Избыток лака при распылении

|

Наплывы краски | || |

Пузыри | | | 5. Проанализируйте контрольный листок для регистрации интервальных данных, которая проводилась для 5 интервальных значений по 6 производственным линиям: Контрольный листок Класс Границы класса Результаты измерений Всего: Линия 1 Линия 2 Линия 3 Линия 4 Линия 5 Линия 6 0,51-5,50

| | || ||

| 5,51-10,50 || ||

||

|| || 10,51-15,50 | || ||

|| | 15,51-20,50

| || |

Nbsp; Практическое занятие №3. ПОСТРОЕНИЕГИСТОГРАММ ДЛЯ КОНТРОЛЯ Свойства Цель занятия: сформировать у студентов теоретическое познание о гистограммах и практическое умение Избыток лака при распылении по их построению и анализу. Базу хоть какого исследования составляют данные, приобретенные в итоге контроля и измерения 1-го либо нескольких характеристик изделия (свойства свойства). Во всех отраслях индустрии требуется проведение анализа точности и стабильности процесса, наблюдение за качеством продукции, отслеживание существенных характеристик производства. Методом измерения соответственных характеристик необходимыми Избыток лака при распылении средствами получают ряд данных, представляющих из себя неупорядоченную последовательность значений параметра, на базе которых нереально сделать корректные выводы. Потому для осмысления высококачественных черт изделий, процессов, производства (статистических данных) нередко строят гистограмму рассредотачивания. Гистограмма – это инструмент, позволяющий визуально оценить рассредотачивание статистических данных, сгруппированных по частоте попадания данных в определенный (заблаговременно данный Избыток лака при распылении) интервал. Гистограмма – это столбчатая диаграмма, служащая для графического представления имеющейся количественной инфы, собранной за долгий период времени (неделя, месяц, год и т.д.), которая дает важную информацию для оценки препядствия и нахождения методов ее решения. Гистограмма применяется приемущественно для анализа значений измеряемых характеристик. Благодаря простоте построения и наглядности гистограммы Избыток лака при распылении отыскали применение в разных областях: — для анализа сроков получения заказа (за контрольный норматив принимается срок поставки согласнодоговору); — для анализа времени реагирования группы обслуживания с момента получения заявки от клиента; — для анализа значений характеристик свойства, таких как размеры, масса, механические свойства, хим состав, выход продукции и т. д. при контроле готовой Избыток лака при распылении продукции, при приемочном контроле, при контроле процесса в самых различных сферах деятельности; — для анализа числа бракованных изделий, числа изъянов, числа поломок. Приобретенная в итоге анализа гистограммы информация может быть просто применена для построения и исследования причинно-следственной диаграммы, что повысит обоснованность мер, намеченных для улучшения процесса. Последовательность построения Избыток лака при распылении гистограммы: 1. Нужно все имеющиеся результаты измерений разбить на несколько выборок с равным количеством данных в каждой: № подборки Результаты измерений 1-10 2,510 2,517 2,522 2,510 2,511 2,519 2,532 2,543 2,525 2,522 11-20 2,527 2,536 2,506 2,541 2,512 2,515 2,521 2,536 2,529 2,524 21-30 2,529 2,523 2,523 2,543 2,519 2,528 2,543 2,538 2,518 2,534 31-40 2,520 2,514 2,512 2,534 2,526 2,530 2,532 2,526 2,523 2,520 41-50 2,535 2,523 2,526 2,525 2,532 2,522 2,502 2,530 2,522 2,514 51-60 2,533 2,510 2,542 2,524 2,530 2,521 2,522 2,535 2,540 2,528 61-70 2,525 2,151 2,520 2,519 2,526 2,527 2,522 2,542 2,540 2,528 71-80 2,531 2,545 2,524 2,522 2,520 2,519 2,519 2,529 2,522 2,513 81-90 2,518 2,527 2,511 2,519 2,531 2,527 2,529 2,528 2,519 2,521 2. По каждой выборке нужно отыскать наибольшее и меньшее значения: № подборки Результаты измерений max в строке min в строке 1-10 2,510 2,517 2,522 2,510 2,511 2,519 2,532 2,543 2,525 2,522 2,543 2,510 11-20 2,527 2,536 2,506 2,541 2,512 2,515 2,521 2,536 2,529 2,524 2,541 2,506 21-30 2,529 2,523 2,523 2,543 2,519 2,528 2,543 2,538 2,518 2,534 2,543 2,518 31-40 2,520 2,514 2,512 2,534 2,526 2,530 2,532 2,526 2,523 2,520 2,534 2,512 41-50 2,535 2,523 2,526 2,525 2,532 2,522 2,502 2,530 2,522 2,514 2,535 2,502 51-60 2,533 2,510 2,542 2,524 2,530 2,521 2,522 2,535 2,540 2,528 2,542 2,510 61-70 2,525 2,551 2,520 2,519 2,526 2,527 2,522 