости, количество дефектов на поверхности изделия, определяемых некоторым целым числом.

Качественные характеристики позволяют классифицировать изделия

15

либо как хорошие (годные), либо как плохие (дефектные). Так, например, керамическая плитка, имеющая трещину, является дефектной и должна быть отбракована. Дефекты подразделяются на критические, главные и второстепенные. Нарушение защитного слоя арматуры может быть расценено как критический дефект в ж/б изделии, в то время как раковина на его поверхности будет отнесена к второстепенному дефекту. Изделие может быть отбраковано, если в нем имеется один критический или главный дефект, или много второстепенных дефектов.

Для контроля качества продукции (технологического процесса) применяются методы математической статистики, которые позволяют анализировать результаты измерений или наблюдений, изменчивость которых обусловлена случайными факторами. Результаты измерений оценивают статистическими характеристиками, перечень которых представлен в табл. 3.1 и 3.2.

Графическая интерпретация полученных результатов контроля качества продукции производится посредством построения гистограмм частот распределения измеряемого параметра в интервале изменения его значений. Гистограммы дают наглядное представление того, с какой частотой повторяется то или иное значение или группа значений контролируемого параметра. Гистограмма позволяет сравнить полученное распределение с контрольными нормативами; упростить вычисление статистических характеристик.

По форме гистограммы можно дать предварительную оценку вида распределения измеряемого параметра.

Если на гистограмме обозначить верхнее и нижнее предельные значения нормы (поле допуска значений контролируемого параметра), то можно оценить соотношение его значений с контрольными нормативами. При взгляде на гистограмму в этом случае сразу ясно, попадает ли гистограмма в интервал между контрольными нормативами. На рис. 3.1 приведен пример идеального состояния процесса, которое отвечает следующим требованиям:

1)гистограмма контролируемых параметров имеет двустороннюю симметрию (нормальное распределение случайной величины); среднее значение распределения находится посередине между контрольными нормативами и совпадает с нормируемым значением, разброс не выходит за пределы границ поля допуска;

2)ширина между контрольными нормативами примерно в 6-8 раз превышает величину стандартного отклонения s контролируемого параметра. Это требование отвечает условию стабильности технологического процесса (значения контролируемых параметров находятся в границах статистического допус-

ка X 3s ).

16

Таблица 3.1 Формулы для расчета статистических характеристик при оценке продукции

по количественному признаку

17

Рис. 3.1. Пример гистограммы частот для интервального ряда (k=9): Т – нормируемое значение контролируемого параметра; ТU - верхняя граница поля допуска;

ТL - нижняя граница поля допуска;

Х , Хmax , Хmin – среднее значение, наибольшееинаименьшее значенияконтролируемого параметравполученномрядуданных

18

Отклонения от вышеуказанных требований служит сигналом о несоответствиях в технологическом процессе. При этом могут иметь место следующие типичные варианты:

1.Гистограмма полностью входит в интервал, ограниченный контрольными нормативами, но разброс значений велик, края гистограммы находятся почти на границах нормы (ширина нормы в 5-6 раз больше стандартного отклонения s). При этом существует возможность появления брака, поэтому необходимы меры для уменьшения изменчивости значений контролируемого параметра.

2.Среднее значение находится посередине между контрольными нормативами, но из-за большого разброса края гистограммы выходят за границы нормы, т. е. появляется брак. Так же, как и в первом случае необходимы меры по уменьшению изменчивости значений контролируемого параметра.

3.Разброс значений параметра невелик по сравнению с границами поля допуска, но из-за большого смещения среднего значения параметра в сторону нижней границы поля допуска появляется брак. Необходимы меры, способствующие повышению среднего значения параметра.

4.Среднее значение контролируемого параметра смещено относительно центра поля допуска, границы распределения выходят за границы поля допуска, появляется брак. Необходимы меры по перемещению среднего значения к нормируемому значению параметра и уменьшению разброса.

5.Появление на гистограмме двух пиков, которые чаще всего имеют разную высоту, отражает случаи объединения двух распределений с разными средними значениями. Например, в случае наличия разницы между двумя видами сырьевых материалов, между качеством работы двух операторов и т. д. В этом случае можно провести расслоение по двум видам факторов, исследовать причины различия и принять соответствующие меры для его устранения.

6.Появление на гистограмме изолированного пика. Такой гистограммой выражаются случаи, когда была допущена ошибка при измерениях, когда включены данные из другого распределения и т. д. По результатам анализа гистограммы делают заключение о необходимости настройки измерительного прибора или срочного осуществления контроля параметров процесса и применяют соответствующие меры.

Для оценки стабильности и статистической регулируемости технологиче-

где ТU - верхняя граница нормы; ТL - нижняя граница нормы.

При наличии только верхней или нижней границы нормы, показатель воспроизводимости Ср определяется по формулам

1) для случая с верхней границей нормы:

19

2) для случая с нижней границей нормы:

Оценка стабильности технологического процесса по показателю воспроизводимости Ср осуществляется следующим образом:

1.Если Ср ≤ 0,67, то ширина интервала между нижней и верхней границами нормы не превышает 4s. О таком процессе можно сказать, что он неконтролируем. В такой ситуации необходимо провести отладку технологического процесса и обеспечить контроль его параметров и сплошной контроль готовой продукции.

2.Если 0,67 < Ср <1,00, то ширина интервала между нижней и верхней границами нормы в 4-6 раз превышает стандартное отклонение s. Когда показа-

тель воспроизводимости Ср приближается к значению 0,67, высока вероятность появления брака. Это может означать, что имеются отклонения в технологическом процессе, контроль процесса неудовлетворителен и т.д. Необходимо провести немедленное исследование факторов, влияющих на разброс, и принять меры к улучшению состояния процесса. Вместе с тем нужно наладить строгий контроль процесса и провести сплошной контроль выпускаемых изделий с целью недопущения брака.

3.3. Рабочее задание

По данным табл. 3.3 – 3.5, в которых представлены выборки результатов контроля количественных показателей свойств продукции (n = 160) и табл. 3.8

– 3.10, в которых представлены выборки результатов контроля качественных показателей продукции (количество выборок k = 20, объем каждой выборки n = 50) необходимо произвести их статистическую обработку и графическую интерпретацию.

Подгруппа студентов разбивается на 3 звена, каждое звено получает задание на конкретные виды продукции.

Задание 1. Произведите статистическую обработку и графическую интерпретацию результатов измерения размеров (табл. 3.3) и контроля дефектности керамической плитки (рис. 3.2).

Задание 2. Произведите статистическую обработку и графическую интерпретацию результатов измерения средней плотности образцов газосиликата (табл. 3.4) и результатов контроля дефектности газосиликатных стеновых бло-

ков (рис. 3.3).

Задание 3. Произведите статистическую обработку и графическую интерпретацию результатов измерения прочности при сжатии контрольных образцов бетона (табл. 3.5) ирезультатовконтролядефектноститротуарнойплитки(рис. 3.4).

20