16

16



Statystyczne sterowanie procesami

mm


Histogram średnich


ŚREDNIA BI


X-śr. śred:15,0038 (15,0038) Sigma proc.:,028312 C026312) n:9


15.0321 15,0038 14.9755

Próbki


Licznosc

Histogram odch. std

O.06O p—

O.O50 jg........i..........4-

0,040

IZMgm

0.010    i.

0.000 ta ...... ■


Odch.std. Śred.,027443 C027443) Sigma:,006960 C006960) n:9


.027443


.008563


Próbki


Licznosc

Rys. 5.22. Karta X -S - pakiet STATISTICA

5.4. Karta kontrolna IX-MR

Większość kart kontrolnych zakłada, że do badania pobierana jest

•    •*    v;.. ' -    '    •■*'•    <    ,*• ••■    •:■■■■    •' .    V ,    ••    •    . s •_    -•••    * r‘    '•    ;    •    !    ■    *

pewna kilkuelementowa próbka. Niestety nie zawsze jest to technicznie lub ekonomicznie uzasadnione. Czasami, z uwagi na to, że badanie jest czasochłonne lub kosztowne (np. przy badaniach niszczących), nie można sobie pozwolić na skontrolowanie więcej niż jednego wyrobu. -    - —    --------

Stosowanie pojedynczych pomiarów ma jeszcze jedno uzasadnienie. Otóż karty kontrolne X-R, X-S i inne tego typu zakładają, że właściwości wyrobów w próbce nie są ze sobą skorelowane. Oznacza to, że jeżeli mamy w próbce np. pięć wyrobów, to ich parametry nie mają na siebie wpływu i żaden z nich nie wynika z innych. Taki warunek nie jest spełniony przy sterowaniu m.in. procesami ciągłymi. Monitorując np. zmiany temperatury w piecu hutniczym, nie można pobierać kilkuelementowej próbki (tzn. mierzyć temperatury w kilku miejscach) i kontrolować zachowanie się wartości średniej na karcie X-/?. Temperatura w różnych miejscach pieca będzie do siebie bardzo podobna, a co ważniejsze - temperatury te będą ze sobą skorelowane (będą od siebie zależne). W związku z tym bardzo małe będą rozstępy w poszczególnych próbkach, co znacznie zawęzi granice kontrolne na karcie wartości średnich, a w związku z tym


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
16 0 Statystyczne sterowanie procesami <?ł‘ •1     ix;, •«* Na karcie
10 4 Statystyczne sterowanie procesami Statystyczne sterowanie procesami i Wariancja Wariancja jest
15 3 Statystyczne sterowanie procesami Takie informacje pomogą w archiwizowaniu kart, a później uła
17 Statystyczne sterowanie procesami Rys. 4.4. Rozkład całej populacji i rozkład wartości
12 I Statystyczne sterowanie procesami z uwzględnieniem prawdziwego zachowania się procesu. Przy
14 4 Statystyczne sterowanie procesami Są to fragmenty wykresów, które nie powinny wystąpić przy
18 Statystyczne sterowanie procesami Rys. 5.2. Arkusz karty kontrolnej X -R Przykład 5.6 Monitoruje
10 Statystyczne sterowanie procesami Dolna granica kontrolna: LCL = D3R = 0- 0,098 = 0 Wykreślane p
18 Statystyczne sterowanie procesami próbki nie ma ruchomego rozstępu, nie można go jeszcze obliczy
13 S& UiA* * •/»*• ,Q r ,<»• $51 2 11 s2 r Statystyczne sterowanie procesami Karta
15 SScs* plillpg Statystyczne sterowanie procesami Wykreślane próbkach. są
akademiajakosci.com STATYSTYKA- wstęp do statystycznego sterowania procesem
skanuj0012 STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESEM PRODUKCJI (SPC) MATERIAŁY POMOCNICZE
Podstawy zarządzania jakością, 2012/2013 Statystyczne sterowanie procesami Idea metody
11 2 r Wprowadzenie do sterowania procesami •    koszty kontroli wyrobów, •
Izabela Kuna-Bronlowska Urszula Bronowlcka-Mielnlczuk STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESEMWykłady i
Statystyczne sterowanie procesem SPC (ang. Statistical Process Control) Trzy filary SPC: 1.

więcej podobnych podstron