Разделы

Авто
Бизнес
Болезни
Дом
Защита
Здоровье
Интернет
Компьютеры
Медицина
Науки
Обучение
Общество
Питание
Политика
Производство
Промышленность
Спорт
Техника
Экономика

Применение контрольных карт

Контрольные карты для количественного признака

Контрольные карты для количественного признака применяют в тех случаях, когда при регистрации данных фиксируют измеренные значения характеристик процесса. Примерами таких данных могут быть диаметр подшипника, усилие при закрывании двери. Для управления процессами наиболее часто применяют карты средних арифметических (далее – средних) и карты размахов (-и R-карты).

Построение и анализ контрольных карт для количественного признака включает следующие этапы:

1) Сбор данных:

− определение объема подгрупп;

− определение частоты отбора подгрупп;

− определение числа подгрупп.

2) Подготовка бланка контрольных карт.

3) Расчет средних арифметических значений и размахов для каждой подгруппы.

4) Выбор шкалы для контрольных карт.

5) Нанесение значений средних и размахов на контрольные карты.

6) Вычисление контрольных границ.

7) Оценка статистически управляемого состояния процесса.

1. Сбор данных.

- и R-карты строят по измерениям конкретной характеристики процесса на выходе. Данные собирают небольшими подгруппами постоянного объема (от двух до пяти последовательных измерений признака продукции) с периодическим отбором подгрупп (например, каждые 15 минут, дважды за смену и т.д.). Должен быть разработан план сбора данных с учетом требований ГОСТ Р 51814.3–2001, который применяют при записи и нанесении данных на карту.

2. Подготовка бланка контрольных карт.

Традиционно - и R-карты строят одну над другой: -карта над R-картой и на том же листе указывают блок данных. Значения и R откладывают на вертикальных осях. Номера подгрупп откладывают по горизонтальной оси. Карта также содержит блок данных, то есть место для каждого индивиду­ального результата измерений, а также для сумм результатов измерений, средних, размахов, даты, времени или другой информации о каждой подгруппе.

3. Расчет средних арифметических значений и размахов для каждой подгруппы.

Наносимые на карту характеристики – средние выборок и размахи выборок R для каждой подгруппы показывают поведение среднего для всего процесса и его разброс соответственно.

Для каждой подгруппы вычисляют:

(6.1)

(6.2)

где X1, X2, …, Xn – индивидуальные значения в подгруппе; n – объем подгруппы; Xmax, Xmin – максимальное и минимальное значение характеристики процесса в подгруппе.

4. Выбор шкалы для контрольных карт.

Шкалы на вертикальных осях предназначены для значений - и R соответственно. Рекоменду­ется, чтобы разность между верхним и нижним краями шкалы -карты была, по крайней мере, вдвое больше разности между наибольшим и наименьшим значениями средних подгрупп . Для R-карты шкала должна иметь значения от нуля до двукратного наибольшего размаха R, наблюдавшегося в начальный период.

Примечание – Рекомендуется брать цену деления шкалы размахов вдвое большей, чем шкалы средних. Для обычно применяемых объемов подгрупп расстояния между контрольными границами для средних и размахов будут примерно равны, что визуально удобно при анализе.

5. Нанесение значений средних и размахов на контрольные карты.

После выбора шкал необходимо нанести значения средних и размахов на соответствующие карты. Затем соединяют точки сплошными линиями, чтобы были наглядно видны ход изменений и тренды.

Если некоторые точки значительно выше или ниже других, необходимо проверить правиль­ность вычислений и нанесения точек.

6. Вычисление контрольных границ.

Необходимо, чтобы все контрольные карты имели контрольные границы. Только карты, используемые для первоначальной оценки стабильности процесса или после проведения усовершен­ствования (изменения), могут быть разрешены к применению без нанесенных контрольных границ и отмечены, например, словами «начало обследования».

Контрольные границы вначале определяют для карты размахов, а затем – для карты средних.

Для начального периода обследования и вычисления контрольных границ находят среднее размахов и среднее процесса по формулам:

(6.3)

(6.4)

где k – число подгрупп; R1, R2, …, Rk – размахи в подгруппах; – средние в подгруппах.

Контрольные границы рассчитывают для того, чтобы определить, насколько средние и размахи подгрупп изменяются под действием только обычных причин. Они основаны на объеме подгрупп и величине изменчивости внутри подгруппы, отражаемой размахами. Верхнюю UCL и нижнюю LCL контроль­ные границы для размахов и средних вычисляют по формулам:

(6.5)

(6.6)

(6.7)

(6.8)

где D4,D3 и A2 – множители, зависящие от объема подгруппы n.

