Читаем Применение гистограмм в управлении качеством полностью

Вопрос. Какие могут быть отклонения от оптимального расположения гистограммы в поле допуска?


В каждом случае требуется «поставить диагноз» и вернуть технологический процесс в статистически подконтрольное состояние:

— определить вид отклонения;

— выяснить причины отклонения;

— устранить причины отклонения;

— убедиться в «исправлении» гистограммы.

Вопрос. Что предпринимают при отклонении гистограммы от оптимальной формы?


Для всех перечисленных ситуаций мы проведём имитационное моделирование и рассмотрим форму полученной гистограммы.

9.1. Среднее

Среднее значение — главная характеристика распределения. Для нормального распределения среднее совпадает с модой (положением пика графика).

На рис. 9.1.1. приводятся примеры несимметричного распределения (слева) и симметричного (справа). МОДА — это положение максимума, пика кривой. Это значение случайной величины, которое встречается чаще всего. Это значение с максимальной вероятностью. Среднее совпадает с модой для нормального распределения, а также для любого симметричного распределения.

Вопрос. Что такое мода?

Вопрос. Как расположены среднее и мода на графике нормального распределения?


Моду можно определить по виду графика, а среднее значение нужно вычислять. Поэтому при анализе гистограммы на график нужно дополнительно наносить среднее значение, вычисленное по выборке.


Рис. 9.1.1. Мода и среднее


Вопрос. Почему среднее приходится наносить на график?


Среднее значение вычисляют по выборке с помощью формулы средней арифметической простой (рис. 9.1.2). Другое название этой характеристики — ВЫБОРОЧНОЕ СРЕДНЕЕ.


Рис. 9.1.2. Выборочное среднее


Вопрос. По какой формуле вычисляют среднее?


Когда среднее значение начинает «уходить», отклоняться от номинального размера, — это ещё не брак. Но такое изменение — это сигнал о начале нежелательных изменений. Если среднее продолжит «дрейфовать», часть продукции может выйти за границу поля допуска. А это уже брак.

Вопрос. Почему нужно следить за средним значением?


Смоделируем ситуацию, когда среднее существенно «ушло» от номинального значения и часть изделий уже оказалась за границей допуска. Будем моделировать случайную величину, у которой среднее плюс две сигмы соответствует верхней границе допуска (рис. 9.1.3). Это означает, что 2,5% изделий окажется за границей допуска и будет забраковано. В данном случае мы рассматриваем правый «хвост» распределения (рис. 9.1.4).


Рис. 9.1.3. Оценка среднего


Рис. 9.1.4. Хвосты распределения


Для нулевого варианта задания имеем:

Среднее = ВГД — 2 сигмы = 1040 — 2 x 5 = 1030.

Далее мы будем моделировать случайную величину с этими параметрами:

Задание. Оцените среднее и сделайте зарисовку формы распределения на поле допуска.


Проведём анализ гистограммы, как описано в предыдущих разделах:

— С помощью надстройки моделируем случайную величину со средним 1030 мм и сигмой 5 мм. Задаём новое начальное состояние генератора случайных чисел (рис. 9.1.5).

— Вычисляем выборочное среднее.

— Проводим группировку данным.

— Строим гистограмму.

— Строим кривую нормального распределения с параметрами выборки.

— Наносим границы допуска и номинал, а также выборочное среднее.

— Изучаем и описываем гистограмму.


Рис. 9.1.5. Генератор


Для всех линий на графике строим вспомогательные таблички (рис. 9.1.6).


Рис. 9.1.6. Вспомогательные таблички


Задание. Постройте вспомогательные таблички.


Строим график, наносим все линии и делаем необходимые настройки. Получаем окончательное оформление гистограммы (рис. 9.1.7).


Рис. 9.1.7. Оформление гистограммы


На графике видно, какая часть гистограммы выходит за верхнюю границу допуска, — как мы и планировали. Можно увидеть отклонение среднего от номинала. Форма гистограммы соответствует нормальному распределению.

