Статистическое регулирование

Статистическое регулирование технологическо­го процесса — это корректирование значений парамет­ров технологического процесса по результатам выбороч­ного контроля контролируемых параметров, осуществ­ляемое для технологического обеспечения требуемого уровня качества продукции.

Корректировка параметров процесса осуществляется подсистемой управления, называемой статистическим регулированием. Основными объектами в этой подсистеме являются технологические операции и оборудование, а в качестве средств применяются контрольно-измерительные устройства, средства обработки и представления информации, одним из которых являются контрольные карты (КК).

В контрольной карте имеются границы регулирования, регламентирующие алгоритмически и графически допустимые отклонения регулируемой статистической характеристики, которая определяется по результатам анализа выборки.

Во всех методах статистического регулирования и при всех типах КК решается задача статистической проверки гипотез, при котором границы регулирования являются границами интервала принятия H₀ — нулевой гипотезы, согласно которой процесс находится в налаженном состоянии. Выход характеристики за границы регулирования свидетельствует о вероятной разладке процесса. Альтернативой нулевой гипотезе является гипотеза H₁, свидетельствующая о нахождении процесса в разлаженном состоянии.

Задача статистического регулирования технологиче­ского процесса состоит в том, чтобы на основании резуль­татов периодического контроля выборок малого объема приходить к заключению: «процесс налажен» или «про­цесс разлажен».

Выявление разладки технологического процесса ос­новано на результатах периодического контроля малых выборок, осуществляемого по количественному или альтернативному признакам. Для каждого из этих способов контроля используются свои статистические ме­тоды регулирования.

Контроль по количественному признаку заклю­чается в определении с требуемой точностью фактиче­ских значений контролируемого параметра у единиц продукции из выборки.

Фактические значения конт­ролируемого параметра необходимы для последующе­го вычисления статистических характеристик, по ко­торым принимается решение о состоянии технологи­ческого процесса. Такими характеристиками являются выборочное среднее, или медиана и выборочное сред­нее квадратическое отклонение или размах.

Первые две характеристики — характеристики по­ложения, а последние две — характеристики рассеива­ния случайной величины X.

Контроль по альтернативному признаку заклю­чается в определении соответствия контролируемого па­раметра или единицы продукции установленным тре­бованиям. При этом каждое отдельное несоответствие установленным требованиям считается дефектом, а еди­ница продукции, имеющая хотя бы один дефект, счи­тается дефектной.

Каждый из перечисленных способов контроля име­ет свои преимущества и свои недостатки. Преимуще­ство контроля по количественному признаку состоит в том, что он более информативен (по сравнению с конт­ролем по альтернативному признаку) и поэтому требу­ет меньшего объема выборки. Однако такой контроль более дорогой, поскольку для него необходимы такие технические средства контроля, которые позволяют получать фактические значения контролируемого па­раметра.

Преимущество контроля по альтернативному при­знаку заключается в его простоте и относительной де­шевизне, поскольку можно использовать простейшие средства контроля или визуальный контроль. К недо­статкам такого контроля относится его меньшая ин­формативность, что требует значительно большего объ­ема выборки при равных исходных данных.

Случайная величина (показатель качества — масса, диаметр отверстия, вала и пр.) может быть, в частности, непрерывной или дискретной.

Например, диаметр вала представляет собой непрерывную случайную величину, которая теоретически может принимать все значения в интервале, ограниченном допуском, скажем, между 34,5 и 35,5 мм. Непрерывную величину мы получаем при контроле качества продукции по количественному признаку с помощью измерительных средств, позволяющих получить значение контролируемого параметра с большой точностью.

Дискретную величину мы получаем, например, при контроле качества продукции по альтернативному при­знаку, т. е. по признаку годен или не годен. В резуль­тате такого контроля мы подсчитываем число дефект­ных единиц продукции или число дефектов. При этом нас не интересует истинное значение параметра X, до­статочно лишь установить, соответствует ли оно уста­новленному требованию или нет.

Наиболее часто применяемым при решении задач статистического контроля качества распределением непрерывной случайной величины X является нормаль­ное распределение.