СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

Особое место среди организационно-технологических методов занимают статистические методы управления качеством. Кратко рассмотрим концепцию статистического управления качеством и некоторые наиболее распространенные методы статистического анализа и управления качеством. Статистическое регулирование качества результата процесса обеспечивается путем воздействия непосредственно на процесс (рис.

Для нормального распределения, представленного на рис. связь между заданным диапазоном отклонения, параметром и ча-

 

попадания и непопадания в данный диапазон приведена в табл. 4.2.

 

Рис. 4.15. Упрощенная схема статистического регулирования качества

 

Таблица 4.2

Связь между заданным диапазоном отклонения параметра и частотой попадания и непопадания параметра в данный диапазон

 

Заданный диапазон отклоненияпараметра П	Частота попада пазон в процентах	Частота попадания параметра П за пределы диапазона в процентах
	68,26	31,74
	95,44	4,56
	99,73	0,27
	99,994

 

В ней величина м = — номинальное значение параметра процесса, а ст — среднее отклонение, определяе- мое для нормального распределения по формуле

 

(4-1)

 

 

текущее значение случайного параметра процесса;

D — дисперсия случайного параметра процесса.

Как следует из приведенной таблицы, в диапазоне значений параметра процесса, равном находятся 99,994% возмож- ных значений данного параметра.

Следовательно, если определить требования к процессу таки- ми, чтобы разброс результирующих параметров не превышал то выход любого, взятого наугад данного параметра за пре-

 

134

делы диапазона возможен с незначительной вероятностью, равной 0,06, т.е. маловероятен. Указанные требования могут быть отражены в технической документации на процесс.

 

Рис. 4.16. Нормальное распределение параметра П

 

Требования к диапазону допустимых значений разброса резуль- тирующего параметра процесса назовем «требованием к процес- су» и обозначим данный диапазон Т.

Таким образом, для обеспечения качества стабильность процес- са должна быть такой, чтобы возможные отклонения параметра от своего номинального значения не превышали требуемых тех- нической документацией значений. Проанализируем возможно- сти процесса. На представлена базовая концепция.

 

Рис. 4.17. Базовая концепция

 

Т

Введем характеристику, определяющую возможности процес- са и его статистического регулирования. Назовем ее «индексом возможностей процесса», который определяется по формуле:

 

 

где:

— индекс возможностей процесса; Т — требование к процессу;

В — возможности процесса.

Как следует из рис. 4.17, Далее, на рис. 4.18, представлена ситуация, когда процесс невозможен (не может быть обеспечено требуемое качество), т.е. когда

 

 

4.18. Процесс невозможен

 

На 4.19 представлена ситуация, когда процесс на грани возможного, т.е. когда При этом, несмотря на то что про- цесс при благоприятных условиях может обеспечить заданное ка- чество, его статистическое регулирование невозможно.

На рис. 4.20 представлена ситуация, когда процесс возможен и может быть реализовано статистическое регулирование его ка- чества, т.е.

Очевидно, чем больше величина индекса возможности процес- са, тем выше его уровень качества и более эффективно статисти- ческое регулирование такого процесса.

На рис. приведена схема статистического управления ка- чеством процесса. Нижняя плоскость фактически представляет собой карту статистического регулирования качества процесса. На рис. 4.22 приведена широко применяемая на практике конт-

 

136