Контрольные карты процессов

Рис. 9.1. Стандартная контрольная карта качества процесса (а) и график накопленных отклонений (б).

Такой характер книги поставил перед автором вопрос о расположении в ней материала. В результате получилось следующее. В первых трех главах представлен основной теоретический материал, а в последующих четырех главах изложены методы. Методы, рассмотренные в гл. 4, относятся к контрольным картам процессов, в гл. 5 — к оценке переменных состояния и коэффициентов моделей, в гл. 6 — к распознаванию образов гл. 7 посвящена логическим диаграммам, предназначенным для анализа неполадок и отказов. Если читателя больше интересует обнаружение неполадок в устройствах какого-либо частного вида (например, в теплообменниках), а не сам метод, то с помощью предметного указателя он может найти различные способы анализа этого вида устройств. [c.7]

КОНТРОЛЬНЫЕ КАРТЫ ПРОЦЕССОВ [c.104]

На рис. 4.1 представлена типичная контрольная карта процесса, основанная на выборочном среднем. Общая процедура изготовления контрольной карты процесса включает в себя 1) получение выборки [c.105]

Разработка контрольной карты процесса, т. е. установление центральной линии и контрольных пределов, требует некоторого обдумывания и исследования самого процесса. Предположим, что процесс и точки замеров определены четко, приняты в расчет время запаздывания и мертвое время, а также найден подходящий выборочный метод и выборочный интервал. Затем следует проверить, что предположения относительно распределения вероятности наблюдаемой переменной являются оправданными. Тогда нужно исследовать и саму процедуру получения выборки, чтобы точность данных, которые будут использоваться, была известна (и находилась на допустимо низком уровне). Для более тонких проверок необходимы выборки большего объема, однако временной шаг может быть и такой, что выборка будет состоять только из одного показания (скажем, из показания газового хроматографа). Экономичность взятия проб, стоимость вспомогательных материалов, внесения поправок, ремонта оборудования и т. д. тоже важно учитывать при построении контрольных карт, однако эти факторы здесь нами не рассматриваются. [c.107]

На рис. 4.2 показана контрольная карта процесса, на которой графики X к R приведены вместе. В момент времени 7 ч 30 мин размах превысил верхний контрольный предел это указывает на то, [c.108]

О 5 10 15 20 2 5 30 35 40 Рис. 8., Контрольная карта процесса получения полимеризующей композиции [c.39]

Средние результаты пробы или отдельных замеров заносятся в карту. Нарушение статистических границ, нанесенных на контрольной карте (рис. 5.4), сигнализирует о необходимости регулирования технологического процесса. [c.94]

Исследования на основе эргономических контрольных карт (ЭКЮ применительно к процессу бурения скважин представляют особый интерес, так как они комплексно характеризуют одновременно а) условия труда буровой вахты в целом б) специфические особенности в деятельности бурильщиков и их помощников в) работу профессионалов в структуре всех типичных ЧМС г) операторскую деятельность в физической, психофизиологической и психической сферах д) свойства и реакции предметно-пространственной среды и санитарно-гигиенические условия. [c.175]

Что такое контрольные карты и контрольные точки В чем их роль в рамках общего процесса проверки методики [c.118]

С помощью реометра можно оценивать свойства резиновых смесей, проводить статистический контроль технологического процесса их изготовления (см. главу 17). Использование контрольных карт, показывающих, какими должны быть величины в определенных точках реограммы, позволяет предупредить изготовление резиновых смесей, не соответствующих нормам. [c.495]

Рис. 4.1. Типичная контрольная карта качества процесса.

Средняя линия соответствует среднему качеству продукции, а следовательно, параметру // распределения. Если ошибкой метода анализа пренебречь, то среднее квадратичное (г как рассеяние отклика х, обусловленное производством, соответствует параметру (Тх определенного распределения. Для последующей оценки доверительного интервала надо проверить полученные данные на нормальность, т. е. на соответствие гауссову распределению. Это делают обычно графически (см. разд. 3.1) или с помощью вычислений (см. разд. 7.8). Представления такого типа, когда данные постоянно накапливаются, называются контрольными картами. При наличии нормальности распределения предполагают, что значения качества (и, следовательно, лежащий в их основе процесс) находятся в управляемом состоянии, пока значения Х (1) рассеиваются внутри границ /I Зсг(Р = 0,997) (или // 2,58<т и соответственно Р = 0,99). Появление значений выше или ниже этих контрольных пределов означает, что соответствующие данные с вероятностью Р больше не принадлежат генеральной совокупности с этими /I и сг. Многократное появление значений выше или ниже контрольного предела в каком-либо одном направлении дает повод к проверке стабильности производственного процесса. Подозрение о наличии систематических изменений возникает также тогда, когда [c.208]

