Инструменты контроля качества

Математические модели контроля качества, используемые при проведении контроля качества по шкалам порядка и интервалов. Сущность инструментального метода контроля качества. Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма), диаграмма принятия решений.

Рубрика Математика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 10.03.2016
Размер файла 27,7 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФГБОУ ВПО «Уральский государственный экономический университет»

Центр дистанционного образования

Контрольная работа

по дисциплине: Квалиметрия

ВВЕДЕНИЕ

Качество продукции - это важнейший показатель конкурентоспособности предприятия.

Оно закладывается в процессе научных исследований, конструкторских и технологических разработок, обеспечивается хорошей организацией производства и, наконец, оно поддерживается в процессе эксплуатации или потребления. На всех этих этапах важно осуществлять своевременный контроль и получать достоверную оценку качества продукции.

Для уменьшения затрат и достижения уровня качества, удовлетворяющего потребителя нужны методы, направленные не на устранение дефектов (несоответствий) готовой продукции, а на предупреждение причин их появления в процессе производства.

Годами упорного труда специалисты выделяли из мирового опыта по крупицам такие приемы и подходы, которые можно понять и эффективно использовать без специальной подготовки, причем делалось это так, чтобы обеспечить реальные достижения при решении подавляющего большинства проблем, возникающих в реальном производстве.

1. Математические модели контроля качества, используемые при проведении контроля качества по шкалам порядка и интервалов

шкала интервал математический диаграмма

Качество - это совокупность характеристик объекта, относящихся к его способности удовлетворять установленным или предполагаемым требованиям. Качество продукции в последнее время приобретает все большее значение в связи с интеграцией рынка, научно-техническим прогрессом и, как следствие, постоянно возрастающими требованиями потребителей. Задача повышения качества продукции в настоящее время стала одной из главных как в нашей стране, так и за рубежом. Значимость этой задачи в ближайшем будущем, без сомнения, еще больше возрастет, что объясняется рядом причин, вытекающих из уровня производительных сил, состояния и перспектив развития экономики

При определении уровня качества товара следует учитывать нормативные составляющие: соответствие продукции обязательным стандартам качества, принятым в законодательном порядке в странах-партнерах, куда предполагается ее поставлять (СЕ в Европе или Росстандарт в России). Это особенно важно в связи с тем, что уже сам по себе факт несоответствия выпускаемого изделия принятым на конкретном рынке стандартам качества снимает вопрос о возможности поставки и сводит на нет всю остальную работу по повышению уровня качества изделия. Таким образом, при планировании выхода на новый рынок в первую очередь следует получить информацию по утвержденным в законодательном порядке или принятым в торговой практике стандартам качества и учесть их в работе по совершенствованию продукта. Особенному ужесточению подлежат в настоящее время в большинстве стран стандарты качества, обеспечивающие экологическую чистоту, высокую степень унификации продукции, меры безопасности и защиты здоровья человека. Важным критерием определения качества изделия и соответственно его конкурентоспособности является обеспечение патентной чистоты и патентной защиты товара Патентная чистота обеспечивается, если оригинальные технические решения, использованные при производстве данного товара, осуществлены только разработчиками предприятия-изготовителя или основаны на приобретенной у других фирм соответствующей лицензии и не подпадают под действие патентов в конкретных странах. При наличии лицензионного соглашения, позволяющего производить продукцию по данной технологии, предприятие-изготовитель может ее производить для продажи, как правило, только на своем внутреннем рынке, если в соглашении не было специально оговорено право поставки товара на экспорт. Если в какой-либо стране данный товар запатентован не нашей фирмой, мы не можем его там продавать, -- в противном случае предприятие будет подвергнуто суровому штрафу. Отсутствие патентной чистоты делает продукцию неконкурентоспособной на соответствующем рынке и служит серьезным препятствием к развитию экспортной деятельности.

Использование квалиметрических шкал порядка, интервала или отношений.

Шкала порядка. Простейшим видом измерения является экспериментальное сравнение его с другим размером той же меры по принципу “что больше (меньше)?” или “что лучше (хуже)?”. Более подробная информация о том, насколько больше (меньше) или во сколько раз лучше (хуже) иногда даже не требуется. Например, масса m1 одного из двух образцов одного и того же изделия может быть больше массы m2 второго образца, но для решения вопроса о том, какой из них легче, получаемой таким образом измерительной информации вполне достаточно.

