183186 (629795), страница 2

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

Текст из файла (страница 2)

Максимальная ордината кривой равна

при . (1.2)

По мере удаления от точки плотность распределения уменьшается, и при стремящимся к бесконечности кривая асимптотически приближается к оси абсцисс.

Кривая нормального распределения характеризуется двумя параметрами: и . Смысл этих параметров состоит в следующем. Значением определяется центр рассеивания – если изменять центр рассеивания, кривая распределения будет смещаться вдоль оси абсцисс, не изменяя своей формы (рис. 2). Таким образом, значением определяется положением кривой распределения на оси абсцисс. Размерность такая же, что и размерность случайной величины .

Рис. 2. Кривые распределения нормального распределения при изменении центра рассеивания

Значением определяется форма кривой распределения. Поскольку площадь под кривой распределения должна всегда оставаться равной единице, то при увеличении кривая распределения становится более плоской. На рис. 3 показаны три кривые при разных :

Рис. 3. Кривые распределения при разных значениях

статистический метод управление качество

Таким образом, значением определяется форма кривой распределения –это есть характеристика рассеивания. Размерность параметра совпадает с размерностью случайной величины .

Во многих задачах, связанных с нормально распределенными случайными величинами, приходится определять вероятность попадания случайной величины , подчиненной нормальному закону с параметрами μ, σ, на участок от А до В. Таким участком может быть, например, поле допуска от верхнего значения до нижнего – .

Эту задачу решают по формуле

(1.3)

где – есть нормальная функция распределения с параметрами и

Значения определяют по таблице 1 [6].

Для отрицательных значений функцию определяют из соотношения

. (1.4)

Это соотношение следует из симметричности нормального распределения относительно начала координат.

По формуле 1.3. можно определись вероятность попадания контролируемого (по количественному признаку) параметра в поле допуска, ограниченного значениями , . Заменив в формуле 1.3. значения А и В на и соответственно, получим формулу для решения нашей задачи:

(1.5)

По сути этой вероятностью определяется вероятная доля годной продукции (по контролируемому параметру). Если из единицы вычесть вероятную долю годной продукции, то получим вероятную долю дефектной продукции, которую обозначим через :

(1.6)

Граница регулирования для контрольных карт средних арифметических значений определяют также с помощью закона нормального распределения. В качестве случайной величины используют значение :

(1.7)

где – выборочное среднее арифметическое значение случайной величины ; – математическое ожидание случайной величины при налаженном состоянии технологического процесса (обычно за принимают середину поля допуска); – среднее квадратическое отклонение выборочного среднего ( ), которое связано со средним квадратическим отклонением случайной величины соотношением

(1.8)

Случайная величина , как и случайная величина , распределена нормально, причем ее математическое ожидание равно нулю, а среднее квадратическое отклонение равно единице. Поэтому, для решения задачи статистического регулирования можно использовать таблицу функции нормированного нормального распределения. Тогда условием налаженности технологического процесса является выполнение неравенства:

(1.9)

где – критические значения, которые для статистического регулирования обычно устанавливают равными +3, -3. Отсюда получаем:

(1.10)

Таким образом, процесс будет признаваться налаженным до тех пор, пока выборочное среднее арифметическое не превысит значение в левой или правой частях этого неравенства, которыми определяется положение границ регулирования на контрольной карте средних арифметических значений. Обозначим их – для верхней границы регулирования и – для нижней границы регулирования [7].

1.2.2 Контроль по альтернативному признаку

При контроле по альтернативному признаку мы имеем дело с дискретными случайными величинами – это число дефектных единиц продукции или число дефектов. При статистическом регулировании возникает задача выбора критерия для оценки состояния технологического процесса. Здесь могут быть разные подходы. Рассмотрим один из них, на основе которого строятся контрольные карты. По периодически отбираемым выборкам объема требуется оценить состояние технологического процесса – процесс налажен или он разлажен. Оценка проводиться на основе подсчета числа дефектных единиц продукции или числа дефектов в выборке. Необходимо определить, какое число считается допустимым.

Видимо это число должно быть таким, при котором хорошие партии будут приниматься с большой вероятностью, что и будет свидетельствовать о налаженном состоянии технологического процесса. Эту вероятность вычисляют по известной в теории вероятностей формуле, которую называют функцией гипергеометрического распределения:

(1.11)

где – объем партии, определяемый как количество изделий изготовляемых за время ; – допустимое количество дефектных изделий или допустимое число дефектов в партии объема , определяемое значением AQL; – объем выборки; – допустимое количество дефектных изделий или допустимое число дефектов в выборке объема .

Выражение в скобках в формуле 1.11. и есть биноминальные коэффициенты, например,

(1.12)

где – объем партии, определяемый как количество изделий изготовляемых за время ; – допустимое количество дефектных изделий или допустимое число дефектов в партии объема , определяемое значением AQL; – объем выборки; – допустимое количество дефектных изделий или допустимое число дефектов в выборке объема [7].

1.3 Контрольные карты

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.

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 [1].

Цель контрольных карт – обнаружить неестественные изменения в данных из повторяющихся процессов и дать критерии для обнаружения отсутствия статистической управляемости [3].

Контрольная карта – это карта, на которой для наглядности отображения состояния процесса отмечают значения соответствующей выборочной характеристики смежных выборок во временной последовательности. В качестве выборочной характеристики могут использоваться индивидуальные значения какого-либо параметра продукции, среднее арифметическое значение, медиана, среднее квадратическое (стандартное) отклонение, размах, доля или число несоответствующих единиц продукции, число несоответствий и др. По существу, контрольная карта представляет собой графическое отображение состояния процесса, его уровня и изменчивости.

Контрольные карты строят в произвольном масштабе на листе бумаги или экране дисплея компьютера. По оси абсцисс откладывают моменты взятия выборок или их текущие номера, а по оси ординат – реализации выборочной характеристики. Для наглядности точки значений выборочной характеристики, соответствующее двум последовательным выборкам, соединяют отрезками прямых линий и получают линейный график, показывающий динамику поведения процесса.

В качества ориентира на контрольной карте проводится центральная линия (ЦЛ) – прямая, параллельная оси абсцисс и определяющая среднее процесса. Ее расстояние от оси абсцисс соответствует заданному в нормативной или технической документации номинальному значению контролируемого параметра, например, центру поля допуска, математическому ожиданию значений выборочной характеристики, или же оценочному значению, прогнозируемому по результатам изучения предыстории процесса.

Параллельно ЦЛ на контрольной карте наносятся две линии – верхняя (ВКГ) и нижняя (НКГ) контрольные границы, называемые иногда границами регулирования. По существу, контрольные границы, указывающие момент разладки процесса, ограничивают диапазон неизбежного разброса значений выборочной характеристики, т.е. разброса, обусловленного неустранимыми в настоящее время обычными причинами, и позволяют судить, находится ли процесс в статистически управляемом состоянии или он подвергнут влиянию особых причин.

Кроме того, на контрольную карту в ряде случаев наносятся еще две дополнительные линии – верхняя (ВПГ) и нижняя (НВГ) предупреждающие границы, которые располагаются ближе друг к другу, чем ВКГ и НКГ.

Характеристики

Список файлов курсовой работы