Controlul Statistic al Produselor si Proceselor

Ingineria CalitatiiIngineria CalitatiiConfConf.Dr..Dr.IngIng. Marius BULGARU. Marius BULGARU

Controlul Statistic al Produselor si Proceselor

Controlul Statistic alProduselor si Proceselor

Conf.dr.ing. Marius BulgaruUniversitatea Tehnica din Cluj-Napoca

Catedra Tehnologia Constructiilor de Masini



Ce este Controlul Statistic?

De ce se face Control Statistic?

Cum se face Controlul Statistic?

Cind se face si cind nu se face?

Ce este capabilitatea unui proces

Tipuri de cartele

Calculul limitelor de avertizare si interventie

Avatajele controlului statistic

Integrarea SPC in CAQ



SPC comparativ

Reglare

Fabricare

Măsurare



Concepţiaprodusului

Concepţiafabricaţiei

Planificarepreliminară

Dezvoltare/Proiectare

Planificareaproducţiei

Seriazero

Producţiede serie

Quality Function DeploimentVerificarea proiectării-Design Review

Proiectarea experimentelorAnaliza arborelui erorilor

Proces FMEAProiectarea experimentelor

SPCPoka-Yoke

Locul SPC între metodele managementului calităţii



PROCES

MARIMI PERTURBATOARE

INPUT

Calitateainiţială la

intrarea inproces

OUTPUT

Caracteristicaprodusului

sau aprocesului

Parametrii deproces

Desfăşurareparţială



TendinteCalitatea medie

Executie?

Ciclul controlului SPC



Factori de influenţare accidentală şifactori de influenţare sistematică

♦ Factori de influenţare accidentală(aleatoare):

•numeroase cauze minore•pot să apară din nou - în cazul în care nu se iau măsuri •este posibil să nu apară cu regularitate•influenţe care nu pot fi prevăzute

♦ Factori de influenţare sistematică:

•una sau puţine cauze importante•parametrii distribuţiei sunt stabili•influenţe previzibile prin teoremele de probabilitatecauze prezente continuu - în cazul în care nu se iau măsuri



1. Fabricarea produselor materiale

- piese pentru maşini;- produse chimice;- produse de turnătorie;- piese din materiale plastice;- subansamble electrice;- medicamente;- ambalaje;

3. Supravegherea caracteristicilor proceselor

- dimensiunile particulelor;- valoarea pH;- concentraţia;- gradul de puritate;

2. Supravegerea produselor si serviciilor

- software;- servicii bancare;- servicii telefonice;- servicii expediţionale.



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 decit pe standul de verificare finală;♦ supravegherea procesului de fabricaţie şi garantarea că etapele următoare ale procesului nu vor conţine nici o piesă defectă din punct de vedere al dimensiunilor iniţiale de intrare (procesul următor este considerat clientul beneficiar al procesului anterior);♦ detectarea şi eliminarea mărimilor perturbatoare ale unui proces atât în ceea ce priveşte amplitudinea acestora cât şi în ceea ce priveşte optimizarea parametrilor care influenţează procesul, cum sunt de exemplu materialul şi toleranţele piesei, specificaţiile referitoare la maşini, reglarea sculei sau specificaţiile referitoare la mijloacele de verificare;♦ identificarea timpurie 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



Planificarea calitatii: Nivelul deplanificareIndicii preliminare:-caracteristici de verificare pentruverificarea SPC-numarul de unitati continute in probade sondaj-tipul cartelei de control pentruverificare aSPC-evaluare

Indicii preliminare pentru procesul de fabricare

Corectarea calitatii:Nivelul administrativRapoarte de verificare:cartele de controlPrognoze pe termenlung:-frecventa interventiilor-capacitateaperformanta medie aprocesului

Verificareacalitatii:Nivelul operativ-determinare valorilor demasurare-documentatia cu datelede verificare-documentatia dedesfasurare a procesului-controlul procesului

