Менеджмент процесса контроля высокоточного измерения уровня жидкости по магнитострикционному принципу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра «Автоматизация и управление транспортными системами»

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Управление качеством продукции»

«МЕНЕДЖМЕНТ ПРОЦЕССА КОНТРОЛЯ ВЫСОКОТОЧНОГО ИЗМЕРЕНИЯ УРОВНЯ ЖИДКОСТИ ПО МАГНИТОСТРИКЦИОННОМУ ПРИНЦИПУ»

СамГТУ 200501.059.002

Выполнил: студент 6 ЗФ 15 Матвеев М.В.

Проверил: Батищева О.М.

САМАРА 2013г.

РЕФЕРАТ

Рассмотрен измерительный процесс, выявлены все влияющие факторы, составлен алгоритм проведения измерения.

Построены диаграмма Исикавы и диаграмма Парето.

Разработаны мероприятия по устранению несоответствий (коррекция, корректирующие и предупреждающие действия).

Приведены основные принципы и формулы для расчёта согласно методики MSA для анализа измерительных процессов.

Произведён анализ измерительного процесса - процесс измерения уровня раздела сред. Построены контрольные карты, заполнены протоколы и контрольные листы.

По построенным картам, протоколам и контрольным листам сделаны выводы о приемлемости данного измерительного процесса для целей измерения уровня жидкостей.

ВВЕДЕНИЕ

Качество продукции -- совокупность свойств и характеристик продукции, которые придают ей способность удовлетворять обусловленные или предполагаемые потребности.

Общее управление качеством -- это широкомасштабные изменения в организации, а также основные принципы проведения указанных изменений. Это особый образ жизни всей организации, главной чертой которого является непрерывный процесс улучшения.

Основная цель контроля качества - гарантировать, что продукция (услуга, процесс) соответствуют конкретным требованиям и являются надежными, удовлетворительными и устойчивыми в финансовом отношении.

Процесс постоянного улучшения при каждом его новом повторении (на очередной итерации) можно рассматривать как процесс, состоящий из четырех стадий:

* выбор процесса;

* описание и оценка процесса;

* улучшение процесса и стандартизация достигнутого усовершенствования;

* полномасштабное внедрение улучшенного процесса и выполнение стандартизированной процедуры.

Для постоянного улучшения процесса и просто успешного ведения бизнеса руководители всех уровней организации должны принимать решения, адекватные сложившейся обстановке. Чтобы принимать решения необходимо обладать достаточной информацией о ситуации (предварительно убедившись, что источники информации верны).

Часто в качестве информации для принятия решений используются результаты измерений или контроля параметров процессов или продукции.

Для получения заключения о достоверности такой информации проводится анализ используемых измерительных и контрольных процессов - Measurement system analysis (MSA).

Подтверждение приемлемости применяемых (для измерения параметров процессов или продукции) измерительных процессов должно производиться при помощи статистических методов.

Это требование должно применяться к измерительным и контрольным процессам, на которые имеются ссылки в планах управления.

1. Разработка процесса высокоточного измерения уровня жидкости по магнитострикционному принципу

1.1 Характеристики процесса

Когда не требуется высокая точность измерения, то можно применять герконовый датчик уровня с точностью 10 мм и более, но когда точность измерения играет большую роль, то данную задачу хорошо решают магнитострикционные датчики уровня, так как точность измерения у них выше 1 мм.

Магнитострикционный датчик может измерять полный уровень и уровень раздела фаз жидкостей (в данном случае возможен только цифровой выход).

Физические основы магнитострикции

Явление магнитострикции было обнаружено в ферромагнитных материалах, таких как железо, никель, кобальт и их сплавах. Основана магнитострикция на магнитомеханических свойствах этих материалов: если ферромагнетик находится в магнитном поле, то оно вызывает микроскопическую деформацию его молекулярной структуры, что приводит к изменению физических размеров ферромагнетика. Такое поведение объясняется тем, что ферромагнитный материал состоит из огромного количества маленьких элементарных магнитов, которые под воздействием магнитного поля выстраиваются по направлению этого поля.

Явление механической деформации (скручивания) длинного, тонкого ферромагнитного стержня, который находится под воздействием двух магнитных полей: внешнего и внутреннего, создаваемого проводником, по которому протекает электрический ток, называется эффектом Видемана. Именно на этом эффекте основана работа магнитострикционного датчика уровня.

