Применение гистограмм в управлении качеством

Чтобы смоделировать случайную величину с усечённым распределением, используем метод функционального преобразования — как в п. 9.3. В данном случае будет небольшое отличие. Стандартный подход — это равномерное распределение на интервале от 0 до 1. Далее случайную величину пропускают через обратную функцию заданного распределения. В случае усечённого распределения придётся использовать равномерное распределение на интервале от 0 до F (ВГД). Здесь F (x) — интегральная функция заданного распределения (нормальное, со средним 1030 и сигмой 5), см. рис. 9.9.2.

Рис. 9.9.2. Моделирование усечённого распределения

Находим значение уровня, на котором будем отсекать интегральную функцию (рис. 9.9.3). Сгенерируем равномерное распределение на интервале от 0 до полученного значения 0.977249868 (рис. 9.9.4). Пропускаем его через обратную функцию нормального распределения. Строим гистограмму (рис. 9.9.5). На графике видно, что гистограмма резко обрывается у правой границы допуска.

Рис. 9.9.3. Уровень отсечки

Рис. 9.9.4. Равномерное распределение

Рис. 9.9.5. Усечённая гистограмма

Задание. Выберите параметры распределения и сделайте зарисовку.

Задание. Сгенерируйте данные.

Задание. Проведите группировку данных и постройте гистограмму.

9.10. Усечённое распределение с пиком

В рассмотренной выше ситуации (п. 9.9) забракованные изделия могут исправлять и доводить до соответствия допускам. Либо недобросовестные сотрудники могут искажать отчётность и засчитывать брак как изделия на границе допуска. В обоих случаях на усечённой гистограмме появляется дополнительный пик на границе допуска (рис. 9.10.1). При анализе других показателей тоже может возникать подобная картина на графике — например, при отслеживании времени загрузки и простоя оборудования по объёму произведённой продукции в единицу времени.

Рис. 9.10.1. Усечённая гистограмма с пиком

Вопрос. О чём свидетельствует усечённое распределение с боковым пиком?

Смоделируем описанную ситуацию. Вначале сгенерируем нормальное распределение как в п.9.1. Затем заменим данные, выходящие за ВГД, на границу допуска. Будем использовать функцию IF для проверки условия

IF (logical_test, value_if_true, value_if_false).

Функция IF проверяет условие logical_test. Если условие выполняется, то результат проверки ИСТИНА, и функция принимает значение value_if_true. Если условие не выполняется, то результат проверки ЛОЖЬ, и функция принимает значение value_if_false.

В нашем примере показано содержимое ячейки С7:

=IF (B7 <=1040,B7,1040)

Функция проверяет условие B7 <=1040. Если проверяемое значение не превышает ВГД, то его и выдаёт функция. Если значение превышает ВГД, его заменяют на ВГД, то есть на 1040.

Рис. 9.10.2. Отсечка на ВГД

Далее округляем значения до десятых. Проводим группировку данных и строим гистограмму (рис. 9.10.3). Можно видеть пик на границе допуска. За пределами границы допуска значений нет.

Рис. 9.10.3. Усечённая гистограмма с пиком

Задание

. Выберите параметры распределения и сделайте зарисовку.

Задание. Сгенерируйте данные.

Задание. Проведите группировку данных и постройте гистограмму.

10. Шаблон гистограммы

Как вы уже заметили, отработанная схема построения гистограммы позволяет разработать шаблон листа электронной таблицы. Многие шаги по построению графика теперь выполняются без нашего участия. Это и построение грамотно оформленной гистограммы, это и нанесение границ допуска, а также номинала и среднего.

Остаётся одно НО: для каждого нового набора данных приходится вызывать надстройку, чтобы провести группировку данных.

Чтобы Excel выполнял автоматически ВСЕ ДЕЙСТВИЯ, придётся использовать функции FREQUENCY или COUNTIF. Этот подход подробно описан в пособии [1]. Если «довести до ума» этот шаблон, дальнейшая обработка данных будет гораздо легче. Учтите, что в реальном производстве выпуск продукции идёт непрерывно. Соответственно, анализ данных тоже нужно проводить регулярно. Только тогда можно будет говорить об управлении качеством.

Задание. Разработайте шаблон для автоматического построения гистограммы.

Задание. Убедитесь, что ваш шаблон корректно работает при изменении исходных данных.

Заключение

Мы рассмотрели десять типовых ситуаций, которые можно выявить при анализе гистограммы. В каждом случае специалистам по качеству нужно выяснить причины отклонений и устранить их. После этого гистограмма должна прийти в исходное состояние — нормальное распределение внутри поля допуска.