V. Контроль ширины матраса при помощи карты арифметического среднегос предупреждающими границами

Контрольная карта среднего арифметического с предупреждающими границами предназначена для регистрации малых сдвигов технологических процессов по среднему. Цель – регулирование технологического процесса, при котором выборочное среднее будет иметь минимальное отклонение от желаемого уровня (номинального значения).

Рассматривается ширина матраса определенной шероховатости отверстий головок:

Номинальное значение – 100 мм

Верхняя граница – 115 мм

Нижняя граница – 85 мм

Максимальный нежелательный уровень несоответствий –2%

СКО – 4 см

 

1) Расчет недопустимого уровня технологического процесса:

= 100см; Т_н = 85 см; Т_в = 115 см

Σ= 4мм

Z_p0 = 1,96 (при р0=2,5%

2) Выбор возможных вариантов плана контроля (таблица 5.1):

Таблица 5.1

№ плана	n	δ	K	B1	B2	L0	L1	L0/ L1
1	4	3,58	2	3,25	1,25	47,3	1,4	33,78
2	5	3,99	3	3	1	107,5	1,3	82,69
3	6	4,36	3	2,75	2	167,2	1,1	152
4	7	4,72	4	3	1,75	329,1	1,2	274,25

3) ПосколькуL₀/L₁  выбираем план с наибольшей L₀/L₁, т.е. 3-ю строку в таблице (4-ой план).

 

Расчет:

4) Проанализируем технологический процесс для следующих данных (табл.5.2):

Таблица 5.2

	1	2	3	4	5	6	7	8	9
X1	106,4183	103,1949	95,68673	102,4775	101,5187	99,06768	98,64968	108,6405	99,95058
X2	103,7885	105,0099	91,6293	101,175	101,116	102,1078	99,05258	97,3305	101,3652
X3	103,5767	100,5345	97,00653	103,8605	102,551	100,4038	92,07881	94,07155	99,47571
X4	97,39742	91,9111	100,5787	102,6162	99,73681	105,3645	102,6306	97,12269	87,27348
X5	103,6253	93,44256	102,6936	101,1409	96,39123	98,74647	99,21205	104,4927	105,2502
X6	103,2172	97,68611	100,1045	103,2717	97,66002	100,8733	100,631	104,3662	91,11344
X7	102,1339	103,8096	99,93804	107,7423	103,4792	105,4161	110,6089	98,97498	96,50201
Хср	102,8796	99,36981	98,23391	103,1834	100,3504	101,7114	100,4091	100,7142	97,2758

 

Рис. 5.1. Контрольная карта арифметических средних с предупреждающими границами

 

Вывод: По данной карте видно, что имеются выходы за контрольные границы, нарушает случайность распределения точек, т.е. это значит, что нужно выяснить причину возникновения ошибок.

 

VI. АНАЛИЗ ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ И ПРИГОДНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА матраса.

Проведем анализ воспроизводимости и пригодности технологического процесса. Проводим контроль толщины матраса (границы поля допуска 100±15) при помощи контрольной карты, представленной на рисунке 6.1

 

Контрольные карты среднего арифметического и размаха

Рис. 6.1 Контрольная карта средних и размахов

 

Анализ контрольной карты показывает, что процесс  не находится в стабильном состоянии (состояние Б), стабилен по положению средних и не стабилен по величине размахов.

Проведем расчет собственной и полной изменчивости процесса:

Расчет индексов воспроизводимости и пригодности

Границы поля допуска 100±15 (USL=115; LSL=85)

 

Поскольку значения С_р(1.016) и С_Рк(1,031) малы, то возможности процесса нельзя считать приемлемыми. Необходимо снизить влияние обычных причин, а также улучшить настройку процесса на центр поля допуска. Если процесс оставить без изменений, то прогноз уровня несоответствий такого процесса будет составлять от 0,21% до 0,27%.

 

VII. ВЫБОР ПЛАНА ДЛЯ АЛЬТЕРНАТИВНОГО ВЫБОРОЧНОГО КОНТРОЛЯ ПРОЦЕССА ПРОИЗВОДСТВА матраса.

 

Выбрать план контроля при следующих данных:

Уровень дефектности AQL - 2,5 % N = 100 шт (ГОСТ 18242-72).

Одноступенчатый тип контроля

1. Выбор уровня контроля: общий - II

2. Выбор объема выборки в зависимости от уровня контроля и объема партии N: код объема выборки - F

3. Выбор параметров плана контроля (таблица 7.1):

Таблица 7.1

 

вид параметр	Нормальный	Усиленный	Ослабленный
Ас	1	1	0
Re	2	2	2
a	20	20	8

 

а) Нормальный контроль является основным видом контроля и применяется во всех случаях (если не оговорено применение другого вида контроля) до тех пор, пока не возникнут условия перехода на усиленный или ослабленный контроль (рис 7.1).

 

Рис. 7.1. Переходы контроля

б) Переход с нормального контроля на усиленный контроль

Если в ходе нормального контроля 2 из 5 последовательных партий будут забракованы, переходят на усиленный контроль.

Партии, возвращенные для контроля после их забракования при первом предъявлении, не учитывают.

Если 10 очередных партий (или другое количество партий, установленное компетентным органом) контролируется по правилам усиленного контроля, следует прекратить приемку и принять меры для улучшения качества контролируемой продукции.

в) Переход с усиленного контроля на нормальный контроль

Если при усиленном контроле 5 очередных партий будет принято, переходят на нормальный контроль.

г) Переходы с нормального контроля на ослабленный контроль

С нормального контроля на ослабленный контроль переходят, если выполнены следующие условия:

ü при нормальном контроле не менее 10 последовательных партий были приняты;

ü общее число дефектных изделий, выявленных при контроле последних 10 партий, не превышает число дефектных изделий (10*20 = 200 => количество проконтролированных изделий в 10 выборках — 2);

ü технологический процесс стабилен и выпуск продукции ритмичен.

д) Переход с ослабленного контроля на нормальный контроль

С ослабленного контроля переходя на нормальный контроль, если выполняется хотя бы одно их следующих условий:

ü очередная партия забракована при первом предъявлении;

ü нет оснований ни для принятия, ни для забраковывания партии, в таком случае партию следует принять, но начиная со следующей партии, применять нормальный контроль;

ü изменение технологии или условий производства;

ü нарушены стабильность технологического процесса или ритмичный выпуск продукции;

ü другие условия требуют возвращения нормального контроля.

3. Необходимо построить оперативные характеристики по указанным выше условиям (для нормального контроля):

Исходные данные

Таблица 7.2

p	Pa
0,75	99,0
1,78	95,0
2,66	90,0
4,81	75,0
8,39	50,0
13,5	25,0
19,5	10,0
23,7	5,0
33,2	1,0

Рис.7.2. Оперативная характеристика

 

1-α = 91% => α = 9%

Предел среднего выходного уровня качества AOQL при нормальном контроле 4,2; при усиленном - 4,6.

Предельное качество в процентах несоответствующих единиц продукции, для ß=10% при нормальном контроле равно 18%.

Предельное качество в процентах несоответствующих единиц продукции, для ß=5% при нормальном контроле равно 22%.

Вывод: исходя из данного графика видно, что чем больше доля дефектных изделий р, тем меньше вероятность Ра принятия партии.