Статистический контроль качества

Автор: Майкова П.Н., Майкова Е.Н.

Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka

Статья в выпуске: 4 (68), 2022 года.

Бесплатный доступ

В данной статье рассматриваются статистические методы, которые являются важными инструментами для эффективного управления процессами и инновационных решений проблем. Основное внимание статистических методов уделяется предотвращению дефектов, возникающих в процессе производства.

Статистический контроль качества, статистические методы, качество, инструменты качества, парето

Короткий адрес: https://sciup.org/140292412

IDR: 140292412

Текст научной статьи Статистический контроль качества

Метод SQC считается инструментом управления, таким как учет затрат, изучение времени и движения и контроль бюджета. Его вклад заключается в повышении качества продукции и снижении себестоимости. Статистический подход к поведению переменной качества является необходимым условием для принятия метода SQC, и это делается путем взятия и анализа образца через регулярные интервалы времени или пространства или любой производственной последовательности. Если берется большое количество выборок, результаты можно сгруппировать в виде частотного распределения или гистограммы. Если производственный процесс подвергается только систематическим изменениям, то частотное распределение неизменно представляет собой предсказуемый образец.

Сбор данных о качественных характеристиках проб угля может привести к выборочному распределению с математической основой, которая может быть связана с подчеркивающим распределением производственного процесса. Статистики разработали формулы, для описания моделей вариации характеристик качества, обычно встречающихся в любом производственном процессе. Некоторые фундаментальные статистические параметры вычисляются из данных для представления распределения. Чтобы внедрить метод SQC в любой отрасли (например, в угольной промышленности), инженеры и техники по эксплуатации должны обладать техническими знаниями и знать условия, в которых добывается уголь. Должна быть запись об оценке качества путем регулярного отбора проб. Затем следует выполнить расчет статистических параметров на основе последних имеющихся данных. Должны вестись записи: (a) фактическое измерение характеристик качества (например, содержание золы в случае угля), (b) количество проб, отбираемых каждый раз, и (c) частота отбора проб, (d) размер партии и т. д. .

Отбор проб и контроль – Отобрать «n» количество проб (в случае угля более двух из партии) в последовательности во времени или пространстве и проверить каждую пробу на выбранные качественные характеристики; запишите «n» наблюдаемых данных в той последовательности, в которой они были выбраны.

Если модель предотвращения, представленная на рис. 8.4, представляет собой суть SQC, то сбор и анализ данных о процессах и продуктах являются основой, на которой принимаются решения и действия. Поэтому для записи данных SQC необходимо использовать инструменты и методы. Они представляют собой семь простых инструментов контроля качества, первоначально разработанных Исикавой. Семь основных инструментов:

  • -     технологические схемы;

  • -     контрольные листы;

  • -    диаграммы Парето;

  • -     гистограммы;

  • -     причинно-следственные диаграммы;

  • -     диаграммы рассеяния;

  • -     контрольные карты.

Блок-схемы процессов используются для перечисления каждого шага, связанного с производством продукта.

Контрольные/счетные листы

Чековый или подсчетный лист – очень простой инструмент. Они используются для сбора данных о процессе в виде подсчета количества возникновения определенного события, то есть как часто происходит событие? Например, при обработке конкретной детали могут возникнуть четыре возможных типа неисправности. В течение определенного периода времени оператор процесса может заполнить контрольную ведомость дефектных изделий.

В основе анализа Парето лежит то, что небольшой процент типов ошибок будет составлять большой процент от общего числа возникающих ошибок. Правило Парето 80/20 часто выполняется во многих случаях, то есть 80 % всех ошибок происходят из-за всего лишь 20 % типов ошибок, хотя некоторые предполагают, что часто более типичным является разделение. Это позволяет выявить основные проблемы и добиться наибольшего улучшения с наименьшими усилиями.

Гистограммы используются для простого отображения данных, собранных в итоговом листе, в графическом виде. Преимущество гистограммы в том, что любой развивающийся паттерн можно увидеть с первого взгляда.

Диаграммы причин и следствий, которые часто называют диаграммами «рыбья кость» или «исикава», используются для мозгового штурма возможных причин конкретной неисправности или дефекта. Отправной точкой для большинства причинно-следственных диаграмм являются «четыре М» рабочей силы, машин, методов и материалов.

Описательный метод представляет собой набор детальных и общих оценок качества, иногда включающих фрагментарные количественные оценки.

Метод градации представляет собой количественную оценку, при которой эксперты могут количественно выразить качество. Этот метод широко используется в системе образования и в спорте, а также при измерении ряда характеристик в текстильной промышленности.

Метод статистического контроля качества имеет широкое применение в промышленности. Он основан на исчислении вероятностей и математической статистике. Он включает в себя подробные оценки отдельных признаков, а также метод общей оценки.

Статистический контроль качества (SQC) – это применение статистических методов с целью определения того, находится ли данный компонент производства (входа) в допустимых статистических пределах и есть ли какой-либо результат производства (выход), который может быть показан как статистически приемлемый, требуемым спецификациям. С другой стороны, статистический контроль процессов (SPC) представляет собой применение статистических методов с целью определения того, находится ли данный процесс в пределах параметров оперативного контроля, установленных статистическими процедурами.

Деминг, американский эксперт по качеству, который разработал несколько принципов, в основном адаптированных из традиционных принципов управления, и объяснил их простым языком и терминами, которые легко понимались и запоминались японскими рабочими, что помогло преобразовать их сознание качества в приверженность качеству в качестве национального стремления.

Список литературы Статистический контроль качества

  • Шишкин, И.Ф. Метрология, стандартизация и управление качеством / И.Ф. Шишкин. - М.: Стандартов, 2019. - 342 c.
  • Багриновский, К. А. Современные методы управления технологическим развитием / К.А. Багриновский, М.А. Бендиков, Е. Ю.Хрусталев. - М.: Российская политическая энциклопедия, 2020. - 272 c.
  • Вуколов, Э. А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов Statistica и Excel / Э.А. Вуколов. - М.: Форум, 2020. - 464 c.
Статья научная