Статистические методы контроля качества являются составной частью. Статистический контроль качества продукции
Согласно ст. 41 ЖК РФ, хозяин помимо комнаты, эксплуатируемой с целью пребывания, в коммунальной квартире является обладателем доли на эксплуатацию совместного имущества, значащегося в долевой собственности. При этом площадь части на общее имущество в коммунальной квартире рассчитывается строго с учетом квадратуры имущества, которое принадлежит владельцу. Расчет размера доли идет в соответствии с законодательным порядком. Поэтому каждый из участников правоотношений испытывает на себе бремя по должному поддержанию помещений в коммуналке, которые числятся в статусе долевой собственности.
Содержание жилого помещения в коммунальной квартире
Совместное проживание нескольких лиц в одной квартире коммунального характера может предстать причиной многочисленных конфликтов, которые возникают на различной почве. В большинстве случаев детерминирует споры пользование общей инфраструктурой. К сожалению, подобные ситуации могут длиться на протяжении ни одного десятилетия, тем самым усложняя жизнь собственников. Это связано с тем, что не все владельцы помещений (комнат) жилого предназначения имеют представления о законодательной базе, которая регулирует совместную жизнь в подобных объектах.
Содержание жилплощади в коммуналке регламентировано нормативными принципами ЖК РФ, а именно, ст. 43. Указанная правовая норма гласит о том, что при существовании долевой собственности все собственники комнат обязаны выплачивать налоги и коммунальные платежи. Кроме того, на плечи владельца возлагается обязанность оплачивать дополнительные финансовые издержки, требуемые на поддержку приемлемого для жизни состояния в квартире коммунального типа, но их расчет обуславливается размером доли, выведенной из общего имущества.
Бремя по содержанию общего имущества
ЖК подразумевает обязательный характер для всех собственников нести ношу по поддержанию приемлемых условий в совместно используемом имуществе в многоквартирном доме. Подобное бремя выражается в материальной форме, иными словами, все из собственников помещений должны оплачивать услуги, которые исчисляются на общее имущество в коммунальной квартире.
Сумма всех необходимых взносов рассчитывается пропорционально доли жилых комнат в коммуналках, числимых в собственности у владельца, и помещений, находящихся в совместной долевой эксплуатации.
Однако здесь необходимо отличать случаи, когда взимается плата на поддержание помещения в пригодном для пребывания людей состоянии в коммунальной квартире, от фактов, когда имущество числится в общей долевой собственности.
Первый вариант подразумевает, что все владельцы помещений признаются дольщиками единого объекта, поэтому совместно принимают участие в обеспечении должного состояния квартиры. В случае квартир коммунального типа каждый из собственников представляет собой отдельного владельца жилой комнаты, иными словами, он сам возлагает бремя по их содержанию.
Говоря проще, если один участник является хозяином в двухкомнатной квартире коммунального плана помещения в 20 кв. м, а другое лицо - комнаты 10 кв.м, то доли распределяются следующим образом:
- первый собственник обладает долей в размере 2/3;
- второй собственник, соответственно, 1/3 доли.
Таким образом, опираясь на законодательство РФ, на каждого из двух этих владельцев комнат возлагается бремя пропорционально 2/3 и 1/3 доли в коммунальной квартире.
Бремя расходов на содержание общего имущества коммунальной квартиры
Общее имущество собственников комнат в коммунальной квартире определено на основании Правительственного постановления, которое было издано 30 июля 2004 года. К таковым объектам причисляются:
- кухонная зона;
- санитарные комнаты;
- подсобки и иные помещения;
- коридоры;
- инженерное оборудование и коммуникационные сети.
При этом пользование совместным имуществом подразумевает образование как прав, так и обязанностей всех собственников помещений. В том числе формируется бремя дополнительных издержек на содержание общего имущества в коммунальной квартире. При этом размер финансовых затрат, если наблюдается пользование общим имуществом в коммунальной квартире, вычисляется как цена услуг или ремонта, которая умножается на размер занимаемой жилплощади.
Основания оплаты коммунальных услуг
Порядок оплаты коммунальных услуг в коммунальной квартире исчисляется из принципа содержания совместного имущества. Механизм распределения платы может происходить двумя способами:
- по соглашению между владельцами комнат;
- без договоренности между владельцами помещений.
Оплата коммунальных услуг в коммунальной квартире и расчет издержек посредством соглашения подразумевает определенный порядок эксплуатации совместного имущества. Например, если на территории коммунальной квартиры установлено средство телефонии, которое можно эксплуатировать коллективно, то и расходы на обслуживание распределяются между всеми участниками равномерно в соответствии с заключенным договором. Этот принцип касается и системы отопления и газификации помещения.
