Определение случайной величины

Новое в контроле качества

1. 15% по обеспечиванию качества должно осуществляться на этапах исследования и проектирование, а 20% на этапах производства и 5% при непосредственно контроле.

2. За качество продукции 80% ответственности несет руководство фирмы, а 20% падает на рабочих и рядовых служб.

3. более жестких контроль (в объеме 5%) является наиболее экономичный.

4. Тенденция усиления ответственности менеджеров за качество

5. Особое внимания уделяется поставщикам продукции (остаются лишь те поставщики, которые способны доставлять без дефектную продукцию)

6. Широкое распространению кружков качества и методов статистического контроля

7. Резкое сокращения входного контроля, вся ответственность ложится на поставщика, аттестованная продукция не подлежит входному контролю.

8. Появилась новая профессия инженер по качеству.

 

Под сильным воздействием японского опыта к середине 80-х годов в мировой практике стал формироваться новый подход получивший название TQM (всеобщий менеджмент качества) ознаменовавший возникновения шестого этапа развития работ по обеспечению качества продукции.

 

Статистическое управление процессами базис TQM.

Основной задачей статических методов контроля является обеспечивание производства пригодной к употреблению продукции и оказанию услуг с наименьшими затратами. Одним из основных принципов контроля качества при применении стат. методов является стремление повысить качества продукции осуществляя контроль на разных этапах производственного процесса. Все статистические методы базируются на понятии разброса (вариации). Применения на рабочем месте стат. методов для контроля за разбросом параметров изделий является представлением графическом виде простых для понимания стат. величин характеризующих разброс.

 

Оценка разброса данных часто дает возможность понять характер процесса, если разброс данных мал то можно ослабить контроль, а если велик то следует воспринимать это как сигнал необходимости регулирования процесса для повышения его стабильности, повышения качества исходных материалов, обнаружение и устранение неполадок оборудования.

Собранные данные могут быть использованы не только для принятия решения в момент их получения, но я для оценки различных проблем, рассматриваемых в течение более долго срока. Стат. методы являются основой для эффективного распознавания проблем и их анализа, таким образом можно добиться полной картины по возможным причинах проблем.

 

Стат. методы классифицируются на три основные группы:

1. Графические методы:

- Контрольные листки – позволяют усовершенствовать процесс сбора данных, упорядочить их для дальнейшего использования.

- Диаграмма Парето – позволяет выявить причины появления не многочисленно существенно важных дефектов и сосредоточит усилие на ликвидации именно этих причин.

- Стратификации (метод расслоения) – в соответствии с которым данные группируются в зависимости от условий их получения

- Диаграмма причин и результатов (Диаграмма Исикавы) – показывает отношения между показателем качества и воздействующими на него факторами.

- Гистограмма – отражает процесс за период в течении которого были получены данные.

- Диаграмма рассеивания – позволяет выявить причина следственной связи, показателей качества и воздействующих на него факторов.

- Контрольные карты – позволяет определить вариации показателей качества обусловленные определенными причинами

2. Методы анализа статистической совокупности

- Сравнение средних

- Сравнения дисперсий

- Регрессивный вид анализа

- Дисперсионный вид анализа

3. Экономико – математические методы

- Математическое программирование

- Планирования эксперимента

- Метод оценки риска и последствие отказов FMEA

- Теория массового обслуживания

- Теория расписаний

- Функционально стоимостной анализ

- Методы Тагути

- Структурирования функции качества

7 новых инструментов контроля качества относится к методом обработки главным образом словесных описательных данных.

Составляется для того, чтобы проблема требующая решения составить

Диаграмма сродства служить для определения нарушений установленного процесса и для указания возможных мер требуемых для их устранения.

Системная диаграмма (древовидная) – используется в качестве метода системного определения оптимальных средств решения возникающих проблем и строится в виде многоступенчатой древовидной структуры элементами которой являются различные средства и способы решения.

Стрелочная диаграмма используется при составлении оптимальных планов тех или иных мероприятий после того как определены проблемы требующие решения.

