Антоненко А.А.
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ СТАТИСТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ПРИ НОРМАЛЬНОМ ЗАКОНЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОНТРОЛИРУЕМОГО ПАРАМЕТРА *
Аннотация:
целью данной статьи является выбор наиболее экономичного, оптимального статистического критерия, который позволяет уменьшить затраты на производство. Исследование распределения контролируемого параметра были апробированы на практике в ФГУП «Спецмагнит» в рамках исследования процессов регулирования технологических процессов, которые лежат в основе производства 4 типов магнитов. В результате проведения статистического эксперимента удалось установить, что при существовании достаточно значимых рисков лучше всего использовать критерий Гродзенского
Ключевые слова:
управление качеством, статистическое регулирование, технологические процессы, нормальный закон распределения, контролируемый параметр
УДК 311
Антоненко А.А.
студент магистратуры МИРЭА
Российский технологический университет
(г. Москва, Россия)
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ СТАТИСТИЧЕСКОГО
РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ПРИ НОРМАЛЬНОМ
ЗАКОНЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОНТРОЛИРУЕМОГО ПАРАМЕТРА
Аннотация: целью данной статьи является выбор наиболее экономичного, оптимального статистического критерия, который позволяет уменьшить затраты на производство. Исследование распределения контролируемого параметра были апробированы на практике в ФГУП «Спецмагнит» в рамках исследования процессов регулирования технологических процессов, которые лежат в основе производства 4 типов магнитов. В результате проведения статистического эксперимента удалось установить, что при существовании достаточно значимых рисков лучше всего использовать критерий Гродзенского.
Ключевые слова: управление качеством, статистическое регулирование, технологические процессы, нормальный закон распределения, контролируемый параметр.
Главная цель любой компании, которая занимается изготовлением радиоэлектронной продукции – это предоставление товаров высокого качества. Они должны соответствовать потребностям клиентов, сфере использования, целевому назначению и другим параметрам. Контроль качества при изготовлении радиоэлектронных продуктов, который подразумевает лишь проведение мероприятий по ним, не является достойной альтернативой [1-2].
Поэтому необходимость использования методов статистической обработки – это результативный метод сбора и дальнейшего изучения сведений, которые касаются качества. Использование рассматриваемых способов не связано с большими затратами. При этом оно дает возможность сделать объективные, полные и достоверные выводы о том, в каком состоянии находятся процессы, объекты в общей системе качества. Более того, использование таких методов позволяет предсказать появление различных проблем на всех стадиях изготовления и продажи товаров, определить их решение. Благодаря этому можно будет принимать эффективные и продуманные управленческие решения. Можно сделать вывод, что статистические способы просто незаменимы при изучении, описании, моделировании. Они эффективны даже тогда, когда наблюдается малое количество информации. Благодаря выполнению статистического исследования можно определить факторы и суть изменчивости, предотвратить проблемы, к которым она может привести. Более того, оно способствует оптимизации деятельности [3].
Статистические способы обеспечения надлежащего качества используются специально для изучения исходной статистической информации. В дальнейшем они применяются с целью оптимизации процессов производства. Тут важно отметить, что использование таких методов не требует от сотрудников предприятия глубоких познаний в сфере математики и дополнительной подготовки [4].
Целью данной статьи является выбор наиболее экономичного, оптимального статистического критерия, который позволяет уменьшить затраты на производство. Также было необходимо оценить результативность использования соответствующих процедур статистического характера. Все это необходимо для регулирования технологических процессов изделий радиоэлектроники при нормальном распределении контролируемого параметра.
Решение проблемы обеспечения управления качеством статистического регулирования технологических процессов производственного предприятия при нормальном законе распределения контролируемого параметра были апробированы на практике в ФГУП «Спецмагнит» в рамках исследования процессов регулирования технологических процессов, которые лежат в основе производства 4 типов магнитов. Исходные данные для статистического регулирования изделий ФГУП «Спецмагнит» представлены в табл. 1.
Таблица 1 - Исходные данные для статистического регулирования изделий ФГУП «Спецмагнит»
|
Наименование изделия |
Контролируемый параметр |
Номинальное значение |
Допуск на параметр |
Допустимый разброс |
|
«Литва» |
Индукция |
>=93мТл |
±2,5% |
0,85 мТл |
|
«Акация» |
Индукция |
>=140мТл |
±2,5% |
1,05 мТл |
|
«Тень» |
Коэрцитивная сила |
>=64кА/м |
±5% |
1,00 кА/м |
|
«Воля» |
Индукция |
>=60мТл |
±2,5% |
0,70 мТл |
Если в технологическом процессе наблюдается разлад, контролируемый параметр уменьшается относительно базового значения. С другой стороны, стандартное отклонение растет. В таблице 1 можно изучить индексы базовых значений анализируемых параметров и тот разброс, который допускается. Данные индексы стоит воспринимать в контексте нормального распределения, удовлетворяющего требования базовой гипотезы (m0 и s0). Индекс m1=0,5m0, а индекс s1=2s0. В последнем случае q0=0,1, а q1=0,2. Риски излишней настройки и незамеченной разладки=0,3.
