- •ОГЛАВЛЕНИЕ
- •Введение
- •1. ПОНЯТИЕ КАЧЕСТВА.
- •МОДЕЛЬ ВСЕОБЩЕГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ
- •1.1. Предмет, актуальность и проблемы качества
- •1.2. ВУК - современная модель качества
- •1.3. Развитие теории ВУК
- •1.3. Цикл Деминга
- •1.4. Общие параметры качества
- •1.4.1 Параметры качества изделий
- •14.2. Параметры качества услуг
- •1.5. Бездефектность изделия
- •1.6. Ценность и стоимость продукта
- •1.7. Пути конкурентной борьбы производителей
- •1.8. Жизненный цикл продукта
- •1.9. Преимущества в конкурентной борьбе
- •1.10. Петля качества
- •2. СТАНДАРТЫ КАЧЕСТВА
- •2.1. Эволюция развития производства
- •2.2. Эволюция в области управления качеством
- •2.3. Эволюция организационной структуры производителя
- •2.4. Эволюция стандартов
- •2.5. Система качества
- •2.6. Стандарты ISO серии 9000
- •2.7. Классификация стандартов ISO серии 9000
- •2.8. Структура базовых стандартов ISO серии 9000
- •2.9. Обеспечение соответствия Системы качества требованиям Стандарта ISO
- •2.10. Документация Системы качества
- •2.11. Сертификация систем качества
- •3. ЭКОНОМИКА КАЧЕСТВА
- •3.1. Общие понятия
- •3.3. Структура затрат на качество
- •4. ОПЫТ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ В РОССИИ
- •5. ПРЕМИИ В ОБЛАСТИ КАЧЕСТВА
- •6. ЗАЩИТА ПРАВ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ
- •6.1. Нормативные документы
- •6.2. Основные положения закона «О защите прав потребителей»
- •7. ТРАДИЦИОННЫЕ ЗАВОДСКИЕ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА
- •8.2. Статистический ряд и его характеристики
- •8.3. Виды производственных функций распределения погрешностей
- •8.4. Семь статистических «инструментов качества»
- •8.4.1. Контрольный листок
- •8.4.2. Гистограмма
- •8.4.3. Диаграмма разброса
- •8.4.4. Стратификация (расслоение данных)
- •8.4.5. Диаграмма Парето
- •8.4.6. Причинно-следственная диаграмма (диаграмма Исикавы)
- •8.4.7. Контрольные карты
- •СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- •УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ РЭС
Контрольный листок для регистрации видов дефектов изо бражен на рис. 13.
Контрольный листок локализации дефектов (см. рис. 14) не обходим для диагноза процесса, поскольку причины дефектов часто можно найти, исследуя место их возникновения.
Контрольный листок причин дефектов (см. рис. 15) позволяет определить, устранению каких причин важно отдавать предпочте ние.
8.4.2. Гистограмма
Для наглядного представления тенденции изменения наблю даемых значений применяют графическое изображение статисти ческого материала. Наиболее распространенными графиками, к которым прибегают при анализе распределения случайной вели чины, являются гистограмма, полигон и кумулятивная кривая.
Гистограмма - инструмент, позволяющий зрительно оце нить закон распределения статистических данных.
Гистограмма обычно строится для интервального изменения значения параметра. Для этого на интервалах, отложенных на оси абсцисс, строят прямоугольники (столбики), высоты которых пропорциональны частотам интервалов. При этом сумма площа дей всех столбиков будет равна единице, что оказывается удобно.
Полигон, как правило, применяют для отображения дискрет ных изменений значений случайной величины, но они могут ис пользоваться и при непрерывных (интервальных) изменениях. В этом случае ординаты, пропорциональные частотам интервалов, восстанавливаются перпендикулярно оси абсцисс в точках, соот ветствующих серединам данных интервалов. Вершины ординат соединяются прямыми линиями. Для замыкания кривой крайние ординаты соединяются с близлежащей серединой интервала, в которой частота равна нулю.
При увеличении числа измерений и уменьшении ширины класса гистограмма и полигон превращаются в так называемую
кривую плотности вероятности, представляющую собой кривую теоретического распределения.
График накопленных частот представляет собой кумулятив ную кривую (кумуляту) Часто ее называют интегральной кривой. Кумулятивная кривая строится как для дискретного, так и для не прерывного изменения значений параметра.
Данные для примера интервального ряда распределения пробив ных напряжений диэлектрических слоев 160 однотипных МОПструктур приведены в табл. 7. На рис. 16 построена гистограмма, на рис. 17 - полигон, а на рис. 18 - кумулятивная кривая по этим данным.