Эти пределы называют верхней и нижней границами допуска. Для их определения целесообразно брать в таких случаях Р — 0,95. Текущая проверка условия, заданного выражением (12.32), ведется графически. Показатели качества, полученные на основе выборок, наносят на график, контрольную карту, в том порядке, в каком они возникают во времени. Таким образом получают последовательность точек, на основании которой можно сделать выводы о стабильности производственного процесса, а также об обоснованности выборочного контроля. Пока точки беспорядочно рассеиваются внутри контрольных границ (см. рис. 12.1), выполняется условие (12.32) и можно продолжать выборочный контроль. Один-единственный выход за контрольную границу означает, что полученный результат с вероятностью Р больше не принадлежит генеральной совокупности со средним (ЛТ и стандартным отклонением <тт- Исчезает основание для проведения выборочного контроля, поэтому нужно переходить на 100%-ную проверку и искать причину появления результата, выходящего за контрольную границу. Этот 100%-ный контроль проводится до тех пор, пока отдельные точки не будут рассеиваться в течение длительного времени внутри контрольных границ. [c.235]

Рассматриваемая истинная величина характеристики измерительного прибора и область ее изменений может быть представлена графически на контрольной карте. На ней должна быть указана предупредительная линия, которая должна рассматриваться как раннее предупреждение о неисправной работе, и пороговая линия, при которой ясно, что прибор работает неверно. Стандартная практика устанавливает, что следует прогнозировать вероятность 95% для предупредительной линии и 99% для пороговой линии. Это означает, например, что есть только 1% вероятности, что измерение, попадающее за пороговую линию, является результатом нормального отклонения, когда процесс находится под статистическим контролем. С момента создания контрольной карты конкретного прибора из- [c.795]

Контрольные карты качества процесса [c.308]

Подобное положение дел, конечно, легко обнаруживается, если отклонение очень велико, но, когда такое отклонение измеряется всего лишь одним-двумя процентами, оно может в течение долгого времени оставаться незамеченным при всей его возможной важности. Для выявления таких нарушений разработаны два простых статистических метода, известные как контрольные карты качества процесса и графики накопленной суммы или накопленных отклонений. [c.309]

Контрольные карты качества процесса были разработаны Шью-хартом [124] и явились первым статистическим методом, принимавшим в расчет тот факт, что данные, особенно данные о работе промышленного производства, зачастую поступают последовательно, а не одновременно. Этот метод позволяет обнаруживать как колебания около среднего уровня, так и отклонения в характере изменчивости последовательно получаемых данных. Контрольная карта качества строится в координатах средний уровень (или изменчивость относительно него) — число партий или время. Пример такой карты приведен на рис. 9.1, а. Каждая точка на графике вычисляется на основе небольшого числа (обычно не более шести) последовательных наблюдений. Для каждой такой группы наблюдений высчитывается среднее арифметическое (или же иногда центральное значение, называемое медианой), а отклонение выражается через интервал, т. е. разницу между самыми большими и самыми маленькими значениями в группе. [c.309]

Гл. 4 посвящена статистическим контрольным картам, которые могут применяться без какой-либо модели процесса. В гл. 5 рассмотрены методы оценки переменных состояния и параметров, используемых для широкого круга моделей процессов. [c.25]

Контрольные карты представляют собой графические средства анализа, которые можно легко подготовить и использовать в заводских производственных условиях. При этом не требуется детерминированной модели процесса, но необходимы допущения относительно статистик переменных, которые будут контролироваться. Для удобства можно принимать во внимание два источника изменения контролируемой переменной процесса [c.104]

Из-за способа, с помощью которого на практике устанавливаются контрольные пределы и вследствие недостатка информации о распределении вероятности случайной переменной, подлежащей измерению, стараются избегать точных вероятностных формулировок. Контрольные карты особенно ценны, когда они используются в качестве простых графических средств, позволяющих оператору процесса, необученному статистическим приемам или слабо усвоившему их, мысленно представить себе картину течения процесса и решить, находится ли качество продукции на заданном уровне. [c.106]