2,542 2,540 2,528 2,551 2,520 71-80 2,531 2,545 2,524 2,522 2,520 2,519 2,519 2,529 2,522 2,513 2,545 2,513 81-90 2,518 2,527 2,511 2,519 2,531 2,527 2,529 2,528 2,519 2,521 2,531 2,511 2,551 2,502 3. Вычисление выборочного размаха R = (наибольшее наблюдаемое значение) - (меньшее наблюдаемое значение) Эти Избыток лака при распылении самые большие и меньшие значения могут быть просто получены последующим образом: поначалу нужно вычистить наибольшее и меньшее значения в каждой строке таблицы начальных данных, а потом взять самое огромное из максимумов и самое малеханькое из минимумов. Это и будет максимум и минимум всех наблюдаемых значений. R = 2,551 - 2,502 = 0,049. 4. Определение размеров классов Избыток лака при распылении Размеры классов определяются так, чтоб размах, включающий наибольшее и малое значения, делился на интервалы равной ширины. Для получения ширины интервалов R делят на 1, 2 либо 5 (или 10, 20, 50; 0,1, 0,2, 0,5 и т.д.), чтоб вышло от 5 до 20 интервалов равной ширины. Если появляются две способности, употребляют более узенький интервал при числе наблюдений 100 и больше, и поболее широкий Избыток лака при распылении при 99 наблюдениях и меньше. 0,049:0,002 = 24,5, примем это равным 25, округляя до наиблежайшего целого числа. 0,049:0,005 = 9,8 - примем это равным 10, округляя до наиблежайшего целого числа. 0,049:0,010 = 4,9 - примем это равным 5, округляя до наиблежайшего целого числа. Таким макаром, интервал класса оказался равным 0,005, так как при всем этом выходит число интервалов меж 5 и 20. 5. Подготовка бланка Избыток лака при распылении таблицы частот Готовится бланк, куда можно занести класс, среднюю точку, отметки частот, частоты и т.д. 6. Определение границ класса Границы интервалов определяются так, чтоб они включали меньшее и наибольшее значения и лежат в базе таблицы частот. Поначалу определяют нижнюю границу первого класса и добавляют к ней ширину этого класса, чтоб получить границу Избыток лака при распылении меж первым и вторым классами. При всем этом следует удостовериться, что 1-ый класс включает меньшее значение, и что его граничное значение приходится на середину принятой единицы измерения (т.е. на число 5 в последующем десятичном разряде). Дальше, продолжая добавлять отысканный интервал к предшествующему значению для получения 2-ой Избыток лака при распылении границы, потом третьей и т.д., можно удостовериться, что последний класс включает наибольшее значение. В примере, границы первого класса следует положить равными 2,500-2,505, так, чтоб этот класс включал меньшее значение 2,502. Тогда границы второго класса придется положить равными 2,505 - 2,510 и т.д. Все это представлено в таблице частот: № п/п Класс № п/п Класс Избыток лака при распылении 2,500-2,505 2,540-2,545 2,505-2,510 2,545-2,550 2,510-2,515 2,550-2,555 2,515-2,520 2,520-2,525 2,525-2,530 2,530-2,535 2,535-2,540 7. Вычисление середины класса Середина класса= Так, в примере, средняя точка первого класса = Средняя точка второго класса = и.т.д. Середины второго, третьего и следующих классов можно еще получить так: середина второго класса = середина первого класса + интервал класса; и т.д. 8. Получение частот. Стоит отметить и посчитать частоты Избыток лака при распылении попадания каждого результата измерений в каждый интервал, используя наклонные черточки, и по этим данным выстроить гистограмму: № п/п Класс Середина класса. x Подсчет частот Частота, f 2,500-2,505 2,503 / 2,505-2,510 2,508 //// 2,510-2,515 2,513 ///// /// 2,515-2,520 2,518 ///// ///// //// 2,520-2,525 2,523 ///// ///// ///// ////// 2,525-2,530 2,528 ///// ///// ///// ///// 2,530-2,535 2,533 ///// ///// 2,535-2,540 2,538 ///// 2,540-2,545 2,543 ///// // 2,545-2,550 2,548 2,550-2,555 2,553 / ИТОГО 9. Построение гистограммы и выводы. На горизонтальную ось наносят границы классов, пользуясь интервалом класса как основанием постройте прямоугольник, высота которого соответствует частоте этого класса Избыток лака при распылении. Нанесите на график линию, представляющую среднее арифметическое, также полосы, представляющие границы допуска, если они есть. На чистом поле гистограммы укажите происхождение ваших данных (период, в течение которого собирались данные и т.п.), число данных n, среднее арифметическое и стандартное отклонение s. Рис.3 Пример построения гистограммы