Поплавок движется по скользящей трубке и передаёт уровень жидкости на сенсор. В поплавке находится магнит, в скользящей трубке натянут провод (1) из магнитострикционного материала. Вокруг провода находится магнитное поле (3). При помощи короткого импульса тока создаётся кратковременное магнитное поле по всей длине провода. Магнитное поле провода (4) соприкасается с проводом. В головке датчика (2) на конце провода эта механическая волна преобразуется с помощью пьезокерамического преобразователя в электрический сигнал. Момент выхода механической волны (5) и тем самым положение поплавка определяется измерением времени пробега (рис.1.1).

Рис.1.1 Магнитострикционные датчики уровня

К важным достоинствам этих датчиков относится то, что абсолютное значение уровня жидкости находится в распоряжении оператора сразу же после подачи напряжения питания. Значение уровня жидкости регистрируется по всей длине зонда, а необходимость в интенсивном обслуживании, как это имеет место в других системах регистрации уровня, полностью отпадает.

Благодаря отсутствию трущихся частей, датчики совершенно не подвержены механическому износу, чем гарантируется очень надежная и стабильная их работа на протяжении многих лет.

К особенностям этих датчиков относятся низкий коэффициент нелинейности и высокая повторяемость показаний измерения.

Простой принцип действия даёт возможность применять их в разных областях. Непрерывное измерение высоты уровня не зависит от физических и химических свойств среды, таких как, образование пены и пузырей,

токопроводимости, давления и температуры в указанных пределах. Передача сигналов на большие расстояния. Простой монтаж и испытание. Однократная

калибровка. Использование коррозийно-стойких материалов даёт возможность использования их в любой отрасли промышленности: химической, нефтехимической, газовой, фармацевтической, кораблестроительной, энергетической, машиностроительной, в водоочистительных установках и в пищевой промышленности.

Процесс измерения - совокупность операций, процедур, приборов и другого оборудования, программного обеспечения и персонала по определению искомой величины.

Процесс отличается от деятельности тем, что у него есть потребитель выхода процесса. У выхода процесса должны быть гарантированные показатели качества. На входе процесса - требования потребителя. Процесс образуется совокупностью взаимосвязанных и совершенных работ. Выход одного подпроцесса является входом следующего процесса и т.д., таким образом, образуется цепочка внутренних поставщиков и потребителей. Каждый участник процесса является одновременно потребителем и поставщиком (внутренним) и есть исполнители подпроцессов (люди или подразделения) и они могут принимать участие в нескольких подпроцессах. По своему функциональному назначению процессы делятся:

1) основные - это те, которые добавляют ценность продукции;

2) поддерживающие (обеспечивающие) - это те, которые косвенно добавляют ценность продукции;

3) управляющие - это те, которые косвенно добавляют ценность и управляют всеми процессами.

Измерительный процесс может рассматриваться как процесс, на входе которого находится измеряемый параметр, а на выходе - результат измерения (количественное значение, число) (рис. 1.2).

Рисунок 1.2 - Описание процесса измерения

Таблица 1.1 Характеристика процесса измерения уровня жидкости

Наименование	Описание
Название	Процесс измерения уровня жидкости
Владелец	Директор организации
Менеджер	Контрольный мастер
Цель процесса	Измерение уровня жидкости (-ей)
Место измерения	Лаборатория

1.2. Виды деятельности в рамках процесса

В процессе высокоточного измерения уровня жидкости осуществляется целый ряд видов деятельности. Наглядно все виды деятельности удобно показать в виде блок-схемы данного процесса измерения.

Блок-схема четко показывает последовательность операций в ходе того или иного процесса. Для этого используют стандартные символы. Блок-схема позволяет изучить и понять взаимосвязи, существующие в этом процессе.

Блок-схема используется для того, чтобы документально оформить и проанализировать связь и последовательность различных событий в ходе того или иного процесса. Она позволяет получить целостное представление о выполняемых операциях и взаимосвязи различных этапов процесса.

