Межотраслевые системы (комплексы) стандартов

при разработке продукции — процессов  создания образцов и технической  документации, необходимых для организации  промышленного производства;

постановке продукции на производство — совокупности мероприятий по организации  промышленного производства.

В составе системы есть ГОСТ 15.009 на непродовольственные товары, распространяющийся на товары хозяйственного и культурно-бытового назначения. В соответствии с рекомендациями этого стандарта опытные образцы  продукции следует подвергать комплексной  оценке потребительских свойств  и приемочным испытаниям, в первую очередь на безопасность. Разработчик  товара должен подготовить документ, определяющий требования к качеству: стандарт, ТУ, техническое описание (ТО). В приложении к стандарту  излагаются требования к ТО и образцам-эталонам. Образец-эталон предназначен для сравнения  с ним массовой (серийной) продукции, в первую очередь по художественно-эстетическим показателям.

Стандарты, обеспечивающие качество продукции на стадии эксплуатации. В эту группу входят стандарты  на эксплуатационные документы (ЭД) —  руководства по эксплуатации, паспорта, этикетки. Рядовому потребителю они  известны как товаросопроводительные документы. Основополагающим стандартом является ГОСТ 2.601—95 «ЕСКД. Эксплуатационные документы». В нем определяются требования к структуре и содержанию ЭД на изделия сложной техники. В частности, стандарт обязывает изготовителей  выделять в ЭД раздел «Указания по технике безопасности», а в самом разделе акцентировать внимание пользователей на выполнение отдельных правил эксплуатации за счет предостерегающих указаний типа «Запрещается!», «Помните!». Чем грамотнее составлен ЭД, тем эффективнее потребитель подключается к управлению качеством товара, ведь известно, что 20% случаев преждевременного отказа бытовой техники на этапе эксплуатации связаны с нарушением правил эксплуатации.

Рассматриваемый стандарт распространяется как на продукцию производственного  назначения, так и на товары народного  потребления. В развитие ГОСТ 2.601 разработан ГОСТ Р 51772—2001. «Аппаратура радиоэлектронная бытовая. Эксплуатационные документы. Виды и правила выполнения».

В последние годы эта группа стандартов пополнилась отечественными стандартами (25), в которых содержатся требования к форме и содержанию Инструкций по применению потребительских товаров.

Стандарты на системы качества. Требования к системам качества впервые были установлены в 1987 г. в четырех стандартах ИСО серии 9000—ИСО : 9000—9004. В 1994 г. после внесения изменений появилась вторая версия стандартов.

В 2000 г. была утверждена третья версия стандартов:

ИСО 9000:2000 «Системы менеджмента качества». Основные положения и словарь;

ИСО 9001:2000 «Системы менеджмента качества». Требования;

ИСО 9004:2000 «Системы менеджмента качества». Рекомендации по улучшению деятельности.

Основополагающими являются стандарты  ИСО 9001 и 9004, которые в третьей  версии полностью гармонизированы  между собой по структуре и  содержанию и называются «согласованной парой». При этом в каждом разделе  ИСО 9004 в рамке содержится текст  соответствующего раздела ИСО 9001. Однако, несмотря на такую согласованность, назначение стандартов различно: ИСО 9001 устанавливает требования к системе менеджмента качества и используется для целей сертификации; ИСО 9004 предоставляет методическую помощь по системе менеджмента качества для улучшения деятельности организации в целом.

Стандарты ИСО 9001 и 9004 запланированы  как совместимые со стандартами  других систем, в частности, с ИСО 14001 и 14004 соответственно, регламентирующими  системы управления охраной окружающей среды.

Требования, содержащиеся в ИСО 9001, являются общими для всех организаций, независимо от их вида, размера и  выпускаемой продукции или оказываемой  услуги. Там же, где какие-либо требования ИСО 9001 из-за особенностей Но следует иметь в виду, что исключать можно только те требования, которые изложены в одном разделе «Процессы организации и ее продукции не могут быть применены, их можно исключить. жизненного цикла продукции», и только в случае, если они не влияют на способность организации выпускать продукцию, отвечающую требованиям потребителей и соответствующим регламентам.

В 2001 г. введены в действие стандарты по системам качества в отдельных отраслях: ГОСТ Р 51705 по управлению качеством пищевых продуктов; ГОСТ Р 51814 — по системам качества в автомобилестроении.

 

 

 

2. Точность геометрических параметров измерения детали

 

1. Основные положения точности геометрических параметров измерения. Погрешности и их виды.

 

Точность геометрических параметров является комплексным понятием, включающим в себя: 

 
— точность размеров элементов деталей;  
— точность геометрических форм поверхностей элементов деталей;  
— точность взаимного расположения элементов деталей;  
— шероховатость поверхностей деталей (микрогеометрия);  
— волнистость поверхностей (макрогеометрия).

 

Точность - это степень соответствия действительных значений геометрических параметров их заданным (расчетным) значениям. Мерой точности является погрешность.

