|
|
|
|
Одной из важнейших составных частей управления качеством продукции в процессе производства является контроль качества изготавливаемой продукции и технологических процессов ее изготовления. Наиболее совершенные и рациональные способы организации такого контроля основаны на использовании статистических методов.
При применении в производстве высокопроизводительного технологического оборудования одним из важнейших требований, предъявляемых к качественным параметрам изготавливаемой продукции, является требование однородности, характеризуемой заданным допуском. Для обеспечения этой однородности необходимо систематически следить за качеством продукции, не допуская внезапной разладки оборудования, которая может привести к массовому браку*. Однако систематический контроль не может быть сплошным, т.к. его трудоемкость превысила бы трудоемкость изготовления. Такой систематический контроль можно осуществить с помощью статистических методов, которые позволяют не только контролировать качество продукции*, но и по нему судить о качестве технологического процесса и осуществлять регулирование последнего.
Суть статистических методов контроля состоит в том, что заключение о качестве изготовленной продукции и технологического процесса делают по результатам выборочного контроля параметров производимой продукции. Для того, чтобы вовремя выявить нарушения в ходе процесса, необходимо периодически брать пробы (выборки), осуществлять измерение их параметров и в зависимости от результатов измерений либо продолжать процесс (если отклонений не выявлено), либо (если выявлены отклонения) остановить его и осуществить подналадку.
Данные измерений заносят в контрольную карту и по расположению данных в контрольной карте делают вывод о качестве технологического процесса, а именно - выход контролируемой статистической характеристики за границу регулирования является сигналом о разладке данного технологического процесса.
Метод контрольных карт основан на теории вероятностей и математической статистики. При этом исходят из следующих основных положений.
В процессе производства невозможно получить всю продукцию тождественного качества. Изменение параметров продукции, колеблющееся в определенных пределах, называется рассеянием (распределением) параметров и отражает закономерности определенного технологического процесса. Рассеяние параметров вызывается комплексом случайных и систематических причин, которые действуют в процессе производства и определяют погрешности технологического процесса.
Как показывает практика, большинство технологических параметров распределяются по закону нормального распределения Гаусса: размеры, объемы, температура, твердость, масса и др. Может быть и равномерное распределение. Реже встречается распределение по закону Максвелла, который отражает одностороннее распределение параметров: биение, дисбаланс, неперпендикулярность и др.
Группа предметов, объединенных каким-либо качественным или количественным признаком, называется статистической совокупностью. Предметы, ее образующие, называются членами совокупности, число членов образует объем совокупности.
Часть членов статистической совокупности, отобранная из нее для получения сведений о всей совокупности, называется выборочной совокупностью (выборкой). Число членов выборки образует ее объем. Различают выборки: малые (< 25) и большие (>= 25).
На основании закона больших чисел утверждают, что если генеральная (статистическая) совокупность подчиняется определенному закону рассеяния, то и выборка при достаточном её объеме подчиняется тому же закону и наоборот.
Как известно, основными статистическими характеристиками нормального распределения являются:
Беря выборку из статистической совокупности и вычисляя ее статистические характеристики и , считают, что они являются оценками характеристик всей совокупности, т.е. 0 и 0
График нормального распределения отражает изменение частоты попадания измеряемой величины в соответствующий интервал значений. Для того, чтобы сделать заключение о наличии брака в контролируемой партии предметов, нужно сопоставить практическую зону рассеяния измеряемого параметра ± 3 (в нее попадает 99,73% контролируемых предметов) с полем допуска на этот параметр (рис. 8.7).
Рис. 8.7.
Годными являются все изделия, у которых контролируемый параметр X отклоняется от его номинального значения Xном не более чем на величину допуска /2 (при симметричном поле допуска). Наличие брака обусловливается не только соотношением ширины поля допуска и диапазона рассеяния, но и величиной смещения среднего значения распределения относительно Xном.
Брак может появиться в трех случаях:
При построении контрольных карт необходимо определить:
Контрольные границы (контрольные нормативы) определяются на основе сбора и статистической обработки данных, характеризующих нормальное состояние процесса.
Периодичность отбора выборок или проб устанавливается на основании распределения времени разладки процесса в предшествующем периоде.
Объем выборки или пробы определяется по нормативным таблицам на основании статистических характеристик технологического процесса, требуемой вероятности обнаружения брака и принятой периодичности отбора проб.
Методы статистического регулирования технологических процессов с применение различных контрольных карт стандартизованы в государственных стандартах РФ, международных стандартах и национальных стандартах многих стран.