В табл. 6.1 приведены значения этих множителей.

Таблица 6.1

Множители, зависящие от объема подгруппы n

n D4 D3 A2 n D4 D3 A2
3,27 - 1,88 1,92 0,08 0,42
2,57 - 1,04 1,86 0,14 0,37
2,28 - 0,73 1,82 0,18 0,34
2,11 - 0,58 1,78 0,22 0,31
2,00 - 0,48

 

Примечания:

1. Для n<7 значение LCLR не существует. В таких случаях LCL не строят. Это означает, что для подгруппы из 6 единиц получение 6 «идентичных» измерений не будет являться признаком необычного хода процесса.

2. Источник данных – ГОСТ Р 51814.3 – 2001.

Для построения линий среднего размаха и среднего процесса на контрольных картах проводят сплошные горизонтальные линии со значениями и соответственно, которые являются цент­ральными линиями на картах. Контрольные границы (UCLR, LCLR, UCLX, LCLX) наносят штри­ховыми горизонтальными линиями и соответственно обозначают. На период начального обследо­вания их рассматривают как пробные контрольные границы.

7. Оценка статистически управляемого состояния процесса.

Контрольные границы могут быть интерпретированы следующим образом: если изменчивость процесса (средний размах ) от единицы к единице и среднее процесса остаются постоянными, то для отдельных подгрупп размахи R и средние могут меняться только случайно, при этом они редко могут выйти за контрольные границы. Также не будет очевидных трендов или закономерного поведения в измеренных данных, кроме тех, которые могут возникнуть случайно.

Анализ контрольных карт проводят с целью распознавания причин изменчивости и (или) отклонения среднего процесса от постоянного уровня для проведения соответствующих действий. R- и -карты анализируют отдельно, но их сравнение может дать дополнительную информацию об особых причинах, воздействующих на процесс.

Анализ данных на карте размахов

Для оценки изменчивости от единицы к единице первым проводят анализ R-карты. Положение точек на карте сравнивают с контрольными границами для определения точек, расположенных за этими границами, определения необычного поведения данных процесса или наличия тренда. Рассматривают следующие ситуации нарушения управляемого состояния процесса:

а) точки за контрольными границами (рис. 6.1). Наличие одной или большего числа точек за любой из контрольных границ – первый сигнал о нарушении управляемого состояния в этой точке. Поскольку точки вне контрольных границ крайне редки, то следует предположить, что выпавшая точка указывает на наличие особой причины. Необходимо отметить каждую такую точку для немедленного анализа процесса и принятия корректирующих действий, предусмотренных при возникновении особой причины.

Точка выше верхней контрольной границы для размахов обычно является признаком следующего:

− неправильный расчет контрольной границы или неправильное нанесение точки;

− увеличились (ухудшились) изменчивость от единицы к единице, то есть увеличился разброс данных в одной конкретной точке во времени, либо эта точка – продолжение тренда;

− изменилась измерительная система и (или) потеряла надлежащую разрешающую способность.

Точка ниже нижней границы (для n≥7) обычно является признаком одной из следующих причин:

− неправильный расчет контрольной границы или неправильное нанесение точки;

− уменьшился (улучшился) разброс данных;

− изменилась измерительная система (включая искажение данных).

Рис. 6.1 R-карта. Точки за контрольными границами

б) неслучайное поведение или тренды внутри контрольных границ. Наличие необычного распо­ложения точек или трендов, даже если все значения размахов в контрольных границах, может быть свидетельством неуправляемости или изменения разброса данных процесса в течение данного интервала времени или тренда. Такое состояние – признак наличия особых причин, которые должны быть скорректированы. Напротив, некоторое расположение точек или тренды могут быть благоприятными, они должны быть изучены с целью постоянного совершенствования процесса. Сравнение поведения точек на картах размахов и средних может дать дополнительную информацию;

в) необычное расположение серии точек (рис. 6.2). Следующие случаи необычного располо­жения серии точек являются признаком того, что начался сдвиг или тренд процесса:

− 7 точек подряд по одну сторону от среднего значения;

− 7 точек подряд последовательно возрастают (равны или больше предыдущего значения) или последовательно убывают.

