ПЗ_Д_ГОТОВ (2) (1227715), страница 3

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

Текст из файла (страница 3)

Далее определяют вид зависимости диаграммы рассеяния. Возможны следующие типичные варианты скопления точек:

• сильная положительная корреляция (рисунок 1.8 б). Ярко выраженная тенденция роста значения y с ростом значения x;

• слабая положительная корреляция (рисунок 1.8 в). Присутствует тенденция роста значения y с ростом значения x;

• отсутствие корреляции (рисунок 1.8 г). Между x и y не наблюдается никакой определенной зависимости;

• сильная отрицательная корреляция (рисунок 1.8 д). Ярко выраженная тенденция уменьшения значения y с ростом значения x;

• слабая отрицательная корреляция (рисунок 1.8 е). Присутствует тенденция уменьшения значения y с ростом значения x;

• криволинейная зависимость (рисунок 1.8 ж). С ростом значения x величина y меняется криволинейно.

• Коэффициент корреляции позволяет количественно определить силу связи между x и y. Коэффициент корреляции вычисляется с помощью следующих выражений:

где

Коэффициент корреляции (r) принимает значения из диапазона .

Если абсолютное значение r окажется больше 1, то произошла ошибка, и нужно пересчитать результат. В случае сильной положительной корреляции достигается значение, близкое к плюс 1, а при сильной отрицательной корреляции достигается значение, близкое к минус 1. Значение r близкое к 0 указывает на слабую корреляцию или ее отсутствие.

Когда между двумя переменными вычисляется коэффициент корреляции, иногда случайно проявляется сильная корреляция, которая или не подкреплена вовсе, или подкреплена слишком слабой причинно-следственной зависимостью между ними. Корреляция такого рода называется ложной корреляцией.

Степень корреляции между двумя переменными очень часто зависит от размахов этих переменных. Поэтому, не рекомендуется экстраполировать выводы анализа за пределами полученных данных без дополнительного исследования.

Следует сравнивать диаграммы рассеяния и коэффициенты корреляции, полученные в разные моменты времени. Изменения вида и степени корреляции с течением времени могут быть полезны в определении направления улучшения процесса.

Следует расслаивать (стратифицировать) диаграммы рассеяния для различных источников данных или условий при которых данные были получены (материалы, машины, операторы, условия производства, контроллеры, поставщики и т.д.)

Рисунок 1.9 – Диаграмма рассеяния времени хода по перегону

Рисунок 1.10 – Диаграмма рассеяния пропускной способности от длины перегона

1.7 Контрольная карта Шухарта

Контрольная карта – инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.

По мнению Шухарта контрольные карты должны отвечать трем главным требованиям:

1. Определять требуемый уровень или номинал процесса, на достижение которого должен быть нацелен персонал предприятия.

2. Использоваться как вспомогательное средство для достижения этого номинала.

3. Служить в качестве основы для определения соответствия номиналу и допускам.

Методики построения контрольных карт Шухарта включают перечень понятий, связанных со стабилизацией производственного процесса, его производительностью и оценкой качества. Реализация предложенных принципов способствует построению связей между различными направлениями хозяйственной деятельности.

Контрольные карты являются основным инструментом статистического управления качеством. Контрольные карты применяют для сравнения получаемой по выборкам информации о текущем состоянии процесса с контрольными границами, представляющими пределы собственной изменчивости (разброса) процесса. Контрольные карты используют для оценки того, находятся или не находятся производственный процесс, процесс обслуживания или административного управления в статистически управляемом состоянии. Первоначально контрольные карты были разработаны для применения в промышленном производстве. В настоящее время их широко используют в сфере обслуживания и других областях. Их также применяют как в высших уровнях управления, так и непосредственно на рабочих местах.

Собственный разброс характерен для всех процессов из-за большого числа незначительных случайных воздействий. Вследствие этого результаты измерений, полученные в ходе нормального течения процесса, непостоянны. Непостоянны и отслеживаемые статистические характеристики, например выборочное среднее, медиана и т.п. Поэтому необходимо ввести статистически обоснованные границы для данной отслеживаемой характеристики с целью минимизировать ошибочные решения при управлении процессом.

