Rôzne metódy manažérstva kvality/jakosti. Štatistika. Práca č.2: Štatistické riadenie procesu (SPC Statistical process control)

Σχετικά έγγραφα
Štatistické riadenie procesov Regulačné diagramy 3-1

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie

Inžinierstvo kvality produkcie. Štátnice

4 Regulačné diagramy na reguláciu meraním

KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej

8 Regulačné diagramy. 8.1 Štatistický základ regulačných diagramov ZABEZPEČOVANIE KVALITY PROCESOV

Základy metodológie vedy I. 9. prednáška

Obvod a obsah štvoruholníka

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.2. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE

Návrh vzduchotesnosti pre detaily napojení

,Zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky,

3. Striedavé prúdy. Sínusoida

Goniometrické rovnice a nerovnice. Základné goniometrické rovnice

Určite vybrané antropometrické parametre vašej skupiny so základným (*úplným) štatistickým vyhodnotením.

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou

Príručka ku kurzu SPÔSOBILOSŤ PROCESU

2 Chyby a neistoty merania, zápis výsledku merania

AerobTec Altis Micro

Prechod z 2D do 3D. Martin Florek 3. marca 2009

Chí kvadrát test dobrej zhody. Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky

Ekvačná a kvantifikačná logika

1. písomná práca z matematiky Skupina A

Metodicko pedagogické centrum. Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH ZAMESTNANCOV K INKLÚZII MARGINALIZOVANÝCH RÓMSKYCH KOMUNÍT

ÚLOHA Č.8 ODCHÝLKY TVARU A POLOHY MERANIE PRIAMOSTI A KOLMOSTI

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Priamkové plochy. Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava

Kompilátory. Cvičenie 6: LLVM. Peter Kostolányi. 21. novembra 2017

Vlastnosti regulátorov pri spätnoväzbovom riadení procesov

Motivácia pojmu derivácia

RIEŠENIE WHEATSONOVHO MOSTÍKA

1 Prevod miestneho stredného slnečného času LMT 1 na iný miestny stredný slnečný čas LMT 2

PRIEMER DROTU d = 0,4-6,3 mm

Matematika 2. časť: Analytická geometria

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010.

24. Základné spôsoby zobrazovania priestoru do roviny

Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín. Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť.

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie

Pevné ložiská. Voľné ložiská

Rozsah hodnotenia a spôsob výpočtu energetickej účinnosti rozvodu tepla

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A

ZADANIE 1_ ÚLOHA 3_Všeobecná rovinná silová sústava ZADANIE 1 _ ÚLOHA 3

Odporníky. 1. Príklad1. TESLA TR

11 Štatistická prebierka

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.5. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

ANALÝZA VÝKONNOSTI CALL CENTRA POMOCÍ STATISTICKÝCH METOD

PREHĽAD ÚDAJOV. 1. Početnosť

Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia 1

Modelovanie dynamickej podmienenej korelácie kurzov V4

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S

Ing. Andrej Trnka, PhD. Základné štatistické metódy marketingového výskumu

Margita Vajsáblová. ρ priemetňa, s smer premietania. Súradnicová sústava (O, x, y, z ) (O a, x a, y a, z a )

Meranie na jednofázovom transformátore

C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém

Numerické metódy matematiky I

KATALÓG KRUHOVÉ POTRUBIE

Harmonizované technické špecifikácie Trieda GP - CS lv EN Pevnosť v tlaku 6 N/mm² EN Prídržnosť

Základy matematickej štatistiky

6 APLIKÁCIE FUNKCIE DVOCH PREMENNÝCH

Model redistribúcie krvi

Michal Páleník. Fiškálna politika v kontexte regionalizácie a globalizácie:

Reprezentácia dát. Ing. Martin Mariš, Katedra regionalistiky a rozvoja vidieka, SPU, NITRA

u R Pasívne prvky R, L, C v obvode striedavého prúdu Činný odpor R Napätie zdroja sa rovná úbytku napätia na činnom odpore.

Staromlynská 29, Bratislava tel: , fax: http: // SLUŽBY s. r. o.