Использование контрольных карт в промышленных процессах для обнаружения неполадок не было столь плодотворным, как, например, в производстве автомобильных частей, поскольку в первом случае цель часто состоит не в контроле за тем, чтобы выходная переменная, такая как производительность, находилась в заданных пределах, а в том, чтобы максимизировать переменную. Улучшение — один из синонимов оптимизации. [c.106]

При выборе уровня значимости вы можете принять чрезвычайно малые значения а, однако такой выбор приведет к тому, что зона между контрольными пределами станет очень широкой. Желательно иметь относительно узкие интервалы между контрольными пределами, чтобы контрольная карта была чувствительной к изменениям в процессе, т. е. чтобы были малы вероятности ошибки второго рода. Цель выбора а — правильно сбалансировать малость вероятности ошибки первого рода и чувствительность контрольной карты, учитывая связанные с этим затраты. Очень может быть, что эти соображения приведут к различным значениям а для каждого А , Оз и О . Приемлемые варианты выбора могут совпадать с а для большого т, а именно [c.111]

Робертс [18] сравнивал несколько типов контрольных карт, используя для каждой карты один или ряд критериев. Наблюдения имитировались с помощью таблицы случайных чисел, распределенных по нормальному закону с математическим ожиданием, равным нулю, и дисперсией, равной 1. После того как было получено 100 чисел, ко всем числам, начиная со следующего, прибавлялась 1 для того, чтобы воспроизвести сдвиг среднего уровня процесса на 1о между 100-м и 101-м наблюдением. В табл. 4.8 записаны соотношения, используемые для графических построений на карте, и применимые критерии. Из рис. 4.6, а—г следует, что число последовательных выборок до того момента, как потребовалось корректирующее вмешательство, равнялось 19 для большинства критериев. [c.126]

Допустим, что две переменные, такие как плотность (X) и концентрация (К), являются одинаково важными физическими характеристиками продукта и имеют нормальное совместное распределение. Если уровень значимости а выбран равным 0,05 и если на одном графике вычерчиваются контрольные карты для каждой переменной, то истинной контрольной областью чаще всего будет не квадрат или прямоугольник, а эллипс, причем все точки на периметре такого эллипса будут иметь одинаковую вероятность появления. Если переменные коррелированы, контрольной областью служит эллипс, повернутый так, что главные его оси не совпадают с координатными осями X—V. Рассмотрим рис. 4.7. На рис. 4.7, а независимые пределы За для каждой переменной очерчивают прямоугольную контрольную область. Однако эта контрольная область неверна, в чем можно убедиться, сравнив ее с правильными контрольными пределами, изображенными на рис. 4.7,6. Таким образом, точка 1 на рис. 4.7 будет неправильно принята как изображающая процесс под контролем (при использовании независимых контрольных пределов), а точка 2 будет неправильно интерпретирована как изображающая процесс вне контроля. [c.133]

Разработка правил статистического регулирования включает в себя установление периодичности и объема выборок, разработку инструкционных и контрольных карт. В литературе [65, с. 187 197, с. 262 и др.] описаны разнообразные планы статистического регулирования технологических процессов, применяемые за рубежом. Два метода — метод средних арифметических значений и размахов (х—/ ) и метод медиан и индивидуальных [c.183]

Контрольная карта используется для составления карты технологического процесса и паспорта на изделие. Карта технологического процесса находится на рабочем месте и должна отражать характеристику материала, готового изделия, оборудования, параметры технологического процесса, включая режимы охлаждения и приема готового изделия. [c.80]

Ответственный этап - сбор данных, для чего используют контрольные карты процессов, фиксирующие как случайные, так и неслучайные (вводимые или планируемые) возмушения. [c.307]

В табл. 2П20-4П20 Приложения П20 приведены значения квантилей критических статистик т-критерия, критериев Стьюдента и Фишера, которые широко применяются при анализе контрольных карт процессов (20.2.4). [c.705]

Мотористы этих агрегатов работают в положении стоя . В процессе работы они не остаются на одном рабочем месте. Динамическая структура их рабочего пространства не может исследоваться с учетом этого методом наложения схем. В нашем случае эргономичность рабочих поз и расположение средств сенсомоторного (чувствительно-двигательного) поля исследовали в соответствии с вертикальной зональностью операционных зон (см. рис. 20) и методами экспертной оценки с использованием эргономических контрольных карт. [c.129]