В этих случаях рекомендуется отметить серию точек, а также точки, которые могли бы быть к ней присоединены. Следует проанализировать приблизительное время, с которого, возможно, начался тренд или сдвиг.

Серия точек выше среднего значения или возрастающая серия точек обычно являются признаком следующих причин:

− возрос разброс данных, который мог произойти из-за действия особой причины (такой, как неисправность оборудования) или замены одного из элементов процесса (например, новые, менее однородные, партии материала), что нуждается в исправлении;

− произошло изменение в измерительной системе (например, новый калибр).

 

Рис. 6.2. R-карта. Серии точек

Серия значений размахов ниже среднего значения или убывающая серия точек обычно являются признаком следующих причин:

− уменьшился разброс данных, что указывает на улучшение состояния процесса, которое следует изучить для широкого использования и для совершенствования процесса;

− произошло изменение в измерительной системе, которое может скрыть истинное изменение в настройке процесса;

Примечание – При уменьшении объема подгруппы до 5 и менее возможность появления серий точек ниже возрастает, поэтому для выявления дальнейшей изменчивости может оказаться необходимым рассмат­ривать серии длиной 8 или более точек.

г) неслучайное поведение данных процесса (рис. 6.3). В дополнение к наличию точек за контрольными границами и длинных серий могут быть другие случаи расположения данных, являющиеся следствием действия особых причин. Такие случаи рекомендуется анализировать. Последствиями действия неслучайных причин могут быть очевидные тренды, циклы, общий разброс точек внутри контрольных границ или взаимозависимость значений в подгруппах (например, первое измерение в подгруппе может быть всегда наибольшим).

Рис. 6.3. R-карта. Неслучайное поведение данных процесса

При каждом сигнале об особой причине на карте размахов проводят анализ работы процесса, чтобы определить причину, исправить положение и предотвратить повторение. Следует учитывать, что не все особые причины негативны и некоторые из них могут привести к совершенствованию процесса в части уменьшения вариации размахов. Такие особые причины должны быть учтены для возможного использования в процессе.

При анализе проблем важна своевременность как с точки зрения минимизации производства несоответствующей продукции, так и получения обоснованных фактов для установления причин. Например, появление одной точки вне контрольных границ – это повод для начала немедленного анализа процесса. Записи о работе процесса – полезный источник информации для идентификации особых причин. Такие методы, как диаграмма Парето, причинно-следственная диаграмма и другие статистические методы контроля качества, помогающие в объяснении поведения процесса, рассмотрены выше в теме 4.

После проведения начального обследования или оценки стабильности процесса контрольные границы должны быть пересчитаны, чтобы исключить выявленные периоды статистической неуп­равляемости. Необходимо исключить все подгруппы, на которые повлияли особые причины, затем пересчитать и нанести на карту новые линии среднего размаха и контрольные границы, проверить, что все точки размахов указывают на состояние статистической управляемости в новых границах и повторить, если надо, последовательность действий: идентификация – коррекция – пересчет.

Если некоторые подгруппы были исключены из R-карты в силу установленных особых причин, то они должны быть также исключены из -карты. Пересмотренные значения и должны быть использованы для пересчета пробных контрольных границ для средних.

Анализ данных на карте средних

После анализа R-карты и установления стабильности внутригрупповой вариации необходимо построить -карту для определения изменения расположения уровня процесса во времени.

Контрольные границы для -карты основаны на средней вариации индивидуальных значений Х внутри подгрупп, то есть на величине . Для средних, находящихся в управляемом состоянии, их вариации связаны с размахами. Если средние изменяются, это означает, что некоторые особые причины влияют на настройку процесса, что приводит к нестабильности.

Положение точек на карте сравнивают с контрольными границами для нахождения точек за этими границами, определения неслучайного поведения данных процесса или наличия тренда:

а) точки за контрольными границами (рис. 6.4). Наличие одной или большего числа точек за любой из контрольных границ – первый признак действия в этой точке особой причины, что требует немедленного анализа работы процесса.

Точка за любой из контрольных границ может означать следующее событие:

− неправильный расчет контрольных границ или неправильное нанесение точки;

− произошел сдвиг процесса либо в одной точке, либо это часть тренда;

− изменилась измерительная система.

Последовательность точек или тренды внутри контрольных границ указывают на необычное поведение процесса. Рекомендуется сравнить поведение точек на картах размахов и средних для выявления причин такого поведения.

