Cтраница 2
В основе статистического контроля качества лежит фундаментальное предположение о том, что идеальное качество, по всей вероятности, недостижимо и, очевидно, слишком дорого, чтобы к нему стремиться. [16]
Показателем эффективности статистического контроля качества и надежности изделий, основанного на проверке статистических гипотез, согласно [9], может служить точность оценки контролируемого параметра ( в данном случае наработки на отказ или доли дефектных изделий), которая может быть получена с учетом накопленных в ходе проверки изделий данных. Как уже говорилось, такая оценка названа в [9] последующей. [17]
Его методы статистического контроля качества были быстро и с энтузиазмом восприняты японскими инженерами, особенно на уровне производственных предприятий. Их применение, стимулируемое хорошо организованной информацией об успешных практических результатах, быстро распространялось. [18]
Важной характеристикой статистического контроля качества является периодичность взятия проб ( выборок), которая дает возможность судить о стабильности процесса. [19]
Описанные методы статистического контроля качества при целенаправленном их применении являются эффективным средством улучшения и контроля качества технологических процессов и продукции. Важной мерой для повышения их народнохозяйственной эффективности является установление оптимальных программ испытаний и способов контроля в государственных стандартах и заводских нормативах. [20]
Вся система статистического контроля качества ( СКК) основывается на том, что характеристики промышленных изделий варьируют, и не существует полного их единообразия. Это значит, что нельзя предсказать точное значение характеристики любого изделия, но возможно превратить ограниченные сведения об отдельных изделиях в детальное знание производственного процесса, если объединить результаты отдельных измерений и использовать их в совокупности для описания процесса. Система СКК переключает внимание с отдельного изделия на весь процесс в целом. [21]
Обычно при статистическом контроле качества допустимый уровень качества, который определяется количеством изделий, прошедших контроль и имевших качество ниже минимально приемлемого, колеблется от 0 5 % до 1 % изделий. Однако для компаний, которые стремятся выпускать продукцию только высшего качества, этот уровень может быть недостаточным. Например, Тоета стремится свести уровень брака к нулю, имея в виду, что хотя и выпускаются миллионы автомобилей, но каждый покупатель приобретает лишь один из них. Статистический контроль качества в первую очередь применяется в отделениях фирмы, где продукция изготавливается партиями. Например, в лоток высокоскоростного автоматического процесса после обработки поступают 50 или 100 деталей, из которых контроль проходят только первая и последняя. Если обе детали не имеют дефектов, то все детали считаются хорошими. Однако, если последняя деталь окажется бракованной, то будет найдена и первая дефектная деталь в партии, а весь брак будет изъят. [22]
Идея и система статистического контроля качества производства кардинально отличаются от Описанных выше задач и системы организации контроля готовой продукции. Если обычная система технологического контроля фиксирует наличие и отсутствие брака и производит приемку готовых изделий, то статистический контроль предусматривает непрерывное пооперационное наблюдение за ходом производства и предотвращение возникновения брака. [23]
Для получения надежных результатов применяют статистический контроль качества или методы математической статистики. [24]
Понятие статистическая надежность применяется в статистическом контроле качества при различных постановках задач например при определении доверительных интервалов, применении критериев и использовании контрольных карт. Статистическая надежность является вероятностью того, что решения или выводы, полученные на основе результатов выборки, действительно правильны. [25]
Наиболее часто применяемым при решении задач статистического контроля качества распределением непрерывной случайной величины X является нормальное распределение, рассмотрением которого и ограничимся в этой главе. [26]
Автором много внимания уделяется рациональной организации статистического контроля качества. Он рассматривает этот метод контроля на всех этапах проверок: входном, текущем, приемочном. Рекомендации по организации статистического контроля весьма конкретны, доведены до большого количества необходимых справочных таблиц и графиков. [27]
Указанные подналадочные системы лежат в основе автоматического статистического контроля качества и различаются по своей точности и принципу действия. Наиболее простым способом регулирования технологического процесса является способ, использующий подналадку по методу группирования, предусматривающий непрерывную оценку изменения положения центра группирования и рассеивания контролируемого параметра. Этот способ оправдан в тех случаях, когда регулирование ( подналадка) процесса осуществляется не по абсолютному значению непрерывно измеряемой величины, а по двум контрольно-поднала-дочным пределам, соответствующим границам регламентированного допуска. [28]
В производственной практике применяют следующие методы статистического контроля качества технологического процесса. [29]
Предположим, что при производстве шурупов используется статистический контроль качества и поэтому законно применение схемы испытаний Бернулли. Если lOO - f - я - искомое число шурупов, то л; - небольшое целое. [30]