Post on 06-Feb-2018
transcript
UNIVERSITATEA TEHNICĂ “GHEORGHE ASACHI”
DIN IAŞI
Facultatea de Construcții de Mașini și Management
Industrial
CONTRIBUȚII PRIVIND ÎMBUNĂTĂȚIREA PROCESELOR MECANICE PE
BAZA CONTROLULUI STATISTIC
- REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT –
Conducător de doctorat:
Prof. univ. dr. Cătălin Gabriel Dumitraș
Doctorand:
Ing. Daniela Amariței (Bogdan)
IAŞI – 2014
2
UNIVERSITATEA TEHNICĂ “GHEORGHE ASACHI”
DIN IAŞI
Facultatea de Construcții de Mașini și Management
Industrial
CONTRIBUȚII PRIVIND ÎMBUNĂTĂȚIREA PROCESELOR MECANICE PE
BAZA CONTROLULUI STATISTIC
- REZUMATUL TEZEI DE DOCTORAT –
Conducător de doctorat:
Prof. univ. dr. Cătălin Gabriel Dumitraș
Doctorand:
Ing. Daniela Amariței (Bogdan)
IAŞI – 2014
3
Teza de doctorat a fost realizată cu sprijinul financiar al proiectului “STUDII
DOCTORALE PENTRU PERFORMANŢE EUROPENE ÎN CERCETARE ŞI INOVARE
(CUANTUMDOC)” POSDRU/107/1.5/S/79407.Proiectul “STUDII DOCTORALE
PENTRU PERFORMANŢE EUROPENE ÎN CERCETARE ŞI INOVARE
(CUANTUMDOC)” POSDRU/107/1.5/S/79407, este un proiect strategic care
are ca obiectiv general „Aplicarea de strategii manageriale, de cercetare şi
didactice destinate îmbunătăţirii formării iniţiale a viitorilor cercetători prin
programul de studii universitare de doctorat, conform procesului de la
Bologna, prin dezvoltarea unor competenţe specifice cercetării ştiinţifice, dar
şi a unor competenţe generale: managementul cercetării, competenţe
lingvistice şi de comunicare, abilităţi de documentare, redactare, publicare şi
comunicare ştiinţifică, utilizarea mijloacelor moderne oferite de TIC, spiritul
antreprenorial de transfer al rezultatelor cercetării. Dezvoltarea capitalului
uman pentru cercetare şi inovare va contribui pe termen lung la formarea
doctoranzilor la nivel european cu preocupări interdisciplinare. Sprijinul
financiar oferit doctoranzilor va asigura participarea la programe doctorale
în ţara şi la stagii de cercetare în centre de cercetare sau universităţi din UE.
Misiunea proiectului este formarea unui tânăr cercetator adaptat economiei
de piaţă şi noilor tehnologii, având cunoştinţe teoretice, practice, economice
şi manageriale la nivel internaţional, ce va promova principiile dezvoltării
durabile şi de protecţie a mediului înconjurător.”
Proiect finanţat în perioada 2010 - 2013
Finanţare proiect: 16.810.100,00 RON
Beneficiar: Universitatea Tehnică “Gheorghe Asachi” din Iaşi
Partener: Universitatea „Babeş Bolyai” din Cluj-Napoca
Director proiect: Prof. univ. dr. ing. Mihai BUDESCU
Responsabil proiect partener: Prof. univ. dr. ing. Alexandru OZUNU
4
5
Mulţumiri
Mulţumesc în mod deosebit conducătorului ştiinţific, domnului Prof. Univ. Dr. Ing.
Dumitraș Cătălin Gabriel, pentru profesionalismul cu care m-a ghidat pe drumul către
obţinerea titlului de doctor în inginerie industrială, pentru competenţa şi permanenta
îndrumare ştiinţifică, pentru sprijinul real acordat pe întreaga perioadă de desfăşurare a
doctoratului şi a elaborării tezei de doctorat. Mulţumesc pentru încrederea acordată cât şi
pentru oportunităţile de valorificare a rezultatelor cercetării, prin susţinerea şi publicarea
acestora în diverse reviste de specialitate.
Alese mulțumiri adresez domnului decan a Facultății de Construcții de Mașini și
Management Industrial Prof. Dr. ing. Gheorghe Nagîț, pentru înțelegerea și continua
îndrumare în decursul activității.
Mulţumiri adresesz domnilor profesori Mircea Mihailide, Cătălin Ungureanu și
Nicolae Gherghel pentru sugestiile, recomandările oferite şi observatiile pertinente.
Mulţumesc domnului ing. Ratuș Daniel, domnului John Katona și domnului John
Henderson, pentru ajutorul acordat în realizarea experimentelor prezentate în această teză.
Doresc să adresez mulţumirile cuvenite colectivului departamentului Mașini Unelte și
Scule, celor care, direct sau indirect, prin sugestiile oferite care au contribuit la şlefuirea
acestui demers ştiinţific şi m-au susţinut în finalizarea lui. Acestor oameni, care au dat din
timpul lor pentru a-mi fi de ajutor mie, doresc să le aduc recunoştinţa mea şi mă tem că-mi
sunt sărace cuvintele în raport cu efortul domniilor lor.
Nu în ultimul rând, mulţumesc Lui Dumnezeu și familiei mele care m-a susţinut
necondiţionat pe întreaga durată a activităţii mele de cercetare.
6
CUPRINS
Cap.1 Generalițăți privind procesele de producție mecanice și control statistic al calității.
7
1.1 Procesele de producție mecanice. 7
1.2 Criterii de clasificare a proceselor de producție 7
1.3 Evoluţia conceptuală a proceselor tehnologice 10
1.4 Metode de organizare a producție i de baza 13
1.4.1 Organizarea producție i în flux 13
1.4.2 Organizarea producție i individuale și de serie mică 14
1.5 Considerații generale asupra îmbunătățirii calității proceselor 14
1.5.1 Principii generale ale îmbunătăţirii calității 16
1.6 Considerații generale asupra controlului statistic al proceselor 20
1.6.1 Conceptul de statistică 20
1.6.2 Obiectul și metoda statisticii 24
1.7 Avantajele utilizării controlului statistic 25
1.8 Diagrame de control-caracteristici 27
1.9 Diagrame de control prin atribute 28
1.10 Diagrame de control prin variabil 30
1.10.1 Diagrame speciale de control 30
1.10.2 Întocmirea diagramelor de control 30
1.10.3 Întocmirea diagramelor de control pentru mediana și amplitudine (M-w) 32
1.10.4 Întocmirea diagramelor de control pentru medie și abatere medie pătratică 33
1.10.5 Întocmirea diagramelor de control c a numărului de exemplare defecte
de probă 35
1.11 Histograme. Definiție și clasificare 36
1.11.1 Utilizarea histogramelor 37
1.11.2 Întocmirea histogramelor 37
1.12 Etapele întroducerii controlului 38
1.12.1. Alegerea produselor care urmează a fi supuse controlului 38
1.12.2. Analiza componentelor și a caracteristicilor calității produselor 39
1.12.3. Analiza stabilității proceselor tehnologice de fabricație 39
1.12.4. Capabilitatea proceselor tehnologice 39
1.12.5. Indici de capabilitate ai proceselor tehnologice 40
Cap.2 Stadiul actual al cunoasterii în domeniul controlului statistic al proceselor 43
2.1. Cercetări privind modul de interpretare a anomaliilor pe diagramele de control
statistic 43
2.2. Cecetări privind modul de alegere a diagramelor de control statistic în
funcție de procesele analizate 48
2.3. Cercetări privind comparatiile între indicii de capabilitate ai proceselor 55
2.4. Cercetări privind aplicații ale statisticii în analiza capabilității și fiabilității
proceselor tehnologice 57
2.5 Cercetări privind aplicații ale statisticii în analiza capabilității și fiabilității
7
proceselor tehnologice 59
Cap.3 Necesitatea și obiectivitatea temei 77
Cap.4 Contribuții teoretice privind metodologia de aplicare a controlului statistic în
îmbunătățirea proceselormecanice 80
4.1. Contribuții privind dezvoltarea unui plan de urmat în
utilizarea și respectarea regulilor de control statistic 80
4.2 Contribuții privind dezvoltarea planului de implementarea controlului statistic al
proceselor 83
Cap.5 Aparatura și metodologie de lucru în determinarea datelor experimentale 86
5.1 Prezentarea aparaturii utilizate. Studiu de caz 1 – BMT 86
5.1.1. Descrierea piesei 87
5.1.2 Metodologia de lucru 88
5.2 Prezentarea aparaturii utilizate. Studiu de caz 2 – Delphi Diesel Systems 90
5.2.1 Descrierea piesei 91
5.2.2 Metodologie de lucru 92
Cap.6 Contributii teoretico-experimentale privind controlul statistic în îmbunătățirea
proceselor mecanice 93
6.1 Contribuții privind analiza comparativa privind “vocea procesului” și
“vocea clientului 93
6.1.1 Calcularea Sigma pentru Ppk 94
6.1.2 Calculul Sigma pentru Cpk 96
6.1.3 Calculul indicelui Cpk 96
6.1.4 Studiul capabilității pe “termen scurt” vs. “termen lung 104
6.2 Rezultate obținute pentru studiul de caz 1-BMT 105
6.3 Rezultate obținute pentru studiul de caz 2- Delphi Disel Systems 110
6.4 Rezultate obținute pentru studiul de caz 3- Delphi Disel Systems 117
6.5 Interpretarea rezultatelor 125
6.5.1 Studiul de caz1 125
6.5.2 Studiul de caz2 125
6.5.3 Studiul de caz3 125
Cap.7 Concluzii finale și direcții viitoare de cercetare 126
7.1. Concluzii finale 137
7.2. Direcții viitoare de cercetare 138
Bibliografie 141
Anexe 155
Anexa 1 Fise de control 160
Anexa 2 Desen tehnic piesa măsurată 161
Anexa 3 Reguli de utilizare SPC 165
8
INTRODUCERE
Motto: “Gândirea statistică va fi într-o zi atât de necesară ca si deprinderea de a scrie și a
citi”
H.G. Wells
Datorită diversităţii şi complexităţii domeniului „inginerie industrială" alegerea unei
teme de cercetare pentru lucrarea de doctorat a reprezentat o adevărată provocare, iar punctul
de plecare a fost îmbunătățirea proceselor mecanice pe baza controlului statistic.
Dar nu se poate începe o cercetare fără a studia contribuţiile cercetătorilor din domeniu.
Fiecare a analizat impactul dintre proces şi elementele procesului de muncă din propriul
punct de vedere, căutând soluţii pentru creşterea productivităţii unei companii.
Prezenta lucrare, intitulată „Contribuții privind îmbunătățirea proceselor mecanice pe
baza controlului statistic", este rezultatul documentării şi cercetării ştiinţifice realizate pe
parcursul a trei ani de muncă, în perioada 2010-2013 cu sprijinul financiar al proiectului
CUANTUMDOC- Studii doctorale pentru performanţe europene în cercetare şi
inovare.
