Статистические методы регулирования технологических процессов

                                                 Содержание

 

Введение……………………………………………………………………….….3

1 Статистические методы регулирования технологических процессов ……..4

2 Предварительный анализ состояния технологического процесса…….…….6

3 Анализ структуры поставщиков и выбор оптимального поставщика……...8

Описание объекта и  цель исследования…………………………………….…..8

4 Классификация поставщиков ………………………………………………..13

Заключение………………………………………………………………..……..18

Список использованной литературы………………………………………......20

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                  Введение

 

Любая продукция или услуга есть результат некоторого процесса. Под процессом подразумевают  совокупность взаимосвязанных ресурсов и деятельности, которая преобразует  входящие элементы в выходящие. Причем к ресурсам относятся персонал, оборудование, материалы, технология (методы и средства), окружающая среда, информация. По существу, процесс представляет собой взаимодействие людей, оборудования, материалов, методов и среды, в результате которого производится продукция или оказываются услуги.

 Все процессы и их  результаты подвержены изменчивости  – вариабельности. Поэтому при решении задач статистического управления процессами исходят из того, что как в производственных, так и в любых других процессах, всегда имеют место изменения или вариации, проявляющиеся в отклонении от целевых значений каких-либо параметров, характеризующих процесс.

 При естественном ходе  процесса его изменчивость обычно  обусловлена влиянием множества  разнообразных случайных (обычных)  неконтролируемых причин. Каждая  из таких постоянно присущих  причин составляет незначительную  долю общей изменчивости, и ни  одна из них не значима сама  по себе. Тем не менее, сумма  всех этих случайных причин  изменчивости процесса измерима, и предполагается, что она внутренне  присуща процессу. Исключение или  уменьшение влияния обычных причин  требует управленческих решений  и выделения ресурсов на улучшение  процесса и в ряде случаев  оказывается экономически нецелесообразным  или технически невозможным.

 Основными задачами  статистического управления процессами  являются:

 обеспечение и поддержание  процессов на приемлемом и  стабильном уровне, гарантирующем  соответствие продукции и услуг  установленным требованиям;

 своевременное распознавание  перехода процесса в статистически  неуправляемое состояние;

обнаружение неслучайных (особых) причин изменчивости процесса и принятие надлежащих мер для исключения или  ослабления их влияния на ход процесса;

исключение излишнего  управления процессом, находящимся  в статистически управляемом  состоянии, и случаев непринятия необходимых действий при переходе процесса в статистически неуправляемое  состояние.

 Простым и эффективным  средством статистического управления  процессами являются контрольные  карты, которые отражают текущее  состояние процесса, дают возможность  производить оценку степени изменчивости  процесса, определять наличие статистической  управляемости процесса и оказывают  помощь в достижении такой  управляемости [5].

1 Статистические методы регулирования технологических процессов

 

Задача статистического  регулирования технологического процесса состоит в том, чтобы на основании  результатов периодического контроля выборок малого объема приходить  к заключению: "процесс налажен" или "процес разлажен".

Выявление разладки технологического процесса основано на результатах периодического контроля малых выборок, осуществляемого по количественному или альтернативному признакам. Для каждого из этих способов контроля используются свои статистические методы регулирования.

Контроль по количественному  признаку заключается в определении  с требуемой точностью фактических  значений контролируемого параметра  у единиц продукции из выборки. Фактические  значения контролируемого параметра  необходимы для последующего вычисления статистических характеристик, по которым  принимается решение о состоянии  технологического процесса. Такими характеристиками являются медиана и выборочное среднее; квадратическое отклонение и размах (определения см. в Электронном статистическом словаре).

Первые две характеристики - характеристики положения, а последние  две - характеристики рассеивания случайной  величины Х.

Контроль по альтернативному  признаку заключается в определении  соответствия контролируемого параметра  или единицы продукции установленным  требованиям. При этом каждое отдельное  несоответствие установленным требованиям  считается дефектом, а единица  продукции, имеющая хотя бы один дефект, считается дефектной.

При контроле по альтернативному  признаку не требуется знать фактическое  значение контролируемого параметра - достаточно установить факт соответствия или несоответствия его установленным  требованиям. Поэтому можно использовать простейшие средства контроля: шаблоны, калибры, контроль по образцу и др.

Решение о состоянии технологического процесса принимается в зависимости  от числа дефектов или числа дефектных  единиц продукции, обнаруженных в выборке.

Каждый из перечисленных  способов контроля имеет свои преимущества и свои недостатки. Преимущество контроля по количественному признаку состоит  в том, что он более информативен (по сравнению с контролем по альтернативоному признаку) и поэтому требует меньшего объема выборки. Однако такой контроль более дорогой, поскольку для него необходимы такие технические средства контроля, которые позволяют получать фактические значения контролируемого параметра. Кроме того, для статистического регулирования при контроле по количественному признаку необходимы вычисления, связанные с определением статистических характеристик.

Преимущество контроля по альтернативному признаку заключается  в его простоте и относительной  дешевизне, поскольку можно использовать простейшие средства конртоля или визуальный контроль. К недостаткам такого контроля относится его меньшая информативность, что требует значительно большего объема выборки при равных исходных данных.

С учетом изложенных фактов выбирают тот или иной способ контроля для статистического регулирования. Рассмотрим суть статистических методов  регулирования технологических  процессов.

Любой контролируемый параметр по своей природе является случайной  величиной, поскольку он может принять  то или иное значение, причем заранее  нам неизвестное.