KLP-100 / KLP-104 / KLP-108 / KLP-112 KLP-P100 / KLP-P104 / KLP-P108 / KLP-P112 KHU-102P / KVM-520 / KIP-603 / KVS-104P

Vyhlásenie o parametroch stavebného výrobku StoPox GH 205 S

16. Základne rovinné útvary kružnica a kruh

Život vedca krajší od vysnívaného... s prírodou na hladine α R-P-R

ŠTATISTIKA. Obsah. Predmet štatistiky Popisná štatistika Štatistické charakteristiky jednorozmerných rozdelení.. 17

Metódy vol nej optimalizácie

PROMO AKCIA. Platí do konca roka 2017 APKW 0602-HF APKT PDTR APKT 0602-HF

Rozsah akreditácie 1/5. Príloha zo dňa k osvedčeniu o akreditácii č. K-003

REZISTORY. Rezistory (súčiastky) sú pasívne prvky. Používajú sa vo všetkých elektrických

Modul pružnosti betónu

MOSTÍKOVÁ METÓDA 1.ÚLOHA: 2.OPIS MERANÉHO PREDMETU: 3.TEORETICKÝ ROZBOR: 4.SCHÉMA ZAPOJENIA:

Riadenie zásobníkov kvapaliny

Tomáš Madaras Prvočísla

Deliteľnosť a znaky deliteľnosti

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.7. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

η = 1,0-(f ck -50)/200 pre 50 < f ck 90 MPa

Podnikateľ 90 Mobilný telefón Cena 95 % 50 % 25 %

MATERIÁLY NA VÝROBU ELEKTRÓD

SLOVENSKO maloobchodný cenník (bez DPH)

Rozdiely vo vnútornej štruktúre údajov = tvarové charakteristiky

Reprezentácia informácií v počítači

23. Zhodné zobrazenia

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

MPV PO 16/2013 Stanovenie kovov v rastlinnom materiáli ZÁVEREČNÁ SPRÁVA

Funkcie - základné pojmy

7 Derivácia funkcie. 7.1 Motivácia k derivácii

Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej x. Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej y. Ak existuje limita.

Regulátor tlaku prepúšťaním AVA (PN 25)

DOMÁCE ZADANIE 1 - PRÍKLAD č. 2

Transcript:

- Rôzne metódy manažérstva kvality/jakosti Štatistika Práca č.: Štatistické riadenie procesu (SPC Statistical process control) Dátum: 8.11.010 Martin Bažant

Obsah Obsah... Zoznam obrázkov... Zoznam tabuliek... 1 Úvod... 3 1.1 Základná terminológia... 4 1. Parametre regulačných diagramov... 5 1.3 Typy regulačných diagramov... 5 1.4 Činnosti pred aplikáciou SPC... 6 1.5 8 základných testov regulačných diagramov... 8 Regulačné diagramy... 8.1 Regulačné diagramy priemerov a rozpätí (, R)... 8. Regulačné diagramy priemerov a regulačný diagram rozpätia (, s)... 10.3 Regulačné diagramy pre medián a rozpätie (Me, R)... 11.4 Regulačné diagramy pre individuálne hodnoty a kĺzavé rozpätie (, MR)... 1 3 Praktická ukážka... 13 3.1 Popísanie systému v programe Ecel... 19 Použitá literatúra... 0 Zoznam obrázkov Obr. 1 Regulačný diagram,r (test štatistickej nestability 1)... 13 Obr. Regulačný diagram,r (test štatistickej nestability )... 14 Obr. 3 Porovnanie regulačného diagramu (s) a (R) (test štatistickej nestability 1)... 15 Obr. 4 Porovnanie regulačného diagramu () a (Me) (test štatistickej nestability 1) 16 Obr. 5 Porovnanie regulačného diagramu (MR) a (R) (test štatistickej nestability 1)17 Obr. 6 Porovnanie regulačného diagramu individálnych hodnôt (X) a priemerov () (test štatistickej nestability 1)... 18 Obr. 7 Popísanie jednotlivých častí v Eceli... 19 Zoznam tabuliek Tab. 1 Použitie, výhody a nevýhody rôznej veľkosti výberu... 7 Tab. Koeficienty na výpočet regulačných hraníc... 9 Tab. 3 Koeficienty na výpočet regulačných hraníc... 11 Tab. 4 Koeficienty na výpočet regulačných hraníc... 1

