3.5Оптимизация, контроль и управление качеством сырья, материалов и готовых изделий.

Качество представляет собой совокуп­ность характеристик объекта, относящихся к его способности удов­летворять установленные и предполагаемые потребности. Все эти элементы определяют требования к качеству изделия, которые кон­кретно воплощены на этапе проектирования в технической характе­ристике изделия, в конструкторской документации, в технических условиях, предусматривающих качество сырья, конструктивные раз­меры и т.д. (табл. 10).

Элементы, составляющие качество, называются показате­лями качества - количественная характеристика одного или не­скольких свойств продукции, составляющих ее качество (ГОСТ 15467), рассматриваемая применительно к определенным условиям ее создания и эксплуатации или потребления.

Для управления качеством продукции и его повышения необходимо оценить уровень качества. Область деятельности, связанная с количественной оценкой качества продукции, называется квалиметрией. Оценка уровня качества продукции является основой для выработки необходимых управляющих воздействий в системе управления качеством продукции.

Обоснование выбора номенклатуры показателей качества производится с учетом:

=> назначения и условий использования продукции

=> анализа требований потребителя

=> задач управления качеством продукции

=> состава и структуры характеризуемых свойств

=> основных требований к показателям качества.

Таблица 10

Влияние суммарных затрат по этапам жизни изделия

Этап жизни изделия	Доля в сум- марных затрат (в %)	Влияние этапа на суммарные затраты (в%)
Исследование и разработка	1-6	60-80
Производство	40-45	5-10
Доведение до ввода в эксплуатацию	5-15	20-30
Эксплуатация	40-54	15-25

Резиновые смеси являются многокомпонентными системами, свойства которых зависят от большого числа различных факторов. Нахождение оптимального соотношения всех компонентов и пара­метров технологических процессов является сложной научно-технической задачей. В связи с микро- и макронеоднородностью резин, которая является следствием строения самого каучука и не­равномерного распределения в нём других ингредиентов, полуфаб­рикатов и готовых изделий их физические, механические и другие характеристики меняются от одного объекта к другому, а также при повторных испытаний. Поэтому лабораторные и производственные испытания дают оценку фактическим свойствам изделия с опреде­ленной степенью точности (погрешности) и надежности (вероятно­сти, достоверности), зависящей от объема испытаний, свойств мате­риала, условий испытаний и других факторов.

Влияние индивидуальных особенностей оператора усугубля­ет погрешности измерений, а проведение испытаний на различных образцах одного итого же прибора приводит к дополнительным по­грешностям.

Эти погрешности носят название случайных. На практике при проведении большого числа идентичных испытаний, помимо случай­ных, можно выявить систематические погрешности. Для них может быть установлена определённая закономерность их изменения, учёт которой приводит к поправкам результатов и уточнению. Системати­ческая погрешность может явиться также следствием неисправности прибора и может быть найдена при сопоставлении результатов ис­пытания на нескольких идентичных приборах.

Закономерности проявления случайных погрешностей опи­сываются теорией вероятности. Для их оценки необходимо произве­сти большое число по возможности одинаковых испытаний и харак­теризовать полученные результаты статистическими методами.

Переменная у находится в статистической зависимости от х, если: а) каждому значению аргумента х соответствует ряд распределения у и б) с изменением х эти ряды закономерно изменяются.

Если же с изменением х ряды распределения функции у не изменяются или изменяются случайно, то у статистически не зависит от х.

Статистическая обработка результатов испытаний позволяет не только правильно оценить характеристики изучаемых веществ, но и даёт возможность прогнозировать надёжность и долговечность изделий в реальных условиях эксплуатации. Статистические методы позволяют научно обосновать требования к свойствам исходного сырья и нормативы на готовые изделия; оценить влияние технологи­ческих параметров на стабильность и абсолютный уровень механи­ческих и других свойств полуфабрикатов и конечной продукции.

Вся информация о качестве каучука, связанная с Fразр, "условная прочность при разрыве", со­держится в достаточно большом числе N значений Fразр, определён­ных в одинаковых условиях. Число N считается достаточным, если все характеристики, определяемые из N результатов определения Fразр, не изменяются при дальнейшем увеличении испытаний: 2N, ЗN, и т.д. В этом случае N значений Fразр называются "существенной выборкой", или "представительной выборкой".