Типы гистограмм

Полезную информацию о Избыток лака при распылении нраве популяции можно получить, взглянув на форму гистограммы. Формы, выставленные на нижерасположенных рисунках типичны, и ими можно пользоваться ими как эталонами при анализе процессов:

а) Обыденный тип (симметричный либо колоколообразный). Среднее значение гистограммы приходится на середину размаха данных. Наивысшая частота оказывается посреди и равномерно понижается к обоим концам. Форма Избыток лака при распылении симметрична, встречается в большинстве случаев.

б) Гребенка (мультимодальный тип). Классы через один имеют более низкие частоты. Такая форма встречается, когда число единичных наблюдений, попадающих в класс, колеблется от класса к классу либо когда действует определенное правило округления данных.

в) Положительно скошенное рассредотачивание (негативно скошенное рассредотачивание). Среднее значение гистограммы локализуется Избыток лака при распылении слева (справа) от центра размаха. Частоты достаточно резко спадают при движении на лево (на право) и, напротив, медлительно на право (на лево). Форма асимметрична. Такая форма встречается, когда нижняя (верхняя) граница регулируется или на теоретическом уровне, или по значению допуска либо когда левое (правое) значение недостижимо.

г) Рассредотачивание с обрывом слева Избыток лака при распылении (рассредотачивание с обрывом справа) Среднее арифметическое гистограммы локализуется далековато слева (справа) от центра размаха. Частоты резко спадают при движении на лево (на право) и, напротив, медлительно на право (на лево). Форма асимметрична. Это одна из числа тех форм, которые нередко встречаются при 100 %-м просеивании изделий из-за нехороший Избыток лака при распылении воспроизводимости процесса, также когда проявляется резко выраженная положительная (отрицательная) асимметрия.

д) Плато (равномерное и прямоугольное рассредотачивания). Частоты в различных классах образуют плато, так как все классы имеют более либо наименее схожие ожидаемые частоты с конечными классами. Такая форма встречается в консистенции нескольких рассредотачиваний, имеющих разные средние.

е) Двухпиковый тип (бимодальный Избыток лака при распылении тип). В округах центра спектра данных частота низкая, зато есть по пику с каждой стороны. Такая форма встречается, когда смешиваются два рассредотачивания с далековато отстоящими средним значениями.

ж) Рассредотачивание с изолированным пиком. Вместе с рассредотачиванием обыденного типа возникает небольшой изолированный пик. Это форма, которая возникает при наличии малых включений данных Избыток лака при распылении из другого рассредотачивания, как, скажем, в случае нарушения обычное процесса, возникновения ошибки измерения либо просто включения данных из другого процесса.

Контрольные вопросы:

1. Что такое гистограмма?

2. Для каких целей на практике употребляется гистограмма?

3. Назовите и коротко опишите виды гистограмм.

4. Каковы области внедрения гистограмм?

5. Опишите последовательность построения гистограмм.

