Гистограмма как инструмент качества

Рис 2.2

Ярким примером адативной погрешности является погрешность квантования или оцифровки.

 

Нормирование погрешности средств измерений

 

Кроме необходимости нормирования погрешности в виде класса точности, возникает неободимость нормирования их некоторыми особым способом, (например, нормирование погрешности цифрового частотомера или моста для измерения сопротивления).

Особенность этих приборов состоит в том, что кроме нижнего порога чувствительности мосты для измерения сопротивлений имеют верхний порог.

А для цифрового частотомера погрешность зависит не только от измеряемой величины, но и от времени измерений.

Округление погрешности обычно существляется до десятичного знака, соответствующей погрешности.

(1)

(2)

Вывод из (2): при увеличении числа усредняемых результатов наблюдений можно случайную составляющую погрешности сделать ничтожно малой.

На практике этого не происходит, т.к. как существует порог чувствительности или разрешающая способность средств измерений.

Кроме того, выражение 2 справедливо при условии отсутствия прогрессирирующей составл погрешности, называемой так же дрейфомили смещением.

Основная функция вычислительного устройства при автоматической коррекции случайной погрешности, - это вычисление среднего из n результатов наблюдений.

 

Систематические прогрессирующие погрешности (дрейф)

Рис. 1 Автоматическая коррекция погрешности нуля.

 

Автоматическая коррекция прогрессирующей погрешности осуществляетсяся по методу образцовых сигналов.

Коррекция нула осуществляетсяся путем подачи на вход средства измерений образцового сигнала х1, регистрация выходного сигнала У1 и получения результатата измерений Хк0 по скорректированному выражению(3)

x⁽¹⁾= B₀+B₁ (y-Y₁) (3)

Коэффициенты B₀ и B₁ находят по значениям двух мер Х₁ и Х₂ ,

B₀=Х₁; B₁=(X₂-X₁)/(Y₂-Y₁ =1/ (4)

x₂=B₀+B₁(y-Y₁)+B₂(y-Y₁)(y-Y₂) (5)

B₂=((x₃-X₁/(y₃-Y₁)-B₁)) /(y₃-Y₂) (6)

 

В математической модели коррекция нуля проявляется в определении по результатам эксперимента нового значения Y₁'

Коррекция нуля увеличивает случ погрешность в √2 раз

 

Рис. 2 Автоматическая коррекция погрешности нуля и чувствительности

 

Коррекция чувствительности осуществляется путем последовательной подачи на вход средств измерений 2х образцовых сигналов, обозначенных х1 и х2, затем регистрация соотвествующих им значений выходного сигнала У1 и У2 и вычисления новых значний параметров В0 В1

Случайная погрешность при измерениях с коррекцией чувствительности увеличивается в √3 раз, по скольку выходной сигнал измеряется 3 раза У, У1 и У2

Коррекция нелинейности требует проведения дополнительных измерений для определения новых значений параметров У1, У2 и В2

При измерении после автоматич коррекции нелинейности нуля и чувствительности случайная погрешность возрастает в 2 раза, по скольку вместо одного измерения У необходимо измерить вых сигнал 4 раза для получения значений У1 У2 У3 У.

Каждое измерение сопровождается случайной погрешностью.

Гистограмма позволяет оценить состояние качества, представляет собой столбчатый график по полученным данным за определенный период, который разбивается на несколько интервалов.

Число данных , попавших в каждый из интервалов – частота – выражается высотой.

Применяется главным образом для ананализа измеренных парметров, но может использоваться для рассчетных значений.

Благодаря простоте и быстроте гистограммы применяются в различных областях:

1.Для анализа сроков получения заказа - за контрольный норматив, за который принимается срок поставки согласно договору

2. Для анализа времени реагирования группы обслужиавания от момента получения заявки до времени обработки рекламации от момента ее получения тп

3. Для анализа значений показателей качества , таких как размеры, масса, технические характеристики

4. При контроле готовой продукции, при приёмочном контроле в самых разных сферах деятельности.

5. Для анализа чистого времени операции, времени износа режущей поверхности.

6. Для анализа числа брак изделий, числа дефектов, числа поломок.

Полученная в результате анализа информация может легко использоваться для построения и исследования причинно-следственной диаграммы, что повышает обоснованность мер, намеченных для улучшения процесса

Гистограмма применяется в тех случаях, когда требуется исследовать и представить распределение значений измеряемой величиныс помощью столбиквого графика.

При построении гистограммы совершенно неважно в каком порядке были проведены замеры , хотя многие повторяющиеся события могут давать результаты, изменяющиеся во времени.

Гистограммы могут иметь одну вершину, однако не все из них симметричны, т.е. форма такого расположения не всегда напоминает колокол.

Количество столбиков на графике гистограммы в первую очередь определяется числом проделанных наблюдений.

Гистограмма это графический метод представления данных, сгруппированных на частоте попадания в определенный интервал.

Статистические методы обладают по сравнению со сплошным контролем важным преимуществом по обнаружению отклонения от технического процесса не тогда когда вся партия изготовлена, а именно в процессе изготовления/измерения, когда можно вмешаться в процесс.

Статичестические анализы точности и стабильности – это установление статистическими методами значения показателей точности и стабильности технического процесса и определенеи закономерности его протекания во времени

Статистическое регулирование технологического процесса – это корректирование значений параметров процесса по результатам выборочного контроля контролируемых парметров.

Статистический приемочный контроль – контроль основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия установленным требованиям и принятия продукции.

Статистический метод оценки качества – метод, при котором значения показателей качесвта продукции определяетсяся с использованием правил математической статистики.

Статистический анализ точности и стабильности процесса – установление статистическими методами значения показателя точности и стабильности технического процесса и определение закономерности его протекания во времени.

Статистическое регулирование технологического процесса - корректирование значения параметров процесса по результатам выборочного контроля контролируемых параметров для обеспечения требуемого уровня качества продукции.

Статистический приемочный контроль – контроль основанный на примерении математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям.

Статистический метод оценки качества – метод, при котом значение качества показателей определяется использованием правил математической статистики.