Использование статистических методов в производстве полосовых фильтров

     Низкие  требования к точности и выполнение коррекции после сборки. В этом случае требуются очень опытные операторы или очень сложные корректирующие машины. Например, для компенсации разброса коэффициента передачи преобразователя

3. Блок-схемы  процесса

     Стратегию производства, описанную выше, можно проиллюстрировать блок-схемами реального процесса производства. На Рис. 7 показана схема производства дископроволочного канального фильтра на 256 кГц. Здесь автоматизация применяется не так широко из-за меньшего объема производства и участия в производстве опытных и высококвалифицированных работников. Сварка дискового резонатора с проволокой связи требует перемещения и вращения свариваемых частей, поэтому после сборки требуется ручная настройка резонансных частот и связей. Для такой настройки нужны опытные операторы, поэтому требования к точности на всех этапах, предшествующих сборке, снижены, что позволяет сэкономить время и средства[3]

     Рис. 7 Блок-схема процесса производства фильтра с дисковыми резонаторами

3.   Принципы статистического регулирования качества технологических процессов

     Статистические  методы анализа качества широко применяются  в отечественной и зарубежной системах управления качеством продукции.

     Необходимость широкого внедрения статистических методов на предприятиях определяется двумя основными причинами:

• снижением вероятности доли дефектной продукции путем предупреждения образования любых дефектов;
• требованием международных стандартов ИСО 9000, рассматривающих применение статистических методов как непременный признак существования у поставщика продукции системы качества и ее эффективного использования[1].

     В системах качества статистические методы могут решать следующие задачи:

• производить статистическую обработку оперативной информации о качестве продукции;
• осуществлять анализ хода технологического процесса с целью принятия решений о статистическом регулировании;
• оценивать результаты сплошного и выборочного контроля и правильность выбора средств контроля;
• организовывать эффективный статистический приемочный контроль качества на различных этапах изготовления продукции;
• осуществлять прогнозирование и оценку надежности продукции на этапе ее эксплуатации.

     «Методы статистики – именно то средство, которое необходимо изучить, чтобы внедрить управление качеством. Они - наиболее важная составная часть комплексной системы всеобщего управления качеством на фирме. В японских корпорациях все, начиная от председателя совета директоров и до рядового рабочего в цехе, обязаны знать хотя бы основы статистических методов», говорил Каору Исикава.[6]

     Применение  статистических методов на промышленном предприятии возможно также для:

• анализа рынка, маркетинговых исследований, управления продажами и поставками;
• проектирования продукции (расчеты допусков, размерный анализ, оценка точности геометрических связей и др.);
• определение требований к надежности, прогнозирования долговечности и срока службы;
• изучение средств регулирования процессов и их возможностей;
• определение уровня качества в планах выборочного контроля;
• анализ данных, оценки эксплуатационных характеристик;
• улучшения качества процессов;
• оценки безопасности и анализа рисков.

     Задача  статистического регулирования  технологического процесса состоит в том, чтобы на основании результатов периодического контроля выборок малого объема приходить к заключению: «процесс налажен» или «процесс разлажен». Считают, что процесс находится в статистически управляемом состоянии при отсутствии в нем систематических сдвигов. Если процесс находится в статистически управляемом состоянии, можно предсказывать его ход до тех пор, пока неслучайные (особые) причины не станут воздействовать на него, в результате чего процесс будет выведен из статистически управляемого состояния. В последнем случае результат не может быть предсказан при отсутствии информации об этих воздействиях. Такой статистически неуправляемый процесс нуждается в определенном вмешательстве для того, чтобы он стал статистически управляемым. [6]

4.   Статистическое методы управления качеством

     Цель  статистического регулирования  качества состоит в своевременном  установлении нарушения нормального  состояния технологического процесса по ограниченному числу наблюдений и немедленном принятии мер по приведению процесса в надлежащее состояние (например, путем подналадки технического оборудования, оснастки, режимов).

     Внедрению статистического регулирования  должна предшествовать работа по проведению статистического анализа технологического процесса. По результатам анализа определяются показатели точности и стабильности процесса, устанавливаются пределы регулирования, выбираются показатели качества, подлежащие регулированию. Затем технологи выбирают методы статистического регулирования.

