ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 25.10.2024
Просмотров: 49
Скачиваний: 0
Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
ФГБОУ ВПО
«Московский государственный агроинженерный университет
им. В.П. Горячкина»
Инженерно-экономический факультет
Кафедра метрологии, стандартизации и управления качеством
РАСЧЕТНАЯ РАБОТА
ПО ДИСЦИПЛИНЕ «УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ»
Вариант 15
Выполнил: студент гр. 33
Халимов Т.Ю.
Руководитель:
Самордин А.Н.
Москва 2011
Содержание
Введение...........................................................................................................3
Задание №1.Статистическая оценка показателей качества продукции.....4
Задание№2. Применение контрольных карт при статистическом регулировании технологических процессов........................................................8
Задание№3. Разработка структуры документации и плана создания системы менеджмента качества предприятия....................................................12
Заключение....................................................................................................17
Список литературы .....................................................................................18
Введение
Качество продукции является одним из важнейших факторов деятельности любого предприятия. Роль и значение повышения качества продукции для нашей страны на современном этапе социальных и экономических преобразований является актуальной задачей.
В любой стране высокое качество производимой продукции повышает эффективность ее экономики, сокращает сроки внедрения в производство достижений науки и техники, обеспечивает наиболее полное использование природных, производственных и трудовых ресурсов, снижает непроизводственные расходы, повышает конкурентоспособность продукции, расширяет ее экспортные возможности, увеличивает эффективность внешнеторговых операций, повышает авторитет страны на мировой арене.
Высокое качество продукции расширяет возможности потребления созданной продукции, повышает устойчивость денежного обращения, способствует росту жизненного уровня населения, обеспечивает совершенствование производства, улучшение условий труда и быта, охрану окружающей среды и здоровья населения.
В настоящее время роль и важность качества для формирования экономики страны является определяющей, качество - главный показатель оценки продукции, работ и услуг, определяет уровень жизни каждого человека и общества в целом.
Решение проблемы качества - задача стратегическая. Поэтому только разработка четкой политики в этой области и долгосрочная программа мер, объединяющих усилия всех ветвей власти и всех специалистов, может привести к успеху, к подъему реального сектора экономики.
1 Статистическая оценка показателей качества продукции
Фрукты сортируются по размеру на три фракции: мелкую, среднюю и крупную. Оценить аномальность наиболее выделяющегося значения с помощью критерия Ирвина с доверительной вероятностью 0,95 и определить вероятный процент каждой фракции по результатам контроля случайной выборки, если распределение размеров фруктов подчиняется закону нормального распределения и в соответствиями с техническими условиями к мелкой фракции относят фрукты размером мене 5 см, к средней - от 5 до 7 и к крупной - свыше 7.
1. Исходные данные: 5,5; 5,9; 7,2; 4,9; 6,2; 4,9; 3,6; 2,8; 5,4; 5,0 см.
2. Упорядоченный по возрастанию ряд значений случайной величины (размер фруктов): 2,8; 3,6; 4,9; 4,9; 5,0; 5,4; 5,5; 5,9; 6,2; 7,2 см.
Определяем среднее арифметическое значение размеров фруктов
(1.1)
где хi - значение случайной величины (размеров фруктов) в выборке;
n - объем выборки
4. определяем эмпирическое (опытное) среднее квадратическое отклонение размеров фруктов:
(1.2)
Для облегчения расчета s заполняем вспомогательную таблицу (табл. 1.1)
Таблица 1.1 Расчет эмпирического среднего квадратического отклонения
|
хi |
|
( |
|
2,8 |
-2,34 |
5,48 |
|
3,6 |
-1,54 |
2,37 |
|
Продолжение таблицы 1.1 |
||
|
4,9 |
-0,24 |
0,06 |
|
4,9 |
-0,24 |
0,06 |
|
5,0 |
-0,14 |
0,02 |
|
5,4 |
0,26 |
0,07 |
|
5,5 |
0,36 |
0,13 |
|
5,9 |
0,76 |
0,58 |
|
6,2 |
1,06 |
1,12 |
|
7,2 |
2,06 |
4,24 |
|
∑ |
|
14,13 |
)2
Искомое значение эмпирического среднего квадратического отклонения:
5. Производим оценку аномальности наиболее выделяющегося значения случайной величины в выборке с помощью критерия Ирвина. Оцениваемым (подозрительным на аномальность) является наиболее оторванное значение случайной величины в упорядоченной выборке. В даном случае таким значением является х10= 9,6 см.
