Statistické řízení procesů

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
PLAYBOY Kalendar 2007.
Advertisements

Statistika.
Histogram představuje grafické zobrazení intervalového zobrazení četnosti znaku jakosti slouží k názornému zobrazení „struktury“ naměřených dat hranice.
Riziko zbytečného signálu v regulačním diagramu
s aplikací statistických metod
Sedm základních nástrojů managementu jakosti
UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI A VÝKONNOSTI
Národní informační středisko
Nauka o podniku Seminář 6..
Statistické přejímky srovnáváním a měřením
11 Udržovatelnost a servisní logistika
*Zdroj: Průzkum spotřebitelů Komise EU, ukazatel GfK. Ekonomická očekávání v Evropě Březen.
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Hodnocení způsobilosti procesů
STATISTICKÁ REGULACE S P C první část.
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
Kvalita elektrické energie z pohledu distributora
Regulační diagram je to základní grafický nástroj statistické regulace procesu, který umožňuje posoudit statistickou zvládnutost procesu statisticky zvládnutý.
POPISNÁ STATISTIKA ZPRACOVÁNÍ DAT Výpočet výběrových charakteristik
Projektování výrobních procesů
8 Koncepce Just-in-Time (JIT), kanban
Vizualizace projektu větrného parku Stříbro porovnání variant 13 VTE a menšího parku.
Dělení se zbytkem 3 MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA
MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA reg. č.: CZ.1.07/1.4.00/ Základní škola, Šlapanice, okres Brno-venkov, příspěvková organizace Masarykovo nám.
Národní informační středisko
Národní informační středisko pro podporu kvality.
Národní informační středisko
Názorné příklady výpočtu regulačních mezí
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ. projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ.
Testování hypotéz (ordinální data)
Lenka Fialová Martina Procházková Ondřej Soukup Martin Valenta Cyril Vojáček 1.
Analýza způsobilosti procesů a výrobních zařízení
Národní informační středisko pro podporu kvality.
Autor: Boleslav Staněk H2IGE1.  Omyly  Hrubé chyby  Chyby nevyhnutelné  Chyby náhodné  Chyby systematické Rozdělení chyb.

Histogram OA a VOŠ Příbram
Název a adresa školy: Střední odborné učiliště stavební, Opava, příspěvková organizace, Boženy Němcové 22/2309, Opava Název operačního programu:
1 Národní informační středisko pro podporu jakosti.
Název materiálu: OPAKOVÁNÍ 1.POLOLETÍ - OTÁZKY
Národní informační středisko
SPC v případě autokorelovaných dat
Národní informační středisko
Jak správně interpretovat ukazatele způsobilosti a výkonnosti
Národní informační středisko
Statistická přejímka Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
Projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ. projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ.
EDITOR BY: SPRESS 15. ledna ledna ledna 2015.
Odhady parametrů základního souboru
5. přednáška Process capability.
Název materiálu: OPAKOVÁNÍ 1.POLOLETÍ - OTÁZKY
Jazyk vývojových diagramů
Příručka jakosti Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
ŘÍZENÍ JAKOSTI A SPOLEHLIVOSTI Věra Pelantová Pavel Fuchs verze 2009
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Změny v SOILINu ve SCIA Engineer oproti Nexis32
1 6 Predikce potřeby Servisní logistika prof. Ing. Václav Legát, DrSc. Technická fakulta ČZU v Praze Katedra jakosti a spolehlivosti strojů
TRUHLÁŘ I.ročník Výrobní zařízení Střední škola stavební Teplice
1 Nedodržení předpokladu normality v regulačním diagramu.
4 Normovaný systém managementu kvality podle ISO 9001
Regulační diagram Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
Paretův diagram Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D. prof. Ing. Václav Legát, DrSc.
Opakování.
Management jakosti jako úhelný kámen provozu klinické laboratoře
Komplexní produktivní údržba (TPM)
ZÁKLADY SYSTÉMŮ MANAGEMENTU 1. ČÁST
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie CZ.1.07/2.2.00/ Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním.
Systém managementu jakosti 3
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
Transkript prezentace:

Statistické řízení procesů prof. Ing. Václav Legát, DrSc. Technická fakulta ČZU v Praze legat@tf.czu.cz

Statistické řízení procesů Použití SPC Dosáhnout statisticky zvládnutého stavu procesu Odstranění vymezitelných příčin, regulační diagramy Hodnocení způsobilosti procesů Jak proces vyhovuje požadavkům, indexy způsobilosti, toleranční intervaly Analýza systému měření Opakovatelnost a reprodukovatelnost měření, experimenty

Statistické řízení procesů Měřicí systém je reprodukovatelný, pokud různí operátoři se stejným měřidlem dosahují stejných nebo velmi podobných výsledků Měřicí systém je opakovatelný, pokud opakované měření stejné části dává stejné výsledky

Statistické řízení procesů Účelem statistické regulace procesů je zabránit vzniku vadných výrobků. Z výrobního procesu je v určitých časových intervalech odebírán určitý počet jednotek (výběr). Tyto jednotky (jejich parametry – znaky jakosti) jsou změřeny a výsledky měření jsou analyzovány. Na základě analýzy je rozhodnuto o vhodných nebo nezbytných opatřeních.