С использованием N значений Fразр можно построить плот­ность функции распределения данной величины Fразр., а из функции распределения - все остальные требуемые стандартами (отечест­венными или зарубежными) характеристики. В их число входят:

- оценка достаточности N значений Fразр. для построения функции

распределения с требуемой точностью;

- среднее значение измеряемой величины, в нашем случае - среднее значение условной прочности;

- среднеквадратичное отклонение измеряемой величины от её среднего значения;- коэффициент вариации измеряемой величины, характеризующий

отклонение среднеквадратичного отклонения к среднему значе­нию измеряемой величины;

- число испытаний, которое нужно провести, чтобы получить среднее значение измеряемой величины с требуемой точностью при

заданной доверительной вероятности и т.д.

Существующие методы оценки производственного качества резиновых смесей основаны на определении ряда показателей по соответствующим ГОСТ и ТУ. Нормы на эти показатели должны ус­танавливаться, как правило, на основе статистической обработки по правилу X ± 2σ , где X - средняя арифметическая величина резуль­татов Х1 Х₂, Х_3: ... , Хs, которая равна:

где п - число соответствующих результатов. Разброс (рассеяние) показателя X, около своего среднего зна­чения X характеризуется средним квадратичным значением Sn:

Доверительный интервал= ± Sn t(n-1)), где t(n-1) - коэф.Стьюдента.

Если распределение результатов (нормальное) описывается законом Гаусса, то число n; значений X, должно удовлетворять выражению

Функция нормального распределения описывает закономер­ности изменения характеристик, подверженных случайному влиянию многих факторов, действующих в разных направлениях таким обра­зом, что ни один из факторов не оказывает преобладающего дейст­вия. Кривая нормального распределения показана на рисунке 10.

Рис.10. Кривая нормального распределения.

В интервале X ± σ лежит 68% всех значений; в интервале X ± 2 σ лежит 95%, а в интервале X ± З σ лежит 99.7%. Результаты, отклоняющиеся от наиболее часто встречающегося значения более чем на З σ, практически очень редки. Наиболее часто встречающимся результат близок к X . Таким образом, получить значения, которые выше или ниже .X ± З σ, маловероятно, и если такие значения полу­чены, их считают ошибочными и не принимают во внимание.

Итак, если распределение результатов является нормаль­ным, средняя арифметическая величина X и среднее квадратичное отклонение от достаточны для его описания.

Рассмотрим оценку качества по плотности распределения. Одним из способов графического изображения является гистограм­ма, которая отражает состояние качество проверенной партии изделий и помогает разобраться в состоянии качества изделий в гене­ральной совокупности, выявить положение среднего значения и ха­рактер рассеивания/

Обычно число измеряемых единиц берется в пределах 100, но их должно быть не менее 50 (табл. 11).

Таблица 11Статистические данные вязкости (ML) резиновой смеси для беговой части протектора на основе каучука SVR-3L

n	ML	n	ML	n	ML	n	ML	n	ML
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14	64.6 64 65.3 65.2 61.7 64.8 64.2 63.9 66.6 68.6 62.6 63.3 67.6 69.1	15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28	69.4 64.5 65.2 66.3 66.4 65.4 68.2 66.7 68.2 65.4 65.5 64.5 67.5 66.7	29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42	64.5 66.3 67.1 64.9 66.5 64 65.2 64.2 64.1 67.5 65.4 66.5 64.9 65.5	43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56	64 63.6 66.3 64.5 67.1 68.6 66.8 68.8 64.8 64.9 64.6 61.9 66.2 62.5	57 58 59 60 61 62 63 64 65 66	65 64.2 68.2 67 65.6 65.3 63 61.1 60.1 64.7
Ширина допуска максимальное значение минимальное значение среднее значение среднее квадратичное отклонение интервал (h)					60-70 69.4 60.1 65.4 1.9 8.1

Находят Хmin и X max, размах R= (Xman - Xmix), широту ин­тервала устанавливают граничные значения интервалов, наименьшее граничное значение для первого участка X mix -

последующие границы получают прибавлением n, строят

гистограмму зависимости частоты от границ интервалов показателя и определяют статистические параметры.