Uvod

Najvažniji izvor rasta učinkovitosti proizvodnje je stalno poboljšanje tehničke razine i kvalitete proizvoda. Za tehnički sustavi karakterizira kruta funkcionalna integracija svih elemenata, stoga nemaju sekundarne elemente koji mogu biti loše dizajnirani i proizvedeni. Stoga je trenutna razina znanstveno-tehničkog napretka značajno pooštrila zahtjeve za tehničkom razinom i kvalitetom proizvoda općenito i njihovih pojedinačnih elemenata. Sustavni pristup vam omogućuje objektivno odabir opsega i smjera upravljanja kvalitetom, vrsta proizvoda, oblika i metoda proizvodnje koji daju najveći učinak napora i sredstava utrošenih na poboljšanje kvalitete proizvoda. Sustavan pristup poboljšanju kvalitete proizvoda omogućava postavljanje znanstvenih temelja za industrijska poduzeća, udruženja, tijela za planiranje.

U industriji se statističke metode koriste za analizu kvalitete proizvoda i procesa. Analiza kvalitete je analiza kojom se pomoću podataka i statističkih metoda utvrđuje odnos između preciznih i nadjačanih kvalitativnih karakteristika. Analiza procesa je analiza koja omogućava razumijevanje odnosa uzročnih čimbenika i ishoda poput kvalitete, troškova, produktivnosti itd. Kontrola procesa uključuje prepoznavanje uzročnih čimbenika koji utječu na neometano funkcioniranje proizvodnog procesa. Kvaliteta, trošak i produktivnost rezultat su procesa kontrole.

Statističke metode kontrole kvalitete proizvoda dobivaju sve veće prepoznavanje i distribuciju u industriji. Znanstvene metode statističke kontrole kvalitete proizvoda primjenjuju se u sljedećim industrijama: strojarstvu, lakoj industriji i komunalnim uslugama.

Glavni cilj metoda statističke kontrole je osigurati proizvodnju upotrebljivih proizvoda i pružanje korisnih usluga uz najniže troškove.

Statističke metode kontrole kvalitete proizvoda daju značajne rezultate za sljedeće pokazatelje:

· Poboljšanje kvalitete nabavljenih sirovina;

· Ušteda sirovina i rada;

· Poboljšanje kvalitete proizvedenih proizvoda;

· Smanjivanje troškova kontrole;

· Smanjenje broja kvarova;

· Poboljšanje odnosa između proizvodnje i potrošača;

· Olakšavanje prelaska proizvodnje s jedne vrste proizvoda na drugu.

Glavni zadatak nije samo povećati kvalitetu proizvoda, već povećati količinu takvih proizvoda koji bi bili prikladni za potrošnju.

Dva osnovna koncepta u kontroli kvalitete su mjerenje kontroliranih parametara i njihova distribucija. Da biste mogli prosuditi kvalitetu proizvoda, nije potrebno mjeriti takve parametre kao što su čvrstoća materijala, papira, težina predmeta, kvaliteta bojanja itd.

Drugi koncept - raspodjela vrijednosti kontroliranog parametra - temelji se na činjenici da u istim proizvodima ne postoje dva apsolutno identična parametra; Kako mjerenja postaju preciznija, u mjerenjima parametara nalaze se male razlike.

Promjenjivost "ponašanja" kontroliranog parametra je 2 tipa. Prvi je slučaj kad njegove vrijednosti čine skup slučajnih varijabli koje se formiraju u normalnim uvjetima; drugi - kada se ukupnost njegovih slučajnih varijabli formira u uvjetima koji nisu normalni pod utjecajem određeni razlozi.

1. Statistička kontrola prihvaćanja na alternativni način

Potrošač u pravilu nema mogućnost kontrole kvalitete proizvoda tijekom njegove proizvodnje. Ipak, mora biti siguran da proizvodi koje dobiva od proizvođača udovoljavaju utvrđenim zahtjevima, a ako to nije potvrđeno, ima pravo tražiti od proizvođača zamjenu braka ili otklanjanje nedostataka.

Glavna metoda kontrole sirovina, materijala i gotovih proizvoda koji stižu do potrošača je statistička kontrola prihvaćanja kvalitete proizvoda.

Statistička kontrola prihvaćanja kvalitete proizvoda - selektivna kontrola kvalitete proizvoda koja se temelji na korištenju metoda matematičke statistike za provjeru kvalitete proizvoda prema utvrđenim zahtjevima.

Ako istodobno veličina uzorka postane jednaka obujmu cijele kontrolirane populacije, tada se takva kontrola naziva kontinuirana. Kontinuirana kontrola moguće je samo u onim slučajevima kada se kvaliteta proizvoda ne pogoršava u procesu kontrole, u protivnom, selektivna kontrola, tj. kontrola određenog malog dijela agregata proizvoda postaje prisilna.

Kontinuirana kontrola provodi se ako nema posebnih prepreka, u slučaju mogućnosti kritičnog kvara, tj. kvar, čija prisutnost u potpunosti isključuje uporabu proizvoda prema njegovoj namjeravanoj svrsi.

Svi se proizvodi također mogu testirati u sljedećim uvjetima:

· Serija proizvoda ili materijala je mala;

· Kvaliteta ulaznog materijala je loša ili se o njemu ništa ne zna.

Možete se ograničiti provjerom dijela materijala ili proizvoda ako:

· Kvar neće uzrokovati ozbiljne neispravnosti opreme i ne predstavlja opasnost po život;

· Proizvodi se koriste u skupinama;

· Neispravni proizvodi mogu se pronaći u kasnijoj fazi montaže.

U praksi statističke kontrole opći je dio q nepoznat i treba ga procijeniti iz rezultata kontrole slučajnog uzorka od n predmeta, od kojih je m neispravan.

Plan statističke kontrole razumijeva se kao sustav pravila koja određuju metode odabira proizvoda za inspekciju i uvjete pod kojima se treba prihvatiti, odbaciti ili nastaviti kontrolirati.

Postoje alternativni planovi za statističku kontrolu serije proizvoda na alternativni način:

jednofazni planovi prema kojima, ako među n nasumično odabranih proizvoda, broj neispravnih proizvoda m ne pređe prihvatni broj C (mC), tada se serija prihvaća; u protivnom se stranka odbacuje;

dvostupanjski planovi prema kojima, ako među n1 nasumično odabranim stavkama broj neispravnih predmeta m1 nije veći od prihvaćenog broja C1 (m1C1), tada se serija prihvaća; ako je m11, gdje je d1 broj za odbacivanje, tada je serija odbijena. Ako je C1 m1 d1, tada se donosi odluka o uzimanju drugog uzorka veličine n2. Zatim, ako je ukupni broj proizvoda u dva uzorka (m1 + m2) C2, tada je šarža prihvaćena, u protivnom se serija odbacuje prema podacima dva uzorka;

višeslojni planovi logičan su nastavak dvostupanjskih. U početku se uzima količina volumena n1 i određuje se broj oštećenih proizvoda m1. Ako je m1≤C1, tada je serija prihvaćena. Ako je C1p m1 d1 (D1C1 + 1), tada je serija odbijena. Ako je C1m1d1, tada se donosi odluka o uzimanju drugog uzorka veličine n2. Neka je m2 oštećen među n1 + n2. Zatim, ako je m2c2, gdje je c2 drugi prihvatni broj, lot se prihvaća; ako je m2d2 (d2 c2 + 1), stranka se odbacuje. Sa c2 m2 d2, donosi se odluka o uzimanju trećeg uzorka. Daljnja kontrola provodi se na sličan način, osim posljednjeg k-tog koraka. Na k-tom koraku, ako su mk neispravni i mkck pronađeni među pregledanim stavkama u uzorku, tada je serija prihvaćena; ako m k ck, onda je serija odbijena. U planovima s više faza pretpostavlja se da je broj koraka k n1 \u003d n2 \u003d ... \u003d nk;

sekvencijalna kontrola, u kojoj se odluka o kontroliranoj šarži donosi nakon ocjene kvalitete uzoraka, čiji ukupni broj nije unaprijed utvrđen i utvrđuje se u čijem se procesu temelji na rezultatima prethodnih uzoraka.

Planovi u jednom koraku jednostavniji su u smislu organiziranja kontrole proizvodnje. Planovi dvostupanjske, višestepene i uzastopne kontrole osiguravaju jednaku veličinu uzorka veću točnost donesenih odluka, ali organizacijski su složeniji.

Zadaća selektivne kontrole prihvaćanja zapravo se svodi na statističku provjeru hipoteze da je udio neispravnih proizvoda q u šarži jednak dozvoljenoj vrijednosti qo, tj. H0: q \u003d q0.

Zadatak pravi izbor Plan statističke kontrole neće učiniti malo vjerojatnim pogreškama tipa I i II. Podsjetimo da su pogreške prve vrste povezane s mogućnošću pogrešnog odbacivanja serije proizvoda; pogreške druge vrste povezane su s mogućnošću da pogrešno nedostaje neispravna skupina.

2. Standardi za statističku kontrolu prihvaćanja

Za uspješnu primjenu statističkih metoda kontrole kvalitete proizvoda važno je imati odgovarajuće smjernice i standarde koji bi trebali biti dostupni širokom krugu inženjera i tehničara. Standardi za statističku kontrolu prihvaćanja pružaju mogućnost objektivne usporedbe razine kvalitete serija iste vrste proizvoda tijekom vremena i u različitim poduzećima.

Zaustavimo se na osnovnim zahtjevima normi za statističku kontrolu prihvaćanja.

Prije svega, norma treba sadržavati dovoljno velik broj planova s \u200b\u200brazličitim operativnim karakteristikama. To je važno jer će vam omogućiti odabir plana kontrole uzimajući u obzir specifičnosti proizvodnje i zahtjeve potrošača za kvalitetom proizvoda. Poželjno je da se u standardu specificiraju različite vrste planova: jednostepeni, dvostepeni, višestepeni, planovi uzastopnog upravljanja itd.

Glavni elementi normi za kontrolu prihvaćanja su:

1. Tablice planova za uzorkovanje koji se koriste u normalnim proizvodnim uvjetima, kao i planovi za pojačanu kontrolu u uvjetima poremećaja i olakšavanje kontrole uz postizanje visoke kvalitete.

2. Pravila za odabir planova uzimajući u obzir specifičnosti kontrole.

3. Pravila za prijelaz s normalnog upravljanja na pojačani ili lagani i obrnuti prijelaz tijekom normalnog tijeka proizvodnje.

Pošaljite svoje dobro djelo u bazu znanja je jednostavno. Upotrijebite donji obrazac

Studenti, diplomirani studenti, mladi znanstvenici koji koriste baze znanja u svojim studijama i radu bit će vam vrlo zahvalni.

Objavljeno http://www.allbest.ru/

Uvod

Potrošač je mogao birati između velikog broja dobavljača i diktirati njihove zahtjeve za kvalitetom robe koju je spreman kupiti. I ako je ranije potrošač bio zadovoljan potvrđivanjem kvalitete samih roba i usluga, sada želi imati potvrdu da je proizvodnja robe za koju će platiti novac organizirana na takav način da stvarno osigurava deklariranu kvalitetu.

Kvaliteta je postala jedan od najpopularnijih slogana s kraja dvadesetog i početka dvadeset prvog stoljeća. Standard koji omogućava potvrđivanje kvalitete različitih aspekata rada poduzeća je grupa standarda ISO 9000 - niz međunarodnih standarda upravljanja kvalitetom i osiguravanjem kvalitete koje je usvojilo više od 90 zemalja širom svijeta. Prilikom stvaranja organizacije i odabira njezinog imena uzeta je u obzir potreba da kratica imena zvuči jednako na svim jezicima. Za to je odlučeno koristiti grčku riječ isos - jednak, zbog čega u svim jezicima svijeta Međunarodna organizacija za standardizaciju ima skraćeni naziv ISO (ISO). ISO 9000 standardi primjenjivi su u bilo kojem poduzeću, bez obzira na njihovu veličinu i industriju.

U skladu s odredbama norme ISO 9000, statističke metode smatraju se jednim od najučinkovitijih načina osiguranja kvalitete i osnova su za učinkovito prepoznavanje i analizu problema. Provedba statističkih metoda trebala bi biti usmjerena na osiguranje kontinuiteta postupka osiguranja kvalitete u skladu sa zahtjevima kupca. Upotreba ovih metoda, bez potrebe za velikim troškovima, omogućuje, s određenim stupnjem točnosti i pouzdanosti, suditi o stanju proučavanih pojava (objekata, procesa) u sustavu kvalitete, predvidjeti i regulirati probleme u svim fazama životnog ciklusa proizvoda i na temelju toga razviti optimalne upravljačke odluke. Korištenje statističkih metoda vrlo je moćan način za razvoj nova tehnologija i kontrola kvalitete proizvodnih procesa.

kontrola kvalitete statističkog ureda

Dioja. Statističke metode upravljanja kvalitetom.Jedna stotinatistička kontrola prihvaćanja

Statističke metode igraju važnu ulogu u objektivnoj procjeni kvantitativnih i kvalitativnih karakteristika procesa i jedan su od najvažnijih elemenata sustava osiguranja kvalitete proizvoda i cjelokupnog procesa upravljanja kvalitetom. Nije slučajno što je utemeljitelj moderne teorije upravljanja kvalitetom, E. Deming, dugi niz godina radio u Birou za popis stanovništva i bavio se pitanjima statističke obrade podataka. Veliku važnost pridavao je statističkim metodama.