Задания:

1. Постройте Избыток лака при распылении и проанализируйте гистограмму по имеющимся данным о температуре плавления битумно-латексной кровельной мастики и обусловьте температурный интервал, в каком плавление мастики происходит почти всегда:

77,2 86,4 86,0 76,3 68,4 63,9
77,5 93,4 75,8 91,1 74,9 61,8
91,5 74,1 86,9 78,0 72,2 84,2
83,5 88,5 78,6 82,4 76,6 86,3
61,9 71,8 69,8 77,1 82,4 76,7
58,7 68,3 73,0 82,4 78,7 69,8
87,9 62,4 67,7 63,8 74,8 71,3
80,2 77,3 76,0 91,5 51,2 74,8
77,4 80,9 67,0 72,5 85,9 66,6
77,8 84,1 79,2 88,4 72,3 69,4
91,7 79,0 101,0 74,7 71,5 97,7
87,0 70,6 89,3 87,5 95,6 85,9
54,5 75,6 70,9 83,7 72,9 92,6
93,9 77,1 76,3 94,9 78,5 82,9
73,8 79,1 90,8 92,7 61,6 80,6

2. Постройте гистограмму по имеющимся данным коэффициента деформации металла в процессе термической обработки и обусловьте интервал большей деформации металла:

0,9 1,5 0,9 1,1 1,0 0,9 1,1 1,1 1,2 1,0
0,6 0,1 0,7 0,8 0,7 0,8 0,5 0,8 1,0 0,6
0,5 0,8 0,3 0,4 0,5 1,0 1,1 0,6 1,2 0,4
0,6 0,7 0,5 0,2 0,3 0,5 0,4 1,0 0,5 0,8
0,7 0,8 0,3 0,4 0,6 0,7 1,1 0,7 1,2 0,8
0,8 1,0 0,6 1,0 0,7 0,6 0,3 1,2 1,4 1,0
1,0 0,9 1,0 1,2 1,3 0,9 1,3 1,2 1,4 1,0
1,4 1,4 0,9 1,1 0,9 1,4 0,9 1,8 0,9 1,4
1,1 1,4 1,4 1,4 0,9 1,1 1,4 1,1 1,3 1,1
1,5 1,6 1,6 1,5 1,6 1,5 1,6 1,7 1,8 1,5

Практическое занятие №4. ПРИМЕНЕНИЕ СТРАТИФИКАЦИИ (РАССЛОЕНИЯ) ДЛЯ КОНТРОЛЯ Избыток лака при распылении Свойства ПРОДУКЦИИ

Цель занятия: сформировать у студентов теоретическое познание о стратификации и практическое умение по применению способа.

Одним из более действенных статистических способов, обширно применяемых в системе управления качеством, является способ стратификации либо расслаивания.

Стратификация либо расслоение (группировка) данных – инструмент, позволяющий произвести селекцию данных в согласовании с разными факторами.

В согласовании Избыток лака при распылении с этим способом создают расслоение данных, другими словами группируют данные зависимо от критерий их получения и создают обработку каждой группы данных в отдельности.

Данные, разбитые на группы в согласовании с их особенностями, именуют слоями (стратами), а сам процесс разделения на слои (страты) — расслаиванием (стратификацией).

Есть разные способы расслаивания, применение Избыток лака при распылении которых находится в зависимости от определенных задач. К примеру, данные, относящиеся к изделию, производимому в цехе на рабочем месте, могут в некий мере различаться зависимо от исполнителя, применяемого оборудования, способов проведения рабочих операций, температурных критерий и т.д. Все эти отличия могут быть факторами расслаивания.

В производственных процессах нередко Избыток лака при распылении употребляется способ расслоения по принципу «5М»: men, methods, materials, measure, machines (люди, способы, материалы, измерения, оборудование):

- по исполнителям (по квалификации, полу, стажу работы и т.д.);

- по методу производства (технологическому приему, месту производства, условиям производства);

- по материалу (по качеству сырья, партии, месту производства, сроку выпуска и т Избыток лака при распылении.д.);

- по измерению (по способу измерения, типу измерительных средств либо их точности);

- по оборудованию и машинам (по новенькому и старенькому оборудованию, марке, конструкции, сроку службы и т.д.).

Но воспользоваться этим способом не так просто. Время от времени расслаивание по, казалось бы, тривиальному параметру не дает ожидаемого результата. В данном Избыток лака при распылении случае необходимо продолжить анализ данных по другим вероятным характеристикам в поисках решения появившейся задачи.