5.1. Определяем расчетное значение критерия Ирвина:
λр=
(1.3)
где xi+1, xi - оцениваемое и смежное с ним значение случайной величины в выборке.
λр=
5.2.Табличное значение критерия Ирвирна при доверительной вероятности 0,95: λт = 1,5.
5.3. Так как λр=0,8 < λт=1,5, то оцениваемое значение случайной величины х10=7,2 см не является аномальным.
у
Средняя фракция
Мелкая фракция
Крупная фракция
Δх1
Δх2
5
=5,14
7 х
Рисунок 1.1 Схема распределения размеров фруктов
7. Устанавливаем значение интервалов Δх1 и Δх2 от центра группирования до границ фракции:
Δх1 = х - 5 (1.4)
Δх2 = 7 - х (1.5)
Δх1 = 5,14 - 5 = 0,14 см
Δх2 = 7 – 5,14 = 2,86 см
8. Определяем значения аргументов функции Лапласа t1 и t2 :
t1
=
(1.6)
t2
=
(1.7)
где σ - среднее квадратическое отклонение случайной величины. Принимаем σ=s=1,86 см.
t1
=
t2
=
9. По таблице «Значение интеграла вероятности» устанавливаем значение интеграла вероятности Ф(t1), Ф(t2):
Ф(t1) = 0,0438; Ф(t2) = 0,489
10. Определяем вероятностный процент каждой фракции фруктов:
Qмел = [0,5 - Ф(t1)] * 100% (1.8)
Qср = [Ф(t1) + Ф(t2)]*100% (1.9)
Qкруп = [0,5 - Ф(t2)]*100% (1.10)
Вероятностный процент мелкой фракции фруктов:
Qмел = [0,5 - 0,0438]*100 = 45,62%
Вероятностный процент средней фракции фруктов:
Qср = [0,0438 + 0,489)]*100 = 53,28%
Вероятностный процент крупной фракции фруктов:
Qкруп = [0,5 - 0,489]*100 = 1,1%
2 Применение контрольных карт при статистическом регулировании технологических процессов
Для разработки статистического управления технологическим процессом вспашки плугом с целью обеспечения установленной глубины обработки почвы в соответствии с техническими условиями 20±2 см проводилось 6 измерений глубины вспашки и получены 15 мгновенных выборок установленного объема. Построить х - R карту анализа и статистического управления технологическим процессом вспашки плугом.
1. Исходные данные представлены в табл. 2.1
Таблица 2.1 Исходные данные для построения контрольной карты
|
Номер выборки |
|||||||||||||||
|
Значение глубины вспашки |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
Х1 |
18,9 |
21,4 |
20,6 |
19,8 |
18,1 |
19,6 |
21,4 |
20,2 |
20,8 |
19,5 |
18,1 |
17,8 |
20,0 |
21,2 |
20,3 |
|
Х2 |
20,7 |
20,2 |
21,4 |
20,7 |
19,6 |
18,2 |
21,1 |
20,5 |
18,4 |
17,8 |
19,8 |
18,6 |
22,3 |
19,6 |
19,1 |
|
Х3 |
21,2 |
19,7 |
20,1 |
21,2 |
21,4 |
18,2 |
20,6 |
21,4 |
20,1 |
20,4 |
21,6 |
22,2 |
22,4 |
19,9 |
20,7 |
|
Х4 |
16,6 |
21,4 |
21,7 |
19,9 |
19,2 |
18,5 |
19,1 |
20,4 |
17,3 |
20,4 |
20,6 |
21,6 |
17,6 |
21,7 |
20,4 |
|
Х5 |
21,8 |
23,6 |
18,3 |
20,7 |
21,3 |
18,8 |
17,9 |
20,0 |
16,9 |
19,2 |
21,3 |
17,9 |
18,4 |
22,4 |
21,6 |
|
Х6 |
23,2 |
20,6 |
22,4 |
21,4 |
22,7 |
20,6 |
19,6 |
18,8 |
19,2 |
18,7 |
21,9 |
18,7 |
18,7 |
23,1 |
22,4 |