Если эксплуатация общего имущества в коммуналке не подразумевает заключение соглашения между владельцами комнат, то оплата коммунальных услуг и ее исчисление предполагает следующий порядок:
- Оплата электроснабжения, если на территории коммунальной квартиры предусмотрены общедомовые счетчики, рассчитывается с учетом мощности установленных электроприборов и осветительных приборов на всех собственников комнат.
- Затраты на услуги телефонии при коллективном пользовании распределяются с учетом количества жильцов всех помещений, которые эксплуатируют устройство. При этом оплата в роуминге осуществляется отдельно.
- В случае если установлены отопительные приборы, то расчет коммунальных услуг происходит с учетом площади помещений, где они монтированы.
- Плата за газ раскидывается на всех жильцов коммунальной квартиры без учета их возраста.
Каждый владелец жилого помещения несет ответственность за своевременную оплату коммунальных платежей, в том числе и на коллективное имущество домовладельцев в коммунальной квартире. Если хозяин жилплощади находится в отлучке, то есть не являет собой в данный момент потребителя коммунальных услуг, то законодательство РФ предусматривает компенсацию.
Проблемы, связанные с содержанием общего имущества
Общее имущество собственников помещений в коммунальной квартире может стать предметом раздора между участниками правоотношений. Конфликтные ситуации в таких случаях разрешаются только в суде, что предусматривает законодательный порядок.
По судебному решению между собственниками составляется определенный договор, который направлен на справедливое распределение затрат. При этом во внимание принимается факт использования тех или иных ресурсов, объем которых фиксируется приборами учета, установленными в коммунальной квартире. Если счетчики отсутствуют, тогда судебная инстанция может брать за основу для исчисления платежей удельные затраты, которые рассчитаются индивидуально для каждого коммунального ресурса в соответствии с нормами потребления.
Вопрос-ответ
Бесплатная онлайн юридическая консультация по всем правовым вопросам
Задайте вопрос бесплатно и получите ответ юриста в течение 30 минут
Спросить юриста
Здравствуйте. Я проживаю в 3-х комнатной квартире и являюсь собственником только одной из них. Второй собственник владеет оставшимися двумя. Соседка отказывается делать ремонт в общих помещениях, хотя они уже абсолютно непригодны к эксплуатации. Плесень на стенах в ванной комнате, жуткие стены и сам санузел. Предлагаю сделать пополам хоть и понимаю что являюсь собственником меньшей доли. Возможно ли каким-то образом повлиять на нее через судебный процесс. Ситуация несёт не только стремление к эстетическому виду общих помещений, но и беспокойство за жизнь и здоровье потому как плесень, старая проводка не внушают уверенности в безопасности.
Юлия 24.06.2019 19:44
Инженерные системы в коммунальной квартире
Добрый вечер, я проживаю в коммунальной квартире. У нас 2 семьи и 2 ванных комнаты. Разделены они стеной и комуникации проходят со строны соседа а ко мне выходят через гильзы в стене. Сосед собирается придать своей части в коммунальной квартире статус квартиры дабы установить счетчики на водоснабжение и электричество и меньше как он считает платить за комунальеыетуслуги. При этом он заявляет что я должен провести себе комуникации водоснабжения самостоятельно за свой счет, ибо когда установит счетчики меня он отрежет(трубы с его стороны ведь). Насколько правосерны его действия?
Евгений 22.11.2017 22:46
Здравствуйте Евгений! Признать коммуналку. квартирой можно, только после проведения разрешенной реконструкции или узаконивание такой реконструкции в судебном порядке. Т.е. без судебного разрешения или разрешения органов, отвечающих за данный вид деятельности, его действия незаконны и подлежат, как административной, так и в некоторых случаях уголовной ответственности.
Федорова Любовь Петровна 23.11.2017 15:48
Задать дополнительный вопрос
Также вам будут полезны следующие статьи
- Выселение граждан из специализированных жилых помещений
Статистические методы контроля качества используются для оценки количественных характеристик качества. Первым статистические методы контроля производственных процессов начал использовать в 1920-е годы В.А. Шухарт (1891-1967). Примененная им карта регулирования контроля качества основывается на статистических данных. С помощью статистического анализа дефекты текущего производства могли быть своевременно обнаружены и устранены.
Статистические методы контроля качества показывают, что в определенной серии товаров определенные характеристики качества встречаются определенное количество раз, и на основе этих данных возможно выстроить кривую нормального распределения. При контролируемом процессе оценка каждой следующей партии будет давать аналогичную кривую, если процесс вышел из под контроля - кривые будут отличаться. Пример: рассчитано, что при нормальном распределении для высоты шага пресса (см. схему 1) основная масса характеристик находится рядом с величиной 150 мм. 68,27% результатов измерений находятся в интервале от 147мм до 153 мм.
Схема 1. Нормальное распределение высоты шага пресса.