Propuneri pentru modificari

Nivele de utilizare a Controlului Statistic



Modelul matematic1. Colectivul de baza

- totalitatea unitatilor luate in considerare- cazul ideal: cantitate infinita- limita impusa de practica: exemplu,

lotul livrat

2. Proba de sondaj- una sau mai multe unitati dintr-un

colectiv de baza- scopul probelor de sondaj: dobandirea

unor cunostinte asupra colectivului debaza necunoscut

concluzie indirecta

concluzie directa

domeniul de incredere

domeniul de dispersie accidentala

Parametriicolectivului

de baza

Indiceleprobei de

sondaj

domeniul de incredere X%

domeniul de dispersieaccidentala X%

- domeniul care acopera cu o probabilitate de X% valoareareala dar necunoscuta a unui parametru

- domeniul in care valoarea probei de sondaj se estimeaza saapara cu o probabilitate de X%



Etapele necesare pentru introducerea controlului statistic

Planificarea verificărilor probelor de sondaj (caracteristici,frecvenţă, evaluare, ...)

Prelevarea unei probe dintr-un colectiv de bază necunoscut

Verificarea fiecărei probe

Evaluarea statistică a datelor determinate (prin verificare)

Deducerea unor aprecieri cu privire la colectivul de bază



produs

Masuri in cadrul

proces

UTG OTG

Informatii referitoare la calitate

Parametriide proces

Caracteristici aleprocesului

Muncitor Masina Material Metoda Mediu

MuncitorMasinaMaterialMetodaMediu

Modelul de proces şi factorii de influenţare



Conditiile pentru introducerea controlului statistic

♦Procesul este controlabil;♦Procesul este performant;♦Procesul se află sub control statistic;♦Se cunosc caracteristicile produsului;♦Se cunoaşte forma distribuţiei;♦Mijloacele de măsurare sunt performante;♦Angajaţii sunt instruiţi şi motivaţi;



12

34

5

12

34

5

Controlabil Performant

Exemple referitoare la capacitatea unui proces de-a fi controlabil

Un proces este considerat controlabil atunci canddistributia caracteristicilor procesului (parametriidistributiei acestor caracteristici) se mentine practicnemodificata, respectiv se modifica numai in limitecunoscute

Un proces este considerat performant daca estecapabil sa furnizeze unitati care indeplinesc cerintelede calitate, mai precis, daca numarul rebuturilorrezultate din proces este practic aproape nul

Procesul esteperformant şi seafla sub control

Procesul este subcontrol, dar nu

este performant

Procesul esteperformant dar nuse afla sub control

Procesul nu esteperformant şi nu

se afla sub control

Tu Tu Tu TuT0 T0 T0 T0A B C D

Capacitatea proceselor de-a fi controlabile şi performante



Tipuri de caracteristici

CARACTERISTICI

Cantitative Calitative

Continue Discrete Ordinale Nominale

• temperatura băii de lipire, în K• masa de umplere a unui ambalaj, în g• diametrul unei piese aflate în mişcare de rotaţie, în mm• fiabilitatea unui bec cu incandescenţă, în h

• numărul valorilor de măsurare aflate domeniul de toleranţă• numărul pieselor din lot care prezintă defecte• numărul erorilor de tipar de pe fiecare pagină a unei cărţi

• temperatura: - rece - călduţ

- cald- fierbinte

• calificative şcolare: - "foarte bine" - "bine" - "satisfăcător"

• culoarea figurinelor de jucărie:

- albastru- galben- roşu

• fixarea preţului de cost:

- 666- 689- 693



0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

( ) ( ) xnx ppxn

xg −−⎟⎟⎠

⎞⎜⎜⎝

⎛= 1 n=numarul unitatilor continute in proba de sondaj

x=numarul unitatilor defecte din proba de sondajp=procentul de unitati defecte din colectivul de baza

Distributia binomiala

Exemple:- numarul bilelor albastre din urma- numarul unitatilor defecte din marfa livrata

g(x)=probabilitatea ca numarul unitatilordefecte in marfa livrata sa fie exact x

n=100p=0.04



0

5

10

15

20

25

30

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

( ) npex

xgx

== − µµ µ

!n=numarul unitatilor continute in proba de sondajx=numarul erorilor in proba de sondajp=numarul mediu de erori pe unitateµ=numarul mediu de erori in proba de sondaj(parametru al colectivului de baza)