1 Úvod Štatistická regulácia procesu (SPC Statistical process control) predstavuje preventívny prístup k manažérstvu kvality, lebo na základe včasného odhalenia odchýlok priebehu procesu od vopred stanovenej úrovne umožňuje zásahy, do procesu s cieľom udržiavať ho dlhodobo na požadovanej a stabilnej úrovní respektíve ho zlepšovať [3]. Obecne je realizovaná pravidelnou kontrolou regulovanej výstupnej veličiny, či regulovaná veličina (parameter) odpovedá požadovanej úrovni. Udržovanie procesu na stabilnej úrovní je podmienené dôslednou analýzou variability procesu, pri ktorej je potrebné odhaliť ako proces funguje, aké sú jeho nedostatky a ich príčiny, či sa opakujú a na čo majú v proces vplyv [3]. Pôsobením vplyvov na proces dochádza k variabilite procesu. Tieto vplyvy možno rozdeliť na dve skupiny: Náhodné vplyvy Vymedziteľné vplyvy (identifikovateľné, systematické, odstrániteľné): menia parametre procesu náhle napr. zlomený/poškodený obrábací nástroj, alebo pozvoľne napr. postupné opotrebovanie nástroja. SPC neslúži na odhalenie nepodarkov, ale stráženie rezerv [5]. Do štatistického riadenie procesu patria tri oblasti aplikácií štatistických metód []: Štatistická regulácia procesu Štatistické preberanie Spôsobilosť procesu Ciele SPC sú definované takto [1]: Prehĺbiť znalosti o procese Riadiť proces tak, aby sa choval požadovaným spôsobom Znižovať kolísanie parametrov konečného produktu alebo zlepšovať dosiahnutú úroveň procesu inými spôsobmi 3

1.1 Základná terminológia Aritmetický priemer ( ): 1... n 1 i n n Medián (Me) je definovaný ako stredná hodnota usporiadaného štatistického súboru Pr.1: Máme čísla: 5,, 8, 9, 3, 6,, 6, 3 Keď ich usporiadame od najmenšieho po najväčšie tak v strede tohto radu je číslo 5 3 3 5 6 6 8 9 1 3 4 4 3 1 Pr.: Máme čísla: 5,, 8, 9, 3, 6,, 6, 3 Keď ich usporiadame od najmenšieho po najväčšie tak v strede tohto radu sú čísla 5 a 6 3 5 6 6 8 9 1 3 3 1 56 Me 5,5 Medián môže byť vhodné použiť namiesto aritmetického priemeru v prípadoch, keď súbor obsahuje etrémy. Etrémy majú vplyv na hodnotu priemeru. Kĺzavé rozpätie (MR) stretol som sa tiež s označením R. Kĺzavé rozpätie je absolútna hodnota rozdielu dvoch po sebe idúcich meraní (teda rozdiel medzi prvým a druhým meraním, následne medzi druhým a tretím a tak ďalej). Pr.3: Máme čísla: 5,, 8, 9, 3, 6,, 6, 3 5 8 9 3 6 6 3 MR 5- =3-8 = 6 8-9 = 1 9-3 = 6 3 4 4 3 Štandardná odchýlka (s): znázorňuje ako sú jednotlivé hodnoty sústredené alebo rozptýlené okolo priemernej hodnoty. Čím je hodnota menšia tým sú hodnoty sústredené bližšie okolo priemernej hodnoty a naopak. 1 s i n 1 Variačné rozpätie (R): definuje sa ako rozdiel najvyššej a najnižšej hodnoty daného znaku. V našom príklade sú to čísla a 9 R ma min 97 4