линейность жидкость магнитострикционный группировка

2. КОРРЕКТИРУЮЩИЕ И ПРЕДУПРЕЖДАЮЩИЕ ДЕЙСТВИЯ

2.1. Сбор и группировка причин несоответствий по процессу

Результат процесса зависит от многочисленных факторов, между которыми существуют отношения типа причина -- следствие (результат). Диаграмма причин и следствий (диаграмма Исикавы) -- средство, позволяющее выразить эти отношения в простой и доступной форме.

Основная цель диаграммы - выявить влияние причин на всех уровнях технологического процесса.

Схема представляет собой графическое упорядочение факторов, влияющих на объект анализа.

Диаграмма Исикавы позволяет:

1) стимулировать творческое мышление;

2) представить взаимосвязь между причинами и сопоставить их относительную важность.

В диаграмму вносится вся необходимая информация: ее название; наименование изделия; имена участников; дата и т. д.

Исикава предложил следующие принципы управления качеством:

1) приоритет имеют не краткосрочная выгода, а качество и долгосрочный эффект;

2) обеспечение качества с ориентацией на потребителя, а не на изготовителя;

3) разговоры о качестве должны вестись с фактами и конкретными данными;

4) человеческий аспект: должна быть обеспечена производственная демократия;

5) необходим функциональный менеджмент;

6) вовлечение всех производственных отделов (горизонтальная интеграция);

7) вовлечение всех уровней предприятия (вертикальная интеграция);

8) постоянное улучшение.

Рис.2.1 Схема диаграммы Исикавы

2.2. Определение приоритетных несоответствий

2.2.1 Метод парных сравнений

Определение приоритетных несоответствий подразумевает под собой - определение несоответствий, которые будут рассмотрены в первую очередь.

Чтобы расставить приоритеты несоответствий можно воспользоваться методом «парных сравнений».

Парное сравнение - это систематический метод, при котором каждый элемент сравнивается с другими (А с В, А с С и т.д.).

Элемент, который оценен как наиболее важный получает каждый раз один балл. Элемент, набравший наибольшее количество баллов, имеет наивысший приоритет.

Диаграмма соотношений обеспечивает понимание многообразия переплетений одной системы. Она служит для изображения комплексных взаимосвязей и показывает, какие факторы внутри системы влияют друг на друга и каким образом. Языковые высказывания могут переносится при помощи диаграммы соотношений в исполнимые, визуальные связи. Суть этого метода в том, что определенное количество баллов распределяется по установленному количеству элементов.

Таким образом проведем парные сравнения для исследуемого процесса (таблица 2.1), и подсчитаем полученные результаты.

Таблица 2.1 Парные сравнения

		В	C	D	E	F	G	H
A	Плохое самочувствие оператора	B	C	D	E	F	G	H
B	Недостаточная обученность оператора		C	D	E	F	G	B
C	Метод измерения не соответствует стандартам			C	E	F	G	C
D	Законченный срок эксплуатации СИ				E	F	D	D
E	Датчик не работает					F	E	E
F	Сломанный блок питания						F	F
G	Оператор болен							G
H	Устаревшие ПК и ПО

Таблица 2.2 Результаты парных сравнений

Фактор	Количество	Приоритеты
А	0	6
В	2	4
C	4	3
D	4	3
E	6	2
F	7	1
G	4	3
H	1	5

Наиболее значимыми оказались факторы E и F.

2.2.2 Диаграмма Парето

Диаграмма Парето -- это графический инструмент, позволяющий выявить важнейшие причины возникновения той или иной проблемы. Она представляет собой столбиковую диаграмму, в которой данные располагаются в порядке убывания их важности, и показывает сравнительное значение каждой причины для их общего следствия. Таким образом, эта диаграмма дает возможность отделить более значимые проблемы от менее значимых и добиться серьезных улучшений наименьшими усилиями. В ее основе лежит принцип Парето, который гласит, что львиная доля следствий объясняется всего несколькими причинами. Это правило, получившее название «правило 80/20», применимо к самым различным ситуациям. Суть его в том, что 20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий - лишь 20% результата.

С помощью диаграммы Парето, можно определить наиболее значимые причины проблем и приоритеты, в процессе измерения уровня жидкостей. Позволяя ввести важнейшие вопросы в удобные для понимания рамки, она облегчает процесс принятия решений по рассматриваемым проблемам.