За расчетные размеры отверстий  принимают их наименьшие предельные размеры, для валов - наибольшие предельные размеры.

Образование погрешностей геометрических параметров вызывается действием множества  конструктивно-технологических факторов, проявляемых в процессе изготовления изделий, например:  
— погрешности изготовления оборудования и технологической оснастки и их износ в процессе эксплуатации;  
— погрешности и износ рабочих и измерительных инструментов;  
— упругие деформации и вибрации системы станок - приспособление - инструмент - деталь, возникающие при выполнении технологических процессов обработки;  
— тепловые деформации рабочих инструментов и обрабатываемых деталей;  
— погрешности базирования и установки деталей на станках;  
— погрешности настройки оборудования;  
— нестабильность физико-механических характеристик материала обрабатываемых деталей;  
— неодинаковость припусков на обработку;  
— характер напряженного состояния заготовок;  
— форма, размеры и масса обрабатываемых деталей;  
— квалификация рабочих-исполнителей.

 

Погрешности геометрических параметров обрабатываемых деталей, возникающие  под действием указанных факторов, разделяют по характеру причинно-следственных связей их проявления на систематические, случайные и грубые.

 

Систематическими называют погрешности, постоянные по абсолютному значению и знаку или закономерно изменяющиеся в зависимости от одного или нескольких неслучайных факторов.

 

Примерами образования постоянных по величине систематических погрешностей в размерах обрабатываемых деталей  являются погрешности, вызываемые неточностью  параметров станков, например отклонение от параллельности линии центров  токарного станка и направляющих станины; неточностью размеров сверл, используемых для сверления в  детали отверстий; неточностью размеров заготовок и станочных приспособлений, в которые устанавливают заготовки; наличием систематических погрешностей в измерительных средствах и  др.

 

К числу закономерно изменяющихся во времени систематических погрешностей относятся погрешности, вызываемые износом рабочих и измерительных  инструментов, технологического оборудования и различных приспособлений.

 

Случайные погрешности определяются факторами, носящими случайный характер; они имеют различные значения; при обработке каждой детали могут  изменяться в пределах обрабатываемой поверхности, численное значение которых  заранее установить нельзя.

 

Случайные погрешности являются следствием таких факторов, как, например, неравномерный  припуск на обработку, вызванный  погрешностями размеров заготовки, или неодинаковая твердость обрабатываемого  материала в пределах обрабатываемой поверхности детали. Такие погрешности  возникают также при обработке  разных одноименных деталей. При  этом в процессе обработки будут  изменяться силы резания и вызванные  ими упругие деформации станка, инструмента  и самой детали.

 

Случайные погрешности возникают  в связи с погрешностями Установки  каждой детали на станке, что обусловлено  погрешностями предшествующей обработки  детали, ошибками рабочего и т.д.

Грубыми называют погрешности, явно искажающие результаты наблюдений.

 

2.1.1 Случайные погрешности. 
Статистическая устойчивость распределения наблюдений.

 

При наличии случайных погрешностей измерений прибегают к многократным наблюдениям и последующей статистической обработке их результатов. При этом результаты наблюдений и измерений  и случайные погрешности рассматриваются  как случайные величины, то есть величины, которые характеризуют случайное явление и в результате измерений принимают то или иное значение. Обработка результатов таких наблюдений возможна, если их рассеивание обнаруживает определенные статистические  закономерности. Если же результаты наблюдений разбросаны произвольно, то использовать какие-либо способы обработки таких наблюдений  и получить результат измерения не представляется возможным.  
Поэтому при формулировании конкретной задачи измерений и при получении результатов наблюдений необходимо прежде всего проверить наличие закономерностей в распределении наблюдений. Если такие закономерности обнаруживаются, то распределение наблюдений обладает статистической устойчивостью и для их обработки  возможно применение методов теории вероятностей и математической статистики. При этом необходимо отметить, что обнаружение статистических закономерностей в распределении результатов наблюдений проводится после исключения из них всех известных систематических погрешностей.

 

 

2.1.2 Дифференциальные и интегральные законы распределения случайной величины.

 

Случайная величина наилучшим  и исчерпывающим образом характеризуется  в теории вероятностей законом ее распределения. Этот закон устанавливает связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими этим значениям вероятностям их появления. Существует две формы описания закона распределения случайной величины - дифференциальная и интегральная. Причем, в метрологии в основном используется дифференциальная форма - закон распределения плотности вероятностей случайной величины. 
Дифференциальный закон распределения характеризуется плотностью распределения вероятностей f(x) случайной величины х. Вероятность Р попадания случайной величины в интервал от х1 дох2 при этом дается формулой:  
 