Distributia Poisson

Exemple:- numarul erorilor pe 10m2 de folie- numarul gaurilor de noduri pe scandura- numarulcorpurilor straine aflate in 1 litru lichid

g(x)=probabilitatea ca numarulerorilor sa fie exact x

µ =pn=2

Posibilitati de solutionare:-utilizarea tabelului-utilizarea formulei

-utilizarea nomogramei Thorndike -aproximari prin NV (Normalverteilung-distributie normala) atunci cand µ=pn>10



( )2

21

21 ⎟

⎠⎞

⎜⎝⎛ −

= σµ

πσ

x

exgµ=valoarea medie= lungimea procesuluiσ=abaterea standard= dispersia procesului

Distributia normala

Exemple:- lungimi- densiuni- masa- diametrul

Posibilitati de solutionare:-utilizarea tabelului cu variabila standardizata u-utilizarea formulei

µ-σ µ+σµ

g(x)

x



Cm, Cmk Capacităţile performante ale maşiniiCp, CpK Capacităţile performante ale procesului

Capacităţile performante ale maşinii Capacităţile performante ale procesului

S6T

S6LITLST

Cm =−

=S6

TS6

LITLSTC p =

−=

S3XLST

Cms−

=S3LITX

Cmi−

=S3

XLSTC ps

−=

S3XLST

C pi−

=

)C,Cmin(C mimsmk = )C,Cmin(C pipspk =

Cm, Cp > 1,33 Procesul este performant din punct de vedere calitativ1,00 = Cm, Cp =1,33 Procesul poate deveni performant în anumite condiţii,

Supraveghere atentăCm, Cp < 1,00 Procesul nu este performant

Calculul capabilităţii proceselor şi maşinilor

1,33 2,5



Calculul capabilităţii proceselor şi maşinilorCapacităţile performante ale procesului

Capacităţile performante ale procesului

1,33 2,5

Cp

SReducerea dispersiei





Pregatirea examinarii

Efectuarea examinarii: determinarea factorilor demasurare şi inregistrarea datelor trecute in cartelele x Se determina influentele

sistematice de dispersieProcesul se mentine sub control?

Se evalueaza S,R,Cp, Cpk

Conditie: este adevarata relatia Cpk=0

Conditie: este adevarata relatiaCpk>=1,33?

Conditie: este adevarata relatiaCp>=1,33?

Conditie: este adevarata relatiaCpk>=1?

Conditie: este adevarata relatiaCpk>=1,33

Conditie: este adevarata relatiaCpk>=1?

Procesul esteperformant

Procesul nueste performant

Procesul esteperformant

Procesul nueste performant

Se supravegheaza procesul in continuare; Se realizează o centrare mai buna a pieselor

da nu

nu nu

nu

nunu

da

da

da

da

Procesul poate fi performant

da

nu

Scema logică de evaluare a capabilităţii



Conditie:Procesul se

afla subcontrol

statistic ?

Examinarea capacitatilorperformante pe termen scurt

Examinari alecapacitatilorperformanteale masinii

Calculareaindicilor

caracteristicide

performantaCm, Cmp

Conditie:Cm, Cmp >1,33

(FORD:Pp, Ppk>1,67)?

Aplicareaunor masuri

corective

Control100%

Controlul statistic alprocesului

Determinarea influentelorsistematiceşi eliminarea

lor

Calcularea indicilorcaracteristici de

performanta Cm, Cmp

Conditie:Cm, Cmp

>1 (DQG)?>1,33(FORD)?

Reglarea şianaliza procesului

Examinarea capacitatilorperformante pe termen lung

Examinari aleprocesului

Determinareainfluentelor

sistematice şieliminarea lor

Conditie:Procesul

se afla subcontrol

statistic ?