 

 

Матричная диаграмма – выражает соответствия определенных факторов различные причины их появления и средством их устранения а также степень зависимости этих факторов и причин их возникновения.

Диаграмма планирования оценки процесса - применяется для оценки правильности осуществления а также необходимости корректирования тех или иных мероприятий в ходе их выполнения в соответствии со стрелочной диаграммой.

Анализ матричных данных – это обработка большего количества числовых данных полученных при осуществление каждого этапа матричной диаграммы.

 

В соответствии с положениями стандартов ИСО 9000 стат. методы контроля качества рассматриваются как одно из высоко эффективных средств обеспечивания качества и являются основой для эффективного распознавания проблем качества.

 

При осуществление контроля производится обязательный сбор данных а затем их обработка. Для этого необходимо:

- Определить состав производственных проблем подлежащих решению с помощью стат. методов.

- Определить цель сбора данных

- Контроль и регулирования производственного процесаа

- Анализ отклонений от установленных требований

- Контроль продукции

3.Выявить характер сравнений которые нужно провести и типа данных которые нужно собрать.

3.1 Необходимо определить назначения собираемых данных

3.2 Определить количество и размер выборок используемых данных

3.3. Производить разделение данных на несколько подгрупп по определенному признаку

4. Упорядочить данные для облегчения и их последующей обработки. Для этого нужно четко зарегистрировать источник данных

5. Регистрация данных должна проходить таким образом чтобы их легко было использовать

 

Систематизация, обработка и исследования большого числа данных с помощью различных методов с целью выявления определенных закономерностей называется статистической обработкой. Данные при этом называются статистическими данные а применяемые методы стат. методы. Решения проблемы осуществляется в ходе следующих семи этапов:

1. Поиск проблемы заключается в выявлении конкретной причины

2. Набдюдения: осознание сути проблемы

3. Анализ: отыскания главных причин.

4. Проведения мероприятий: осуществления действий по устранению причин.

5. Проверка: подтверждения эффективности действий.

6. Стандартизация: постоянное устранение причин.

7. Окончание работы: оценка действий и планирования дальнейшей работы.

 

Применение стат. методов в разработки корректирующих и подтверждающих действий.

 

Этапы ЖЦП	Проблема	Стат. методы
Маркетинговые исследования	1.1 Изучения и оценка рыночного спроса и перспектива его изменения 1.2 Анализ пожелания потребителей в отношении качества и цены продукции 1.3 Прогнозирование цены, объема выпуска, потенциальной доли рынка	1. 1 Экономико-тематический метод 1.2 Методы анализа стат. совокупностей и экон.-темат. Метод 1.3 Экономико – математический
Проектирование и разработка	2.1 Нормирование требований к качеству продукции 2.2 Определение технических требований в области надежности 2.3 Оптимизации значений показателей качества продукции 2.4 Оценка технического уровня продукции 2.5 Испытания опытных образцов или опытных партий 2.6 Обеспечивании безопасности продукции	Графические методы, методы анализа статистических совокупности, экономико-математические метод. Графа аналитические и Экономико математические методы.
Материально-техническое снабжения	3.1 Формирования плана обеспечивания предприятий ресурсами требуемого качества 3.2 Оценка возможности 3.3. Своеврменное обеспечивания поставок 3.4. Снижение затрат на материально техническое обеспечивания качества продукции	Экономико – математический метод
Разработка и подготовка производственных процессов	4.1. Разработка технологических процессов 4.2. Точности и стабильности технологических процессов.	4.1 Экономико-математические и методы анализа статистических совокупностей 4.2 Графические методы
Производство	5.1 Обеспечивания стабильности качества продукции при производстве 5.2. Поддержание в надлежащем состоянии инструмента и оснастки	Методы статистическго регулирования технологических процессов, метод оценки риска и последствия отказов.
Контроль, проведения испытаний и обследований	6.1 Соблюдения метрологических правил и требований при подготовке и выполнений 6.2. Выявление и устранения готовой продукции качества которой не соответствует установленным требованиям 6.3. Определения проблем в области качества 6.4. Разработка и документирования процедур, корректирующих воздействий,	6.1 Графа аналитические методы. Методы анализа статистических совокупностей 6.2.Методы статистического приемочного контроля. 6.3 Графический и экономико-математический метод 6.4. Экономико
Хранения и упаковка	Анализ соблюдения требований к упаковки и хранению продукции на предприятии	Методы статистического приемовочного контроля и экономико-математические.
Распределения и реализация продукции	8.1 Организация эффективной рекламы продукции 8.2 Обеспечения качества транспортировки продукции	Экономико-математические методы
Монтаж и эксплуатация	9.1 Периодический анализ качества продукции в процессе производства 9.2 Анализ затрат потребителей на использования продукции	Графа –аналитический, Экономико-математический метод
Техническая помощь в обслуживании	10.1 Организация гарантийного ремонта продукции 10.2 Организация своевременной поставки запасных частей	Экономико-математические методы
После продажная деятельность	Анализ отказов и других несоответствий продукции	Графические методы
Утилизация после использования	Изучения возможности использования продукции несоответствующего качества или по истечению срока службы.	Экономико-математические методы

