Файл: 00280F99.doc

Качество измерений

Напомним, что в соответствии с положениями теоретической метрологии измерение может выполняться с использованием шка­лы порядка (уровней), шкалы интервалов и шкалы отношений.

Во втором и третьем случаях результат измерения является слу­чайной величиной и может записываться выражением:

, или ,

где X — показание средства измерения;

 — поправка.

Величина Х характеризует правильность показаний, а поправка — точность измерений. По этим параметрам измерительная техника разделяется на классы точности в соответствии с допускаемой по­грешностью измерений.

Приведенная погрешность измеряется в процентах от верхнего предела измерений, относительная погрешность — от результата са­мого показания.

Используется ряд классов точности, в том числе: 0.1, 0.2, 0.5, 1.0, 1.5, 2.5, 4.0. Характеристикой класса является относительная погрешность, указываемая в процентах: 0.1, 0.5, 4.0.

Правильность результата измерения обеспечивается совпадени­ем среднего значения измерений со значением измеряемой величины.

Значение X— величина случайная, поправка 0 не является слу­чайной, она характеризирует относительную погрешность измере­ния.

На рис. 13.4 показано распределение плотности вероятности при точных измерениях (1) и менее точных (2).

Р(х)

Рис. 13.4. Распределение плотности вероятности при двух классах точности измерений

Если значение поправки с течением времени не меняется, то при многократном измерении постоянного размера одним и тем же средством измерений (в одинаковых условиях) получим:

,

где — средний арифметический результат измерений;

n — количество измерений;

— среднее значение показания при измерении;

 — значение поправки;

 = const.

Это выражение показывает, что точность многократного измере­ния выше, но правильность такая же, как и при однократном изме­рении.

Пример. При метрологической аттестации вольтметра в нормаль­ных условиях выполнено 100 измерений образцового напряжения в различных точках шкалы. Установлено, что распределение вероят­ности с дисперсией S_u² напряжение равно 1,5В. Смещение средне­арифметического значения в сторону меньших значений с вероят­ностью 0,95 достигает 0,3В. Необходимо сравнить качество одно­кратных и многократных измерений.

Решение примера. Из результатов аттестации следует, что в пока­зания вольтметра нужно вносить поправку _U = +0,ЗВ.

Стандартная ошибка (среднеквадратичное отклонение) состав­ляет:

= 1,22В.

Если показания вольтметра U = 20В, то результат измерения можно записать в виде:

U = (20 + 0,3)±tS_u= 20,3±2,1  1,22 = 20,3±2,56 В.

Результат измерения: U= 17,74 ... 22,86 В

Точность многократного измерения выше, и соответствующие показатели качества измерения при девяти отсчетах составят:

_U= +0,3 В и = 0,406 В.

Допустим, вольтметр дал девять показаний: 20; 21; 20,5; 21; 20,5; 21,5; 20,5; 20,5; 21,2. Тогда = 20,74.

Результат измерения можно записать следующим образом:

U = (20,74 - 03) ± t ´ 0,406 = 20,04 ± 0852 В,

U= 20,188 ...21,892.

Погрешность составляет - 4% ( = 0,852 от 21,04).

При одновременном измерении одного и того же размера (пара­метра) разными средствами нужно верно квалифицировать исход­ную информацию.

Допустим, что точность и правильность однократных измерений отдельными средствами измерений неизвестны, но в паспортных данных приборов приводится значение поправки, которую нужно внести в показание. Результат измерения Q = X+ можно рассмат­ривать как сумму двух случайных величин:

,

где m — число измерений.

Если X и  подчиняются нормальному закону распределения, то точность и правильность определяют с использованием формул:

,

В рассматриваемом случае поправка (рассматривается как слу­чайная величина). Такая процедура называется рандомизацией. При­веденные формулы показывают, что рандомизация результата из­мерения одного и того же параметра улучшается и по точности и по правильности.

Пример. В табл. 13.2 приведены числовые значения X_i одиннадца­ти измерений одного и того же параметра разными средствами из­мерений. Даны поправки _i, заимствованные из паспортных данных. Вычислим средние значения измеренного параметра и поправок приборов:

,

После этого определим, в каких пределах находится измеряемое значение и каковы показатели качества результата измерения.

Таблица 13.2

Результаты измерений одного и того же параметра

Решение:

1. Среднее значение показания и поправки:

= 48,4; = -0,03.

