Войти в мой кабинет
Регистрация
ГОТОВЫЕ РАБОТЫ / КУРСОВАЯ РАБОТА, СТАТИСТИКА

Статистические методы управления качеством продукции

happy_woman 288 руб. КУПИТЬ ЭТУ РАБОТУ
Страниц: 24 Заказ написания работы может стоить дешевле
Оригинальность: неизвестно После покупки вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100% с помощью сервиса
Размещено: 07.12.2020
Курсовая работа: 25 с., 6 источников СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, ЕДИНИЦА ПРОДУКЦИИ, ДЕФЕКТ, ИЗДЕЛИЕ, ВЫБОРКА, СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ КАЧЕСТВА Объектом исследования является статистические методы управления качеством продукции и выявление основных задач, которые решаются с применением статистических методов. Целью работы является статистический анализ результатов контроля с целью регулирования технологии производства, установление оптимальных планов выборочного контроля и критериев оценки результатов, оценка точности и достоверности результатов контроля, оптимизация основных параметров (методики) контроля. В работе был проведен анализ статистических методов оценки качества на примере компании ООО «ТехМаш», которые применяются при определении значений показателей качества продукции и процессов, влияющих на ее качество, а также при планировании качества.
Введение

Современные требования к проверке качества продукции сформулированы в ГОС Р ИСО 9004-2010. Технический контроль и испытания готовой продукции должны проводиться в четко определенных точках производственного процесса – в контрольных точках. Проверка должна осуществляться в тех точках, где возможно контролировать технические характеристики производимой продукции. Контроль может включать проведение следующих проверок: ? наладка и технический контроль одной детали; ? технический контроль или испытание готового изделия; ? автоматический технический контроль и испытания; ? контроль в определенных точках через определенные интервалы времени в течение всего производственного процесса; ? несистематический контроль отдельных операций производственного процесса, проводимый инспектором. Для окончательной проверки готовой продукции рекомендуется применять один или одновременно два метода: ? приемочный контроль или испытание, подтверждающие соответствие единиц продукции или партии эксплуатационным требованиям и другим характеристикам качества. Может иметь место сплошная проверка, выборочный контроль по партиям или непрерывный выборочный контроль; ? проверка качества готовой к отправке продукции методом выборочного контроля из партии готовой продукции как непрерывным, так и выборочным способом. Приемочный контроль и проверка качества продукции могут применяться для обеспечения быстрой обратной связи для возможности внесения корректирующих действий и готовой продукции, и производственного процесса в целом. Иногда статистический контроль качества является единственно возможным способом контроля, например, когда контроль связан с окончательным разрушением продукции. Применяемые статистические методы анализа должны соответствовать следующим требований: ? процедуры сбора статистических данных должны быть достаточно простыми и не требовать для их использования специальных знаний; ? результаты обработки и анализа полученной информации должны позволить специалистам оперативно анализировать и совершенствовать производственный процесс с достаточной точностью и быстротой. В настоящее время статистические методы применяются для решения следующих вопросов: ? анализа качества; ? регулирования технологических процессов; ? контроля качества; ? оценки качества. Статистический анализ качества применяется для установления свойств случайно возникающих процессов в условиях производства. Качество продукции может зависеть от большого числа факторов, которые взаимосвязаны, но не зависят друг от друга, они могут иметь как закономерный, так и случайный характер. Например, для машиностроительной отрасли к числу таких факторов можно отнести: точность технологического оборудования; посторонние примеси в материале заготовки; температурные колебания технологического процесса; квалификация обслуживающего персонала; погрешность режущего инструмента; режимы механической обработки и др. В технологическом процессе механической обработки поверхности детали - все эти перечисленные выше факторы присутствуют одновременно. Получаемые в результате изготовления нормированные параметры качества деталей имеют определенный разброс, ограничиваемый допусками на изготовление деталей, формы, расположения и шероховатости поверхности. Статистические методы анализа качества способны выявить степень влияния случайных и закономерных факторов на показатели качества. Использование статистических методов контроля качества и хода технологических процессов становится возможным, когда влияние факторов случайного характера является преобладающим и такой технологический процесс называется статистически управляемым процессом. Если в технологическом процессе преобладают факторы неслучайного характера, процесс называется статистически неуправляемым, и тогда применение остальных из вышеперечисленных статистических методов становится невозможным до выявления причин и минимизации степени влияния неслучайных факторов. Применение статистических методов анализа качества должно в обязательном порядке предшествовать внедрению статистических методов приемочного контроля и регулирования технологических процессов. С помощью статистических методов анализа качества можно решить следующие вопросы: ? определение точности и стабильности технологического процесса (без чего статистический контроль и статистическое регулирование невозможны); ? определение категорий различия средних значений одного и того же параметра качества изделий или его разброс, изготавливаемых в разных условиях производства например, на разных станках; ? оценивание величины влияния двух или более внешних факторов на показатели качества продукции; ? выявление условий, значительно влияющих на изменение параметров качества, и условий, которыми можно пренебречь; ? определение изменения показателей качества относительно времени и характера этого изменения и т.д.
Содержание

