Управление качеством процесса изготовления сувениров из стеклянного дрота в условиях технологической мастерской колледжа

Контрольная карта состоит из центральной  линии, двух контрольных пределов (над  и под центральной линией) и значение характеристики (показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса. Контрольные карты служат для выявления определенной причины (не случайной).

Статистические  методы контроля качества подразделяют на:

1. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку;
2. Выборочный приемочный контроль по варьирующим характеристикам качества;
3. Стандарты статистического приемочного контроля;
4. Система экономических планов;
5. План непрерывного выборочного контроля;
6. Методы статистического регулирования технологических процессов.

 

 

ПРАКТИЧЕСКАЯ  ЧАСТЬ

 

2.1 Документированная  процедура управления разрабатываемым  процессом

Документированная процедура управления разрабатываемым процессом разработана  и представлена в приложении 1 к  курсовой работе.

 

2.2 Статистический анализ  результатов контроля

2.2.1. Составление контрольных листков  и группировочных таблиц

1. Привожу  выборку изделий в таблице  №1.

Таблица №1. Карта контроля

№	Вес, гр	Диаметр, мм	№	Вес, гр	Диаметр, мм
1	38,2	9,91	26	35,8	9,79
2	38	9,92	27	34,8	9,74
3	37	9,85	28	35,2	9,76
4	36,4	9,82	29	36,2	9,81
5	35,2	9,76	30	34,8	9,74
6	36	9,8	31	35,8	9,79
7	35,8	9,79	32	34,8	9,74
8	35	9,75	33	35,6	9,78
9	34,6	9,73	34	34,8	9,74
10	35,4	9,77	35	36,4	9,82
11	35	9,75	36	35	9,75
12	34,6	9,73	37	36	9,8
13	35,6	9,78	38	35	9,75
14	35	9,75	39	35,2	9,76
15	35,2	9.76	40	34,2	9,71
16	34,6	9,73	41	35,4	9,77
17	34,4	9,72	42	33,8	9,69
18	34	9,7	43	34,2	9,71
19	33,8	9,69	44	35,.6	9,78
20	33	9,65	45	33,6	9,68
21	32	9,6	46	34	9,7
22	31,8	9,59	47	35,4	9,77
23	36,2	9,81	48	33,6	9,68
24	35	9,75	49	34,2	9,71
25	34,4	9,72	50	34,4	9,72

 

2. Распределяю  вес стеклянного дрота (Y) по 5 группам в таблице №2.

h=

i=5

h= =2

 

Таблица №2. Группировочная таблица по весу изделия

Соединение  интервалов	Количество  единиц	Значение признака	x∙f
30-32	31,8;  32	2	31∙2=62
32-34	33; 33,6; 33,6; 33,8; 33,8; 34; 34	7	33∙7=581
34-36	35,2;36;35,8; 35; 34,6; 35,4; 35; 34,6; 35,6; 35; 35,2; 34,6; 34,4; 35; 34,4; 35,8; 34,8; 35,2; 34,8; 35,8; 34,8; 35,6; 34,8; 35; 36; 35; 35,2; 34,2; 35,4; 34,2; 35,6; 35.4; 34,2; 34,4.	34	35∙34=1190
36-38	38; 37; 36,4; 36,2; 36,4; 36,2.	6	37∙6=222
38-40	38,2	1	39

 

3. Распределяю  диаметр стеклянного дрота (X) по 5 группам в таблице № 3.

h= =

Таблица № 3. Группировочная таблица  по диаметру дрота

Соединение  интервалов	Количество единиц	Значение признака	x∙f
1	2	3	4
9,5-9,6	9,6; 9,59	2	9,55∙2=19,1
9,6-9,7	9,7; 9,69; 9,65; 9,69; 9,68; 9,7; 9,68.	7	9,65∙7=67,55
9,7-9,8	9,76; 9,8; 9,79; 9,75; 9,73; 9,77; 9,75; 9,73; 9,78; 9,75; 9,76; 9,73; 9,72; 9,75; 9,72; 9,79; 9,74; 9,76; 9,74; 9,79; 9,74;  9,78; 9,74; 9,75; 9,76; 9,71; 9,77; 9,71; 9,78;9,77; 9,71; 9,72; 9,8; 9,75.	34	9,75∙34=331,5
9,8-9,9	9,85; 9,82; 9,81; 9,82; 9,81;	5	9,85∙5=49,25
9,9-10	9,91; 9,92	2	9,95∙2=19,9

2.2.2 Корреляционный анализ

1. Делаю  предварительный расчет.

Для этого составляю таблицу 4 связи X и Y в виде матрицы.

Таблица №4. Матрица

	9,55	9,65	9,75	9,85	9,95	Fx	yFx	Y2	Y2Fx
31	2					2	19,1	9.55	182.4
33		7				7	67,5	9.65	651.85
35			34			34	331,5	9.75	3232.12
37				5	1	6	59,2	9.85	485.11
39					1	1	9,95	9.95	198
Fy	2	7	34	5	2	50	487,33	9.74	4749.5
xFy	62	231	1190	185	76	1744
Xi	31	33	35	37	38	34.8
X2/Fy	1922	7623	41650	6845	2888	60928
xyFxy	592.1	2229.15	11602.5	1822.25	766.2	17002.2

2. Рассчитываю коэффициент корреляции

r= :

r=

 

Коэффициент корреляции попадает в интервал. Это  свидетельствует о сильной связи между признаками.