Za dobivanje kvalitetnih proizvoda potrebno je znati pravu točnost postojeće opreme, utvrditi sukladnost točnosti tehnološki proces s obzirom na točnost proizvoda, procijeniti stabilnost tehnološkog procesa. Rješavanje problema ove vrste provodi se uglavnom matematičkom obradom empirijskih podataka dobivenih ponovljenim mjerenjima bilo stvarnih dimenzija proizvoda, bilo pogreškama obrade ili pogreškama mjerenja.

Postoje dvije kategorije pogrešaka: sustavna i slučajna. Kao rezultat izravnih opažanja, mjerenja ili registracije činjenica, dobiva se mnoštvo podataka koji čine statističku populaciju i koja je potrebna obrada, uključujući sistematizaciju i klasifikaciju, izračunavanje parametara koji karakteriziraju ovu populaciju, sastavljanje tablica, grafikona koji prikazuju postupak.

Najpopularniji smjer u upravljanju kvalitetom je Total Quality Management (TQM).

Osnovni pojmovi TQM mogu se izraziti brojem sljedećih teza:

1. Uloga menadžmenta u aktivnostima upravljanja kvalitetom koja se temelji na principima TQM-a, ogromna se uloga daje menadžmentu. Uprava mora preuzeti vodeću ulogu u aktivnostima upravljanja kvalitetom. Mora se iskreno predati sustavu, vjerovati u njegove vrijednosti. Uprava treba integrirati sustav upravljanja kvalitetom u cjelokupni model upravljanja projektima. Njegov utjecaj trebao bi se provoditi ne toliko u obliku organizacijske i administrativne dokumentacije, koliko u obliku konkretnih riječi i radnji koje nedvosmisleno i ekspresivno prenose poziciju vodstva. Način vođenja treba promijeniti iz autoritarnog, administrativnog u kooperativni, liberalni.

2. Usredotočite se na kupce. Pažnju kupaca treba pokazati ne u sloganima, već u praktičnim aktivnostima. I, prije svega, potrebno je odrediti krug klijenata s kojima tvrtka radi, kao i učiniti sve kako bi privukli nove klijente. Zaposlenici, a prvenstveno menadžeri, moraju znati tko je potrošač proizvoda i odrediti potrebe svojih kupaca. Važnu ulogu u povećanju učinkovitosti interakcije s klijentom igra informacijski sustav koji, naravno, mora biti kompatibilan informacijski sustavi aspen klijenti.

3. Strateško planiranje. TQM posvećuje veliku pažnju procesima strateško planiranje, dok se ne planiraju samo tradicionalni ekonomski ciljevi, već i oni koji se smatraju nematerijalnim i nisu mjerljivi, poput razine zadovoljstva kupaca, pozitivne poslovne slike tvrtke, prestiža žigovima i drugi.

4. Uključenost svih zaposlenika. TQM bi trebao prenijeti veću odgovornost na niže razine upravljačke razine. Ne treba zaboraviti, međutim, da zaposlenici moraju biti posebno obučeni kako bi preuzeli ovu novu odgovornost.

5. Obuka osoblja. Dok osnažuju i obogaćuju funkcionalne odgovornosti potrebna je stalna obuka osoblja, i to ne samo usko profesionalnog. Još jedna nova karakteristika TQM treninga je obvezna procjena učinkovitosti obuke.

Gornja načela TQM činila su osnovu za razvijene koncepte upravljanja kvalitetom, kao što su ISO 9000, mnogi nacionalni modeli upravljanja kvalitetom države, a poslužili su i kao osnova za razvoj sustava upravljanja kvalitetom.

Ovim se standardom utvrđuju opći zahtjevi za organizacijsku i regulatornu i metodološku potporu statističke kontrole kvalitete prihvata (SQC) agregata bilo kojeg proizvoda koji se kontrolira i isporučuje u obliku serija, protoka, masa i količina. Dokument se odnosi na kontrolu kvalitete proizvoda koju provode dobavljač, proizvođač, potrošač i treća strana, uključujući tijekom konačne kontrole, prihvaćanja, dolazne kontrole, certificiranja, inspekcije i nadzora nad poštovanjem zahtjeva normi, kao i nadzora i u slučaju arbitražnog ili sudskog postupka ... Standard se također može primijeniti u slučajevima kada dobavljači i potrošači nisu pravne osobena primjer predstavljaju poslovne jedinice.

Standard smatra postupke kontrole dobavljača, potrošača, trećih strana kao jedinstveni sustav dogovoreni planovi i sheme kontrole. Praktično isključuje kontroverzne odluke o rezultatima kontrole, moguće zbog statističke prirode kontrolnih postupaka i različitih interesa stranaka. Dosljednost planova i programa kontrole osigurava se pravilima i postupkom dodjeljivanja i dogovaranja određenih početnih podataka potrebnih za odabir određenih planova i shema. Sustav uspostavlja najšire moguće prava svake stranke na izbor planova i shema kontrole, istovremeno štiteći ostale od pogrešnih odluka.

Zahtjevi ove norme trebaju se uzeti u obzir u općim tehničkim standardima koji sadrže sheme, planove i pravila za statističku kontrolu prihvaćanja, u standardima za skupine homogenih i specifičnih vrsta proizvoda, u tehničkim specifikacijama, standardima poduzeća i drugim dokumentima koji definiraju postupke za kontrolu statističke prihvaćenosti. Standard polazi od činjenice da su u skladu sa Zakonom o zaštiti potrošača dobavljači (proizvođači) dužni potpuno i pouzdano informirati potrošače i javnost o kvaliteti proizvedenih proizvoda, pa se stoga postupak kontrole smatra sredstvom potvrde ili provjere (ovisno o tome tko vodi ih) točnost podataka o kvaliteti proizvoda koje pruža dobavljač. Stvar je na proizvođačima (dobavljačima) da dokažu pomoću kontrole pouzdanost prijavljenih podataka o kvaliteti. Potrošači i treće strane imaju pravo provjeriti točnost tih podataka, uključujući točnost rezultata kontrole proizvođača. Ali istodobno, u slučajevima mogućnosti podnošenja zahtjeva protiv proizvođača (dobavljača) ili objavljivanja rezultata njihove kontrole, moraju dokazati netočnost podataka proizvođača (dobavljača) o kvaliteti proizvoda.

S obzirom da su, zbog statističke prirode kontrole, pogrešne odluke uvijek moguće s nekom vjerojatnošću, svaka strana koja provodi kontrolu mora zaštititi druge stranke od pogrešnih odluka koje utječu na njihove interese. Ovaj međunarodni standard utvrđuje zahtjeve za pouzdanošću odgovarajućih odluka donesenih na temelju rezultata kontrole, omogućujući kvantitativnu provedbu prethodno formuliranih odredbi.

U slučaju veleprodajne isporuke (kupovine) proizvoda, serija ili drugi agregati proizvoda predmet su pravnih odnosa između dobavljača, potrošača i trećih strana, utvrđenih ugovorima i zakonodavstvom. Neispravne partije ne smiju se isporučivati \u200b\u200bpotrošačima, a ako je ovaj uvjet prekršen i potrošač otkrije takve partije, posebno ih se može vratiti dobavljaču u cijelosti. Ovo zahtijeva jasno razumijevanje koje su serije podstandardne.

Standard koristi grupirane pokazatelje kvalitete, kao što su, na primjer, razine nesukladnosti, koji su kvantitativni pokazatelji kvalitete agregata proizvoda.

Zahtjevi za takvim pokazateljima postaju kriteriji kvalitete za serije i druge agregate proizvoda, koji omogućuju izgradnju jasnih odnosa između stranaka u veleprodajnim zalihama (nabavkama), uključujući organizaciju i metodologiju statističke kontrole prihvaćanja.

Za razliku od statističkih metoda za regulaciju tehnoloških procesa, gdje se odluka o stanju tehnološkog procesa donosi na temelju rezultata uzorkovanja, u statističkoj kontroli prihvaćanja donosi se odluka o prihvaćanju ili odbijanju serije proizvoda na temelju rezultata kontrole uzorkovanja.

U ovom slučaju, rizik dobavljača shvaća se kao vjerojatnost odbacivanja serije proizvoda s razinom prihvatljivosti neispravnosti. Potrošačov rizik se podrazumijeva kao vjerojatnost prihvaćanja serije proizvoda s razinom neispravnosti.

Glavni zadatak statističkih metoda kontrole prihvaćanja je osigurati s velikom pouzdanošću ocjenu kvalitete proizvoda podnesenih na kontrolu i nedvosmisleno međusobno prepoznavanje rezultata procjene kvalitete proizvoda između dobavljača i potrošača, provedenih prema istim planovima uzorkovanja.

Statističke metode kontrole prihvaćanja mogu se provesti kvantitativnim, kvalitativnim i alternativnim kriterijima.

Statistička kontrola kvantitativno znači kontrolu kvalitete proizvoda tijekom koje se utvrđuju vrijednosti kontroliranog parametra, a naknadna odluka o kontroliranoj populaciji ili procesu donosi se ovisno o njihovoj usporedbi s kontrolnim standardom. Karakteristična značajka kvantitativne kontrole kvalitete je da zahtijeva manju veličinu uzorka u usporedbi s drugim vrstama kontrole s istim rizicima donošenja pogrešnih odluka, a istovremeno pruža više informacija o kvaliteti proizvoda. Stoga je pri visokoj cijeni kontrole ili ispitivanja jedinica proizvodnje prikladno odabrati kvantitativne kriterije.

Na kvalitativnoj osnovi statistička kontrola prihvaćanja podrazumijeva se kontrola kvalitete proizvoda tijekom koje je svaka testirana jedinica proizvoda dodijeljena određenoj skupini, a naknadna odluka o kontroliranoj populaciji donosi se ovisno o omjeru broja njegovih jedinica koje se nalaze u različite grupe... Glavna prednost je u tome što ova metoda omogućuje ne samo podjelu jedinica proizvodnje na dobre i neispravne, već i njihovo razvrstavanje u kategorije, razrede, klase, skupine kvalitete itd.

Statistička kontrola prihvaćanja na alternativnoj osnovi odnosi se na kontrolu kvalitete proizvoda na temelju kvalitativne značajke, tijekom koje se svaka provjerena jedinica proizvoda klasificira kao prikladna ili neispravna, a naknadna odluka o kontroliranoj populaciji ili procesu donosi se ovisno o rezultatima usporedbe neispravnih jedinica proizvoda pronađenih u uzorku, ili broj nedostataka po određenom broju jedinica proizvoda, s kontroliranim standardom.

Prihvaćeni broj odnosi se na kontrolni standard jednak maksimalnom broju neispravnih jedinica proizvoda u uzorku ili broju kvarova na 100 jedinica proizvoda, koji su kriterij za prihvaćanje serije proizvoda.

Broj odbijanja podrazumijeva se kao kontrolni standard jednak maksimalnom broju neispravnih jedinica u uzorku ili broju oštećenja na 100 jedinica proizvoda, koji su kriterij za odbijanje serije proizvoda.

Ova vrsta kontrole našla je široku primjenu u industriji.

Dobar proizvod podrazumijeva se kao proizvod koji udovoljava svim utvrđenim zahtjevima. Neispravna jedinica proizvoda (neispravan proizvod) podrazumijeva se kao jedinica proizvoda koja ima najmanje jedan nedostatak - to je svaka nesukladnost proizvoda s utvrđenim zahtjevima.

Ovisno o važnosti, prihvaća se sljedeća klasifikacija nedostataka: manja, značajna i kritična.

Manji nedostatak je kvar koji ne utječe značajno na namjeravanu uporabu proizvoda i njegovu trajnost. Glavni kvar je kvar koji značajno utječe na uporabu proizvoda prema predviđenoj namjeni i (ili) njegovoj trajnosti, ali nije kritičan. Kritična oštećenja su nedostatak u čijoj je prisutnosti proizvod nemoguće ili neprihvatljivo koristiti za predviđenu svrhu.

1.1 Mjesto statističkih metoda u upravljanju kačast

Uspjeh svakog poduzeća u velikoj mjeri ovisi o njegovom inovativnom potencijalu, učinkovitosti i kvaliteti proizvoda i usluga koje proizvodi. Mjere ne cijene koje poduzeće može ojačati svoj položaj na tržištu i smanjiti pritisak tržišnog natjecanja uključuju - zajedno s industrijskim inovacijama, tj. mogućnost iznošenja novih proizvoda ili nove tehnologije na tržište i potvrđivanje na tržištu te osiguravanje kvalitete. Ako nemaju dovoljno visoku razinu kvalitete, proizvodi se neće moći uspostaviti na tržištu. Osiguranje kvalitete proizvoda ključno je sredstvo za održavanje i jačanje konkurentnosti. Osim toga, učinkovito osiguranje kvalitete dovodi do povećanja učinkovitosti proizvodnje, jer se poboljšanjem kvalitete smanjuju troškovi povezani s odbacivanjem, preradom, što znači da se smanjuju troškovi proizvoda. S druge strane, visokokvalitetni proizvodi mogu poboljšati imidž tvrtke, što će podrazumijevati povećanje potražnje za njegovim proizvodima i omogućiti širenje obujma proizvodnje, što će zauzvrat dovesti do smanjenja troškova pojedinog proizvoda.