При рассмотрении имеющихся показателей возможны два варианта:
1) Качество в порядке, все показатели находятся в пределах допустимых интервалов.
2) Качество не в порядке, показатели, выпадающие за пределы допустимых интервалов, должны быть приведены в норму. Опять же появляются три возможности:
- отклонения все же позволяют ограниченное использование товара, к примеру, товар второго сорта.
- дефекты могут быть устранены.
- отклонения столь велики, что партия списывается как бракованная.
Карты регулирования как метод контроля качества
Карты регулирования качества - один из статистических методов контроля качества, средство наблюдения и контроля процессов, в частности производственных процессов. В процессе производства работники сами могут контролировать качество производства, произвольно выбирая изделия на линии и записывая результаты проверки в карту регулирования качества. Данные, внесенные в карту, дают возможность определить, находятся ли отклонения в пределах допустимого, которые определены заранее. В статистическом смысле карты регулирования качества - графическая интерпретация случайных событий в системе координат. До тех пор, пока отклонения не выходят за грани дозволенного, процесс считается управляемым (см. схему 2). Образ действий при ведении карты регулирования качества:
- Регулярно осуществлять выборочный контроль;
- При этом временные промежутки между выборками должны быть установлены в момент заведения карточки регулирования качества;
- Объем выборочных проб должен быть постоянным;
- Любое вмешательство в производственный процесс должно быть отмечено в карте регулирования качества.
Схема 2. Построение карты регулирования качества.
Для расчета пригодности процесса используется формула:
Процесс считается пригодным, т.е. имеющим достаточный потенциал качества, если Сp ³ 1,33, а дисперсия лежит внутри области допуска (OTG -UTG).
Если изготовление протекает не в рамках нормального распределения, т.е. в области допуска имеет односторонний разброс значений, то нормальное распределение к нему не подходит. Это означает, что процесс статистически не контролируем, не надежен. Статистическая контролируемость означает, что случайные влияния служат единственной причиной отклонений от заданной характеристики качества. Причинами процесса «вне статистического контроля» могут являться незамеченные изменения в сырье, поломка инструментов или ошибки необученного работника, в целом не из-за случайной дисперсии, а по причине систематических воздействий. Надежность процесса определяется отношением интервала между средним значением распределения и близлежащей границей допуска к трем дисперсиям:
Процесс считается достаточно надежным, если Срk ≥ 1,33.где Z - интервал между средним значением распределения и близлежащей гра-ницей допуска, s -стандартное отклонение.
Схема 3. Производственный пример карты регулирования процесса «точения вала диаметром 25,10 мм, допуском ± 0,04 мм.
Поскольку потенциал качества процесса Сp ³ 1,33, то процесс является пригодным. При этом надежность процесса составляет Срk ≥ 1,33, что также характеризует высокую надежность процесса. Вывод: продолжать процесс.
Схема 4. Производственный пример карты регулирования процесса «точения вала диаметром 25,10 мм, допуском ± 0,04 мм.
Потенциал процесса - хороший (СР ≥ 1,33), надежность процесса - низкая (Срk ≤ 1,33). Процесс подвержен систематическому воздействию неслучайных факторов, из-за чего график распределения значений смещается то к нижней, то к верхней границе допуска. Необходимо определить причины, произвести регулирование процесса, сделать последующую статистическую оценку.
Схема 5. Производственный пример карты регулирования процесса «точения вала диаметром 25,10 мм, допуском ± 0,04 мм.
Потенциал процесса - Плохой (Сpk ≤ 1,33), надежность процесса - низкая (Срk ≤ 1,33). Необходимо проанализировать процесс, разработать мероприятия, организовать процесс по-новому.
Больше материалов на эту тему вы можете найти в разделе Управление качеством библиотеки портала, а также в
Большую роль в обеспечении качества продукции играют статистические методы.
Целью методов статистического контроля является исключение случайных изменений качества продукции. Такие изменения вызываются конкретными причинами, которые нужно установить и устранить. Статистические методы контроля качества подразделяются на:
статистический приемочный контроль по альтернативному признаку;
выборочный приемочный контроль по варьирующим характеристикам качества;
стандарты статистического приемочного контроля;
система экономических планов;
планы непрерывного выборочного контроля;
методы статистического регулирования технологических процессов.
Следует отметить, что статистический контроль и регулирование качества продукции хорошо известны в нашей стране. В этой области наши ученые имеют несомненный приоритет. Достаточно вспомнить работы А.Н. Колмогорова по несмещенным оценкам качества принятой продукции на основании результатов выборочного контроля, разработку стандарта приемочного контроля с использованием экономических критериев.