Рисунок 2.2 - Диаграмма Парето

Наиболее значимые факторы F, E, С. Невыполнение этих факторов приводит к невозможности дальнейшего осуществления измерений.

2.3. Разработка мероприятий по устранению несоответствий

В ходе любого процесса могут появляться различные несоответствия в его результатах. Разработка мероприятий по устранению несоответствий, возникающих в процессе измерения уровня раздела сред многофазных жидкостей, может включать в себя коррекцию процесса, введение корректирующих и предупреждающих действий.

Корректирующие действия - действия предпринятые для устранения причины обнаруженного несоответствия или другой ситуации. У несоответствия может быть несколько причин. КД применяется для предотвращения повторного возникновения события, тогда как ПД для предотвращения возникновения события.

Коррекция - устранение какого-либо несоответствия.

Предупреждающие действия - действия предпринятые для устранения причины потенциального несоответствия или другой потенциальной нежелательной ситуации.

В соответствии с расставленными приоритетами и диаграммой Парето, разработаны следующие действия по рассматриваемым несоответствиям:

Таблица 2.3 Мероприятия по устранению несоответствий

Фактор	Предупреждающие действия	Корректирующие действия	Коррекция
Сломан блок питания	Тех. обслуживание	Наладка блока питания и введение проверки правильности его работы при каждом использовании	Замена блока питания
Датчик не работает	Своевременная поверка датчика	Наладка. Исправление причин неработоспособности датчика	Замена датчика
Оператор болен (не может правильно произвести измерения)	Профилактика заболеваний	Лечение	Замена другим сотрудником (оператором)

3. АНАЛИЗ ИЗМЕРИТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА (MSA)

3.1 Проведение процесса и выбор СИ для текущего измерения образцов и измерений истинных значений их размеров

Часто в качестве информации для принятия решений используются результаты измерений или контроля параметров процессов или продукции.

Для получения заключения о достоверности такой информации проводится анализ используемых измерительных и контрольных процессов - Measurement system analisis (MSA).

Подтверждение приемлемости применяемых (для измерения параметров процессов или продукции) измерительных процессов должно производиться при помощи статистических методов.

Это требование должно применяться к измерительным и контрольным процессам, на которые имеются ссылки в планах управления.

Проведем анализ MSA для процесса измерения уровня жидкости.

3.2 Анализ стабильности измерительного процесса

Для исследования стабильности измерительного процесса проводится не менее 25 циклов экспериментов. Каждый цикл включает 5 измерений. Интервалы между выполняемыми циклами примерно одинаковы.

Если выявлена нестабильность процесса, то необходимо определить особые точки и причины, спланировать мероприятия для устранения этих причин, после чего повторно исследовать стабильность измерительного процесса.

Предполагается, что истинное значение 25,03МПа

Допускаемые отклонения:

- верхнее ES=2МПа;

-нижнее EI=0.

Количество циклов измерений 25.

Количество измерений в цикле 5.

Для каждого i-ого цикла измерений специалист рассчитывает среднее значение результатов измерений и размах результатов измерений по формулам:

;

,

где Q - количество попыток в i-ом цикле измерений.

Результаты расчётов и заносятся в «Контрольную карту средних и размахов».

Затем рассчитывается среднее результатов всех измерений и по формулам:

;

,

где Т - количество циклов измерения.

Таблица 3.1 Результаты измерений и расчётов для анализа стабильности измерительного процесса