Рис. 6.4. -карта. Точки за контрольными границами

б) серии точек (рис. 6.5). Каждый из следующих признаков показывает, что начался сдвиг или тренд:

− 7 точек подряд с одной стороны от среднего;

− 7 точек подряд последовательно возрастают или убывают.

В этих случаях необходимо отметить точки, которые подсказывают решение. Следует проана­лизировать приблизительное время, с которого, возможно, начался тренд или сдвиг.

Серия точек относительно среднего процесса обычно является признаком следующих причин:

− изменилось и (или) продолжает изменяться среднее процесса;

− изменилась измерительная система.

Рис. 6.5. -карта. Серии точек

в) неслучайное поведение данных процесса (рис. 6.6). Различные случаи поведения точек также могут указывать на действие особых причин изменчивости, например такие, как тренды, циклы, необычный разброс точек внутри контрольных границ и взаимосвязь значений внутри подгрупп.

Рис. 6.6. -карта. Неслучайное поведение данных процесса

При каждом сигнале об особой причине на карте средних проводят анализ работы процесса, чтобы определить ее источник, исправить положение и предотвратить повторение. Важна своевре­менность анализа как для выявления причины, так и для минимизации потерь при производстве несоответствующей продукции. При этом необходимо учитывать, что не все особые причины дают негативный результат.

При проведении анализа рекомендуется использовать диаграмму Парето, причинно-следствен­ную диаграмму и метод расслоения данных (стратификацию).

После проведения начального обследования или оценки стабильности процесса необходимо исключить обнаруженные точки, для которых были найдены и устранены особые причины. Следует пересчитать, нанести на карту среднее процесса и контрольные границы, убедиться, что все точки на карте указывают на состояние статистической управляемости в новых границах и повторить, если необходимо, последовательность действий: идентификация – коррекция – пересчет.

Для текущего наблюдения за процессом желательно настроить процесс на цель.

Для быстрого обнаружения больших сдвигов процесса без увеличения общего числа единиц продукции, отбираемых за день, рекомендуется изменить объем подгрупп, который влияет на ожидаемый средний размах, для чего отбирать меньшие выборки с большей частотой. Для получения центральной линии и контрольных границ для нового объема выборки необходимо сделать следую­щие шаги:

а) оценить стандартное отклонение процесса . При существующем объеме подгруппы можно вычислить по формуле

(6.9)

где – средний размах подгрупп (для периодов с размахами процесса в управляемом состоянии);

d2 – коэффициент, зависящий от объема подгруппы, как показано в табл. 6.2.

Таблица 6.2

Коэффициент d2, зависящий от объема подгруппы n

n d2 n d2
1,13 2,70
1,69 2,85
2,06 2,97
2,33 3,08
2,53

 

Примечание – Источник данных – ГОСТ Р 51814.3 – 2001.

б) использовать множители: d2 (см. табл. 6.2); D3, D4, А2 (см. табл. 6.1), основанные на новом объеме подгруппы, и рассчитать новый размах и новые контрольные границы:

(6.10)

(6.11)

(6.12)

(6.13)

(6.14)

На контрольных картах строят новые границы для оценки текущего состояния процесса.

Если через некоторое время поступил сигнал об изменении среднего или размаха процесса, должна быть определена причина и если изменение подтверждено, контрольные границы следует опять пересчитать.

Примечание – Цель контрольных карт – достижение разумного и экономичного статистически управляемого состояния процесса. Поэтому в реальных производственных условиях статистически управляе­мыми процессами можно считать такие процессы, у которых малый процент точек показывает нарушение статистически управляемого состояния и это сопровождается применением надлежащих действий по устране­нию причин.

Если установлено, что процесс находится в статистически управляемом состоянии, то оценивают воз­можности процесса по стабильному выполнению технических требований.

После работы с - и R-картами, когда установлено, что размахи и средние находятся в управляемом состоянии, оценку стандартного отклонения (формула 6.9) можно использовать для расчета количественных характеристик возможностей процесса.

