|
Когда сформирован состав ПК и построена древовидная диаграмма ПК можно начинать сбор данных о рассматриваемых ПК. 5. Сбор данных о показателях качества процесса СМК и выходов его подпроцессов и их предварительная обработка Сбор данных является предварительным этапом, в процессе которого собирается исходный материал для дальнейшей обработки. Сбор данных производится без внесения искусственных изменений в изучаемые ПК в режиме пассивного эксперимента. Перед сбором данных межфункциональной команде необходимо определить схему и объем выборки. Рекомендуется использовать одну из двух форм выборки: — систематическая выборка, т.е. сбор данных через определенные интервалы (например, проверка каждой десятой партии изделий, проверка каждые два часа и т.д.), при систематической выборке важно удостовериться, что такой способ обеспечивает репрезентативность выборки (например, каждая десятая партия может производиться одним и тем же рабочим); — случайная выборка, т.е. сбор данных на основе сгенерированных случайных чисел. После проверки распределения значений ПК! на статистическую устойчивость необходимо провести расчет математического ожидания и дисперсии для каждого Г1К. 6. Исследование корреляции между показателями качества и ее влияние на выходы сложного технологического процесса На этом этапе межфункциональной команде необходимо выделить ПК выхода подпроцесса имеющий наибольший коэффициент прироста. Прежде всего, следует рассчитать значения коэффициентов вкладов для отдельных подгрупп ПК древовидной диаграммы ПК. Далее необходимо произвести вычисление коэффициента регрессии. В случаях процессов СМК уравнение регрессии не является линейным для 114 |
91 Когда сформирован состав ПК и построена древовидная диаграмма ПК можно начинать сбор данных о рассматриваемых ПК. 3.5 Сбор данных о показателях качества сложного технологического процесса и выходов его подпроцессов и их предварительная обработка Сбор данных является предварительным этапом, в процессе которого собирается исходный материал для дальнейшей обработки. Сбор данных производится без внесения искусственных изменений в изучаемые ПК в режиме пассивного эксперимента [95]. Важно отметить, что сбор данных в рамках этого этапа не затрагивает ПК управляющих воздействий. Для определения ПК управляющего воздействия, являющегося КПК применяют инструменты, описанные в разделе 3.8. Существуют два источника данных: данные, уже имеющиеся у организации, т.е. данные собранные в ходе мониторинга и измерений до применения методики статистического управления сложными технологическими процессами; данные собираемые межфункциональной командой и/или назначенными ответственными лицами. Если у организации уже имеются данные о рассматриваемом ПК межфункциональной команде необходимо проанализировать их на предмет применимости к конкретной ситуации, поскольку эти данные могут быть собраны по другой методике, с другими требованиями по точности и т.д. В случае неприменимости данных следует начать собирать их заново. Перед сбором данных межфункциональной команде необходимо определить схему и объем выборки. Рекомендуется использовать одну из двух форм выборки [63]: 92 систематическая выборка, т.е. сбор данных через определенные интервалы (например, проверка каждой десятой партии изделий, проверка каждые два часа и т.д.), при систематической выборке важно удостовериться, что такой способ обеспечивает репрезентативность выборки (например, каждая десятая партия может производиться одним и тем же рабочим); — случайная выборка, т.е. сбор данных на основе сгенерированных случайных чисел. Минимальный объем выборки (п) рассчитывается исходя из формулы [29,96]: где t значение квантилей распределения Стьюдента, D2 выборочная дисперсия, е — точность оценки (половина ширины доверительного интервала). Последним этапом подготовки к сбору данных является разработка форм регистрации данных. Для этого рекомендуется использовать контрольные листки, которые автоматически проведут стратификацию данных. Можно выделить следующие типы контрольных листков [26,29,63]: — контрольный листок для регистрации качественных данных; — контрольный листок количественных данных; — контрольный листок концентрационной диаграммы. После сбора данных необходимо с помощью (П.6) определить близость распределения значений ПК, полученного эмпирическим путем к теоретическому закону распределения. В случае если эмпирическое распределение не соответствует теоретическому необходимо выяснить причину этого отклонения и принять решение о возможности дальнейшей обработки данных. Иногда в случае отсутствия каких-либо закономерностей в распределении значений ПК целесообразно исключить его из дальнейшего исследования. Если этот ПК оказывает значительное влияние на выходы сложного технологического процесса, то дальнейший расчет коэффициента 94 математического ожидания и дисперсии ПК согласно формулам (П.8,П.9) и с учетом поправок приведенных в Таблице 3.4. х а) Верхняя контрольная граница • / б) • V \ • \ • • Нижняя контрольная граница 0 Верхняя контрольная граница • • • * / ' 1 \ " * \ ' '' * • • / • ♦ • * Y • е Нижняя контрольная граница -----------------------------------------------------—......... ......->■ Верхняя контрольная граница • • « * • \ • ) * х * • Нижняя контрольная граница Рисунок 3.3. Проверка статистической устойчивости распределения значений ПК при помощи контрольных карт: а) ПК статистически устойчивый, б) ПК статистически неустойчивый (выход за контрольные границы), в) ПК статистически неустойчивый (наличие тренда) 3.6 Исследование корреляции между показателями качества и ее влияние на выходы сложного технологического процесса На этом этапе межфункциональной команде необходимо выделить ПК выхода подпроцесса имеющий наибольший коэффициент прироста. Это |