Actualitatea temei de cercetare- Lucrarea de faţă şi-a propus cercetarea documentară,
teoretică şi experimentală a îmbunătățirii proceselor mecanice în întreprinderile industriei
constructoare de maşini. Prin tematica abordată, cercetarea întreprinsă este actuală şi
oportună în contextul actual al mediului economic având în vedere că în condiţiile actuale ale
economiei din România, economie care se află în plin proces de dezvoltare în condiţiile unei
pieţe europene comune, industria construcţiilor de maşini trebuie să se orienteze spre noi
orizonturi.
Tema de cercetare este legată de o problemă practică, îmbunătățirea proceselor mecanice,
rezultatele cercetărilor fiind aplicabile în contextul industrial şi pot fi extinse şi în alte
întreprinderi cu alte domenii de activitate.
Astfel tema de cercetare este aplicabilă pentru un număr extins de cazuri. Tema de
cercetare se situează într-un domeniu cu dinamică mare în zilele noastre, dar unde încă
rezultatele cercetărilor nu sunt evidente.
Scopul şi obiectivele lucrării- Scopul prezentei lucrări a constat în studiul teoretic şi
experimental al îmbunătățirii proceselor mecanice, iar obiectivele principale ale prezentei
teze au fost următoarele:
> Analiza stadiului actual al cunoaşterii în domeniul controlului statistic al calitatii;
> Identificarea direcţiilor de modernizare a industriei constructoare de maşini;
> Prezentarea cadrului general al realizării cercetărilor teoretico-experimentale;
> Crearea la nivel teoretic a unei metode de implementare a controlului statistic;
> Realizarea unei analize comparative intre indicii de capabilitate ai procesului;
> Elaborarea unei scheme de reactie in cazul aparitiei anomaliilor intr-un proces;
> Identificarea cauzelor aparitiei anomaliilor intr-un proces mecanic.
9
Conţinutul tezei de doctorat- Teza de doctorat cuprinde 7 capitole, desfăşurate pe
parcursul a peste 160 pagini, incluzând, 103 figuri, 10 tabele, 217 referinţe bibliografice şi
14 anexe.
Primul capitol al tezei cuprinde generalițăți privind procesele de producție mecanice și
control statistic al calității. Astfel sunt prezentate definiţii, clasificări şi abordări ale
proceselor mecanice si controlului statistic. Prezentarea începe cu o scurtă descriere a
proceselor mecanice.
În cadrul celui de al II-lea capitol se prezintă o sinteză a stadiului actual a cunoştinţelor în
domeniul controlului statistic al proceselor , unde s-au prezentat abordările unor cercetători şi
a unor metodologii specifice domeniului studiat.
Cel de al III-lea capitol este dedicat necesității si obiectivității temei alese.
În cel de-al IV-lea capitol sunt prezentate contribuții teoretice privind metodologia de
aplicare a controlului statistic în îmbunătățirea proceselor mecanice. Astfel s-au prezentat
contribuții privind dezvoltarea unui plan de urmat în utilizarea și respectarea regulilor de
control statistic si contribuții privind dezvoltarea planului de implementarea controlului
statistic al proceselor. Prelucrarea datelor experimentale s-a realizat cu ajutorul programului
Minitab.
În cuprinsul celui de-al V-lea capitol, au fost prezentate aparatura si metodologia care
au ajutat la determinarea datelor experimentale.
Cel de-al VI-lea capitol cuprinde contributii teoretico-experimentale privind controlul
statistic în îmbunătățirea proceselor mecanice. Acest capitol cuprinde partea experimentala a
tezei, care a fost realizata la doua mari firme.
În cuprinsul capitolului al VII-lea sunt prezentate concluziile finale ale prezentei teze,
contribuţiile proprii ale autoarei la rezolvarea temei, precum şi direcţiile posibile de extindere
a cercetărilor, urmate de bibliografie şi anexe.
Mod de valorificare a cercetărilor - Rezultatele principale expuse în teză au fost
diseminate prin intermediul a 4 lucrări științifice in calitate de prim autor.
10
CAPITOLUL 1.
PROCESE DE PRODUCȚIE MECANICE. CONTROL
STATISTIC AL CALITĂȚII. GENERALIȚĂȚI
1.1. Procesele de producție mecanice.
Conceptul de proces de producţie poate fi definit prin totalitatea acţiunilor conştiente
ale angajaţilor unei întreprinderi, îndreptate cu ajutorul diferitelor maşini, utilaje sau instalaţii
asupra materiilor prime, materialelor sau a altor componente în scopul transformării lor în
produse, lucrări sau servicii cu anumită valoare de piaţă [30][59] .
Procesul de producție dintr-o întreprindere industrială exprimă totalitatea acțiunilor
conștiente ale oamenilor care acționează cu ajutorul mijloacelor de muncă asupra obiectelor
muncii, potrivit unui anumit flux tehnologic dinainte stabilit, în vederea transformării lor în
bunuri materiale destinate consumului individual sau productive [11][163].
1.2 Criterii de clasificare a proceselor de producție
Gradul de participare al diferitelor procese parțiale de fabricație la realizarea de produse
finite, reprezintă unul dintre cele mai importante criterii de clasificare. Astfel deosebim
[11][43][166]:
procese de bază
procese auxiliare
procese de sevire
procese anexe
11
Fig. 1.1 Procesul de producție [30]
a. Procesele de bază reprezintă acea parte din procesele de fabricație în cadrul cărora
are loc transformarea obiectelor muncii în produse finite. În industria construcțiilor de
mașini, procesele de bază se grupează în raport cu stadiul de fabricație [29][59] :
―procese primare: de turnare, de forjare, gratamente termice etc.;
―procese de prelucrare mecanice: de strunjire, de frezare, rectificare etc.;
―procese de asamblare-finisare: montaj final, rodaj, de protecție și finisare
etc.[11][43]:
b. Procesele auxiliare sunt procesele parțiale de fabricație care participă indirect la
realizarea produselor finite, prin crearea condițiilor materiale necesare desfășurării
normale a proceselor de bază. Acestea sunt: procese de reparații, de confecționare
SDV-uri, de ascuțire a sculelor, producerea formelor de energie utilizată în producție
etc.
c. Procesele de servire reprezintă procese parțiale de fabricație care participă indirect la
realizarea produselor finite prin crearea condițiilor organizatorice necesare
desfășurării normale a proceselor de bază și auxiliare. Acestea includ: procese de
transport intern, de distribuție a diferitelor forme de energie etc.
d. Procesele anexe reprezintă parte din procesele parțiale care contribuie la
valorificarea resurselor reziduale.
PROCES DE
PRODUCŢIE
Maşini
Utilaje
Instalaţii
Materii prime
Materiale
Produse
Lucrări
Servicii
Procesul tehnologic este format din
ansamblul operaţiilor tehnologice prin
care se realizează un produs sau repere
componente ale acestuia. Procesul
tehnologic modifică atât forma şi
structura cât şi compoziţia chimică a
Procesele naturale în cadrul cărora obiectele
muncii suferă transformări fizice şi chimice
sub acţiunea unor factori naturali
Procesele de muncă sunt acele
procese prin care factorul
uman acţionează asupra
obiectelor muncii cu ajutorul
unor mijloace de muncă
12
Exemple de procese de producție :
Fig.1.3 Procesele de bază prelucrare după [13]
Fig.1.4 Procesele de producție [13]
1.3 Evoluţia conceptuală a proceselor tehnologice
Krar [13] a susţinut existenţa a trei etape distincte de dezvoltare a proceselor
tehnologice:
1. Producţia de masă, specifică anilor 1900- 1960;
2. Producţia flexibilă, specifică anilor 1961- 2000;
3. Producţia agilă, specifică anilor 2001- 2011.
Procese de
bază
Manuale
Mecanice
De montaj sau
finisare
Procese de croit
industria de confecții
Procese de imprimat,
de vopsit
Procese de cusut
Procese de
producție
Pregătitoate
Prelucrătoare
Automate
Procese de aschiere
manuală
Procese de debitare
Procese de așchiere, de
filetare
13
Tab .1.1. Evolutia temporală a proceselor tehnologice [177]
14
1.4.2 Organizarea producției individuale și de serie mică
Are ca elemente componente următoarele [147][159]:
― organizarea unităţilor de producţie după principiul tehnologic. Conform acestei metode de
organizare unităţile de producţie se creează pentru efectuarea anumitor stadii ale procesului
tehnologic, iar amplasarea unităţilor şi a utilajelor din cadrul lor se face pe grupe omogene de
maşini. În acest caz dotarea locurilor de muncă se face cu maşini universale care să permită
efectuarea tuturor operaţiunilor tehnologice la o mare varietate de produse.
― trecerea de la o operaţie la alta a produsului are loc bucată cu bucată. În acest caz există
întreprinderi foarte mari în procesul de producţie, ceea ce determină cicluri lungi de fabricaţie
şi stocuri mari de producţie neterminată.
― pentru fabricarea produselor se elaborează o tehnologie în care se vor stabili următoarele
aspecte:
a) felul şi succesiunea operaţiunilor ce vor fi executate,
b) grupele de utilaje pe care vor fi executate operaţiile,
c) felul SDV-urilor ce vor fi utilizate. Această tehnologie urmează a se definitiva pentru
fiecare loc de muncă.
― pentru proiectarea tehnologiei de fabricaţie se folosesc normative grupate, evidenţiindu-se
elaborarea de tehnologii detaliate care ar necesită o mare perioadă de timp şi costuri ridicate.
1.5 Considerații generale asupra îmbunătățirii calității proceselor
Pentru a îmbunătăţi calitatea produselor trebuie îmbunătăţită calitatea serviciilor.
Serviciile, ca și produsele, se obţin prin anumite procese care contribuie la realizarea calităţii
[163]. Deci, pentru a îmbunătăţi calitatea unui produs, trebuie îmbunătăţită activitatea în toate
etapele sale de realizare [178].
Au fost indentificate diferite stadii ale îmbunătăţirii calităţii [163][170][180]. De altfel
autorul cărţii, Quality Process Management, Pall Gabriel, arată procesul de îmbunătăţire a
calităţii în trei etape [163][170][180]:
1. Etapa angajării unde conducerea îşi propune să respecte un program de
îmbunătăţire a calităţii pe bază unui plan şi a unei strategii. Această etapă, la rândul ei este
compusă din 2 stadii:
a. introducerea: cuprinde direcţiile strategice şi planul de realizare a unei
infrastructuri pentru introducerea metodelor de îmbunătăţirea a calităţii.
b. implementarea iniţială: sunt identificate şi eliminate cauzele realizării
neconformităţilor.
15
2. Etapa de consolidare, unde obiectivele sunt concretizate astfel:
a. executarea de produse de calitate
b. începerea unei îmbunătăţiri continue a eficacităţii și a productivităţii
procesului
3. Etapa maturităţii reprezintă stadiul în care atât managementul cât şi îmbunătăţirea
calităţii funcționează normal.
