6 | 14,91244465 | 16,23898862 | 3 | 0,03 | 3 | 97 | 7 | 16,23898862 | 17,5655426 | 3 | 0,03 | 3 | 100 |
Таблиця № 7 містить виміряні значення контрольованої величини. 250,2983093 | 244,5837555 | 205,9579315 | 248,8018799 | 250,8720551 | 232,0453186 | 196,5438538 | 222,9201355 | 247,7761536 | 250,5163422 | 200,3647156 | 242,5079193 | 249,0356293 | 255,3085938 | 176,6270599 | 240,8587189 | 250,0843506 | 249,5474548 | 194,0827484 | 249,8479309 | 251,4788055 | 230,1451263 | 146,8002319 | 243,1485138 | 249,5181122 | 267,1096497 | 163,9713135 | 244,3944244 | 250,0989838 | 244,7053833 | 200,7573853 | 253,2803345 | 252,986969 | 254,8237152 | 179,1278687 | 249,9518738 | 247,5245972 | 250,882019 | 205,8604736 | 249,3835297 | 254,8988495 | 261,5131836 | 146,3356476 | 249,3876801 | 216,7918243 | 241,4334869 | 136,4343414 | 247,4496765 | 358,2638245 | 210,411499 | 206,5396729 | 267,2297363 | 243,4319305 | 245,8062897 | 139,7104187 | 242,9562531 | 288,9634705 | 197,7644958 | 209,0565186 | 233,8112335 | 249,9796753 | 184,3562775 | 162,2723846 | 242,4973907 | 238,904068 | 190,164856 | 159,2864685 | 200,9405518 | 255,1957092 | 150,3590088 | 199,4673462 | 231,8576508 | 251,4129791 | 189,8923798 | 192,3840027 | 263,8157959 | 253,9359283 | 204,9264374 | 252,4834747 | 210,4630432 | 253,8464966 | 178,1905212 | 224,2230835 | 250,1812134 | 245,5845947 | 185,9694214 | 237,5892639 | 233,9590607 | 270,2377625 | 166,4340515 | 259,303009 | 210,9345093 | 270,2365723 | 163,8283844 | 247,7649384 | 248,4683838 | 249,0013275 | 180,8751831 | 247,457428 | 305,9985657 |
Потім, використовуючи дані таблиці № 7 можна скласти таблицю № 8 кількості влучень Пi, виміряних значень в кожен iй інтервал і відносних частот. Таблиця № 8 № інтервалу | Діапазон значень вимірюваного параметра | Число влучень ni | Імовірність Pi | Відносна частота влучень fi | Сумарна частота влучень Fi *,% | 1 | 136,4343314 | 168,1242576 | 10 | 0,1 | 10 | 10 | 2 | 168,1242576 | 199,8141837 | 13 | 0,13 | 13 | 23 | 3 | 199,8141837 | 231,5041099 | 15 | 0,15 | 15 | 38 | 4 | 231,5041099 | 263,194036 | 54 | 0,54 | 54 | 92 | 5 | 263,194036 | 294,8839622 | 6 | 0,06 | 6 | 98 | 6 | 294,8839622 | 326,5738883 | 1 | 0,01 | 1 | 99 | 7 | 326,5738883 | 358,2638245 | 1 | 0,01 | 1 | 100 |
Визначення числових параметрів емпіричного закону розподілу До основних числовим параметрами як правило відносять математичне сподівання - mx і середньоквадратичне відхилення σ. Якщо число вимірювань велике, то приблизно можна вважати mx , Де - Середнє значення випадково величини (6) З кореня квадратного (6) береться тільки позитивне значення і воно називається стандартним відхиленням. Величини mх і σ характеризують чисельні значення параметрів нормального розподілу. Тому їх звичайно відносять до точкових оцінок. Номер контрольної операції | Математичне сподівання mх | Середньоквадратичне відхилення σ | 1 | 5,0190 | 0,1563 | 2 | 18388,80807 | 944,5917262 | 3 | 12,65676441 | 1,455717896 | 4 | 228,073994 | 37,77710954 |
