Управление качеством процессов и продукции. Книга 2: Инструменты и методы менеджмента качества процессов в производственной, коммерческой и образовательной сферах. Пономарев С.В - 39 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

39
четырем причинам (факторам) необходимо добавить пятую или шестую,
то получаются, соответственно, мнемонические приемы 5М и 6М.
Примечание: В некоторых зарубежных публикациях, например
в [44], этот же мнемонический прием представляют в виде сочетания
букв PMMMME, образованных от английских слов:
Personnel (персонал, люди)
Machine (машина, оборудование, станки)
Material (материал, сырье, комплектующие)
Method (метод, технология, режим)
Measurement (измерение)
Envirement (окружающая среда).
1.3.2. ПРИМЕНЕНИЕ СТРАТИФИКАЦИИ
СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ
При практическом использовании метода стратификации реко-
мендуется действовать следующим образом [1, 45].
1. Выберите данные, представляющие интерес для изучения.
2. Выберите стратифицирующий фактор и категории (группы),
на которые будут разделяться данные.
3. Произведите группировку данных на основании выбранных
категорий.
4. Оцените результаты группировки по каждой из категорий.
5. Соответствующим образом представьте полученные результаты.
6. Проанализируйте необходимость дополнительного изучения
данных.
7. Спланируйте последующую работу для дополнительного под-
тверждения полученных результатов.
Рассмотрим применение метода стратификации на примере ана-
лиза качества изделий в одном из цехов предприятия. Пусть после
сбора статистических данных была построена гистограмма, отобра-
жающая случайное распределение главного параметра х качества про-
дукции, представленная на рис. 1.5, а. Из этого рисунка видно, что
распределение близко к равномерному, размах R
ц
статистических дан-
ных для этого цеха занимает почти все поле допуска, индекс пригод-
ности процесса Р
р
≈ 1,09 ненамного больше единицы.
В процессе стратификации осуществим группировку (расслаива-
ние) статистических данных по трем сменам, работающим в цехе.
Результаты такой работы представлены на рис. 1.5, б, в, г. Видно, что
распределение статистических данных в каждой из трех смен близко к
нормальному закону распределения, причем, размахи R
1
, R
2
, R
3
(шири-
на основания гистограмм для каждой смены) относительно невелики, а

Страницы