Информационные методы анализа качества продукции в комплексном автоматизированном производстве

• Автор: Бахно, Александр Львович
• Шифр специальности: 05.13.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1998
• Место защиты: Тула
• Количество страниц: 178 с. : ил.

1. Управление качеством в комплексном автоматизированном производстве состояние, проблемы, перспективы.

1.1. Комплексное автоматизированное производство

на базе АРЛ как объект исследования

1.2. Статистический контроль качества

1.3. Применение теории информации

в задачах управления качеством КАП

1.4. Цель и задачи работы.

2. Информационный метод анализа точности и стабильности технологической операции

2.1. Постановка задачи

2.2. Оценка дисперсии размеров контролируемого параметра

2.3. Исследование надежности метода.

2.3.1. Критерий значимости изменения дисперсии
2.3.2. Мощность критерия значимости изменения дисперсии
2.3.3. Устойчивость критерия значимости изменения дисперсии.
2.3.4. Влияние погрешности измерения на мощность критерия значимости изменения дисперсии
2.4. Оценка центра рассеяния размеров.
2.5. Исследование надежности метода.
2.5.1. Критерий значимости изменения центра рассеяния размеров
2.5.2. Мощность критерия изменения центра рассеяния размеров
2.5.3. Устойчивость критерия изменения центра рассеяния размеров
2.5.4. Влияние погрешности измерения на мощность критерия изменения центра рассеяния размеров.
2.6. Выводы.
3. Информационные методы прогнозирования состояния технологического процесса
3.1. Постановка задачи
3.2. Теоретические предпосылки методов прогнозирования состояния ТП.
3.3. Надежность методов анализа состояния ТП
3.3.1. Мощность критериев значимости изменения состояния ТП
3.3.2. Устойчивость критериев.
3.4. Исследование влияния объема выборки на точность и надежность информационных методов
3.6. Выводы
4. Обоснование применения информационных методов контроля качества продукции в массовом производстве
4.1. Постановка задачи
4.2 Анализ существующих методов и стандартов статистического приемочного контроля качества продукции
4.3. Информационный метод примочного контроля
4.3. Сравнительный анализ планов статистического контроля и информационных планов контроля.
4.5. Практическое применение планов ИПК.
4.6. Выводы.
Заключение
Список литературы


Кроме того, эти модели требуют количественных характеристик состояния ТП, которые невозможно получить по результатам альтернативного контроля. Этих недостатков лишены информационные модели, в которых входными параметрами являются относительные частоты попадания переменных в определенные заранее интервалы. Информационные модели разрабатывались непосредственно для производств на базе АРЛ 0, , . В данных производствах реализован метод контроля по альтернативному признаку. Контрольный ротор АРЛ не дает информации о фактических параметрах, но позволяет определить количество годных и дефектных изделий и соответственно относительные частоты их появления. Разработка информационностатистического метода анализа ТП позволила объединить простоту и оперативность контроля по альтернативному признаку с возможностью получения количественных показателей точности и стабильности процесса. Авторы предложили оценки среднего арифметического значения и дисперсии, исходными данными для которых являются результаты альтернативного контроля. Идея метода основана на использовании информации о виде закона распределения значений контролируемого параметра и выборе более узких по сравнению с полем допуска границ контроля. Рассмотрен случай, когда рассеяние размеров аппроксимируется нормальным законом. Ь а Ь. Ь, 3 Х Ъ. Ь соответственно. При нормальном ходе производства центр рассеяния размеров совпадает с серединой интервала а,Ь, что соответствует равенству информаций I, . Г интегральная и дифференциальная функции стандартного нормального распределения. I оценка соответствующей информаций, п объем выборки. ДхМЭДс, 1.