Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7 | Следующая страница реферата

. Допустимый уровень качества (ДУК) (AQL-acceptable quality level) товаров поставщика. ДУК представляет собой максимальный процент брака, который покупатель готов принять в качестве среднего показателя процесса.

. Допустимый процент брака в партии товара (ДПБВПТ) (LTPD-lot tolerance perctnt defective) отражает минимальный уровень качества, который покупатель готов принять в данной партии продукции.

. Степень риска поставщика заключается в том, что покупатель может отказаться принять небракованную партию товара вследствие ошибки, допущенной в ходе выборочного контроля. Степень риска поставщика (рис.

33) представлена расстоянием между верхней горизонтальной линией и

100процентной отметкой.

. Степень риска покупателя заключается в том, что в результате ошибки, допущенной в ходе выборочного контроля, им будет принята некачественная партия товара. Данная степень риска представлена на рис. 10.9 в виде нижней горизонтальной линии.

Как покупатель, так и продавец могут получить различную информацию о товаре с помощью следующего.

. Кривая качества продукции.

. Размер выборки, необходимый для сдерживания риска продавца и покупателя на приемлемо низком уровне.

. Максимальное количество брака в выборке, при котором партия не может

. быть отвергнута (этот показатель обычно отмечается буквой С).

. Фактический риск поставщика и фактический риск покупателя при конкретном размере выборки и конкретном показателе С.

На рис. 34 изображена кривая при показателе ДУК, равном 1%, ДПБВПТ – 3%, риске поставщика – 5% и риске покупателя – 10%. Верхняя горизонтальная линия отображает риск продавца: расстояние между этой линией и верхней точкой вертикальной оси показывает степень вероятности отказа покупателя от качественной партии товаров. Нижняя горизонтальная линия отображает риск покупателя: расстояние между этой горизонтальной линией и нижней точкой вертикальной оси показывает степень вероятности того, что покупателем может быть принята некачественная партия товаров.
В верхней части рис. 34 приведены сведения о необходимых размерах контрольной выборки (N), и о максимальном количестве брака в выборке, при котором не может быть отвергнута вся партия (С). Данная кривая качества продукции указывает на то, что необходимо произвести контрольную проверку
390 единиц продукции. Если в ходе тестирования данного количества экземпляров вы обнаружите, например, восемь бракованных единиц товара, то тестирование можно прекратить и сделать вывод, что вся партия товара содержит слишком много брака.
Степень кривизны кривой, изображенной на рис. 34, несколько больше степени кривизны кривой, показанной на рис. 33. Обычно, чем больше размер контрольной выборки, тем с большей точностью можно определить, является ли приемлемой интересующая вас партия товара. Сравните рис. 34 с рис.35, в котором размер выборки несколько больше и, соответственно, больше степень кривизны.
Увеличение коэффициента фактического брака в партии продукции с 2% до 3%
(рис.34) сопровождается снижением вероятности приемки этой партии с 48% до
10%.
Увеличение коэффициента фактического брака с 2% до 3% (рис. 35) сопровождается снижением вероятности приемки партии с 95% до 10%.
Поэтому, если вы изменили значение ДУК (например, с 0,01 на 0,02), это означает, что размер контрольной выборки также необходимо увеличить. Такие действия могут привести к значительным изменениям других параметров.
Например, на рис. 34 и 35 размер выборки при этом увеличивается с 390 до
2079.
Значение ДПБВПТ также оказывает влияние на размер необходимой контрольной выборки. На рис. 36 изображена кривая качества продукции, построенная на основе тех же исходных данных, что и кривая на рис. 10.10, с единственным исключением – вместо значения ДПБВПТ, равного 3%, использовано значение
ДПБВПТ, равное 4%.
Изменения степени риска продавца и покупателя оказывают незначительное влияние на размер статистической выборки. Результат, полученный при снижении риска продавца с 10% до 5% приведен на рис. 37, а результат аналогичного снижения риска покупателя – на рис. 38.
Обратите внимание, что во всех рассмотренных ранее ситуациях, чтобы понизить степень риска, вам следует улучшить результаты тестирования.
Качество результатов тестирования можно повысить с помощью увеличения размера выборки. Это приведет к тому, что кривая станет более крутой, а кривизна является наглядным показателем того, насколько хорошо тестирование определит различия между партиями, соответствующими всем необходимым критериям, и партиями, не отвечающими им. Чем больше это разграничение, тем выше степень защищенности как покупателя, так и продавца.
Этими кривыми и итоговыми данными удобно пользоваться в ходе переговоров между продавцом и покупателем. В роли покупателя вы, возможно, захотите несколько увеличить показатель ДПБВПТ, чтобы сократить необходимый размер контрольной выборки. Это, в свою очередь, снизит издержки продавца на проведение тестирования, что в итоге приведет к снижению стоимости товара.
Выступая в роли продавца, вы можете принять более высокую степень риска, но при этом качественная партия товара может быть отвергнута вследствие допущения ошибки при проведении выборочного контроля. Приняв этот дополнительный риск, вы можете сократить издержки на тестирование и проведение выборочного контроля.