Существуют различные методы контроля качества продукции, среди которых особое место занимают статистические методы. Статистические методы контроля качества в настоящее время применяются не только в производстве, но и в планировании, проектировании маркетинге, материально-техническом снабжении и т.д. Последовательность применения семи методов может быть различной в зависимости от цели, которая поставлена перед системой. Точно так же применяемая система контроля качества не обязательно должна включать все семь методов. Их может быть меньше, а может быть и больше, так как существуют и другие статистические методы. Однако можно с полной уверенностью сказать, что семь инструментов контроля качества являются необходимыми и достаточными статистическими методами, применение которых помогает решить 95 % всех проблем, возникающих на производстве.Многие из современных методов математической статистики довольно сложны для восприятия, а тем более для широкого применения всеми участниками процесса управления качеством. Поэтому японские ученые отобрали из всего множества семь методов, которые наиболее применимы в процессах контроля качества. Заслуга японцев состоит в том, что они обеспечили простоту, наглядность, визуализацию этих методов, превратив их в инструменты контроля качества, которые можно понять и эффективно использовать без специальной математической подготовки. В то же время, при всей своей простоте эти методы позволяют сохранить связь со статистикой и дают возможность профессионалам при необходимости совершенствовать их. Итак, к семи основным методам или инструментам контроля качества относятся следующие статистические методы:
· контрольный листок
· гистограмма
· диаграмма разброса
· диаграмма Парето
· стратификация (расслоение)
· диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма)
· контрольная карта
Рис. 2.
Перечисленные инструменты контроля качества можно рассматривать и как отдельные методы, и как систему методов, обеспечивающую комплексный контроль показателей качества. Они -- наиболее важная составляющая комплексной системы контроля Всеобщего Управления Качеством. Внедрение семи инструментов контроля качества должно нaчинaться с обучения этим методам всех участников процесса. Например, успешному внедрению инструментов контроля качества в Японии способствовало обучение руководства и сотрудников компаний методикам контроля качества. Говоря о семи простых статистических методах контроля качества, следует подчеркнуть, что основное их назначение -- контроль протекающего процесса и предоставление участнику процесса фактов для корректировки и улучшения процесса. Знание и применение на практике семи инструментов контроля качества лежат в основе одного из важнейших требований TQM -- постоянного самоконтроля. В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля. Статистические методы контроля качества продукции в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг. Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами. Статистические методы контроля качества продукции дают значительные результаты по следующим показателям: · повышение качества закупаемого сырья; · экономия сырья и рабочей силы; · повышение качества производимой продукции; · снижение затрат на проведение контроля; · снижение количества брака; · улучшение взаимосвязи между производством и потребителем; · облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой. Главная задача не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению. Два основных понятия в контроле качества это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д. Второе понятие распределение значений контролируемого параметра основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения. Изменчивость "поведения" контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин. Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса. Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин. При применении статистических методов контроля важно установить, какой закономерности подчиняется распределение контролируемых параметров изделий (кривой нормального распределения Гаусса, распределению, характерному кривой распределения Максвелла и т.д.). Изменение величины конкретного контролируемого параметра изделия или технологического режима проявляется в изменении функции распределения. Сравнение фактической функции распределения с нормальной позволяет контролировать технологический процесс или качество изделия. Общая схема статистического контроля качества состоит из следующих этапов:1) отбираются небольшие выборки изделий периодически или по специальному алгоритму;2) изделия выборки проверяются, чтобы для каждого изделия определить значение конкретного признака X;3) выбранные значения X (X 1 , X 2 , ..., X n) заносятся в контрольную карту, в которой указываются допустимые конкретные границы изменения признака X;4) по распределению точек X на контрольной карте относительно нейтральных границ принимается решение о годности изделий или браке при приемочном статистическом контроле или о необходимости вмешательства в технологический процесс при статистическом контроле технологического процесса. Карта статистического контроля качества приведена на рис. 3.
Рис. 3.
На горизонтальной оси указываются номера выборок (за смену, сутки, неделю, месяц); на вертикальной оси откладываются размер выбранной характеристики X, контролируемого параметра, нижняя и верхняя границы допуска (НГД, ВГД); нижняя и верхняя предупредительные границы (НПКГ, ВПКГ).
Контрольная работа №2
Вторая контрольная работа ставит целью практическое решение задач, связанных различными вопросами управления качеством.
Задача №1
Изготавливаемое изделие подвергается выборочному контролю качества. Вычислить в выборке число 1<А<9 (7) дефектных изделий, если вероятность появления годного изделия равна В= 0,93, а выборка равна N=21. Построить графики плотности вероятности и кумулятивной вероятности. Дано:
В = 0,93 - вероятность появления годного изделия.
N = 21 - число выборки.
1. А = ? - количество дефектных изделий, если
Построить:
1. График плотности вероятности.
2. График кумулятивной вероятности.
Для решения этой задачи я применю формулу Бернулли:
1. Согласно нашим данным рассчитываем вероятность:
N = 21 - число выборки;
В = p = 0,93 - вероятность появления годного изделия;
q = 1 - 0,93 = 0,07 - вероятность появления брака.
1,47*0,234=0,344;
210 * 0,0049 * 0,252 = 0,2593;
1330 * 0,000343 * 0,2708 = 0,1235;
5985 * 0,00002401 * 0,2912 = 0,04185
20349 * 0,00000011764 * 0,3131 = 0,00075;
2. Рассчитываем кумулятивную вероятность, т.е. накопление вероятности по формуле:
А - число дефектных изделий, для которых выполняется расчет, тогда зная значения, можем найти
3. Занесем все полученные данные в таблицу:
4. Построим график плотности вероятности и график кумулятивной вероятности:
Задача №2
При метрологической аттестации вольтметра с заявленным классом точности А=1, выполнено 10 измерений образцового значения U=1,5, при конечном пределе измерения N=2. Определить соответствие заявленному при производстве классу точности, пользуясь наибольшими значениями относительной и приведенной погрешности. Оценить качество многократных измерений, обработав результат измерения. Изменения считать прямыми, равноточными, свободными от поправки.
Дано: А = 1 - заявленный класс точности.
N = 2 - конечный предел измерения.
Определить:
1. Соответствие заявленному при производстве классу точности, пользуясь наибольшими значениями относительной и приведенной погрешностей.
2. Оценить качество многократных измерений, обработав результат измерения.
1. Определим относительную погрешность и выберем max значение:
2. Определим приведенную погрешность и определим max
значение:
max 5,7 = 0,015.
3. max 5,7 = 0,02 и max 5,7 = 0,015 < A (A = 1)
4. Определим среднеквадратичное единичное отклонение.
Среднее значение х.
5. Определим многократное отклонение:
Суржанская И.Ю.
Балаково 2010
Введение………………………………………………………………………….3
1 Статистический контроль качества продукции…………………………….4
2 Методы всеобщего управления качеством…………………………………6
Заключение……………………………………………………………….…….20
Список используемой литературы……………………………………..…….21
Введение
Проблема качества актуальна абсолютно для всех товаров и услуг. Особенно остро это проявляется при переходе к рыночной экономике. К работе в условиях жесткой конкуренции российским предпринимателям нужно быть готовыми уже сегодня. Предприятия любой формы собственности, не уделяющие внимания вопросам качества, будут просто разорены, им не помогут никакие протекционистские меры государства.
Важнейшим источником роста эффективности производства является постоянное повышение технического уровня и качества выпускаемой продукции. Для технических систем характерна жесткая функциональная интеграция всех элементов, поэтому в них нет второстепенных элементов, которые могут быть некачественно спроектированы и изготовлены. Таким образом, современный уровень развития НТП значительно ужесточил требования к техническому уровню и качеству изделий в целом и их отдельных элементов.
В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля.
Статистический контроль качества продукции
В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками.
Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д.
Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса 1 . Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля.
Статистический контроль качества продукции в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг.
Основной задачей статистического контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.
Статистический контроль качества продукции дает значительные результаты по следующим показателям:
· повышение качества закупаемого сырья;
· экономия сырья и рабочей силы;
_________________________________________
1 Аристов О.В. Управление качеством: Учеб. для студентов вузов. 2004г. Стр 65
· повышение качества производимой продукции;
· снижение затрат на проведение контроля;
· снижение количества брака;
· улучшение взаимосвязи между производством и потребителем;
· облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.
Главная задача – не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению.
Два основных понятия в контроле качества – это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д.
Второе понятие – распределение значений контролируемого параметра – основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения.
Изменчивость «поведения» контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай – когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй – когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.
Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса. Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин.
Статистический контроль производства и качества продукции имет ряд преимуществ:
1) являются профилактическим;
2) позволяет во многих случаях обоснованно перейти к выборочному контролю и тем самым снизить трудоемкость контрольных операций;
3) создают условия для наглядного изображения динамики изменения качества продукции и настроенности процесса производства, что позволяет своевременно принимать меры к предупреждению брака не только контролерам, но и работникам цеха - рабочим, бригадирам, технологам, наладчикам, мастерам.
Статистический контроль управления качеством продукции предполагает:
1) анализ технологического процесса с целью приведения его к требуемой настроенности, точности и статистически устойчивому состоянию;
2) текущий контроль с целью регулирования и поддержания процесса в состоянии, обеспечивающем заданные качественные параметры;
3) выборочный статистический приемочный контроль качества готовой продукции.