Побудова теоретичної кривої щільності ймовірності f (x) за статистичними даними. 1 контрольна операція Якщо mх і σ відомі, то функція (7) може бути повністю визначена і графічно побудована. Поєднання теоретичної кривої щільності ймовірності f (x) з гістограмою розподілу частоти розподілу ni. Таблиця 9 Значення x | Число влучень ni | Нормоване число влучень | Значення щільності ймовірності f (x) | Нормована щільність ймовірності fнорм (x) | 4,815627575 | 3 | 3,260869565 | 1,095053943 | 43,15842016 | 5,001665115 | 92 | 100 | 2,537289222 | 100 | 0 | 0 | 0 | 3,31 E-224 | 1,30 E-222 | 5,301933765 | 3 | 3,260869565 | 0,496088258 | 19,55190025 | 0 | 0 | 0 | 3,3063 E-224 | 1,3031 E-222 | 5,755468845 | 1 | 1,086956522 | 3,85842 E-05 | 0,001520684 | 6,126585484 | 1 | 1,086956522 | 3,19 E-11 | 1,26 E-09 |
Поєднання теоретичної кривої щільності ймовірності f (x) з гістограмою розподілу частоти розподілу ni. Таблиця 10 Значення x | Число влучень ni | Нормоване число влучень | Значення щільності ймовірності f (x) | Нормована щільність ймовірності fнорм (x) | 16804,07617 | 5 | 5,319148936 | 0,000103415 | 24,61515354 | 18488 | 94 | 100 | 0,000420128 | 100 | 0 | 0 | 0 | 2,14 E-86 | 5,10 E-81 | 0 | 0 | 0 | 2,14 E-86 | 5,09849 E-81 | 0 | 0 | 0 | 2,14 E-86 | 5,09849 E-81 | 0 | 0 | 0 | 2,14 E-86 | 5,09849 E-81 | 27100,88867 | 1 | 1,063829787 | 1,43 E-22 | 3,39 E-17 |
Поєднання теоретичної кривої щільності ймовірності f (x) з гістограмою розподілу частоти розподілу ni. Таблиця 11 Значення x | Число влучень ni | Нормоване число влучень | Значення щільності ймовірності f (x) | Нормована щільність ймовірності fнорм (x) | 8,290253448 | 5 | 8,474576271 | 0,00304925 | 1,116985016 | 9,892979431 | 3 | 5,084745763 | 0,045208432 | 16,56051362 | 11,46199646 | 14 | 23,72881356 | 0,195735231 | 7,17 E +01 | 12,78920212 | 59 | 100 | 0,272989313 | 100 | 14,13041077 | 13 | 22,03389831 | 0,164215465 | 60,15453984 | 15,4295929 | 3 | 5,084745763 | 0,044677483 | 16,36601892 | 16,84350739 | 3 | 5,084745763 | 0,004382805 | 1,61 E +00 |
Поєднання теоретичної кривої щільності ймовірності f (x) з гістограмою розподілу частоти розподілу ni. Таблиця 12 Значення x | Число влучень ni | Нормоване число влучень | Значення щільності ймовірності f (x) | Нормована щільність ймовірності fнорм (x) | 146,8002319 |
| 10 | 18,51851852 | 0,00104369 | 11,68839955 | 185,9694214 | 13 | 24,07407407 | 0,005675041 | 63,55542914 | 205,9579315 | 15 | 27,77777778 | 0,00889872 | 9,97 E +01 | 249,9796753 | 54 | 100 | 0,008929279 | 100 | 270,2365723 | 6 | 11,11111111 | 0,00566732 | 63,46896066 | 305,9985657 | 1 | 1,851851852 | 0,001258892 | 14,09846873 | 358,2638245 | 1 | 1,851851852 | 2,78631 E-05 | 3,12 E-01 |
Порівняння емпіричної кривої з теоретичної. Критерій згоди Пірсона хі-квадрат 1 контрольна операція Таблиця № 13 № інт. | Діапазон значень вимірюваної величини в інтервалі | Імовірність P * i | Імовірність Pi | Середнє квадратичне відхилення | Математичне сподівання | 1 | 4,65014364 | 4,86106248 | 0,15 | 0,03 | 0,16 | 5,02 | 2 | 4,86106248 | 5,07198132 | 0,46 | 0,92 |
|
| 3 | 5,07198132 | 5,28290016 | 0,33 | 0 |
|
| 4 | 5,28290016 | 5,493819 | 0,05 | 0,03 |
|
| 5 | 5,493819 | 5,70473784 | 0 | 0 |
|
| 6 | 5,70473784 | 5,91565668 | 0 | 0,01 |
|
| 7 | 5,91565668 | 6,12658548 | 0 | 0,01 |
|
|