Число сравниваемых между измерений может быть достаточно большим. Расположенные в порядке возрастания или убывания, они образуют шкалу порядка. Так, итоговая таблица является шкалой порядка -- формой представления измерительной информации, отражающей тот факт, что один показатель выше другого, хотя и неизвестно, в какой степени (насколько или во сколько раз). Расстановка размеров в порядке их возрастания или убывания для получения измерительной информации по шкале порядка называется ранжированием.

При построении шкалы порядка (ранжированного ряда) широко используется способ попарного сопоставления, когда измеряемые размеры сначала сравниваются между собой попарно и для каждой пары результат сравнения выражается в форме “больше -- меньше” или “лучше -- хуже”. Затем ранжирование производится на основании результатов попарного сопоставления.

Попарное сопоставление лежит в основе любого выбора. Сравнивать размеры попарно всегда легче, чем сразу определять их место на шкале порядка.

По шкале порядка сравниваются между собой размеры, которые сами остаются неизвестными. Результатом сравнения является ранжированный ряд.

Структурная схема средства измерений по шкале порядка состоит из устройства сравнения (компаратора) и устройства принятия решения. Во многих случаях в качестве компаратора выступает человек (эксперт или экспериментатор). В таких случаях он же принимает решение. В других случаях, когда компаратором является техническое устройство, решение может приниматься как человеком, так и автоматически.

Измерения по шкале порядка широко используются при контроле. Здесь проверяемый размер сравнивается с контрольным . Результатом измерения служит решение о том, годно или нет изделие по контролируемому параметру. Результат теоретического сравнения по шкале порядка двух или более размеров не является случайным результатом измерения

Шкала интервалов. Более совершенной по сравнению со шкалой порядка является шкала интервалов. На ней откладывается разность между размерами, которые сами остаются по прежнему неизвестными.

Принцип построения шкалы интервалов для размеров, образующих ранжированный ряд показан на рисунке . Математической моделью теоретического сравнения между собой двух размеров одной меры здесь служит выражение в котором при построении шкалы интервалов с размером сравниваются все размеры

Деление шкалы интервалов на равные части -- градации устанавливает на ней масштаб и позволяет выразить результат измерения в числовой мере. При наличии масштаба измерение по шкале интервалов сводится к подсчету числа градации, укладывающихся в интервале . Градация, таким образом, выступает в качестве единицы измерения.

На шкале интервалов определены такие математические действия, как сложение и вычитание. Благодаря этому можно определить, на сколько один размер больше или меньше

Ввиду неопределенности начала отсчета умножение и деление на шкале интервалов не определены. Соответственно по шкале интервалов нельзя определить, во сколько раз один размер больше или меньше другого

Контроль качества - это деятельность, включающая проведение измерений, экспертизы, испытаний или оценки параметров объекта и сравнение полученных величин с установленными требованиями к этим параметрам (показателями качества).

Инструменты управления качеством - это методы, которые в основе своей используют качественные показатели об объекте (продукции, процессе, системе). Они позволяют упорядочить такую информацию, структурировать ее в соответствии с некоторыми логическими правилами и применять для принятия обоснованных управленческих решений. Наиболее часто инструменты управления качеством находят применение при решении проблем, возникающих на этапе проектирования, хотя могут применяться и на других этапах жизненного цикла.

Инструменты управления качеством содержат такие методы как диаграмма сродства, диаграмма связей, древовидная диаграмма, матричная диаграмма, сетевой график (диаграмма Ганта), диаграмма принятия решений (PDPC), матрица приоритетов. Также эти инструменты называют - семь новых инструментов контроля качества. Эти инструменты качества были разработаны союзом японских ученых и инженеров в 1979 г. Все они имеют графическое представление и потому легко воспринимаемы и понятны.

Инструменты анализа качества - это группа методов, применяемая в менеджменте качества для оптимизации и улучшения продукции, процессов, систем. Наиболее известные и часто используемые инструменты анализа качества - функционально-физический анализ, функционально-стоимостной анализ, анализ причин и последствий отказов (FMEA -анализ). Эти инструменты качества требуют от сотрудников организации большей подготовки, чем инструменты контроля и управления качеством. Часть инструментов анализа качества оформлены в виде стандартов и являются обязательными для применения в некоторых отраслях промышленности (в том случае, если организация внедряет систему качества).

