Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Статистические методы

Сегодня общепризнанным является положение о том, что невозможно обеспечить предотвращение появления дефектной продукции без применения статистических методов регулирования производственного процесса, так же как невозможно без статистических методов обеспечить достоверный контроль качества продукции. Статистическое регулирование технологических процессов - это корректирование значений параметров технологического процесса по результатам выборочного контроля производимой продукции, осуществляемое для технологического обеспечения требуемого уровня ее качества.

Статистические методы основаны на применении законов математической статистики. Это один из ярких примеров того, как наука, приходя на помощь практике, становится реальной производительной силой. Люди всегда сопоставляли результаты с параметрами производственного процесса и вносили в него коррективы. Однако без научного знания эти действия не всегда давали желаемый результат. Применение методов математической статистики позволяет точно установить, с какой периодичностью надо контролировать параметры изделия, сколько изделий надо проконтролировать и какие коррективы внести в процесс. Широкое внедрение в промышленность вычислительной и измерительной техники позволяет быстро производить обработку результатов наблюдений и вносить коррективы в процесс. В любом процессе есть какие-то допустимые отклонения показателей свойств продукции. Дилемма обычно заключается в том, что если держаться далеко от допустимых границ, то приходится тратить дополнительные средства на регулирование, замену инструмента и т.п., а если подходить близко к допустимым границам, то возникает опасность брака. И то, и другое с потерями. Методы математической статистики позволяют находиться на таком удалении от опасной границы, чтобы с заданной вероятностью избежать образования брака. Японцы, достигшие по целому ряду видов продукции уровня дефектности 0,0001-0,0005%, однозначно считают, что только применение статистических методов позволило им выйти на этот уровень. Статистические методы, впервые внедрявшиеся в промышленности США еще в 20-х годах, не были по достоинству оценены американцами, но зато нашли широкое применение в Японии. Сейчас американские специалисты по управлению качеством вынуждены признать, что недооценка ими эффективности статистических методов обошлась американской промышленности очень дорого - потерей первенства в целом ряде отраслей промышленности.

Самоконтроль в сочетании со статистическими методами позволяет приблизиться к бездефектному изготовлению продукции. Для этого необходимо, чтобы методами овладели не только специалисты по управлению качеством, но и рабочие. Учитывая высокий образовательный уровень наших рабочих, освоение статистических методов для них не составляет труда.

Статистический приемочный контроль - это выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным образцам. При статистическом приемочном контроле появляется возможность очень тщательно проверить все размеры, свойства небольшого количества отобранных для контроля изделий и по ним дать научно обоснованное заключение о качестве всей партии. Вероятность ошибки, т.е. вероятность попадания в принятые партии дефектных изделий, заранее оговаривается нормативными документами. Статистический приемочный контроль применим не только для проверки готовой продукции, но и широко используется на промежуточных стадиях как межоперационный контроль.

Без выборочного статистического контроля затруднен самоконтроль. Рабочий, самостоятельно контролирующий свою продукцию, должен знать, что при последующем выборочном контроле по одному или нескольким случайно отобранным изделиям будет дано заключение обо всей партии. Безусловно, выборочный контроль целесообразно применять только тогда, когда процесс производства достаточно стабилен, а уровень дефектности продукции не на порядок превышает те значения, которые могут быть приемлемы для потребителя. В нашей стране методы регулирования и контроля успешно используются в электронной, электротехнической промышленности. Разработано большое количество государственных стандартов по статистическому контролю. Широкому их внедрению мешает незнание руководителями предприятий, специалистами по управлению качеством существа этих методов.

Статистический приемочный контроль неоценим и при организации эффективного входного контроля. Потребитель не имеет возможности проверять всю продукцию сплошным контролем, поэтому в лучшем случае организует выборочный контроль. А поставщик знает, что если при выборочном контроле потребитель и забракует несколько изделий, то он, поставщик, понесет незначительный ущерб, так как никакого юридического права распространять результаты выборочного контроля на всю партию у потребителя нет. Совсем другое дело, если выборочный контроль является статистическим, процедура которого оговорена в НТД на данную продукцию. В этом случае потребитель имеет возможность с небольшими затратами осуществлять надежный контроль. Поставщик, зная, что его продукция проверяется потребителем, также вынужден осуществлять строгий контроль изготавливаемой продукции.

Такие статистические методы, как корреляционный, дисперсионный, регрессионный позволяют обеспечивать качество продукции. Это очень важно в тех случаях, когда функциональные зависимости вообще неизвестны (а таких процессов и параметров множество) или когда известны, но какие-то частные особенности агрегатов, материала, инструмента и т.п. ими не могут быть учтены.

Широко использовать статистические методы для установления зависимостей позволяет современная вычислительная техника. До появления ЭВМ колоссальная трудоемкость математической обработки была серьезным препятствием для внедрения статистических методов. Сейчас, когда даже рабочих можно вооружить персональными компьютерами, в установлении технологических зависимостей могут принять участие не только инженеры-исследователи, но и гораздо более многочисленный отряд исследователей-рабочих.

Опыт работы японских кружков контроля качества показал, что рабочие, овладевшие методами математической статистики, в состоянии проводить серьезнейшие и детальнейшие исследования непосредственно в свое рабочее время, и это не только не отвлекает их от основных обязанностей, но, наоборот, делает труд более содержательным и привлекательным.