Главная страница Случайная страница
Разделы сайта
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
Для новых пользователей первый месяц бесплатно. Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей: — Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
— Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
— Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать; Начать пользоваться сервисом
Обработка исходных данных
|
|
1. Определяем максимальные и минимальные значения контролируемого показателя качества:
maxXj - максимальное значение контролируемого показателя качества; (-10)
minXj - минимальное значение контролируемого показателя качества. (-150)
2. Вычисляем размах выборки.
, где n – количество единиц продукции (lg n = lg 150 = 2);
Ширина интервала (размаха) принятая при dи= 1.7 мкм; hx = 21.08.
3. Вычисляем число интервалов (k), на которое необходимо разбить числа, полученные при измерении.
- округляем до целого.
4. Составляем таблицу выборочного распределения.
Начало 1-го интервала таблицы распределения:
;
fi - частота попадания размеров в интервал.
Вычислить границы каждого интервала. Нижняя граница первого интервала равна минимальному значению контролируемого показателя качества в выборке, а верхняя граница равна сумме значений нижней границы и цены интервала hx.
Подсчитать для каждого интервала число деталей (частоту), действительные размеры которых попадают в каждый интервал (fi).
Таблица эмпирического (опытного) распределения показателя качества
| k | Интервалы вычислений Xk | Подсчет частот | ƒ i по примеру |
| -160.59-(-139.51) | // | ||
| -139.51-(-118.43) | ///// | ||
| -118.43-(-97.35) | /////// | ||
| -97.35-(-76.27) | ///// | ||
| -76.27-(-55.19) | ////////////////// | ||
| -55.19-(-34.11) | /////// | ||
| -34.11-(-11.03) | //// | ||
| -11.03-(-8.05) | // | ||
| Σ |
5. Нанести на лист бумаги координатные оси. На горизонтальной оси нанести разметку интервалов с разметкой каждого интервала. На вертикальной оси нанести разметку частоты, масштаб которой следует выбирать из соотношения размеров графика и максимального количества измерений в одном интервале.
— Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта.
— Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы).
— SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание.
SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Зарегистрироваться и Начать продвижение
Построить в каждом интервале прямоугольники, высота которых соответствует частоте попадания действительных размеров деталей в данный интервал.
Нанести на гистограмму линию, состоящую из отрезков, соединяющих точки середин интервалов по верхним полкам прямоугольников, - полигон распределения.
18
7
5
4
2
1 2 3 4 5 6 7 8 9
6. Вычисляем выборочные оценки среднего и стандартного отклонения
Рассчитываем среднее отклонение значения контролируемого показателя качества по формуле
, где Х* - -1.49, т.е. середина последнего интервала.
Вспомогательная таблица для вычисления 
и 
| Интервалы Xk | Xi – середина интервала | ƒ i | yi | yi *ƒ i |  *ƒ i
|
| -160, 59-(-139, 51) | -150, 05 | -3, 5 | -7 | 24, 5 | |
| -139, 51-(-118, 43) | -133, 97 | -2, 7 | -13, 5 | 36, 45 | |
| -118, 43-(-97, 35) | -107, 82 | -1, 5 | -10, 5 | 15, 75 | |
| -97, 35-(-76, 27) | -86, 81 | -0, 5 | -2, 5 | 1, 25 | |
| -76, 27-(-55, 19) | -65, 73 | 0, 5 | 4, 5 | ||
| -55, 19-(-34, 11) | -44, 65 | 1, 5 | 10, 5 | 15, 75 | |
| -34, 11-(-11, 03) | -23, 57 | 2, 5 | |||
| -11, 03-(8, 05) | -1, 49 | 3, 6 | 7, 2 | 25, 92 | |
| Σ | 3, 2 | 149, 12 |
;
Рассчитываем стандартное отклонение значения контролируемого показателя качества по формуле
Пример 
, для первого интервала и т.д.
, для второго интервала и т.д.
, для третьего интервала и т.д.
, для четвертого интервала и т.д.