Îmbunătăţirea calităţii reprezintă un ansamblu de măsuri care au drept obiectiv
reducerea variabilităţii unui proces, pentru diminuarea la maxim a produselor sau serviciilor
neconforme cu specificațiile [173].
Altfel spus, îmbunătăţirea calităţii inseamnă reducerea variaţiei în procese și produse
[108]. O definiţie echivalentă este aceea ca îmbunătăţirea calităţii înseamnă eliminarea
pierderilor [109].
Întreprinderile îşi asigură competitivitatea prin îmbunătăţirea tehnologiilor și a
utilajelor, a materialelor, în general prin măsuri tehnice, economice, organizatorice rezultate
din inovații.
Caracteristicile acestui tip de îmbunătăţire sunt [31]:
• în procesul de îmbunătăţire sunt antrenate puţine persoane, cu o pregatire
profesională bună având nivel de inteligenţă ridicat.
• antrenarea din acest proces este permanentă numai pentru angajaţii din
departamentele de cercetare, de regulă specialişti cu pregătire.
• producerea invenţiilor-inovaţiilor necesită investiţii importante.
• aplicarea inovaţiilor determină salturi importante de îmbunătăţire.
Îmbunătăţirea continuă – Kaizen – este un mecanism de management inventat de către
japonezi şi prezintă caracteristicile:
• în procesul de îmbunătăţire sunt antrenaţi toţi angajaţii întreprinderii.
• antrenarea în procesul de îmbunătăţire este permanentă
• necesită investiţii reduse
• motivaţia personalului are un nivel înalt.
•
1.6 Considerații generale asupra controlului statistic al proceselor
1.6.1 Conceptul de statistică
Statistica poate fi definită ca fiind ştiinţa care se ocupă cu descrierea și analiza
numerică a fenomenelor de masă, dezvăluind particularităţile lor de volum, structură,
dinamică, conexiune, precum şi regularităţile și legile care le guvernează [111].
Ca oricare altă ştiinţă, statistică s-a născut din necesităţi practice, procesul de
teoretizare s-a desfăşurat treptat putând fi identificate, cu aproximaţie, următoarele etape
[162][73]:
16
descriptivă;
aritmetică;
probabilistică;
informaţională;
sistematică
Încă de la mijlocul secolului trecut, sfera statisticii era considerată numai viaţa
socială: treptat, a început să se infiltreze în domenii ale ştiinţelor naturii. Astfel, alături de
statistica socială s-au format și s-au dezvoltat noi discipline ştiinţifice: statistica matematică,
fizica statistică, mecanica statistică, statistica biologică etc. Astăzi statistica are numeroase
ramuri care au ca obiect fenomene sociale și nesociale [73]:
1. Date statistice: date cantitative afectate în mare măsură de o mulţime de cauze;
2. Metode statistice: metode special adaptate la studierea datelor statistice;
3. Metodă statistică: metodă ştiinţifică de tip special care se aplică în procesul de
cunoaştere a fenomenelor de masă;
4. Teoria statisticii: disciplină care se ocupă cu expunerea sistematică a conceptelor,
principiilor și metodelor de cercetare.
In lucrarea scrisă de Andrew Palm și colaboratorii în Journal of Quality Techonology
vol 29, nr2 (citată de Juran în cartea sa: Critical Evaluations în Business and Management,
Editata de John C. Wood), acestia considera ca există trei directii principale de abordare a
SPC, mai concret a metodologiei fiselor de control, acestea fiind instrumentul de
lucru[137][138] :
1. Abordarea clasică – unde se urmărește punerea în practică la scară largă a ideilor
lui Shewhart și Deming, cu accent pe găndirea statististică;
2. Abordarea modernă – unde se urmărește dezvoltarea și aplicarea unor noi tipuri
de fise de control în special pentru procesele continue, cum sunt cele din chimie sau procesele
computerizate;
3. Abordarea academică - unde există doar un interes teoretic pentru problematica
fiselor de control, scopul fiind cercetarea în doemeniu pentru a găsi noi tipuri de fise, optime
din punct de vedere al proprietatilor lor statistice.
În cazul unui proces tehnologic complex, procedeele statistice ne ajută să identificăm
din timp abaterile sistematice ale procesului, încât caracteriticile de calitate să se situeze în
limitele de toleranță specificate. Astfel putem afirma că, controlul statistic reprezintă o
metodă preventivă a managementului calităţii. În figura de mai jos s-a încercat încadrarea
controlului statistic printre metodele preventive ale managementului calităţii [21][30]:
17
Fig. 1.7. Locul controlului statistic între metodele managementului calităţii [30]
1.6.2 Obiectul și metoda statisticii
Statistica studiază fenomene materiale existente în natură şi societate şi face parte
din acele ramuri ale ştiinţei care sunt scindate în două discipline; una se ocupă cu studiul
fenomenelor și proceselor din natură și alta cu studiul fenomenelor din societate ceea ce
corespunde statisticii social-economice; există fenomene care pot să apară ca rezultat al
acţiunii unei singure cauze căreia îi unul şi numai un singur efect. Aceste fenomene sunt
numite simple sau certe, fiind univoc determinate şi independente între ele. Ele au la bază
legile de tip dinamic şi pot fi cercetate şi verificate pe cale experimentală în laborator; le
mai putem numi şi fenomene de tip determinist. Particularităţile obiectului de studiu al
statisticii, care o fac să se deosebeasc de alte ştiinţe, pot fi sintetizate astfel [47]:
studiază fenomenele sociale şi economice de masă în cadrul cărora acţionează;
studiază aspectul cantitativ, concret al fenomenelor social-economice de
masă, stabilindu-se astfel mărimea, volumul, intensitatea, rapouturile de interdependenţă
în condiţii specifice detimp, spaţiu şi organizare.
1.7. Avantajele utilizării controlului statistic
Mai jos vor fi prezentate avantajele controlului statistic [25][26][36]:
1. Un prim avantaj este acela al stăpănirii procesului și stabilirii capabilității previzionale,
respectiv preliminara pentru caracteristicile speciale impuse de client;
2. Stăpănirea procesului și stabilirea capabilității procesului, utilajului, și o capabilitate
continuă, stabilă în condiții reale de procesare;
3. Identificarea principalelor surse ale variatiei procesului ca urmare a cauzelor
potențiale:
― jocuri în piesele și componentele utilajelor aflate în mișcare și care apar de regulă
pe termen scurt;
18
― uzuri mai mari urmare a exploatării în proces a echipamentelor și utilajelor și care
apar pe termen lung;
― jocuri şi uzuri ale lagărelor de la maşini;
― regimuri de prelucrare forțațe ce conduc la uzura mare a sculelor;
― duritate mare a materialelor folosite, caracteristici mecanice și tehnologice ale
acestora;
Fig. 1.9. Nivele de utilizare a controlului statistic [30].
1.8 Diagrame de control – caracteristici
Diagramele de control se realizează pentru diferite distribuții întâlnite [36][50][57]:
distribuția hipergeometrică: atunci când se extrag eșantioane dintr-un lot de
dimensiune finită N, conținând un număr specificat de părți necorespunzătoare D, este
modelul probabi-listic potrivit pentru eșantionarea fără înlocuire;
distribuția binomială: se consideră un proces ce constă dintr-o serie de încercări
descrise, unde fiecare rezultat al unei încercări este un succes sau un eșec; distribuția
binomială este folosită în controlul calității, când numărul de unități ale lotului este
mare în raport cu numărul de eșantionare sau când producția este continuă;
distribuția Poisson: este folosită ca o aproximație a distribuției binomiale, atunci când
dimensiunea eșantionului studiat n crește foarte mult, iar fracțiunea rejectată ca
necorespunzatoare se apropie de zero, astfel încât numărul de defecte din eșantioane
este aproape constant;
distribuția normală: este cea mai importantă pentru controlul de calitate; majoritatea
măsuratorilor ce oscilează în jurul unei valori centrale, urmează această distribuție;
19
distribuția exponentială: este folosită în modelarea gradului de încredere, când
rebuturile și defectele sunt complet aleatoare și pentru a modela timpii de reparare ce
variază larg.
În unele probleme de control al calității este utila aproximarea unei distribuții cu alta.
1.10 Diagrame de control prin variabile
Atunci când există multe caracteristici de calitate, care pot fi exprimate ca măsuri
numerice, sunt folosite diagramele de control prin variabile. Acestea sunt preferate
diagramelor de control prin atribute, deoarece ele conferă informații suplimentare despre
procesul investigat, de exemplu pot fi făcute estimări ale tendinței de centrare și ale dispersiei
[163][200][216].
1.10.1Diagrame speciale de control
Problemele studiate sunt integrabile în sistemele informatice integrate ale
întreprinderilor cu producție continua.
Diagrama studiată este Diagrama Cusum, care a fost proiectată pentru detectarea
abaterilor într-o singură direcție [184][192] .
1.10.2 Întocmirea diagramelor de control
Întocmirea diagramelor de control pentru medie și amplitudine (x-R). Este necesară
parcuregrea următoarelor etape [163]:
1. Efectuarea analizei statistice a procesului tehnologic, premergătoare aplicarii
controlului statistic. Aceasta include:
- concluzii privind repectarea sau nerespectarea repartiției empirice a valorilor
caracteristicii de calitate cu repartiția normală;
- concluzii privind stabilitatea sau instabilitatea dinamică a procesului;
- fracțiunea defectă probabila și aprecierea acceptabilității ei din punct de vedere
economic, pentru a vedea dacă procesul permite fabricația cu toleranța prescrisa [ 150];
2. Stabilirea numărului de date necesare. Sunt necesare între 50-100 de date, care pot
fi extrase din datele recente ale procesului analizat [172 ].
3. Proporția de piese ce urmează a fi controlate se recomandț a fi K=5...10% din lotul
de piese produs. Putem calcula proporția cu relația [ 150]:
K = √n/M
unde:
n = numărul exemplarelor de probă;
M = numărul mediu de piese produse între două dereglări.
20
4. Alegerea aparatului de măsurat;
5. Întocmirea fișei pentru prelevarea datelor. Aceasta etapă va conține patru părți:
a. Partea destinată înregistrării datelor referitoare la produsul controlat și la
condițiile în care se face controlul statistic: întreprindere, atelier, linie de fabricație,
denumirea produsului și a caracteristicii de calitate, toleranța, producția orară, operația [150].
b. Partea destinată înregistrării valorilor numerice ale rezultatelor măsurării
caracteristicii de calitate și calculării parametrilor statistici ai probei [ 150].
c. Partea destinată înregistrării diagramelor de control pentru medie și amplitudine.
Aici se vor găsi de-altfel și limitele de control [144][150][172].
d. Partea destinată înregistrării concluziilor care rezulta pe bază informatiilor date
de parametrii probei.
