5. Ранжирование данных, полученных по каждому проверяемому признаку в порядке значимости. Группу "прочие" следует приводить в последней строке вне зависимости от того, насколько большим получилось число.
6. Построение столбиковой диаграммы (рис. 4.).
Рис 4. Связь между видами дефектов и числом дефектных изделий
Значительный интерес представляет построение диаграмм ПАРЕТО в сочетании с диаграммой причин и следствий.
Выявление главных факторов, влияющих на качество продукции позволяет увязать показатели производственного качества с каким-либо показателем, характеризующим потребительское качество.
Для такой увязки возможно применение регрессионного анализа.
Например, в результате специально организованных наблюдений за результатами носки обуви и последующей статистической обработки полученных данных, было установлено, что срок службы обуви (у), зависит от двух переменных: плотности материала подошвы в г/см3 (х1) и предела прочности сцепления подошвы с верхом обуви в кг/см2 (х2). Вариация этих факторов на 84,6% объясняет вариацию результативного признака (множественный коэффициент коррекции R = 0,92), а уравнение регрессии имеет вид:
у = 6,0 + 4,0 * х1 + 12 * х2
Таким образом, уже в процессе производства зная характеристики факторов х1 и х2 можно прогнозировать срок службы обуви. Улучшая вышеназванные параметры, можно увеличить срок носки обуви. Исходя из необходимого срока службы обуви, можно выбирать технологически допустимые и экономически оптимальные уровни признаков производственного качества.
Наибольшее практическое распространение имеет характеристика качества изучаемого процесса путем оценки качества результата этого процесса В этом случае речь о контроле качества изделий, деталей, получаемых на той или иной операции. Наибольшее распространение имеют несплошные методы контроля, а наиболее эффективны те из них, которые базируются на теории выборочного метода наблюдения.
Рассмотрим пример. На электроламповом заводе цех производит электролампочки.
Для проверки качеств ламп отбирают совокупность 25 штук и подвергают испытанию на специальном стенде (меняется напряжение, стенд подвергается вибрации и т. д.). Каждый час снимают показания о продолжительности горения ламп. Получены следующие результаты:
6; 6; 4; 5; 7;
5; 6; 6; 7; 8;
5; 7; 7; 6; 4;
5; 6; 8; 7; 5;
7; 6; 5; 6; 6.
Прежде всего необходимо построить ряд распределения.
Продолжительность горения (х) | частота (f) | x*f |
|
| В % к итогу | Накопленный процент |
4 |
2 |
8 |
4 |
8 |
8 |
8 |
5 |
6 |
30 |
6 |
6 |
24 |
32 |
6 |
9 |
54 |
0 |
0 |
36 |
68 |
7 |
6 |
42 |
6 |
6 |
24 |
92 |
8 |
2 |
16 |
4 |
8 |
8 |
100 |
25 |
150 |
20 |
28 |
100 |
– |
Затем следует определить
1) среднюю продолжительность горения ламп:
часов;
2) Моду (вариант, который чаще всего встречается в статистическом ряду). Она равна 6;
3) Медиану (зачение, которое расположено в середине ряди. Это такое значение ряда, которое делит его численность на две равные части). Медиана равна, также 6.
Построим кривую распределения (полигон) (рис. 5.).
Рис. 5. Распределение ламп по продолжительности горения
Определим размах:
R = Хmax – Хmin = 4 часа.
Он характеризует пределы изменения варьирующего признака. Среднее абсолютное отклонение:
часа.
Это средняя мера отклонения каждого значения признака от средней.
Среднее квадратическое отклонение:
часа.
Рассчитаем коэффициенты вариации:
1) по размаху:
;
2) по среднему абсолютному отклонению:
;
3) по среднему квадратическому отношению:
.
С точки зрения качества продукции, коэффициенты вариации должны быть минимальными.
Так как завод интересует не качество контрольных ламп, а всех ламп, возникает вопрос о расчете средней ошибки выборки:
часа,
) и от числа от отобранных единицsкоторая зависит от колеблемости признака ( (n).
= DПредельная ошибка выборки . Доверительное число t показывает, что расхождение не превышаетmt* кратную ему ошибку выборки. С вероятностью 0,954 можно утверждать, что разность между выборочной и генеральной не превысит двух величин средней ошибки выборки, то есть в 954 случаях ошибка репрезентативности не выйдет за .m2
;
.
Таким образом, с вероятностью 0,954 ожидается, что средняя продолжительность горения будет не меньше, чем 5,6 часа и не больше, чем 6,4 часа. С точки зрения качества продукции необходимо стремиться к уменьшению этих отклонений.