1. Parametre regulačných diagramov Do regulačného diagramu (RD) sa zakresľujú nasledujúce parametre: UCL horná regulačná medza (upper control limit) CL centrálna priamka (central line) reprezentuje priemernú hodnotu LCL dolná regulačná medza (lower control limit) Pokusné regulačné medze slúžia k analýze procesu a identifikácií prítomnosti zvláštnych príčin. Sú vypočítavané z prvých získaných údajov Regulačné medze platné pre ďalšie obdobie nové vypočítané regulačné medze po vylúčení podskupín, ktoré vykazovali prítomnosť niektorých zo zvláštnych príčin. Tieto podskupiny môžu byť vylúčené, až po identifikácií, odstránení týchto príčin a vytvorení bariér aby k týmto príčinám nedochádzalo (napr.: vymenenie nástroja po určitom cykle operácií, zabránenie výkyvom tepla, tzv. pondelkové a piatkové udalosti) Priamky UCL (horná regulačná medza) a LCL (dolná regulačná medza) vymedzujú priestor prípustného kolísania hodnôt. Ak je proces v štatisticky zvládnutom stave tak približne 99,7% hodnôt bude ležať v tomto pásme. (prečo je to práve 99,7% hodnôt?) Regulačné diagramy pracujú s chybou prvého druhu α = 0,3% (t.j. zbytočný zásah do procesu, pretože k chybe nedošlo, ale myslíme si, že došlo). V dôsledku toho sa môže vyskytnúť mimo jednej regulačnej medze (hornej respektíve dolnej) v priemere jeden výberový bod zo 740 podskupín a mimo obidvoch medzí v priemere jeden v 370 podskupinách [1]. (tu nie som si istý či som to pochopil správne teda môže z 370 podskupín nastať stav že jeden bod prekročí jednu z regulačných medzí a pri 740 teda prekročí tu ďalšiu regulačnú medzu?) Pozor nepomýliť si to s tolerančnými medzami USL (Upper Specification Limit) horná tolerančná hranica LSL - (Lower Specification Limit) dolná tolerančná hranica 1.3 Typy regulačných diagramov Pre kontrolu meraním ak je regulovaná veličina kvantitatívna (dĺžka, hmotnosť, objem...), R regulačný diagram priemerov a rozpätí, s regulačný diagram priemerov a smerodajných odchýlok Me, R regulačný diagram pre medián a rozpätie, MR regulačný diagram individuálnych hodnôt a kĺzavých rozpätie Sleduje sa len jeden znak (napr. priemer alebo rozmer hriadeľa) a pracuje sa z dvomi diagramami. Jeden pre sledovanie polohy a druhý pre sledovanie variability procesu [1]. Norma 858 rozoznáva diagramy podľa toho či sú, alebo nie sú základné hodnoty stanovené: Základné hodnoty nie sú stanovené regulačné diagramy založené na údajoch zhromaždených z výberu (základné hodnoty sa vypočítajú/získajú z meraní) Základné hodnoty sú stanovené pozoruje sa ako sa namerané hodnoty líšia od požadovaných/zadaných. 5

Prípadom, keď sú zadané základné hodnoty sa nebudem zaoberať, lebo nemyslím, si že v prai sa možno často zadať s tým aby bola zadaná smerodajná odchýlka, ktorá je požadovaná pre výpočet regulačných medzí. Pre kontrolu porovnávaním ak je regulovaná veličina kvalitatívna (vizuálne kontroly...) np, n porovnáva počet nezhodných kusov s počtom kusov vo výbere p,n porovnáva počet zhodných kusov s počtom kusov vo výbere c,n porovnáva počet nezhôd (nielen nezhodných kusov) s počtom kusov vo výbere 1.4 Činnosti pred aplikáciou SPC Pred vlastnou aplikáciu SPC sa musí [1]: Zvoliť proces, ktorý má byť regulovaný a sledovaná veličina (znak kvality) Podobne ako pri metodike Si Sigma je potrebné sa zamerať iba na podstatné/dôležité/kritické činnosti. Je podstatné dosahovať presný priemer hriadeľa, ale drsnosť nie je až tak dôležitá (toto je iba ilustračný príklad, pretože presným obrábaním dosiahnem aj menšiu drsnosť, bolo tým skôr myslené, že priemer musíme merať, ale drsnosť zhodnotíme len pohľadom, prípadne dotykom) Zaistiť podmienky pre regulácie zabezpečiť nemennosť všetkých známych vplyvov Definovať systém merania, zaistiť potrebné vybavenie pracovísk a realizovať školenie pracovníkov Určiť počet podskupín pre pokusné obdobie (počet výberov k ), kontrolný interval (konštantný časový interval medzi dvoma po sebe idúcimi výbermi (napr. každú hodinu, o 7h a o 13h), alebo po určitom počte cyklov/dávok/vyrobených výrobkov Stanoviť rozsah podskupín (veľkosť výberu n počet kontrolovaných výrobkov v jednej podskupine k) 6