Rješavanje problema osiguranja kvalitete poduzeća temelji se na poboljšanju tehničke i organizacijske razine proizvodnog procesa, uvođenju suvremenih tehnologija, oblika organizacijske proizvodnje, širokoj uporabi međunarodnih standarda serije ISO 9000, koji naglašavaju procesni pristup u upravljanju kvalitetom. Odnosno, sve se aktivnosti organizacije smatraju skupom međusobno povezanih procesa.

Upravljanje kvalitetom proizvoda shvaća se kao stalan, sistematičan, svrhovit proces utjecaja na faktore i uvjete na svim razinama, osiguravajući stvaranje proizvoda optimalne kvalitete i njihovu punu upotrebu.

Kontrola kvalitete, bez obzira na savršenstvo korištenih metoda, uključuje prije svega odvajanje dobrih proizvoda od loših.

Upravljanje kvalitetom proizvoda može se postići na dva načina:

Sortiranjem proizvoda;

Poboljšavanjem tehnološke točnosti.

Od davnina su se metode kontrole u pravilu svodile na analizu oštećenja pomoću kontinuirane provjere proizvoda na izlazu. Stoga, od kontinuirane kontrole do selektivne kontrole korištenjem statističkih metoda obrade rezultata.

Osiguranje kvalitete obuhvaća sve mjere čiji je cilj postizanje.

Te mjere uključuju:

Planiranje kvalitete;

Kontrola kvalitete;

Kontrola kvalitete.

Funkcije upravljanja kvalitetom planiraju, kontroliraju i isprave proizvode ili usluge. Upravljanje kvalitetom usko je povezano s planiranjem i temelji se na rezultatima kontrole.

Statističke metode igraju važnu ulogu u upravljanju kvalitetom proizvoda. Standardi serije ISO 9000 potiču proizvođače na korištenje statističkih metoda, jer je to zbog činjenice da je strano iskustvo prikupljeno tijekom mnogih desetljeća pokazalo visoku učinkovitost statističkih metoda u rješavanju problema na terenu industrijska proizvodnja, usluge i druga područja.

Uspjeh i potražnja za statističkim metodama ponajviše su posljedica ekonomskih razloga, odnosno kada se koriste statističke metode, stopa braka i novčani gubici se smanjuju.

Statističke metode upravljanja kvalitetom proizvoda temelje se na teoriji vjerojatnosti i matematičkoj statistici. Ideju o korištenju teorije vjerojatnosti i matematičke statistike za upravljanje kvalitetom proizvoda prvi je izrazio akademik M.V. Ostrogradski 1846. godine. Suština metoda koje je predložio bilo je razumno prosuđivanje kvalitete proizvoda ove šarže na temelju rezultata kontrole određenog uzorka iz jedne serije proizvoda, bez pribjegavanja stalnoj kontroli. Odnosno, svrha statističkih metoda upravljanja kvalitetom je zaključiti o kvaliteti proizvodnje proizvoda primjenom matematičkih i statističkih metoda zasnovanih na uzorkovanju.

Dakle, statističke metode kontrole kvalitete proizvoda su selektivne metode i razlikuju se od kontinuiranog nadzora u većoj produktivnosti, nižim troškovima kontrole i često većoj točnosti kontrole.

1.2 statističkimetode u sustavima kvalitete

U naše vrijeme intenzivnog razvoja različitih pristupa osiguravanju kvalitete proizvoda (radova, usluga) kao nezamjenjivog uvjeta za uspješno poslovanje bilo kojeg poduzeća, velika se pažnja posvećuje korištenju statističkih metoda. Važnost i potreba za njihovom uporabom očita je, osobito ako je specifičnost proizvoda takva da su u njoj pokazatelji kvalitete u cijelosti može se ocjenjivati \u200b\u200bnakon otpreme potrošaču ili upotrebe prema svojoj namjeni (monolitni pjenasti beton, Portland cement, malteri itd.). Nije slučajno što se statističke metode smatraju sastavnim dijelom "japanskog čuda". Međutim, unatoč dostignućima znanosti i primijenjenih aktivnosti u našoj zemlji usmjerenih na rješavanje problema na polju kvalitete, u mnogim pitanjima još uvijek zaostajemo za stranim zemljama, gdje se sistemski i procesni pristupi, koji čine temelj međunarodnih standarda sustava, već dugo vremena uspješno primjenjuju. kvalitetne serije ISO 9000 i suvremene statističke metode upravljanja kvalitetom proizvoda i regulacije tehnoloških procesa.

Mnogo se pozornosti posvećuje analizi poteškoća u savladavanju statističkih metoda u domaćim poduzećima, kao i razvoju i primjeni sustava upravljanja kvalitetom (QMS), iako je u stvari to jedan jedini problem. U seriji ISO 9000: 2000 i njihovim ruskim kolegama, jedno od 8 načela upravljanja kvalitetom uzima u obzir "donošenje odluka na temelju pouzdanih i objektivnih informacija." Provedba ovog načela zahtijeva potrebna mjerenja, prikupljanje i registraciju početnih podataka, nakon čega slijedi njihova obrada i analiza. Konkretno, GOST R ISO 9001-2001 standard zahtijeva da organizacija koristi statističke metode za analizu podataka, uključujući za provjeru karakteristika proizvoda, a GOST R ISO 9004-2001 preporučuje da organizacija, koristeći odgovarajuće statističke metode, analizira podatke iz različitih izvora i osigurano odlučivanje na temelju činjenica.

Čini nam se da je bolje započeti izravnu praktičnu primjenu sustava upravljanja kvalitetom u domaćim poduzećima primjenom statističkih metoda. Njihova učinkovitost u upravljanju kvalitetom općenito je prepoznata, a na prvi pogled se može čak činiti da je za postizanje stabilne razine kvalitete (obično se ova odredba tumači kao jedna od osnovnih potreba potrošača) dovoljno primijeniti ove metode, zaobilazeći naporan i skup proces razvoja i primjene QMS-a prema odgovarajućem standardi. Međutim, statističke metode, međutim, ne mogu zamijeniti stalno razvijajući se i poboljšavajući sustav zajamčene kvalitete proizvedenih proizvoda, koji također uzima u obzir interese dionika, koji djeluju u poduzeću. Oni čine QMS kapacitivnijim, jasno ilustriraju procesni pristup koji obično nije posve jasan običnim proizvodnim radnicima i pomažu u boljem razumijevanju funkcioniranja QMS-a vlastitim primjerom.

Do danas, programeri nemaju konsenzus o potrebnom i dovoljnom broju QMS elemenata. Želja za detaljnim opisom procesa u sustavu često rezultira prisutnošću velikog broja elemenata i pretjeranom "dokumentacijom" QMS-a. Nije iznenađujuće da će takav pristup vjerovatno "uplašiti" svojom složenošću i razinom troškova za implementaciju malih i srednjih poduzeća koja se sada intenzivno razvijaju, dobivajući odgovarajuću potporu države od razvoja sustava upravljanja kvalitetom. Stoga svako konkretno poduzeće mora odrediti svoj minimalni popis elemenata (barem za početne faze funkcioniranje QMS-a), među kojima sigurno mora postojati element koji opisuje postupke odabira i primjene odgovarajućih statističkih metoda za kontrolu kvalitete proizvoda i reguliranje tehnološkog procesa njegove proizvodnje. Štoviše, trenutno postoji veliki izbor razvijenih statističkih metoda za najrazličitije aplikacije, uključujući i one implementirane u softverskim statističkim sustavima.

1.3 ol na alternativnoj osnovi

Potrošač u pravilu nema mogućnost kontrole kvalitete proizvoda tijekom njegove proizvodnje. Ipak, mora biti siguran da proizvodi koje dobiva od proizvođača udovoljavaju utvrđenim zahtjevima, a ako to nije potvrđeno, ima pravo tražiti od proizvođača zamjenu braka ili otklanjanje nedostataka. Glavna metoda kontrole sirovina, materijala i gotovih proizvoda koji stižu do potrošača je statistička kontrola prihvaćanja kvalitete proizvoda.

Statistička kontrola prihvaćanja kvalitete proizvoda je selektivna kontrola kvalitete proizvoda, koja se temelji na upotrebi metoda matematičke statistike za provjeru kvalitete proizvoda prema utvrđenim zahtjevima. Ako istodobno veličina uzorka postane jednaka obujmu cijele kontrolirane populacije, tada se takva kontrola naziva kontinuirana. Kompletna kontrola moguća je samo u onim slučajevima kada se kvaliteta proizvoda ne pogorša u procesu kontrole, inače slučajna kontrola, tj. kontrola određenog malog dijela agregata proizvoda postaje prisilna.

Kontinuirana kontrola provodi se ako nema posebnih prepreka, ako postoji mogućnost kritičnog kvara, tj. kvar, čija prisutnost u potpunosti isključuje uporabu proizvoda prema njegovoj namjeravanoj svrsi.

Svi se proizvodi također mogu testirati u sljedećim uvjetima:

serija proizvoda ili materijala je mala;

kvaliteta ulaznog materijala je loša ili se o njemu ništa ne zna.

Možete se ograničiti provjerom dijela materijala ili proizvoda ako:

kvar neće uzrokovati ozbiljne kvarove opreme i ne predstavlja opasnost po život;

proizvodi se koriste u skupinama;

neispravni predmeti mogu se naći u kasnijoj fazi montaže.

Statistička kontrola prihvaćanja usmjerena je na ispitivanje gotovih proizvoda i osigurava da se donese odluka o mogućnosti prihvaćanja takvih proizvoda kao dobrih ili o potrebi da ih se odbaci i pošalje na reviziju.

Kao i statističko prilagođavanje tehnoloških procesa, statistička kontrola prihvaćanja proizvoda može se provesti prema alternativnim i kvantitativnim kriterijima.

Statistički nadzor prihvatljivosti razlikuje se glavnim obilježjem da se ovdje odluka o prihvaćanju ili odbijanju proizvoda donosi u postupku kontrole na temelju rezultata razdvajanja kontrolirane jedinice u dvije skupine: dobro i loše. Ne razdvaja se ove jedinice sortama, klasama, kategorijama, kao ni kvantitativno mjerenje njihovih glavnih kvalitativnih karakteristika ovom metodom kontrole.

Statistički kontrola prihvaćanja zahtijeva, u usporedbi s kvantitativnom kontrolom, veću veličinu uzorka s istim rizicima donošenja pogrešnih odluka i manje je informativna. U isto vrijeme, ova metoda kontrole prihvaćanja postala je prilično raširena, što je povezano sa sljedećim glavnim pozitivnim osobinama:

1) vrlo jednostavno, ne zahtijeva visoko kvalificirane stručnjake, složene mjerne instrumente i dugo vremena;

2) ne zahtijeva veliki broj evidencija i izračuna za odluku o prihvaćanju serija proizvoda;

3) omogućuje vam da odmah podijelite jedinice proizvoda u uzorku na prikladne i neispravne.

Statistička kontrola alternativnog atributa temelji se na metodama uzorkovanja. U vezi s tim, prilikom njegove uporabe moraju se uzeti u obzir sljedeća dva uvjeta.

1. Selektivna inspekcija ne može jamčiti da će svi proizvodi prihvaćene serije ispuniti utvrđene zahtjeve u pogledu svojih karakteristika. Ako postoji potreba za potpunom sukladnošću, tada treba provesti potpunu kontrolu jedinica proizvodnje.

2. Da bi rezultati analize uzorka mogli razumno zaključiti parametre cijele serije, takav uzorak treba sadržavati reprezentativni broj jedinica opće populacije i biti odabran nasumično.

1.4 Statistički brojač prihvaćanjaole po količini

Utvrđeno je da statistička kontrola prihvaćanja za istu veličinu uzorka daje više informacija nego alternativna kontrola prihvaćanja. Iz toga proizlazi da rezultati statističke kontrole prihvaćanja sadrže, s manjom veličinom uzorka, iste podatke kao i statističku kontrolu prihvaćanja. Međutim, to ne znači da je statistička prihvatljivost statističkih provjera uvijek bolja od statističke inspekcije prihvaćanja na alternativnoj osnovi. Ima sljedeće nedostatke:

prisutnost dodatnih ograničenja koja sužavaju područje primjene;

nadzor često zahtijeva sofisticiraniju opremu.

Ako se provodi destruktivna kontrola, tada su planovi kontrole na količinskoj osnovi ekonomičniji od kontrolnih planova na alternativnom pokazatelju.

Količinska statistička kontrola prihvaćanja prikazana je u GOST 20736-75. Norma uzima u obzir zahtjeve međunarodne norme ISO 3951. Ova norma može se koristiti za kontrolu svih vrsta komadnih proizvoda koji dolaze na kontrolu u obliku pojedinačnih partija prema uobičajenom zakonu distribucije jednog ili dva kontrolirana parametra.

Kvantitativna kontrola sastoji se u činjenici da se brojčana vrijednost kontroliranog parametra mjeri za jedinice proizvodnje, zatim se izračunava aritmetička srednja vrijednost uzorka X i procjenjuje njegovo odstupanje r od vrijednosti gornje Tv ili donje Tn granica tolerancije.

Za odabir plana uzorkovanja potrebno je utvrditi sljedeće pokazatelje:

Količina šarže proizvoda,

Kontrolna razina,

Razina prihvaćanja kontrolnog AQL-a,

Tip kontrole,

Standardno odstupanje ili metoda njegove procjene,

Način kontrole.

DioII... Sadržaj kroma u čeličnim odljevima je kontroliran. Mjerenja se obavljaju u četiri kupaća trupa. U skladu s podacima navedenim u tablici, izgradite x-R kontrola Shewhartova karta

Tablica 1. Kontrolni popis s podacima o sadržaju kroma u čeličnim odljevcima.

Posljednja dva stupca kontrolnog popisa pokazuju izračunata srednja i standardna odstupanja za svaku podskupinu:

Procjena prosječne razine postupka određena je formulom:

Prosječno standardno odstupanje određeno je formulom:

Tablica 2. Kontrolni popis s podacima o sadržaju kroma u čeličnim odljevcima.

Položaj kontrolnih granica karte prosječnih vrijednosti naći ćemo prema formuli u kojoj je smješten prema tablici koeficijenata i jednak je 0,729.

UCL \u003d 0.7896 + 0.729 * 0.193 \u003d 0.9306

LCL \u003d 0,7896-0,729 * 0,193 \u003d 0,6487

Da bismo izračunali položaj kontrolnih granica karte standardnog odstupanja, uzmemo u obzir da za nju UCL \u003d * R i LCL \u003d * R, gdje se nalazi prema tablici koeficijenata, tada

UCL \u003d 2.282 * 0.193 \u003d 0.4411

Napravimo kontrolne karte za srednje vrijednosti i raspone ovog uzorka pomoću Excela:

Slika 1. Kontrolna shema srednjih vrijednosti.

Slika 2. Kontrolna shema prosječnih raspona.

Zaključak: vidimo da nijedna od izgrađenih karata ne pokazuje prisutnost kršenja procesa (na nijednoj karti nema bodova koje nadilaze granice kontrole) - proces se kontrolira statički.

Zaključak

Pitanja kvalitete postala su toliko važna posljednjih godina da su statistički postupci osiguravanja kvalitete obično sastavni dio poslovanja bilo koje uspješne tvrtke. Danas se sheme uzorkovanja i statistička kontrola procesa uzimaju zdravo za gotovo od strane menadžmenta poduzeća, a pažnja se posvećuje širokom rasponu aspekata (na primjer, napuštanje ulaznog statističkog uzorkovanja zbog pouzdane kvalitete proizvoda dobavljača; osnaživanje zaposlenika, što je zamijenilo mnoge aspekte kontrole proizvodnih procesa ). Sve suvremene svjetske proizvodne tvrtke zahtijevaju od svojih zaposlenika da razumiju osnovne koncepte. To razumijevanje je ključ za visoku razinu rada raznih poduzeća.

Glavni cilj metoda statističke kontrole je osigurati proizvodnju upotrebljivih proizvoda i pružanje korisnih usluga uz najniže troškove. Jedno od osnovnih načela kontrole kvalitete korištenjem statističkih metoda je želja za poboljšanjem kvalitete proizvoda provođenjem kontrole u različitim fazama proizvodnog procesa.

Korištenje statističkih metoda vrlo je učinkovit način za razvoj nove tehnologije i kontrolu kvalitete proizvodnih procesa. Sve se statističke metode temelje na konceptu rasipanja. Upotreba statističkih metoda na radnom mjestu za kontrolu širenja parametara proizvedenog proizvoda grafički je prikaz statističkih vrijednosti koje karakteriziraju širenje, a koje su lako razumljive.

Statističke metode su temelj za učinkovito prepoznavanje i analizu problema. Tako se može postići cjelovita slika mogućih uzroka problema. Postavljaju se prioriteti i odluke se donose na temelju činjenica. "Sedam alata za kontrolu kvalitete" (metode uprava) omogućiti jednostavne metode za rješavanje do 95% problema koji nastaju u kontroli kvalitete na raznim područjima. Preostalih 5% problema zahtijeva dodatna rješenja.

"Sedam novih alata za kontrolu kvalitete" odnose se na metode obrade prije svega verbalnih (opisnih) podataka. Upotreba ovih alata posebno je učinkovita kada se koriste kao metode za najcjelovitiju provedbu planova temeljenih na sustavnom pristupu u uvjetima suradnje cijelog tima poduzeća.

U skladu s odredbama norme ISO 9000, statističke metode smatraju se jednim od najučinkovitijih načina osiguranja kvalitete i osnova su za učinkovito prepoznavanje i analizu problema.

Usmjereni su na razvoj cjelovitog mehanizma u svim fazama životnog ciklusa proizvoda, od istraživanja tržišnih zahtjeva za kvalitetom proizvoda i završavanja njegovog odlaganja nakon uporabe. Uvođenje statističkih metoda trebalo bi biti usmjereno na osiguranje kontinuiteta postupka osiguranja kvalitete u skladu sa zahtjevima kupca. Korištenje ovih metoda, bez potrebe za velikim troškovima, omogućuje, s određenim stupnjem točnosti i pouzdanosti, suditi o stanju proučavanih pojava (predmeta, procesa) u sustavu kvalitete, predvidjeti i regulirati probleme u svim fazama životnog ciklusa proizvoda i na temelju toga razviti optimalne upravljačke odluke.

Bibliografski popis

1. Ishikawa K. "Japanske metode upravljanja kvalitetom" Abbr. po. s engleskog M .: Ekonomija, 1998;

2. Knowler L. i dr. "Statističke metode kontrole kvalitete proizvoda" Per. sangl. - 2. ruski. Ed. Moskva: Izdavačka kuća Standardi, 1989 .;

3. Okrepilov V.V. Shvets V.E. Yu.N. Rubtsov "Usluga upravljanja kvalitetom proizvoda" L .: Lenizdat, 1990 .;

4. Cowden D. „Statističke metode kontrole kvalitete“ trans. s engleskog jezika, M: 1961;

5. Belyaev Yu. K. „Kontrola prihvaćanja na alternativnoj osnovi“ M: 1973;

6. Shor Ya. B. "Tablice za analizu i kontrolu pouzdanosti" M: 1986;

7. Loganina V. I., Fedoseev A. A. "Statističke metode kontrole i upravljanja kvalitetom proizvoda" Rostov n / a: Phoenix, 2007 .;

8. Knowler L., Howell J., Told D., Colemat E., Moun O., Knowler V. „Statističke metode kontrole kvalitete proizvoda“ M: Publishing of standard, 1989;

9. Gmurman VE "Teorija vjerojatnosti i matematička statistika" M: Viša škola, 1977;

10. Shindovsky E., Schurz O. „Statističke metode upravljanja kvalitetom“ M: Mir, 1976.

Objavljeno na Allbest.ru

...

Slični dokumenti

Kvaliteta kao objekt upravljanja. Kontrola kvalitete proizvoda. Statistička kontrola prihvaćanja na alternativni način. Statistički standardi prihvaćanja kontrole. Grafikoni kontrole kvalitete Selektivna kontrola u istraživanju pouzdanosti.

pojam objavljen 16.07.2011


Suština elementarnih, srednjih i naprednih metoda upravljanja statističkom kvalitetom. Pojam, vrste i svrha kontrolnih shema. Prednosti i nedostaci statističke kontrole prihvaćanja za alternativne i kvantitativne kriterije.

teza, dodana 26.05.2014


Kvaliteta kao objekt upravljanja, osiguravanje kvalitete funkcioniranja sustava upravljanja. Glavna karakteristika serije proizvoda prema alternativnom svojstvu. Zahtjevi za norme za statističku kontrolu prihvaćanja. Ideja kontrolne karte.

dodan pojam radova 5.9.2015


Značajke provedbe statističke kontrole kvalitete prihvaćanja alternativnim i kolektivnim kriterijima. Razmatranje koncepta, svrhe, glavnih zadataka i načela organizacije kontrole kvalitete ulaznih proizvoda, procjena njegove učinkovitosti.

test, dodano 08.08.2011


Koncept sustava upravljanja kvalitetom u poduzeću. Važnost statističkih metoda u upravljanju kvalitetom. Shewhart kontrolne karte kao metoda statističke kontrole i upravljanja kvalitetom. Osnovni principi konstrukcije Shewhart kontrolnih karata.

zbornik radova, dodan 19.05.2011


Korelacijska analiza podataka i procjena rezultata. Značajke i uvjeti, mogućnost korištenja statističke kontrole prihvaćanja od strane dobavljača i potrošača, kao i proizvodi kvantitativnim i alternativnim kriterijima.

dodan je pojam 16.12.2014


Ekonomski problemi, suština kvalitete i njeno upravljanje. Evolucija teorije i prakse upravljanja kvalitetom. Načela i funkcije upravljanja kvalitetom. Metode statističke kontrole, standardizacija. Razvoj i primjena sustava upravljanja kvalitetom.

tečaj predavanja dodan 14.11.2013


Suština i svrha statističkog nadzora, njegova klasifikacija i karakteristike glavnih vrsta: postupak i prihvaćanje. Faze primjene ovih oblika kontrole, analiza rezultata. Uzorkovanje na temelju kvalitativnih karakteristika. Tagushi metoda.

pojam, dodan 27.03.2013


Suština upravljanja kvalitetom u poduzeću. Značajke rada stranih firmi na ovom području. Statističke metode kontrole kvalitete. Kvalitetna aktivnost u krugovima. Japansko i američko iskustvo u poboljšanju kvalitete. Opis ISO standarda.

prezentacija dodana 06.03.2015


Pojam, problem, upravljanje i poboljšanje kvalitete. Konkurentska borba u zemljama s razvijenim tržišnim gospodarstvima. Statističke metode kontrole kvalitete proizvoda. Kvaliteta planiranja, izrada strategije. Međunarodni standardi kvalitete.

UVOD

Najvažniji izvor rasta učinkovitosti proizvodnje je stalno poboljšanje tehničke razine i kvalitete proizvoda. Tehničke sustave karakterizira kruta funkcionalna integracija svih elemenata, stoga ne sadrže sekundarne elemente koji mogu biti loše dizajnirani i proizvedeni. Stoga je trenutna razina znanstveno-tehničkog napretka značajno pooštrila zahtjeve za tehničkom razinom i kvalitetom proizvoda općenito i njihovih pojedinačnih elemenata. Sustavni pristup omogućuje vam da objektivno odaberete opseg i smjer upravljanja kvalitetom, vrste proizvoda, oblike i načine proizvodnje koji daju najveći učinak napora i sredstava utrošenih na poboljšanje kvalitete proizvoda. Sustavan pristup poboljšanju kvalitete proizvoda omogućava postavljanje znanstvenih temelja industrijskih poduzeća, udruženja, tijela za planiranje.

U industriji se statističke metode koriste za analizu kvalitete proizvoda i procesa. Analiza kvalitete je analiza kojom se pomoću podataka i statističkih metoda utvrđuje odnos između preciznih i nadjačanih kvalitativnih karakteristika. Analiza procesa je analiza koja omogućava razumijevanje odnosa uzročnih čimbenika i ishoda poput kvalitete, troškova, produktivnosti itd. Kontrola procesa uključuje prepoznavanje uzročnih čimbenika koji utječu na neometano funkcioniranje proizvodnog procesa. Kvaliteta, trošak i produktivnost rezultat su procesa kontrole.

Statističke metode kontrole kvalitete proizvoda danas sve više prihvaćaju i distribuiraju u industriji. Znanstvene metode statističke kontrole kvalitete proizvoda primjenjuju se u sljedećim industrijama: strojarstvu, lakoj industriji i komunalnim uslugama.

Glavni cilj metoda statističke kontrole je osigurati proizvodnju upotrebljivih proizvoda i pružanje korisnih usluga uz najniže troškove.

Statističke metode kontrole kvalitete proizvoda daju značajne rezultate za sljedeće pokazatelje:

poboljšanje kvalitete kupljenih sirovina;

ušteda sirovina i rada;

poboljšanje kvalitete proizvedenih proizvoda;

smanjenje troškova praćenja;

smanjenje broja odbijenih;

poboljšanje odnosa proizvodnje i potrošača;

olakšavajući prijelaz proizvodnje s jedne vrste proizvoda na drugu.

Glavni zadatak nije samo povećati kvalitetu proizvoda, već povećati količinu takvih proizvoda koji bi bili prikladni za potrošnju.

Dva osnovna koncepta u kontroli kvalitete su mjerenje kontroliranih parametara i njihova distribucija. Da biste mogli prosuditi kvalitetu proizvoda, nije potrebno mjeriti takve parametre kao što su čvrstoća materijala, papira, težina predmeta, kvaliteta bojanja itd.

Drugi koncept - raspodjela vrijednosti kontroliranog parametra - temelji se na činjenici da u istim proizvodima ne postoje dva apsolutno identična parametra; Kako mjerenja postaju preciznija, u mjerenjima parametara nalaze se male razlike.

Promjenjivost "ponašanja" kontroliranog parametra je 2 tipa. Prvi je slučaj kad njegove vrijednosti čine skup slučajnih varijabli koje se formiraju u normalnim uvjetima; drugi je kada se agregat njegovih slučajnih vrijednosti formira u uvjetima koji nisu normalni pod utjecajem određenih razloga.