На примере деятельности моториста цементировочного агрегата ЗЦА-400А изучали условия работы. За основу изучения был принят вариант эргономической контрольной карты [88], упрощенный с учетом специфических условий труда профессионала. В качестве экспертов привлекались опытные водители, мотористы и машинисты передвижных агрегатов. Проводили также специальные эргономические исследования типичных ЧМС в процессе капитального подземного ремонта скважин и гидроразрыва пласта. Исследования показали, что структура рабочего пространства моториста не является оптимальной. Это вынуждает его выполнять производственную функцию в стесненных условиях, в неудобной позе, при рассогласованности моторных действий с привычными эффектами. Расположение органов управления, размеры и конструкция сиденья не согласуются с антропометрическими характеристиками человека. Принятое цветовое оформление не отвечает физиологическим и эстетическим требованиям. [c.147]

Перед планированием процедуры пробоотбора и оптимизацией ее параметров (числа и размера порций пробы, ее сокращения, перемешивания и т. д.) необходимо четко определить цель пробоотбора. Как правило, она состоит в том, чтобы в итоге получить описание (более или менее детализированно ) состава объекта, или же анализ пробы проводится для контроля какого-либо процесса, например производственного. В последнем случае на основе статистических методов принимается решение о том. обусловлены ли наблюдаемые колебания результатов анализа случайными флуктуациями или они свидетельствуют о выходе процесса из-под контроля. Если процесс выходит из-под контроля, следует предпринять необходимые действия с тем, чтобы восстановить управляемость процесса. Эти аспекты рассмотрены более подробно в других разделах книги (при описании контрольных карт> в гл. 3). [c.455]

Для оценки правдоподобия приближенного вероятностного равенства разработано несколько критериев согласия проверяемых гипотез относительно вида функций фо(х) иДх). Более подробно о них, о проверке 1шютез, об оценке неизвестных параметров распределений можно узнать из [7-11]. В химической технологии методы проверки статистических гипотез нашли широкое применение при построении контрольных карт химико-технологических процессов (см. 20.4.3). [c.685]

Когда в центре внимания находятся возмущения, влияющие на усредненные показатели качества или другие производственные показатели, а данные носят действительно последовательный характер, то еще более эффективным средством, чем контрольная карта качества процесса, будет, пожалуй, график накопленных отклонении, описанный Вудуордом и Голдсмитом [123]. По сравнению с контрольной картой качества процесса график накопленных отклонений, как правило, позволяет быстрее обнаружить то или иное отклонение от среднего значения его легче строить и легче вычерчивать главное же, он довольно хорошо указывает на то, когда именно произошло данное возмущение, что очень помогает выявлению причины этого возмущения. График накопленных отклонений, вычерченный на основе тех же данных, по которым построена приведенная контрольная карта качества процесса, изображен на рис. 9.1, б. [c.310]

В традиционном толковании это следует понимать так, что основная задача производства заключается в получении продукции повышенной однородности. Второй трудностью использования контрольных карт в промышленных производствах является то, что причины нахождения процесса вне контроля никогда не очевидны, за исключением случаев отклонения от нормы, вызванных неправильной подачей сырья, неправильной установкой контрольных переменных, неисправностью оборудования, нарушением действующих инструкций и т. д. В любом случае такие причины часто устраняются еще до того, как их влияние обнаруживается на контрольных картах. Однако сдвиг уровня и/или цикличные флуктуации в каком-либо процессе трудно приписать определенным причинам, некоторые из которых могут быть связаны с ненаблюдаемыми переменными или с внешними условиями. Хилл и Вайлес указывают, как выполнить программу контролируемого вмешательства в процесс для обнаружения причин сбоев. [c.106]

Тогда как же начать строить контрольную карту Опыт тех, кто работал с контрольными картами, показывает, что нельзя, начиная построение контрольной карты, предполагать процесс под статистическим контролем. Итак, первый шаг — это вычислить X я Я для небольшого числа исходных выборок и принять уровни значимости а (для ошибки первого рода) для обеих карт (карты X и карты ). Для данного уровня значимости а, основываясь на числе рассмотренных выборок, отбираем соответствующие множители А2, Оз и Хиллиер [7, 23] рассчитал эти множители, а также соответствующие значения для стандартного отклонения (табл. 4.4). [c.111]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология