На выпускную квалификационную работу 6 страница

Далее мы построили таблицу для последнего показателя ширина обода колеса (таблица 3.4).

Таблица 3.4 – Данные для построения -R-карты для показателя ширина обода колеса

№	Ширина обода колеса		R
Х1	Х2	Х3	Х4	Х5
	130, 23	132, 14	132, 72	130, 71	131, 97	131, 554	2, 49
	129, 48	131, 06	129, 34	131, 94	131, 30	130, 624	2, 60
	131, 08	130, 54	131, 40	131, 43	131, 63	131, 216	1, 09
	130, 59	132, 22	132, 94	131, 56	129, 66	131, 394	3, 28
	129, 47	129, 12	130, 16	131, 04	130, 05	129, 968	1, 92
	131, 92	132, 14	129, 34	131, 71	130, 47	131, 116	2, 80
	130, 01	131, 06	130, 08	131, 45	129, 46	130, 412	1, 60
	132, 08	130, 69	132, 54	132, 95	131, 50	131, 952	2, 26
	131, 35	131, 85	131, 12	132, 70	130, 63	131, 530	2, 07
	130, 08	131, 16	131, 37	131, 46	132, 44	131, 302	2, 36
	132, 64	131, 49	131, 15	130, 93	130, 58	131, 358	2, 06
	129, 62	129, 58	131, 35	131, 96	132, 67	131, 036	3, 09
	132, 57	130, 56	132, 36	132, 15	129, 25	131, 378	3, 32
	132, 03	129, 11	131, 57	129, 35	129, 78	130, 368	2, 92
	130, 39	130, 75	132, 76	131, 80	131, 90	131, 520	2, 37
	130, 25	131, 24	132, 51	131, 27	130, 89	131, 232	2, 26
	132, 39	129, 21	132, 72	130, 41	132, 73	131, 492	3, 52
	129, 70	132, 12	131, 38	129, 03	132, 43	130, 932	3, 40
	131, 25	130, 27	131, 72	131, 81	129, 26	130, 862	2, 55
	129, 76	130, 48	131, 13	130, 46	132, 45	130, 856	2, 69
	130, 02	130, 45	129, 45	129, 36	132, 46	130, 348	3, 07
	132, 85	132, 20	129, 71	132, 40	132, 18	131, 868	3, 14
	131, 78	132, 28	130, 21	130, 73	132, 45	131, 490	2, 24
	129, 41	131, 76	129, 61	131, 81	129, 32	130, 382	2, 49
	132, 47	131, 66	130, 26	129, 97	132, 35	131, 342	2, 50
	130, 96	129, 92	130, 85	130, 46	132, 23	130, 884	2, 31
	130, 37	131, 40	129, 71	130, 66	132, 97	131, 022	3, 26
	131, 77	129, 24	132, 89	129, 80	131, 98	131, 136	3, 65
	132, 40	132, 14	132, 26	129, 44	130, 20	131, 288	2, 96
	130, 90	130, 37	130, 44	129, 48	132, 50	130, 738	3, 02
Итого:						131, 086	2, 643

Затем мы вычислили среднеарифметическое значений в каждой подгруппе, размах показателя качества в каждой подгруппе, нашли среднеарифметические средних и размахов подгрупп. Формулы для нахождения перечисленных выше параметров представлены в Приложении А.

Затем мы вычислили контрольные границы [30].

-карта. Центральная линия:

CL= =131, 086.

Верхний контрольный предел:

UCL= +A_2·R=131, 086+0, 577·2, 643=132, 61.

Нижний контрольный предел:

LCL= -A_2·R=129, 56.

R-карта. Центральная линия:

СL=R=2, 643.

Верхний контрольный предел:

UCL=D₄·R=2, 114·2, 643=5, 59.

Нижний контрольный предел:

LCL=D₃·R=0.

По полученным значениям таблицы 3.4 мы построили -R – контрольную карту и нанесли на карту центральную линию, нижний и верхний контрольные пределы, а также нормируемые значения для ширины обода колеса 130 (+3; -1) (рисунок 3.7).

Контрольная карта средних значений ( -карта)

Контрольная карта размахов (R-карта)

Рисунок 3.7 - -R-карта для параметра ширина обода колеса

Вывод: На построенной -R-карте можно увидеть повторяющиеся циклы, что является отсутствием стабильности процесса. Также на карте средних присутствует одна точка, которая приближается к нижней контрольной границе.

По результатам проведения анализа технологического процесса мы не смогли дать однозначного ответа о его стабильности. Поэтому мы воспользовались математическими методами для более точного определения стабильности и настроенности технологического процесса ремонта.

3.4 Оценка настроенности и стабильности технологического процесса

3.4.1 Оценка настроенности и стабильности технологического процесса по показателю межбандажное расстояние

Для каждой выборки рассчитывается значение среднего ариф­метического и стандартного отклонения S с помощью формул (3.1) и (3.2):

= , (3.1)

S= , (3.2)

= =1439, 973,

S= 0, 58.

Технологический процесс (операция) является настроенным по контролируемому параметру х (при неизвестной дисперсии σ ²₀), если выполняется условие (3.3):

, (3.3)

где Т₀ – центр поля допуска контролируемого параметра;

– квантиль распределения Стьюдента уровня ( ) с ν =n-1;

α – выбранный уровень значимости.

,

0, 027≤ 0, 061.

В результате расчёта определено, что условие (3.3) выполняется, что свидетельствует о соответствии фак­тического центра группирования контролируемого параметра в изготавливаемой партии колёсной пары центру поля допуска. Соответственно, повышение уровня брака на последующих операциях не будет.

Технологический процесс является стабильным по настроен­ности параметра х в течение контролируемого интервала времени, если выполняется условие (3.4):

, (3.4)

где Sd=

, – среднее арифметическое двух выборок,

– квантиль распределения Стьюдента уровня () с ν =2.

По результатам расчетов для определения стабильности технологического процесса по настроен­ности параметра межбандажное расстояние определено:

- среднее ариф­метическое первой выборки ₁ =1439, 88;

- среднее ариф­метическое второй выборки ₂ =1440, 034;

- значение Sd = 0, 116;

- квантиль распределения Стьюдента = 1, 292 при уровне доверительной вероятности α = 0, 9 и числе степеней свободы ν = 98.

В результате расчетов определено:

=0, 15,

=0, 15,

0, 15≤ 0, 15.

Технологический процесс является стабильным по настроен­ности параметра, т.к. условие (3.4) выполняется.

3.4.2 Оценка настроенности и стабильности технологического процесса по показателю диаметр колёс по кругу катания

Для каждой выборки рассчитывается значение среднего ариф­метического и стандартного отклонения S с помощью формул (3.1) и (3.2).

= =1055, 23,

S= 2, 73.

Технологический процесс (операция) является настроенным по контролируемому параметру х (при неизвестной дисперсии σ ²₀), если выполняется условие (3.3):

,

5, 23≤ 0, 29.

В результате расчёта определено, что условие (3.3) не выполняется, что свидетельствует о несоответствии фак­тического центра группирования контролируемого параметра в изготавливаемой партии колёсных пар центру поля допуска, что мо­жет привести к повышению уровня брака на последующих тех­нологических операциях.

Технологический процесс является стабильным по настроен­ности параметра х в течение контролируемого интервала времени, если выполняется условие (3.4).

По результатам расчетов для определения стабильности технологического процесса по настроен­ности параметра диаметр колёс по кругу катания определено:

- среднее ариф­метическое первой выборки ₁ =1055, 547;

- среднее ариф­метическое второй выборки ₂ =1054, 817;

- значение Sd =0, 545;

- квантиль распределения Стьюдента = 1, 292 при уровне доверительной вероятности α =0, 9 и числе степеней свободы ν =98.

В результате расчетов определено:

=0, 73,

=0, 70,

0, 73≤ 0, 70.

Технологический процесс является нестабильным по настроен­ности параметра, т.к. условие не выполняется.

В результате расчетов установлено существенное отличие характеристик распределения значений контролируемого параметра (среднего значения и дисперсии) в партиях изделий, что может привести к не­стабильности выхода годных деталей и уровня качества колёсных пар в целом.

3.4.3 Оценка настроенности и стабильности технологического процесса по показателю ширина обода колёс

Для каждой выборки рассчитывается значение среднего ариф­метического и стандартного отклонения S с помощью формул (3.1) и (3.2).

= =131, 09,

S= .

Технологический процесс (операция) является настроенным по контролируемому параметру х (при неизвестной дисперсии σ ²₀), если выполняется условие (3.3):

,

1, 09≤ 0, 13.

В результате расчёта определено, что условие (3.3) не выполняется, что свидетельствует о несоответствии фак­тического центра группирования контролируемого параметра в изготавливаемой партии колёсных пар центру поля допуска, что мо­жет привести к повышению уровня брака на последующих тех­нологических операциях.

Технологический процесс является стабильным по настроен­ности параметра х в течение контролируемого интервала времени, если выполняется условие (3.4).