Применение контрольных карт для альтернативного признака

Альтернативные данные имеют только два значения типа «да/нет» (соответствует/не соответ­ствует, проходит/не проходит, присутствует/отсутствует). Результаты контроля для измеряемых характеристик также можно записать в форме «да/нет», такие как соответствие диаметра штифта проходному калибру. Контрольные карты для альтернативных признаков применяют в следующих случаях, когда:

− альтернативные данные можно получить в результате работы любого технического и адми­нистративного процесса. Самая трудная задача при этом – создать точные рабочие определения несоответствия (что это такое, как измерить, при каких условиях и т.п.);

− получение альтернативных данных (при контроле, ремонте, сортировке и т.п.) не требует дополнительных затрат; необходимо только нанести эти данные на контрольную карту;

− необходима оперативность, простота и небольшие затраты при сборе данных, например, с использованием простых калибров (типа «да/нет»), не требуется специального обучения;

− отчеты для руководства содержат альтернативные данные. Например, процент изделий, принятых с первого предъявления, объем брака, число отклонений при проверке качества изделий и материалов. Контрольные карты могут быть полезны при анализе этих отчетов, благодаря возможности различать изменчивость от обычных и особых причин;

− при введении контрольных карт в организации важно определить первоочередные проблемы и использовать карты там, где они наиболее необходимы. Сигналы о проблемах могут исходить от системы управления издержками, претензий потребителей и т.п. Применение контрольных карт для альтернативных признаков по основным показателям качества продукции может указать на возмож­ное использование конкретных карт для количественного признака.

Рекомендуется применять следующие контрольные карты для альтернативных признаков:

1) p-карта для долей несоответствующих единиц (для выборок необязательно равного объема);

2) np-карта для числа несоответствующих единиц (для выборок равного объема);

3) с-карта для числа несоответствий (для выборок равного объема);

4) u-карта для числа несоответствий на единицу (для выборок необязательно равного объема).

p-Карта измеряет долю несоответствующих единиц в контролируемой группе. Это может быть выборка определенного объема, отбираемая дважды в день; процент продукции, группируемой на почасовой или ежедневной основе; доля поставок точно в срок и т.д.

Построение и анализ контрольных карт для количественного признака включает следующие этапы:

1) Сбор данных: выбор объема, частоты и числа подгрупп.

2) Вычисление доли несоответствующих единиц p для каждой подгруппы.

3) Выбор шкалы для контрольной карты.

4) Вычисление контрольных границ.

5) Оценка статистически управляемого состояния процесса.

Рассмотрим отдельные этапы построения и анализа p-карты.

1. Сбор данных: выбор объема, частоты и числа подгрупп.

Для построения контрольной карты необходимо определить:

а) объем подгрупп. Контрольные карты для альтернативных признаков требуют больших объемов подгрупп (например, от 50 до 200 или больше), чтобы была возможность обнаружения умеренных сдвигов процесса и наличия нескольких несоответствующих единиц на подгруппу (например, среднее числе несоответствующих единиц на подгруппу > 5).

Примечания:

1. Большой объем подгруппы может быть недостатком, если каждая подгруппа представляет длительный период работы процесса. Рекомендуется, чтобы объемы подгрупп были постоянны или менялись не более чем на ± 25 %. Кроме того, объем подгрупп должен соответствовать средней доле несоответствующих единиц –для построения нижней контрольной границы, так чтобы запланированные действия по совершенствованию могли быть заметны.

2 Условие > 5 ограничивает область применения контрольных карт для альтернативного признака из-за недопустимого увеличения объема выборок при низком уровне несоответствий контролируемого процесса.

б) частота отбора подгрупп. Частота формирования подгрупп должна быть сопоставимой с периодами производства, чтобы помогать проведению анализа и устранению найденных причин. Короткие интервалы времени позволяют ускорить обратную связь, но может возникнуть проблема с согласованием требований больших объемов подгрупп;

в) число подгрупп. Период сбора данных должен быть достаточно большим, чтобы уловить все вероятные источники изменчивости, воздействующие на процесс. Обычно он должен включать 25 или более подгрупп, чтобы провести анализ стабильности, и если процесс стабилен, дать надежную оценку возможности процесса.

2. Вычисление доли несоответствующих единиц p для каждой подгруппы.

Для каждой подгруппы должны быть приведены следующие данные:

− объем подгруппы n;

− число найденных несоответствующих единиц np.

Вычисляют долю несоответствующих единиц p по формуле:

(6.15)

Эти данные должны быть записаны ниже контрольной карты в блоке данных как основа для начального изучения процесса. Прошлые данные могут быть использованы для ускорения этапа изучения процесса.

3. Выбор шкалы для контрольной карты.