 

Задачи руководства в применении статистических методов контроля

1. Интеллектуальная. Создания нового стиля управления основанного не на ощущениях и эмоциях а на изучения фактов, тенденций, закономерностей. Т.е. направленная на постоянное улучшения качества и стремления к совершенству.

2. Управленческая. Создания системы применения стат. методов как части системы всеобщего менеджмента качества направленный на снижения и постоянное уменьшения неопределенности, вариации, разбросов, всех характеристик продукции и процессов.

3. Образовательная. Создания систем подготовки и переподготовки руководителей инженерно-технического персонала и рабочих в области статистических методов. Система должна быть постоянно действующей, предусматривающий широкий охват работников всех уровней на протяжение всего периода и действия.

4. Специальная. Специальной задачи руководства является последовательное устранение из практики работы «тройного стандарта качества» и переход к единому стандарту: «Пишем то, что думаем, выполняем то, что записано».

Думаем одно, определяя требования к качеству.

Пишем другое задавая требования к качеству (запись требований)

Делаем 3-е, выполняя требование к качеству

 

 

Рис. «Тройной стандарт качества»

Основные понятия и определения.

Контроль – это действия такие как измерения, обследования, испытания и калибровка одного или нескольких показателей качества продукции (услуги) сравнения с установленными требованиями для определения соответствия.

Испытание – это функциональная проверка или обследования одного или нескольких признаков единицы продукции при оказании на нее совокупности воздействий: химических, физических, окружающей среды и условий работы.

Контролируемая партия – это определенная количества единиц продукции, материала или услуг собранных месте и представленных для испытания.

Генеральная совокупность – множество всех рассматриваемых

Выборка – это одна или несколько выборочных единиц взятых из генеральной совокупности и предназначенной для получения информации о ней.

Выборочная единица – это одна из конкретных единиц на которой разделена генеральная совокупность.

Выборочный контроль – это проверка продукции или услуги с использование выборок

Сплошной контроль – это контроль каждой единицы продукции или услуги в отличии от любого вида выборочного контроля.

Единица продукции – это то что может быть рассмотрено и описано индивидуально.

Допуск – Это разность между наибольшим и наименьшим предельными значениями.

Дефект –это не выполнения предполагаемого потребительского требования.

Несоответствия – это не выполнения установленного требования.

Несоответствующая единица – это единица продукции с одним или нескольким несоответствием.

Вариация внутри партии – это разброс результатов, наблюдений или испытаний полученной в партии

Вариации между партиями – это разброс средних результатов наблюдений или испытаний среди нескольких партий

Отбор проб – это отбор не штучной продукции в партиях, где выборочные единицы изначально трудно различимы.

Объем выборки – это число выборочных единиц выборки

Объем партии – число единиц в партии

Статистический выборочный контроль (приемочный контроль)– это после проведения которого принимают решения о приемки или отклонении партии на основании результатов контроля выборки.