Разглядим пример: нужно при помощи стратификации выявить строй материалы, задержка поставки которых происходит в большинстве случаев:

Задержка поставок строй материалов

Оформление заказа Выполненные в срок Выполненные с запозданием Всего случаев
В согласовании с установленной датой Избыток лака при распылении
С запозданием
Всего случаев

Чтоб разобраться с задержками поставок строй материалов, нужно провести более глубочайший анализ. Для этого проведем расслоение по видам строй материалов, которые составляют заказ.

Оформление заказа Выполненные в срок Выполненные с запозданием Всего случаев
Песок
Щебень
Гравий
Автоклавный ячеистый бетон
Рубероид
Всего случаев

Вывод: более детализированный Избыток лака при распылении анализ показал, что в главном задержки поставок происходят по последующим видам строй материалов: рубероид, автоклавный ячеистый бетон, песок. Управлению следует направить внимание на эти виды строй материалов и принять меры по устранению их поставки (штраф, повышение сроков поставок и др.).

Контрольные вопросы:

1. Что такое стратификация?

2. Что понимается под «расслоением Избыток лака при распылении по принципу «5М»?

3. Что такое «страт»?

4. По каким показателям проводят расслоение?

5. Для каких целей на практике употребляется стратификация?

Задания:

1 Имеются данные о браке при производстве строй материалов зависимо от переналадки оборудования. При помощи стратификации проанализируйте имеющиеся данные и придите к выводу относительно типа (вида) оборудования, на котором делается бракованных Избыток лака при распылении материалов больше всего:

Зависимость наличия брака у изделия от переналадки оборудования

Решение Изделия имеет брак Брак у изделия отсутствует Всего изделий
Проведение повторяющейся переналадки оборудования
Настройка оборудования отсутствует
Всего изделий

Решение Изделия имеет брак Брак у изделия отсутствует Всего изделий
Станок А
Станок В
Станок С
Станок D
Станок Избыток лака при распылении Е
Всего изделий

2. Имеются данные о необходимости инженерных коммуникаций в домах. При помощи стратификации проанализируйте имеющиеся данные и придите к выводу относительно инженерных сетей, требующих подмены сначала:

Постепенная подмена инженерных коммуникаций Всеохватывающая подмена инженерных коммуникаций Всего
Первоочередная подмена очень изношенных коммуникаций, подмена других – в более долгий срок
Всеохватывающая подмена инженерных Избыток лака при распылении сетей в недлинные сроки, но недостаточно отменно
Всего случаев

Вид коммуникаций Постепенная подмена Всеохватывающая подмена Всего случаев
Система водоснабжения
Система отопления
Электронные сети
сточная канава
Система вентиляции и кондиционирования
Всего случаев

3.Имеются данные о подаче отопления в жилые дома. При помощи стратификации проанализируйте имеющиеся данные и придите к выводу о Избыток лака при распылении нарушении сроков подачи тепла в жилые дома по улицам:

Подача отопления в срок Подача отопления с запозданием Всего
В согласовании с установленной датой
С запозданием
Всего случаев

Подача отопления в домах на улицах Подача отопления в срок Подача отопления с запозданием Всего случаев
Ул. Красноармейская
Пер.Институтский
Пр. Кировский Избыток лака при распылении
Пр Чехова
Пр Соколова
Пер. Крепостной
Всего случаев

Практическое занятие №5. ДИАГРАММА РАЗБРОСА

Цель занятия: сформировать у студентов теоретическое познание о построении диаграммы разброса и практическое умение по ее построению и применению.

В процессе исследования нередко приходится выяснять, существует ли зависимость меж 2-мя разными параметрами процесса. К примеру, зависит ли качество готового Избыток лака при распылении изделия от свойства начальных материалов, девайсов деталей и узлов и т.д.

Для выяснения зависимости меж показателями свойства и основными факторами производства, также корреляционной зависимости меж факторами употребляют диаграммы разброса (рассеивания), которые также именуются полем корреляции.

Диаграмма разброса (рассеивания) – это инструмент, позволяющий найти вид и тесноту связи Избыток лака при распылении 2-ух рассматриваемых характеристик процесса.