Calculareaindicilor

caracteristici deperformanta

Cm, Cmp

Conditie:Cm, Cmp

>1 (DQG)?>1,33(FORD)?

Control100%

Aplicareaunor masuricorectoare

Reglarea şianaliza

procesului

da da

da

da

nu nu

nu

nu

nu

Examinarea capabilităţii proceselor pe termene





Caracteristicade calitate

Caracteristicade calitate

Numarul probei de sondaj(identificareamomentului prelevare a probei)

Numarul probei de sondaj(identificareamomentului prelevare a probei)

Cartela de controlul calitatii, cuindicarea limitelor de avertizare

şi a limitelor de interventie

Cartela de controlul calitatii, cuindicarea limitelor de avertizare

şi a limitelor de toleranta

Structura generală a cartelelor de control a calităţii



Utilizarea cartelelor de controlCorect completate, cartelele de controlul calităţii pot fi utilizate:

• de către angajaţi, pentru controlul continuu al procesului• pentru optimizarea procesului, astfel încât producţia să fie constantă şi previzibilă atât din punctul de vedere al calităţii cât şi al costurilor• pentru atingerea următoarelor scopuri:

reducerea dispersiei produselor-reducerea costurilor-creşterea capacităţii efective

• ca limbaj comun de apreciere a calităţii bunurilor rezultate din proces• pentru a diferenţia dispersia accidentală de dispersia sistematică, cu scopul orientării conducerii întreprinderii în luarea măsurilor ulterioare



Principiile care trebuie respectate de către inspectorii calitatii:

♦ Înregistrările se vor efectua cu regularitate, conform planului de

verificare;

♦ Se vor nota valorile iniţiale, pentru a permite verificarea calculelor;

♦ Completarea se va efectua cu exactitate, pentru evitarea erorilor;

♦ Se vor uni punctele de pe cartela de control;

♦ Pentru a permite identificarea cauzelor erorilor, în fişa de însoţire a

procesului trebuie înregistrate toate modificările şi influenţele asupra

procesului;



Tipuri de cartele de controlul calităţii

∆µ∆µ

µideal

K σ K σ99%

95%

LII LIS

Cartele Sheward Cartele de control pentru receptie

Procesul se menţine sub control în poziţia sa nominalăSe identifica abaterilor ∆µSe intervine în momentul depăşirii limitei de 99 % din domeniul de dispersie accidentală.

Se utilizează în cazul în care limitele de toleranţă(UTG, OTG) sunt prestabilite, iar procesul are o înaltă precizieSe admite o deplasare naturală a procesului faţă de poziţia nominală.Se intervine în momentul în care se depăşeşte valoarea prestabilită pentru procentul de piese cu erori



Tipuri de cartele de controlul calităţii

∆µ∆µ

µideal

K σ K σ99%

95%

LII LIS

Cartele Sheward Cartele de control pentru receptie

Caracteristici de calitate atributive Caracteristici de calitate variabileNumărul/

Procentul deunităţi cu erori

Numărul de eroripe proba de

sondaj

Supraveghereapoziţiei

procesului

Supraveghereadispersieiprocesului

Numărul de unităţi din proba desondaj

Const Variabil Const Variabilnp p C u M[x] ME D[x] A



n = numărul unităţilor conţinute în proba de sondajm = numărul probelor de sondajp = pi/n = procentul de piese defecte în proba de sondaj (procentul de erori)np = numărul unităţilor defecte în proba de sondajc = numărul erorilor dintr-o probă de sondaju = numărul mediu de erori pe unitatea de explorare dintr-o probă de sondajMe= valoarea mediană (mijlocie) aflată la mijlocul unui şir de valori ordonat crescător şi format din valorile unei probe de sondaj

- valoarea medie a n valori individuale (măsurători)

- valoarea medie a m valori medii ale probelor de sondaj

- abaterea standard a unei probe de sondaj care conţine n unităţi

A= xmax-xmin. - anvergura (deschiderea, întinderea) unei probe de sondaj (R = range)