Приемка – это заключения о то, что партия или вся совокупность либо не которое количество продукции услуги соответствует критериям приемки.

Критериям приемки – это критерии продукции или услуги по отдельному признаку или группе признаков качество указанной в технической документации.

Непрерывный выборочный контроль – это выборочный контроль предназначенный для проверки непрерывного потока отдельных единиц продукции, которые предусматривает приемку или отклонения на основании результатов последовательного контроля отдельных единиц.

 

Определение случайной величины

- это величина принимает одно заранее не известное значение зависящаяся от случайных величин.

 

Количественные признаки оцениваются каким либо конкретным числом

Качественный (альтернативный признак) – это признак качества продукции которые исследуется и оценивается при помощи органов чувств. Удовлетворяет оно требованием стандарта.

Дискретная – это случайная величина которая может принимать не более чем, счетное значения, т.е. отдельные конкретные большей части изолированные значения.

Непрерывная величина – это такая случайная величина, которая в результате испытание может принимать любое значения из непрерывного ряда их возможных значений границах определенного интервала.

 

Случайная величина

Дискретная величина

Непрерывная

 

 

-

- время безотказной работы телефона вес булки хлеба время безотказной работы телефона - Процентная ставка по инвестициям - Диаметр вала который вытачивают на токарном станке

Количество попадания в

Мешень при N бросках

(от 0 до N)

- Число выпадения решки

при N бросках (от 0 до N)

- Количество самолетов

Прибывших аэропорт (счетное множество

Значений)

- Количество звонков поступивших

на телефонную станцию (счетное множество

Значений)

 

Распределение случайной величины – это совокупность ее значений расположенная в возрастающим порядке с указанием ее вероятности или частотности.

Генеральная доля дефектности q = D/N, где q – генеральная доля дефектности.

D – количество дефектов изделий в партии объемом в N.

 

Задача: распределение частоты пятен на яблоках в партии из 100 штук

 

 

ряд распределение случайной величины ниже

Количество Пятен X							> 5
F/n=число случаем/100	3/100	20/100	28/100	32/100	15/100	2/100

 

 

 

Распределение случайных величин можно с помощью гистограмм

 

 

Основные показатели плана статистического контроля.

Под планом статистического контроля понимают система правил указывающих методы отбора изделий для проверки и условия при которых партию следует принять или забраковать или продолжить контроль.

- Одноступенчатые – если среди случайно отобрных изделий выборки объемом n, число дефектов изделий m не больше приемочного числа с (m c) то такую партию принимают, в противном случаи партия бракуется.

Для определения соответствия партии продукции установленным требованием следует:

1. Отобрать случайным образом выборку продукции объемом указанным в принятом плане контроля (n)

2. Проверить каждое изделие в выборки на соответствия установленным требованием и выявить изделия с дефектами.

3. Сравнить найденное число дефектов единиц в выборки с приемочным числом с

4. Считать партию продукции соотвествующую установленным требованиям если найденное число дефектных единиц (m) меньше или равно приемочному числу с для данного плана контроля.

5. Считать партию не соответствующей установленным требованиям если число дефектных единиц в выборки больше дефектного числа d

 

Партия изделей N

Число дефектных едниц

Партия соответствует требованиям

Партия не соответствует требованиям

Число дефектных единиц

Выборка изделей n

 

 

- Двухступенчатый – если среди случайно отобранных изделия n1 то такую партию принимают, если же m1 > d1, где d1браковочное число, то такую партию бракуют, если же c1<m1>d1, тогда принимаю решения о повторной выборке n2. Если общая количество дефектных единиц (m1+m2) не превышает приемочного числа C2, то такую партию принимают.

- Многоступенчатый – первоначально берется выборка объемов n1 и определяется число дефектных изделий m1, если число n1 не больше m1, то партия принимается, если ………………..дальнейший контроль проводится по аналогичной схема за исключением K-го шага плана контроля

- Последовательный – при которых решения о контролируемой партии принимается после оценки качества ряда выборок общая число которых заранее не известно и определяется в процессе контроля по результатам предыдущих выборок.