Министерство общего и профессионального образования Российской Федерации
Нижегородский государственный университет
им. Н.И. Лобачевского
Экономический факультет
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
по дисциплине «Управление качеством»
на тему «Статистические методы контроля качества»
Руководитель А.Ю. Ефимычев
Студент 5 курса 52 группы А.Ю. Тютин
Нижний Новгород, 1999
1 Введение.................................................................................................. 3
2 Статистические методы контроля качества продукции.................................................................................................. 4
2.1 Контрольные карты. Контроль по количественному признаку. 5
2.1.1 Среднее значение и размах........................................................................................ 5
2.1.2 Контрольные карты среднего арифметического значения и размаха......... 8
2.2 Контрольные карты. Контроль по альтернативному признаку.. 8
2.2.1 Теоретическое распределение доли дефектных единиц продукции при постоянных n и p............................................................................................................................. 9
2.2.2 Контрольная р-карта для выборки постоянного объема................................. 11
2.3 Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку 13
2.4 Статистический приемочный контроль по количественному признаку 13
3 Вывод.......................................................................................................
4 Список использованной литературы.......................... 15
1 Введение
Важнейшим источником роста эффективности производства является постоянное повышение технического уровня и качества выпускаемой продукции. Для технических систем характерна жесткая функциональная интеграция всех элементов, поэтому в них нет второстепенных элементов, которые могут быть некачественно спроектированы и изготовлены. Таким образом, современный уровень развития НТП значительно ужесточил требования к техническому уровню и качеству изделий в целом и их отдельных элементов. Системный подход позволяет объективно выбирать масштабы и направления управления качеством, виды продукции, формы и методы производства, обеспечивающие наибольший эффект усилий и средств, затраченных на повышение качества продукции. Системный подход к улучшению качества выпускаемой продукции позволяет заложить научные основы промышленных предприятий, объединений, планирующих органов.
Статистические методы по степени трудности можно подразделить на 3 категории:
1) Элементарный статистический метод включает так называемые 7 «принципов»:
· Карта Парето;
· Причинно-следственный анализ;
· Группировка данных по общим признакам;
· Контрольный лист;
· Гистограмма. Метод гистограмм является эффективным инструментов обработки данных и предназначен для текущего контроля качества в процессе производства, изучения возможностей технологических процессов, анализа работы отдельных исполнителей и агрегатов. Гистограмма- это графический метод представления данных, сгруппированных на частоте попадания в определенный интервал;
· Диаграмма разброса (анализ корреляции через определение медианы);
· График и контрольная карта. Контрольные карты графически отражают динамику процесса, т.е. изменение показателей во времени. На карте отмечен диапазон неизбежного рассеивания, который лежит в пределах верхней и нижней границ. С помощью этого метода можно оперативно проследить начало дрейфа параметров по какому либо показателю качества в ходе технологического процесса для того чтобы проводить предупредительные меры и не допускать брака готовой продукции.
Эти принципы должны применяться всеми без исключения – от главы фирмы до простого рабочего. Ими пользуются не только в производственном отделе, но и в таких отделах, как отделы планирования, маркетинга, материально-технического снабжения.
2) Промежуточный статистический метод включает:
· Теорию выборочных исследований;
· Статистический выборочный контроль;
· Различные методы проведения статистических оценок и определения критериев;
· Метод применения сенсорных проверок;
· Метод расчета экспериментов.
Эти методы рассчитаны на инженеров и специалистов в области управления качеством.
3) Передовой (с использованием ЭВМ) статистический метод включает:
· Передовые методы расчета экспериментов;
· Многофакторный анализ;
· Различные методы исследования операций.
Этому методу обучается ограниченное количество инженеров и техников, поскольку он применяется при проведении очень сложных анализов процесса и качества.
Основная проблема, связанная с применением статистических методов в промышленности, это ложные данные и данные, не соответствующие фактам. Различные данные и факты предоставляются в двух случаях. Первый случай касается искусно созданных или неверно подготовленных данных, а второй касается неверных данных, подготовленных без применения статистических методов.
Применение статистических методов, включая наиболее сложные, должно стать распространенным явлением. Также не следует забывать об эффективности простых методов, без овладения которыми применение более сложных методов не представляется возможным.
Технический прогресс нельзя отделить от применения статистических методов, обеспечивающих повышение качества выпускаемой продукции, повышение надежности и снижение расходов на качество.
В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью данных и статистических методов определяется отношение между точными и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля.
Статистические методы контроля качества продукции в настоящее время приобретают все большее признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг.
Основной задачей статистических методов контроля является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.
Статистические методы контроля качества продукции дают значительные результаты по следующим показателям:
· повышение качества закупаемого сырья;
· экономия сырья и рабочей силы;
· повышение качества производимой продукции;
· снижение затрат на проведение контроля;
· снижение количества брака;
· улучшение взаимосвязи между производством и потребителем;
· облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.
Главная задача – не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению.
Два основных понятия в контроле качества – это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д.
Второе понятие – распределение значений контролируемого параметра – основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения.
