СБОР ДАННЫХ о ходе производства в настоящее время может производиться с помощью компьютеров. В этом случае данные будут сразу же представлены в цифровом виде, удобном для машинной обработки. Исходными данными могут быть любые параметры выпускаемых изделий. Например, если на станке изготавливают деталь заданной длины, то нужно измерять размер произведённой детали. Это может делаться для каждой произведённой детали или выборочно — для каждой десятой, или сотой, или тысячной.
Вопрос. Что делают на этапе сбора данных?
ПОСТРОЕНИЕ ГИСТОГРАММЫ на компьютере делается так, чтобы можно было достаточно подробно рассмотреть форму распределения. Для этого нужно выбрать подходящее количество интервалов группировки данных. В последней версии пакета Excel такая настройка гистограммы делается в диалоговом режиме. Процедуру построения гистограммы мы подробно рассмотрели в рамках работы на тему «Сводка и группировка данных» [1].
Вопрос. Что делают на этапе построения гистограммы
АНАЛИЗ ГИСТОГРАММЫ включает два этапа:
1) сравнение с нормальным распределением;
2) сравнение с номиналом и допусками.
На первом этапе полученный график сравнивают с теоретическим распределением. Гистограмма должна быть похожа по форме на график нормального распределения. Любые отклонения от симметрично колоколообразной формы говорят о нежелательных изменениях.
На втором этапе на график гистограммы наносят номинальный размер и допуски, чтобы обнаружить отклонение размера от заданного значения. Если форма гистограммы соответствует нормальному распределению, но размер отклоняется от заданного, нужно провести перенастройку (переналадку) оборудования и вернуть настройки в начальное состояние.
Вопрос. Что делают на этапе анализа гистограммы?
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ — это главный этап управления качеством производства. УПРАВЛЕНИЕ по определению — это принятие решений на основе фактов. Здесь требуется найти причину обнаруженных изменений. А затем определиться, как устранить найденную причину, чтобы вернуть характеристики процесса в заданное, исходное состояние.
Вопрос. Что делают на этапе принятия решения?
Когда производство изделия уже закончено, можно проверить его качество и забраковать те экземпляры, которые не соответствуют требованиям. Однако, исправить забракованные изделия, скорее всего, уже не получится. Это будет или слишком дорого, или вообще невозможно. Статистика позволяет следить за результатами каждой операции — на каждом шаге производства. За счёт этого можно обеспечить качество КАЖДОГО ЭТАПА производства. Это значит, что можно будет отбраковать некачественные детали, не дожидаясь окончательного результата. В дальнейшее производство пойдут только качественные составные части.
Вопрос. Почему важно контролировать качество на каждом этапе производства?
Статистика позволяет выявить НАЧАЛО отклонения параметров производственного процесса от заданных. Продукция всё ещё соответствует заданным требованиям, но изменения уже начались. Это может быть постепенный износ оборудования, изменение свойств сырья, усталость работника, внешние воздействия и т. д. Если в этот момент устранить нежелательные изменения, то процесс производства удастся вернуть в исходное состояние. В этом случае брак даже не начинает производиться.
Вопрос. Что позволяет обнаружить статистика при управлении качеством производства?
2. Нормальное распределение
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ — это зависимость вероятности от значения случайной величины. Это вероятность появления разных значений. Это функция р (х), где р — вероятность, х — значение случайной величины. Английское название: DISTRIBUTION.
Вопрос. Что такое РАСПРЕДЕЛЕНИЕ?
Нормальное распределение, или распределение Гаусса, или гауссовское распределение — это хорошо исследованный, известный, стандартный закон распределения случайной величины.
Вопрос. Как ещё называется НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ?
Нормальное распределение появляется при воздействии большого количества независимых случайных факторов. В производстве такими факторами могут быть температура и давление воздуха, состояние работника, качество сырья и материалов, настройка оборудования, состояние и износ инструмента, погрешности измерения, колебания напряжения питания, изменение освещённости и т. д.