1. Statistička kontrola prihvaćanja na alternativni način

Potrošač u pravilu nema mogućnost kontrole kvalitete proizvoda tijekom njegove proizvodnje. Ipak, mora biti siguran da proizvodi koje dobiva od proizvođača udovoljavaju utvrđenim zahtjevima, a ako to nije potvrđeno, ima pravo tražiti od proizvođača zamjenu braka ili otklanjanje nedostataka.

Glavna metoda kontrole sirovina, materijala i gotovih proizvoda koji stižu do potrošača je statistička kontrola prihvaćanja kvalitete proizvoda.

Statistička kontrola prihvaćanja kvalitete proizvoda - selektivna kontrola kvalitete proizvoda koja se temelji na korištenju metoda matematičke statistike za provjeru kvalitete proizvoda prema utvrđenim zahtjevima.

Ako uz sve to veličina uzorka postane jednaka obujmu cijele kontrolirane populacije, tada se takva kontrola naziva kontinuirana. Kontinuirana kontrola moguće je samo u onim slučajevima kada se kvaliteta proizvoda ne pogoršava u procesu kontrole, u protivnom, selektivna kontrola, tj. kontrola određenog malog dijela agregata proizvoda postaje prisilna.

Kontinuirana kontrola provodi se ako nema posebnih prepreka, u slučaju mogućnosti kritičnog kvara, tj. kvar, čija prisutnost u potpunosti isključuje uporabu proizvoda prema njegovoj namjeravanoj svrsi.

Svi se proizvodi također mogu testirati u sljedećim uvjetima:

serija proizvoda ili materijala je mala;

kvaliteta ulaznog materijala je loša ili se o njemu ništa ne zna.

Možete se ograničiti provjerom dijela materijala ili proizvoda ako:

kvar neće uzrokovati ozbiljne kvarove opreme i ne predstavlja opasnost po život;

proizvodi se koriste u skupinama;

neispravni predmeti mogu se naći u kasnijoj fazi montaže.

U praksi statističke kontrole opći je dio q nepoznat i treba ga procijeniti iz rezultata kontrole slučajnog uzorka od n predmeta, od kojih je m neispravan.

Plan statističke kontrole razumijeva se kao sustav pravila koja određuju metode odabira proizvoda za inspekciju i uvjete pod kojima se treba prihvatiti, odbaciti ili nastaviti kontrolirati.

Postoje alternativni planovi za statističku kontrolu serije proizvoda na alternativni način:

jednofazni planovi prema kojima, ako među n nasumično odabranih proizvoda, broj neispravnih proizvoda m ne pređe prihvatni broj C (mC), tada se serija prihvaća; u protivnom se stranka odbacuje;

dvostupanjski planovi prema kojima, ako među n1 nasumično odabranim proizvodima broj neispravnih predmeta m1 nije veći od prihvatnog broja C1 (m1C1), tada se serija prihvaća; ako je m11, gdje je d1 broj za odbacivanje, tada je serija odbijena. Ako je C1 m1 d1, tada se donosi odluka o uzimanju drugog uzorka veličine n2. Zatim, ako je ukupni broj proizvoda u dva uzorka (m1 + m2) C2, tada je šarža prihvaćena, u protivnom se serija odbacuje prema podacima dva uzorka;

višeslojni planovi logičan su nastavak dvostupanjskih. U početku se uzima količina volumena n1 i određuje se broj oštećenih proizvoda m1. Ako je m1? C1, tada je serija prihvaćena. Ako je C1p m1 d1 (D1C1 + 1), tada je serija odbijena. Ako je C1m1d1, tada se donosi odluka o uzimanju drugog uzorka veličine n2. Neka je m2 oštećen među n1 + n2. Zatim, ako je m2c2, gdje je c2 drugi prihvatni broj, lot se prihvaća; ako je m2d2 (d2 c2 + 1), stranka se odbacuje. Sa c2 m2 d2, donosi se odluka o uzimanju trećeg uzorka. Daljnja kontrola provodi se na sličan način, osim posljednjeg k-tog koraka. Na k-tom koraku, ako su mk neispravni i mkck pronađeni među pregledanim stavkama u uzorku, tada je serija prihvaćena; ako m k ck, onda je serija odbijena. U planovima s više faza pretpostavlja se da je broj koraka k n1 \u003d n2 \u003d ... \u003d nk;

sekvencijalna kontrola, u kojoj se odluka o kontroliranoj šarži donosi nakon ocjene kvalitete uzoraka, čiji ukupni broj nije unaprijed utvrđen i utvrđuje se u čijem se procesu temelji na rezultatima prethodnih uzoraka.

Planovi u jednom koraku jednostavniji su u smislu organiziranja kontrole proizvodnje. Planovi dvostupanjske, višestepene i uzastopne kontrole osiguravaju jednaku veličinu uzorka veću točnost donesenih odluka, ali organizacijski su složeniji.

Zadaća selektivne kontrole prihvaćanja zapravo se svodi na statističku provjeru hipoteze da je udio neispravnih proizvoda q u šarži jednak dozvoljenoj vrijednosti qo, tj. H0: q \u003d q0.

Zadaća odabira ispravnog plana statističke kontrole jest pogreške prve i druge vrste malo vjerojatne. Podsjetimo da su pogreške prve vrste povezane s mogućnošću pogrešnog odbacivanja serije proizvoda; pogreške druge vrste povezane su s mogućnošću da pogrešno nedostaje neispravna skupina.

2. Standardi za statističku kontrolu prihvaćanja

Za uspješnu primjenu statističkih metoda kontrole kvalitete proizvoda važno je imati odgovarajuće smjernice i standarde koji bi trebali biti dostupni širokom krugu inženjera i tehničara. Standardi za statističku kontrolu prihvaćanja pružaju mogućnost objektivne usporedbe razine kvalitete serija iste vrste proizvoda tijekom vremena i u različitim poduzećima.

Zaustavimo se na osnovnim zahtjevima normi za statističku kontrolu prihvaćanja.

Prije svega, norma treba sadržavati dovoljno velik broj planova s \u200b\u200brazličitim operativnim karakteristikama. To je važno jer će vam omogućiti odabir plana kontrole uzimajući u obzir specifičnosti proizvodnje i zahtjeve potrošača za kvalitetom proizvoda. Poželjno je da se u standardu specificiraju različite vrste planova: jednostepeni, dvostepeni, višestepeni, planovi uzastopnog upravljanja itd.

Glavni elementi normi za kontrolu prihvaćanja su:

1. Tablice planova za uzorkovanje koji se koriste u normalnim proizvodnim uvjetima, kao i planovi za pojačanu kontrolu u uvjetima poremećaja i olakšavanje kontrole uz postizanje visoke kvalitete.

2. Pravila za odabir planova uzimajući u obzir specifičnosti kontrole.

3. Pravila za prijelaz s normalnog upravljanja na pojačani ili lagani i obrnuti prijelaz tijekom normalnog tijeka proizvodnje.

4. Metode za izračunavanje naknadnih procjena pokazatelja kvalitete kontroliranog procesa.

Ovisno o jamstvima koja su dana u planovima kontrole prihvata, razlikuju se sljedeće metode izrade planova:

postaviti vrijednosti dobavljačevog rizika i potrošačevog rizika i podnijeti zahtjev da operativna karakteristika P (q) prolazi kroz približno dvije točke: q0,? i qm, gdje su q0 i qm prihvatljive razine kvalitete i odbacivanja. Taj se plan naziva kompromisni plan jer štiti interese potrošača i dobavljača. Za male vrijednosti? i? veličina uzorka treba biti velika;

odaberite jednu točku na krivulji radne karakteristike i prihvatite jedan ili više dodatnih neovisnih uvjeta.

Prvi sustav planova za kontrolu statističkih prihvata, koji se široko koristi u industriji, razvili su Dodge i Rolig. Planovi ovog sustava omogućuju potpunu kontrolu proizvoda s odbačenih serija i zamjenu neispravnih proizvoda dobrim.

Američki standard MIL-STD-LO5D postao je široko rasprostranjen. Domaći standard GOST-18242-72 u konstrukciji je sličan američkom i sadrži planove kontrole u jednom i dva stupnja. Standard se temelji na konceptu prihvatljive razine kvalitete (AQR) q0, koja se smatra najvećim dopuštenim udjelom neispravnih proizvoda u šarži napravljenoj tijekom normalne proizvodnje. Vjerojatnost odbacivanja puno sa neispravnom stopom jednakom q0 mala je za standardne planove i opada kako se veličina uzorka povećava. Za većinu planova ne prelazi 0,05.

Kada pregledate proizvode po nekoliko kriterija, standard preporučuje razvrstavanje oštećenja u tri klase: kritične, značajne i beznačajne.

3. Kontrolni grafikoni

Jedan od glavnih alata u ogromnom arsenalu statističkih metoda kontrole kvalitete su kontrolne karte. Općenito je prihvaćeno da ideja kontrolne karte pripada poznatom američkom statističaru Walteru L. Schuhartu. Izražen je 1924., a detaljno je opisan 1931. U početku su korišteni za bilježenje rezultata mjerenja potrebnih svojstava proizvoda. Parametar koji nadilazi polje tolerancije ukazivao je na potrebu obustave proizvodnje i prilagođavanja postupka u skladu sa znanjem voditelja proizvodnje.

To je davalo informacije o tome kada je tko i na kakvoj opremi u prošlosti dobio brak.

Štoviše, u ovom slučaju odluka o prilagodbi donijeta je kad je brak već bio primljen. Stoga je bilo važno pronaći postupak koji bi skupljao informacije ne samo za retrospektivna istraživanja, već i za korištenje u odlučivanju. Ovaj je prijedlog objavio američki statističar I. Page 1954. Karte koje se koriste pri donošenju odluka nazivaju se kumulativnim.

Kontrolni grafikon sastoji se od središnje crte, dvije kontrolne granice (iznad i ispod središnje crte) i karakterističnih vrijednosti (indeks kvalitete) preslikani kako bi prikazali stanje procesa.

U određenim razdobljima odaberite (sve za redom; selektivno; periodično iz neprekidnog protoka itd.) N proizvedenih proizvoda i izmjerite kontrolirani parametar.

Rezultati mjerenja iscrtani su na kontrolnoj tablici, a ovisno o ovoj vrijednosti, donosi se odluka da se ispravi postupak ili da se postupak nastavi bez podešavanja.

Signal o mogućoj neusklađenosti tehnološkog procesa može biti:

točka izvan kontrolnih granica (točka 6); (proces je izvan kontrole);

smještanje skupine uzastopnih točaka u blizini jedne kontrolne granice, ali ne i dalje od nje (11, 12, 13, 14), što ukazuje na kršenje razine podešavanja opreme;

snažno rasipanje točaka (15, 16, 17, 18, 19, 20) na kontrolnoj karti u odnosu na srednju liniju, što ukazuje na smanjenje točnosti tehnološkog postupka.

Gornja granica

Središnja linija

donja granica

6 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Broj uzorka

Zaključak

Sve više i više razvoja novog gospodarskog okruženja reprodukcije za našu zemlju, tj. tržišni odnosi, diktira potrebu za stalnim usavršavanjem kvalitete koristeći sve mogućnosti za to, sva postignuća napretka u području tehnologije i organizacije proizvodnje.

Najpotpunija i sveobuhvatnija procjena kvalitete osigurana je kada se uzmu u obzir sva svojstva analiziranog predmeta koja se očituju u svim fazama njegovog životnog ciklusa: tijekom proizvodnje, transporta, skladištenja, uporabe, popravka, tehničkih. servis.

Stoga proizvođač mora kontrolirati kvalitetu proizvoda i na temelju rezultata uzorkovanja procijeniti stanje odgovarajućeg tehnološkog postupka. Zahvaljujući tome, on pravovremeno otkriva poremećaje procesa i ispravlja ih.

Bibliografija

1. Gembris S. Herrmann J., "Upravljanje kvalitetom", Omega-L SmartBook, 2008

2. Shevchuk DA, "Kontrola kvalitete", Gross-Media., M., 2009

3. Elektronički udžbenik "Kontrola kvalitete"

Značenje statističkih metoda kontrole kvalitete je u značajnom smanjenju troškova njegove primjene u usporedbi s kontinuiranom kontrolom, s jedne strane, i uklanjanjem slučajnih promjena u kvaliteti proizvoda, s druge strane.
Postoje dva područja primjene statističkih metoda u proizvodnji (slika 4.8):
- pri uređivanju tijeka tehnološkog postupka radi zadržavanja
- nalazi se u zadanom okviru (lijeva strana dijagrama);
- nakon prihvaćanja proizvedenih proizvoda (desna strana dijagrama).