№	1	2	3	4	5	xср	Хiср	Ri	Rср
1	25,92	25,81	25,98	26,09	26,08	25,976	25,938	0,28	0,259
2	26,14	25,71	25,92	26,07	25,83	25,934		0,43
3	25,87	25,76	25,75	25,84	25,86	25,816		0,12
4	25,72	25,89	25,91	25,96	25,91	25,878		0,24
5	25,91	25,91	26,1	25,94	25,93	25,958		0,19
6	25,89	26,17	26,05	26,21	25,88	26,04		0,33
7	26,13	25,77	26,01	26,05	26,16	26,024		0,39
8	25,94	25,89	26,02	25,91	25,95	25,942		0,13
9	25,79	25,86	25,78	25,91	25,95	25,858		0,17
10	25,95	25,91	26,19	25,76	25,87	25,936		0,43
11	25,67	26,11	25,81	25,88	26,03	25,9		0,44
12	26	26,05	26,02	25,8	25,83	25,94		0,25
13	26,03	25,99	25,85	25,92	25,96	25,95		0,18
14	26,01	25,97	25,85	26,16	26	25,998		0,31
15	25,96	26,04	26,04	25,88	25,85	25,954		0,19
16	26,07	25,82	25,78	26,03	26,02	25,944		0,29
17	26,19	26,11	26,09	25,96	25,95	26,06		0,24
18	26	25,95	25,83	25,75	26,04	25,914		0,29
19	26	26,02	25,97	25,84	26,09	25,984		0,25
20	25,92	25,86	25,86	25,9	25,9	25,888		0,06
21	25,92	25,81	25,98	26,09	26,08	25,976		0,28
22	26,14	25,71	25,92	26,07	25,83	25,934		0,43
23	25,87	25,76	25,75	25,84	25,86	25,816		0,12
24	25,72	25,89	25,91	25,96	25,91	25,878		0,24
25	25,91	25,91	26,1	25,94	25,93	25,958		0,19

Линии среднего значения измеряемого параметра и среднего размаха наносятся на «Контрольную карту средних и размахов».

Рассчитаем контрольные границы для средних и размахов по формулам:

;

;

;

,

где и - верхняя и нижняя границы контрольной карты средних;

и - верхняя и нижняя границы контрольной карты размахов;

, , - константы для построения контрольных границ для средних и размахов, зависящие от количества измерений в одном цикле измерений.

Таблица 3.2 Константы для построения контрольных границ

Объём выборки n
2	1,88	-	3,27
3	1,02	-	2,57
4	0,73	-	2,28
5	0,58	-	2,11
6	0,48	-	2,00
7	0,42	0,08	1,92
8	0,37	0,14	1,86
9	0,34	0,18	1,82
10	0,31	0,22	1,78
Примечание - Для выборки объёмом меньше n = 7 нижнюю контрольную границу карты размахов не строят

Тогда получаем:

= 26,088;

= 25,788;

= 0,546;

Линии контрольных границ наносятся на «Контрольную карту средних размахов»



Рисунок 3.1 - Контрольная карта средних значений

Рисунок 3.2 - Контрольная карта размахов

Дальше необходимо сделать вывод о стабильности процесса. Процесс считается нестабильным, если выполняется, хотя бы одно из следующих условий:

1) одна или несколько точек находятся за пределами контрольных границ;

2) присутствуют серии точек - семь точек подряд, находящихся по одну сторону от среднего значения или семь точек подряд последовательно убывают/возрастают;

3) процесс проявляет другие признаки неслучайного поведения (например, большинство точек группируется около линии среднего, или около контрольных границ и т.д.).

По карте размахов признаков нестабильности процесса не обнаружено, поэтому процесс можно считать стабильным.

Поскольку процесс стабилен, можно проводить дальнейшие исследования измерительного процесса.

3.3. Анализ линейности смещения процесса измерения

Линейность смещения измерительного процесса - изменение смещения измерительного процесса в диапазоне значений измеряемого параметра. Для анализа смещения измерительного процесса были выбраны пять образцов, со значениями предполагаемого истинного значения

Таблица 3.3 Истинные значения измеряемого параметра

№ образца	1	2	3	4	5
Истинный размер, мм	25,11	25,33	25,03	25,52	25,86

Измерения проводятся одним оператором. Количество измерений каждого образца Q = 10. Первоначально рассчитывается среднее значение результатов выполненных измерений для каждого образца по формуле

,

где - результат k-ого измерения параметра i-ого образца.

Затем рассчитывается абсолютное значение смещения измерительного процесса по формуле:

,

где - предполагаемое истинное значение измеряемого параметра i-ого образца;

- смещение при измерении параметра i-ого образца.

Результаты расчёта смещения процесса поверки регистрируются в «Контрольном листе данных для расчёта линейности смещения измерительного процесса».

R коэффициент корреляции между предполагаемыми истинными значениями измеряемых параметров и соответствующими смещениями измерительного процесса

.