В производственной практике применяют различные виды контрольных карт, отличающихся характером используемых данных. Наиболее широко применяемыми являются следующие их виды:
Карта средних арифметических значений и размахов. При построении ( - R) - карт анализируемыми статистическими характеристиками контролируемой выборки являются среднее арифметическое значение контролируемого параметра и его размах R, определяемые зависимостями:
R = Xmax - Xmin ,
где Xi - значение i-го замера контролируемого параметра; n - число замеров в выборке; Xmax и Xmin - соответственно максимальное и минимальное значения замеров в выборке.
Полученные значения характеристик выборки наносятся на контрольную карту, состоящую из двух диаграмм (рис. 8.8). На верхней диаграмме настройки предварительно наносятся четыре контрольные границы: Тв и Тн - верхняя и нижняя технические границы, соответствующие границам поля допуска; Рв и Рн - верхняя и нижняя предупредительные границы, определяющие допустимые отклонения средних арифметических значений параметра при нормальном устойчивом процессе. Значения ординат этих границ рассчитываются по зависимостям:
PB = 0 + A · 0
PH = 0 - A · 0
где A - статистические коэффициенты, зависящие от объема выборки; 0 и 0 - статистические характеристики настроенного процесса.
Рис. 8.8. Контрольная ( - R)-карта.
На нижней диаграмме размаха наносятся две контрольные границы: TВR и PВR - верхние техническая и предупредительная границы для размаха, ординаты которых определяются по зависимостям:
TВR = Tв - Tн = ;
PВR = (dn + 3Tn) 0 ,
где dn и Tn - коэффициенты, зависящие от объема выборки.
В процессе производства в заданное время из партии контролируемых предметов берется случайная выборка установленного объема, вычисляются характеристики измеряемого параметра и R и наносятся на соответствующие диаграммы в виде точек. По положению контрольных точек на диаграммах делается заключение о качестве продукции и технологического процесса:
Выход средних значений за контрольные границы указывает на смещение центра настройки, выход же размахов за ограничения даже при сохранении центра настройки указывает на потерю точности.
Карта медиан и крайних значений. В (M - X)-карте мерой настроенности процесса является медиана (срединное значение упорядоченного по возрастанию или убыванию ряда чисел), а мерой точности - крайние значения параметра Xmax и Xmin в выборке.
Контрольная карта содержит одну совмещенную диаграмму (рис. 8.9), на которую наносятся шесть контрольных границ: Tв и Tн - верхняя и нижняя технические границы; Pвм и Pнм - верхняя и нижняя предупредительные границы для медианы; Pвк и Pнк - верхняя и нижняя предупредительные границы для крайних значений выборки. Значения ординат этих границ рассчитываются по зависимостям:
Pвм = 0 + Kм· 0;
Pнм = 0 - Kм· 0;
Pвк = 0 + Kк· 0;
Pнк = 0 - Kк· 0,
где Kм и Kк - коэффициенты, зависящие от объема выборки.
На диаграмму точками наносят крайние значения контролируемого параметра в выборке Xmax и Xmin (или все значения), а крестиком (или другим знаком) отмечают срединное значение параметра - медиану .
Рис. 8.9. Контрольная (M - X) - карта.
На основании анализа полученной диаграммы делают заключение о качестве процесса: Если медиана не выходит за контрольные границы Pвм и Pнм, а крайние значения выборки - за пределы границ Pвк и Pнк, то технологический процесс считается нормальным, а вся продукция, изготовленная после предыдущей проверки - годной. При нарушении одного из указанных условий процесс считается неудовлетворительным и требующим подналадки, а в случае выхода хотя бы одного из значений за технические границы Tв и Tн вся продукция, изготовленная между проверками, подлежит сплошному контролю и разбраковке.
Рассмотренные методы составления контрольных карт используются в тех случаях, когда показатели качества могут быть выражены количественными данными (размеры, масса, твердость и т.д.). В тех случаях, когда контролируемые параметры характеризуются качественными оценками (равномерность окрашивания, степень загрязнения и т.д.), обычно применяется другой вид контрольных карт, которые называются картами контроля по альтернативному признаку (P - карты). В таких случаях качество определяется двумя оценками: "качественно" и "некачественно". В процессе контроля подсчитывают число дефектных изделий в выборке, определяют долю (процент) дефектной продукции и наносят ее значение на контрольную карту, на которую предварительно нанесена граница, соответствующая допустимой доле дефектной продукции. Если фактическая доля дефектных изделий в выборке превышает допустимое значение брака, то процесс нуждается в регулировке.
C - карта отличается от P-карты тем, что с ее помощью контролируется число дефектов, например, число царапин на поверхности изделия и т.п. Подсчитывается суммарное число дефектов в выборке, сравнивается с допустимым и делается вывод о качестве изготовленных изделий и качестве технологического процесса.