Введение............................................................................................................... 5 1 Нормативные ссылки..................................................................................... 8 2 Термины, определения и сокращения.......................................................... 8 3 Статистические методы управления качеством продукции ………….. 10 3.1 Статистические методы управления качеством ……………………. 10 3.2 Использование статистики при регулировании качества…………… 14 3.3 План выборочного контроля………………………………………….. 15 4 Статистические методы оценки управления качеством продукции........ 17 4.1 Планы статистического контроля и правила принятия решений…… 17 5 Применение статистических методов и принципа TQM в компании ООО «ТехМаш»……………………………………………………………. 19 Заключение........................................................................................................... 23 Список использованных источников................................................................. 25
Список литературы

1. Сорокин Е.П. Стандарты организаций// Стандарты и качество. – 2004.– № 10. - С. 78–83. 2. Крылова, Г.Д. Основы стандартизации и метрологии/ Г.Д. Крылова. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. - 479 с. 3. Мазур И.И. Управление качеством/ И.И. Мазур, В.Д. Шапиро. - М.: Высшая школа, 2003. - 334 с. 4. Ефимов В.В. Статистические методы в управлении качеством. Ульяновск: УлГТУ, 2003 - 134 с. 5. Статистические методы управления качеством https://lenobl.ru, (дата обращения 20.04.2020 г.). 6. Исикава К. Японские методы управления качеством: Сокр. пер. с англ. М.: Экономика, 1998
Отрывок из работы