Za kontrolu tehnoloških procesa rješavaju se zadaci statističke analize točnosti i stabilnosti tehnoloških procesa i njihova statistička regulacija. Istovremeno se odstupanja za kontrolirane parametre navedene u tehnološkoj dokumentaciji uzimaju kao standard, a zadatak je kruto zadržavanje tih parametara u utvrđenim granicama. Može se postaviti i zadatak traženja novih načina izvođenja operacija radi poboljšanja kvalitete finalne proizvodnje.
Prije nego što se pristupimo primjeni statističkih metoda u procesu proizvodnje, potrebno je jasno razumjeti svrhu korištenja tih metoda i prednosti proizvodnje od njihove primjene. Vrlo je rijetko da se podaci koriste za zaključak o kvaliteti kako su dobiveni. Za analizu podataka koristi se sedam takozvanih statističkih metoda ili alata za kontrolu kvalitete: stratifikacija podataka (stratifikacija); grafika; Pareto karta; kauzalni dijagram (Ishikawa dijagram ili "kost ribe"); popis za provjeru i grafikon; shema rasipanja; kontrolne karte.
1. Delaminacija (stratifikacija).
Kada se podaci podijele u skupine u skladu s njihovim karakteristikama, grupe se nazivaju slojevi (slojevi), a sam postupak razdvajanja naziva se stratifikacija (stratifikacija). Poželjno je da razlike unutar sloja budu što manje, a između slojeva što je moguće više.
Uvijek je veća ili manja varijacija rezultata mjerenja. Ako stratificiramo prema čimbenicima koji uzrokuju ovo širenje, lako je identificirati glavni uzrok njegovog pojavljivanja, smanjiti ga i postići kvalitetu proizvoda.
Primjena različitih metoda odlaganja ovisi o specifičnoj primjeni. U proizvodnji se često koristi metoda nazvana 4M koja uzima u obzir čimbenike ovisno o: osobi (muškarcu); strojevi (stroj); materijal (materijal); metoda.
Odnosno, odlaganje se može učiniti ovako:
- prema izvršiocu (prema spolu, radnom iskustvu, kvalifikacijama itd.);
- prema strojevima i opremi (novi ili stari, marka, tip itd.);
- prema materijalima (na mjestu proizvodnje, šarži, vrsti, kvaliteti sirovina i dr.);
- po načinu proizvodnje (po temperaturi, tehnološkom prijemu itd.).
U trgovini može doći do raslojavanja po regijama, firmama, prodavačima, vrstama robe, godišnjim dobima.
Metoda odvajanja u svom čistom obliku koristi se u izračunavanju troškova proizvoda, kada je potrebno procijeniti izravne i neizravne troškove odvojeno za proizvode i serije, kad se procjenjuje dobit od prodaje proizvoda odvojeno za kupce i po proizvodima itd. Razgraničenje se također koristi kada se primjenjuju druge statističke metode : Prilikom izrade uzročno-efektivnih karata, Pareto karte, histogrami i kontrolni grafikoni.
2. Grafički prikaz podataka široko se koristi u industrijskoj praksi radi jasnoće i jednostavnosti razumijevanja značenja podataka. Postoje sljedeće vrste grafova:
I). Graf koji je isprekidana linija (slika 4.9) koristi se, na primjer, za izražavanje promjena bilo kojeg podatka tijekom vremena.

B) Karte i trake (slike 4.10 i 4.11) koriste se za izražavanje postotka predmetnih podataka.

Omjer komponenata proizvodnog troška:
1 - trošak proizvodnje općenito;
2 - neizravni troškovi;
3 - izravni troškovi itd.

Na slici 4.11 prikazan je omjer prihoda od prodaje prema određene vrste proizvodi (A, B, C), postoji trend: proizvod B je obećavajući, ali A i C nisu.
U). Grafikon u obliku Z (slika 4.12) koristi se za izražavanje uvjeta za postizanje tih vrijednosti. Na primjer, za procjenu općeg trenda pri registraciji stvarnih podataka po mjesecima (obujam prodaje, obujam proizvodnje itd.)
Grafikon je izgrađen na sljedeći način:
1) vrijednosti parametara (na primjer, volumen prodaje) crtaju se po mjesecima (u razdoblju od jedne godine) od siječnja do prosinca i povezane su ravnim segmentima (isprekidana linija 1 na slici 4.12);
2) izračunava se kumulativni iznos za svaki mjesec i sastavi odgovarajući graf (prelomljena linija 2 na slici 4.12);
3) izračunavaju se ukupne vrijednosti (mijenja se ukupno) i izrađuje odgovarajući graf. U ovom slučaju, promijenivo ukupno je ukupno za godinu koja je prethodila danom mjesecu (slomljena linija 3 na slici 4.12).

Prema promjenjivom zbroju, moguće je utvrditi trend promjene tijekom dugog razdoblja. Umjesto mijenjanja ukupnog broja, možete planirati planirane vrijednosti i provjeriti uvjete za njihovo postizanje.
D). Stvarni grafikon (slika 4.13) predstavlja kvantitativnu ovisnost, izraženu visinom šipke, faktora kao što su trošak proizvoda od njegove vrste, količina gubitaka uslijed odbacivanja iz procesa, itd. Vrste varijabilnih grafova su histogram i Pareto karta. Kada se grafikon crta duž ordinata, crta se broj faktora koji utječu na proučavani postupak (u ovom slučaju studija poticaja za kupnju proizvoda). U apscisi su prikazani faktori, od kojih svaki odgovara visini stupca, što ovisi o broju (učestalosti) očitovanja ovog faktora.

Lik: 4.13. Primjer grafikona: 1 - broj poticaja za kupnju; 2 - poticaji za kupnju; 3 - kvaliteta; 4 - smanjenje cijena; 5 - garancijski rokovi; 6 - dizajn; 7 - dostava; 8 - drugi

Naređujemo li poticaje za kupnju prema učestalosti njihove manifestacije i izgrađujemo kumulativni zbroj, dobili smo Paretovu tablicu.
3. Pareto dijagram.
Shema izgrađena na osnovi grupiranja po diskretnim značajkama, raspoređenih u silaznom redoslijedu (na primjer, prema učestalosti pojavljivanja) i koja pokazuje kumulativnu (akumuliranu) frekvenciju, naziva se Pareto karta (slika 4.10). Pareto je talijanski ekonomist i sociolog koji je svoj grafikon koristio za analizu bogatstva Italije.

Lik: 4.14. Primjer Paretove tablice: 1 - pogreške u proizvodnom procesu; 2 - nekvalitetne sirovine; 3 - alati loše kvalitete; 4 - predlozi loše kvalitete; 5 - crteži loše kvalitete; 6 - ostalo; A - relativna kumulativna (akumulirana) frekvencija,%; n je broj neispravnih jedinica proizvoda.

Gornji dijagram zasnovan je na grupiranju neispravnih proizvoda po vrstama otpada i rasporedu prema silaznom broju jedinica neispravnih proizvoda svake vrste. Pareto karta može se vrlo široko koristiti. Uz njegovu pomoć možete procijeniti učinkovitost mjera poduzetih za poboljšanje kvalitete proizvoda, izgrađujući je prije i nakon uvođenja promjena.
4. Uzročni dijagram (Sl. 4.15).

Dijagram uzroka i posljedica koristi se kada želite istražiti i prikazati moguće uzroke određenog problema. Njegova primjena omogućuje prepoznavanje i grupiranje uvjeta i čimbenika koji utječu na određeni problem.
Razmotrimo oblik kauzalnog dijagrama na Sl. 4.15 (naziva se i „riblji kostur“ ili Ishikawa-dijagram).
Redoslijed crtanja grafikona:
1. Izabran je problem rješenja - "greben".
2. Identificirani su najznačajniji čimbenici i uvjeti koji utječu na problem - razlozi prvog reda.
3. Otkriven je niz razloga koji utječu na bitne čimbenike i uvjete (razlozi 2-, 3- i naredni redoslijedi).
4. Dijagram se analizira: faktori i uvjeti rangiraju se po važnosti, utvrđuju se razlozi koji su trenutno podložni korekciji.
5. Izrađuje se plan za daljnje djelovanje.
5. Sastavljen je kontrolni list (tablica akumulirane frekvencije) za izgradnju distribucijskog histograma, koji sadrži sljedeće stupce: (Tablica 4.4).

Na temelju kontrolnog lista izrađuje se histogram (Sl. 4.16) ili, uz veliki broj mjerenja, krivulja raspodjele gustoće vjerojatnosti (Sl. 4.17).

Histogram je grafikon i koristi se za vizualizaciju raspodjele vrijednosti specifičnih parametara prema učestalosti pojavljivanja određeno razdoblje vrijeme. Iscrtavanjem dopuštenih vrijednosti za parametar možete odrediti koliko često se parametar nalazi u ili izvan prihvatljivog raspona.
Kada pregledavate histogram, možete otkriti je li serija proizvoda i tehnološki postupak u zadovoljavajućem stanju. Razmatraju se sljedeća pitanja: kolika je širina raspodjele u odnosu na širinu tolerancije; što je distribucijski centar u odnosu na središte tolerancijskog polja; kakav je oblik distribucije.
Ako
a) oblik raspodjele je simetričan, tada postoji granica u polju tolerancije, središte raspodjele i središte tolerancijskog polja podudaraju se - kvaliteta šarže je u zadovoljavajućem stanju;
b) središte distribucije pomaknuto je udesno, odnosno postoji bojazan da među proizvodima (u ostatku serije) mogu biti neispravni proizvodi koji prelaze gornju granicu tolerancije. Provjerite sustavnu pogrešku u mjernim instrumentima. Ako ne, onda nastavljaju s proizvodnjom proizvoda, prilagođavajući rad i mijenjajući dimenzije tako da se središte distribucije i središte tolerancijske zone podudaraju;
c) distribucijski centar je smješten pravilno, ali širina distribucije podudara se sa širinom tolerancijskog polja. Postoji bojazan da će se oštećeni proizvodi pojaviti nakon pregleda cijele serije. Treba ispitati točnost opreme, uvjete obrade itd. ili proširiti polje tolerancije;
d) pomakne se središte distribucije, što ukazuje na prisutnost neispravnih proizvoda. Potrebno je, podešavanjem, pomaknuti distribucijski centar u središte tolerancijskog polja i ili suziti širinu distribucije ili revidirati toleranciju;
e) situacija je slična prethodnoj, a mjere utjecaja su slične;
f) u raspodjeli 2 vrha, iako su uzorci uzeti iz iste partije. To se objašnjava ili činjenicom da su sirovine bile 2 različite klase, ili se u procesu rada promijenilo podešavanje stroja ili su proizvodi obrađeni na dva različita stroja kombinirani u 1 seriju. U ovom se slučaju istraživanje treba provoditi slojevito;
g) i širina i središte distribucije su normalni, međutim, beznačajan dio proizvoda prelazi gornju granicu tolerancije i, razdvajajući, tvori zaseban otok. Možda su ti proizvodi dio neispravnih, koji su se zbog nepažnje miješali s benignim u općem toku tehnološkog procesa. Potrebno je otkriti uzrok i otkloniti ga.
6. dijagram rasipanja (rasipanja) koristi se za identificiranje ovisnosti (korelacije) nekih pokazatelja o drugim ili za određivanje stupnja povezanosti između n parova podataka za varijable x i y:

(X1, Y1), (X2, Y2), ..., (Xn, Yn).

Ti su podaci crtani (raspršeni grafikon) i za njih se izračunava koeficijent korelacije pomoću formule

gdje je δxy kovarijans;
δx, δy - standardna odstupanja slučajnih varijabli x i y;
n je veličina uzorka (broj podatkovnih parova xi i yi);
x i y su aritmetičke srednje vrijednosti xi i yi, respektivno.
Smatrati razne mogućnosti dijagrami rasipanja (ili korelacijska polja) na Sl. 4.18:

Kada:
a) možemo razgovarati o pozitivnoj povezanosti (s povećanjem x, y raste);
b) pojavljuje se negativna korelacija (s povećanjem x, y opada);
c) s povećanjem x, y može se i povećavati i smanjivati, kažu da nema korelacije. Ali to ne znači da među njima ne postoji odnos, da ne postoji linearni odnos među njima. Očigledna nelinearna (eksponencijalna) ovisnost također je prikazana na dijagramu rasipanja r).
Koeficijent korelacije uvijek uzima vrijednosti u rasponu -1 ≤ r ≤ 1, tj. za r\u003e 0 - pozitivna korelacija, za r \u003d 0 - nema korelacije, za r<0 - отрицательная корреляция.
Za iste n parove podataka (x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn) možete uspostaviti odnos između x i y. Formula koja izražava taj odnos naziva se regresijska jednadžba (ili regresijska linija), a općenito je predstavljena funkcijom

Za određivanje regresijske linije (slika 4.19) potrebno je statistički procijeniti koeficijent regresije b i konstantu a. Za to moraju biti ispunjeni sljedeći uvjeti:
1) linija regresije mora proći kroz točke (x, y) srednjih vrijednosti x i y.
2) zbroj kvadrata odstupanja od regresijske linije y vrijednosti u svim točkama treba biti najmanji.
3) za izračunavanje koeficijenata a i b koriste se formule

Oni. jednadžba regresije može približiti stvarne podatke.