     Наиболее  широкое использование имеют  семь основных (простых) инструментов управления качеством (Рис. 8), предназначенных для обнаружения, идентификации, оценки и анализа проблем качества, а также для выработки управляющих (корректирующих или предупреждающих) мероприятий по устранению или недопущению несоответствующего качества процессов, продукции или услуг.

     Рис. 8 Статистические методы

     Основное  назначение семи простых статистических методов – контроль протекающего процесса. Знание и применение на практике этих инструментов контроля качества лежат в основе одного из важнейших требований TQM – постоянного самоконтроля[8].

     Статистические  методы контроля качества в настоящее время применяются не только в производстве, но и в планировании, проектировании, маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д.

1. Контрольные листки

     Для того, чтобы осуществить статистический контроль любого объекта (процесса или  продукции) необходимо собрать достаточно репрезентативный (представительный) объем донных о нем. Важно, чтобы эти данные регистрировались в простой и доступной для использования форме. Учет результатов измерений или наблюдений рекомендуется вести с помощью контрольных листков, что облегчает процесс сбора данных и позволяет автоматически упорядочить данные для их дальнейшего использования.

     Контрольный лист – это таблица-протокол первичной  регистрации данных о контролируемом объекте. В нем указывают наименование объекта контроля, место контроля, должности и фамилии исполнителя (или руководителя) работ и контролера, календарную продолжительность контроля, средства измерений или наблюдений и другие сведения.

     Формы контрольных листков весьма разнообразны. Они отражают природу, сущность контролируемого и задачи контроля[10].

     Построение  гистограммы по измеренным данным занимает много времени. Проще классифицировать данные в момент сбора. В этом случае используют контрольный листок для  регистрации распределения измеренного параметра в ходе производственного процесса. Каждый раз, когда производится замер, в соответствующую клеточку ставится крестик (Табл. 3), к концу измерений гистограмма будет готова.

     Табл. 3

     Контрольный листок для регистрации измеренного параметра

     Учет  количества несоответствий (дефектов) ведут, отмечая каждое из них штрихом  или другими условными значками (Рис. 9) Это обеспечивает при подсчете данных возможность исключения ошибок, и выявить частоту появления каждого вида несоответствия.

     Рис. 9 Контрольный листок регистрации данных

     Если  с помощью контрольного листа  произведен учет изменений нескольких контролируемых параметров, то по полученным данным строят диаграммы корреляции, выявляющие зависимость исследуемых параметров[9].

2.   Гистограммы

     Для наглядного представления тенденции  изменения наблюдаемых значений применяют графическое изображение статистического материала. Наиболее распространенными графиками, к которым прибегают при анализе распределения случайной величины, являются полигон, гистограмма, кумулятивная кривая. Однако когда говорят о втором инструменте контроля качества, то упоминают только гистограмму, как наиболее часто применяемое на практике графическое изображение распределения.

     Гистограмма – инструмент, позволяющий зрительно  оценить закон распределения  статистических данных.

     Гистограмма распределения обычно строится для интервального изменения значения параметра. Для этого на интервалах, отложенных на оси абсцисс, строят прямоугольники (столбики), высоты которых пропорциональны частотам интервалов Рис. 10.

     Рис. 10Гистограмма частот интервального ряда

     Полигоны, как правило, применяются для  отображения дискретных изменений  значений случайной величины, но они  могут использоваться и при непрерывных  изменениях. В этом случае ординаты, пропорциональные частотам интервалов, восстанавливаются перпендикулярно оси абсцисс в точках, соответствующих серединам данных интервалов. Вершины ординат соединяются прямыми линиями. Для замыкания кривой крайние ординаты соединяются с близлежащей серединой интервала, в которой частота равна нулю (Рис. 11).

     Если  на (Рис. 10) кроме гистограммы нанести еще и полигон, то по мере роста числа измерений одновременно уменьшится ширина класса, и полигон превратится в кривую плотности вероятностей, представляющую собой кривую теоретического распределения.