6. Prelevarea datelor și înscrierea în fișă;
7. Efectuarea controlului statistic pe bază fișei de control. Care decurge astfel:
a. Se calculează și se trasează limitele de control ale diagramei mediei și
amplitudinii;
b. Controlorul ridică de la mașina proba compusă din n exemplare luate din
producție ;
c. Se măsoara caracteristica de calitate la fiecare exemplar/probă și se înscriu
rezultatele pe fișa de control.
d. Se calculează suma valorilor caracteristicilor de calitate, media și amplitudinea
lor.
e. Se reprezintă prin puncte media și amplitudinea fiecărei probe, și se unesc
punctele printr-o linie continuă.
f. Având în vedere pozițiile punctelor pe diagrame, se trag concluzii în ceea ce
privește desfasurarea procesului tehnologic și la calitatea produsului fabricat.
1.11 Histograme. Definiția și clasificarea histogramelor
Conform dicționarelor actuale, termenul de histograma provine de la cuvintele grecești
histos (tesut) + gramma (desen) și reprezintă o formă particulară de diagrama ce folosește
dreptunghiuri pentru reprezentarea grafică în plan a unui fenomen, legături între două sau mai
multe mărimi [163].
8. Histogramele se utilizează în statistica matematică, prin reprezentarea grafică a unei
distribuții, a dispersiei unor valori analizate, prin dreptunghiuri astfel încât înâlțimea fiecărui
dreptunghi să fie proporțională cu mărimea reprezentată.
21
1.12 Etapele introducerii controlului.
Controlul statistic este unul din mijloacele moderne de urmărire a proceselor de
fabricaţie şi de estimare a calităţii. Introducerea unui control statistic în cadrul unei
întreprinderi este o acţiune complexă, care necesită o analiză atentă a proceselor tehnologice
de fabricaţie, desfăşurată pe un interval de timp de ordinul săptămânilor sau al lunilor.
Analiza premergătoare introducerii controlului statistic conţine următoarele etape
[104][109]:
1) Alegerea produselor care urmează a fi supuse controlului statistic.
2) Analiza componentelor şi caracteristicilor produsului.
3) Analiza proceselor de fabricaţie:
a) Stabilitatea proceselor de fabricaţie;
b) Reglajul şi precizia în raport cu toleranţa;
c) Corectarea proceselor de fabricaţie;
4) Proiectarea controlului statistic.
1.12.1 Alegerea produselor care urmează a fi supuse controlului statistic
Se ţine seama că un control statistic reprezintǎ un proces complex cu multe implicaţii şi
acţiuni care trebuie să se desfăşoare permanent.
Nu toate produsele unei întreprinderi trebuie încadrate în controlul statistic. Se aleg produsele
respective având o pondere ridicatǎ în ansamblul fabricaţiei şi care sunt realizate prin procese
tehnologice cu un grad de automatizare ridicat. În general, se urmăreşte să se încadreze în
acest sistem progresiv toate produsele reprezentative [114][119][163].
Controlul statistic are o influenţă şi asupra modului de desfăşurare a produselor
statistice care sunt altfel sistematic controlate. În cazul existenţei de produse controlate diferit
se constată o contaminare a produselor controlate statistic cu abaterile celorlalte tipuri de
produse necontrolate sistematic.
22
Fig.1.12 Incadrarea unui proces de fabricație în limitele specificate [30]
23
CAPITOLUL 2.
STADIUL ACTUAL AL CUNOAȘTERII ÎN DOMENIUL
CONTROLULUI STATISTIC AL PROCESELOR.
2.1 Cercetări privind modul de interpretare a anomaliilor pe diagramele de
control statistic
Iniţial dezvoltate la Laboratoarele Bell de Dr. Walter Shewhart în 1924 în special pentru
detectarea schimbărilor statistice în procesul de calitate, graficele de control au devenit de
atunci unele dintre instrumentele primare a controlului calității și îmbunătățirii procesului.
Aceste diagrame pot deasemenea să ajute utilizatorii să dezvolte și să înțeleagă
performanța unui proces și să evalueze unele beneficii sau consecințe a intervențiilor
procesului, în completarea metodelor tradiționale prin furnizarea de informații suplimentare
longitudinale care altfel nu ar putea fi detectate.
Unii autori arată în mod diferit exprimarea grafica a acestor interpretări [165][148].
Fig. 2.1. Model de interpretare schematic a anomaliilor aparute pe diagrama de control
statistic.
Această interpretare ne prezintă anomalii care se întălnesc cel mai frecvent pe o
diagrama de control a unui proces.
Acestea pot fi, după cum și autorii arată, următoarele:
un punct deasupra zonei 3;
8 puncte consecutive deasupra liniei centrale;
După o vastă cercetare asupra acestor scheme de interpretare a diagramelor de
control, am ajuns la concluzia că următoarea varianta de prezentare a
anomaliilor/deviațiilor ar fi cea din figura care urmează [109][145]:
24
Fig. 2.3. Modele de interpretare a anomaliilor[109]
Fig.2.4 Model de interpretare schematic a anomaliilor aparute pe diagrama de control
statistic[145]
Ceea ce este important la aceste diagrame, pe lângă faptul că au fost prezentate schematic
pentru a intelege și a observa mai bine tendința procesului, au “denumirea/regulă”
anomaliei/ deviatiei.
25
2.2. Cecetari privind modul de alegere a diagramelor de control statistic
in funcție de procesele analizate.
Diagramele de control dau o imagine de ansamblu a datelor. Ele se utilizează pentru a
compara date/ masuratori şi pentru a deduce şabloane şi tendinţe.
Insa pentru a ajunge la un rezultat optim în ceea ce priveste capabilitatea procesului ales este
absolut necesar să stim să alegem diagrama de control statistic potrivita fiecarui proces în
parte.
Fig.2.11 Schema pentru alegerea unei diagrame de control [126]
26
2.3. Cercetări privind comparatii între indicii de capabilitate a proceselor
Capabilitatea procesului reprezintă rezultatul la care ar putea ajunge un proces, dacă
acesta nu ar fi perturbat de cauze comune sau aleatoare.
Metoda de evaluare a capabilității o reprezintă analiza datelor, carea u fost prelevate în
conditii de functionare.
In cele ce urmează se vor prezenta cateva cazuri de comparare a indicilor de
capabilitate [54]:
Fig.2.19 Distributia masuratorilor [54]
Formulele reprezintă modul de calcul al capabilității unui proces dar și a performanței
acestuia, care este strâns legată de indicii de capabilitate. Indicii de capabilitate ne indica daca
un proces este capabil si stabil, funție de media si limitele calculate ale acestuia.
27
2.4 Cercetări privind modul de implementare a controlului statistic
Fig.2.21 Plan de implmentare SPC în producție [78]
2.5. Cercetări privind aplicatii ale statisticii în analiza capabilității și
fiabilității proceselor tehnologice
In lucrare sunt analizati factorii care pot influenta capabilitatea proceselor tehnologice
cu implicatii în scaderea preciziei de prelucrare a pieselor și a calității produselor.
Autorii propun o analiza comparative a variantelor de procese tehnologice, private sub
aspectul capabilității acestora, din care se poate evidentia varianta optima de proces.
De aceea, pentru omologarea capabilității unui proces tehnologic este necesara
abordarea urmatoarelor aspect [101]:
1. Controlul statistic al procesului
2. Determinarea indicatorilor de capabilitate ai proceselui
In conformitate cu SR EN ISO 9001/4.9. un proces trebuie să se desfasoare în conditii
controlate. Calculul indicatorilor de capabilitate ai procesului se considera pentru o repartitie
normal (Gauss-Laplace) cu parametrii: media µ și abaterea standard δ.
28
Fig.2.25 Distributia masuratorilor[101]
Fig.2.26 Distributia performantei pe termen lung [101]
Variatia capabilității proceselor tehnologice poate fi considerate ca rezultatul influentei
nefavorabile a factorilor perturbatori sistematici și intamplatori, ceea ce conduce la
micsorarea fiabilității procesului tehnologic Fteh , determinata pe bază relatiei.
[101]
Alti autori ca [76][94][39] analizeaza implementarea controlului statistic în producție
pentru imbunatatirea performantei peorceselor. Astfel ei preleveaza datele de la două masini
care produc aceiasi componenta: trabucuri.
Mai jos se arată masuratorile facute pe masina 1. Tabelul prezinta mediile masuratorilor
în toate cele 6 luni cat și deviatia standard [85].
29
Fig.2.27 Masuratori prelevate masina 1[85]
Cunoasterea capabilității proceselor tehnologice urmareste de fapt determinarea
performantelor reale ale procesului. Această analiză a capabilității se face inaintea utilizării
fiselor de control (de tip Shewhart).
30
CAPITOLUL 3
Necesitatea și obiectivitatea realizarii unei teme de cercetare
in domeniul controlului statistic
Adesea, termenul “controlul statistic al calităţii” se foloseşte interschimbabil. SPC
(Statistical Process Control) este o metodă a managementul calităţii, cu ajutorul căreia poate
fi supravegheat un process iar la nevoie se poate efectua o intervenţie de reglare, respectiv de
corectare a procesului, înainte de a rezulta neconformităţi [19].
Utilizarea SPC permite realizarea unor economii prin reducerea frecvenţei de
schimbare a sculei, reducerea numărului de intervenţii în proces sau reducerea pierderilor
datorate operaţiilor de reglare.
Avantajele care pot fi obţinute prin utilizarea metodei SPC sunt:
evitarea erorilor în producţie;
reducerea măsurilor de verificare în controlul final;
posibilitatea de detectare a erorilor care nu mai pot fi evidenţiate pe standul de
verificare finală;
identificarea, din timp, a problemelor referitoare la calitate, procesele tehnologice;
stabilitatea fabricaţiei, adică menţinerea sub control statistic a tuturor proceselor de
fabricaţie;
reducerea costurilor, a procentului de rebuturi şi a cheltuielilor de verificare atât în
ceea ce priveşte numărul lor cât şi restrângerea sferei de verificare;
creşterea nivelului calitativ general şi, prin urmare, creşterea productivităţii.
Etapele controlului calității și obiectivele corespunzătoare fiecarei etape
Experienta dovedeste ca asigurarea unui inalt nivel calitativ al produselor incepe
din [17]:
I. etapă de conceptie și proiectare
In aceasta etapă se asigura o documentare larga asupra produselor similare
realizate pe plan mondial și se determina prin calcul o previziune asupra calității pentru
alegerea variantei optime de proiectare.
Tot în aceasta etapă sunt necesare studiul de piata și studiul capacitatii
produselor de a satisface cerintele beneficiarilor, stabilirea tehnologiei de fabricatie,
proiectarea fabricatiei.
31
II. Pregatirea materiala a fabricatiei care are ca obiective:
- asigurarea competentei profesionale a personalului;
- efectuarea unor reglaje, reamplasari;
- aprovizionarea tehnico-materiala ritmica, în cantitatea și calitatea ceruta de o
buna desfasurare a procesului de producție ;
- realizarea unor produse cu un inalt nivel calitativ.
III. Asigurarea concordantei între calitatea conceptiei și calitatea fabricatiei prin:
- executarea stricta a produselor și operațiilor prevazute în documentatia tehnica;
- obtinerea de produse cu indicii calitativi proiectati;
- realizarea randamentelor, productivitatii și consumurilor normate.