Задача статистического выборочного контроля фактически сводится к статистической проверки о том, что доля дефектных изделий в партии q не превышает допустимого значения q0.

Задача правильного выбора плана статистического контроля состоит том, чтобы сделать ошибки первого рода (риск поставщика) и второго рода (риск потребителя) мало вероятно.

 

Сбор данных

Сбор данных следует начинать с планирования самой процедуры сбора данных

Примерная схема сбора данных

План сбора данных (проект) Вопрос на который должен быть получен ответ (четкость постановки вопроса дает уверенность в том что собираются правильные данные)
Данные	Операционное определение процедуры
Что?	Тип данных	Как измеряем	Сопутствующие условия для регистрации	Примечание к выборкам	Как и где регистрировать данные
Указание типа данных поможет выбрать правильный способ анализа результатов	Операц. опред. Должны четко описывать то каким образом будут собираться и регистрироваться данные
Примечания: ~ Что нужно сделать что бы данные собранные в один момент времени были сопоставимы с данными которые были получены в другое время ~ Какие меры будут предприниматься для того что бы исключить возникновение каких либо отклонений в период сбора данных

 

Создание схемы сбора данных включает следующие моменты:

1. Данные

Разработку схемы следует начать с формулировки вопроса относящегося к конкретной информационной потребности и на который необходимо ответить. Затем определяются:

~ Каким образом сообщать ответы на вопрос

~ Какого типа анализ необходимо выполнить

~ Какой из инструментов анализа данных используется для визуализации и как будут передаваться результаты

~ Какой тип данных необходим для построения это инструмента и ответа на вопросы

2. Место сбора данных

Необходимо однозначно определить в каком месте процесса собираются нужные данные и обозначит подходящие точки сбора данных

3. Люди

Необходимо определить кто в конкретном процессе может предоставить нужные данные, либо определить людей, которым будет поручено собирать данные в соответствии с конкретной целью

4. Операциональные определения и процедуры.

Под операц. опред. понимают- точное конкретное описание того каким образом нужно получить значение характеристики, которую необходимо измерить. Оно должно включать описание специфики этой характеристики, а так же конкретного способа ее измерения.

Смещение данных которые должны быть учтены при определении измерительного процесса:

~ Смещение из-за исключения данных

Результаты могут оказаться смещенными, если предполагается что они представляют весь процесс, а на самом деле некоторая часть исследуемого процесса опущена.

~ Смещение из-за восприятия

Отношения, то во что верят люди собирающие данные иногда могут окрашивать то что они видят и то как они регистрируют.

~ Операциональное смещение

Невыполнение установленных процедур

~ Смещение оценивания

Формулы и методы применяемые для вычисления статистик по собранным данным могут приводить к определенным типам смещения которые должны пониматься при использовании этих инструментов

Так же в плане в схеме сбора данных можно указывать и дополнительную информацию.

Подготовка к сбору данных

При подготовки к сбору данных необходимо:

1. Прописать схему сбора данных

2. Разработать простые формы для сбора данных что бы уменьшить возможность для ошибок

3. Тщательно разработать инструкции для пользователя

4. Обратить особое внимание на подготовку персонала который будет собирать данные

Предварительно до начала процесса сбора данных необходимо проверить работоспособность форм и инструкций, что бы иметь уверенность в том они заполняются и выполняются правильно

Далее следует непосредственный процесс сбора данных который необходимо реализовывать в соответствии с требованиями прописанными в схемах и инструкциях, он должен проходить в течении всего согласованного периода времени. Сбор данных должен быть направлен на постоянное улучшение качества измерений.

Анализ собранных данных

1 этап:

После окончания сбора данных необходимо подсчитать суммы и проанализировать результаты.

 

2 этап:

Важно посмотреть на результаты одного из аудитов, проведенного на стадии сбора данных.