Изменчивость «поведения» контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай – когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй – когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.
Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса. Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин.
Одним из способов достижения удовлетворительного качества и поддержания его на этом уровне является применение контрольных карт.
Наибольшее распространение получили контрольные карты среднего значения и контрольные карты размаха R, которые используются совместно или раздельно.
Приведем пример. В сосудах 1,2,3,… находятся деревянные палочки, на которых нанесены числа –10,-9,…,-2,-1,0,1,2,…,9,10. Палочки имитируют изделия, а нанесенные на них числа означают отклонения контролируемого размера от номинального в сотых долях процента. В каждом сосуде находится N палочек, которые можно рассматривать как изделия, изготовленные за заданный интервал времени, называемый периодом отбора выборок или проб. Значения N предполагается большим, так что на нескольких палочках может быть нанесено одно и тоже число, некоторые палочки могут быть единственными носителями определенных чисел, более того, возможно, что в каком-нибудь сосуде не окажется вообще палочки с определенным числом. После тщательного перемешивания палочек в сосудах извлекается из каждого сосуда выборка объемом n палочек, например n=5. При этом тщательное перемешивание обеспечивает случайность выбора палочек. Записав числа, нанесенные на оказавшихся в очередных выборках палочках, подсчитывают их средние арифметические значения и наносят как ординату точки с абсциссой, соответствующей номеру сосуда. Если точка окажется внутри начерченных на контрольной карте границ, то имитируемый описанной моделью процесс считается налаженным, в противном случае – требующим корректировки.
Статистикой принято называть функцию случайных величин, полученных из одной совокупности, которая используется для оценки определенного параметра этой совокупности.
Пусть - результаты наблюдений, образующие одну выборку объемом n. Выборочное среднее арифметическое значение определяется как (i=1,2,…,n)
Размах этой выборки , где
Максимальный результат наблюдений в выборке,
Минимальный результат наблюдений в выборке.
Пусть взято двадцать пять выборок, состоящих из пяти образцов каждая. Среднее арифметическое значение и размах определяются для каждой выборки отдельно. Они наносятся на контрольные карты средних арифметических значений и размахов.
Таблица 2‑1. Учет результатов наблюдений
Далее находим среднее значение всех измерений, или общее среднее. Это можно выполнить при помощи сложения суммарной колонки и деления суммы на количество выборок (следует учесть, что некоторые из этих величин – отрицательные). Если обозначим количество выборок через (в данном случае равное 25), то общее среднее можно определить по следующей формуле .
Затем определяем средний размах, разделив сумму разных значений размаха на количество выборок: . После этого значения и наносятся на контрольные карты в качестве контрольных линий.
· верхняя граница регулирования для контрольной карты средних арифметических значений ;
· нижняя граница регулирования контрольной карты средних арифметических значений ;
· верхняя граница регулирования контрольной карты размаха ;
· нижняя граница регулирования контрольной карты размаха , где – коэффициенты, зависящие от объема выборки. Если выборка содержит 5 образцов (n =5), то
Рис. 2‑1. Контрольная карта, для данных, приведенных в таблице 2-1. Среднее значение
Рис. 2‑2. Контрольная карта, для данных, приведенных в таблице 2-1. Размах
Указанные выше границы наносятся на контрольные карты. Если мы берем выборку из сосуда с палочками, то, как правило, все точки на контрольной карте находятся в установленных границах. И если точки на контрольной карте находятся в установленных границах, то соответствующий процесс считается налаженным.
Следует отметить, что этот факт еще не говорит о том, удовлетворительно ли качество всех изделий.
Если все точки на контрольной карте находятся внутри границ регулирования, то процесс считается налаженным до тех пор, пока условия производства не изменятся. Это значит, что все изменения являются естественными или случайными, т.е. хаотичными, и не происходят в силу определенных причин.
Эти карты используются при контроле по альтернативному признаку. Это значит, что после проверки изделие считается либо годным, либо дефектным и решение о качестве контролируемой совокупности принимают в зависимости от числа обнаруженных в выборке или пробе дефектных изделий или от числа дефектов, приходящихся на определенное число изделий (единиц продукции).
Дефект – это каждое отдельное несоответствие продукции установленным требованиям.
Брак – это продукция, передача которой потребителю не допускается из-за наличия дефектов.
Наиболее распространенными для метода учета дефектов являются контроль качества доли дефектных единиц продукции, называемые р -картами и количества дефектов на единицу продукции, называемые с -картами.
Понятие доли дефектных единиц продукции употребляется в том случае, когда имеется в виду доля дефектных единиц продукции в совокупности дефектных и годных единиц.
Тогда р определяется следующим образом: р (доля дефектных единиц продукции) равно общему количеству обнаруженных дефектных изделий, деленному на общее количество проверенных изделий.