- valoare estimativă pentru abaterea standard a colectivului de bază, determinată din abaterea standard medie a fiecărei probe de sondaj ce conţine n unităţi

- valoare estimativă pentru abaterea standard a colectivului de bază, determinată din anvergurile medii ale fiecărei probe de sondaj ce conţine n unităţi

Parametrii cartelor de controlul calităţii

nxxxx n+++

=K21

mxxxx m+++

=K21

( )21

1 ∑ −−

= xxn

s i

s=^σ

R=^σ



Obiect Caracteristica Frecventa deverificare

Cartela-np

DataTimpul

Vol. esantionnp

n=nr. De unitati continute in proba desondajm=nr. Probelor de sondajp1=procentul de erori in proba de sondajnp=numarul mediu de unitati cu defecte

( )

221

2

1

nppp

pn

ppnzpnLIILIS

n+++=

−±=

L

αPremise:

- se mentine constantnumarul unitatilor

continute in proba desondaj

1. Cartela-np

Numărul unităţilor cu defecte la menţinerea constantă a numărului de unităţi din proba de sondaj.




Cartela-p

DataTimpul

Vol. esantionNr. neconformitati

n1=nr. de unitati continute in proba de sondajp1=procentul de erori in proba de sondajp=procentul mediu de erori

( )

n

n

nnnppp

pn

nppzp

LIILIS

++++++

=

−±=

L

L

21

21

2

1α

Procent rebut

2. Cartela-p

Procentul de unităţi cu defecte din cantitatea totală




Cartela-c

DataTimpul

Vol. esantion

c=numarul de erori intr-o proba desondaj, la mentinerea constanta anumărului de unitati din probaci=numarul de erori in proba de sondajm=numarul probelor de sondaj

czcLIILIS

2α±=

Procent rebutPremise:

-se mentine constantnumarul de unitati

continute in proba desondaj

3. Cartela-c

Numărul de erori dintr-o probă de sondaj, la menţinerea constantă a numărului de unităţi din probă




Cartela-u

DataTimpul

Vol. esantion

ni=numarul de unitati continute in proba de sondaj ici=numarul de erori in proba de sondaj In=numarul mediu de unitati continute in proba desondajm=numarul probelor de sondaj

ncu

nnnuuu

u

nuzu

LIILIS

n

n

=

++++++

=

±=

L

L

21

21

2α

ciui

4. Cartela-u

Numărul de erori dintr-o probă de sondaj, se urmăreşte procentul de erori pe unitate


Controlul Statistic al Produselor si Proceselor Aplicaţia 5.1 Datele din tabelul de mai jos reprezintă neconformităţile pentru k=50

eşantioane de volum constant n=200 buc. Pentru completarea cartelei X şi a

cartelei np se pune problema determinarea limitelor de atenţionare şi intervenţie:

kI XI kI XI kI Xi kI Xi ki Xi1 10 11 8 21 6 31 12 41 72 11 12 7 22 13 32 9 42 93 7 13 9 23 13 33 13 43 54 6 14 9 24 4 34 10 44 95 6 15 12 25 10 35 10 45 106 9 16 9 26 10 36 7 46 97 9 17 4 27 10 37 8 47 98 9 18 7 28 10 38 6 48 99 4 19 10 29 9 39 7 49 12

10 3 20 10 30 10 40 4 50 9- Media numărului de neconformităţi şi a procentului de rebut este:

%33,4200

6,8nXp6,8

k

XX

k

1ii

====∑

= =

Cu ajutorul repartiţiei binomiale se determină:

P=4,33%, n=200, α=1/% (risc bilateral simetric) ⇒LIS=17; LII=2.

P=4,33%, n=200, α=5/% (risc bilateral simetric) ⇒LAS=15; LAI=3.