1 Нормативные ссылки В настоящей курсовой работе используются ссылки на следующие нормативные документы: В данной курсовой работе использованы ссылки на следующие нормативные документы: ГОСТ Р ИСО 9004-2010 Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации. Подход на основе менеджмента качества ГОСТ Р 50779.53-98 Статистические методы. Приемочный контроль качества по количественному признаку для нормального закона распределения. Часть 1. Стандартное отклонение известно ГОСТ 16493-70 Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке ГОСТ 24660-81 Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку на основе экономических показателей 2 Термины, определения и сокращения В настоящей курсовой работе применены следующие термины с соответствующими определениями и сокращениями: 2.1 Альтернативные признаки - признаки, не имеющие непосредственные количественные выражения. 2.2 Выборка - единицы продукции (наблюдаемые значения), отобранные из контролируемой партии или потока продукции для контроля и принятия решения о соответствии установленным требованиям. 2.3 Дефект - каждое отдельное несоответствие продукции требованиям, установленными нормативными документами. 2.4 Дефектоскопирование – обнаружение дефектов в изделиях из различных металлических и неметаллических материалов методами неразрушающего контроля. 2.5 Единица продукции - отдельный экземпляр штучной продукции или определенное в установленном порядке количество нештучной или штучной продукции. 2.6 Изделие - единица промышленной продукции, количество которой может исчисляться в штуках (экземплярах). 2.7 Количественные признаки - признаки, имеющие числовые выражения. 2.8 Корреляция - взаимная связь, соотношение. 2.9 Мгновенная выборка - выборка из потока продукции, которую составляют единицы продукции, произведенные последними к моменту отбора в течение достаточно короткого интервала времен. 2.10 Объединенная выборка - выборка, состоящая из нескольких мгновенных выборок 2.11 Объем выборки - число единиц продукции (наблюдаемых значений), составляющих выборку. 2.12 Случайная выборка - выборка, в которой для любых единиц продукции (наблюдаемых значений) контролируемой партии обеспечена одинаковая вероятность их отбора. 2.13 Среднеквадратическое отклонение (среднее квадратичное отклонение) - показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания. При ограниченных массивах выборок значений вместо математического ожидания используется среднее арифметическое совокупности выборок. 2.14 Средний объем выборки - число единиц продукции (наблюдаемых значений), приходящихся в среднем на одну контролируемую партию при данном двухступенчатом, многоступенчатом или последовательном плане выборочного контроля. 2.15 Статистические методы - методы анализа статистических данных. 2.16 Статистический контроль качества - контроль качества, при котором используются статистические методы. 2.17 ВКП - верхний контрольный предел. 2.18 ВСА - Всесоюзная статистическая ассоциация. 2.19 НК - неразрушающий контроль. 2.20 НКП - нижний контрольный предел. 2.21 РАСМ - Российская ассоциация по статистическим методам. 2.22 ЦЛ - центральная линия. 3 Статистические методы управления качеством продукции 3.1 Статистические методы управления качеством Методы, основанные на статистическом подходе, используются на всех этапах жизненного цикла продукции, из них наиболее часто применяются следующие: - гистограммы; - временные ряды; - диаграммы Парето; - причинно-следственные диаграммы; - контрольные листки; - контрольные карты; - диаграммы рассеяния. Эти методы получили название «Семь инструментов качества». Гистограммы применяются, когда необходимо представить распределение данных о параметрах изделия с помощью столбиковой диаграммы. С помощью гистограммы можно получить информацию о категоризации измеряемых параметров изделия, оценить степень разброса данных относительно среднего значения, подобрать аппроксимирующее теоретическое распределение. Временные ряды используются, когда необходимо оценить изменения хода наблюдаемого события за определенный период времени. Такие ряды очень наглядно передают информацию, они просты в построении и использовании. Точечные значения наносятся на график в той последовательности, в которой они были зафиксированы. Полученная кривая в виде линейного графика показывает процесс за определенное время и позволяет выявить значительные отклонения этого процесса, либо от среднего значения, либо от границ допусков. Диаграммы Парето применяется в случаях, когда нужно показать относительную важность всех проблем или условий для выбора оптимальных решений проблемы. Диаграмма Парето представляет собой вертикальный столбиковый график. Порядок построения диаграммы состоит из следующих этапов: - выбор проблем или условий, которые нужно сравнить; - определение критериев для сравнения единиц измерения; - выбор периода времени для изучения; - объединение данных по категориям и сравнение критериев каждой группы; - изображение категорий слева направо на горизонтальной оси в порядке уменьшения значения критерия. Причинно-следственные диаграммы применяются для изучения всех возможных причин или условий процесса. Такая диаграмма была разработана для представления соотношений между результатом и всеми возможными причинами, влияющими на конечный результат. Результат или проблема