Диссертация (1090183), страница 9

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 9)

Система предложенаамериканским ученым А.Фейгенбаумом, но впервые внедрена в Японии, и лишьпозднее в модифицированном виде вернулась в США и Европу.Особенности этой системы состоят в участии всех работников предприятия вуправлении качеством, разделении ответственности за обеспечение качества,постоянном повышении квалификации в области качества всего персонала – от60рабочегодогенеральногодиректора,стимулированиидеятельностипообеспечению качества.Распространение этой системы привело к некоторому снижению интереса кстатистическим методам на Западе, но не в Японии: благодаря работам Г.Тагутиэти методы распространяются на процессы разработки и проектированияпродукции.

Г.Тагути предложил учитывать потери качества, связанные не толькос выходом значения контролируемого показателя за пределы допуска, но и сотклонением этого показателя от номинального значения, даже, если этоотклонение оказывается в пределах допуска. Им введены понятия о функциипотерькачества,робастном(устойчивомквнешнимвоздействиям)проектирования.

Для обеспечения минимума функции потерь и созданияробастного продукта используются методы планирования эксперимента.4) Система TQC ориентирована в первую очередь на производственныепроцессы.Тенденциявыпускапродукциимировогоклассапривелаввосьмидесятых годах к повышению внимания к процессам менеджмента напредприятии. Начала формироваться новая система всеобщего менеджментакачества (TQM – Total Quality Management).

Концепция TQM предполагаетпостоянное совершенствование всех сторон деятельности предприятия дляудовлетворения существующих и предполагаемых потребностей и ожиданийпотребителя и общества в целом.Стандарт определяет эту систему, как подход к руководству организацией,нацеленный на качество, основанный на участии всех ее членов и направленныйна достижение долговременного успеха путем удовлетворения потребителя ивыгоды для всех членов организации и общества.В дополнение к принципам TQC в концепции TQM формируется политикакомпании, ее ценности и руководящие принципы, а также системы планированиякачества, обеспечения качества, непрерывного улучшения качества.Современныетенденциименеджментакачестванашлиотражениевпоследней версии стандартов ИСО серии 9000. В них сформулированы восемьпринципов менеджмента качества, один из которых – “Принятие решений,61основанных на фактах. Эффективные решения основываются на анализе данных иинформации”.

Сбор необходимой информации, ее обработка и анализ с цельюпринятияэффективныхрешенийвозможнытолькосиспользованиемстатистических методов.5) Концепция “шесть сигм”.Стремление к все более полному удовлетворению требований потребителянаправлено на проведение постоянных улучшений. Необходимость сниженияпотерь привела к созданию новой концепции “шесть сигм”. Обеспечение уровнядефектности лишь в три – четыре несоответствия на миллион изделий – этатенденция к достижению мирового уровня качества не может быть реализованабез активного применения всей совокупности современных статистическихинструментов.Концепция разработана корпорацией Motorola во второй половине 1980-хгодов.

Концепция – при нормальном распределении среднего значения результатапроцесса аппроксимируется моделью “шесть сигм ”. Чем больше  процессаумещается между средним значением и ближайшим контрольным индексом(пробелом), тем меньше дефектов имеет процесс.2.2. Теоретическое обоснование стратегии выборочного контроляКонтроль качества продукции может быть сплошной, когда контролируетсякаждая единица продукции в партии, либо выборочным, когда контролируетсятолько часть продукции партии (выборка).В предыдущем разделе декларировано, что для электронных модулейспецназначения при малых объемах и нерегулярных выпусков принимаетсяследующая стратегия:сплошной контроль – распространяется на электронные модули, входящиепечатные платы с другого производства и элементы конструкции теплостока,62выборочный контроль – распространяется на покупные комплектующиеэлектрорадиоэлементы(ЭРЭ),иногдаихназываютПКИ–покупныекомплектующие изделия, что эквивалентно.ВыборочныйконтрольЭРЭвызванбезусловноэкономическимисоображениями.Измеренные значения параметров по выбранным экземплярам ЭРЭ являются,наряду с паспортом на партию ЭРЭ, единственными источниками информациидля принятия решения о передаче элементов в производство.

