ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Математик очгтатистические методы управления качеством продукции из "Управление качеством продукции в химической промышленности" Математикочггатистические методы позволяют определить зависимость показателей качества продукции от показателей качества сырья и параметров технологического процесса повысить достоверность контроля качества продукции и снизить затраты на его проведение стабилизировать качество вьшускаемой продукции увеличить выпуск годной продукции сократить число проводимых анализов качества продукции. [c.38] В химической промышленности математико-статистические методы применяют, как правило, для статистического регулирования технологических процессов и приемочного контроля качества продукции. [c.38] Для внедрения математико-статистических методов необходим анализ точности и стабильности технологических процессов, организации труда, с помощью которого устанавливают соответствие технологического процесса, оборудования и обслуживающего персонала требованиям высокого качества продукции. [c.38] НОЙ — измеренные значения показателей качества в выбранном масштабе. [c.39] Проводят горизонтальную линию, соответствующую среднему значению показателя качества (у ), верхнюю и нижнюю границы регулирования (Кв и Кн). [c.39] Последовательные значения показателя качества, занесенные на контрольную карту, соединяют отрезками прямой. [c.39] На основе анализа полученной ломаной линии делают вывод об управляемости технологического процесса. Процесс считается управляемым, если значения показателя качества лежат в пределах границ регулирования, и разлаженным, если хотя бы одно значение показателя качества выходит за граншщ регулирования (верхнюю или нижнюю). В этом случае выясняют причину ра.зладки технологического процесса и принимают меры к ее устранению. При регулировании процесса на контрольной карте делают отметку в виде стрелки. [c.39] Качество химической продукции зависит от многих факторов качества исходного сырья и полуфабрикатов, совершенства технологических процессов, включая их автоматизацию и механизацию, системы контроля и регистрации параметров технологического процесса и ряда других. Поэтому важно исследовать зависимость между различными параметрами качества сырья, технологического процесса и готовой продукции. Для этого строят приближенные математические модели процессов, включающие факторы и показатели качества продукции, изменяющиеся под воздействием этих факторов. [c.39] Метод регрессионного анализа применяют при выполнении следую-щих требований каждый показатель качества продукции — случайная величина, подчиняющаяся нормальному распределению значения показателя качества продукции независимы друг от друга. [c.40] Полученное значение г-критерия сравнивают со справочным, на основании чего делают вывод о значимом или незначимом отличии коэффициента при факторе от нуля, а следовательно, и об учете его в уравнении. [c.40] Эффективность линейной модели проверяют с помощью квадрата коэффициента множественной корреляции, который колеблется от О до 1. Линейная модель считается эффективной, если приближается к единице. [c.40] Ниже приведены примеры практического использования математи-ко-статистических методов для улучшения качества ударопрочного полистирола, увеличения выпуска метилфеннлдихлорсилана, уменьшения расходных норм сырья при производстве гофрированных пластмассовых труб, а также для снижения затрат на технический контроль. [c.40] В результате изучения процесса получения ударопрочного полистирола установлена нестабильность качества готовой продукции показатели качества части полистирола не соответствуют требованиям нормативнотехнических документов. [c.40] Для наибольшего учета факторов, воздействующих на технологический процесс, взяты все параметры качества сырья и технологического режима, контролируемые согласно технологическому регламенту. Общее их число составило 29 позиций. [c.41] Для выяснения состояния качества готового продукта статистические данные показателей качества упорядочены. Для каждого из них составлена гистограмма, позволяющая выявить характер распределения и положение среднего значения. Установлено, что все они близки к нормальному распределению. При нахождении оптимальных значений показателей качества учитывались широта распределения по отношению к широте допуска, центр распределения по отношению к центру поля допуска. [c.41] Статистические данные для получения линейных математических моделей процесса обсчитывали по стандартной программе пошаговой регрессии на ЭВМ ЕС 1022. [c.41] В согласованные с руководством завода сроки на производстве ударопрочного полистирола был проведен активный эксперимент, в процессе которого значения технологических параметров поддерживали близкими к рекомендуемь . Цель эксперимента - проверка правильности математических моделей для каждого из показателей качества готовой продукции по результатам улучшения этих показателей. [c.42] В ходе эксперимента качество ударопрочного полистирола было улучшено по всем шести показателям, чго позволило увеличить выпуск продукции высшего сорта на 27,8 %. [c.42] В производстве метилфеннлдихлорсилана при переработке одной партии сырья средний выход продукта составлял 95,4 кг, при весьма значительных его колебаниях. Бьша поставлена задача - найти условия проведения процесса, при которых без ухудшения качества продукта можно увеличить его выход. [c.42] Вернуться к основной статье