Инструменты проектирования качества - это сравнительно новая группа методов, применяемая в менеджменте качества с целью создания продукции и процессов, максимально реализующих ценность для потребителя. Из названия этих инструментов качества видно, что применяются они на этапе проектирования. Некоторые из них требуют глубокой инженерной и математической подготовки, некоторые могут быть освоены за достаточно короткий период времени. К инструментам проектирования качества относятся, например - развертывание функций качества (QFD), теория решения изобретательских задач, бенчмаркинг, метод эвристических приемов.

2. Суть инструментального метода контроля качества

Суть метода - контроль качества (сравнение запланированного показателя качества с действительным его значением) - это одна из основных функций в процессе управления качеством, а сбор, обработка и анализ фактов - важнейший этап этого процесса.

Из множества статистических методов для широкого применения выбраны только семь, которые понятны и могут легко применяться специалистами различного профиля. Они позволяют вовремя выявить и отобразить проблемы, установить основные факторы, с которых нужно начинать действовать, и распределить усилия с целью эффективного разрешения этих проблем.

Семь основных инструментов контроля качества

Семь основных инструментов контроля качества - набор инструментов, позволяющих облегчить задачу контроля протекающих процессов и предоставить различного рода факты для анализа, корректировки и улучшения качества процессов.

1. Контрольный листок - инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения для облегчения дальнейшего использования собранной информации.

2. Гистограмма - инструмент, позволяющий зрительно оценить распределение статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заранее заданный) интервал.

3. Диаграмма Парето - инструмент, позволяющий объективно представить и выявить основные факторы, влияющие на исследуемую проблему, и распределить усилия для ее эффективного разрешения.

4. Метод стратификации (расслаивания данных) - инструмент, позволяющий произвести разделение данных на подгруппы по определенному признаку.

5. Диаграмма разброса (рассеивания) - инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных.

6. Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма) - инструмент, который позволяет выявить наиболее существенные факторы (причины), влияющие на конечный результат (следствие).

7. Контрольная карта - инструмент, позволяющий отслеживать ход протекания процесса и воздействовать на него (с помощью соответствующей обратной связи), предупреждая его отклонения от предъявленных к процессу требований.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

При осуществлении контроля качества производится обязательный сбор данных, а затем их обработка с помощью статистических инструментов контроля качества. Овладеть ими обязан каждый менеджер по качеству, и пользоваться ими после соответствующей подготовки могут все участники процесса.

Методы применяются как непосредственно в производстве, так и на различных стадиях жизненного цикла продукции. Причем необязательно в процессе решения задачи должны использоваться все семь методов. Каждый метод может находить свое самостоятельное применение в самых различных случаях.

Достоинство метода - наглядность, простота освоения и применения.

Недостаток метода - низкая эффективность при проведении анализа сложных процессов.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Фролова, Г. Ф. Метрология, стандартизация и сертификация учеб. пособие Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2010. - 65 с.

Размещено на Allbest.ur

...

Подобные документы

  • Формирование массивов данных результатов контроля, представленных в форме матрицы. Основные статистические характеристики. Построение диаграмм. Определение коэффициентов точности технологического процесса и параметров контрольных карт, их построение.

    курсовая работа [539,6 K], добавлен 14.10.2011

  • Характеристика булевой алгебры и способы представления булевых функций. Понятие и сущность бинарных диаграммах решений. Упорядоченные бинарные диаграммы решений, их построение и особенности применения для обработки запросов в реляционных базах данных.

    дипломная работа [391,7 K], добавлен 21.01.2010

  • Моделирование непрерывной системы контроля на основе матричной модели объекта наблюдения. Нахождение передаточной функции формирующего фильтра входного процесса. Построение графика зависимости координаты и скорости от времени, фазовой траектории системы.

    курсовая работа [1,5 M], добавлен 25.12.2013

  • Алгоритм построения многочлена Жегалкина по совершенной дизъюнктивной нормальной форме. Диаграмма Эйлера-Венна, изображение универсального множества и подмножества. Проверка самодвойственности, монотонности и линейности логической функции двух переменных.

    контрольная работа [227,5 K], добавлен 20.04.2015

  • Ознакомление с процедурой ранжирования с (различными и совпавшими рангами) и свойствами коэффициента конкордации (степень согласованности) на примере практической реализации метода экспертных оценок в анализе качества обучающего процесса в ИП "Стратегия".