Заметим, что назаводах – изготовителях ЭРЭ даже с приемкой 5 производится тольковыборочный контроль элементов.СоответствиеТУостальныхэлементовзаводом-изготовителемгарантируются технологией, что на практике подчас не так.Поясним кратко традиционное применение выборочных методов. ПустьрассматриваетсямножествоNизделий,характеризующихсянекоторымметрическим фактором y.

Есть основания считать, что распределение измеренныхзначений с удовлетворительной точностью описывается функцией Гаусса N(y, 0,0), которая полностью определяется математическим ожиданием 0 и дисперсией02. Тогда совокупность измеренных значений любой выборки объемом n (n << N)этих изделий, взятых из генеральной совокупности, отражает ее статистическиесвойства N(y, 0, 0), т.е. по небольшой выборке (явно менее 10%) можно судить освойствах всей генеральной совокупности. Это позволяет вместо контролязначений параметров на всех N изделиях (ЭРЭ) осуществлять его контроль толькона n изделиях и перенести результаты на все множество N.

На рис. 2.3 показанаструктура алгоритма проверки принадлежности выборки n(y, , ) к генеральнойсовокупности N(y, 0, 0) для случая скалярной величины y, распределенной понормальному закону с параметрами 0 и 0 [33].63РаспределениегенеральнойсовокупностиНетДаНетДаВыборкаРис.2.3 – Алгоритм проверки принадлежности выборки генеральнойсовокупностиПроведем пояснения к рисунку:0 и 0 – параметры генеральной совокупности,  и  - значения параметров,определенные по выборке.Краткая запись   0 обозначает факт P(|-0|  )  , где - заданнаяточность (допустимое отклонение) среднего значения, при этом заданная(доверительная) вероятность отклонения “запись   0” имеет аналогичныйсмысл.В предположении распределения y по нормальному закону критерийпроверки соответствия среднего выборочного математическому ожиданиюгенеральной совокупности (  0), т.е.

факта P(|-0|  )   при известнойдисперсии 02, приводится к виду:  0n  za ,0(2.1)64где za – критическое отклонение для заданной вероятности ошибки ,определяемое по функции нормированного нормального распределения;n – объем выборки.Если дисперсия 02 неизвестна, то используется выборочное среднееквадратичное отклонение  и t другого распределения вместо нормальногоГаусса:  0n  t , т ,0(2.2)где t,m – табличное значение t – распределения для заданной вероятностиошибки  и числа степеней свободы m = n – 1;n – объем выборки.Для проверки гипотезы тождественности   0 выборочного среднегоквадратичного отклонения  и среднего квадратичного отклонения генеральнойсовокупности 0 с заданной вероятностью  используется выборочная функция:(n  1) 2  022,(2.3)которая имеет 2 – распределение с m = n – 1 степенями свободы.При этом гипотеза   0 принимается, если значение (2.3) находится впределах:2  , m   2  (   ,m ) 2 ,(2.4)где  2 ,m , (   ,m ) 2 - минимальное и максимальное допустимые значениякритической области, определяемые по таблице по вероятностям /2 и1 - /2при m = n – 1.На рис.

2.3 принято, что факт подтверждения гипотез   0 и   0является обоснованием вывода: выборка n(y, , ) принадлежит генеральнойсовокупности N(y, 0, 0), т.е. имеет такой же закон распределения. Гипотезы  0 и   0 могут использоваться самостоятельно и проверяться независимо однаот другой.65Как видно из предыдущих распределений использован критерий 2 –Пирсонапроверкигипотезысовпадениявыборочногораспределениясраспределением генеральной совокупности как наиболее удобного в данномслучае. Хотя можно использовать и другие критерии согласия, используемые вматематической статистике:J – критерий Шеннона,2 – критерий Колмогорова,t – критерий Стьюдента,2 – критерий Смирноваи другие.Рассмотрим основные выводы выбранного критерия.Пусть задано распределение P0 генеральной совокупности и требуетсяподтвердить факт подобия ему выборочного распределения P , т.е.