3 этап:

Есть ли пропущенные наблюдения или ответы. Ошибочно полагать что пропущенные данные в среднем имеют тот же вид что и собранные

4 этап:

Необходимо выполнить несколько вариантов таблиц данных и сравнить их.

Стратификация (Расслоение)

Стратификация означает разделение данных на группы (страты) по ключевым характеристикам

Под ключевыми характеристиками понимают признаки данных, которые помогают объяснить какая возникла проблема, где и почему.

Таким образом цель группировки данных заключается в выявлении некой закономерности, которая либо укажет на проблему, либо объяснит каким образом изменяется частота воздействий в зависимости от времени, местоположения или каких либо др. условий.

Наилучшая точка зрения для рассмотрения проблемы будет разной в различных ситуациях, но вне зависимости от того какова проблема, сущ. по крайней мере 4 точки зрения с которой следует ее анализировать: КТО ЧТО ГДЕ КОГДА.

Данные можно регистрировать с использованием 3 форм:

1. Контрольные листки

2. Бланки для регистрации данных

3. Проверочные списки

 

Контрольные листки

Контрольный листок - бланк формуляр или спец форма предназначенная для регистрации данных на которых заранее напечатаны контролируемые параметры с тем что бы можно было легло и просто записать данные в течении определенного периода времени.

Главное назначение - упорядочить процесс сбора данных для облегчения их дальнейшего использования, а так же что бы облегчить процесс сбора данных.

Контрольные листки являются базовой формой сбора данных в которую можно вносить данные с помощью простых меток.

В контрольных листках для внесения данных предусматриваются спец графы и это позволяет стандартизировать процедуру

Виды контрольных листков:

1. Контрольный листок для регистрации измеряемого параметра в ходе производственного процесса.

830±10

Примечание Количество контролируемых деталей Оператор дата
размер	отклонение	замеры	чистоты
	-1 -2 -3 -4 -5 -6	х ххх хххххх ххххххх Ххххххххххх Хххххх Хххх Ххх х
Итого

 

2. Контрольный листок для регистрации видов дефектов

Примечание Операция Общие число проконтролируемых изделие:1000шт ФИО Дата подпись
Тип дефектов	количество	Итоги по типам дефектов
Царапины	//// //// //// //// /
трещины	//// //// ///
Пропуск операции	//// //// //// //// //// //// //
Неправильное исполнение	///
другое	////
	Сумма
Общее число несоответствующих изделий	//// //// ////….

 

3. Контрольный листок локализации дефектов

Эскиз

Матрица расположения дефектов

Цель оси По окр								итого
A			/
B
C
D
E	///		//// /
F	/	//
G
H
Итого

 

4. Контрольный листок причин дефектов

станок	рабочий	понедельник	вторник	среда	четверг	пятница
до	после	до	после	до	после	до	после	до	после
	A				Х			Х
B	Х			Х	Х		Х
	C				Х
D

Царапины

Трещены

Раковины

Х другое

Бланки

В отличии от контрольных листков данные на бланки заносят просто в таблицу или столбик.

Некоторые не большие объемы данных ставятся на свободных местах листка. В результате как правило после сбора данных необходима дополнительная их обработка что бы получить инструмент нужный для анализа

Температура смещения

Отсеты проиизводить ежечастно (±5мин) Темпиратура с индикатора №5
9:00		14:00
10:00		15:00
11:00		16:00
12:00		17:00
Примечание: отсчет был сделан в 11:20

 

Проверочные списки

Проверочный список содержит пункты, относящиеся к конкретной проблеме или ситуации. Их исходное предназначение руководство операциями, а не сбор данных.

Проверочный список является спец формой для регистрации подтверждения того что выбранные для контроля этапы процесса выполнены.

Этот тип листков так же используется для сбора данных по затраченным на различных стадиях процесса времени.