Таблица 3.4 Результаты измерений образцов

№	1	2	3	4	5
1	25,21	25,5	26,01	26,29	26,81
2	25,12	25,52	25,87	26,42	26,72
3	25,14	25,27	25,97	26,43	26,89
4	25,1	25,46	25,95	26,48	26,75
5	25,14	25,4	25,59	26,48	26,67
6	24,95	25,55	25,83	26,36	26,86
7	25,14	25,44	25,72	26,22	26,85
8	25,03	25,43	25,88	26,4	26,76
9	25,16	25,39	25,85	26,36	26,85
10	25,2	25,51	25,86	26,39	26,87
Хср	25,119	25,447	25,853	26,383	26,803
Вi	0,0090	0,117	0,823	0,863	0,943
Значения, необходимые для расчета коэффициента корреляции
Bi^2	0,000081	0,013689	0,677329	0,744769	0,889249
Xист*Bi	0,226	2,964	20,600	22,024	24,386
Xист^2	630,512	641,609	626,501	651,270	668,740
?Хист*Bi	?Bi	?Xист	?Bi^2	?Xист^2
70.199	2.755	126.850	2.325117	3218.632

№ образца	1	2	3	4	5
a=	0.681
b=	-16.726
B*=	0,3739	0,5238	0,3195	0,6532	0,8847
UL=	2
LL=	0
L(линейность абс)=	1.362
%L(линейность отн)=	68.1

Коэффициент корреляции между предполагаемыми истинными значениями измеряемых параметров и соответствующими смещениями измерительного процесса:

0.257

Значение коэффициента корреляции заносится в «Контрольный лист данных для расчёта линейности смещения измерительного процесса».

При оценивании степени связи (качества приближения) между и рекомендуется пользоваться следующими соображениями относительно значения коэффициента корреляции. принадлежит:

· (0; 0,5) - линейная связь между величинами практически отсутствует (изменение смещения в пределах рабочего диапазона не линейно);

· (0,5; 0,75) - линейная связь между величинами слабая (изменение смещения в пределах рабочего диапазона нельзя считать линейным);

· (0,75; 0,9) - линейная связь между величинами средняя (изменение смещения в пределах рабочего диапазона можно считать линейным);

· (0,9; 1) - линейная связь между величинами сильная (изменение смещения в пределах рабочего диапазона линейно).

В данном случае < 0,5, т.е. изменение смещения в пределах рабочего диапазона не линейно.

Рассчитаем коэффициенты линии регрессии:

,

где - значение смещения, полученное с помощью уравнения регрессии;

a, b - коэффициенты уравнения регрессии, полученные по формулам:

Абсолютное значение линейности смещения измерительного процесса (смещение при верхней границе рабочего диапазона измерительного процесса) L рассчитывается:

,

где - соответствующий коэффициент уравнения регрессии, полученный с помощью уравнения регрессии;

, - соответственно верхняя и нижняя границы рабочего диапазона измерительного процесса.

L=a(-)=1.362002682

=68.1%

По полученным данным можно построить линию регрессии

Рисунок 3.3 - Линия регрессии смещения измерительного процесса

Согласно проведённому анализу смещение измерительного процесса нелинейно, также взаимосвязь между смещением и предполагаемыми истинными значениями образцов очень слабая (). Смещение измерительного параметра незначительно в сравнении с допуском на измеряемый параметр, и даже в масштабе (1/10) может считаться практически постоянным. Поэтому смещением можно пренебречь, т.е. можно считать, что смещение измерительного процесса в пределах допуска на измеряемый параметр постоянно и равно нулю.

Значения , абсолютной и относительной линейности смещения измерительного процесса заносятся в «Контрольный лист данных для расчёта линейности смещения измерительного процесса».

3.4 Анализ сходимости и воспроизводимости измерительного процесса (метод средних и размахов)

Сходимость - близость результатов измерений приведённых в одинаковых условиях.

Воспроизводимость - близость результатов измерений приведённых в разных условиях.

Сходимость и воспроизводимость используются для анализа приемлемости измерительного процесса.

Для их определения используется один из трех методов:

1)Метод размахов.

Является наиболее простым, как с точки зрения проведения эксперимента, так и с точки зрения обработки результатов.

В проведении эксперимента принимает участие 1 специалист по MSA, 2 оператора и 5 образцов. При этом каждый оператор измеряет каждый образец только один раз.

2) Метод средних и размахов.