Подбор основных критериев, на основании которых можно определить значения границ зон гипотезы, чтобы отклонение незафиксированной разладки и чрезмерной настройки было выше указанного показателя. Последовательный показатель должен удовлетворять следующие условия:
- рамки браковки и приемки должны быть выражены понятно;
- критерий Вальда рассматривается как самый частотный случай анализируемого показателя;
- граница базовой гипотезы выпуклая к низу, а граница альтернативной гипотезы – к верху.
На основании этого было предложено заменить прямолинейные границы на параболические для зон принятия альтернативных гипотез, которые соответствуют условиям критерия Вальда [5-7].
Ознакомиться с результатами моделирования проанализированных в рамках данной работы планов контроля можно на основании сведений, представленных на рис. 1.
Учитывая показатель ошибок 1-го и 2-го рода, важно выяснить и то, насколько проверяемые гипотезы являются близкими. Если риски минимальны (a, b £ 0,001), лучше использовать критерий Павлова. Если (a, b) ® 0 одинаковую эффективность показывают критерии Айвазяна и Павлова. Если риски находятся в границах (0,001¸0,05), лучше использовать критерии Лордена. Если показатели параметров, которые соответствуют тем гипотезам, которые проявляются, сближаются, результативность последовательного критерия отношений вероятностей уменьшается. Более выгодно использовать критерием Айвазяна, нежели критерий Вальда в условиях, если параметр обретает промежуточное значение [8-10].
В результате проведения статистического эксперимента удалось установить, что при существовании достаточно значимых рисков лучше всего использовать критерий Гродзенского.
Полученные результаты указывают на целесообразность применения методики контроля качество продукции на основе оптимальных статистических последовательных критериев. Полученное преимущество в среднем объёме и продолжительности испытаний значительно выше, чем при других известных ранее способах.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
Ефимов, В.В. Статистические методы в управлении качеством продукции / В.В. Ефимов, Т.В. Барт. - М.: КноРус, 2018. - 112 c.
ГОСТ Р ИСО 9001-2015. Систем ГОСТ Р ИСО 9001-2015. Системы менеджмента качества [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/1200124394 (дата обращения: 23.06.2022)
Зайцев, Г.Н. Управление качеством в процессе производства: Учебное пособие / Г.Н. Зайцев. - М.: Риор, 2015. - 63 c.
Гродзенский С.Я., Гродзенский Я.С. Задача Кифера-Вейса в науке и технике // Методы менеджмента качества. 2016. № 5. С. 48-52.
Гродзенский Я.С. Применение подхода Кифера-Вейсса для контроля технологических процессов // Метрология. 2017. № 12. С. 3-6.
Лемешко Б.Ю. Критерии проверки отклонения распределения от нормального закона. Руководство по применению. Новосибирск: НГТУ, 2016 – 192 с.
Горяинов В.Б. Павлов И.В. Цветкова Г.М. Математическая статистика. М.: МГТУ им. Баумана Н.Э., 2018 – 414 с.
Лемешко Б. Ю., Горбунова А. А., Лемешко С. Б., Постовалов С. Н., Рогожников А. П., Чимитова Е. В. Компьютерное моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Т.: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2016. № 1(22). 74-85 с.
Науменко А.П., И.С. Кудрявцева, Одинец А.И. Вероятностно-статистические методы принятия решений: Теория, примеры, задачи: учебное пособие. О.: ОмГТУ, 2018 – 83 с.
Гродзенский Я.С. Новые возможности статистического регулирования технологических процессов // Методы менеджмента качества, 2009, № 9, с. 40-42.
Antonenko A.A.
Graduate Student MIREA
Russian Technological University
(Moscow, Russia)
QUALITY CONTROL OF STATISTICAL REGULATION
OF TECHNOLOGICAL PROCESSES OF A MANUFACTURING
ENTERPRISE UNDER THE NORMAL DISTRIBUTION
OF THE CONTROLLED PARAMETER
Abstract: the purpose of this article is to choose the most economical, optimal statistical criterion that allows you to reduce production costs. The study of the distribution of the controlled parameter was tested in practice at the Federal State Unitary Enterprise "Spetsmagnet" as part of the study of the processes of regulation of technological processes that underlie the production of 4 types of magnets. As a result of the statistical experiment, it was possible to establish that if there are sufficiently significant risks, it is best to use the Grodzensky criterion.
Keywords: quality control, statistical regulation, technological processes, normal distribution law, controlled parameter.
Номер журнала Вестник науки №6 (51) том 4
Ссылка для цитирования:
Антоненко А.А. УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ СТАТИСТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ПРИ НОРМАЛЬНОМ ЗАКОНЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ КОНТРОЛИРУЕМОГО ПАРАМЕТРА // Вестник науки №6 (51) том 4. С. 30 - 35. 2022 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/5940 (дата обращения: 26.04.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2022. 16+