Використовуючи функцію Лапласа визначаємо теоретичні ймовірності. Знаходимо сумарну ймовірність: k - число інтервалів розбиття в даному випадку k = 7. Визначаємо величину розбіжності. За таблиці 8 методичного посібника знаходимо, що отримане за даними вибірки значення значення менше значення , Відповідного 0.1% рівнем значущості (число ступенів свободи r = k-3 = 7-3 = 4), іншими словами ймовірність отримати такі ж або ще більші значення при нашій гіпотезі менше 0.1%, звідси висновок, що відхилення є значними, і гіпотеза про нормальну сукупності, на якій отримана наша вибірка, суперечить спостереженням Таблиця № 14 № інт. | Діапазон значень вимірюваної величини в інтервалі | Імовірність P * i | Імовірність Pi | Середнє квадратичне відхилення | Математичне сподівання | 1 | 16387,6289 | 17918,0945 | 0,29 | 0,05 | 944,59 | 18388,80 | 2 | 17918,0945 | 19448,5602 | 0,57 | 0,94 |
|
| 3 | 19448,5602 | 20979,0259 | 0,07 | 0 |
|
| 4 | 20979,0259 | 22509,4916 | 0,05 | 0 |
|
| 5 | 22509,4916 | 24039,9573 | 0 | 0 |
|
| 6 | 24039,9573 | 25570,4229 | 0 | 0 |
|
| 7 | 25570,4229 | 27100,8886 | 0 | 0,01 |
|
|
Використовуючи функцію Лапласа визначаємо теоретичні ймовірності. Знаходимо сумарну ймовірність: k - число інтервалів розбиття в даному випадку k = 7. Визначаємо величину розбіжності. За таблиці 8 методичного посібника знаходимо, що отримане за даними вибірки значення значення менше значення , Відповідного 0.1% рівнем значущості (число ступенів свободи r = k-3 = 7-3 = 4), іншими словами ймовірність отримати такі ж або ще більші значення при нашій гіпотезі менше 0.1%, звідси висновок, що відхилення є значними, і гіпотеза про нормальну сукупності, на якій отримана наша вибірка, суперечить спостереженням Таблиця № 15 № інт. | Діапазон значень вимірюваної величини в інтервалі | Імовірність P * i | Імовірність Pi | Середнє квадратичне відхилення | Математичне сподівання | 1 | 8,2797248 | 9,60626877 | 0,0174 | 0,05 | 1,46 | 12,66 | 2 | 9,60626877 | 10,9328124 | 0,0982 | 0,03 |
|
| 3 | 10,9328127 | 12,2593567 | 0,2766 | 0,14 |
|
| 4 | 12,2593567 | 13,5859006 | 0,3453 | 0,59 |
|
| 5 | 13,5859006 | 14,9124446 | 0,1993 | 0,13 |
|
| 6 | 14,9124446 | 16,2389886 | 0,0546 | 0,03 |
|
| 7 | 16,23898862 | 17,5655426 | 0,0068 | 0,03 |
|
|
Використовуючи функцію Лапласа визначаємо теоретичні ймовірності. Знаходимо сумарну ймовірність: k - число інтервалів розбиття в даному випадку k = 7. Визначаємо величину розбіжності. За таблиці 8 методичного посібника знаходимо, що отримане за даними вибірки значення значення менше значення , Відповідного 98% рівнем значущості (число ступенів свободи r = k-3 = 7-3 = 4), іншими словами ймовірність отримати такі ж або ще більші значення при нашій гіпотезі більше 98%, звідси висновок, що відхилення не можна вважати значними, і гіпотеза про нормальну сукупності, на якій отримана наша вибірка, не суперечить спостереженнями Таблиця № 16 № інт. | Діапазон значень вимірюваної величини в інтервалі | Імовірність P * i | Імовірність Pi | Середнє квадратичне відхилення | Математичне сподівання | 1 | 136,434331 | 168,124257 | 0,0483 | 0,1 | 37,77 | 228,08 | 2 | 168,124257 | 199,814183 | 0,1707 | 0,13 |
|
| 3 | 199,814183 | 231,504109 | 0,3093 | 0,15 |
|
| 4 | 231,504109 | 263,194036 | 0,2879 | 0,54 |
|
| 5 | 263,194036 | 294,883962 | 0,1378 | 0,06 |
|
| 6 | 294,883962 | 326,573888 | 0,0338 | 0,01 |
|
| 7 | 326,573888 | 358,263824 | 0,0043 | 0,01 |
|
|