Tab. 1 Použitie, výhody a nevýhody rôznej veľkosti výberu Veľkosť výberu (n) 3 4 5 6 až 1 Použitie, výhody a nevýhody Používa sa pri veľmi pomalej výrobe, veľmi vysokých kontrolných nákladoch. Poskytuje malú vypovedaciu schopnosť, je málo účinný pri zisťovaní významných vplyvov. Na určenie definitívnych regulačných hraníc je potrebných najmenej 50 výberov. Dá sa uspokojivo použiť pri pomalej výrobe, väčších kontrolných intervaloch alebo nákladnej kontrole. Nevýhoda je, že pri výpočte výberovej charakteristiky často dochádza k neúplnému vydeleniu. Pre výpočet definitívnych regulačných hraníc treba minimálne 35 výberov. Veľmi výhodná veľkosť výberu poskytuje dostatočnú presnosť a zároveň citlivosť regulačného diagramu Tento počet je výhodný najmä tam, kde sa pri meraní zaokrúhľujú namerané hodnoty na štvrtiny meracej jednotky. Pre výpočet definitívnych regulačných hraníc treba minimálne 5 výberov. Veľmi výhodná veľkosť výberu. Delenie piatimi je jednoduché, vždy dochádza k úplnému vydeleniu Pre výpočet definitívnych regulačných hraníc je potrebných minimálne 0 výberov. Neodporúča sa, pokiaľ si to priamo nevyžadujú vecné predpoklady. Viac malých výberov má väčšiu vypovedaciu schopnosť ako jeden veľký výber. Zdroj: Mateides, 006, [] Zvoliť výberové charakteristiky, ktorými sa proces bude sledovať a overiť či sú splnené určité predpoklady na ktorých sú založené jednotlivé typy regulačných diagramov. Pri voľbe typu regulácie (regulačného diagramu) sa možno riadiť nasledujúcimi pravidlami, ktoré sú dané rozsahom veľkosťou výberu n []: o ak n = 1, potom sa volí regulačný diagram, MR o o ak n ( až 10), potom možno zvoliť regulačné diagramy:, R ;, s ; Me, R ak n > 10, potom sa volí regulačný diagram, s Vymedziť príslušné zodpovednosti a nadväzujúce povinnosti jednotlivých pracovníkov 7

1.5 8 základných testov regulačných diagramov Sú to testy štatistickej nestability procesu : 1 bod nachádzajúci sa mimo regulačného poľa 9 po sebe idúcich bodov leží len v jednej polovici regulačného poľa 6 po sebe idúcich bodov klesá alebo stúpa 14 po sebe idúcich bodov pravidelne kolíše hore a dole z 3 pozorovaných bodov ležia v oblasti A 4 z 5 pozorovaných bodov ležia v oblasti B alebo A 15 po sebe idúcich pozorovaných bodov leží len v oblasti C žiadny z 8 po sebe idúcich bodov neleží v pásme C [] Ukážka jednotlivých prípadov je v kapitole 3. Praktická ukážka Regulačné diagramy Štandardný postup pri zostavovaní prvých regulačných medzí je: Najskôr sa zostrojí diagram reprezentujúci variabilitu: o diagram rozpätí (R), alebo o smerodajných odchýlok (s) Vypočíta sa regulačná medze Následne sa prekontroluje, či niektoré body neprekračujú regulačnú medzu, alebo nepoukazujú na neobvyklé zoskupenie (8 základných testov, prípadne iné skúmania). Preskúmajú sa príčiny a zabráni sa opakovaniu týchto príčin Všetky podskupiny ovplyvnené vymedziteľnými príčinami sa vylúčia, znovu sa prepočítajú hodnoty a zostrojí sa i diagram reprezentujúci hodnoty Prekontrolujú sa body z obidvoch diagramov a prípadne sa postup zopakuje (odstránia sa podskupiny ovplyvnené nestabilitou procesu a prerátajú sa nové regulačné medze).1 Regulačné diagramy priemerov a rozpätí (, R) 1. Odobrať počet výrobkov n, zmerať každý kusa a výsledky zapísať do tabuľky. Realizovať definovaný počet výberov podskupín k (pri n=5, optimálne je 5 výberov) 3. Z každého výberu vypočítať priemer a variačné rozpätie podľa vzťahov: R 8 1... ma 4. Vypočítať priemer výberových priemerov a priemerné variačné rozpätie podľa vzťahov: 5. Výpočet centrálnych priamok R CL n k min k R a CL R n R