IV. Controlul produselor finite:
- masurarea caracteristicilor de calitate ;
- verificarea preciziei determinarilor pentru a stabili gradul de incredere în acestea;
- comportarea în timpul depozitarii, transportului, manipularii[201][207].
32
CAPITOLUL 4
CONTRIBUTII TEORETICE PRIVIND METODOLOGIA DE
APLICARE A CONTROLULUI STATISTIC în OPTIMIZAREA
PROCESELOR
4.1. Contributii privind dezvoltarea unui plan de urmat în utilizarea
și respectarea regulilor de control statistic
Pentru aplicarea controlului statistic trebuie verificat dacă procesele sunt controlabile şi
performante. Un proces este considerat controlabil atunci când distribuţia caracteristicilor
procesului se menţine practic nemodificată, respectiv se modifică numai în limite cunoscute.
Un proces este considerat performant dacă este capabil să furnizeze unităţi care îndeplinesc
cerinţele de calitate, mai precis, dacă numărul rebuturilor rezultate din proces este practic
aproape nul.
Tocmai în acest scop a fost dezvoltat acest plan cu regulile de utilizare a controlului
statistic.
Un prim pas care trebuie urmat este acela de a ne asigura ca procesul pe care urmează
sa-l analizam este stabil și capabil. dacă s-a dovedit practic acest lucru se trece la faza de
producție adica la pasul doi, cu prelevare de probe consecutive fără a se face nici o
interventie asupra masinii sau mediului de lucru.
Fig. 4.1 Reguli de utlizare a SPC –pas 1
Cele mai intalnite anomalii care pot aparea intr.-un proces de producție sunt :
un punct în afara limitelor de control
7 puncte consecutive crescatoare sau descrescatoare, deasupra sau dedesuptul
liniei medii.
Un grup de puncte situat în treimea centrala, la 1.
33
Fig. 4.2 Reguli de utlizare a SPC –pas 2
Dupa inregistrarea masuratorilor, identificarea tendintei procesului și a cauzelor care au
actionat asupra lui, urmează corectiile. Acestea se vor da în funcție de cauzele care au fost
identificate.
Fig. 4.3 Reguli de utlizare a SPC –pas 3
In urma analizei efectuate se va lua decizia dacă procesul este capabil să produca în
continuare, urmarind astfel indicii de capabilitate Cp și Cpk.
In cazul în care procesul se afla “in control” și valoarea indicelui de capabilitate este ≥
1.67 toate pisele vor fi acceptate.
In cazul în care procesul are indicii de capabilitate ≤ 1.33 se controleaza 100% píesele
prelevate. Figura de mai jos ne arată schematic acesti pasi
34
Fig. 4.4.
Fig. 4.4 Reguli de utlizare a SPC –pas 4
4.2 Contributii privind dezvoltarea planului de implementare
a controlului statistic al proceselor
În industria auto, cerintele clientilor și standardele de calitate solicită tot mai mult
furnizorii să urmareasca și să stabilizeze procesele, pentru a îndeplini cerințele referitoare la
starea tehnică actuală și de a obține produse de înaltă calitate. O tehnica simpla pentru a
asigura calitatea produselor și proceselor este aplicare/ implementarea controlului statistic al
procesului. Astfel, putem înțelege importanța interpretarii schimbărilor în comportamentul
procesului și reacțiile/ actiunile corective necesare pentru a imbunatati procesele, folosind o
serie de metode statistice printre care și diagrama de control statistic.. De asemenea, aceasta
metoda statistica este utila pentru anticiparea unor probleme care ar putea aparea în proces.
35
Fig.4.5 Model de implementare a controlului statistic
Pentru a trece la urmatoare etapă este necesar să verificam instrumentul de masurare și
control care se foloseste pe linia de producție . Apoi formarea/ trainingiul operatorilor și a
inginerilor care utilizeaza controlul statistic, este o alta etapă foarte importanta în demersul
implementarii controlului statistic al proceselor, pentru ca va ajuta mai departe la intelegerea
aplicarii actiunilor corective pentru a imbunatati procesul.
36
CAPITOLUL 5
Aparatura și metodologie de lucru în determinarea datelor
experimentale.
5.1 Prezentarea aparaturii utilizate. Studiu de caz 1 – BMT
KEHREN – masina de rectificat diametrul interior-exterior, suprafete frontale, conice
interior-exterior.
Diametrul maxim al masinii este de 1000 mm, iar cel min 250 mm.
Prinderea pe o astfel de masina se face pe platou magnetic, iar la dimensunile mai mici
de 250 mm campul electromagnetic un poate prinde/ imobiliza piesa.
Fig 5.1 . Masina de rectificat
5.1.2 Metodologia de lucru
S-a ales pentru analiza procesului zona de producție pinioane din cardul firmei BMT.
Masuratorile au fost prelevate în decursul a 5 luni, apoi aceste date au fost trecute în
Minitab , care este un software statistic ce ajuta la eidentierea orientarii unui proces.
37
Cauzele care au dus la iesirea procesului din limitele de control sunt mai apoi analizate
cu ajutorul mentenantei, jurnalului de comunicare și a logisticii.
Fig5.3. Schema de urmarire a procedurii
5.2 Prezentarea aparaturii utilizate. Studiu de caz 2 – Delphi Diesel Systems
În continuare se va prezenta aparatura și metodologia folosite pentru studiul de caz 2.
Fig 5.6 Aparatura utilizată pentru studiul de caz 2
38
5.2.1 Descrierea piesei
Verificarea unghiului la asamblarea supapei de evacuare a unei pompe de injectie
Pompa de injecție Delphi DFP1 este de fapt atât pompă de transfer (joasă presiune) cât
și pompă de injecție (înaltă presiune). Ambele componente sunt integrate în aceeași carcasă.
Pompa de transfer (A) aflată în aceeași carcasă cu pompa de injecție (B) aspiră prin
orificiul de admisie (2) combustibilul din rezervor (22). Combustibilul este filtrat (21) și
precomprimat pentru a fi livrat pompei de injecție.
Supapa (15) limitează presiunea maximă furnizată de pompa de transfer. Regulatorul de
presiune (5) controlează debitul de combustibil livrat pompei de injecție controlând astfel
presiunea maximă a combustibilului. Supapa (8) limitează presiunea maximă generată de
pompa de injecție.
Fig. 5.7 Pompa de injecție
Din pompa de injecție, prin orificiul de refulare (10), combustibilul sub presiune
ajunge în rampa comună (18) de unde sunt alimentate injectoarele (20). Senzorul (19) citește
presiunea combustibilului din rampă. Pe bază acestei informații calculatorul de injecție
deschide/închide regulatorul de presiune (5) pentru a obține presiunea necesară în rampă.
Instrumentele de masurat folosite în cazul diametrului ales este un micrometru de
interior, folosit la stabilirea cotei exacte și un ceas comparator, folosit la stbilirea
cilindricitatii.
39
CAPITOLUL 6
Contributii teoretico-experimentale privind controlul statistic în
optimizarea proceselor mecanice
6.1 Contributii privind analiza comparativa privind
“vocea procesului” și “vocea clientului”
Cpk și Ppk reprezintă indici de capabilitate. Cpk este un indice care se refera la
centrarea procesului, iar Ppk este indice care se referă la performanța procesului. Acești doi
indici nu pot fi considerați separat, atunci cand incercăm să caracterizăm un proces.Indicii
compară variația aparută în proces cu limitele de control calculate ale procesului. Un alt rolul
important al indicilor de capabilitate este de a arăta daca procesul este centrat și stabil. Dacă
aceste condiții sunt îndeplinite procesul se desfăsoară cu productivitate.
Singura diferenta între cele două formule este modul în care este calculat.
Formula Ppk foloseste un sigma care este calculat luând rădăcina pătrată a varianței. Varianţa
compară fiecare punct de date împotriva medie a tuturor datelor.
Formula Cpk foloseste un sigma care este calculat luând media de subgrupilui şi s
împărţind la o valoare de conversie. Aceasta surprinde variaţia acestor date în fiecare
subgrup.
S- a luat un sir de masuratori pentru a face o analiza comparativa asupra acestor indici.
Acest set de date vor fi utilizate pentru a calcula Cpk şi Ppk.
Fig. 6.3 Distributie masuratori cpk și cp
40
Tabel 6.1 Măsurătorile și media măsurătorilor
Puncte cheie dacă folosim Cpk
• Deoarece indicele Cpk este bazat pe subgrupuri trebuie stiut că primul punct din date
a fost primul punct “fugit”/iesit în afara şi că datele sunt ordonate în timp.
• Trebuie să existe logica în alegerea dimensiunii subgrupului. Dimensiunea acestui
subgrup trebuie aleasa pentru a minimiza variaţia în subgrup.
• Diagramele de control trebuie să arate un stat de control.
Este nevoie de statistica pentru a obţine o imagine completă
Se obțin valori diferite când procesul este in afara controlului.
Diagramele de mai jos arată sub o formă mai explicită, modul in care media
măsurătorilor se situează pe de o parte si de alta a mediei procesului, aratând locul in care
fiecare subgrup se afla funcție de medie.
În cazul când graficul timpului semnalizează mai multe grupe de valori ale
caracteristicii analizate în timp se pune problema determinarii repartiției experimentale a
fiecărei grupe, se calculează de asemenea parametrii de centrare si de imprastiere.
41
Ppk și Sigma
Fig. 6.5 Distribuția măsurătorilor funcție de media procesului
Cpk și Sigma
Împarțirea valorilor caracteristicii în grupe distincte, pe baza graficului de timp, conține
o doză destul de mare de subiectivitate în sensul că pot fi atribuite unei grupe de valori care
de fapt apartin altei grupe, caracterizată printr-un alt centru de grupare și o altă împrastiere.
Pentru soluționarea acestei probleme este necesară mai întai verificarea omogenității datelor
prelevate și, dacă este cazul, omogenizarea lor prin excluderea valorilor care se abat
semnificativ de masa tuturor valorilor.
Pentru soluționarea acestei probleme este necesară mai întai verificarea omogenității
datelor prelevate și, dacă este cazul, omogenizarea lor prin excluderea valorilor care se abat
semnificativ de masa tuturor valorilor.
42
• Termenul studiu de capabilitate pe “termen scurt” şi pe “termen lung” au fost adesea
asociate cu Cpk și Ppk.
• în acest moment Cpk este asociat cu studii pe termen scurt şi Ppk este asociat cu
studii pe termen lung .
• În trecut aceasta a fost inversat .
• Avem nevoie să se rupă de acest asociere .
43
• Prin definitie “studiul capabilității pe termen lung” conține numai variatii ale cauzelor
comune.
• Studiul capabilității pe “termen lung” arată cum procesul poate evolua fără mari
schimbari.
• Dacă nu este corect monitorizat procesul în ceea ce priveste cauzele speciale,
capabilitatea se poate “deteriora”.