Карта, на которую наносят данные, должна иметь вертикальную шкалу для долей (или процентов) несоответствующих единиц и горизонтальную шкалу – для обозначения подгрупп (час, день и т.п.). Вертикальная шкала должна содержать интервал от нуля до наибольшего значения доли несоответствующих единиц, отмеченного в исходных данных, умноженного на коэффициент от 1,5 до 2.

На контрольную карту наносят в виде точек значения p для каждой подгруппы, соединяют эти точки сплошными линиями для обнаружения неслучайного поведения и тренда. Если некоторые точки расположены существенно выше или ниже других точек, необходимо убедиться, что вычисле­ния правильны.

4. Вычисление контрольных границ.

Для вычисления контрольных границ необходимо рассчитать среднюю долю несоответствую­щих единиц для периода начального изучения k подгрупп по формуле

(6.16)

где np1,np2,…,npk – число несоответствующих единиц в каждой подгруппе; n1,n2,…,nk – число проконтролированных единиц в каждой подгруппе; k – число подгрупп.

Для периода начального изучения верхнюю и нижнюю границы соответственно вычисляют по формулам:

(6.17)

(6.18)

где n – постоянный объем подгруппы.

Примечание – Когда мало и (или) n мало, значение LCLp – отрицательно. В этих случаях нижней контрольной границы нет, поскольку даже значение p, равное 0 для конкретного периода, находится внутри границ случайной изменчивости.

После проведения вычислений рекомендуется нанести и отметить на карте:

− среднее процесса (жирной горизонтальной линией);

− контрольные границы UCLp, LCLp (штриховыми горизонтальными линиями).

Примечание – Формулы для вычисления контрольных границ, приведенные выше, подходят для одинаковых объемов подгрупп (как должно быть в управляемом состоянии). Теоретически, когда объем выборки меняется (даже для одной подгруппы), контрольные границы изменяются и отдельные их значения должны быть вычислены для каждой подгруппы. Однако для практических целей контрольные границы, вычисленные по среднему объему выборки , приемлемы, когда объем отдельных подгрупп отличается от среднего не более чем на ± 25 % (что характерно для реального производства при относительно стабильных условиях). Для этих ситуаций UCLp и LCLp вычисляются соответственно по формулам (6.17) и (6.18). Когда объемы подгрупп изменяются более чем на 25%, необходимы отдельные контрольные границы для периодов с очень малыми или большими выборками.

Для простоты работы с контрольной картой рекомендуется подготовить план сбора данных так, чтобы применять постоянные объемы выборок.

5. Оценка статистически управляемого состояния процесса.

Оценку статистической управляемости процесса проводят с целью выявления фактов, указы­вающих на то, что процесс больше не работает на прежнем уровне (то есть вышел из-под контроля), и принятия надлежащих действий. Точки за контрольными границами, очевидные тренды или неслучайное поведение данных указывают на наличие особых причин изменчивости.

С помощью p-карт проводят анализ данных на наличие нестабильности:

а)точки за контрольными границами (рис. 6.7). Наличие одной или большего числа точек за любой из контрольных границ указывает на нестабильность процесса в этой точке, то есть на наличие особой причины. В этом случае необходимо провести исследование.

Точка выше верхней или ниже нижней контрольной границы обычно является признаком следующего:

− контрольная граница или точка ошибочны;

− ухудшились возможности процесса непосредственно в конкретной точке или эта точка является частью тренда;

− изменилась измерительная система.

Наличие необычного хода процесса или тренда, даже когда все точки внутри контрольных границ, может быть причиной неуправляемости процесса или изменения возможностей процесса на протяжении некоторого периода времени. Это может быть предупреждением о возможном выходе точек за контрольные границы.

Рис. 6.7. p-Карта. Точка за контрольными границами

Примечание – Когда среднее число несоответствующих единиц на подгруппу достаточно велико (9 или более), распределение значений p для подгрупп близко к нормальному и можно применить процедуру анализа трендов, как для -карт. Если мало (5 и менее), то приведенные ниже правила не применимы.

б)серии точек (рис. 6.8). Для управляемого процесса при большом примерно одинаковое число точек должно лежать на карте по обе стороны от среднего процесса. Признаком начала сдвига или тренда процесса может быть следующее:

− 7 точек подряд по одну сторону от среднего процесса;

− 7 точек подряд устойчиво возрастают (равны или каждая последующая точка больше предыдущей) или устойчиво убывают.

В этих случаях такие точки должны быть отмечены (например, седьмая точка выше среднего). Для анализа рекомендуется продлить выделенную линию назад к началу серии и определить время, когда начался тренд или сдвиг.