, для пятого интервала и т.д.
, для шестого интервала и т.д.
, для седьмого интервала и т.д.
, для восьмого интервала и т.д.
, для всех интервалов.
7. Проверяем гипотезу нормальности выборочного распределения по критерию Пирсона.
Гипотеза принимается, если расчетное значение
Критические значения 
имеют следующую величину при β 1=5%:
| k | 3* | ||||||||
| 3, 8 | 6, 0 | 7, 8* | 9, 5 | 11, 1 | 12, 6 | 14, 1 | 15, 5 | 16, 9 |
Расчет теоретических частот для нормального закона распределения выполняем по формуле
, где 
- нормированный параметр для заданного интервала с серединой Xi,
— Разгрузит мастера, специалиста или компанию;
— Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой;
— Разошлет оповещения о новых услугах или акциях;
— Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет;
— Позволит записываться на групповые и персональные посещения;
— Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам;
— Включает в себя сервис чаевых.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно. Зарегистрироваться в сервисе
– нормированная плотность нормального распределения (определяется по таблице в зависимости от параметра zi).
Вспомогательная таблица для проверки гипотезы о модели выборочного распределения
| № интервала | Xi | zi | φ (zi) | ƒ iT | ƒ i | 
|
| -150, 05 | -2, 4 | 0, 0203 | 0, 60 | 3, 3 | ||
| -133, 97 | -1, 99 | 0, 0550 | 1, 63 | 6, 96 | ||
| -107, 82 | -4, 82 | 0, 0001 | 0, 003 | 0, 147 | ||
| -86, 81 | -0, 66 | 0, 3229 | 9, 58 | 2, 189 | ||
| -65, 73 | -0, 07 | 0, 3973 | 11, 79 | 3, 27 | ||
| -44, 65 | 0, 52 | 0, 3466 | 10, 29 | 1, 05 | ||
| -23, 57 | 1, 12 | 0, 2106 | 6, 25 | 0, 81 | ||
| -1, 49 | 1, 74 | 0, 0877 | 2, 6 | 0, 14 | ||
| ∑ fit=42.74 | ∑ fi=50 | 
|
Решение о принятии гипотезы нормальности распределения: К=m-3=3 
условие выполнено
4. Определяем границы и величину поля рассеяния показателя качества
- верхняя граница
- нижняя граница
Анализ результатов и выработка рекомендаций
Конкретизируем цели в области качества
Цель:
Предельные отклонения от цели: ± T/2 = -80 мкм
Строим на одном графике и в одном масштабе гистограмму выборочного распределения, теоретическую кривую нормального распределения, наносим среднее значение и границы поля рассеяния, границы поля допуска и цель по качеству.
3. Проверяем условия обеспечения качества соответствия
213> 140 не условие выполняется
43, 23 > -10 условие выполняется
-169, 77 < -150 условие выполняется
Выводы: смещение поля рассеяния в минус за Тв приводит к появлению некоторого процента дефектных изделий.
4. Вычисляем индексы возможностей и оцениваем уровни несоответствий
Индекс пригодности:
=0.66
Решение
Минимальный уровень несоответствий: Qmin = 1-2Ф(3Сp)=1-2*0, 44748=0, 1%
Индексы реализаций возможностей:
Выводы: так как
, то процесс пригоден для реализации заданных требований.
Q+ = 0, 5-Ф(3СpB)=0, 5-0, 0541=0, 4%
Q- = 0, 5-Ф(3СpH)=0, 5-0, 2519=0, 2%
Общий уровень несоответствий: Q = Q+ +Q- =0, 4+0, 2=0, 6%
5. Общие выводы и предложения по улучшению
Точность достаточная, но имеется смещение поля в минус за границу допуска, уровень дефектности составляет 0, 6%. Соотношения величины и расположения поля рассеяния ω x относительно допуска T, полученные на основе зрительного восприятия проверяются по количественным условиям обеспечения точности ω x ≤ T, т.е. процесс является пригодным для обеспечения заданных требований.
|
|