Fig 6.12 Exemple distribuții
Analiza capabilităţii este strâns legată de controlul proceselor deoarece prin stăpânirea
procesului de fabricaţie se pot depista şi studia factorii tehnologici care determină
capabilitatea.
Modelele statistice utilizate la studiul capabilităţii sugerează ce acţiuni corective
trebuie întreprinse pentru obţinerea unei capabilităţi convenabile din punct de vedere tehnic.
44
6.2 Rezultate obținute pentru studiul de caz 1-BMT
Fig. 6.13 Diagrama XR
Pentru acest proces de analiză s-au prelevat 150 de masuratori pentru a se arata diferenta
dintre diagramele de control Xbar si CUSUM.
Fig. 6.14 Dotplot masuratori
71645750433629221581
632,6
632,4
632,2
632,0
Observation
Ind
ivid
ua
l Va
lue
_
X=632,0036
UCL=632,0853
LCL=631,9220
71645750433629221581
0,60
0,45
0,30
0,15
0,00
Observation
Mo
vin
g R
an
ge
__
MR=0,0307
UCL=0,1003
LCL=0
1
1
1
11
11
masuratori BMT I-MR
632,6632,5632,4632,3632,2632,1632,0631,9
C1
dotplot masuratori BMT
45
Fig. 6.15 Histograma măsurătorilor
Graficele de mai sus arată o distribuție a masurătorilor prelevate din proces, unde se
poate vedea o tendință de apropiere de limita inferioară a procesului.
Acest tip de grafice ne ajuta sa ne dam seama unde se concentreaza cele mai multe
dintre masuratori si cate tind sa iasa din limitele calculate ale procesului.
Diagrama Xbar, afisează media masuratorilor funcție de limitele de control calculate.
Mai jos se poate vedea cum un singur punct se apropie de limita superioara si care
ameninta procesul. Dupa corectia adusa procesului, acesta a revenit la normal continuând
astfel, cu mici devieri.
Fig. 6.18 Diagrama mediei
632,6632,5632,4632,3632,2632,1632,0631,9
70
60
50
40
30
20
10
0
Mean 632,0
StDev 0,07422
N 72
C1
Fre
qu
en
cy
Normal
Histograma masuratorilor BMT
332925211713951
632,3
632,2
632,1
632,0
631,9
631,8
Sample
Sam
ple
Mean
__X=632,0036
UCL=632,1624
LCL=631,8448
1
Xbar Chart pentru BMT
46
Fig. 6.19 Diagrama CUSUM
Acele mici devieri la care ne-am oprit in cazul diagramei Xbar, se pot observa mai in
detaliu pe diagrama CUSUM. Acest tip de diagrama oferă o imagine extrem de detaliata in
cadrul masuratorilor efectuate. Daca pe diagrama Xbar aceste mici deviatii pot fi trecute cu
vederea, in cazul diagramei CUSUM, acestea se pot observa si la nevoie se poate interveni
pentru a nu ajunge la cazul de mai sus, unde un punct s-a apropiat de limita superioara de
control.
In concluzie se poate spune ca diagrama CUSUM ne ofera, spre deosebire de Xbar,
informatii detaliate cu privire la orice mica deviatie aparuta in proces.
6.3 Rezultate obținute pentru studiul de caz 2- Delphi Diesel Systems
Fig.6.23 Diagrama XR pentru toate masuratorile
332925211713951
0,3
0,2
0,1
0,0
-0,1
-0,2
Sample
Cu
mu
lati
ve S
um
0
UCL=0,2118
LCL=-0,2118
CUSUM masuratori bmt
47
La fel ca si la cazul analizat precedent si aici se poate observa ca diagrama Xbar ofera
informatii minime despre evolutia procesului. S-au calculat mediile masuratorilor si s-a
constatat ca exista deviatii anormale ale procesului in anumite perioade.
Fig.6.24 Dotplot toate masuratorile la scara mica
Pentru a ne face o imagine mai clara asupra distributiei masuratorilor s-a facut un
dotplot unde se poate vedea clar care este dispunerea grafica a acestora.
Aceste valori ne dau o medie a dispersiei artificiala care la randul ei arată limite de
control care nu corespund masuratorilor/ datelor.
Au fost astfel omise acele masuratori care erau peste limitele de control. și a rezultat o
noua diagrama de control cu noi limite.
Fig. 6.29 Diagrama de control XR
Valorile mai mici decat 18.6 au fost omise din calculul limitelor de control. Aceste noi
limite se potrivesc mai bine masuratorilor facute.
48
• Specificatiile sunt pentru piesele individuale. Niciodata nu se compara limitele de
control ale mediei cu specificatiile.
• Daca limitele de control pentru medie sunt mai largi decat specificatiile atunci
inseamna ca este o problema de capabilitate. Nu se incearca să se rezolve o problema
de capabilitate fortand specificatiile pe diagrama de control.
• Specificatiile sunt pentru piese. Putem trimite piesele la client? Aceasta este
intrebarea la care trebuie să raspunda specificatiile.
• Limitele de control insa sunt pentru PROCESELE care fac piesele. S-a schimbat
procesul? Aceasta este intrebarea la care ar trebui să raspuna limitele de control.
Procesul, vazut pe aceasta diagrama de control Xbar arata cum mai multe puncte tind spre
limita inferioara. Dar pentru a ne asigura ca acest lucru nu afecteaza si nu va afecta pe
parcurs demersul natural al procesului, adica cu variatii normale si intre limitele de control, s-
a trecut la analiza acestuia cu diagrama CUSUM.
Fig. 6.31 Graficul CUSUM pentru unghi
Graficul Cusum arată schimbarile care apar în proces dar la scara foarte mica, de unde
de-altfel puntem decide cand intervenim pentru a ocoli rebuturile.
Fig.6.32 Histograma masuratorilor unghi valva
10987654321
0,3
0,2
0,1
0,0
-0,1
-0,2
-0,3
Sample
Cu
mu
lati
ve S
um
0
UCL=0,2699
LCL=-0,2699
CUSUM Chart Unghi Valva
19,2019,0418,8818,7218,56
25
20
15
10
5
0
Mean 18,94
StDev 0,1542
N 50
C1
Fre
qu
en
cy
Normal
Histogram Unghi Valva
49
6.4 Rezultate obținute pentru studiul de caz 3- Delphi Disel Systems
Analiza facuta în cazul acestui studiu de caz a urmarit identificarea și solutionarea
problemelor aparute la testul functional al pompelor de injectie.
.
Fig. 6.36 Diagrama de definire a problemei
Nestiindu-se exact dacă problema era pompa sau masinile din testul functional s-a
recurs la aplicarea controlului statistic impreuna cu o metoda de rezolvare a problemelor din
producție
50
S-a inceput cu identificarea locului, zonei, a componentei, pentru a avea cat mai bine
sub control problema și pentru a elimina pas cu pas ceea ce nu era folositor în identificarea și
solutionarea problemei.
S-a trecut apoi la adunarea datelor care confirmă o problema la testul functional al
pompelor.
Fig 6.41 Evolutie masurători
Dupa întocmirea acestor grafice care ne ajuta sa vizualizam care a fost problema si
cand anume a avut loc, s-a trecut la analiza procesului.
Primul pas facut a fost acela de a ne convinge ca problema se afla in proces si nu in
sitemul de masurare.
De aceea s-a pornit de la verificartea sistemului de masurare . Cu ajutorului unei pompe
șablon s-a facut testul de presiune pe toate masinile de test functional pentru a depista un
eventual defect al acestora.
Rezultatele au fost cele scontate, masinile fiind in parametrii normali de masurare si
control al presiunii in pompe.
Eliminandu-se astfel problema masuratorii, s-a trecut la analiza procesului si a
pompelor.
51
Fig 6.42 Diagrama de idei
Această diagramă expune toate testele care s-au facut pentru a elimina pas cu pas ceea
ce credem ca nu poate reprezenta o problema în situatia noastră.
S-au luat cate 5 pompe din perioadele mai sus mentionate, august-noiembrie, si au fost
retestate pe aceleasi masini. Testele au aratat ca masinile 3 si 6 ar avea unele probleme in
testarea presiunii pompelor.
52
Fig. 6.43 Diagrama de strategii
In urma testelor, pompele care erau bune au fost declarate rele si pompele care erau
rele au fost declarate bune.
Diagrama de mai jos arată contrastul dintre teste și demonstreaza grafic diferenta sau
contrastul apropiat sau nu, dintre teste.
După ce s-au efectuat mai multe schimbari de componente intre pompele alese pentru
studiu, rezultatele indicând clar probleme la componentele care aveau rolul de a crea si a
mentine presiunea in pompă adica a pistoanelor din capul hidraulic, s-a facut o cercetare in
ceea ce priveste disponibilitatea claselor de toleranța a pistoanelor.
53
Cand un cap hidraulic trece prin procesul de asamblare cu diferite componente, acesta
este masurat pentru a i se da clasa cea mai optima in functie de masuratoarea orificiului de
intrare a pistornului.
Astfel stiindu-se acest fapt, s-a trecut la adunarea datelor cu privire la numarul de clase
disponibile la momentul asamblarii capurilor hidraulice de pe pompele studiate si s-a
observat ca aceste clase nu erau potrivite pentru capurile hidraulice asamblate, uneori chiar
fortandu-se masuratorile pentru acceptarea capului hidraulic mai departe pe linia de
asamablare a pompei.
Fig.6.44 Isoplot masina 3
Fig.6.45 Isoplot masina 6
54
Testele facute arată ca masinile au obtinut practic aceleași rezulate în privinta testelor
functionale ale pompelor.
Fig. 6.46 Isoplot masina 6
Isoplot-ul masinii 6 demonstrează că valorile masurate se incadreaza intre limitele de
control ale procesului analizat. Ca si concluzie putem spune ca masina 6 nu reprezinta un
factor perturbator asupra presiunii scazute din pompă.
Fig. 6.47 Distributia masuratorilor masinii 3
Se poate observa de-altfel ca această masina are o singură distributie, ceea ce era de
asteptat.
55
Fig. 6.48 Rezultatete obținute pentru masina 6
In graficul de mai sus se observa 2 distributii; tendința procesului este crescatoare,
pana intr-un punct când ceva neasteptat intervine în functionarea masinii.
6.5 Interpretarea rezultatelor
6.5.1 Studiul de caz 1
In studiul de caz 1 a fost prezentata analiza unui proces de rectificare a unei roti dintate.
Aceasta analiza a avut ca scop o comparatie între două diagrame de control statistic care au
fost aplicate procesului folosind aceleași masuratori.
In figura 6.13 se poate observa ca procesul a fost analizat cu diagrama de control pentru
medie și dispersie cu valori individuale, iar masuratorile arată o comportare nenaturala a
procesului.
Insa pentru a putea intelege mai bine care este dispersia punctelor pe diagrama de
control s-a facut o diagrama dotplot, figura 6.14, care arată unde sunt concentrate majoritate
masuratorilor efectuate.
Aceasta histograma din puncte, rezultata cu ajutorul dotplot-ului scoate în evidenta ca
majorotatea masuratorillor au avut o medie de 632.0.