обычно изображается на правой стороне схемы, а основные воздействия или причины - на левой. Такая диаграмма носит еще название диаграммы К. Исикавы, в честь японского ученого, который её разработал. Последовательность шагов построения причинно-следственной диаграммы можно представить так: - формулировка выбранной проблемы (её особенности); - выявление причин, влияющих на проблему; - построение диаграммы; - расшифровка полученных взаимосвязей в диаграмме. Контрольные листки, как правило, используются для сбора данных с целью оценивания выборки наблюдений. Контрольный листок позволяет определить частоту появления того или иного события (например дефекта). Построение контрольного листка включает следующие шаги: - установление наблюдаемого события; - определение периода, в течение которого необходимо собрать данные. Этот период может меняться от часа до недель; - строится таблица, в которую заносятся наблюдаемые данные о дефектах. Контрольные карты представляют собой нанесенные на график временные ряды с указанными верхними и нижними пределами. На графике изображают три горизонтальные линии, эти линии называются: ВКП, ЦЛ и НКП. С помощью этих линий можно проследить следующие зависимости: - с процессом происходит что-то неладное, когда слишком большое количество экспериментальных значений находится выше ВКП (ниже НКП); - процесс требует вмешательства, когда большинство экспериментальных точек находится между ЦЛ и ВКП (или ЦЛ и НКП); - протекание процесса затруднено, когда большинство экспериментальных значений имеет тенденцию подтягивания к линии ВКП. Контрольные карты бывают двух видов: х-диаграммы и s-диаграммы. Х-диаграммы показывают средние показатели процесса, s-диаграммы фиксируют стандартное отклонение. С помощью диаграмм можно определить причину возникшей проблемы. Значения ЦЛ являются двойным средним значением, в х-диаграммах каждая точка означает конкретный день, а среднее значение этой точки вычисляется на основе всех данных значений, зафиксированных в этот день. Средние значения всех дней затем используются для нахождения общего среднего - это и есть ЦЛ х-диаграммы. Центральная линия для s-диаграммы строится аналогично, только вычисления начинаются со стандартного отклонения на каждый день, а после определяется среднее значение всех этих показателей. Диаграмма рассеяния применяется для оценки возможной связи между двумя переменными величинами. По диаграмме рассеяния можно установить корреляционную и регрессионную форму связи между параметрами процесса. Перечисленные статистические методы в настоящее время стандартизированы и рекомендуются для использования в работе по повышению качества. Помимо этих методов, на начальной стадии оценки показателей могут применяться еще два метода: мозговая атака и схема процесса. Мозговая атака - один из наиболее распространенных методов, способных раскрепостить участников и активизировать их творческое мышление. Мозговая атака позволяет отделить процедуру генерирования идей в замкнутой группе специалистов от процесса анализа и оценки высказанных идей. Участникам предлагается высказывать любые идеи, даже нереальные, на заданную тему, при этом выступление ограничивается до одной - двух минут. Затем следует анализ идей, при котором всего лишь 10-15 % оказываются значимыми и весьма оригинальными. Оценивает результаты группа экспертов, не участвовавшая в генерации идей. Схема процесса - это графическое изображение последовательных этапов какого-либо процесса. Этот метод используется тогда, когда требуется проконтролировать осуществляемые или запланированные этапы какого-либо процесса. При изучении таких схем различных процессов получается обнаружить те места, где реально возможно возникновение помех или сбоев процессов. При этом методе, группа специалистов, обладающих наибольшими знаниями в конкретной области процесса, выполняют следующие действия: - строят последовательную схему действующего процесса; - строят схему процесса, который должен протекать, если все будет работать оптимально; - сравнивают две схемы, чтобы найти точки с возможными отклонениями процесса. 3.2 Использование статистики при регулировании качества Для того, чтобы показать, является ли зафиксированный уровень дефектности случайным или систематическим, требующим корректировки технологического процесса, результаты контроля должны быть обработаны должным образом. Такой анализ позволяет обеспечить обратную связь «контроль - производство». Одним из способов решения этой задачи является применение контрольных карт, например по альтернативному признаку, т.е. «годен - брак». Для продукции, выпущенной за прошедший период времени, определяют среднее значение уровня брака и отмечают его на карте. Для каждой партии вновь выпущенной продукции путем выборочного контроля n изделий можно определить уровень брака. Когда в отобранной партии обнаружено k бракованных изделий, то вероятность или частота брака вычисляется по формуле p(k)=k/n. Такое значение является случайным, и чтобы по нему составить общее представление об уровне брака в отобранной партии, нужно оценить величину возможного его отклонения от среднего значения p. Интервал между границами тем уже, чем больше объем отобранной партии - n. Попадание найденного значения в границы этого интервала говорит о том, что в технологии процесса, вероятно, нет систематических нарушений. Если полученное значение p(k) больше верхней границы, то брак является не случайным и необходимо искать ошибки в технологии изготовления. Когда значение p(k) меньше нижней границы, то требуется существенное улучшение качества или возможно нарушение технологии контроля. 