Содержание
Введение
1. Статистическая обработка данных
2. Построение гистограммы
3. Диаграмма Исикавы
4. Составление карт контроля
Выводы
Список литературы
Приложения
Введение
В настоящее время, в условиях насыщенности рынка и конкуренции, приоритетным направлением деятельности предприятия является повышение качества продукции. С повышением уровня качества тесно связано повышение эффективности хозяйствования и возможность раскрытия новых экономических резервов. При этом следует отметить, что современные производственные процессы одновременно являются процессами расширенного воспроизводства, при которых повышение качества изделий позволяет шире использовать производственные возможности, экономичнее расходовать сырье, материалы и энергию, более рационально распределять свои силы.
Основной задачей любого предприятия является обеспечение качества выпускаемой продукции, которая отвечала бы определенным потребностям, в области применения или назначения, удовлетворяла бы требованиям потребителя, соответствовала бы применяемым стандартам и техническим условиям, учитывала бы требования охраны окружающей среды, предлагалась бы потребителю по доступным ценам и приносила бы стабильную прибыль. Но все это не может быть обеспечено без правильно организованной системы контроля качества.
Основной задачей служб контроля наряду с предупреждением брака является анализ технологических процессов с точки зрения обеспечения требуемого качества выпускаемой продукции и подготовки предложений по совершенствованию технологии и координации действий всех подразделений предприятия по обеспечению качества.
Качество процесса определяется тем, насколько потребительские свойства продукта удовлетворяются на заводском уровне, то есть степенью соответствия требованиям нормативно-технической документации. Эффективность процесса оценивается по качеству выпускаемой продукции и обеспечивается с помощью системы управления.
Разработка корректирующих мероприятий производится на основе статистического анализа технологических процессов. Он позволяет выявить «узкие» места, проследить тенденции появления отклонений, определить их закономерности, оценить точность и стабильность работы оборудования и т.д.
Поэтому целью данной контрольной работы является овладение базовыми навыками применения статистических методов.
Статистическая обработка данных
Оценка технологической точности обработки на контрольной операции проводится с помощью индексов воспроизводимости Ср и Срк.
Допускаемые значения индексов воспроизводимости для общепринятых оценок технологического процесса должны принимать следующие значения: 1 <[Cp] < 1,33 и 1 <[Cpк] < 1,33.
Значение индекса воспроизводимости Ср определим по формуле:
Ср = 
=0,012/0,01387=0,8646, (1.1)
где Δ – поле допуска по чертежу:
Δ = ВЗ-НЗ=21,994-21,982=0,012, (1.2)
где ВГД, НГД – верхняя и нижняя граница поля допуска контролируемого размера.
W – поле рассеивания размеров, определяемое по формуле:
W=k×S=6,5∙0,00214=0,01387 (1.3)
K=6,5 – поправочный коэффициент, для выборки 100;
S –среднеквадратичное отклонение.
Определим среднеквадратичное отклонение по формуле:
s = 
=0,00214 (1.4)
где Хi – результат i-ого измерения;
(Хср)= 21,98769мм – среднее значение контролируемых размеров для всего объема выборки,
n=100 – количество, контролируемых размеров в выборке.
Полученное значение индекса воспроизводимости 0<Ср<1; поэтому технологический процесс происходит в статистически не устойчивом состоянии для принятого поля допуска контролируемого размера, т.е. все получаемые на данной настройке входят в требуемый допуск.
Определим значение индекса воспроизводимости Срк по формуле:
Срк= 
=2∙0,00569/0,01387=0,81994, (1.5)
где Dкрит – критическое расстояние между средней границей прохождения процесса и ближайшей границей поля допуска, принимаемое как минимальное
Расстояние между средней границей прохождения процесса и наибольшей границей поля допуска определим по формуле:
D крит 1=ВЗ–(Хср)=21,994-21,98769=0,00631 (1.6)
Расстояние между средней границей прохождения процесса и наименьшей границей поля допуска определим по формуле:
D крит 2=(Хср)–НЗ=21,98769-21,982=0,00569 (1.7)
Из полученных значений выбираем наименьшее и подставляем его в формулу (1.5)
Полученное значение индекса воспроизводимости Срк < Ср; это говорит о том, что настройка процесса смещена от центра поля допуска, поэтому для улучшения качества процесса необходимо увеличить Срк.
Построение гистограммы
Для выявления положения среднего значения и определения характера рассеивания построим гистограмму.
Определим размах для всего объема контролируемых размеров в выборке.
R = Хmax-Xmin + 2е=21,994-21,982+2∙ 0,0005=0,013 (2.1)
где е=0,0005 – погрешность измерения.
Определяем ширину интервала по формуле:
К = 
=0,0013 (2.2)
Определяем границы интервала по формулам:
НГi = Хmin – e=21,982-0,0005=21,9815 (2.3)
ВГi = НГi + К=21,9815+0,0013=21,9828 (2.4)
где НГ и ВГ – соответственно верхняя и нижняя границы интервала.
Разделим весь диапазон контролируемых значений на k-интервалов и отметим границы интервалов (α1, α2… αк+1)
Подсчитаем количество значений (ni), попавших в каждый интервал, и составим интервальную таблицу частот
Вычислим длину интервала h = (αк+1- α1)/к
Все полученные значения сводим в таблицу 2.1
Гистограмму представим на рис 2.1
Таблица 2.1
| № интервала | Размерный интервал | Частота попадания в заданный интервал | |
| 21,9815 | 21,9828 | ||
| 21,9828 | 21,9841 | ||
| 21,9841 | 21,9854 | ||
| 21,9854 | 21,9867 | ||
| 21,9867 | 21,9880 | ||
| 21,9880 | 21,9893 | ||
| 21,9893 | 21,9906 | ||
| 21,9906 | 21,9919 | ||
| 21,9919 | 21,9932 | ||
| 21,9932 | 21,9945 |
Рис. 2.1
Анализ гистограммы подтверждает, что получаемые на данной операции размеры находятся в поле допуска размера и не выходят за его пределы.
Это подтверждает стабильность технологического процесса, значит настройка на размер проведена верно, техпроцесс не требует подналадки оборудования детали будут получены без брака.
Диаграмма Исикавы
Результат процесса зависит от многочисленных факторов, причем некоторые из них могут влиять на другие, то есть быть связанными отношениями "причина - результат". Знание структуры этих отношений, то есть выявление цепочки причин и результатов, позволяет успешно решать проблемы управления, в том числе и проблемы управления качеством. Для удобства анализа структуры причин и результатов используют диаграммы Исикавы - диаграммы причин и результатов.