De altfel putem observa ca, atat diagrama de control cat și dotplot-ul arată acele
masuratori, sau erori, care se situiaza separat de media tuturor masuratorilor.
Astfel putem deduce ca avand o imprastiere atat de mare procesul poate fi considerat
instabil și valoarea capabilității acestuia va fi foarte mica.
56
Figura 6.15, ca și figura 6.14, arată o histograma a masuratorilor, dar impreuna cu un
detaliu, clopotul lui Gauss care arată dispersia sau imprastierea masuratorilor.
Putem deduce pana în cazul de fata ca diagrama de control arată unde anume se
situeaza procesul nostru între limitele de control prestabilite, care ar fi previziunea pentru
următoarele masuratori, cum anume arată masuratorile pe o diagrama dotplot și cum sunt
distrbuite aceste masuratori pe o histograma unde ne este indicata și imprastierea datelor.
Un alt mod de vizualizare a rezultatelor, să zicem mai compact, unde ni se arată toata
informatia precizata mai sus, este aratat în figura 6.17, și o putem numi “pachetul cu 6
diagrame”, unde sunt incorporate toate diagramele prezentate la figurile anterioare și cateva
date cu privire la capabilitatea procesului , performanta acestuia și valorile deviatiei standard.
Avand pana acum toata aceasta informatie obtinuta cu ajutorul acestor diagrame și
anume:
o vedere asupra comportarii procesului, între limite de control prestabilite, cu
ajutorul diagramei de control pentru medie și dispersie pentru valori individuale, unde am
putut vedea tendința procesului și comportarile nenaturale ale acestuia;
o imagine asupra modului de imprastiere a masuratorilor;
o vizualizare a tuturor diagramelor utilizate pentru analiza procesului intr-un
pachet care ne arată și valorile capabilitatilor și cele ale deviatiei standard; putem trece la
analiza procesului cu alt tip de diagrama care să ne ajute să comparam rezultatele obtinute.
Insa pentru a ne atinge scopul acestei analize trebui să trecem și la interpretarea
rezultatelor obținute și de pe duagrama de control CUSUM.
In cazul nostru, în figura 6.19, este prezentata diagrama CUSUM a masuratorilor
prelevate.
Aceasta diagrama are practic rolul de a scoate în evidenta cele mai mici deviatii ale
proceselor.
Putem spune astfel ca diagrama CUSUM este un “zoom” dat procesului nostru pentru a
intelege și observa mai bine comportarile nenaturale ale acestuia și pentru a reactiona din
timp pentru a evita rebuturile din producție.
6.5.2 Studiul de caz 2
Pentru studiul de caz 2 a fost aleasa o valva a unei pompe de injectie. Procesul ales este
inserarea valvei la un anumit unghi.
Procesul este unul de serie mare, unde masuratorile se preleveaza la fiecare inceput de
schimb, dar cu mentiunea ca aceste prelavari se pot face de două ori în acelasi schimb atunci
când masina semiautomata necesita o schimbare a sculei datorate numărului foarte mare de
piese prelucrate.
In vederea anlizei acestui proces au fost alease aceeleasi diagrame de control XR și
CUSUM.
57
Au fost prelevate un numar de 55 de masuratori care au fost trecute în programul
Minitab pentru interpretarea statistica.
Astfel figura 6.30 arată grafic, cum anume evolueaza procesul. Se poate observa ca
acesta nu are un caracter constant, de aceea se pot distinge clar media punctelor care au
tendința de a se departa de media centrala și de a iesi din limitele de control.
Si în cazul de fata s-a folosit histograma, figura 6.32, pentru a putea urmari
imprastierea/ dispersia valorilor masurate. după cum era de asteptat, aceasta indica o deviatie
mare de la medie și o imprastiere larga a masuratorilor. Figura 6.33 ne arată unde anume ,
spre ce valori mai exact ar tinde masuratorile procesului.
Avand o astfel de imprastiere a masuratorilor este de asteptat ca procesul nostru să fie
declarat instabil și cu o capabilitate mica.
Fiind foarte multe masuratori, și un proces care produce în serie mare, dar care face
prelevarea pieselor doar o data pe schimb, vom incerca să urmarim care sunt rezultatele cu
fișa de control CUSUM.
Asa cum s-a mai afirmat, aceasta urmareste incadrarea masuratorilor procesului la
scara foarte mica.
Avand astfel informatia mai detaliata cu privire la tendința procesului se va putea
actiona din timp pentru a reduce cat mai mult din eventualele deviatii ale proceselor.
Si în cazul acesta am folosit pachetul de analiza cu 6 diagrame, figura 6.35, de unde
putem trage concluzii cu privire la media masuratorilor, dispersia masuratorilor, calculul
indicilor de capabilitate și a performantei procesului.
Utilizarea și compararea celor două diagrame, XR și CUSUM, a fost benefică în acest
caz pentru ca a demonstarat urmatoarele:
in cazul utilizării diagramei XR, procesul va fi vazut doar la suprafata cu o tendita
generala și cu o deviatie la nivel de 2-3, cu dezavantajul ca procesul poate fi scapat de sub
control.
in cazul diagramei CUSUM, procesul poate fi analizat în detaliu, la un nivel de
0.5 cu avantajul ca procesul poate fi corectat mult mai din timp.
ambele diagrame insa utilizate corespunzator, pot oferi informatii despre tendința
procesului, stabilitatea, capabilitatea și perfoamanta acestuia.
6.5.3 Studiul de caz 3
Analiza studiului de caz 3 are ca scop identificarea unei problemei aparute la testul
functional al unei pompe de injectie. Solutionarea acestei probleme avand la bază conlucrarea
dintre interpretarea datelor statistice obținute din testarea pompelor, cu diferite strategii de
rezolvare a problemelor în domeniul mecanic.
58
Pentru a ne atinge scopul în ceea ce priveste rezolvarea pas cu pas a problemei pierderii
presiunii la testul functional, s-a inceput analiza cu identificarea locului unde a aparut
necesitatea rezolvarii problemei, pana la componenta finala care este analizata.
Acest drum presupune parcuregerea unor pasi esentiali, care nu ne lasa practic să
deviem sau să pierdem din vedere orice factori perturbatori care pot duce la solutionarea
cauzei analizate.
Astfel, în fig 6.36, se poate observa ca localizarea problemei incepe cu orasul în care a
fost depistata problema, pas care exclude de altfel alta locatie unde testul nostru se mai poate
face.
Cu ajutorul diagramelor Pareto și a histrogramelor am putut identifica componenta care
duce la pierderi de volum în fabrica.
Aceste pierderi de volum au la bază respingerea pompelor la testul functional din cauza
pierderii presiunii aplicate în timpului testului.
Identificand astfel zona la care pompa inregistreaza cele mai multe probleme, au fost
atasate componentele care ar putea fi răspunzatoare de piederea presiunii din pompa.
Pentru a fi însa siguri că doar elementele componente ale pompei sunt raspunzatoare de
pieredea presiunii și ca nu există nici un alt factor perturbator, s-a facut analiza sistemului de
masurare. Dacă sistemul de masurare este în conformitate cu specificatiile, se va trece la
anliza sistemului de producție .
Sistemul de producție este compus din toate elementele care intra în contact cu pompa.
În cazul nostru, plecand de la cel mai mic factor perturbator pana la cel mai mare, putem
enumera rezultatele astfel:
din punct în punct;
de la test la test;
de la pompa la pompa;
de la palet la palet;
de la masina la masina
de la un tip de pompa la la tipul de pompa analizat;
de la fabrica la fabrica;
si în funcție de timp
Pentru o intelegere mai clara, figura 6.37, explica modul în care a inceput analiza și
cum s-a terminat.
Astfel, s-a inceput prin eliminarea treptata a fiecarui pas.
In ceea ce priveste analiza din punct în punct, putem afirma ca masina nu face o
masuratoare a pompei în acest mod, astfel acest pas va putea fi eliminat.
De la test la test nu au reiesit diferente majore care să ne fac să analizam cat mai
detaliat.
Paletii la randul lor au fost analizati, facandu-se aleator teste pe pe acestia pentru a
observa dacă anumiti paleti au probleme de pozitionare pe conveior sau probleme mecanice.
59
Urmatorul pas este acela al analizei masinilor de test functional, care efectueaza practic
testarea presiunii pompelor. Astfel s-a testat o pompa buna pe toate cele 9 masini și a reiesit
ca la un moment dat pe masinile 3 și 6 apareau mai frecvent decat pe celelalte erori ale
presiunii în pompe. Dar analizandu-se mai în detaliu situatia, adica testand alte pompe pe
acele masini s-a dovedit ca u maisnile prezentau o problema în pieredea presiunii pompelor.
Astfel făcandu-se paralela cu toate aceste teste, analize cu privire la momentul
producerii acestor pierderi la testul funcțional s-a observat o schimbare în timp a acestor
pierderi.
Având aceasta concluzie, fapt care a eliminat multi alti pasi anteriori de testare a
sistemului de producție , s-a ales o piesa buna testata cu 1 luna în urma și o alta piesa testa în
perioada desemnata cu cele mai multe pierderi de presiune la testul functional.
60
CAPITOLUL 7
Concluzii. Directii viitoare de cercetare
Deşi aceasta metoda ocupă un loc important în domeniul controlului calității,
cercetările directe legate de cunoaşterea şi dezvoltarea controlului statistic nu sunt foarte
numeroase şi se opresc doar asupra unor aspecte din domeniul interpretarii anomaliilor,
calculului capabilitatilor, dar nu și a implementarii directe a controlului în procesele
mecanice.
Structura lucrării cuprinde următoarele etape principale:
prezentarea generală a proceselor mecanice și a controlului statistic
sinteza bibliografică a stadiului actual privind solutii de implementare, de
reprezentare și de interpretare a controlului statistic;
cercetari teoretice privind dezvolatarea unei metodologii și unei fise de reactie
în caz de aparitie a unei anomalii.
cercetări teoretico-experimentale privind aplicarea controlului statistic asupra
unor procese diferite.
7.1 Concluzii generale
In dezvoltarea tezei de doctorat, un rol important îl are identificarea problematicii in
domeniul studiat, acest lucru necesitând o analiză temeinică a stadiului actual. Pe baza acestui
studiu au fost identificate următoarele:
1. Analiza stadiului actual în domeniu arată că acest control statistic este foarte mult folosit în
domenii ca cel al chimiei , medicinei, și altele, dar putine fac referire directa la aplicarea
controlului statistic în procesele mecanice.
2. Modelele teoretice şi experimentale cu privire la dezvolatrea planului de implementare a
controlului statistic, a modului de interpretare a diagramelor de control este dezvoltat, dar nu
cu aplicatie directa spre procesele mecanice.
61
Contribuția personală poate fi sintetizată în următoarele concluzii:
1) În cadrul acestui demers de cercetare ştiinţifică s-au realizat un număr de 3 studii de
caz , acestea fiind realizate atât în condiţii de producţie reală.