По результатам расчетов для определения стабильности технологического процесса по настроен­ности параметра ширина обода колеса определено:

- среднее ариф­метическое первой выборки ₁ =130, 92;

- среднее ариф­метическое второй выборки ₂ =131, 07;

- значение Sd =0, 228;

- квантиль распределения Стьюдента = 1, 292 при уровне доверительной вероятности α =0, 9 и числе степеней свободы ν =98.

В результате расчетов определено:

=0, 15,

=0, 30,

0, 15≤ 0, 30.

Технологический процесс является нестабильным по настроен­ности параметра, т.к. условие не выполняется.

В результате расчетов установлено существенное отличие характеристик распределения значений контролируемого параметра (среднего значения и дисперсии) в партиях изделий, что может привести к не­стабильности выхода годных деталей и уровня качества колёсных пар в целом.

По результатам оценки настроенности и стабильности технологического процесса получилось, что по двум показателям диаметр колёс по кругу катания и ширина обода колеса условия настроенности и стабильности технологического процесса не соблюдаются. Следовательно, по этим двум показателям необходимо принять мероприятия по их улучшению.

4 Мероприятия по улучшению качества

В третьем разделе дипломного проекта мы проверили анализ стабильности и настроенности технологического процесса ремонта колёсной пары и выяснили, что по показателям диаметр колёс по кругу катания и ширина обода колеса условия настроенности и стабильности не соблюдаются в связи с этим, мы предлагаем рекомендации по улучшению качества.

Показатель ширина обода колеса на ОАО «КрЭВРЗ» контролируется с помощью микрометра МК-175. Микрометр является измерительным прибором, предназначенным для измерений с высокой точностью (до 2 мкм). Микрометр применяют для измерения линейных размеров контактным методом. Микрометр МК-175 – механический, он относится к гладким микрометрам. Гладким микрометром называется средство для измерения наружных линейных размеров.

Мы предлагаем заменить гладкий механический микрометр МК-175 на гладкий электронный МКЦ-25 (рисунок 4.1). Электронный микрометр МКЦ-25 обладает меньшей погрешностью измерения (±0, 002 мм) в сравнении с механическим микрометром МК-175. В основе конструкции гладких электронных микрометров лежит микрометрическая пара винт-гайка. Отличие от механических гладких микрометров состоит в отсутствии шкал на стебле и барабане, результат измерений снимается с ЖК-дисплея. Цифровое отсчётное устройство определяет не только точность прибора, но и наличие множества функций, которых нет у механических аналогов. Электронные цифровые микрометры способны производить измерения в миллиметрах и дюймах, а так же обладают функцией установки нуля. Эта функция позволяет электронным микрометрам осуществлять измерения не только в абсолютной, но и в относительной системах отсчёта. Такая возможность является значительным преимуществом электронных цифровых микрометров в сравнении с механическими.

Рисунок 4.1 – Электронный цифровой микрометр МК-25

Наличие дополнительных функций, а также лёгкость считывания результатов, что является наиболее важным отличием и преимуществом электронных микрометров, существенно уменьшает затраты времени и упрощает процесс измерения в сравнении с механическими микрометрами.

Исходя из всех описанных выше преимуществ цифровых микрометров, можно сделать вывод, что замена механических микрометров на цифровые повысит производительность, уменьшит затраты времени и, сократит затраты на обучение персонала, а самое главное, сократит ошибки и увеличит точность измерений.

Также мы предлагаем разработать стандарт организации «Статистические методы контроля для ОАО «КрЭВРЗ»», который позволит поддерживать управление и высокую степень однородности важнейших характеристик продукции, посредством непрерывной записи информации об измерении основных показателей колёсной пары в процессе ремонта.

Разработанный нами стандарт организации «Статистические методы контроля для ОАО «КрЭВРЗ» устанавливает графический метод статистического управления процесса ремонта колёсной пары с помощью простых инструментов контроля качества. В разработанном стандарте организации описана методика построения следующих простых инструментов контроля качества: диаграммы Парето, причинно-следственной диаграммы Исикавы, контрольной карты Шухарта.

Контроль качества состоит в том, чтобы, проверяя нужным образом подобранные данные, обнаружить отклонение параметров от запланированных значений при его возникновении, найти причину его появления, а после устранения причины проверить соответствие данных запланированным (стандарту или норме).

Осуществлять статистический контроль будет назначенный начальником отдела управления качеством инженер по качеству. Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса.

С введением стандарта организации «Статистические методы контроля» для ОАО «КрЭВРЗ» значительно сократиться время на проведение повторных операций обработки и контроля, т.к. в связи со своевременным выявлением причин появления несоответствий появление дефектов прекратится. Также сократятся затраты на электроэнергию, на материалы и комплектующие, требующиеся для ремонта.