Серии точек выше среднего или возрастающие серии обычно означают следующие причины:

− возможности процесса ухудшились и могут продолжать ухудшаться;

− изменилась измерительная система.

Серии точек ниже среднего или убывающие серии обычно означают следующие причины:

− возможности процесса улучшились (причины следует изучить для постоянного применения);

− изменилась измерительная система.

Примечание – Когда мало (меньше 5), возможность случайного появления серий точек ниже возрастает. В этих случаях следует использовать серию из 8 или более точек для обнаружения факта уменьшения доли несоответствующих единиц.

Рис.6.8. p-Карта. Серии точек

в)неслучайное поведение точек (рис. 6.9). Другие формы расположения точек, кроме указан­ных в перечислениях а) б), могут указывать на наличие особых причин изменчивости, которые анализируют для принятия верного решения. Среди них – тренды, циклы, необычный разброс в пределах контрольных границ и взаимосвязи значений внутри подгрупп (например, если все несоответствующие единицы возникают в небольшом числе первых измерений подгруппы).

Рис. 6.9. p-Карта. Неслучайное поведение точек

Примечание – Один из критериев необычного разброса данных – это расстояние точек от среднего процесса. Обычно для процесса в статистически управляемом состоянии при наличии только обычных причин измен­чивости и достаточно больших : около 2/3 точек данных будут находиться в пределах средней трети полосы между контрольными границами; около 1/3 точек будут во внешних двух третях полосы; около 1/20 точек будут лежать относительно близко к контрольным границам (во внешней трети полосы).

Если более 2/3 точек лежат близко к среднему (для 25 подгрупп – более 90 % в средней трети полосы), это может означать что:

− контрольные границы или точки неверно рассчитаны или нанесены;

− процесс или метод формирования подгрупп расслаиваются: каждая подгруппа систематически содержит результаты двух или большего числа потоков процесса, имеющих разные средние уровни;

− данные были обработаны (значения, слишком отличающиеся от среднего, были изменены или исключены).

Если менее 2/3 точек лежат близко к среднему (для 25 подгрупп – 40 % или менее в средней трети полосы), это может означать, что:

− вычисления или нанесение данных имеют ошибки;

− процесс или метод формирования выборки позволяет включать в последовательные группы результаты от двух или большего числа потоков процесса, которые имеют разные средние уровни (например, разные уровни между сменами).

Если присутствуют несколько потоков процесса, они должны быть идентифицированы и рассмотрены отдельно.

Когда по данным установлено, что процесс нестабилен, он должен быть изучен для определе­ния, устранения и предотвращения повторения причин изменчивости. Для анализа применяют диаграмму Парето и причинно-следственную диаграмму.

Для изучения работы процесса важно своевременное исследование и поиск изменений, которые могут объяснить необычное поведение процесса. Когда анализ проводят по результатам корректирующих действий, то их эффективность должна быть видна из контрольных карт.

При предварительном изучении процесса или оценке его возможностей может возникнуть необходимость в пересчете пробных контрольных границ для исключения периодов нестабильности из-за действия особых причин, которые были устранены. При этом исключают точки, связанные с особыми причинами. Полученные ранее данные могут быть снова проверены по новым контроль­ным границам для подтверждения, что новые точки не указывают на наличие особых причин.

Когда данные указывают на статистическую стабильность в пробных контрольных границах, последние станут рабочими контрольными границами, по которым будут оценивать будущие данные по мере их сбора и записи.

Границы для текущего контроля могут отличаться от разработанных в период анализа за счет изменения объема выборки. В таком случае применяют основные формулы (6.17) и (6.18), но с новым объемом выборки.

Когда установлено, что процесс находится в статистически управляемом состоянии (особые причины идентифицированы, проанализированы, устранены и предупреждено их повторение), контрольная карта отражает возможности процесса.

Для p-карты возможности процесса равны средней доле несоответствующих единиц , вычис­ленной, когда процесс находится в статистически управляемом состоянии. При необходимости можно построить p-карту для доли единиц продукции (1–), соответствующих техническим требо­ваниям.

 

Дата публикации:2014-01-23

Просмотров:1597

Вернуться в оглавление:

Комментария пока нет...


Имя* (по-русски):
Почта* (e-mail):Не публикуется
Ответить (до 1000 символов):







 

2012-2018 lekcion.ru. За поставленную ссылку спасибо.