2) Determinările teoretico-experimentale s-au realizat pe bază a 200 de masuratori din
producția reala, folosind diferite metode de masurare și programul Minitab de
interpretare a datelor.
3) S-au urmărit şi analizat tenditele masuratorilor proceselor pentru studiul de caz 1,
obţinute în condiţii reale de producţie, la rectificare, folosind pietrele abrazive.
Determinările experimentale s-au realizat pe masina de rectificat Kehren, din cadrul
Societatii IGWATTEEUW.
4) S-au urmărit şi analizat tenditele masuratorilor proceselor pentru studiul de caz 2,
obţinute în condiţii reale de producţie la inserarea valvei în capul hidraulic, folosind
masini semiautomate. Determinările experimentale s-au realizat Societatii Delphi
Diesel Systems Romania.
5) Pentru acurateţea masuratorilor rezultate, s-au realizat masuratori în laboratorul de
metrologie, prelevandu-se cate 5 piese pe lot din fiecare lot prelucrat.
6) Pentru a avea o imagine mai clară asupra modului în care evolueaza procesul, funcție
de conditiile de lucru și de mediu, s-au generat o serie de diagrame folosind softul
statistic Minitab 16.
7) Am realizat pentru fiecare studiu de caz mai multe diagrame unde se pot vedea
comparatiile facute între ceea ce arată diagrama XR și diagrama CUSUM.
8) Din analiza diagramelor de control, cuprinse în figurile 6.13 - 6.35 rezultă că
diagrama CUSUM ofera informatii mai detaliate decat diagrama XR, cea dintai
oferind practic o imagine mai adanca în ceea ce priveste imprastierea masuratorilor
între limitele de control și de o parte și alta a mediei.
9) Dezvoltarea unei metodologii cu privire la implementarea controlului statistic în
procesele mecanice.
10) Dezvolatrea unei fise de reactie în caz de aparitie a unei anomalii pe diagrama de
control statistic al procesului.
11) Realizarea unei comparatii între idnicii de capabilitate Cpk-Cp și indicii de
performanta Ppk-Pp, de unde rezulta insemnatatea fiecarui indice în parte și cum
anume trebuie interpretat.
62
7.2 Direcţii viitoare de cercetare
Cercetările efectuate reprezintă doar un mic pas în dezvoltarea unor aplicații ale
controlului statistic, în domeniul proceselor mecanice. O dezvoltare viitoare a cercetărilor
poate urmări următoarele direcții:
1.Realizarea unui program care poate monitoriza în timp real tendintele procesului și care
poate tine evidenta tuturor interventiilor asupra proceselor pentru a se putea descoperi mai
ușor cauzele care au dus la deviatii ale acestora.
2.Imbunatatirea metodei de implmentare a controlului statistic pentru a putea fi aplicata în
cazul mai multor procese de producție complexe.
3. Imbunatatirea fișei de utilizare a controlului statistic, unde se pot evidentia mai multe
grafice ale anomaliilor pentru o mai buna reactie în timp asupra proceselor.
3. Dezvoltarea unor noi fise de control statistic care să poate deservi cat mai bine un proces
mecanic și care să ajute la imbunatatirea continua a acestuia.
4.Dezvolatrea unei metodologii de selectare a diagramei de control potrivita fiecarui proces
în parte.
63
Bibliografie
1. Amaritei (Bogdan), D., Dumitras, C.G., Some aspects regarding the
implementation of statistical process control plan, Buletinul Institutului Politehnic Iasi,
Tomul LIX(LXIII)-Fasc 2013.
2. Amaritei (Bogdan), D., Gherghel, N., Contribution on the aplications of statistical
control în grinding processes, Modtech Internatinal Conference, Modern Technologies,
Quality and Inovation, Sinaia 24-26 mai, 2012.
3. Amaritei (Bogdan), D., Diagrama de control statistic și teoria
ipotezelor.Argumente pro și contra, Editura Politehnium, Iasi, ISBN:978-973-621-408-
0.2013
4. Amaritei (Bogdan), D.,Statistical analysis of a nozzle hydrodinamical cleaning
process, Nonconventional Technologies Review, Romania, 2012.
22. Bong-Jin, Y., Kwan-Woo, K., A Bibliography of the Literature on Process
Capability Indices: 2000-2009, Quality and reliability Engineering International, iulie, pg. 36-
39, 2010.
23. Borror, C, Process Capabilitz and measurement szstem analysis, Encyclopedia of
Statistics în Quality and Realiability, eds. Rugeri, F., Kenett, R., Faltin, FW, Wiley, new,
York, pg. 83-85, 2008.
24. Bothe DR., Measuring Process Capability, McGraw-Hill:New York, 1997.
25. Box, G., E., Kramer, T., Statistical Process Monitoring and Feedback Adjustment- A
Decision, Technometrics 34, pg. 251-267, 1992.
26. Box, G., E., Quality improvment: the new industrial revolution, 1993.
27. Bradley, A., Beabout, Captain, USAF, Statistical process control: an application în
aircraft maintenance management, Thesis, Department of the airforce air university, Air
Force Institute of Technology, Wright-Patterson Air Force Base, Ohio, pg. 77-79 2003.
28. Brassard, M., Ritter., D., The Memory Jogger II – A pocket guide of tools for
continuous improvment and effective planning, USA, pg. 16-58, 1994.
29. Bulearcă, M., Managementul asigurării calităţii, suport de curs, Editura Universităţii
Ecologice, Bucureşti, pg. 23-31, 2009.
30. Bulgaru, M., Controlul statistic al proceselor și produselor, Universitatea Tehnica
Cluj-Napoca, Facultatea Constructii de masini, pg. 18-36.
59. Gherghel, N., Ingineria calităţii. Aplicaţii de sinteză şi teste, Editura Cermi, Iaşi,
ISBN 978-973-667-228-6, pg. 16-38, 2006.
60. Gisvold, S., E., How do we know that we are doing a good job - Can we measure the
quality of our work?, Journal Best Practice & Research Clinical Anaesthesiology, vol. 25, pg.
109-122, 2011.
64
61. Giurma, A., cercetări privind variabilitatea caracteristicilor de calitate generate de
procese stabile din punct de vedere statistic, specifice constructiei de masini, Teza de
doctorat, pg. 44-87, 2006.
62. Gresoi, S. G., Conducerea şi gestiunea calităţii produselor. Teză de doctorat,
îndrumător ştiinţific Prof. Univ. Dr. Tudor Baron, Academia de Studii Economice, Facultatea
de Cibernetică, Statistică şi Informatică Economică, specializarea Statistică Economică, pg.
18-58, anul 2005.
72. Isaic-Maniu, A., Vofa, G.,V., Manualul calității, Editura Economica, Bucuresti, pg.
35-47, 1997.
73. Ishikawa, K., Ikuro, K., et al, Controlul de calitate. Curs pentru maiştrii şi şefi de
echipă, Editura Tehnică, Bucureşti, pg. 11-31, 1973.
74. Janakiram, M., Keats, J., B., Combining SPC and EPC în a hybrid industry, Journal
of Quality Technology, vol. 30, pg. 189-200, 1998.
75. Jin Zum, B., Kim, K-W., A Bibliography on the literature on Process Capability
Indices, Qualitz and Reliabilitz Engineering International, pg. 112-114, 2010.
76. Johannesmeyer, M., & Seborg, D., E., Abnormal situation analysis using pattern
recognition techniques and historical data, AIChE Annual Meeting, Dallas, TX, nr. 5, Oct. -
31 nov, pg. 71-73, 2005.
77. Juran, J., M., Grujna, F., M., Calitatea produselor, Editura Tehnică, Bucuresti, pg.
38-45, 1973.
78. Juran, J., M., Planificarea calităţii, Editura Teora, Bucureşti, pg.19, 2000.
79. Juran, J.M., Quality control handbook, Ediţia a V-a, Editura McGraw-Hill, New
York, ISBN 0-07-034003-X, pg. 44-56, 1999.
101. Militaru, E., Khassaweneh N., Unele aspecte ale modelarii statistice în analiza
capabilității și a fiabilității proceselor tehnologice, Analele Universității „Constantin
Brâncusi”, Seria Inginerie, nr4/2011.
102. Mitu, Ş., Neagu, M., Frumuşanu, G.., Benchmarking, Editura Fundaţiei Universitare
„Dunărea de Jos”, Galaţi, ISBN 973-996667-5-6, 2000.
103. Montgomery, D., C., Introduction to Statistical quality control, 5th edition, John
Wiley and Sons Inc, 2005.
104. Montgomery, D., Runger, G., Applied statistics and probability for engineers, Third
Edition, Editura John Wiley &Sons, New York, ISBN 0-471-20454-4, 2002.
115. Oakland, J (2002) Statistical Process Control ISBN 0-7506-5766-9.
116. Oakland, J. S., Statistical process control, Editura Butterworth Heinemann, Oxford,
ISBN 0-7506-5766-9, 2003.
117. Oakland, J.S., Total Quality Management. Text with cases, 3rd edition, Editura
Butterworth Heinemann, Amsterdam, ISBN 0-7056-5740, 2003.
163. Tarău, I., Gheghel, N., Gramescu, T., Teti, R., Evaluarea și controlul calității, Iasi,
Junimea, pg. 41-60, 1998.
65
184. Wheeler, D J & Chambers, D., S., Understanding Statistical Process Control ISBN
0-945320-13-2, 1992.
185. Wheeler, D., J., Normality and the Process-Behaviour Chart ISBN 0-945320-56-6,
2000.
186. Wheeler, D.J., Shewhart, Deming and Six Sigma, prezentat în cadrul „W. Edwards
Deming 2007 Fall Conference”, consultat în data de 18.08.2010, la
http://www.spcpress.com/pdf/DJW187.pdf.
187. Wheeler, Donald J., Understanding Variation: The Key to Managing Chaos -
188. Wiener, U., Managementul calităţii, modul de curs, consultat în data de 20.08.2012,
la http://www.scienceconsult.ro/CD/consult/Module/M08-Calit.htm.
189. Wise, Stephen A. & Fair, Douglas, C., Innovative Control Charting: Practical SPC
Solutions for Today's Manufacturing Environment, ASQ Quality Press. ISBN 0-87389-385-9,
1998.
197. *** "Economic control of quality of manufactured product" în Grattan-Guinness, I.,
ed., Landmark Writings în Western Mathematics, Elsevier: 926-35, 2005.
198. *** AIAG – Quality System Requirements Reference Manual – Southfield, MI,
USA, 1995.
199. *** History of quality, consultat în data de 15.05.2012, la
http://www.bpir.com/total-quality-management-hiytory-of-tqm-and-business-excellence-
bpir.com.html.
200. *** Quality assurance, consultat în data de 27.08.2012, la:
http://en.wikipedia.org/wiki/Quality_assurance.
201. *** Sistem de asigurare a calităţii producţiei, produselor şi serviciilor. Prezentare
generală, Editat de Oficiul de informare pentru industria construcţiilor de maşini, Ploieşti,
1992.