Понятие количества дефектов на единицу продукции используется тогда, когда изделие не считается ни браком, ни годным, а определяется только количеством дефектов в изделии.
Таким образом, с (количество дефектов на единицу продукции) равно общему количеству обнаруженных дефектов, деленному на общее количество проверенных изделий.
Характеристики р и с являются статистическими оценками совокупности р ’ и с’ .
Таблица 2‑3. Данные для р - карты
Рис. 2‑4. р - карта для данных, указанных в таблице 2-3
Данные приведенные в таблице, показывают результат 20 выборок (50 образцов каждая) из сосуда, в котором имеется 4% красных шариков (дефектных единиц продукции). Эти выборки имитируют ежедневную выборку из процесса, продолжающегося в течение месяца. Значения р последовательно заносятся на р -карту.
Центральная линия на р -карте определяет значения или среднюю долю дефектных единиц продукции. Величина равна общему количеству дефектных изделий, деленному на общее количество проверенных р изделий: . Это значение р можно получить, рассчитав среднее значение всех р ; однако если объем выборки не постоянный, то таким способом его вычислить нельзя. А указанная выше формула всегда справедлива.
Границы регулирования определяются по формуле
Если на р -карте по результатам статистического контроля ни одна точка не находится вне границ регулирования, то процесс считается налаженным; при этом все отклонения точек от центральной линии являются случайными.
Если впоследствии какая-либо точка оказывается вне границ регулирования, то это значит, что появилась определенная причина разладки процесса.
Потребитель, как правило, не имеет возможности контролировать качество продукции в процессе ее изготовления. Тем не менее, он должен быть уверен, что получаемая им от изготовителя продукция соответствует установленным требованиям, и, если это не подтвердится, он вправе потребовать от изготовителя замены брака или устранения дефектов.
Основным методом контроля поступающих потребителю сырья, материалов и готовых изделий является статистический приемочный контроль качества продукции.
Статистический приемочный контроль качества продукции – выборочный контроль качества продукции, основанный на применении методов математической статистики для проверки качества продукции установленным требованиям.
Если при этом объем выборки становится равным объему всей контролируемой совокупности, то такой контроль называют сплошным. Сплошной контроль возможен только в тех случаях, когда в процессе контроля качество продукции не ухудшается, в противном случае выборочный контроль, т.е. контроль определенной небольшой части совокупности продукции, становится вынужденным.
Сплошной контроль проводится, если к тому нет особых препятствий, в случая возможности наличия критического дефекта, т.е. дефекта, наличие которого полностью исключает использование продукции по назначению.
Можно проверить все изделия также и при следующих условиях:
· партия изделий или материала невелика;
· качество входного материала плохое или о нем ничего не известно.
Можно ограничиться проверкой части материала или изделий, если:
· дефект не вызовет серьезной неисправности оборудования и не создает угрозу жизни;
· изделия используются группами;
· бракованные изделия можно обнаружить на более поздней стадии сборки.
Установлено, что статистический приемочный контроль при одном и том же объеме выборки предоставляет больше информации, чем приемочный контроль по альтернативному признаку. Отсюда следует, что результаты статистического приемочного контроля содержа при меньшем объеме выборки одинаковую информацию со статистическим приемочным контролем по альтернативному признаку.
Однако это не означает, что статистический приемочный контроль по количественному признаку всегда лучше статистического приемочного контроля по альтернативному признаку. Ему свойственны следующие недостатки:
· наличие дополнительных ограничений, сужающих область применения;
· для контроля часто требуется более сложное оборудование.
Если осуществляется разрушающий контроль, то планы контроля по количественному признаку экономичнее планов контроля по альтернативному признаку.
3 Вывод
Все большее освоение новой для нашей страны экономической среды воспроизводства, т.е. рыночных отношений, диктует необходимость постоянного улучшения качества с использованием для этого всех возможностей, всех достижений прогресса в области техники и организации производства.
Наиболее полное и всестороннее оценивание качества обеспечивается, когда учтены все свойства анализируемого объекта, проявляющиеся на всех этапах его жизненного цикла: при изготовлении, транспортировке, хранении, применении, ремонте, тех. обслуживании.
Таким образом, производитель должен контролировать качество продукции и по результатам выборочного контроля судить о состоянии соответствующего технологического процесса. Благодаря этому он своевременно обнаруживает разладку процесса и корректирует его.
Исикава К. Японские методы управления качеством: Сокр. пер. с англ. М.: Экономика, 1998
Ноулер Л. и др. Статистические методы контроля качества продукции. Пер. с англ. – 2-е русск. Изд. М.: Издательство стандартов, 1989
Окрепилов В.В. Швец В.Е. Рубцов Ю.Н. Служба управления качеством продукции. Л.: Лениздат, 1990