Використовуючи функцію Лапласа визначаємо теоретичні ймовірності. Знаходимо сумарну ймовірність: k - число інтервалів розбиття в даному випадку k = 7. Визначаємо величину розбіжності. За таблиці 8 методичного посібника знаходимо, що отримане за даними вибірки значення значення дорівнює значенню , Відповідного 98% рівнем значущості (число ступенів свободи r = k-3 = 7-3 = 4), іншими словами ймовірність отримати такі ж або ще більші значення при нашій гіпотезі більше 98%, звідси висновок, що відхилення не можна вважати значними, і гіпотеза про нормальну сукупності, на якій отримана наша вибірка, не суперечить спостереженнями Оцінка стану ТП Контроль здійснюється за допомогою КК Шухарта (Контрольні карти по кількісному ознакою). 1 контрольна операція Контрольна карта індивідуальних значень (X-карта). Визначимо контрольні кордону, знаючи, що по ТЗ задано відхилення 1%: UCL = 5 + 0.05 = 5.05 LCL = 5 - 0.05 = 4.95 -Карта для середніх значень. Контрольна карта середніх значень На малюнку показані попереджувальні кордону, які можна визначити за формулою: Так само вказані межі, що визначають статистичну стійкість, які можна визначити за формулою: R - карта розмахів. Контрольна карта розмахів R = 0,2228 UCL = D 4 * R = 1,672 * 0,2228 = 0,3725 LCL = D 3 * R = 0,328 * 0,2228 = 0,0730 S-карта стандартних відхилень Контрольна карта стандартних відхилень UCL = B6 * σ = 1,563 * 0, 0608 = 0,0934 LCL = B5 * σ = 0,399 * 0, 0608 = 0,0242 Після побудови 4х контрольних карт видно, що найбільш інформативною контрольної картою для даної операції є X-карта середніх значень, по ній видно, що до сьомої вибірки технологічний процес знаходиться в статистично стійкому стані, значення ж сьомий вибірки тяжіє до верхньої попереджувальної кордоні, що говорить про можливу розладнання технологічного процесу в цій точці. Причинами розладнання можуть бути: використання низькоякісних ЕРЕ, а так само вплив людського чинника на операції № 185. Контрольна карта індивідуальних значень (X-карта). Визначимо контрольні кордону, знаючи, що по ТЗ задано відхилення 1%: UCL = 18362 + 183,62 = 18546,62 LCL = 18362 - 183,62 = 18178,38 Контрольна карта середніх значень На малюнку показані попереджувальні кордону, які можна визначити за формулою: Так само вказані межі, що визначають статистичну стійкість, які можна визначити за формулою: R - карта розмахів. Контрольна карта розмахів R = 1736.14 UCL = D 4 * R = 1,672 * 1736.14 = 2902.83 LCL = D 3 * R = 0,328 * 1736.14 = 569.45 S-карта стандартних відхилень Контрольна карта стандартних відхилень UCL = B 6 * σ = 1,563 * 406.67 = 624.65 LCL = B 5 * σ = 0,399 * 406.67 = 162.26 Після побудови 4х контрольних карт видно, що найбільш інформативною контрольної картою для даної операції є X-карта середніх значень, по ній видно, що значення 1 і другої вибірки тяжіють до нижньої попереджувальної кордоні, значення ж сьомий вибірки тяжіє до верхньої попереджувальної кордоні, що говорить про можливу розладнання технологічного процесу. Причинами такого розташування котрольних точок може бути використання неякісних ЕРЕ. Контрольна карта індивідуальних значень (X-карта). Контрольна карта середніх значень На малюнку показані попереджувальні кордону, які можна визначити за формулою: Так само вказані межі, що визначають статистичну стійкість, які можна визначити за формулою: R - карта розмахів. Контрольна карта розмахів R = 1.57 UCL = D 4 * R = 1.672 * 1.57 = 2.62 LCL = D 3 * R = 0.328 * 1.57 = 0.51 S-карта стандартних відхилень Контрольна карта стандартних відхилень UCL = B6 * σ = 1.563 * 0.44 = 0.68 LCL = B5 * σ = 0.399 * 0.44 = 0.18 Після