7. Kontrolna kartica.
Jedan način za postizanje zadovoljavajuće kvalitete i održavanje na ovoj razini je upotreba kontrolnih shema. Za kontrolu kvalitete tehnološkog postupka potrebno je moći kontrolirati one trenutke kada proizvedeni proizvodi odstupaju od dopuštenih odstupanja određenih tehničkim uvjetima. Pogledajmo jednostavan primjer. Pratit ćemo rad tokarilice određeno vrijeme i izmjerit ćemo promjer dijela koji se na njemu proizvodi (po smjeni, satu). Na temelju dobivenih rezultata napravit ćemo graf i dobiti najjednostavniju kontrolnu tablicu (Sl.4.20):

U točki 6. došlo je do prekida u tehnološkom procesu, to treba regulirati. Položaj VKG i NKG određuje se analitički ili prema posebnim tablicama i ovisi o veličini uzorka. Formulama s dovoljno velikom veličinom uzorka određuju se granice VKG i NKG

VKG i NKG koriste se za sprečavanje kvarenja procesa kada proizvodi i dalje ispunjavaju tehničke zahtjeve.
Kontrolni popisi koriste se kada je potrebno utvrditi prirodu kvarova i procijeniti stabilnost postupka; kada je potrebno utvrditi da li je proces potreban propis ili ga treba ostaviti onakav kakav jest.
Popis za provjeru također može potvrditi poboljšanje postupka.
Kontrolna tablica sredstvo je za prepoznavanje odstupanja zbog neslučajnih ili specifičnih razloga vjerojatnih promjena svojstvenih procesu. Vjerojatne promjene se rijetko ponavljaju u predviđenim granicama. Odstupanja uslijed neslučajnih ili posebnih razloga signaliziraju da je potrebno utvrditi, istražiti i kontrolirati neke čimbenike koji utječu na proces.
Kontrolne karte temelje se na matematičkoj statistici. Koriste se operativnim podacima kako bi utvrdili granice unutar kojih se može očekivati \u200b\u200bnadolazeće istraživanje ako proces ostane neučinkovit zbog slučajnih ili posebnih razloga.
Podaci o kontrolnim kartama sadržani su i u međunarodnim standardima ISO 7870, ISO 8258.
Najraširenije su kontrolne karte prosječne vrijednosti X i kontrolne karte raspona R, koje se koriste zajedno ili odvojeno. Prirodne fluktuacije između kontrolnih granica trebaju biti kontrolirane. Morate biti sigurni da je odabrana ispravna vrsta kontrolne karte za određenu vrstu podataka. Podaci se moraju uzeti točno u slijedu u kojem su prikupljeni, jer u protivnom gube smisao. Ne biste trebali mijenjati postupak tijekom razdoblja prikupljanja podataka. Podaci trebaju odražavati prirodan proces.
Popis za provjeru može ukazivati \u200b\u200bna postojanje potencijalnih problema prije nego što počne proizvodnja neispravnih proizvoda.
Obično se kaže da je proces izvan kontrole ako jedna ili više točaka izmaknu kontroli.
Postoje dvije glavne vrste kontrolnih ljestvica: za kvalitativne (proći ili ne) i za kvantitativne osobine. Za kvalitativne značajke moguće su četiri vrste kontrolnih ljestvica: broj oštećenja po jedinici proizvodnje; broj nedostataka u uzorku; udio neispravnih proizvoda u uzorku; broj neispravnih predmeta u uzorku. Štoviše, u prvom i trećem slučaju veličina uzorka će biti promjenjiva, a u drugom i četvrtom - konstantna.
Stoga svrhe korištenja kontrolnih karata mogu biti: identifikacija nekontroliranog procesa; kontrola nad kontroliranim postupkom; procjena sposobnosti procesa.
Obično se proučava sljedeća varijabla (procesni parametar) ili karakteristika: poznata najvažnija ili najvažnija; pretpostavljeni nepouzdan; pomoću kojih trebate dobiti informacije o mogućnostima postupka; operativni, smisleni u marketingu.
U ovom slučaju ne biste trebali istovremeno pratiti sve količine. Kontrolni grafikoni koštaju novac, pa ih trebate mudro koristiti: pažljivo odaberite karakteristike; Prestanite raditi s kartama kada je postignut cilj: Nastavite rukovati kartama samo kad se postupci i tehnički zahtjevi obuzdaju.
Moramo imati na umu da postupak može biti u stanju statističke regulacije i dati 100% braka. Suprotno tome, može biti neupotrebljiv i proizvoditi proizvode koji udovoljavaju 100% tehničkim zahtjevima.
Kontrolni popisi omogućuju analizu mogućnosti procesa. Sposobnost procesa je sposobnost ispravnog funkcioniranja. Općenito, sposobnost procesa odnosi se na sposobnost ispunjavanja tehničkih zahtjeva.
Postoje sljedeće vrste kontrolnih ljestvica:
1. Kontrolne karte za kvantitativnu regulaciju (izmjerene vrijednosti su izražene u kvantitativnim vrijednostima):
a) kontrolni grafikon x - R sastoji se od kontrolnog grafikona x, koji odražava kontrolu nad promjenom aritmetičke srednje vrijednosti, i kontrolnog grafikona R, koji služi za kontrolu promjena u disperziji vrijednosti pokazatelja kvalitete. Koristi se za mjerenje takvih parametara poput duljine, mase, promjera, vremena, vlačne čvrstoće, hrapavosti, profita itd .;
b) Kontrolna shema x - R sastoji se od kontrolne sheme X koja nadzire promjenu srednje vrijednosti i kontrolne tablice R. Koristi se u istim slučajevima kao prethodni grafikon. Međutim, ona je jednostavnija i stoga prikladnija za popunjavanje radnog mjesta.
2. Kontrolne karte za regulaciju kvalitete:
a) kontrolna kartica p (za udio neispravnih proizvoda) ili postotak odbačenih proizvoda, koristi se za kontrolu i reguliranje tehnološkog postupka nakon provjere male serije proizvoda i njihove podjele na benigne i neispravne, tj. definirajući ih kriterijima kvalitete. Udio neispravnih proizvoda dobiva se dijeljenjem broja otkrivenih neispravnih proizvoda s brojem testiranih proizvoda. Može se koristiti i za određivanje intenziteta proizvodnje, postotka izostanaka itd .;
b) kontrolna kartica pn (broj odbijenih), koristi se u slučajevima kada je kontrolirani parametar broj neispravnih proizvoda s konstantnom veličinom uzorka n. Gotovo isto kao karta p;
c) kontrolna tablica c (broj oštećenja po jednom proizvodu) koristi se kada se kontrolira broj oštećenih konstantnih količina konstantnih količina proizvoda (automobili - jedna ili 5 transportnih jedinica, čelični lim - jedan ili 10 listova);
d) kontrolni grafikon n (broj oštećenja po jedinici površine), koji se koristi kada površina, duljina, masa, volumen, raznolikost nisu konstantni i nemoguće je tretirati uzorak kao s konstantnim volumenom.
Ako se pronađu neispravni proizvodi, preporučljivo je na njih staviti različite etikete: za neispravne proizvode koje je otkrio rukovoditelj (tip A) i za neispravne proizvode koje je otkrio kontrolor (tip B). Na primjer, u slučaju A - crvena slova duž bijelog polja, u slučaju B - crna slova duž bijelog polja.
Na naljepnici se navodi broj dijela, naziv proizvoda, tehnološki proces, mjesto rada, godina, mjesec i datum, priroda oštećenja, broj kvarova, uzrok kvara, poduzete mjere.
Ovisno o ciljevima i ciljevima analize kvalitete proizvoda, kao i mogućnostima dobivanja podataka potrebnih za njegovu primjenu, analitičke metode za njegovu primjenu značajno se razlikuju. Na to također utječe faza životnog ciklusa proizvoda obuhvaćena aktivnostima poduzeća.
U fazama dizajna, tehnološkog planiranja, pripreme i razvoja proizvodnje preporučljivo je koristiti funkcionalnu analizu troškova (FSA): ovo je metoda sustavnog proučavanja funkcija pojedinog proizvoda ili tehnološkog, proizvodnog, ekonomskog procesa, strukture, usmjerena na povećanje učinkovitosti korištenja resursa optimiziranjem odnosa između svojstava potrošača pogona i troškove njegovog razvoja, proizvodnje i rada.
Glavna načela primjene VAS-a su: funkcionalni pristup istraživačkom objektu; sustavni pristup analizi predmeta i njegovih funkcija; proučavanje funkcija predmeta i njegovih materijalnih nosača u svim fazama životnog ciklusa proizvoda; sukladnost kvalitete i korisnosti funkcija proizvoda troškovima istih; kolektivno stvaralaštvo.
Funkcije koje obavlja proizvod i njegove komponente mogu se grupirati prema većem broju karakteristika. Prema području manifestacije, funkcije se dijele na vanjske i unutarnje. Vanjsko - to su funkcije koje objekt izvodi kada interakcije s vanjskim okruženjem. Unutarnje - funkcije koje izvode bilo koje elemente objekta i njihove veze unutar granica objekta.
Prema njihovoj ulozi u zadovoljavanju potreba, glavne i sporedne funkcije razlikuju se među vanjskim funkcijama. Glavna funkcija odražava glavnu svrhu stvaranja objekta, a sekundarna funkcija odražava stranu.
Po svojoj ulozi u tijeku rada, unutarnje se funkcije mogu podijeliti na glavne i pomoćne funkcije. Glavna funkcija je podređena glavnoj i određuje izvedbu objekta. Uz pomoć pomoćnika, provode se glavne, sekundarne i glavne funkcije.
Prema prirodi manifestacije sve nabrojene funkcije dijele se na nominalne, potencijalne i stvarne. Nominalne vrijednosti postavljaju se tijekom formiranja, stvaranja objekta i obavezne su za izvršavanje. Potencijalni odražavaju sposobnost objekta da obavlja bilo koju funkciju kada se promijene uvjeti njegovog rada. Važeće funkcije su funkcije koje objekt stvarno izvodi.
Sve funkcije objekta mogu biti korisne i beskorisne, a potonje mogu biti neutralne i štetne.
Svrha funkcionalno-troškovne analize je razviti korisne funkcije objekta s optimalnom ravnotežom između njihove važnosti za potrošača i troškova njihove provedbe, tj. u izboru najpovoljnijeg za potrošača i proizvođača, kada je riječ o proizvodnji proizvoda, mogućnost rješavanja problema kvalitete proizvoda i njegove cijene. Matematički se cilj FSA može zapisati na sljedeći način:

gdje je PS korisna vrijednost analiziranog predmeta, izražena ukupnošću njegovih potrošačkih svojstava (PS \u003d Σnci);
3 - trošak postizanja potrebnih potrošačkih svojstava.

Pitanja o temi

1. Što mislite pod planiranjem kvalitete?
2. Koji su ciljevi i predmet planiranja kvalitete?
3. Koja je specifičnost planiranja kvalitete?
4. Koji su pravci planiranja poboljšanja kvalitete proizvoda u poduzeću?
5. Kakva je nova strategija u upravljanju kvalitetom i kako utječe na planirane aktivnosti poduzeća?
6. Koja je osobina planiranog rada u odjelima poduzeća?
7. Koja transnacionalna i nacionalna tijela za upravljanje kvalitetom poznajete?
8. Kakav je sastav usluga upravljanja kvalitetom u poduzeću?
9. Što znače pojmovi "motiv" i "motivacija osoblja"?
10. Koje parametre, koji određuju postupke izvršitelja, može kontrolirati upravitelj?
11. Koje metode nagrađivanja znate?
12. Koji je sadržaj teorija X, Y, Z?
13. Što je suština motivacijskog modela A. Maslowa?
14. Koje se vrste naknada koriste u menadžmentu?
15. Koje su karakteristike motiviranja ljudi u Rusiji?
16. Koje vrste nagrada za kvalitetu poznajete?
17. Što je suština procesa kontrole kvalitete?
18. Navedite faze postupka kontrole.
19. Na osnovu čega se razlikuju vrste kontrole?
20. Što je izazov? Koje vrste testova poznajete?
21. Koji su kriteriji za odluku o kontroli?
22. Što je sustav kontrole kvalitete proizvoda?
23. Kakva je struktura QCD-a i koji su mu zadaci zadani?
24. Definirajte glavne elemente sustava za sprječavanje braka u poduzeću.
25. Što je tehnička kontrola i koji su joj zadaci?
26. Koje vrste tehničkog nadzora poznajete?
27. Koja je svrha i koji je opseg statističkih metoda kontrole kvalitete?
28. Koje statističke metode kontrole kvalitete znate i što je njihovo značenje?
29. Što je FSA i kakav je njen sadržaj?

Statistička kontrola kvalitete

Statistička kontrola kvalitete podrazumijeva se kao takva kontrola u kojoj se ne provjeravaju svi proizvodi proizvedene šarže, već samo uzorak iz nje. Istodobno, o kvaliteti cijele serije ocjenjuju se rezultati kontrole.

Postoje dvije vrste statističke kontrole: kontrola na kvalitativnoj osnovi, čiji je najčešći poseban slučaj kontrola na alternativnoj osnovi, i kontrola na kvantitativnoj osnovi.

Prilikom provjere na drugi način, svi proizvodi u jednoj grupi dijele se u dvije skupine: dobre i neispravne. Šarža se procjenjuje udjelom neispravnih predmeta u uzorku.

Glavna karakteristika kvalitete partije prilikom alternativnog uvida je udio neispravnih proizvoda u partiji:

gdje je M broj neispravnih proizvoda u šarži;

N je veličina šarže.

Kod provjere uzorka volumena N otkrivaju se neispravni M proizvodi. Vrijednošću q donosi se odluka o prihvaćanju ili odbijanju partije.

