Cтраница 3
Вопрос об использовании различных форм и степеней автоматизации контроля тесно связан со статистическими методами контроля. Часто перед производственником возникает вопрос, какой контроль целесообразнее внедрять: активный автоматический контроль или статистический контроль, поскольку оба они направлены к профилактике брака. При этом не следует, конечно, забывать, что статистический контроль в его широком и правильном понимании позволяет также изучать ход технологиче ского процесса и выявлять причины возникновения брака, а активный автоматиче с. [31]
Для испытания на механические свойства и отсутствие склонности к межкристаллитной коррозии допускается применять статистические методы контроля по согласованной с потребителем методике. [32]
В массовом производстве, к которому относятся химическая промышленность и промышленность минеральных удобрений, используются статистические методы контроля, основанные на законах статистики и теории вероятности. [33]
Модифицированный распределительный метод линейного программирования ( обычно называемый методом МОДИ), индексный метод программирования и статистические методы контроля за загрузкой можно применять на мелких предприятиях и не прибегая к помощи ЭВМ. Теоретические основы перечисленных методов сложны, но если принимать эти методы, не вникая в теорию, то при применении их можно обойтись простейшими арифметическими расчетами. Например, метод МОДИ не сложнее обыкновенной карточной игры, но он может оказать большую помощь в составлении оптимальных производственных планов на небольших заводах, а также в оптимальном решении проблем складирования и распределения продукции. [34]
Из последних замечаний следует, что рекомендуемый некоторыми авторами, а также английскими и американскими стандартами по статистическим методам контроля, порядок установления точностных характеристик производственного процесса только с помощью накопления данных диаграмм текущего контроля не может быть рекомендован ни как основной, ни тем более как единственный для всех разновидностей фактического хода производственного процесса. [35]
При использовании автоматических средств контроля целесообразен 100 % - ный контроль деталей, в других случаях предпочтение обычно следует отдавать выборочным статистическим методам контроля. [36]
Полный курс обучения включает лекции по теории качеств, организации и управления промышленным производством, контроля качества, метрологии, измерениям и испытаниям, статистическим методам контроля, а также экономические, юридические, социальные аспекты обеспечения качества продукции и организация ее сбыта. [37]
Практическое применение закона распределения имеет место при выборе оборудования для достижения заданной точности обработки детали, при анализе постоянства - технологических процессов, при статистических методах контроля и в некоторых других случаях. [38]
Поскольку 100 % - ная проверка и системы оперативного контроля станут преобладающими методами обеспечения качества, уже сейчас должны быть пересмотрены основные допущения, на которых базируются статистические методы контроля. Использование этих методов в их нынешнем виде в принципе не позволяет достичь 100 % - ного уровня годности изделий; в случае применения автоматизированных методов контроля это ограничение можно снять. [39]
Распределение Стюдента имеет значение при оценке средних, полученных из малых выборок, например, при оценке среднего отклонения от номинала в большой партии по среднему отклонению, полученному из небольшого числа экземпляров, выбранных случайно из этой партии ( статистические методы контроля), и в других подобных задачах. Распределением Стюдента пользуются, когда п 20, так как при п 20 оно мало отличается от нормального по закону Гаусса. [40]
Статистические методы контроля могут быть применены к оценке параметров технологического процесса и их изменений под действием различных факторов. Контролируются характеристики качества оборудования, технологической оснастки и инструмента, проверяются методы их наладки, оценивается - рабочая среда, а также контролируются параметры изготовляемых изделий. [41]
Статистические методы контроля универсальны и могут применяться в любом технологическом процессе. Необходимо определить их использование в каждом конкретном случае и применять в первую очередь там, где они наиболее эффективны. [42]
Статистические методы контроля и регулирования качества продукции, основанные на теории проверки гипотез, применяются для обоснованного суждения о качестве достаточно большой совокупности объектов по результату проверки сравнительно малой выборки из этой совокупности. [43]
Эта система математических методов применяется для суммл-рования и сравнения данных контроля материалов, процессов и продукции. Статистические методы контроля изучены достаточно полно и теоретически обоснованы. [44]
Статистические методы контроля технологических процессов оказываются наиболее эффективными в тех случаях, когда характер процесса оправдывает производимые затраты. Такой контроль необходимо применять в следующих типичных случаях: 1) когда приемлемость продукции можно определить лишь с помощью точного контроля технологического процесса. [45]