|
2. Верхнюю границу доверительного интервала в случае, если целью статистического управления сложным процессом является минимизация исследуемого ПК. 3. Границу доверительного интервала, максимально отстоящую от номинального значения в случае, если целью статистического управления сложным процессом является приведение I1K к номинальному значению. 4. Верхнюю границу доверительного интервала для значений дисперсии. В таблице 2.2.4 приведены соответствующие преобразования (II.8) после соответствующего упрощения. Таблица 2.2.4. Истинные значения для параметров сложного процесса после упрощения № Исследуемый параметр Цель статистического управления сложным процессом Истинное значение после упрощения I Математическое ожидание Максимизация ПК 1 g 1! ч* 2 Математическое ожидание Минимизация ПК Л/, = (мх + 4 3 Математическое ожидание Заданное значение ПК Мх = ma\-u0 (д£ е) 4 Дисперсия Снижение разброса значений ПК Основной целью этого элемента методики статистического управления сложными процессами является идентификация ключевых показателей качества подпроцессов, улучшение которых позволит совместить математические ожидания распределений показателей качества выходов сложного процесса с их номинальными значениями и одновременно существенно уменьшить вариацию ПК выходов сложного процесса. Эта цель достигается с помощью алгоритма, изображенного на рисунке 2.2.3. Первым этапом является выделение, группы ПК распределение, которой оказывает наибольшее влияние на параметры распределения (на математическое ожидание или дисперсию), исследуемого ПК выхода сложного процесса. 135 |
65 2. Верхнюю границу доверительного интервала в случае, если целью статистического управления сложным технологическим процессом является минимизация исследуемого ПК. 3. Границу доверительного интервала, максимально отстоящую от номинального значения в случае, если целью статистического управления сложным технологическим процессом является приведение ПК к номинальному значению. 4. Верхнюю границу доверительного интервала для значений дисперсии. В таблице 2.4 приведены соответствующие преобразования (II.8) после соответствующего упрощения. Таблица 2.4. Истинные значения для параметров сложного технологического процесса после упрощения № Исследуемый параметр Цель статистического управления сложным технологическим процессом Истинное значение после упрощения 1 Математическое ожидание Максимизация ПК 2 Математическое ожидание Минимизация ПК Мх = (Мх + е), 3 Математическо е ожидание Заданное значение ПК Мх = тахр0 (Мх ± е) 4 Дисперсия Снижение разброса значений ПК Dx = (Л + е) 2.3.4 Оценка взаимного влияния показателей качества и определение ключевого показателя качества Основной целью этого, элемента методики статистического управления сложными технологическими процессами является идентификация ключевых показателей качества подпроцессов, улучшение которых позволит совместить математические ожидания распределений показателей качества выходов сложного технологического процесса с их номинальными значениями и одновременно существенно уменьшить вариацию ПК выходов сложного 66 технологического процесса. Эта цель достигается с помощью алгоритма, изображенного на рисунке 2.4. Первым этапом является выделение, группы ПК распределение, которой оказывает наибольшее влияние на параметры распределения (на математическое ожидание или дисперсию), исследуемого ПК выхода сложного технологического процесса. Рисунок 2.4. Схема установления зависимости между ПК и определения ключевого показателя качества В качестве критерия выбора подгруппы ПК, оказывающей наибольшее влияние, предложено1 отношение среднего квадратического отклонения (или математического ожидания) и коэффициента регрессии i-ro ПК подпроцесса к стандартному квадратическому отклонения (или математическому ожиданию) ПК сложного технологического процесса. В дальнейшем данное отношение будет называться коэффициента вклада ПК. Данный коэффициент, рассчитывающийся для математического ожидания и дисперсии как: Mxiai + bi ------*100%; (П.12) В зависимости от исследуемого свойства распределения ПК. |