Графически эта вероятность представляет  собой отношение площади под кривой f(x) в интервале от х1 до х2 к общей площади, ограниченной всей кривой распределения. Как правило, площадь под всей кривой распределения вероятностей нормируют на единицу. 
В данном случае представлено распределение непрерывной случайной величины. Кроме них существуют и дискретные случайные величины, принимающие ряд определенных значений, которые можно пронумеровать.   
Интегральный закон распределения случайной величины представляет собой функцию F(x), определяемую формулой 
 
Вероятность, что случайная величина будет меньше х1 дается значением функции F(х) при х = х1 : 
  
 
Хотя закон распределения случайных величин является их полной вероятностной характеристикой, нахождение этого закона является довольно трудной задачей и требует проведения многочисленных измерений. Поэтому на практике для описания свойств случайной величины используют различные числовые характеристики распределений. К ним относятся моменты случайных величин: начальные и центральные, которые представляют собой некоторые средние значения. При этом если усредняются величины, отсчитываемые от начала координат, то моменты называются начальными, а если от центра распределения – то центральными. 
Начальный момент k-го порядка определяется формулой: 
                                   
Наибольший практический интерес представляет начальный момент первого порядка - математическое ожидание случайной величиныm1 (k=1): 
                              
Математическое ожидание определяет положение центра группирования случайной величины, вокруг которого наблюдается ее рассеяние. Экспериментальной оценкой математического ожидания при многократных измерениях является среднее арифметическое  значение измеряемой величины. 
Центральный момент k-го порядка  определяется формулой: 
                                  
Особую роль играет центральный момент второго порядка. Он называется дисперсией D случайной величины и характеризует рассеяние отдельных ее значений:  
                                    
На практике чаще используется среднее квадратическое отклонение σ (СКО) случайной величины, определяемое формулой: 
                                               
При более подробном изучении распределений случайной величины используются моменты более высоких порядков. Так, любой нечетный центральный момент характеризует асимметрию распределения. Например, третий момент используют для нахождения коэффициента асимметрии кривой распределения относительно математического ожидания. Четвертый центральный момент характеризует остроту вершины кривой распределения.

 

3. Распределение случайных погрешностей и величин.

 

Способы нахождения значений случайной  величины зависят от вида функции  ее распределения. Однако на практике такие функции, как правило, неизвестны. Если же случайный характер результатов  наблюдений обусловлен погрешностями  измерений,  то полагают, что наблюдения имеют нормальное распределение. Это обусловлено тем, что погрешности измерений складываются из большого числа небольших возмущений, ни одно из которых не является преобладающим. Согласно же центральной предельной теореме сумма бесконечно большого числа взаимно независимых бесконечно малых случайных величин с любыми распределениями имеет нормальное распределение. Нормальное распределение для случайной величины х с математическим ожиданием    и дисперсией s  имеет вид:

 
Реально даже воздействие ограниченного  числа возмущений приводит к нормальному  распределению результатов измерений  и их погрешностей. В настоящее время наиболее полно разработан математический аппарат именно для случайных величин, имеющих нормальное распределение. Если же предположение о нормальности распределения отвергается, то статистическая обработка наблюдений существенно усложняется и в таком случае невозможно рекомендовать общую методику статистической обработки наблюдений. Часто даже не известно, какая характеристика распределения может служить оценкой истинного значения измеряемой величины. 
Выше приведено аналитическое выражение нормального распределения для случайной измеряемой величины х. Переход к нормальному распределению случайных погрешностей  осуществляется переносом центра распределений в   и откладывания по оси абсцисс погрешности  .  
Нормальное распределение характеризуется двумя парамет-рами: математическим ожиданием m1 и средним квадратическим отклонением σ.  
При многократных измерениях несмещенной, состоятельной и эффективной оценкой  m1  для группы из n  наблюдений является среднее арифметическое  : 
                                       . 
Нужно сказать, что среднее арифметическое дает оценку математического ожидания результата наблюдений и может быть оценкой истинного (действительного) значения измеряемой величины только после исключения систематических погрешностей. 
Оценка S среднего квадратического отклонения (СКО) дается формулой: 
                                              
Эта оценка характеризует рассеяние единичных результатов измерений в ряду равноточных измерений одной и той же величины около их среднего значения.  
Другими оценками рассеяния результатов в ряду измерений являютсяразмах (разница между наибольшим и наименьшим значением),  модуль средней арифметической погрешности (арифметическая сумма погрешностей, деленная на число измерений) и доверительная граница погрешности (подробно рассматривается ниже). 
СКО является наиболее удобной характеристикой погрешности в случае ее дальнейшего преобразования. Например, для нескольких некоррелированных слагаемых СКО суммы определяется по формуле: 
                                     . 
Оценка S характеризует рассеяние единичных результатов наблюдений относительно среднего значения, то есть в случае, если мы за результат измерений примем отдельный  исправленный результат наблюдений. Если же в качестве результата измерений принимается среднее арифметическое, то СКО этого среднего  определяется по формуле: 
                                    
Нормальное распределение погрешностей имеет следующие свойства: