XII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2020

Качество продукции является важной составляющей жизни современного человека. Для поддержания и контролирования высоко качества применяются статистические методы. Они помогают выпускать продукцию с отклонениями, не превышающими допустимые нормы. Применение этих методов не затратное и позволяет прогнозировать и регулировать процессы производства для получения качественной продукции. Статистические методы управления качеством продукции являются выборочными методами и отличаются большей производительностью, меньшими затратами на контроль и часто более высокой точностью контроля [1].

Контрольные карты являются одним из статистических методов управления качеством. Они наглядны, просты как при построении, так и при использовании, могут применяться в режиме реального времени и позволяют следить за процессом оператору или руководителю [2].

Накопленный опыт показал высокую эффективность применения контрольных карт при решении проблем в сфере промышленного производства, обслуживания и в других областях [3,4,5].

Карта для числа несоответствующих (дефектных) единиц продукции (np-карта) подсчитывает число дефектных изделий в выборке. Она применяется для контроля в случаях, когда контролируемым параметром является число дефектных изделий при постоянном объёме выборки, основана на биноминальном распределении. Поэтому данный тип карт должен использоваться в том случае, когда обнаружение дефекта не является редким событием. Этой картой можно воспользоваться, например, при контроле числа единиц продукции, имеющих небольшой брак [6].

np-карта соответствует контрольной р-карте с вариантом постоянного n, но она ее выбирают, потому что число дефектных изделий легче определить, чем их доли.

Для построения карты числа несоответствующих единиц продукции выполняются следующие действия:

1. По оси «x» наносятся моменты времени, по которым мы располагаем данными и на протяжении которых мы хотим изучить ситуацию (обычно 20 или больше периодов).

2. По оси «y» создается шкала, соответствующая измерениям – число несоответствующих единиц продукции.

3. Отображаются данные по каждому моменту времени.

4. Рассчитывается центральная линия CL.

Центральная линия, определяющая среднее число дефектных изделий для n-го количества выборок рассчитывается по формуле:

(1)

где n – количество партий;

х_n – количество несоответствующих единиц в n-й партии.

5. Рассчитываются верхний U_CL и нижний L_CL пределы.

Контрольные границы вычисляются как 3 стандартных отклонения от среднего значения данных. Расчет верхнего U_CL и нижнего L_CL пределов производится по формуле:

(2)

где np_ср – среднее число дефектных изделий;

p – число дефектных единиц.

6. CL, UCL и LCL отображаются на карте как линии параллельные оси x.

7. Подобно нижней и верхней границам, рассчитываются и отображаются пределы первого и второго сигма уровней.

Пределы первого сигма σ уровня – одно отклонение от среднего.

Пределы второго сигма σ уровня – два отклонения от среднего.

Пределы третьего сигма σ уровня они же контрольные границы – три отклонения от среднего.

Тротуарная плитка ценится за практичность, высокую прочность, долговечность, устойчивость к влаге и перепадам температуры. Она не выделяет вредные для человека вещества при нагревании, как асфальтовое покрытие. Срок службы плитки – не менее 25 лет, морозостойкость составляет 200-300 циклов. Пористая структура дает возможность воде уходить через плитку в подложку, поэтому поверхность плитки не разрушается. Высокая прочность тротуарной плитки, способность выдерживать большие механические нагрузки, ее низкая истираемость значительно продлевают срок ее эксплуатации и позволяют надолго сохранить ее привлекательный внешний вид.

Чтобы получить качественную тротуарную плитку, при производстве должны соблюдаться все технические требования и нормы, предъявленные к продукции. Чем больше доля ручного труда в производстве тротуарной плитки, тем больше брака может быть на выходе. Именно поэтому среди распространённой вибролитой тротуарной плитки, производство которой предусматривает большую долю ручного труда, встречается намного больше брака.

Для проведения статистического управления процессом производства тротуарных плит проведем контроль 25 партий. Показателем брака тротуарных плит будем считать неравномерно окрашенную поверхность. Данные контроля и расчетные параметры для карты несоответствующих единиц продукции приведены в таблицах 1 и 2.

Таблица 1 - Данные контроля тротуарных плит

№ партии	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15	16	17	18	19	20	21	22	23	24	25
Брак	3	0	2	4	2	5	1	4	1	0	3	2	5	3	0	5	1	2	3	5	2	1	3	2	1

Таблица 2 – Параметры np-карты

CL	UCL	LCL	+1σ	+2σ	-1σ	-2σ
2,4	5,39	0	3,39	4,39	1,40	0,40

По данным таблиц 1 и 2 строим карту числа несоответствующих единиц продукции. Карта числа несоответствующих единиц продукции для анализа статистической управляемости процесса производства тротуарных плинт представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 - Карта числа несоответствующих единиц продукции

Анализ контрольной карты числа несоответствующих единиц продукции позволяет сделать вывод о том, что состояние процесса производства тротуарных плит в целом стабильно. Следовательно, корректировка процесса не требуется.

По результатам выполненного анализа можно сделать вывод, что статистический метод с использованием контрольной карты числа несоответствующих единиц (продукции) можно применять для поддержания процесса в управляемом состоянии.

Список литературы

1. Ефимов В.В., Барт Т.В. Статистические методы в управлении качеством продукции [Электронный ресурс]: учеб. пособие для вузов. – М.: КноРус, 2013. – 240 с. – Режим доступа: http://venec.ulstu.ru/lib/disk/2012/Efimov5.pdf

2.Солонин С.И. Методы контрольных карт [Электронный ресурс]: учеб. пособие. – Екатеринбург: ЦНОТ ИТОО УрФУ, 2014. – 214 с. – Режим доступа:

http://elar.urfu.ru/bitstream/10995/36131/1/solonin_1_2014.pdf

3 Федорович Н.Н., Федорович А.Н., Ляшук Я.В. Совершенствование системы контроля процесса переработки нефти // Фундаментальные исследования. – 2018. – № 7. – С. 29-33.

4.Федорович Н.Н., Федорович А.Н. Применение карт кумулятивных сумм для контроля показателей качества природного газа // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 6. – С. 82.

5. Федорович Н.Н. Контроль процесса испытаний для подтверждения компетентности лабораторий // Известия высших учебных заведений. Пищевая технология. – 2010. – № 1 (313). – С. 66.

6. Царев Ю.В., Тростин А.Н. Статистические методы контроля и управления качеством. Контрольные карты. – Иваново: ГОУ ВПО ИГХТУ, 2006. – 250 с.

Код для цитирования: Скопировать