Наиболее распространенный метод. Он прост с точки зрения проведения экспериментов и обработки его результатов. В эксперименте принимает участие специалист по MSA, 3 оператора и 10 образцов.

3) Метод дисперсии.

Является наиболее точным и информативным, в то время он сложный, так как необходимо автоматизировать расчеты.

В эксперименте принимает участие 1 специалист, 3 оператора и 10 образцов. При этом каждый оператор измеряет каждый образец не менее 3-х раз.

Анализ проводится по методу средних и размахов. Для анализа cходимости и воспроизводимости измерительного процесса были отобраны десять образцов (N = 10).

Измерения проводятся тремя операторами (М = 3), каждый из которых осуществляет Q = 3 измерений.

Первоначально для каждого образца рассчитывается среднее значение результатов его измерений каждым из операторов и размах его измерений каждым из операторов по формулам:

;

,

где Q - число измерений i-ого образца j-ым оператором.

Для каждого оператора рассчитывается среднее значение результатов его измерений и средний размах по формулам:

;

,

где N - число измеряемых отобранных образцов.

Среднее значение результатов измерения каждого образца всеми операторами рассчитывается:

,

где M - число операторов.

Среднее значение всех результатов измерений и размах значений параметра рассчитываются по формулам:

;

.

Средний размах всех значений рассчитывается:

.

Размах между измерениями операторов рассчитывается по формуле:

.

Таблица 3.5 Результаты измерений и расчетов

Операторы и попытки	Порядковые номера	Средние и размахи
	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
А	1	25,05	25,16	25,36	25,72	26,27	26,24	26,25	26,71	26,79	26,76
	2	25,34	25,51	25,63	25,90	25,80	26,06	26,21	26,41	26,48	26,89
	3	25,06	25,31	25,34	25,53	26,22	26,28	26,41	26,58	26,69	26,97
Среднее	25,150	25,327	25,443	25,717	26,097	26,193	26,290	26,567	26,653	26,873	26,031
Размах	0,290	0,350	0,290	0,370	0,470	0,220	0,200	0,300	0,310	0,210	0,301
В	1	25,05	25,56	25,34	25,71	25,77	26,23	26,31	26,29	26,87	27,00
	2	25,12	25,38	25,30	25,57	25,91	25,90	26,17	26,56	26,88	26,91
	3	25,18	25,28	25,65	25,66	26,17	26,09	26,45	26,48	26,87	26,91
Среднее	9,33	25,117	25,407	25,430	25,647	25,950	26,073	26,310	26,443	26,873	26,940
Размах	1	0,130	0,280	0,350	0,140	0,400	0,330	0,280	0,270	0,010	0,090
С	1	25,09	25,53	25,25	25,95	25,98	26,06	26,27	26,46	26,47	26,83
	2	25,36	25,11	25,33	25,73	26,30	25,94	26,18	26,47	26,67	26,85
	3	25,18	25,47	25,65	25,76	26,05	26,33	26,18	26,35	26,74	26,74
Среднее	5,67	25,210	25,370	25,410	25,813	26,110	26,110	26,210	26,427	26,627	26,807
Размах	7	0,270	0,420	0,400	0,220	0,320	0,390	0,090	0,120	0,270	0,110
Общее среднее	25,159	25,368	25,428	25,726	26,052	26,126	26,270	26,479	26,718	26,873	26,020
Размах значений общего среднего, RP	1.714
Среднее размахов по операторам,	0.263
Размах между измерениями операторов, RO	0,22

Далее рассчитаем оценки среднеквадратических отклонений (СКО) составляющих изменчивости измерительного процесса.

Оценка СКО сходимости (повторяемости) измерительного процесса определяется по формуле:

где - константа для вычисления СКО с помощью размаха (при N=10; Q=3 и M=3, имеем ).

Оценка СКО воспроизводимости (разными операторами) измерительного процесса определяется по формуле:

Оценка СКО изменчивости образца измерительного процесса рассчитывается:

Изменчивость какой-либо составляющей измерительного процесса определяют как доверительный интервал при вероятности Р (рекомендуется Р=0,99) для истинного значения измеряемого параметра образца. Таким образом если X - результат одного измерения параметра образца, то истинное значение измеряемого параметра с вероятностью Р будет лежать в интервале:

,

где - определяется исходя из заданного уровня значимости по таблице значений функции Лапласа;

- СКО анализируемой составляющей изменчивости.

