V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

В настоящее время по всему миру наблюдается ускоренное развитие промышленности и увеличение объёма выпускаемой продукции. Вместе с этим возникает потребность в контроле и повышении качества выпускаемой продукции. С этой целью в промышленное производство активно внедряются компьютерные технологии, заменяющие человеческий труд и ускоряющие расчёт и проведение технологических процессов.

Для контроля качества продукции очень часто применяют вероятностно-статистические методы. Таким образом, возникает необходимость автоматизировать применение данных методов для ускоренной безошибочной обработки большого объёма данных с помощью прикладных компьютерных программ.

В источнике [1] говорится, что применение математической статистики опирается на вероятностную модель явления или процесса. Используются два параллельных ряда понятий – относящиеся к теории (вероятностной модели) и относящиеся к практике (выборке результатов наблюдений). Например, теоретической вероятности соответствует частота, найденная по выборке. Математическому ожиданию (теоретический ряд) соответствует выборочное среднее арифметическое (практический ряд). Как правило, выборочные характеристики являются оценками теоретических. При этом величины, относящиеся к теоретическому ряду, «находятся в головах исследователей», относятся к миру идей (по древнегреческому философу Платону), недоступны для непосредственного измерения. Исследователи располагают лишь выборочными данными, с помощью которых они стараются установить интересующие их свойства теоретической вероятностной модели.

Возникает вопрос: зачем нужна вероятностная модель? Дело в том, что только с ее помощью можно перенести свойства, установленные по результатам анализа конкретной выборки, на другие выборки, а также на всю так называемую генеральную совокупность. Термин «генеральная совокупность» используется, когда речь идет о большой, но конечной совокупности изучаемых единиц [1].

Количество разработанных к настоящему времени методов обработки данных весьма велико. Они описаны в сотнях тысяч книг и статей, а также в стандартах и других нормативно-технических и инструктивно-методических документах [3]. Но очень многие из них не реализованы в программных средствах.

Многие методы прикладной статистики требуют проведения трудоемких расчетов, поэтому для их реализации необходимо использовать компьютеры. Программы расчетов на ЭВМ должны соответствовать современному научному уровню [3].

Цель статистического анализа – подготовка решений, обеспечивающих эффективное функционирование технологических единиц и повышение качества и конкурентоспособности выпускаемой продукции. Статистические методы следует применять во всех случаях, когда по результатам ограниченного числа наблюдений требуется установить причины улучшения или ухудшения точности и стабильности технологического оборудования. Под точностью технологического процесса понимают свойство технологического процесса, обусловливающее близость действительных и номинальных значений параметров производимой продукции. Под стабильностью технологического процесса понимают свойство технологического процесса, обусловливающее постоянство распределений вероятностей для его параметров в течение некоторого интервала времени без вмешательства извне [3].

В качестве примера применения вероятностно-статистических методов могут служить: дисперсионный анализ, метод наименьших квадратов, интервальный метод, метод максимального правдоподобия и т. п.

В общем, эта тема широко изучена, но на широком рынке присутствует мало программных продуктов, основывающихся на вероятностно-статистических методах, применяемых для оптимизации качества продукции. В основном это разработки, применяемые локально, на каком-либо отдельном предприятии. Этим объясняется актуальность данного исследования.

В предстоящей работе необходимо будет выбрать оптимальный метод статистического анализа качества продукции, который также поддается формализации и является программно реализуемым. В общем понимании это будет программа, считывающая из базы данных результаты измерения параметров ограниченной выборки выпущенной продукции и производящая расчёт отклонения данной продукции от оптимальных величин. Если пределы допустимой нормы отклонения от оптимальных показателей были нарушены, то принимается решение о перенастройке оборудования, выпускающего продукцию.

Таким образом, основной задачей, для решения исследуемой в работе проблемы является выбор оптимального вероятностно-статистического метода и построение его математической модели для последующей программной реализации.

Библиографический список

1. Орлов А.И. Математика случая: Вероятность и статистика – основные факты: Учебное пособие / А.И.Орлов. – М.: МЗ-Пресс, 2004. – 110 с.

2. Рыбанов А.А., Шевчук В.П., Приходько Е.А. Интеллектуальная система оценки качества учебного процесса // Сетевой электронный научный журнал "СИСТЕМОТЕХНИКА", № 2, 2004 г.

3. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. / А.И.Орлов.- М.: Издательство «Экзамен», 2004. - 656 с.

Код для цитирования: Скопировать