Управление качеством
Шрифт:
Рис. 4.14. Пример диаграммы Парето
Где:
1 — ошибки в процессе производства;
2 — некачественное сырье;
3 — некачественные орудия труда;
4 — некачественные шаблоны;
5 — некачественные чертежи;
6 — прочее;
А относительная кумулятивная (накопленная) частота, %;
n число бракованных единиц продукции.
Приведенная диаграмма построена на основе группирования бракованной продукции по видам брака и расположения в порядке убывания
4. Причинно-следственная диаграмма (рис. 4.15).
а) пример условной диаграммы, где:
1 — факторы (причины);
2 — большая «кость»;
3 — малая «кость»;
4 — средняя «кость»;
5 — «хребет»;
6 — характеристика (результат).
б) пример причинно-следственной диаграммы факторов, влияющих на качество продукции.
Рис. 4.15. Примеры причинно-следственной диаграммы
Причинно-следственная диаграмма используется, когда требуется исследовать и изобразить возможные причины определенной проблемы. Ее применение позволяет выявить и сгруппировать условия и факторы, влияющие на данную проблему.
Рассмотрим форму причинно-следственной диаграммы на рис. 4.15 (она называется еще «рыбий скелет» или диаграмма Исикавы).
Порядок составления диаграммы:
1. Выбирается проблема для решения — «хребет».
2. Выявляются наиболее существенные факторы и условия, влияющие на проблему — причины первого порядка.
3. Выявляется совокупность причин, влияющих на существенные факторы и условия (причины 2-, 3 и последующих порядков).
4. Анализируется диаграмма: факторы и условия расставляются по значимости, устанавливаются те причины, которые в данный момент поддаются корректировке.
5. Составляется план дальнейших действий.
5. Контрольный листок (таблица накопленных частот) составляется для построения гистограммы распределения, включает в себя следующие графы: (табл. 4.4).
Таблица 4.4
На основании контрольного листка строится гистограмма (рис. 4.16) или при большом количестве измерений кривая распределения плотности вероятностей (рис. 4.17).
Рис. 4.16. Пример представления данных в виде гистограммы
Рис. 4.17. Виды кривых распределения плотности вероятностей
Гистограмма представляет собой столбчатый график и применяется для наглядного изображения распределения конкретных значений параметра по частоте появления за определенный период времени. При нанесении на график допустимых значений параметра можно определить, как часто этот параметр попадает в допустимый диапазон или выходит за его предел.
При исследовании гистограммы можно выяснить, в удовлетворительном ли состоянии находятся партия изделий и технологический процесс. Рассматривают следующие вопросы:
какова ширина распределения по отношению к ширине допуска;
каков центр распределения по отношению к центру поля допуска;
какова форма распределения.
В случае, если
а) форма распределения симметрична, то имеется запас пополю допуска, центр распределения и центр поля допуска совпадают — качество партии в удовлетворительном состоянии;
б) центр распределения смещен вправо, то есть опасение, что среди изделий (в остальной части партии) могут находиться дефектные изделия, выходящие за верхний предел допуска. Проверяют, нет ли систематической ошибки в измерительных приборах. Если нет, то продолжают выпускать продукцию, отрегулировав операцию и сместив размеры так, чтобы центр распределения и центр поля допуска совпадали;
в) центр распределения расположен правильно, однако ширина распределения совпадает с шириной поля допуска. Есть опасения, что при рассмотрении всей партии появятся дефектные изделия. Необходимо исследовать точность оборудования, условия обработки и т. д. либо расширить поле допуска;
г) центр распределения смещен, что свидетельствует о присутствии дефектных изделий. Необходимо путем регулировки переместить центр распределения в центр поля допуска и либо сузить ширину распределения, либо пересмотреть допуск;
д) ситуация аналогична предыдущей, аналогичны и меры воздействия;
е) в распределении 2 пика, хотя образцы взяты из одной партии. Объясняется это либо тем, что сырье было 2-х разных сортов, либо в процессе работы была изменена настройка станка, либо в партию соединили изделия, обработанные на 2-х разных станках. В этом случае следует производить обследование послойно;
ж) и ширина, и центр распределения — в норме, однако незначительная часть изделий выходит за верхний предел допуска и, отделяясь, образует обособленный островок. Возможно, эти изделия — часть дефектных, которые вследствие небрежности были перемешаны с доброкачественными в общем потоке технологического процесса. Необходимо выяснить причину и устранить ее.
6. Диаграмма разброса (рассеяния) применяется для выявления зависимости (корреляции) одних показателей от других или для определения степени корреляции между n парами данных для переменных x и у:
(x1,y1), (x2,y2),…, (xn, yn).
Эти данные наносятся на график (диаграмму разброса), и для них вычисляется коэффициент корреляции по формуле
где
δky — ковариация;
δx, δy — стандартные отклонения случайных переменных x и у;
n — размер выборки (количество пар данных — xi и xi);