Limitele de intervenţie şi de atenţionare pentru cartele np se calculează cu relaţiile

(6.3)

004,3316,14)0433,01(0433,0*200*965,10433,0*200

LAILAS

248,1072,16)0433,01(0433,0*200*575,20433,0*200

LIILIS

=−±=

=−±=



LIS

LII

LAS

LAIM[x] sau ME

Obiectul Caracteristica Specificatia Frecventa de verificare

Momentul intimp

Ora; DataCriterii de apreciere la "cartela semafor":- domeniul cuprins intre lim itele de avertizare:

verde- domeniul cuprins intre LAS şi LAI (sus şi

jos): galben- domeniul din afara LII (sus ş i jos): rosu

Completarea cartelei:- stabilirea limitelor caracteristicii- calcularea valorii medii a probei de

sondaj- inregistrarea in CC

Avantaj: m anipulare sim pla; Dezavantaj: reactie lenta la m odificari;Recomandare: se va utiliza la introducerea m etodei SPC

Cartelele de control pentru caracteristici variabile1. Cartela de control preliminar (pre-control),



Obiect Caracteristica Specificatia Frecventa de verificare

Calcularea:

Completarea: se inregistreaza toate valorile individuale

Avantaj: - este necesara o singura cartela de control -nu necesita calcule (la inregistrare

Dezavantaj: reactie lenta la modificari (sensibilitate redusa)

LISLAS

M=x

LAILII

LIS=µ+EEσ LII=µ-EEσLAS=µ+Ewσ LAI=µ-EwσM=x=µ

2. Cartela pentru controlul valorii x



3. Cartela pentru controlul valorii mediane

ME


Calcularea:

Avantaj: - reactie rapida la modificari

Dezavantaj: -sunt necesare calcule pentru inregistrarea in CC

LISLAS

ME

LAILII

LIS=µ-AEσ ME= µ LII=µ-AEσLAS=µ+Awσ LAI=µ-Awσ

Completarea: -calcularea valorii medii-inregistrarea valorii medii in CC



M[x]


Calcularea:


Dezavantaj: -sunt necesare calcule pentru inregistrarea in CC

LISLAS

M[x]

LAILII

LIS=µ-AEσ M[x]= µ LII=µ-AEσLAS=µ+Awσ LAI=µ-Awσ


4. Cartela pentru controlul valorii medii



LIS=DLLSσ M[x}= d1σ LII=DLIIσLAS=DLASσ R=Xmax-Xmin LAI=DLAIσ


Calcularea:

Dezavantaj: -sunt necesare calcule pentruinregistrarea in CC

LIS

M[x]

LII



LISLIIS

5. Cartela pentru controlul abaterii medii patratice S



LIS

LAS

LAI

LII

Se recomanda:- se acceptă piesele- după intervalul stabilit se extrage proba de sondaj următoare

M

Legenda:LIS-Limită superioarăde intervenţie;LAS-Limită superioarăde atenţionare;M- Linie mijlocieLAI-Limită inferioarăde atenţionare;LII-Limită inferioară deintervenţie;

Interpretare cartelelor de control



LISLAS

M

LSILII


Criteriu: indicele probei de sondaj se află în afara limitelor de averizare

Se recomanda:- se acceptă piesele- atenţie! Probabil exista o eroare sistematică;- următoarea probă de sondaj se extrage imediat sau după un interval de timp scurt



LISLAS

M

LSILII


Criteriu: indicele probei de sondaj se află în afara limitelor de intervenţie

Se recomanda:- se verifică: s-au efectuat corect măsurătorile, calculele, înregistrările?- se intervine în proces;- se modifică / reconfigurează parametrii procesului.



LISLAS

M

LSILII


Criteriu: indicii succesivi ai probelor de sondaj se află de aceaşi parte a valorii mijlocii

Se recomanda:- se intervine în proces- se modifică / reconfigurează parametrii procesului



LISLAS

M

LSILII


Criteriu: indicii succesivi ai probelor au tendinţa monoton crescătoare/descrescătoare

Se recomanda:- se intervine în proces;- se modifică / reconfigurează parametrii procesului.