6. Vypočítať regulačné hranice UCL A. R LCL A. R a UCL LCL R R D. R 4 D. R Koeficienty A, D 3, D 4 sú závislé na rozsahu výberu n (Tab.) 7. Vypracovanie regulačného diagramu 8. V časových intervaloch sa kontroluje a revidujú regulačné hranice (v prípade zlepšenia procesu) [] 9. Vypočítanie ukazovateľov spôsobilosti c c p pk USL LSL USL LSL d 6 vypoc 6. R d USL LSL d min ; min 3 vypoc 3 vypoc. USL LSL 6. R 3 USL d. LSL. 3. R ; ; vypoc R d 3. R, Pozn.: v Ecely čitateľ aj menovateľ dajte do samostatných zátvoriek bez ohľadu na to, že tam je násobenie Ukazovatele spôsobilosti C p a C pk pre sledovaný proces je povolené počítať až po preukázaní, že tento proces je v štatisticky zvládnutom stave. Tab. Koeficienty na výpočet regulačných hraníc Rozsah podskupiny n A D 3 D 4 d 1.880 0 3.67 1.18 3 1.03 0.574 1.693 4 0.79 0.8.059 5 0.577 0.114.36 6 0.483 0.004.534 7 0.419 0.076 1.94.704 8 0.373 0.136 1.864.847 9 0.337 0.184 1.816.970 10 0.308 0.3 1.777 3.078 11 0,85 0,56 1,744 3,173 1 0,66 0,83 1,717 3,58 13 0,49 0,307 1,693 3,336 14 0,35 0,38 1,67 3,407 15 0,3 0,347 1,653 3,47 Zdroj: MoreSteam.com [] a [7] 9

. Regulačné diagramy priemerov a regulačný diagram rozpätia (, s) 1. Odobrať počet výrobkov n, zmerať každý kusa a výsledky zapísať do tabuľky. Realizovať definovaný počet výberov k (pri n=5, optimálne je 5 výberov) 3. Z každého výberu vypočítať priemer a smerodajná odchýlka s : s 1 1 n 1... n Pozn.: V prai neviem či je priemer zo všetkých hodnôt, alebo priemer z podskupiny. 4. Vypočítať priemer výberových priemerov a priemerné smerodajné odchýlky podľa vzťahov: 5. Výpočet centrálnych priamok 6. Vypočítať regulačné hranice LCL s UCL A. s 3 A. s 7. Vypracovanie regulačného diagramu 8. Vypočítanie ukazovateľov spôsobilosti c c p pk USL LSL 6 vypoc USL min ; 3 vypoc USL LSL 6. s d 3 k s k d a i s CL a CL s n UCL B. s s LCL B. s. USL LSL 6. s LSL C4. min 3 vypoc s s 4 3 USL C4. LSL 3. s ; ; vypoc s C 3. s 4, V časových intervaloch sa kontroluje a revidujú regulačné hranice (v prípade zlepšenia procesu) 10

Tab. 3 Koeficienty na výpočet regulačných hraníc Rozsah podskupiny n A 3 B 3 B 4 C 4 d,659 0,000 3,67 0,7979 1.18 3 1,954 0,000,568 0,886 1.693 4 1,68 0,000,66 0,913.059 5 1,47 0,000,089 0,9400.36 6 1,87 0,030 1,970 0,9515.534 7 1,18 0,118 1,88 0,9594.704 8 1,099 0,185 1,815 0,9650.847 9 1,03 0,39 1,761 0,9693.970 10 0,975 0,84 1,716 0,977 3.078 11 0,97 0,31 1,679 0,9754 3,173 1 0,886 0,354 1,646 0,9776 3,58 13 0,850 0,38 1,618 0,9794 3,336 14 0,817 0,406 1,594 0,9810 3,407 15 0,789 0,48 1,57 0,983 3,47 Zdroj: TEREK, HRNČIAROVÁ, Štatistické riadenie kvality [7].3 Regulačné diagramy pre medián a rozpätie (Me, R) Sú alternatívami k regulačným diagramom, R Nevyžadujú toľko výpočtov a preto bývalí (možno ešte stále sú) používané na dielňach. Regulačné medze v diagramoch pre medián sa vypočítavajú dvojakým spôsobom: pomocou mediánu z postupnosti príslušných mediánov v podskupinách a mediánu rozpätia, alebo pomocou priemeru mediánov v podskupinách a priemerného rozpätia UCL LCL Me Me Me A. R 4 Me A. R 4 a UCL LCL R R D. R 4 D. R 3 Rozsah podskupiny n A 4 D 3 D 4 d 1,88 0 3.67 1.18 3 1,19 0.574 1.693 4 0,8 0.8.059 5 0,69 0.114.36 6 0,55 0.004.534 7 0,51 0.076 1.94.704 8 0,43 0.136 1.864.847 9 0,41 0.184 1.816.970 10 0,36 0.3 1.777 3.078 Zdroj: TEREK, HRNČIAROVÁ, Štatistické riadenie kvality [7] 11