побудови 4х контрольних карт видно, що найбільш інформативною контрольної картою для даної операції є X-карта середніх значень, по ній видно, що значення першої і сьомої вибірок виходять за нижню та верхню контрольні межі відповідно, так само на даній контрольній карті видно безперервно знижується крива - тренд, що свідчить про явну розладнання технологічного процесу. Причинами розладнання може бути вплив людського чинника на операції № 130. Контрольна карта індивідуальних значень (X-карта). Контрольна карта середніх значень На малюнку показані попереджувальні кордону, які можна визначити за формулою: Так само вказані межі, що визначають статистичну стійкість, які можна визначити за формулою: R - карта розмахів. Контрольна карта розмахів R = 35.21 UCL = D 4 * R = 1.672 * 35.21 = 58.89 LCL = D 3 * R = 0.328 * 35.21 = 11.55 S-карта стандартних відхилень Контрольна карта стандартних відхилень UC L = B6 * σ = 1.563 * 8.11 = 12.46 LCL = B5 * σ = 0.399 * 8.11 = 3.44 Після побудови 4х контрольних карт видно, що найбільш інформативною контрольної картою для даної операції є X-карта середніх значень, по ній видно, що починаючи з 4й вибірки тих значення тяжіють до нижньої попереджувальної кордоні, а 5 та 6 вибірка виходять за нижню контрольну кордон, що свідчить про явну розладнання технологічного процесу, причинами цього може бути вплив людського фактора на операції № 170 Висновок В результаті виконання курсової роботи з курсу «Управління якістю РЕМ» була проведена оцінка контролю якості технологічного процесу складання контрольно-касової машини з допомогою програм Excel і Maple. У ході виконання курсової роботи оцінка проводилася по 4 контрольним операціями. З 100 значень вимірів для кожної контрольної операції були виділені по 7 вибірок. У програмі Excel побудовані контрольні карти, що характеризують розділову статистику по анализируемому технологічного процесу. У результаті аналізу даних контрольних карт були виявлені контрольні карти, найбільш повно відображають розподільну статистику по анализируемому технологічного процесу. Це контрольні карти середніх та індивідуальних значень Список використаної літератури 1. В.Є. Драч, С.А. Лоскутов, І.В. Чухраєв Оптимізація технологічного процесу на основі контрольних карт. - Калуга 2007 2. В. Федоров, М. Сергєєв, А. Кондрашин Контроль та випробування в проектуванні і виробництві радіоелектронних засобів. - М: Техносфера, 2005. 3. С.М. Боровиков Теоретичні основи конструювання, технології та надійності. - Mн.: Дизайн ПРО, 1998. - 336с.: Іл. ISBN 985-6182-51-4.
Додати в блог або на сайт
Цей текст може містити помилки. Виробництво і технології | Курсова 267.1кб. | скачати
Схожі роботи: Розробка технологічного процесу складання і монтажу підсилювача фотоструму Розробка технологічного процесу складання редуктора циліндричного і технологічного процесу Технологія складання і монтажу блоку харчування Розробка технологічного процесу складання пристосування для перевірки пружин і технологічного Технологія складання і монтажу виробничого процесу підсилювача низької частоти Проектування технологічного процесу складання датчика Проектування маршрутного технологічного процесу складання виробу Проектування технологічного процесу відновлення головки блоку циліндрів Розробка технологічного процесу складання стовбурів рушниці ТОЗ 34
|