Формирование региональной концепции управления качеством продукции и услуг. Воронкова О.В. - 14 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Он характеризует пределы изменения варьирующего признака. Среднее абсолютное отклонение
8,0
25
20
==
Σ
−Σ
=
f
fxx
d ч.
Рис. 1.8 Распределение ламп по продолжительности горения
Это средняя мера отклонения каждого значения признака от средней. Среднее квадратическое отклонение
06,112,1
25
28)(
2
===
Σ
−Σ
=σ
f
fxx
ч.
Рассчитаем коэффициенты вариации:
1) по размаху
%; ,766100
6
4
100 ===
x
R
V
R
2) по среднему абсолютному отклонению
%3,13100
6
,80
===
x
d
V
d
;
3) по среднему квадратическому отношению
5,17100
6
,051
100 ==
σ
=
σ
x
V .
С точки зрения качества продукции, коэффициенты вариации должны быть минимальными.
Так как завод интересует не качество контрольных ламп, а всех ламп, возникает вопрос о расчете средней
ошибки выборки
2
5
,051
==
σ
=µ
n
ч
и от числа от отобранных единиц σ, которая зависит от колеблемости признака (n).
Доверительное число t показывает, что расхождение не превышает µt* кратную ему ошибку выборки. С
вероятностью 0,954 можно утверждать, что разность между выборочной и генеральной не превысит двух вели-
чин средней ошибки выборки, т.е. в 954 случаях ошибка репрезентативности не выйдет за ± µ2
;
∆
+
≤
≤
∆
−
xxx
,466,5
≤
≤
x .
Таким образом, с вероятностью 0,954 ожидается, что средняя продолжительность горения будет не мень-
ше, чем 5,6 ч и не больше, чем 6,4 ч. С точки зрения качества продукции необходимо стремиться к уменьшению
этих отклонений.
Обычно при статистическом контроле качества допустимый уровень качества, который определяется ко-
личеством изделий, прошедших контроль и имевших качество ниже минимально приемлемого, колеблется от
0,5 до 1 % изделий. Однако для компаний, которые стремятся выпускать продукцию только высшего качества,
этот уровень может быть недостаточным. Например, "Toyota" стремится свести уровень брака к нулю, имея в
виду, что хотя и выпускаются миллионы автомобилей, но каждый покупатель приобретает лишь один из них.
Поэтому наряду со статистическими методами контроля качества на фирме разработаны простые средства кон-
троля качества всех изготавливаемых деталей (TQM). Статистический контроль качества в первую очередь
применяется в отделениях фирмы, где продукция изготавливается партиями. Например, в лоток высокоскоро-
стного автоматического процесса после обработки поступает 50 или 100 деталей, из которых контроль прохо-
дят только первая и последняя. Если обе детали не имеют дефектов, то все детали считаются хорошими. Одна-
ко если последняя деталь окажется бракованной, то будет найдена и первая дефектная деталь в партии, а весь
брак будет изъят. Для того чтобы ни одна партия не избежала контроля, пресс автоматически отключается по-

Страницы