.4 Regulačné diagramy pre individuálne hodnoty a kĺzavé rozpätie (, MR) Táto regulácia sa používa v prípadoch, keď je nemožné vytvoriť logické podskupiny. Typickým príkladom sú nákladné merania, alebo doba medzi pozorovaniami je veľmi dlhá. Diagram variability v tomto prípade reprezentuje diagram kĺzavého rozpätia. Kĺzavé rozpätie je absolútna hodnota rozdielu dvoch po sebe idúcich meraní (teda rozdiel medzi prvým a druhým meraním, následne medzi druhým a tretím a tak ďalej). Odporúča sa spraviť aj tak predchádzajúce diagramy aj keď sa spravia podskupiny o až 4 výberoch výrobkov s malými rozsahmi. 1. Vypočítať priemer z individuálnych hodnôt a kĺzavých rozpätí:. Výpočet centrálnych priamok 3. Vypočítať regulačné hranice LCL k MR UCL E. MR CL E. MR a a MR k UCL LCL MR MR MR D. MR 4 D. MR Koeficient pre E možno vypočítať podľa vzťahu E = 3/d pre ostatné koeficienty bol použitý koeficient pre rozsah podskupiny n= 4. Vypracovanie regulačného diagramu 5. V časových intervaloch sa kontroluje a revidujú regulačné hranice (v prípade zlepšenia procesu) Tab. 4 Koeficienty na výpočet regulačných hraníc Rozsah podskupiny n E D 3 D 4 d,660 0 3.67 1.18 Zdroj: MoreSteam.com [] a TEREK, HRNČIAROVÁ, Štatistické riadenie kvality [7] CL MR 3 1

3 Praktická ukážka Pri praktickej ukážke jednotlivých typov testy štatistickej nestability procesu sú pod sebou zobrazené regulačné diagramy rozpätia (R) a priemerov ( ). Na obrázkoch možno vidieť porovnanie ako sa táto nestabilita prejavuje, respektíve neprejavuje v druhom regulačnom diagrame. 1. 1 bod sa nachádza mimo regulačného poľa (diagram R bod č.41 a bod 49) pri bode č.41 sa v diagrame priemerov táto situácie prejavila prekročením výstražného pásma A, pri bode 49 kedy bola prekročená hodnota sa v diagrame rozpätí táto situácia prejavila iba tesným prekročením pásma B, teda táto situácia by bola nepovšimnutá. 9 po sebe idúcich bodov leží len v jednej polovici regulačného poľa (diagram R body 4-50, diagram body 30-40) z obrázku možno vidieť, že v druhom diagrame sa hodnoty náhodne nachádzajú nad aj pod strednou hodnotou (CL). Možno vidieť, že aj keď rozpätie (R) má klesajúcu tendenciu priemerne hodnoty ( ) ju nevykazujú (body 4 až 50) 3. 15 po sebe idúcich bodov leží v prvej tretine (v pásme C) tento test bol zrealizovaný iba v diagrame (body 14 až 30) rovnako ako v predchádzajúcom príklade v diagrame rozpätí (R) sa to neprejavilo. Tento prípad by mohlo poukazovať na zlepšenie procesu a bolo by treba prepočítať/zmenšiť regulačné medze. Obr. 1 Regulačný diagram,r (test štatistickej nestability 1) 13

4. 6 po sebe idúcich bodov klesá alebo stúpa (R body 4-48, body 33-38) táto situácia sa opäť neprejavuje v druhom diagrame. Tento prípad štatistickej nestability poukazuje na zhoršovanie procesu napr. opotrebovaným nástrojom. 5. 8 bodov leží mimo pásma C (žiadny z 8 po sebe idúcich bodov neleží v pásme C) 6. 4 z 5 bodov leží v pásme B alebo nad ním - Obr. Regulačný diagram,r (test štatistickej nestability ) 14

Pre porovnávanie s ostatnými typmi diagramov budem používať prvý príklad upravených regulačných diagramov Diagram smerodajných odchýlok (s) má podobný tvar ako mal diagram rozpätia (R), neobsahuje žiadne významnejšie grafické rozdiely Obr. 3 Porovnanie regulačného diagramu (s) a (R) (test štatistickej nestability 1) 15

Diagram mediánov (Me) sa tvarovo odlišuje od diagramu () viac ako to bolo v predchádzajúcej ukážke, má aj nasledujúce rozdiely: Poukazuje na prekročenie regulačných medzí aj v bodoch 31 a 36, prekročenie medzí bodov 41 a 49 je vidieť zreteľnejšie ako v diagrame () Neprejavil sa postupný nárast hodnôt bodov 34-39 V teste č.3 (15 bodov za sebou leží v prvej tretine) sa nachádzajú body 14,16,19 nachádzajú aj v /3 teda v pásme B Obr. 4 Porovnanie regulačného diagramu () a (Me) (test štatistickej nestability 1) 16

