Контрольные карты для альтернативных данных

Альтернативные данные представляют собой наблюдения, фиксирующие наличие или отсутствие некоторых характеристик (или признаков) у каждой единицы рассматриваемой подгруппы. На основе этих данных производится подсчет числа единиц, обладающих или не обладающих данным признаком, или число таких событий в единице продукции, группе или области. Альтернативные данные в общем случае могут быть получены быстро и дешево, для сбора их не требуется специального обучения. В приложении П 10 приведены формулы контрольных границ для контрольных карт, использующих альтерна­тивные данные.

При использовании контрольных карт для альтерна­тивных данных достаточно одной карты, так как предполагаемое распределение имеет только один независимый параметр - средний уровень, р- и pn-карты основаны на биномиальном распределении, а с- и u-карты — на распределении Пуассона.

Обычно р-карту используют для определения среднего процента несоответствующих единиц, обнаруженных за определенный период времени. Она привлекает внимание персонала процесса и уп­равляющих к любым изменениям этого среднего. Процесс признается находящимся в состоянии статистической управляемости так же, как и при использовании - и -карт. Если все выборочные точки ложатся внутри пробных контрольных границ без выбросов, указывающих на наличие особых причин, то о процессе можно сделать заключение, что он управляем. В этом случае средняя доля несоответствующих р единиц берется как стандартное значение для доли несоответ­ствующих единиц р₀

Л4 - а) Возможности процесса, как свойства определяемые показателями меры его повторяемости Ср и работоспособности (воспроизводимости) Срк - по выходу годной продукции. Повторяемость и воспроизводимость измерений (MSA/R&R studies).

Воспроизводимость процесса

Под воспроизводимостью процесса пронимают его потенциальную точность, которая реализуется при отсутствии неслучайных дестабилизирующих факторов (изменение настройки, замена инструмента или оператора, замена партии сырья или материала и т. д.). Воспроизводимость реализуется на относительно коротких интервалах времени, в течение которых могут быть взяты мгновенные выборки.

Анализ воспроизводимости необходим для:

а) оценивания нового оборудования;

б) регулирования процесса с целью сокращения дисперсии;

в) распределения оборудования по продукции (более стабильное оборудование для особо точных работ);

г) аудита текущих показателей процесса;

д) оценки влияния корректировок, сделанных в ходе работы.

Исследование воспроизводимости процесса включает три этапа:

- планирование сбора данных;

- сбор данных;

- анализ результатов.

Количественно воспроизводимость характеризует индекс воспроизводимости С_Р.:

, где:

ВГД – верхняя граница поля допуска (см. Рис. 4.1);

НГД – нижняя граница поля допуска;

Δ – ширина поля допуска;

– среднее квадратическое отклонение в выборке.

Δ

НГД

ВГД

х

F(x)

6σσσσ

Рис. 4.1. Изображение технологического процесса для С_Р=1

Коэффициент воспроизводимости можно вычислить только для показателей качества, которые контролируются по количественному признаку и для которых задан двусторонний допуск. Для совместного учета точности и настройки (центрирования) процесса используется коэффициент работоспособности Сpk:

, где:

- среднее;

n – объем выборки.

Принято считать, что процесс при:

С_р > 1.33 – воспроизводимый;

С_р = 1,00…1,33 – управляемый при жестком контроле;

С_р < 1,00 – неуправляемый.

Оценки доли несоответствующей продукции, выходящей по своим параметрам за пределы допусков рассмотрены выше в п. 2.7 и показаны на Рис2.7, Рис 2.8

Анализ измерительных систем (Measurement System Analyses , MSA)

Понятия MSA

Качество измеряемых данных определяется статистическими свойствами многочисленных измерений,

добываемых измерительной системой в стабильных условиях. Наиболее распространенные статистические

свойства измерительной системы – это её смещениеидисперсия.

Измерительная система состоит из прибора, сотрудника (оператора прибора), стандарта / эталона (то, с чем мы сравниваем показания прибора), условий окружающей среды, в которых функционирует прибор ( влажность, давление, температура), процедуры измерения, измеряемой детали.

Результат измерения не точечное значение (единичное значение), а отрезок (разброс соседних значений, каждое из которых имеет шансы быть показанным прибором в качестве результата! Этот разброс может быть обнаружен на определенном уровне чувствительности прибора и после нескольких замеров одной и той же детали. Иногда разброс не обнаруживается, так как округленные единицы измерения результатов скрывают его (вес в килограммах, а разброс в граммах). Основная задача анализа измерительных систем проверить, может ли то, чем мы измеряем измерять то, что мы измеряем.

Поскольку Метрология требует точности, то она начинается с точности определений:

измерение – присвоение чисел (значений) материальным вещам;

прибор – любой механизм для получения измерений, включает устройства типа «проходит / не проходит»;

измерительная система (ИС) – совокупность приборов, стандартов, операций, методов, персонала, компьютерных программ, окружающей среды, используемых для придания количественных значений измеряемым величинам;

стандарт –известное значение с заявленными границами неопределенности, принимаемое как правильное значение, принятая база для сравнения;

разрешение, распознавательная способность – наименьшая читаемая единица, самая маленькая единица шкалы измерений;

правило один к десяти – эмпирическое правило, заявляющее, что отличительная способность ИС должна различать как минимум десятую часть допуска измеряемой продукции или дисперсии процесса;

чувствительность ИС – наименьший вход (изменение), который будет замечен измерительной системой.

(следовательно, чувствительность прибора должна быть минимум 10 % от диапазона измерений)

смещение - разница между опорным и наблюдаемым значением измерения

аккуратность измерения– Близость к опорному значению измеряемого значения.

стабильность –изменение в смещении с течением времени;

линейность – изменение в смещении на протяжении всего рабочего диапазона (низ шкалы, середина измерительной шкалы и верх шкалы);

точность – близость значений повторяемых измерений друг к другу;

сходимость – дисперсия в измерениях, полученных одним инструментом, одним оператором в нескольких последовательных измерениях на одном о том же измеряемом элементе, обычно к ней относятся как к дисперсии прибора;

воспроизводимость – дисперсия в средних значениях измерений, сделанных различными операторами на том же приборе, измеряющими ту же характеристику одной и той же детали, обычно к ней относятся как к дисперсии оператора;

объединенная оценка сходимости и воспроизводимости измерительной системы результирующая дисперсия двух последних компонент ИС как сумма их дисперсий (на английском называется термином «Gage Repeatability and Reproducibility», GRR