IMG48

IMG48



300 STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI


(8.4)


gdzie: R, — rozrzut i-tej próby, i

. z*

próbie


R=aJ-—średni rozstęp k prób o liezebnościach n w pilotażowej,

d„ - współczynnik Hatley'a126.

Na podstawie zależności (8.2) mamy:

UCL = fi + ua ~ = n + ua

(8.5)


V»    dn V i

mw ........ O- .. .. R

LCL    — f.i    ua .—    // ~~ua    f—

dn    dndn

Dla wcześniej stosowanej wartości    ua = 3 otrzymamy

R _ 3R “ dn4n d,yjn

A2R

(8.6)


Elementami karty kontrolnej wartości średniej procesu są:

i

linia centralna - LI =

Jfc

ULC = ju + A2R LCL = fj. - A2 R

gdzie:

k — liczba prób, każda z nich o rozmiarze n, E — wartość średnia i-tej próby,


Jj — rozrzut i-tej próby R = A2 -stała odczytana z tablic.

24 Tablice parametrów kart kontrolnych podfitlO w lablicach na końcu książki

Linie kontrolne górna i dolna na karcie kontrolnej ograniczają obszar, tzw. przedział ufności , w którym, o ile jest spełnione założenie o działaniu na proces jedynie stałego "zestawu" czynników naturalnych, znajdzie się wartość średnia próbki z prawdopodobieństwem 0,9973. Zatem poza liniami kontrolnymi może się znaleźć jedynie 1 na około 370 średnich z pobranych próbek.

Przykład 8.2

Restauracja Eskapada szczyci się wprowadzeniem zaawansowanego systemu kontroli jakości zarówno żywności, jak i usług. Poniżej podano czas oczekiwania na obsługę w jednej z restauracji należących do tej sieci w sobotni, majowy wieczór (czas oczekiwania liczony jest w minutach od momentu wejścia klienta do restauracji do momentu pojawienia się kelnera): 5; 7; 4; 12; 4; 2; 5; 5; 6; 6; 12: 2; 5; 4; 4,5; 6,5; 4; 1; 2; 3.

Pogrupuj dane po cztery i skonstruuj kartę kontrolną wartości średniej procesu. Czy czas oczekiwania w restauracji jest ustabilizowany?

Rozwiązanie:

Mimo, iż karty kontrolne należy szacować na co najmniej 100 elementach, ale w przykładach złamiemy to założenie ze względu uproszczenia obliczeń.

20 danych grupujemy kolejno w próby czteroelementowc, czyli otrzymamy k=5 prób. Dla każdej próby obliczmy wartość średnią i rozstęp. Obliczenia te i wyniki grupowania przedstawiono w tabeli 8.3.

Tabela 8.3

Nr próby

1

2

3

4

5

Suma

Dane

5

4

6

5

4

7

2

6

4

1

4

5

12

4,5

2

12

5

2

6,5

3

Suma

28

16

26

20

10

Średnia

7

4

6,5

5

2,5

25

Max

12

5

12

6,5

4

Min

4

2

2

4

1

Rozstąp

8

3

10

2,5

3

26,5

Źródło: Obliczenia własne.

127


Porównaj Rozdział V.


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
IMG47 298 STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI wyznaczona z pomiarów uzyskanych w tzw. próbie pilotażowejm
IMG43 2908. STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI Idea wykorzystania statystyki w kontroli jakości pochodzi
IMG45 294 STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI Następnie wyznaczono tzw. krzywą Lorentza, wykorzystując os
IMG49 302 STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI & Zatem wartość średnia procesu wynosi JU 25 A.— =
IMG50 304 STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI Tabela 8.4 Nr
IMG51 306 STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI Tabela
IMG52 308 STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI Przykład 8.4 Firma BASF Polska produkuje dyskietki 1,44 MB
IMG44 )2 STATYSTYCZNA KONTROLA JAKOŚCI - odbiorcze badania wyrywkowe, metody Taguchi, analizę
CIMG0643 ✓^Na czym polega islolt odbiorczej statystycznej kontroli jakości ? ( 2punkty) *) Omówić bu
CIMG0660 Na czym polega istota odbiorczej statystycznej kontroli jakości ? ( 2punkty) Omówić budowę
IMG80 (11) Logika kontroli jakości białek w ER / Zapobieganie powstawaniu i sekrecji nieprawidłowo
81254 IMG79 (11) logika kontroW Jakości białek

DSC08293 Statystyczna Kontrola Jakości Tablica 5.2 KARTA KONTROLNA X-R Bez zadanych wartości
DSC08292 Statystyczpa Kontrola Jakości Przykład karty regulacyjnej „x-R" z podaniem wskaźników


więcej podobnych podstron