Диаграмма разброса представляет собой график, получаемый методом нанесения в определенном масштабе экспериментальных, приобретенных в итоге наблюдений точек.

Координаты точек соответствуют значениям рассматриваемой величины и влияющего на него фактора.

Размещение точек на графике указывает наличие и нрав связи меж случайными величинами.

Диаграмма разброса позволяет наглядно показать нрав Избыток лака при распылении конфигурации параметра свойства во времени.

Внедрение диаграммы разброса в процессе контроля свойства не ограничивается только выявлением вида и тесноты связи меж парами переменных. Диаграмма разброса употребляется также для выявления причинно-следственных связей характеристик свойства и влияющих причин.

Таким макаром, диаграмма разброса дает возможность выдвинуть догадку о наличии либо отсутствии корреляционной Избыток лака при распылении связи меж 2-мя случайными величинами, которые могут относиться к характеристике свойства и влияющему на нее фактору или к двум разным чертам свойства, или к двум факторам, влияющим на одну характеристику свойства.

Диаграмма разброса строится в последующей последовательности:

1. Собираются парные данные, которые по предположению являются взаимосвязанными. Лучше Избыток лака при распылении, чтоб таких парных данных было более 20-25. Это позволит более беспристрастно установить зависимость меж данными.

2. Составляется перечень данных. В перечне данных для каждого измерения по порядку указываются значения парных данных.

3. Определяются наибольшие и малые значения по каждому из типов парных данных.

4. Выбираются шкалы для осей диаграммы разброса на основании различия Избыток лака при распылении меж наибольшим и наименьшим значением каждого из типов парных данных. По мере надобности (если отображаемые величины имеют малые размеры) могут применяться коэффициенты масштабирования шкалы.

5. Рисуются горизонтальная (Х) и вертикальная (Y) оси диаграммы. Шкала значений данных, обозначаемая на осях должна возрастать при подъеме по вертикальной оси и при движении на право Избыток лака при распылении по горизонтальной. При исследовании корреляции меж предпосылкой и следствием (к примеру, после внедрения диаграммы Исикавы) данные, характеризующие причину, откладываются по горизонтальной оси, а данные, характеризующие следствие - по вертикальной.

6. На диаграмму наносятся парные данные. Если для различных измерений получаются однообразные значения данных, то для отделения данных друг от друга употребляется другое Избыток лака при распылении обозначение (к примеру, точки и треугольники) либо данные обозначаются рядом вместе.

Разглядим пример построения диаграммы разброса:

1. Цель построения: найти наличие и нрав связи меж случайными величинами, одна из которых представляет собой параметр технологического процесса, а другая – параметр свойства изделия.

2. Для сбора данных разработан листок регистрации.

х у

3. По приобретенным Избыток лака при распылении данным строится график, по одной оси которого - горизонтальной - откладываются значения х, по другой - вертикальной - значения у.

Спектр конфигурации х от 17 до 68, потому ось х можно разбить в спектре от 10 до 80. Спектр конфигурации у от 40 до 180. Разбиваем ось в границах от 30 до 200.

На построенный таким макаром график в Избыток лака при распылении масштабе наносим экспериментальные точки.

Рис.4 Зависимость параметра свойства изделия у

от значения технологического фактора х

Вывод: скопление точек вытянуто. В среднем при увеличении х происходит повышение у. Как следует, на базе приобретенных при наблюдениях результатов можно прийти к выводу о наличии меж данными величинами положительной корреляционной связи. Другими словами, технологический параметр Избыток лака при распылении х влияет на параметр свойства изделия у.

Контрольные вопросы:

1. Дайте определение способу «Диаграмма разброса».

2. Что представляет собой диаграмма разброса?

3. Опишите последовательность построения диаграммы разброса.

4. Для каких целей на практике употребляется диаграмма разброса?

5. Какова область использования диаграммы разброса?

6. Что позволяют выявить диаграммы разброса?

