1,68 Mb.страница3/8Дата конвертации09.04.2012Размер1,68 Mb.Тип Смотрите также: 3 ^ 2.1.3 Диаграммы разброса Диаграммы разброса представляют собой графики, которые позволяют выявить корреляцию между двумя различными факторами (рисунок 13). Рисунок 13 ЂЂЂ Диаграмма разбросаДиаграмма разброса, которую также называют полем корреляции, ЂЂЂ это инструмент, позволяющий определить вид и тесноту связи между парами соответствующих переменных. Эти две переменные могут относиться: к характеристике качества и влияющему на нее фактору; к двум различным характеристикам качества; к двум факторам, влияющим на одну характеристику качества. Например, температура и давление в печи. Для выявления связи между ними и служит диаграмма разброса. Построение диаграммы разброса выполняется в следующей последовательности. 1) Собираются парные данные (x, y), между которыми хотят исследовать зависимость, и располагаются в таблицу. Если одна переменная ЂЂЂ фактор, а вторая ЂЂЂ характеристика качества, то выбирается для фактора горизонтальная ось x, а для характеристики качества ЂЂЂ вертикальная ось y. Желательно не менее 25ЂЂЂ30 пар данных. 2) Находится максимальное и минимальное значение для x и y. 3) На отдельном листке бумаги чертится график и наносятся данные. Если в разных наблюдениях получаются одинаковые значения, то их обозначают концентрическими кружками. 4) Обозначается: название диаграммы; интервал времени; число пар данных; названия и единицы измерения для каждой оси. Использование диаграммы разброса не ограничивается только выявлением вида и тесноты связи между парами переменных. Диаграмма разброса используется также для выявления причинно-следственных связей показателей качества и влияющих факторов при анализе причинно-следственной диаграммы, которая будет рассмотрена ниже. Диаграмма разброса позволяет наглядно показать характер изменения параметра качества во времени. Для этого проведём из начала координат биссектрису. Если все точки легли на биссектрису, то это означает, что значение данного параметра не изменилось в процессе эксперимента. Следовательно, рассматриваемый фактор (или факторы) не влияет на параметр качества. Если основная масса точек лежит под биссектрисой, то это значит, что значения параметра качества за прошедшее время уменьшилось. Если же точки ложатся выше биссектрисы, то значения параметра за рассматриваемое время возросли. Проведя лучи из начала координат, соответствующие уменьшению и увеличению параметра на 10, 14, 30, 50 %, можно путём подсчёта точек между прямыми выяснить частоту значений параметра в интервалах 0...10 %, 10ЂЂЂ20 %. Наибольшее распространение получило применение диаграмм разброса для определения вида связей, общее распределение пар. Для этого сначала следует выяснить, есть ли на диаграмме какие-нибудь далеко отстоящие точки (выбросы), которые обусловлены некоторыми изменениями в условиях работы. следует обратить внимание на причины таких нерегулярностей, поскольку, отыскивая их причину, мы часто получаем информацию о качестве. 2.1.4 Метод стратификации (расслаивание данных) В соответствии с методом стратификации данных (рисунок 14) производят расслаивание статистических данных, т.е. группируют данные в зависимости от условий их получения и производят обработку каждой группы данных в отдельности. Данные, разделённые на группы в соответствии с их особенностями, называют слоями (стратами), а сам процесс разделения на слои (страты) ЂЂЂ расслаиванием (стратификацией). Существуют различные методы расслаивания, применение ко-торых зависит от конкретных задач. Например, данные, относящиеся к изделию, производимому в цехе на рабочем месте, могут в какой-то мере различаться в зависимости от исполнителя, используемого обо-рудования, методов проведения рабочих операций, температурных условий и т.д. Все эти отличия могут быть факторами расслаивания. В производственных процессах часто используется метод 5М, учитывающий факторы, зависящие от человека (man), машины (machine), материала (material), метода (method), измерения (measurement). Рисунок 14 ЂЂЂ Стратификация данныхРасслаивание осуществляется следующим образом: расслаивание по исполнителям ЂЂЂ по квалификации, полу, стажу работы; расслаивание по материалу ЂЂЂ по месту производства, фирме ЂЂЂ производителю, партии, качеству сырья и т.д.; расслаивание по машинам и оборудованию ЂЂЂ по новому и старому оборудованию, марке, конструкции, выпускающей фирме и т.д.; расслаивание по способу производства ЂЂЂ по температуре, технологическому приёму, месту производства и т.д.; расслаивание по измерению ЂЂЂ по месту измерения, типу измерительных средств или их точности и т.д. В результате расслаивания обязательно должны соблюдаться следующие два условия. 1) Различия между значениями случайной величины внутри слоя (дисперсия) должны быть как можно меньше по сравнению с различием её значений в нерасслоённой исходной совокупности.
Конспект лекций по дисциплине «Системы управления качеством» для студентов инженерных специальностей Издание второе, дополненное и исправленное 1 чел. помогло.
2.1.3 Диаграммы разброса - Конспект лекций по дисциплине «Системы управления качеством» для студентов инженерных...
Комментариев нет:
Отправить комментарий