Т а б л и ц а 7
Интервальный ряд распределения пробивных напряжений диэлектрических слоев 160 однотипных МОП-структур
|
Середина |
|
Накопленная |
Относи |
Относительная |
|
Интервал |
Часто |
частота |
тельная |
накопленная |
||
интервала |
частота, |
|||||
(класс) |
та, /и,- |
|
частота, |
|||
(класса) |
|
Хл ’% |
||||
|
|
|
|
Wj, % |
||
176,5...179,4 |
178 |
1 |
1 |
0,6 |
0,6 |
|
179,5...182,4 |
181 |
3 |
4 |
1,9 |
2,5 |
|
182,5... 185,4 |
184 |
5 |
9 |
3,1 |
5,6 |
|
185,5...188,4 |
187 |
21 |
30 |
13,1 |
18,1 |
|
188,5...191,4 |
190 |
16 |
46 |
10,0 |
28,7 |
|
191,5...194,4 |
193 |
29 |
75 |
18,1 |
46,8 |
|
194,5...197,4 |
196 |
31 |
106 |
19,4 |
66,2 |
|
197,5...200,4 |
199 |
21 |
127 |
13,1 |
79,3 |
|
200,5...203,4 |
202 |
18 |
145 |
11,4 |
90,7 |
|
203,5...206,4 |
205 |
9 |
154 |
5,6 |
96,3 |
|
206,5...209,4 |
208 |
5 |
159 |
3,1 |
99,4 |
|
209,5...212,4 |
211 |
1 |
160 |
0,6 |
100 |
Из примера видно преимущество гистограммы при визуаль ной оценке закона распределения случайной величины и распо ложения статистических данных относительно допуска. Если имеется допуск, то на гистограмму наносят верхнюю (Sy) и ниж нюю {Si) его границы в виде линий, перпендикулярных оси абс
цисс, чтобы сравнить распределение параметра качества процесса с этими границами. Для оценки того, насколько кривая функции распределения параметра качества вписывается в допуск, приме няют коэффициент годности.
Еще его называют коэффициент воспроизводимости процес са, СР(С -conformity).
где SUt SL - верхняя и нижняя границы допуска соответственно; s - стандартное отклонение; к - коэффициент, зависящий от типа закона распределения исследуемых данных (для гауссовского за кона распределения к = 6, для закона равной вероятности к = 3,464 и т.д.).
Рис. 16. Гистограмма частот интервального ряда распределения
Рис. 17. Полигон частот ряда распределения
Хо)„ %
Рис. 18. Кумулятивная кривая
Для оперативной количественной оценки того, насколько хо рошо процесс отвечает предъявленным требованиям, применяют следующее правило:
Ср> 1,33 - процесс находится в удовлетворительном состоянии; 1,00 < Ср < 1,33 - процесс оценивается адекватно; Ср < 1,00 - процесс находится в неудовлетворительном со
стоянии.
8.4.3. Диаграмма разброса
Диаграмма разброса - инструмент, позволяющий опреде лить вид и тесноту связи между парами соответствующих пе ременных.
Эти две переменные могут относиться:
1)к характеристике качества и влияющему на нее фактору;
2)двум различным характеристикам качества;
3)двум факторам, влияющим на одну характеристику качества. Для выявления связи между ними и служит диаграмма раз
броса, которую также называют полем корреляции.
На рис. 19 приведен пример положительной корреляции. При увеличении х увеличивается также у. Чем больше разброс точек (рис. 19, б), тем легче (слабее) корреляция. При сильной корреля ции, увеличении тесноты связи (рис. 19, а), зависимость в пределе может стать функциональной.
У
• •
а |
х |
б |
х |
Рис. 19. Положительная корреляция: а - сильная; б - слабая
Рис. 20. Отрицательная корреляция: а - сильная; б - слабая
Пример отрицательной корреляции приведен на рис. 20. С у- величением аргумента х характеристика у уменьшается.
На рис. 21, а показан пример отсутствия корреляции, когда никакой выраженной зависимости между х и у не наблюдается. В этом случае необходимо продолжить поиск факторов, коррели рующих су, исключив из этого поиска фактор х.
Между параметрами х и у возможны также случаи криволи нейной корреляции (рис. 21, б). Если при этом диаграмму разбро са можно разделить на участки, имеющие прямолинейный харак тер, то проводят такое разделение и исследуют каждый участок в отдельности.