Задания:

1. Постройте и проанализируйте диаграмму разброса по Избыток лака при распылении приведенным данным:

№ измерения Износ инструмента (мм) Поперечник отверстия (мм)
1.1 11.6
1.0 11.5
0.9 11.3
0.5 12.0
0.6 11.9
0.9 11.7
1.3 11.2
1.0 11.4
1.1 11.5
0.6 12.0
0.2 12.3
0.9 11.8
0.5 11.9
1.1 11.5
1.0 11.4
0.8 11.7
0.8 11.6
0.5 12.1
0.1 12.5
1.2 11.2
0.7 11.9
0.6 12.1
0.9 11.9
0.3 12.1
0.9 12.0

Практическое занятие №6. РАСЧЕТ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ КОЛИЧЕСТВА БРАКОВАННЫХ ИЗДЕЛИЙ При помощи ПОСТРОЕНИЯ ДИАГРАММЫ ПАРЕТО

Цель занятия: сформировать у студентов теоретическое познание о построении диаграммы Парето и практическое умение по их построению и применению.

В 1897 г. итальянский экономист В. Парето предложил формулу, показывающую Избыток лака при распылении, что публичные блага распределяются неравномерно. Эта же теория была проиллюстрирована на диаграмме южноамериканским экономистом М. Лоренцом. Оба ученых проявили, что почти всегда большая толика доходов либо благ (80%) принадлежит маленькому числу людей (20%).

Доктор Д. Джуран применил диаграмму М. Лоренца в сфере контроля свойства для систематизации заморочек свойства на малочисленные, но Избыток лака при распылении значительно принципиальные и бессчетные, но несущественные и именовал этот способ анализом Парето. Он указал, что почти всегда подавляющее число изъянов и связанных с ними утрат появляются из-за относительно маленького числа обстоятельств. При всем этом он иллюстрировал свои выводы при помощи диаграммы, которая получила заглавие диаграммы Парето.

Диаграмма Парето - инструмент, позволяющий беспристрастно Избыток лака при распылении представить и выявить главные причины, действующие на исследуемую делему, и распределить усилия для ее действенного разрешения.

Схема позволяет наглядно показать огромное количество причин, систематизированных в определенном порядке, что значительно упрощает поиски правильных решений.

Потому что, согласно способу почти всегда подавляющее число изъянов и связанных с ними вещественных утрат появляется из Избыток лака при распылении-за относительно маленького числа обстоятельств, то, выяснив предпосылки возникновения главных изъянов, можно убрать практически все утраты, сосредоточив усилия на ликвидации конкретно этих обстоятельств.

Различают два вида диаграмм Парето: по результатам деятельности и по причинам.

1Диаграмма Парето по результатам деятельностисоздана для выявления главной задачи и отражает последующие Избыток лака при распылении ненужные результаты деятельности:

качество: недостатки, поломки, ошибки, отказы, рекламации, ремонты, возвраты продукции;

себестоимость: объем утрат, издержки;

сроки поставок: нехватка припасов, ошибки в составлении счетов, срыв сроков поставок;

безопасность: злосчастные случаи, трагические ошибки, аварии.

2. Диаграмма Парето по причинамотражает предпосылки заморочек, возникающих в процессе производства, и употребляется для выявления главной из Избыток лака при распылении их:

рабочий: смена, бригада, возраст, опыт работы, квалификация, личные свойства;

оборудование: станки, агрегаты, инструменты, оснастка, организация использования, модели, штампы;

сырье: изготовитель, вид сырья, завод-поставщик, партия;

способ работы: условия производства, заказы-наряды, приемы работы, последовательность операций.

Советы по построению диаграмм Парето

1. Воспользуйтесь различными классификациями и постройте много диаграмм Парето. Сущность трудности Избыток лака при распылении можно выудить, следя явление с различных точек зрения, потому принципиально опробовать разные пути систематизации данных, пока не выявятся малочисленные значительно принципиальные причины, что и служит целью анализа Парето.

2. Не нужно, чтоб группа «прочие» причины составляла большой процент. Если такое происходит, означает объекты наблюдения расклассифицированы некорректно и очень много объектов попало в Избыток лака при распылении одну группу. В данном случае нужно использовать другой принцип систематизации.

3. Если данные можно представить в валютном выражении, идеальнее всего это показать на вертикальных осях диаграммы Парето. Если нельзя оценить существующую делему в валютном выражении, само исследование возможно окажется неэффективным. Издержки – принципиальный аспект конфигураций в управлении.

Как выстроить диаграмму Избыток лака при распылении Парето?