Считают, что процесс находится в статистически управляемом состоянии при отсутствии в нем систематических сдвигов. Если процесс находится в статистически управляемом состоянии, можно предсказывать его ход до тех пор, пока неслучайные (особые) причины не станут воздействовать на него, в результате чего процесс будет выведен из статистически управляемого состояния. В последнем случае результат не может быть предсказан при отсутствии информации об этих воздействиях. Такой статистически неуправляемый процесс нуждается в определенном вмешательстве для того, чтобы он стал статистически управляемым. Если отсутствуют способы вмешательства в процесс по некоторым экономическим или другим причинам, то по КК определяют только факт статистически неуправляемого состояния.

Метод контрольных карт представляет собой простой графический метод оценки степени статистически неуправляемого состояния процесса путем сравнения значений отдельных статистических данных из серии выборок или подгрупп с контрольными границами. Существует множество типов КК в зависимости от принимаемых решений, природы данных и вида статистической обработки данных. Слово «статистические» в выражении «статистические данные» указывает, что эти данные имеют статистические отклонения из-за наличия собственной изменчивости процесса.

Рисунок 1.11 – Пример контрольной карты

Преимущество контрольной карты - простота ее построения и применения. Она служит своевременным индикатором статистически управляемого процесса. Однако контрольная карта - только часть полной системы анализа процесса. С ее помощью можно предсказать момент, когда определенная причина изменит течение процесса, но для установления ее природы и корректировки процесса необходимо проводить независимое исследование.

Рисунок 1.12 – Типы контрольных карт

Существует два типа контрольных карт: один предназначен для контроля параметров качества, представляющих собой непрерывные случайные величины, значения которых являются количественными данными параметра качества (значения размеров, масса, электрические и механические параметры и т.п.), а второй – для контроля параметров качества, представляющих собой дискретные (альтернативные) случайные величины и значения, которые являются качественными данными (годен – не годен, соответствует – не соответствует, дефектное – бездефектное изделие и т.п.).

В зависимости от вида данных и методов их статистической обработки выделяют различные типы контрольных карт, основные из которых представлены на рисунке 1.12 [20].

Что важнее всего в процессе управления, так это точное понимание состояния объекта управления с помощью чтения контрольных карт и быстрое осуществление соответствующих действий, как только в объекте обнаружилось что-нибудь необычное, неслучайное. Контролируемое состояние объекта - это такое состояние, когда процесс стабилен, а его среднее и разброс не меняются. Выход из контролируемого состояния определяется по контрольной карте на основании следующих критериев:

1) Выход точек за контрольные пределы.

2) Серия - это проявление такого состояния, когда точки неизменно оказываются по одну сторону от средней линии; число таких точек называется длиной серии.

Серия длиной в семь точек рассматривается как неслучайная.

Даже если длина серии оказывается менее шести, в ряде случаев ситуацию следует рассматривать как неслучайную, например, когда:

а) не менее 10 из 11 точек оказываются по одну сторону от центральной линии;

б) не менее 12 из 14 точек оказываются по одну сторону от центральной линии;

в) не менее 16 из 20 точек оказываются по одну сторону от центральной линии.

3) Тренд (дрейф). Если точки образуют непрерывно повышающуюся или понижающуюся кривую, говорят, что имеет место тренд.

4) Приближение к контрольным "зонам" пределам. Рассматриваются точки, которые приближаются к 3-сигмовым контрольным пределам, причем если 2 или 3 точки оказываются за 2-сигмовыми линиями, то такой случай надо рассматривать как ненормальный.

5) Приближение к центральной линии. Когда большинство точек концентрируется внутри центральных полуторосигмовых линий, что обусловлено неподходящим способом разбиения на подгруппы. Приближение к центральной линии вовсе не означает, что достигнуто контролируемое состояние, напротив, это значит, что в подгруппах смешиваются данные из различных распределений, что делает размах контрольных пределов слишком широким. В таком случае надо изменить способ разбиения на подгруппы.

Таблица 1.1 – Формулы расчета всех видов контрольных карт Шухарта

Одним из важных этапов при составлении контрольных карт является способ определения контрольных границ (границ регулирования). Для определения контрольных границ необходимо собрать большое количество данных, характеризующих состояние процесса, и на их основе рассчитать по установленной формуле контрольные нормативы. Обычно диапазон от средней до границ регулирования содержит трехкратное среднее квадратичное отклонение[20].

Характеристики

Список файлов ВКР