Этап	Сделано?	Дата завершения	примечание
Заплан. дата	Реальная дата	Заплан. длит-ть	Реальная длит-ть
Формулировка вопросов	сделано	12.06	17.06	5 дней	10 дней
Определение форм ответов на вопросы	сделано	14.06	25.06	3 дня	8 дней
Выбор типа данных и типа измерений	сделано	17.06	27.06	3 дня	2 дня
Выбор места процесса для получения данных	сделано	21.06	02.07	4 дня	6 дней
Выбор ответственного за представления данных	сделано	22.06	04.07	4 дня	2 дня
Определение доп. информации		28.06

 

Диаграммы Парето (80/20)

Представляет собой столбиковый график в котором каждый столбик отражает относительный вклад в проблему отдельного фактора, причем все они расположены в убывающем порядке слева на право. ДП могут быть двух видов:

~ По результатам деятельности

~ По причинам

ДП По результатам деятельности

Предназначена для выявления главной проблемы результатов деятельности

Можно анализировать:

~ Управление качеством продукции: число случаев брака, виды несоответствий, рекламации от потребителей, причины простоев, причины аварий.

~ Управление затратами или себестоимостью продукции: затраты на обеспечение качества в процессе производства, суммы затрат по отдельным статьям производственной сметы, затраты на производство, анализ финансовоотчетной документации

~ Управление поставками продукции: уровень складских запасов по видам продукции, ошибки в составлении счетов, срывы поставок

~ Управление охраной труда: анализ причин несчастных случаев, трагические ошибки, аварии.

ДП по причинам

Эти диаграммы используются для выявления главной причины проблем, возникающих в ходе производства

Причинами или источниками проблем могут быть:

~ Робочие (смена, бригада, опыт возраст, квалификация)

~ Оборудование (станки, машины)

~ Сырье (изготовитель, вид сырья, поставщик. партия)

~ Методы работы (последовательность операции, условия производства, заказы)

Правила построения диаграмм Парето

Построение складывается из 9 этапов:

1. Определить какие проблемы надлежит исследовать и как собирать данные.

2. Разработать форму для сбора данных или контрольный листок, для регистрации данных

3. Произвести сбор данных, заполняя форму или контрольный листок и подсчитать итоги по каждому исследованному вопросу.(табл. 1)

 

Табл 1 Результаты сбора данных по типу и числу дефектов

Фактор: типы дефектов	Значение фактора: кол-во дефектов	итого
Шлаковые включения	//// ////
Неслитины	///// //// //// //
Раковины	////
Трещины	//// ////// ////// ////// /////
Надрывы	//
Химический состав	////// /////// ////// //
Прочие	//// ////////

 

4. Для построения ДП, необходимо составить таблицу для анализа данных, предусмотрев в ней графы для ИТОГО по каждому проверяемому фактору, накопленной сумм числа появлений фактора, процентов к общему ИТОГО и накопленных процентов (табл 2)

 

Табл 2. Данные по числу дефектов продукции

 

Фактор: типы дефектов	Значение фактора: кол-во дефектов	Накопленная сумма дефектов	% числа дефектов	Накопленный %
Трещины			52 (104/200*100)
Неслитины
Химический состав
Шлаковые включения
Раковины
Надрывы
Прочие
Всего

 

5. Заполнить таблицу, располагая полученные данные в порядке убывания. Группу ПРОЧИЕ следует разместить в последнюю строку в независимости от того насколько большим получилось число.

6. Нанесение одной горизонтальной и двух вертикальных осей для построения ДП. Горизонтальная ось: разделить эту ось на интервалы в соответствии с числом анализируемых факторов.

Левая вертикальная ось: нанести на ось шкалу с интервалами от 0 до числа соответствующего итоговому значению факторов

Правая вертикальная ось: Нанести шкалу от 0 до 100%

7. Построить столбиковую диаграмму, высота столбца равна числу появления соответствующего фактора. Располагаются в порядке убывания

 

8. Начертить кумулятивную прямую. для этого на вертикалях соответствующих правым концам каждого интервала на горизонтальной оси нанести точки накопленной суммы и соединить их отрезками.

9. Нанести на диаграмму все обозначения и надписи.