Статистические методы регулирования позволяют своевременно выявить разладку технологического процесса и тем самым предупредить выпуск дефектной продукции [1].
Статистическое регулирование осуществляется с помощью контрольных карт, которые являются наглядным графическим средством представления результатов контроля .
Они позволяют следить за ходом технологического процесса и его регулирования, а также контролировать продукцию, чтобы фактический уровень несоответствий не превышал установленного уровня несоответствий. Контрольные карты позволяют предсказать момент, когда определенная причина изменит течение процесса [2].
При контроле по количественному признаку о разладке технологического процесса судят как по среднему значению контролируемого параметра, так и по рассеиванию значений относительно среднего. Смещение среднего значения относительно середины поля допуска и увеличение рассеивания приводит к увеличению доли дефектной продукции.
При статистическом регулировании технологического процесса при контроле его по количественному признаку обычно используют двойные контрольные карты, на одной из которых отмечают среднее значение, а на другой характеристику рассеивания (s или R) [3].
|
Гипсовая штукатурная смесь
|
|||||
|
№ п/п
|
Дата испытания
|
Предел прочности на сжатие (после полного высыхания до постоянного веса образца), Мпа
|
№ п/п
|
Дата испытания
|
Предел прочности на сжатие (после полного высыхания до постоянного веса образца), Мпа
|
|
1
|
14.01
|
5
|
26
|
19.02
|
6
|
|
2
|
15.01
|
6
|
27
|
20.02
|
5
|
|
3
|
16.01
|
8
|
28
|
21.02
|
8
|
|
4
|
17.01
|
6
|
29
|
24.02
|
7
|
|
5
|
20.01
|
9
|
30
|
25.02
|
8
|
|
6
|
21.01
|
7
|
31
|
26.02
|
6
|
|
7
|
22.01
|
6
|
32
|
27.02
|
5
|
|
8
|
23.01
|
5
|
33
|
28.02
|
9
|
|
9
|
24.01
|
8
|
34
|
3.03
|
6
|
|
10
|
27.01
|
9
|
35
|
4.03
|
5
|
|
11
|
28.01
|
6
|
36
|
5.03
|
7
|
|
12
|
29.01
|
8
|
37
|
6.03
|
6
|
|
13
|
30.01
|
9
|
38
|
7.03
|
8
|
|
14
|
3.02
|
6
|
39
|
10.03
|
6
|
|
15
|
4.02
|
7
|
40
|
11.03
|
9
|
|
16
|
5.02
|
6
|
41
|
12.03
|
7
|
|
17
|
6.02
|
8
|
42
|
13.03
|
8
|
|
18
|
7.02
|
6
|
43
|
14.03
|
6
|
|
19
|
10.02
|
8
|
44
|
17.03
|
5
|
|
20
|
11.02
|
5
|
45
|
18.03
|
9
|
|
21
|
12.02
|
8
|
46
|
19.03
|
7
|
|
22
|
13.02
|
5
|
47
|
20.03
|
6
|
|
23
|
14.02
|
9
|
48
|
24.03
|
9
|
|
24
|
17.02
|
7
|
49
|
25.03
|
9
|
|
25
|
18.02
|
8
|
50
|
26.03
|
8
|
Данные приведенные на таблице 1 делим 6 подгруппам
|
№
п/п |
X1
|
X2
|
X3
|
X4
|
X5
|
X5 | X5 | X5 | X5 |
 |
 |
s
|
 |
|
1
|
5
|
5
|
6
|
8
|
6
|
9
|
7
|
6
|
5
|
6,33333
|
6,8703
|
1,41421
|
1,3922
|
|
2
|
8
|
6
|
7
|
6
|
9
|
6
|
7
|
6
|
8
|
7
|
1,11803
|
||
|
3
|
6
|
8
|
5
|
8
|
5
|
9
|
7
|
8 |
6
|
6,88888 |
1,45296
|
||
|
4
|
5
|
8
|
7
|
8
|
6
|
5
|
9
|
6
|
5
|
6,55555
|
1,50923
|
||
|
5
|
7
|
6
|
8
|
6
|
9
|
7
|
8
|
6
|
5
|
6,88888
|
1,26929
|
||
|
6
|
9
|
7
|
6 |
9
|
9
|
8
|
9
|
5
|
6
|
7,55555
|
1,58989
|
Вычисление координат границ регулирования 
-карты:
Среднее значение находим по формуле 1:
(1)Среднее значение каждой выборки:
МПа,
МПа;
МПа;
.gif){kind=small}
МПа;
.gif){kind=small}
= 6,8 МПа;
.gif){kind=small}
= 7,5 МПа.
Среднее из средних значений каждой выборки:
.gif){kind=small}
МПа.Отклонение от среднего размера находим по формуле 2:
(2)s1=1,41;
s2=1,11;
s3=1,45;
s4=1,5;
s5=1,26;
s6=1,58.
Среднее отклонение от среднего размера находим по формуле 3:
.gif){kind=small}
=.gif){kind=small}
(3)
=1,39
Границы регулирования для Х карты находим по формуле 4,5:
.gif){kind=small}
; (4)НГД=
.gif){kind=small}
-.gif){kind=small}
. (5)А3=1,032 при n=9
ВГД=6,87+1,032*1,39=8,714
НГД=6,87-1,032*1,39=5,038
Границы регулирования для S карты находим по формуле 6-7:
.gif){kind=small}
; (6)ВГР=B4
.gif){kind=small}
. (7)B3=0,239;B4=1,761 приn=9
НГД=0,239*1,39=0,332
ВГД=1,761*1,39=2,451
Процесс стабилен. Т.к. на S и Х карте точки не выходят за границу регулирования.
Процесс стабилен. Т.к. на S и Х карте точки не выходят за границу регулирования.
Если индекс воспроизводимости Ср>1,33, процесс воспроизводим. Если Ср=1,33 – процесс также воспроизводим. Если Ср<1 в этом случае процесс не воспроизводим.
=.gif){kind=small}
=1,16 (8).gif){kind=small}
=1,436 (9)Исследование статистических методов дает возможность исследовать протекание технологического процесса. В результате достигается наилучшее выполнение требований по качественным показателям изделий, а также уменьшение брака и доделок, благодаря чему неуклонно повышается производительность труда и снижается себестоимость. В таком случае говорят, что процесс является статистически управляемым. Эти методы помогают обнаружить, где, когда, кем, при каких условиях вызваны те или иные помехи в производственном процессе, т.к. Ср>1, возможности процесса можно считать приемлемыми.
Библиографический список
- Логанина В.И. Статистическое управление производством строительных изделий/ В.И. Логанина, Б.Б. Хрусталев, Т.В. Учаева// Восточно-Европейский журнал передовых технологий – 2013- №3 – С.65-67.
- Логанина В.И. Статистические методы управления качеством продукции: учебное пособие для ВУЗов/ В.И. Логанина, А.А. Федосеев, В.Г. Христолюбов – Москва; Университет, 2008 г.
- ГОСТ Р 50779.42 – 99 «Статистические методы . Контрольные карты Шухарта».