3.3 План выборочного контроля При любом контроле, как разрушающем, так и неразрушающем применяют способ выборочного контроля. Выборочный контроль выполняют по определенной схеме, которая называется планом контроля. План содержит информацию о виде контроля, он может быть разрушающим или неразрушающим, объеме контролируемой партии, объеме отобранной партии, решающем правиле (оценке годности партии). Очень важно, чтобы отобранная партия была действительно случайной, т.е. чтобы вероятность попасть в выборку была одинаково возможной для любой единицы изделия. Наибольшее распространение получил план одноступенчатого контроля по альтернативному признаку. По этому плану из общего объема партии в N изделий отбирают n штук изделий (это обычно 2, 5 или 20% от всей партии). По результатам испытаний отобранной партии изделий судят о качестве всей партии. Когда оценка осуществляется по альтернативному признаку (т.е. «годен ? брак») оценивают отношение количества бракованных изделий m к общему количеству изделий в выборочной партии n/q = m/n. Назначают браковочный уровень ? q0. Если уровень брака в выборочной партии q > q0, тогда всю партию изделий бракуют (возвращают изготовителю) или могут ее подвергнуть более точному (сплошному) контролю. Все чаще, при стремлении повышения качества продукции и выполнении выборочного контроля задают q0 = 0, т.е. в выборочной партии не должно быть бракованных изделий (ГОСТ 16493-70). В этом случае, тем не менее, также возможна приемка партии с некоторой вероятностью наличия дефектных изделий. Применение последовательных планов контроля дают более полную информацию о качестве партии продукции. При этом контроле устанавливают минимальный объем выборки nmin из партии N. По результатам испытаний принимают одно из трех решений (рисунок 1) Рисунок – 1 Последовательный план контроля изделий: qn- доля партии; q1- верхняя граница норматива брака в партии изделий; q2- нижняя граница норматива брака в партии изделий. Чаще всего используют двуступенчатый контроль (ГОСТ 24660-81). По плану этого контроля объем второй выборки равен объему первой, а уровень брака оценивают суммарно по двум выборкам. По полученному результату принимают окончательное решение. Выборочный контроль по количественному признаку проводят по ГОСТ Р 50779.53-98. При этом у некоторого количества единиц продукции (выборочная партия) оценивают значение контролируемого параметра, вычисляя среднеарифметическое для выборки. Оценивают отклонение этого значения от пограничного значения. Иногда принимают два (верхнее и нижнее) пограничных значения - образуется интервал пограничных значений. Эти отклонения сравнивают с заранее установленными контрольными нормативными значениями. По результатам сравнения делают вывод о соответствии или несоответствии продукции установленным требованиям. При таком контроле ставится задача оценки некоторой измеряемой величины X (это может быть прочность материала, число выявленных дефектов, размер изделий) в большой партии изделий N путем измерения x в выборке из n случайно отобранных образцов. По теории вероятности определяют необходимое количество образцов для достижения требуемой точности оценки. Когда оценку выполняют не по альтернативному, а по количественному признаку, информация о дефектности или качестве продукции (с требуемой точностью) может быть достигнута при меньшем объеме выборочной партии, причем необходимое количество испытаний тем меньше, чем меньше разброс контролируемого признака в генеральной совокупности. 4 Статистические методы оценки управления качеством продукции 4.1 Планы статистического контроля и правила принятия решений Планы статистического контроля представляют собой алгоритм действий или схему действий, на входе находится генеральная совокупность - партия продукции, а на выходе должно быть одно из двух решений: «принять партию» или «забраковать партию». Одноступенчатые планы контроля (n,c): - отобрать выборку объема n; - если число дефектных единиц в выборке X не превосходит приемочное число - c, то партию необходимо принять, в противном случае забраковать. Могут быть частные случаи: - план (n,0), партию принимают только в том случае, если все единицы в выборочной партии являются годными; - план (n,1), партию принимают, если в выборочной партии изделий все единицы являются годными или только одно - дефектное, в других случаях партия бракуется.
Не смогли найти подходящую работу?
Вы можете заказать учебную работу от 100 рублей у наших авторов.
Оформите заказ и авторы начнут откликаться уже через 5 мин!
Похожие работы
Курсовая работа, Статистика, 31 страница
350 руб.
Курсовая работа, Статистика, 30 страниц
350 руб.
Курсовая работа, Статистика, 31 страница
600 руб.
Курсовая работа, Статистика, 24 страницы
250 руб.
Курсовая работа, Статистика, 42 страницы
420 руб.
Курсовая работа, Статистика, 43 страницы
500 руб.
Служба поддержки сервиса
+7(499)346-70-08
Принимаем к оплате
Способы оплаты
© «Препод24»

Все права защищены

Разработка движка сайта

/slider/1.jpg /slider/2.jpg /slider/3.jpg /slider/4.jpg /slider/5.jpg