2. Определим дисперсию и :

= ;

;

3. Результат измерения:

= 48,4 + (-0,03) = 48,37 .

4. Дисперсия результата измерения:

= 0,003 + 0,008 = 0,011

5. С вероятностью, равной 0,95, можно утверждать, что значение (результат) не отличается от результата измерения больше, чем на 2, 1 поэтому измеряемое значение:

= ;

Q=48,15…48,59

Погрешность  = (0,22/48,37)  100% = 0,45%, класс 0,5.

Глава 14.

Анализ качества деятельности предприятия

Матрицы анализа функционирования производственных систем

Психология восприятия качества такова, что если качество про­дукции хорошее, то положительно оценивается и производствен­ный процесс. Но такой подход неверен в принципе, потому что мы таким образом не оцениваем возможность качественного изготовления новых видов продукции и его способность к самоусовершен­ствованию.

Во всем мире сейчас принята точка зрения о переносе центра внимания с качества продукции на качество труда и основных средств предприятия. Это нашло свое отражение в стандартах ИСО—9000.

В создании любой продукции (услуги) участвуют два вида труда: прямой, т.е. живой труд и прошлый труд, овеществленный в здани­ях, станках, сырье и материалах, т.е. капитал.

Труд и капитал влияют на качество продукции. Часто при нали­чии хорошего сырья, оборудования, технологических процессов невозможно обеспечить высокое качество, так как работники не, имеют нужной квалификации.

Возможна и обратная ситуация, когда квалификация высока, а оборудование и сырье плохие.

Изложенное показывает, что проблема качества требует комп­лексного решения. Например, осваивая новую продукцию, реконструируя предприятие, необходимо повышать квалификацию сотруд­ников.

Показатели качества труда. Качество труда оценивается двумя показателями: эффективностью и интенсивностью.

В настоящее время, говоря о качестве труда, выделяют три ос­новных компонента: трудовой потенциал работника; уровень орга­низации труда; эффективность (результативность).

Трудовой потенциал характеризуют: социально-демографические показатели (пол, возраст, социальное происхождение); квалифика­ционные показатели (уровень образования, стаж работы, степень, звание); социально-психологические показатели (способности, от­ношение к труду, ценностная ориентация, удовлетворенность рабо­той, зарплатой, инициативность).

Уровень организации труда характеризуют: соотношение инди­видуальных и коллективных форм; дифференциация и интеграция задач.

Результативность характеризуют: количество рационализаторс­ких предложений; количество ошибок; количество возвратов.

При построении системы качества оценка живого и прошлого труда — капитала выполняется с помощью матриц, которые, с од­ной стороны, формализуют подход, а с другой — помогает оцени­вать качество комплексно.

Матрицы функционирования производственных систем — M(F₁  F₁) строятся на основе этапов цикла жизни изделия, начи­ная с маркетинга и заканчивая этапом утилизации. Каждая ячейка такой общей матрицы может быть представлена в виде матрицы, характеризующей взаимосвязи труда и компонентов производствен­ной системы на определенном этапе цикла жизни изделия или вза­имосвязи задач, решаемых в определенной сфере деятельности пред­приятия.

Матрице взаимосвязи задач на примере функций маркетинга, она показана на схеме, приведенной на рис. 14.1.

Матрица M(F₁ x F₁) позволяют конкретно поставить задачи в сфере маркетинга и определить их взаимосвязи, которые на схеме отмечают стрелками.

Решаемые задачи:

Рис. 14.1. Схема матрицы задач маркетинга

Следующий вид матриц также расшифровывает каждую ячейку матрицы M(F₁  F₁), но в координатах векторов F2 — виды производственной деятельности, и F4 — структурные компоненты производственной системы.

Покажем вид этой матрицы на примере ячейки МРК — маркетинг. Она изображена на схеме, приведенной на рис. 14.2. Расшифровки ячейки 1-1 этой матрицы может быть выполнена в виде, показанном в табл. 14.1.

Таблица 14.1

Форма расшифровки ячеек матрицы видов производственной

деятельности и компонентов производственной системы

в сфере маркетинга

Оценка качества проектов

Качество проектов обеспечивается на этапах МРК и КПП. На стадии маркетинга проводится социологическое исследование и формулируется техническое задание. Качество проекта определяется тем, насколько полно отражены в техническом проекте требования технического задания.