S P C Statistické řízení procesů Kontrola měřením Kontrola srovnáváním Měří se hodnoty měřitelných znaků jakosti Shodné/neshodné (počet neshodných)

Statistické řízení procesů Kontrola měřením Kontrola srovnáváním Měří se hodnoty měřitelných znaků jakosti Shodné/neshodné (počet neshodných) diagramy: Pro Poissonovo rozdělení Počet defektů – C Poměr defektů – U Pro binomické rozdělení Počet defektů – NP Poměr defektů – P X, R, s

Statistické řízení procesů V procesech se mohou vyskytovat: Náhodné odchylky Systematické (nenáhodné) odchylky

Statistické řízení procesů Náhodné odchylky: Příčiny jsou obtížně identifikovatelné Spolupůsobení mnoha faktorů Jejich odstranění je neekonomické Lze je řídit statisticky

Statistické řízení procesů Systematické odchylky (vymezitelné příčiny): Příčiny je možné identifikovat Málo faktorů s velkým vlivem Jejich odstranění je ekonomické Eliminovat!

proces se mění v důsledku systematických vlivů - mění se nastavení, přesnost se nemění

mění se nastavení i přesnosti

Statistické řízení procesů ve kterém se nevyskytují systematické odchylky (byly odstraněny, vyskytují se pouze náhodné), je statisticky regulovaný, statisticky zvládnutý, statisticky zvládnutelný

Statistické řízení procesů Regulační diagramy

Stabilita procesů normální proces

Způsobilost výrobních zařízení SPC procesu – regulační diagram Stabilita procesu Způsobilost stroje Kritický index způsobilosti stroje Požadavky na způsobilost

SPC - regulační diagram Aplikace Regulační diagram se používá pro tyto účely: diagnóza: pro vyhodnocení stability procesu, regulace: pro určení, kdy proces vyžaduje úpravy a kdy má být ponechán tak, jak je, potvrzení: potvrdit zlepšení procesu.

Popis Regulační diagram je nástrojem pro odlišení rozptýlení způsobených vymezitelnými nebo zvláštními příčinami od náhodného rozptýlení, které je inherentním (vlastním) rysem procesu. Náhodná rozptýlení se opakují náhodně uvnitř nepředvídatelných mezí. Rozptýlení způsobená vymezitelnými nebo zvláštními příčinami ukazují, že je třeba některé faktory, které proces ovlivňují, identifikovat, vyšetřit a vytvořit podmínky pro jejich trvalé odstranění. Konstrukce regulačních diagramů má matematicko-statistický základ. Pro další informace o regulačních diagramech odkazujeme na normu ČSN ISO 8258.

Postup Zvolí se znaky pro aplikaci regulačního diagramu. Zvolí se vhodný typ regulačního diagramu. Rozhodne se o podskupině (malý soubor jednotek, uvnitř něhož lze předpokládat, že rozptýlení jsou způsobena jen samotnými náhodnými příčinami), o jejím rozsahu a kontrolním intervalu pro odběr skupiny. Shromáždí a zaznamenají se údaje pro nejméně 20 až 25 podskupin nebo se využijí již dříve zaznamenané údaje.

Vypočítají se statistiky, které charakterizují každý výběr tvořený podskupinou. Vypočítají se regulační meze založené na statistikách z výběrů tvořených podskupinami. Sestrojí se diagram a zakreslí se statistiky vypočtené z podskupin. Vyšetří se souřadnice bodů vně regulačních mezí a seskupení naznačující přítomnost vymezitelných (zvláštních) příčin. Rozhodne se o budoucím opatření.

Postup řešení: 2. Podskupina byla definována jako pět po sobě jdoucích naplněných obalů odebíraných od stroje v hodinových intervalech. 3. Údaje byly shromážděny pro 25 podskupin; záznamy respektovaly pořadí podskupin 4. Pro každou podskupinu se vypočtou výběrové charakteristiky X (výběrový soubor z pěti pozorování) a R (rozpětí z pěti pozorování). 5. Pomocí příslušných vzorců (viz ČSN ISO 8258) se vypočtou centrální přímky (CL) a horní (UCL) a dolní (LCL) regulační meze pro X a R.

Průměrná hodnota rozpětí R (průměrné rozpětí) v podskupinách kde k - počet podskupin Průměrná hodnota rozpětí R (průměrné rozpětí) v podskupinách kde Rj - rozpětí j-té podskupiny

Výpočet indexu způsobilosti stroje Předpoklad – proces musí být pod statistickou kontrolou, tedy stabilní Vypočítá se odhad střední hodnoty měřeného znaku

Vypočítá se odhad směrodatné odchylky N – počet všech odebraných vzorků

Vypočítá se index způsobilosti stroje Cm (Obecně Process Capability Index PCI) T – toleranční rozpětí USL – horní toleranční mez LSL – dolní toleranční mez

Vypočítá se kritický index způsobilosti stroje Cmk T0 – střed tolerance Cmk = min (Cmku; Cmkl) Menší hodnota ze dvou vypočtených je tedy kritická

Požadavky na způsobilost stroje a vazba na počet neshodných výrobků Cmk Program kvality počet vadných na 1 mil. kusů 1 3s 2700     1,33 4s    63     1,67 5s             0,57   2,0 6s               0,002   Stroj je způsobilý, když vypočtené Cmk je rovno nebo větší než požadovaná hodnota