Osnovni pojmovi statističke kontrole

Jedinica proizvodnje - zasebna kopija proizvodnje komada ili količina neradne ili komadne proizvodnje utvrđena u skladu s utvrđenim postupkom.

Bilješka. Proizvodi se mogu dovršiti ili raditi u tijeku, u procesu izrade, nabave ili popravljanja.

Proizvod - jedinica industrijskih proizvoda, čija se količina može izračunati u komadima ili kopijama.

Kontrolirana serija proizvoda - serija namijenjena kontroliranju ukupne jedinice istog naziva, vrste ili standardne veličine i performansi proizvedena u određenom vremenskom intervalu pod istim uvjetima.

Bilješka. Proizvedeni proizvodi mogu se proizvoditi, nabaviti ili popraviti.

Veličina partije je broj jedinica proizvoda koji čine seriju.

Tok proizvoda - proizvodi istog naziva, vrste ili standardne veličine i dizajna, koji su u pokretu na tehnološkoj liniji.

Uzorkovanje - predmet ili određeni skup predmeta izabranih za pregled iz serije ili toka proizvoda.

Bilješka. Ovisno o stupnju kompletnosti proizvoda, dopušteno je uključiti dovršene i nezavršene proizvode, uključujući praznine, kao proizvode.

Veličina uzorka je broj proizvoda koji čine uzorak.

Trenutno uzorkovanje predstavlja uzorkovanje iz protoka proizvoda, koje se sastoji od proizvoda koje su proizveli posljednji u trenutku uzorkovanja u prilično kratkom vremenskom intervalu.

Skupljeni uzorak je uzorak koji se sastoji od niza trenutnih uzoraka.

Nasumično uzorkovanje je uzorak, kada se sastavi za bilo koji proizvod kontrolirane populacije, pruža se ista vjerojatnost njegovog odabira.

Namjerno uzorkovanje predstavlja uzorkovanje u koje se odabiru predmeti sa određenim trendom kako bi se promijenila vjerojatnost odabira neispravnih predmeta.

Sustavno uzorkovanje - uzorak, ulazak proizvoda u koji se određuje njegovim brojem ili položajem u unaprijed naručenoj kontroliranoj populaciji.

Reprezentativno uzorkovanje (reprezentativno uzorkovanje) je uzorak u čijoj se pripremi odabire takav broj proizvoda iz svakog dijela kontrolirane populacije, da bi se dovoljno odrazile osobine ove populacije u cjelini.

Uzorak - određena količina proizvoda koji nije komad odabran za kontrolu.

Volumen uzorka - broj jedinica ne-komadnih proizvoda koji čine uzorak.

Spot uzorak (NDP - pojedinačni uzorak) - uzorak uzet istovremeno iz određenog dijela nekomadnih proizvoda.

Skupljeni uzorak (NDP - ukupni uzorak) je uzorak koji se sastoji od niza pojedinačnih uzoraka.

Razdoblje uzorkovanja - vremenski interval između trenutaka uzorkovanja susjednih uzoraka ili uzoraka iz toka proizvoda.

Kontrola uzorkovanja - kontrola u kojoj se donosi odluka o kvaliteti kontroliranog proizvoda na temelju rezultata provjere jednog ili više uzoraka ili uzoraka iz serije ili protoka proizvoda.

Statistička kontrola prihvaćanja kvalitete proizvoda (statistička kontrola prihvata) je selektivna kontrola kvalitete proizvoda, koja se temelji na upotrebi metoda matematičke statistike za provjeru usklađenosti kvalitete proizvoda s utvrđenim zahtjevima.

Udio neispravnih predmeta je omjer broja neispravnih predmeta i ukupnog broja predmeta u grupi.

Stopa neispravnosti - udio neispravnih predmeta ili broja neispravnih predmeta na sto predmeta.

Prihvaćeni broj - kontrolni standard koji je kriterij za prihvaćanje serije proizvoda i jednak je najvećem broju neispravnih jedinica (nedostataka) u uzorku ili uzorku u slučaju statističke kontrole prihvaćanja.

Broj odbacivanja - kontrolni standard koji je kriterij za odbijanje serije proizvoda i jednak je minimalnom broju neispravnih jedinica (neispravnosti) u uzorku ili uzorku u slučaju statističke kontrole prihvaćanja.

Pravilo odluke je znak namijenjen donošenju odluke o prihvaćanju serije proizvoda na temelju rezultata njegove kontrole.

Bilješka. Za donošenje odluke može se osigurati određeni skup pravila.

Plan kontrole - skup podataka o vrsti kontrole, količinama kontrolirane serije proizvoda, uzoraka ili uzoraka, o kontrolnim standardima i pravilima odlučivanja.

Statistička shema kontrole prihvaćanja (shema kontrole prihvaćanja) - čitav niz planova za kontrolu statističkih prihvata u kombinaciji s nizom pravila za njihovu primjenu,

Operativna karakteristika plana statističke kontrole prihvata (operativna karakteristika) - izražena jednadžbom, grafikonom ili tablicom, a zbog određenog plana kontrole ovisnost vjerojatnosti prihvaćanja o količini koja karakterizira kvalitetu ovog proizvoda.

Rizik dobavljača - vjerojatnost odbacivanja serije proizvoda s stupnjem neispravnosti.

Potrošački rizik - vjerojatnost prihvaćanja serije proizvoda s razinom neispravnosti.

Jednostupanjska kontrola (NDP - kontrola jednog uzorka; kontrola jednog uzorka; kontrola pojedinačnog uzorka) - statistička kontrola prihvaćanja, karakterizirana činjenicom da se odluka o prihvaćanju serije proizvoda donosi na temelju rezultata kontrole samo jednog uzorka ili uzorka.

Slaba inspekcija (skraćena inspekcija NDP-a) je statistička prihvatljiva inspekcija koja se koristi kada rezultat inspekcije određenog broja prethodnih serija proizvoda daje dovoljno osnova za zaključak da je stvarna razina neispravnosti niža od stope prihvaćanja i karakterizira ju manja veličina uzorka nego tijekom uobičajene inspekcije. ...

Pojačana kontrola je statistička kontrola prihvaćanja koja se koristi kada rezultati kontrole određenog broja prethodnih serija proizvoda daju dovoljnu osnovu za zaključak da je stvarna razina neispravnosti viša od razine prihvatljivosti i da je karakterizirana strožim standardima kontrole nego za vrijeme normalne kontrole.

Uzorkovanje za ispitivanje provodi se različitim metodama. U prvom načinu predstavljanja proizvoda za kontrolu, jedinice proizvoda koji su pod kontrolom naručeni su i numerirani kontinuiranim brojenjem, podnose se na kontrolu u obliku određenog ograničenog skupa formiranog neovisno o procesu proizvodnje. Iz ove se populacije bira uzorak pomoću jednoliko raspodijeljenog slučajnog broja ili tablice jednoliko raspodijeljenih slučajnih brojeva. Generator slučajnih brojeva može biti rotirajući krug s brojevima na točkama podjele. Broj točaka dijeljenja određuje se potrebnim brojem slučajnih brojeva, to jest brojem jedinica proizvoda u kontroliranoj šarži. Druga varijanta generatora je lutrijski bubanj s brojem oštećenih kuglica, čiji je broj jednak broju jedinica kontrolirane serije.

Postoje računski postupci za dobivanje jednoliko raspodijeljenih slučajnih brojeva, uključujući i one koji se temelje na upotrebi tablica jednoliko raspodijeljenih slučajnih brojeva.

Tablica jednoliko raspodijeljenih slučajnih brojeva rezultat je statističkog eksperimenta, zabilježenog u obliku tablice, provedenog korištenjem generatora jednoliko raspodijeljenih slučajnih brojeva.

Pretpostavimo da imate tablicu slučajnih brojeva podjednako raspoređenih od 0 do 10 000.

Da biste dobili slučajne brojeve X 4, ravnomjerno raspoređene u rasponu od 0 do 1, sve te brojeve morate podijeliti sa 10 000.

Nasumični brojevi, ravnomjerno raspoređeni u intervalu (0, b), određuju se formulom

Kako su brojevi proizvoda uključeni u uzorak, morate uzeti cijeli dio primljenih slučajnih brojeva [yy]. Svakim novim odabirom uzoraka, nasumično trebate odabrati prvi od tih brojeva, a zatim sljedeći n - 1 broj, n veličinu uzorka. Ako se neki brojevi ponavljaju, tada trebate povećati broj odabranih slučajnih brojeva za broj ponavljanja.

Postupak slučajnog odabira proizvoda u uzorku pomoću tablica jednoliko raspodijeljenih slučajnih brojeva sastoji se u prebrojavanju svih proizvoda serije koja je podvrgnuta kontroli, sastavljanju relativno kratkog niza slučajnih brojeva u rasponu od 1 do N, gdje je N veličina serije, te odabiru prvih n različitih brojeva iz ove serije ... Ovi brojevi definiraju stavke uključene u uzorak volumena N.

Primjeri proizvoda koji se predaju na kontrolu metodom "red": motori, hladnjaci, perilice rublja.

Drugi način predstavljanja proizvoda za kontrolu je "rasipanje".

U ovom se slučaju pri odabiru jedinica za uzorak koristi "metoda najveće objektivnosti". Kod primjene ove metode, uzorak uključuje predmete iz različitih dijelova kontrolirane partije.

Treći način predstavljanja proizvoda inspekciji zove se "protok". U ovom slučaju, jedinice proizvoda šalju se na kontrolu u kontinuiranom protoku istovremeno s puštanjem proizvoda. Proizvodne jedinice su naručene, a možete pronaći jedinicu bilo kojeg broja. Ova je metoda tipična za slučaj kada se proizvodi kontroliraju odmah nakon što napuste transportni uređaj.

U ovom se slučaju primjenjuje metoda sustavnog odabira proizvodnih jedinica u uzorku. Sljedeći zadatak nakon odabira uzoraka za ispitivanje je izbor kontrolnog plana, odnosno uspostavljanje volumena kontrolirane serije, veličine uzorka, broja prihvaćanja i pravila odlučivanja. Ovaj se problem rješava razmatranim metodama, uzimajući u obzir utvrđene vrijednosti pogrešaka prve i druge vrste, kao i ekonomske čimbenike.

Osnovni standardizirani pojmovi koji se koriste u kontroli kvalitete, uključujući certifikaciju.

Dopušteno odstupanje je odstupanje vrijednosti pokazatelja kvalitete proizvoda ili njegovog parametra od nazivne vrijednosti, što je u granicama utvrđenim regulatornom dokumentacijom.

Defekt - svaka pojedinačna neusklađenost proizvoda sa zahtjevima utvrđenim u regulatornoj dokumentaciji.

Očito je oštećenje oštećenje za otkrivanje kojih se u regulatornoj dokumentaciji nalaze relevantna pravila, metode i sredstva kontrole.

Latentna oštećenja - kvar za otkrivanje kojih potrebna pravila, metode i sredstva kontrole nisu propisani u regulatornoj dokumentaciji.

Kritična oštećenja su oštećenja, u čijoj je prisutnosti proizvod praktički nemoguća koristiti prema njezinoj namjeni ili je isključena u skladu sa sigurnosnim zahtjevima.

Glavni kvar - kvar koji značajno utječe na namjeravanu uporabu proizvoda ili njegovu trajnost, ali nije kritičan.

Manji nedostatak je kvar koji ne utječe značajno na namjeravanu uporabu proizvoda i njegovu trajnost.

Podjela nedostataka na kritične, značajne i beznačajne koristi se za analizu razine kvalitete proizvoda i njegove proizvodne tehnologije.

Popravak je oštećenje oštećenja, čije je uklanjanje tehnički moguće i ekonomski izvedivo.

Kvar je nepopravljiv, a njegovo uklanjanje tehnički je nemoguće ili ekonomski neprimjereno.

Defektna jedinica proizvoda - jedinica proizvoda koja ima najmanje jednu manu.

Neispravan predmet - predmet s najmanje jednim nedostatkom.

Brak je neispravna proizvodna jedinica ili zbirka takvih jedinica.

Ispravni brak - brak u kojem su sve mane ispravljive.

Nepopravljiv nedostatak je kvar koji se sastoji od takvih proizvodnih jedinica, od kojih svaka ima najmanje jedan nepopravljivi kvar.

Ocjena proizvoda - gradacija određene vrste proizvoda prema jednom ili više pokazatelja kvalitete, utvrđena regulatornim dokumentima.

Planovi statističke kontrole. Proizvođač proizvoda dužan je osigurati da pokazatelji kvalitete udovoljavaju vrijednostima utvrđenim u tehničkim specifikacijama. Nadalje, tijekom kontrole kvalitete oni proizvodi, čiji je parametar niži (ili viši ili prelaze gornju ili donju granicu) utvrđene vrijednosti, prepoznaju se kao neispravni.

Kao što je već napomenuto, parametar se obično razumije kao pokazatelj dodjele. Upotreba ovog termina tradicionalna je za proizvode mnogih industrija: električne i radioelemente, motore, mehaničke dijelove. Uz parametar koji prelazi utvrđene granice, uzrok neispravnosti proizvoda mogu biti oštećenja dizajna i proizvodnje, na primjer, udubljenja na karoseriji, zatvorena vrata automobila, neradni indikatori itd.