Рассчитаем доверительные интервалы для составляющих изменчивости измерительного процесса:

1) Сходимость

=

2) воспроизводимость

3) изменчивость образца

Сходимость (повторяемость) результатов измерений рассчитывается по формуле:

При вероятности Р=0,99, значение .

Воспроизводимость (изменчивость от операторов) результатов измерений определяется по формуле:

Изменчивость образцов рассчитывается:

Сходимость и воспроизводимость результатов измерений рассчитывается:

Полная изменчивость результатов измерений рассчитывается:

Оценка приемлемости измерительного процесса заключается в сравнении его сходимости и воспроизводимости с полем допуска на измеряемый параметр или полной изменчивостью результатов измерений. Приемлемость измерительного процесса, применяемого для оценки нахождения измерительного параметра образца в допуске на него, определяется исходя из величины относительной сходимости и воспроизводимости, определяемой по формуле:

На основании величины относительной сходимости и воспроизводимости и в соответствии с рекомендациями, определяется приемлемость измерительного процесса для оценки соответствия допуску.

Приемлемость измерительного процесса для целей его улучшения оценивается аналогично анализу приемлемости измерительного процесса для оценки соответствия допуску. При этом рассматривается величина, определяющаяся как отношение сходимости и воспроизводимости к величине полной изменчивости результатов измерения:

Для более полного анализа измерительного процесса проводится вычисление относительных значений составляющих изменчивости (сходимость, воспроизводимость, изменчивость образца):

;

;

.

Результаты вычислений заносятся в «Протокол анализа сходимости и воспроизводимости измерительного процесса».

Приемлемость измерительного процесса определяется в зависимости от относительной величины сходимости и воспроизводимости, которые оцениваются относительно допуска, если исследуемый процесс используется для оценки соответствия измерительного параметра допуску в противном случае критерием пригодности ИП является отношение сходимости и воспроизводимости к общей изменчивости.

- Если относительная сходимость и воспроизводимость >10%, то измерительный процесс приемлем;

- Если относительная сходимость и воспроизводимость от 10% до 30%, то измерительный процесс может быть приемлем в зависимости от важности параметра, стоимости прибора и т.п.;

- Если относительная сходимость и воспроизводимость более 30%, то измерительный процесс неприемлем и нуждается в улучшении. Нахождение и устранение причин высокой изменчивости.

Поскольку сходимость и воспроизводимость измерительного процесса относительно полной изменчивости и относительно поля допуска входит в интервал от 10% до 30% , можно считать, что данный измерительный процесс приемлем.

Сходимость обусловлена изменчивостью метода и средства измерения. Воспроизводимость обусловлена различиями операторов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе рассмотрены возможные причины, влияющие на результат процесса (диаграмма Исикавы). На основании диаграммы Парето выявлены наиболее существенные причины, влияющие на результат процесса. Разработаны мероприятия по устранению несоответствий (коррекция, корректирующие и предупреждающие действия).

В данной работе был проведён полный анализ измерительного процесса при помощи методики MSA.

Эксперимент показал:

1) изменчивость данного измерительного процесса определяется в большей степени самим средством измерения и методом измерения;

2) процесс стабилен;

3) внешние условия, влияющие факторы, представленные в диаграмме Исикавы, значительно влияют на данный процесс;

4) рассматриваемый измерительный процесс является приемлемым.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Годлевский В.Е., Плотников А.Н., Юнак Г.Л. Применение статистических методов в автомобилестроении. - Самара: ГП “Перспектива”. 2003. - 196с.

2. Рамперсад Хьюберт К. Общее управление качеством: личностные и организационные изменения/Пер. с англ. -- М.: ЗАО «Олимп--Бизнес», 2005. -- 256 с.

3. Анализ измерительных и контрольных процессов (MSA). Методические материалы // Сост. Васильчук А.В., Юнак Г.Л. - Самара 2005. - 190 с.

4. Миттаг Х.-Й., Ринне Х. Статистические методы обеспечения качества: Под ред. Б. Н. Маркова.- Изд. перераб. и доп. - М.: Машиностроение, 1995.-601 с.

Размещено на Allbest.ur