- •Практическое занятие № 1 построение цикла деминга
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Практическое занятие № 2 построение причинно-следственной диаграммы исикавы
- •Теоретическая часть
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Практическое занятие № 4 построение «петли качества»
- •Теоретическая часть
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Определение приемлемого и бракуемого уровня входной дефектности
- •3. Строится кривая среднего уровня выходной дефектности (ксувд)
- •Практическое занятие № 6 исследование качества продукции методами статистического анализа
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Практическое занятие № 7 составление планов контроля дефектности штучных изделий
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Практическое занятие № 8 использование шкал экспертной оценки качества продукции (услуги)
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Практическое занятие № 9 оценка совместимости участников экспертной группы
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Практическое занятие № 10 Оценка качества работы подразделений предприятия
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
- •Контрольные вопросы
- •Практическое занятие № 11 анализ этапов сертификации объектов
- •Теоретическая часть
- •Теоретическая часть
- •Практическое занятие № 13 построение ранжированного ряда конкурентоспособности продукции по критерию качества
- •Теоретическая часть
- •Практическая часть
Практическая часть
1. Студенты получают у преподавателя исходные данные для исследования партии деталей (табл. 8).
Таблица 8.
Исходные данные для измерений
Номер варианта |
t |
|
q |
1 |
1,70 |
0,9101 |
0,17 |
2 |
1,79 |
0,9266 |
0,17 |
3 |
1,80 |
0,9282 |
0,18 |
4 |
1,85 |
0,9356 |
0,18 |
5 |
1,87 |
0,9386 |
0,18 |
6 |
1,90 |
0,9426 |
0,18 |
7 |
1,91 |
0,9438 |
0,18 |
8 |
1,92 |
0,9452 |
0,19 |
9 |
1,93 |
0,9464 |
0,19 |
10 |
1,94 |
0,9476 |
0,19 |
11 |
1,95 |
0,9488 |
0,19 |
12 |
1,96 |
0,9500 |
0,20 |
13 |
1,99 |
0,9534 |
0,20 |
14 |
2,00 |
0,9544 |
0,20 |
15 |
2,08 |
0,9600 |
0,20 |
16 |
2,10 |
0,9600 |
0,20 |
17 |
2,14 |
0,9488 |
0,19 |
18 |
2,20 |
0,9680 |
0,21 |
19 |
2,20 |
0,9680 |
0,22 |
20 |
2,40 |
0,9722 |
0,22 |
2. Определяется объем выборки (формула 1).
3. Берется выборка требуемого объема. В таблице 1 приводятся результаты измерений.
4. Проводится обработка статистических данных, и вычисляются характеристики распределения (табл. 3-7).
Вычерчивается эмпирическая кривая распределения.
Определяется критерий согласия, строится график теоретического распределения и сравнивается с экспериментальной кривой распределения (формулы 8,9).
Определяется вероятный процент брака и годных деталей в партии исследуемых деталей (формулы 10-12).
Выводы
Студенты формулируют выводы и предложения по результатам выполненного статистического исследования.
Контрольные вопросы
1. Назовите виды статистического контроля качества.
2. В чем заключается эффективность статистических методов контроля качества?
3. Где можно применять статистические методы контроля качества?
4. Что характеризует среднеарифметическое значение и среднеквадратичное отклонение?
Практическое занятие № 7 составление планов контроля дефектности штучных изделий
Цели работы:
1. Построить кривые вероятности приема по заданным приемочным числам и объемам выборки.
2. Построить кривые среднего уровня выходной дефектности.
Теоретическая часть
Кривая вероятности приемки партий изделий по дефектности может быть выражена формулой Пуассона:
(1)
г де
(2)
уровень входной дефектности,
M - число дефектных изделий в партии,
доля дефектных изделий в партии.
ГОСТ рекомендует WГ 0,1 (при qг 10%), n 0,1 N, тогда
a = n. W 10, где a - наиболее вероятное число дефектных изделий.
Значения P для разных значений n. WГ и c, подсчитанные по формуле (2), приведены в таблице 1.
Таблица 1
Вероятное число дефектных изделий a = n.WГ |
Приемочное число c |
||||
0,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,05 |
0,95 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,10 |
0,90 |
0,99 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,20 |
0,82 |
0,98 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,30 |
0,74 |
0,96 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,50 |
0,61 |
0,91 |
0,99 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,37 |
0,74 |
0,92 |
0,98 |
1,00 |
Пример исходных данных. Построить КВП для партии мужских костюмов в количестве N = 2500 шт., используя следующие данные
Таблица 2
Приемочное число, c |
Объем выборки, n |
Риск изготовителя, |
Риск потребителя, |
1 |
100 |
0,10 |
0,10 |
1 |
50 |
0,10 |
0,10 |
0 |
50 |
0,10 |
0,10 |