факт P(y) P0(y), где знак «» обозначает однородность выборок. Этот критерий можетприменяться для анализа совокупностей случайных величин, распределениякоторых неизвестны. Факт однородности выборок означает, что они извлечены изодной генеральной совокупности, т.е. они имеют одинаковые, хотя, возможно,неизвестные, функции распределения.Допустим, что распределение P0 разделено на l диапазонов yi , I = 1, 2, …,l. Тогда мерой уклонения выборочного распределения P от распределения P0может быть принята величина:(mi  Np i ) 2, Np ii 1l2(2.5)где mi – число выборочных значений, принадлежащих i-му диапазону;N – объем распределения P0 ;pi – вероятности диапазонов yi распределения P0.Для определения приемлемости или отвержения гипотезы P(y)  P0(y)задаются вероятностью ошибки  и по таблице значений 2– распределения2находят предельное значение (   ,l 1 ) . Гипотеза P(y)  P0(y) принимается, если:66 2  (   ,l 1 ) 2(2.6)и отвергается в противном случае.Возможны и другие подходы к определению выборки n С.Ф.Жулинский всвое книге [25] приводит описание планов контроля партии по выборкам наоснове двух различных вероятностных моделей:биноминальная,гипергеометрическая.Оба метода весьма близки, когда объем выборки n составляет  10% от объемапартии N.В итоге рассуждений авторы этих методов приходят к методу последовательныхиспытаний Вальда.

При этом вероятности приема Pпр и забраковки Pбр при  = = 0,05 равны:Pпр  1  (1   )1n1Pбр  (1   ) n .Итак, так или иначе получен объем однократной выборки n, отражающейсвойства (характеристиками) генеральной совокупности N ЭРЭ конкретного типа,размещенной на складе производства.Однако, при этом вследствие случайного отбора элементов на испытанияработают известные понятия:- риск поставщика ;- риск заказчика .Очевидно, что ошибочные решения при выборочном контроле неизбежны.Задача состоит в такой организации выборочного контроля, чтобы ошибочныерешения принимались весьма редко.Одной из наиболее важных вероятностных характеристик выборочногоконтроля является так называемая ‘оперативная характеристика”, наиболеенаглядной формой которой является графическая – рис. 2.4.67qРис.

2.4 – Кривая оперативной характеристики выборочного контроля,где AQL - приемлемый уровень качества,LQ - предельное качество.Как видно AQL и LQ - численные показатели результатов выборочногоконтроля.В реальных условиях возникает зона неопределенности в интервале [AQL,LQ], когда невозможно сделать конкретные заключения о приемке партииэлементов.Итак, если общее число дефектных элементов d в выборке не превышаетназначенного значения С, то партию принимают.

Параметр С называютприемочным числом.В [34] приводится формула для определения вероятности того, что ввыборке объемом n будет не более С бракованных изделий:cP(d  c )  i 0C Mi  C Nn iMC Nn,(2.7)где М – число бракованных элементов в партии объем N.Заметим, что значение q на рис. 2.4 равно q=M/N и кривая P(q) в литературехарактеризуется как гипергеометрическая.68Кривизна этой характеристики увеличивается и переходит в идеальную(рис. 2.5) при уменьшении объема партии N, увеличении объема выборки n,уменьшении приемочного числа С. NQL – нормативный уровень качества.Внашемслучаеоперативнаяпланавыборочногохарактеристикаконтроля строят в Mathcad.

Характеристики

Список файлов диссертации