Случайная величина (показатель качества - масса, диаметр отверстия, вала и пр.) может быть, в частности, непрерывной или дискретной. Например, диаметр вала представляет собой  непрерывную случайную величину, которая теоретически может принимать  все значения в интервале, ограниченном допуском, скажем, между 34,5 и 35,5 мм. Непрерывную  величину мы получаем при контроле качества продукции по количественному  признаку с помощью измерительных  средств, позволяющих получить значение контролируемого параметра с  большой точностью.

Дискретную величину мы получаем, например, при контроле качества продукции  по альтернативному признаку "годен" или "не годен". В результате такого контроля мы подсчитываем число дефектных единиц или число дефектов. При этом нас не интересует истинное значение параметра Х, достаточно лишь установить соответствует ли оно установленному требованию или нет.

Наиболее часто применяемым  при решении задач статистического  контроля качества распределением непрерывной  случайной величины Х является нормальное распределение.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 Предварительный анализ состояния технологического процесса

При отклонении от заданного  значения , а также при увеличении (среднее квадратическое отклонение) увеличивается доля дефектной продукции P, что свидетельствует о разладке технологического процесса.

На стадии предварительного анализа состояния технологического процесса необходимо оценить параметры  и . Для этого надо отобрать на контроль определенное количество единиц продукции. Чем большее число единиц продукции будет проконтролировано, тем более точной будет оценка этих параметров. Продукцию на контроль следует отбирать при нормальном ходе производства, т.е. при надлежащем качестве сырья и при отлаженном оборудовании.

При этих условиях мы получим  оценки параметров и при налаженном состоянии технологического процесса, т.е. и . Зная эти значения, мы можем определить вероятную долю дефектной продукции при налаженном состоянии технологического процесса.

Рис.1. Кривая плотности нормального  распределения

На рис.1 показана полученная кривая плотности нормального распределения, расположенная в пределах поля допуска, ограниченного нижним предельным значением и верхним предельным значением . Известно, что вся площадь под кривой нормального распределения равна 1. Площадь под кривой между двумя предельными значениями и представляет собой ту долю всей совокупности (принятой за 1), для которой значения Х лежат в пределах поля допуска, т.е. долю годной продукции q. Эта доля определяется как вероятность того, что случайная величина Х примет значение в пределах

где Ф(х) - функция нормального распределения;

P = 1 - q - доля дефектной продукции.

Из формулы (1) видно, что  доля годной продукции зависит от допуска, а также от значений

и Ясно, что чем больше будет поле допуска, тем больше будет доля годной продукции, и наоборот, тем большим будет значение , тем меньшей будет доля годной продукции и тем большей будет доля дефектной продукции P. Сказанное можно проиллюстрировать рис.1, если сравнить площади под нормальными кривыми в пределах поля допуска при различных значениях: 0,5; 1; 2. С другой стороны, чем больше будет отклоняться от значения (при неизменном ), тем меньшей будет доля годной продукции и тем большей будет одля дефектной продукции P. Сказанное представлено на рис.2

Рис.2. Изменение доли дефектной  продукции при разладке процесса

Из иллюстрации ясно, что  при заданном допуске для уменьшения доли дефектной продукции P необходимо добиваться, чтобы, во-первых, значения не отклонялись от значений , которое обычно принимают равным середине допуска; во-вторых, чтобы значение не увеличивалось. Этого можно добиться путем своевременной поднадладки оборудования.

Используя формулу (1), можно  определить долю годной продукции при  налаженном производстве, подставляя значения ; . Если мы хотим определить долю годной продукции при разлаженном производстве, то следует в формулу подставить значения , .

Пример 1. Задано поле допуска, ограниченное предельными значениями: верхним = 22,2 мкм и нижним = 17,8 мкм и = 1 мкм.

Требуется при этих условиях определить вероятную долю дефектной  продукции P.

Решение. Определяем долю годной продукции: =

q = Ф(2,2) - [1 - Ф(-2,2)] = 2Ф(2,2) - 1.

С помощью таблицы функции  нормального распределения получим 

q = 2Ф(2,2) - 1 = 2*0,9861 - 1 = 1,9722 - 1 = 0,9722.

Доля дефектной продукции 

P = 1 - q = 1 - 0,9722 = 0,0278, в процентах P - 2,78%.

Пример 2. Используя данные примера 1, определить, как изменится  доля дефектной продукции P при условии, что после ремонта оборудования уменьшилась с 1 мкм до 0,8 мкм.

Решение. Определим долю дефектной продукции Р:

Р = 1 - q = 1 - Ф(2,75) + Ф(-2,75) = 2 - 2Ф(2,75) = 2 - 2 * 0,997 = 0,006, или Р = 0,6%.

При = 1 дефектная продукция составляла 2,78%, при уменьшении до 0,8 мкм она уменьшилась до 0,6%, т.е. процент брака снизился в 4,6 раза.

Приведенные примеры подтверждают, что чем меньше будет и чем меньше будет отклонение математического ожидания от , тем меньшей будет доля дефектной продукции.

Не менее важной характеристикой  технологического процесса является его  стабильность, заключающаяся в способности  сохранять значения , неизменными в течение некоторого времени.

Основная цель предварительного анализа состояния технологического процесса состоит в том, чтобы  на основе полученных результатов в  случае необходимости привести процесс в статистически управляемое состояние.

В настоящее время существует большое разнообразие статистических методов регулирования технологических  процессов. Статистичечкое регулирование технологических процессов удобно осуществлять с помощью контрольных карт (модуль Контрольные карты в STATISTICA), на которых отмечают значения определенной статистики, полученной по результатам выборочного контроля. Такими статистиками являются среднее арифметическое медиана , среднее квадратическое отклонение S, размах R, доля дефектных единиц продукции Р и др. На контрольной карте отмечают границы регулирования, ограничивающие область допустимых значений статистики.