Обычно проект проходит следующие этапы: техническое задание (ТЗ)  эскизный проект (ЭП)  технический проект (ТП)  рабочий проект (РП).

На каждом этапе показатели качества (назначения, надежности, технологичности, унификации, патентно-правовые, эргономические, эстетические, транспортабельности, безопасности) рассчитываются и уточняются.

Для каждой группы продукции уже существуют оптимальные соотношения различных показателей качества (их весовых показателей). Такая информация представлена в виде диаграммы, приведенной на рис. 14.3.

Рис. 14.2. Схема матрицы видов производственной деятельности и компонентов производственной системы в сфере маркетинга

Рис. 14.3. Диаграмма значимости показателей качества

Часто важными показателями проектов являются расход материалов, производственные расходы и степень приближения суммар­ного показателя качества к заданному значению.

На рис. 14.4 показана тенденция изменения показателя качества Q в зависимости от квалификации конструкторов.

Опыт конструирования позволяет определить и оптимальное ко­личество конструкторов, необходимое для обеспечения заданного качества проектов в оптимальное время.

На рис. 14.5 показана ситуация, когда проектные работы выпол­няются количеством N и 2N конструкторов.

Качество технологии

Уровень качества продукции, сформулированный на этапе проектирования, должен обеспечиваться на стадии производства при наличии сырья и материалов соответствующего качества.

Рис. 14.4. Влияние квалификации конструкторов на качество проектов

Рис. 14.5. Влияние количества конструкторов на качество проектов

Качество продукции в процессе изготовления зависит от таких параметров качества технологии, как точность и стабильность.

Под точностью технологического процесса понимают близость к номинальным значениям контролируемых показателей качества.

Стабильность технологического процесса характеризует способ­ность сохранять значение показателей качества в заданных пределах с течением времени.

По ходу технологического процесса на показатели качества вли­яет большое число факторов, которое можно отнести к разряду слу­чайных величин.

Например, в процессе точения вала по схеме, показанной на рис. 14.6, на его диаметр d влияют:

неравномерность припуска t;

неравномерная твердость НВ;

неравномерность твердости инструмента HRC;

переменная жесткость;

условия охлаждения и т.п.

НВ max

Рис. 14.6. Схема точения вала

Управлять ходом процесса необходимо, используя выборочный контроль и контрольные карты. Дадим общие характеристики технологического процесса.

Размер d в силу отмеченных причин будет изменяться от минимального значения d min до максимального d_max.

Принимая вместо d общее обозначение показателя Q, можно утверждать, что разница между Q_max и Q_min будет составлять рассеи­вание или технологический допуск .

На чертежах деталей всегда указан конструкторский допуск Т и по соотношению  и Т судят о точности технологического процесса.

Пример. На чертеже вала указан размер 25Н6. Исследование точ­ности шлифовального станка показало: при обработке детали в ди­апазоне 20...40 мм наблюдается рассеивание = 0,015 мм. Необхо­димо оценить точность технологического процесса шлифования.

Решение. Расшифровка стандартного обозначения 25Н6 приво­дит к следующим результатам: d = .

Т= 25,035 — 25,022 = 0,013 мм., т.е.  > Т и точность технологии для выполнения операции недостаточна.

Рис. 14.7. Распределения размеров деталей при разных значениях коэффициентов К_р и К_т.н.

Обычно используют понятие запаса точности, который характе­ризуют коэффициентом запаса К_р =  /Т. В рассмотренном случае К_р =  /Т = 0,015/1,013 = 1,15, К_р > 1, процесс вообще не имеет запаса и возникнет брак.

Если К<1, то технологический процесс считают точным, но предпочтительно, чтобы К _mjn = 0,75, так как в этом случае имеет­ся 25% запаса точности.

Для оценки настройки используется специальный коэффициент, показывающий смещение в долях конструкторского допуска

,

где Q — центр технологического допуска (в рассмотренном примере не известен);

Q_н — середина конструкторского допуска;.

Q_Н = (25,035 + 25,022)/2 = 25,0285.

Во избежание брака при изготовлении продукции необходимо обеспечивать и К_р  0,75 и К_{Т. Н}  '/₂(1 - К_р).

На рис. 14.7 показаны распределения размеров деталей при раз­личных ситуациях с коэффициентами К_p и К_Т.Н.