Porovnávanie diagramu individuálnych hodnôt (X) a kĺzavého rozpätia (MR) nebude veľmi objektívne, jednotlivé hodnoty sú priemerné hodnoty z jednotlivých podskupín. Diagram kĺzavého rozpätia (MR) sa tvarovo odlišuje od diagramu (R) a má aj nasledujúce rozdiely: Horné regulačné pásmo je 3 tak veľké ako dolné regulačné pásmo Bod č. nevykazuje tak vysokú hodnotu ako to je v diagrame (R) v bode č.1 Novým prekročeným regulačného pásma je bod č.50 (tento jav bol spôsobený tým, že podskupina 49 prekračuje regulačné pásmo a podskupina 50 sa nachádza na CL) Neprejavilo sa postupné klesanie bodov 4 až 47 Obr. 5 Porovnanie regulačného diagramu (MR) a (R) (test štatistickej nestability 1) 17

Diagram individuálnych hodnôt (X) sa tvarovo neodlišuje odlišuje od diagramu priemerov, keďže ide o tie isté hodnoty. Obr. 6 Porovnanie regulačného diagramu individuálnych hodnôt (X) a priemerov () (test štatistickej nestability 1) 18

3.1 Popísanie systému v programe Ecel 1. Namerané hodnoty: táto časť slúži pre zapísanie/vloženie nameraných hodnôt. Priemerné hodnoty: vypočítané priemerné hodnoty a hodnoty pre diagram variability (R, s, MR a Me) 3. Vypočítané hodnoty: pre CL, UCL, LCL, c p, c pk 4. Zadávané hodnoty: hodnoty potrebné pre výpočet jednotlivých regulačných medzí a k počet podskupín (táto hodnota slúži pre upravenie diagramu podľa toho koľko máme podskupín) 5. Regulačné diagramy: nachádza sa tu sada 3 diagramov: prvá sadá obsahuje iba UCL, CL, LCL, druhá sada obsahuje oblasť medzi hornou a dolnou regulačnou oblasťou rozdelenú na 6 častí (oblasti A, B, C, C, B, A) tretia sada obsahuje diagram rozdelený pomocou ± 3σ 6. Hodnoty pre zostrojenie regulačných medzi v diagramoch: tieto hodnoty slúžia ako podklad pre zobrazenie jednotlivých regulačných medzi v diagramoch (podklad pre zostrojenie 3 sád diagramov). Hodnoty pre zmenu regulačných medzi, túto zmenu treba urobiť v oblasti 3 alebo 4. Oblasť 6 preberá hodnoty z týchto oblasti. Obr. 7 Popísanie jednotlivých častí v Ecely 19

Použitá literatúra [1] HORÁLEK Vratislav, Jednoduché nástroje řízení jakosti I, Výstup z projektu podpory jakosti č. 5/16/004, Národní informační středisko pro jakost, Praha 004, ISBN 80-0-01689-0, [on-line], [14..008], Dostupný z WWW <http://www.npj.cz/publikace_get.asp?id_14=59>, s. 63-74 [] MATEIDES Aleander a kolektív; Manažérstvo kvality história, koncepty metódy; Univerzita Mateja Bela, epos, 006, ISBN 80-8057-656-4, s.443, 449-445, [3] NENADÁL Jaroslav, PLURA Jiří, Moderní management jakosti, management press, 008, ISBN 978-80-761-186-7, s.317, 31, 35 [4] Statistical Process Control, MoreSteam.com LLC, [on-line], [9.8.10], Dostupný z WWW <http://www.moresteam.com/toolbo/t40.cfm>, s. 63 74 [5] ŠESTÁK Milan, Sedem základných nástrojov kvality, TRW Steering Systems Slovakia, s.r.o., Nové Mesto nad Váhom, KVALITA 1-007, vydavateľstvo MASM, ISSN 1335-931, s.3 [6] Shewhartovy regulační diagramy, ČSN ISO 858: 1994 (01 071), Český normalizační institut, [7] TEREK Milan, HRNČIAROVÁ Ľubica, Štatistické riadenie kvality, Ekonomická univerzita Bratislava 004, Edícia ekonómia, ISBN 80-89047-97-1, s. 9-30 0