LISLAS

M

LSILII

Criteriu: mult peste 2/3 din indicii probelor de sondaj sunt situaţi în treimea mijlocie adomeniului (din 25 de probe de sondaj, mai mult de 90%)

Legenda:LIS-Limită superioară deintervenţie;LAS-Limită superioarăde atenţionare;M- Linie mijlocieLAI-Limită inferioară deatenţionare;LII-Limită inferioară deintervenţie;

Cauze posibile:- S-a greşit la calcularea /înregistrarea limitelor de intervenţie sau a indicilor probelor

de sondaj- Datele nu sunt reale (sunt “cosmetizate”)



LISLAS

M

LSILII


Criteriu: mult sub 2/3 din indicii probelor de sondaj sunt situaţi în treimea mijlocie adomeniului (din 25 probe de sondaj mai puţin 40%)

Cauze posibile:- s-a greşit la calcularea /înregistrarea limitelor de intervenţie sau a indicilor probelor

de sondaj;- datele provin din diferite colective de bază, în fiecare probă de sondaj avem numai câteva

componente din acelaşi colectiv de bază;- s-a intervenit la maşină printr-o reglare care nu era necesară



LISLAS

M

LSILII


Criteriu: la intervale de timp aproximativ egale, pe o porţiune de grafic se repetă cuaproximaţie acelaşi “model”

Cauze posibile:- Modificări sistematice ale condiţiilor de mediu, de exemplu modificări de temperatură- Terminarea unui schimb.



LISLAS

M

M2

LSILII


Criteriu: de la un anumit moment în timp, indicii probelor de sondaj sunt amplasaţi de oparte şi de alta a unei alte linii mijlocii (pe grafic M2 noua linie mijlocie)

Cauze posibile:- Modificarea unui parametru al procesului, de exemplu reglarea sau schimbarea

sculei;- Modificări sistematice ale condiţiilor de mediu, de exemplu modificări de temperatură.



- adaptare optimă la sarcina solicitată- asistenţă optimă acordată mijlocului de măsurare- sistem de operare simplu- se poate atinge o performanţă înaltă- independenţa faţă de alte sisteme de calcul- nu există probleme de interfaţă- soluţie avantajoasă din punct de vedere al preţului- în general, operare simplă

Sistem de achizitie a datelor pentru control statistic

Construcţie:

Avantaje:

- schimbul de date necesar pentru prelucrarea ulterioară a informaţiei pe alte sisteme, este posibil în mod limitat- în funcţie de condiţii, adaptare dificilă în cazul în care sarcinile stabilite se modifică prea rapid (necesită o rezolvare specială)

Programul şi datele sunt memorate în calculatorul de proces.Nu este prevăzut o legătură cu alte calculatoare. Dezavantaje:



Controlul statistic SPC asistat de calculator

Date de ieşire / Valorificarea lor

Afişarea valorilor de măsură- static- dinamic

Indici- Cm, Cmk- Cp, Cpk-X - s- R

Distribuţii-histograma-testulde distribuţie- reţeaua de probabilitate

Rapoarte de verificare- protocolul comenzii- protocolul schimbului- raport pt. client

Indicarea rezultatelor- limite de avertizare- limite de interventie - tendinţa (trend)- succesiunea

Cartelele de control- cartela valorii iniţiale- caracteristici variabile

-x /R; x /s- caracteristici atributive

Statistica

- comanda - nr. desen - caracteristică

- timp

Interfeţe

- PPS- CAQ- CAM



Treapta 1: Determinarea automată avalorilor măsurate

Treapta 2: Ciclul de control

Treapta 3: Standiul de dirijare(coordonare)

Treapta 4: Integrarea CAQ

Treptele integrării în sistemul CAQ



Ce este Controlul Statistic?

De ce se face Control Statistic?

Cum se face Controlul Statistic?

Cind se face si cind nu se face?

Ce este capabilitatea unui proces

Tipuri de cartele

Calculul limitelor de avertizare si interventie

Anatajele controlului statistic

Integrarea SPC in CAQ

Date post:	16-Apr-2015
Category:	Documents
Upload:	crocodylian
View:	274 times
Download:	14 times

Controlul Statistic al Produselor si Proceselor

Documents