    курсовая работа [50,6 K], добавлен 29.04.2010

  • Всем известна управляющая роль контроля. В процессе обучения контроль, присутствует на всех этапах, начиная с самых первых моментов в овладении учащимися новым материалом и до завершения темы. Учитель должен четко представлять смысл проверки знаний.

    дипломная работа [187,8 K], добавлен 24.06.2008

  • Смысл метода Ньютона для решения нелинейных уравнений. Доказательства его модификаций: секущих, хорд, ложного положения, Стеффенсена, уточненного для случая кратного корня, для системы двух уравнений. Оценка качества метода по числу необходимых итераций.

    реферат [99,0 K], добавлен 07.04.2015

  • Характеристика уравнений с разделяющимися переменными. Сущность метода Бернулли и метода Лагранжа, задачи Коша. Решение линейных уравнений n-го порядка. Фундаментальная система решений - набор линейно независимых решений однородной системы уравнений.

    контрольная работа [355,9 K], добавлен 28.02.2011

  • Математические модели технических объектов и методы для их реализации. Анализ электрических процессов в цепи второго порядка с использованием систем компьютерной математики MathCAD и Scilab. Математические модели и моделирование технического объекта.

    курсовая работа [565,7 K], добавлен 08.03.2016

  • Понятие о статистическом графике, его элементы. Незаменимость графических изображений благодаря их выразительности, доходчивости, лаконичности и универсальности. Классификация видов графиков. Виды диаграмм – структурные, динамичные. Статистические карты.

    учебное пособие [4,0 M], добавлен 09.02.2009

  • Построение диаграммы рассеивания, полигонов, гистограмм нормированных относительных частот, эмпирических функций распределения по X и по Y. Параметры для уравнения параболической регрессии. Проверка гипотезы о нормальном распределении признака Х.

    курсовая работа [511,8 K], добавлен 08.12.2013

  • Построение диаграммы псевдографа, матрицы инцидентности и матрицы соседства вершин. Восстановление дерева по вектору с помощью алгоритма Прюфера. Построение таблицы истинности для функции и совершенной конъюнктивной и дизъюнктивной нормальной форм.

    контрольная работа [181,9 K], добавлен 25.09.2013

  • Множеством именуется некоторая совокупность элементов, объединенных по какому-либо признаку. Над множествами определяют операции, во многом сходные с арифметическими. Операции над множествами интерпретируют геометрически с помощью диаграмм Эйлера-Венна.

    реферат [15,8 K], добавлен 03.02.2009

  • Определение понятия множеств Г. Кантора, их примеры и обозначения. Способы задания, включение и равенство множеств, операции над ними: объединение, пересечения, разность, дополнение, их определение и наглядное представление на диаграмме Эйлера-Венна.

    реферат [70,9 K], добавлен 11.03.2009

  • Случайная выборка значений двух случайных величин для исследования их совместного распределения. Диаграмма рассеяния опытных данных для четырех видов распределения. Вычисление коэффициента корреляции при большом объеме выборок; проверка его значимости.

    реферат [811,7 K], добавлен 27.01.2013

  • Сущность метода системосовокупностей как одного из распространенных и универсальных методов решения неравенств любого типа. Обобщение метода интервалов на тригонометрической окружности. Эффективность и наглядность графического метода решения задач.

    методичка [303,7 K], добавлен 14.03.2011

  • Методика и основные этапы расчета параметров линейного уравнения парной регрессии с помощью программы Excel. Анализ качества построенной модели, с использованием коэффициента парной корреляции, коэффициента детерминации и средней ошибки аппроксимации.

    лабораторная работа [22,3 K], добавлен 15.04.2014

  • Диаграмма рассеивания как точки на плоскости, координаты которых соответствуют значениям случайных величин X и Y, порядок ее построения и назначение. Нахождение коэффициентов и построение графика линейного приближения, графика квадратичного приближения.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 03.05.2011

  • Построение сигнального графа и структурной схемы системы управления. Расчет передаточной функции системы по формуле Мейсона. Анализ устойчивости по критерию Ляпунова. Синтез формирующего фильтра. Оценка качества эквивалентной схемы по переходной функции.

    курсовая работа [462,5 K], добавлен 20.10.2013

  • Выборки к генеральной совокупности: оценка параметра и построение доверительных интервалов. Интервальный статистический ряд. Оценивание параметров распределения. Статистическая проверка гипотез. Гипотеза о нормальном распределении случайной величины.

    контрольная работа [391,1 K], добавлен 23.06.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.