 

3. По рассчитанным данным строю  диаграмму распределения (рисунок  1).

Рисунок 1. Диаграмма рассеяния данных по весу изделий и по диаметру дрота.

 

2.2.3 Регрессионный анализ

1. Провожу  регрессионный анализ.

Исследую зависимость между весом и диаметром стеклянного дрота.

Уравнение линейной регрессии

Коэффициенты  а и b называют параметрами уравнения регрессии.

В –  показывает, как изменяется признак  изменяется признак Y при изменении Х. уравнение регрессии является математическим выражением корреляционной зависимости.

2. Определяю  параметры а и b.

X	Y
31	9.16
33	9.46
35	9.76
37	10.06
39	10.36

 

На рисунке 2 показана линия регрессии.

 

Рисунок 2. Линия регрессии.

 

Эмпирическая линия связи по своему виду приближается к прямой линии, значит можно предположить наличие прямой корреляционной связи между признаками.

 

2.2.4 Расчет средних величин различными методами.

Построение  графиков: полигон, куммулята, гистограммы.

 

1. Осуществляю расчет в виде таблицы.

 

Таблица 5.

	F	X	X*F			S
30-32	2	31	62	-2	-4	2
32-34	7	33	231	-1	-7	9
34-36	34	35	1190	0	0	43
36-38	6	37	222	1	6	49
38-40	1	39	39	2	2	50
	50		1744		-3

 

2. Рассчитываю  среднюю арифметическую взвешенную

 

 

3. Осуществляю проверку правильности  расчета средней величины методом моментов

 

А - значение варианты, соответствующее  максимальной частоте;

- величина интервала;

- момент первого порядка;

- средняя арифметическая взвешенная

4. Рассчитываю  значение моды и медианы

Мода - наиболее часто встречающиеся варианты.

 

нижняя граница модального интервала.

частота модального интервала;

частота интервала, предшествующего модальному;

частота интервала, следующего за модальным.

Медиана - варианта, которая делит пополам  ряд, расположенный в порядке  убывания или возрастания признака

- нижняя граница медианного  интервала

- величина медианного интервала

- кумулята интервала

- полусумма частот ряда

-частота медианного интервала.

 

5. Строю  гистограмму, полигон и куммуляту

Полигон - графическое изображение дискретного  ряда;

Гистограмма - графическое изображение интервальных вариационных рядов.

Куммулята - графическое изображение интервальных вариационных рядов.

Рисунок 3. Коммулятивная кривая

Рисунок 4. Гистограмма отклонения по весу изделия

Рисунок 5. Гистограмма отклонения по диаметру изделия

 

2.2.5 Расчет показателей вариации  и ошибок выборки

1. Осуществила  расчет дисперсии в форме таблицы

Таблица 6.

30-32	2	31	-4.12	33.95	1922	8
32-34	7	33	-2.12	31.46	7623	7
34-36	34	35	-0.12	0.48	41650	0
36-38	6	37	1.88	21.2	8214	6
38-40	1	39	3.88	15.05	1521	4
	50		-0.6	102.14	60930	25

 

2. Рассчитываю  дисперсию и среднеквадратическое  отклонение

Проверяю  результаты методом разности и методом моментов:

 

3. Определяю  коэффициент вариации и надежность  средней величины

Коэффициент вариации не превышает 33.3%, значит степень колебаний признака относительно не высокая, а средняя величина надежна.

 

2.2.6 Выравнивание прямой нормального  распределения

Осуществляю расчеты в таблице 7.

Таблица 7.

30-32	2	-3.6	-2.21	-0.499	-0.486	+0.013	2
32-34	7	-2.21	-0.79	-0.486	-0.258	+0.228	11
34-36	34	-0.79	0.62	-0.258	+0.232	-0.49	24
36-38	6	0.62	2.04	+0.232	+0.478	0.246	12
38-40	1	2.04	3.46	+0.486	+0.499	0.021	1
	50			-0.486			50

 

F- определяют по таблице

-частота эмпирическая

-частота рассчитанная

Рисунок 7. Выравнивание прямой нормального  распределения

Расчетное значение критерия Пирсона превышает  табличное значение.

Построила полигон

Рисунок 8. Полигон отклонения по весу изделия

Рисунок 9. Полигон отклонения по диаметру дрота

 

2.2.7 Построение контрольных карт  Шухарта

1. Строим  карту средних значений

2. Определение  границы отклонения по весу

3. Определяем  границы

- нижняя граница

-верхняя граница

Рисунок 10. Контрольная карта Шухарта  по весу изделия

 

4. Определили  границы отклонения диаметра

- нижняя граница

- верхняя граница

Рисунок 11. Контрольная карта Шухарта  по диаметру дрота

 

По графику видно, что процесс  управления не выходит за допустимые границы.