Задание. Постройте и оформите гистограмму.

9.2. Сигма

Сигма (среднее квадратичное отклонение) — вторая по важности характеристика распределения. Этот параметр определяет разброс вокруг среднего значения. Если ухудшаются свойства или настройки оборудования, может увеличиваться технологический разброс. Тогда хвосты распределения могут выйти за границы допуска — даже при поддержании среднего в районе номинала.

Смоделируем следующую ситуацию (рис. 9.2.1):

Среднее = Номинал

НГД = Среднее — 2 Сигмы

ВГД = Среднее +2 Сигмы


Рис. 9.2.1. Увеличенная сигма


В нулевом варианте получаем:

Сигма = 20 мм.

Задание. Определите сигму и сделайте зарисовку распределения на поле допуска с указание размеров.


Скопируем предыдущую страницу электронной таблицы и вставим её в конец рабочей книги:

Move or Copy — Create a Copy — (move to end).

Это наш шаблон для вычислений и построения графика.

Окончательный вид гистограммы приводится на рис. 9.2.2.


Рис. 9.2.2. Оформление гистограммы


Задание. Сгенерируйте данные и постройте гистограмму.

9.3. Асимметрия

Перейти на страницу:

Похожие книги

C++ Primer Plus
C++ Primer Plus

C++ Primer Plus is a carefully crafted, complete tutorial on one of the most significant and widely used programming languages today. An accessible and easy-to-use self-study guide, this book is appropriate for both serious students of programming as well as developers already proficient in other languages.The sixth edition of C++ Primer Plus has been updated and expanded to cover the latest developments in C++, including a detailed look at the new C++11 standard.Author and educator Stephen Prata has created an introduction to C++ that is instructive, clear, and insightful. Fundamental programming concepts are explained along with details of the C++ language. Many short, practical examples illustrate just one or two concepts at a time, encouraging readers to master new topics by immediately putting them to use.Review questions and programming exercises at the end of each chapter help readers zero in on the most critical information and digest the most difficult concepts.In C++ Primer Plus, you'll find depth, breadth, and a variety of teaching techniques and tools to enhance your learning:• A new detailed chapter on the changes and additional capabilities introduced in the C++11 standard• Complete, integrated discussion of both basic C language and additional C++ features• Clear guidance about when and why to use a feature• Hands-on learning with concise and simple examples that develop your understanding a concept or two at a time• Hundreds of practical sample programs• Review questions and programming exercises at the end of each chapter to test your understanding• Coverage of generic C++ gives you the greatest possible flexibility• Teaches the ISO standard, including discussions of templates, the Standard Template Library, the string class, exceptions, RTTI, and namespaces

Стивен Прата

Программирование, программы, базы данных
3ds Max 2008
3ds Max 2008

Одни уверены, что нет лучшего способа обучения 3ds Мах, чем прочитать хорошую книгу. Другие склоняются к тому, что эффективнее учиться у преподавателя, который показывает, что и как нужно делать. Данное издание объединяет оба подхода. Его цель – сделать освоение 3ds Мах 2008 максимально быстрым и результативным. Часто после изучения книги у читателя возникают вопросы, почему не получился тот или иной пример. Видеокурс – это гарантия, что такие вопросы не возникнут: ведь автор не только рассказывает, но и показывает, как нужно работать в 3ds Мах.В отличие от большинства интерактивных курсов, где работа в 3ds Мах иллюстрируется на кубиках-шариках, данный видеокурс полностью практический. Все приемы работы с инструментами 3ds Мах 2008 показаны на конкретных примерах, благодаря чему после просмотра курса читатель сможет самостоятельно выполнять даже сложные проекты.

Владимир Антонович Верстак , Владимир Верстак

Программирование, программы, базы данных / Программное обеспечение / Книги по IT