Шаг 1Решите какие препядствия надлежит изучить и как собирать данные.

1) Какого типа задачи вы желаете изучить?

Пример: дефектные изделия, утраты в деньгах, злосчастные случаи.

2) Какие данные нужно собрать и как их нужно систематизировать?

Пример: по видам изъянов, по месту их возникновения, по процессам, по станкам, по рабочим, по Избыток лака при распылении технологическим причинам.

Примечание. Суммируйте другие нечасто встречающиеся признаки под общим заголовком «прочие».

3) Установите способ и период сбора данных.


Рис. 5 Диаграмма Парето

Шаг 2

Разработайте контрольный листок для регистрации данных с списком видов собираемой инфы. В нем нужно предугадать место для графической регистрации данных проверок:

Типы изъянов Группы данных Итого
Трещинкы Избыток лака при распылении Царапинки Пятна Деформация Разрыв Раковины Остальные
Итого

Шаг 3

Заполните листок регистрации данных и подсчитайте итоги.

Шаг 4

Для построения диаграммы Парето разработайте бланк таблицы для проверок данных, предусмотрев в нем графы для итогов по каждому проверяемому признаку в отдельности, скопленной суммы числа изъянов, процентов к общему итогу и скопленных процентов

Типы Избыток лака при распылении изъянов Число изъянов Скопленная сумма числа изъянов Процент числа изъянов по каждому признаку в общей сумме Скопленный процент
Деформация Царапинки Раковины Трещинкы Пятна Разрыв Остальные
Итого - -

Шаг 5

Расположите данные, приобретенные по каждому проверяемому признаку, в порядке значимости и заполните таблицу. Примечание. Группу «Прочие» нужно поместить в последнюю строчку вне зависимости от Избыток лака при распылении того, как огромным вышло число, потому что ее составляет совокупа признаков, числовой итог по каждому из которых меньше, чем самое малюсенькое значение, приобретенное для признака, выделенного в отдельную строчку.

Шаг 6

Начертите одну горизонтальную и две вертикальные оси.

1) Вертикальные оси:

(а) левая ось. Нанесите на эту ось шкалу с интервалами Избыток лака при распылении от 0 до числа, соответственного общему итогу;

(б) правая ось. Нанесите на эту ось шкалу с интервалами от 0 до 100%.

2) Горизонтальная ось. Разделите эту ось на интервалы в согласовании с числом контролируемых признаков.

Шаг 7

Постройте столбчатую диаграмму.

Шаг 8

Начертите кумулятивную кривую (кривую Парето).

На вертикалях, соответственных правым концам каждого интервала на Избыток лака при распылении горизонтальной оси, нанесите точки скопленных сумм (результатов либо процентов) и соедините их меж собой отрезками прямых.

Шаг 9

1) надписи, качающиеся диаграммы (заглавие, разметка числовых значений на осях, наименование контролируемого изделия, имя составителя диаграммы);

2) надписи, касающиеся данных (период сбора инфы, объект исследования и место его проведения, общее число объектов Избыток лака при распылении контроля.

Советы по использованию диаграмм Парето

1. Если ненужный фактор можно убрать при помощи обычного решения, это нужно сделать немедленно, независимо от того, каким бы малозначительным он не был. Так как диаграмма Парето расценивается как действенное средство решения заморочек, означает, следует рассматривать только малочисленные значительно принципиальные предпосылки. Но, если относительно Избыток лака при распылении неважная причина устраняется обычным методом, это послужит примером действенного решения препядствия, а обретенный опыт, информация, моральное ублажение окажут огромное воздействие на последующую функцию решения заморочек.

2. Не упускайте способности составить диаграмму Парето по причинам. После выявления трудности методом составления диаграммы Парето по результатам, принципиально найти предпосылки появления препядствия, чтоб решить ее.

Разглядим Избыток лака при распылении проведение анализа Парето на примере: неувязка: брак в производстве плит покрытия. Цели исследования:

1. Найти более распространенные виды брака.

2. Найти виды брака, приводящие к большим потерям.

Для построения диаграммы Парето составим таблицу, в какой отразим все нужные данные.


izbitochnosti-polnoti-shi.html
izbitok-laka-pri-raspilenii.html
izbranie-dolzhnostnih-lic.html