Использование функций рабочего листа для контроля качества

Программа Ехсеl поможет получить ответы на множество вопросов, возникающих в ходе проведения контроля качества продукции. Для решения этих вопросов очень важно не ошибиться при выборе статистического инструментария. С помощью статистического метода управления вы сможете выбрать необходимый инструментарий для каждого конкретного случая.

Выборочный контроль элементов продукции конечной генеральной совокупности

Раньше мы рассматривали статистический Метод управления и приемочный статистический контроль в аспекте теоретически бесконечных генеральных совокупностей. Другими словами, размер генеральной совокупности товаров, выбранных для составления х-, s- и р-диаграмм или кривых качества продукции, не был ограничен.
Когда же вы делаете выборку из конечной генеральной совокупности, ситуация несколько меняется. С генеральной совокупностью вы обычно имеете дело в том случае, когда тестированию подлежит только конкретная группа
(например, изделия определенной партии продукции, торговый штат вашей компании или реакция клиентов на последнее понижение цены на производимый товар).
Если выборка делается из конечной генеральной совокупности, то она обычно производится без замещения. Другими словами, если вы хотите выбрать две единицы продукции, то выберите сначала одну, в затем – вторую, не возвращая при этом первую в общий фонд. Предположим, генеральная совокупность состоит из десяти единиц продукции. Вероятность выбора в ходе контрольной проверки любой единицы составляет 1/10, или 10%. Если после проверки экземпляр возвращается в общий фонд, вероятность его повторного выбора также составит 10%. Если проверенную единицу в общий фонд не возвращают, то вероятность произвольного выбора второго экземпляра составит уже 1/9или
11%.
Пример.
Предположим, покупатель заказал 200 кофейных чашек с росписью, существенно отличающейся от той, которую вы обычно применяли. Эта партия товара будет отличаться от других, поэтому данные 200 чашек составляют конечную генеральную совокупность. Согласно контракту допускается 5- процентный коэффициент брака в партии.
Вы планируете произвести выборку размером 20 чашек и забраковать всю партию, если более чем в 5% выборки обнаружите недопустимые изъяны в росписи. Другими словами, вы забракуете партию, если выборка содержит две
(или больше) бракованные единицы. Какова же вероятность того, что качество всей партии будет соответствовать требуемым критериям и содержать не больше 5% брака?
Чтобы получить ответ на этот вопрос, воспользуйтесь функцией Ехсеl
ГИПЕРГЕОМЕТ, используя следующие аргументы.

Число успехов в выборке. В рассматриваемом нами случае этот аргумент будет равен 0 либо 1, т.е. тому количеству чашек с изъянами, при наличии которого в вашей выборке партия будет принята.
Размер выборки. В нашем случае этот аргумент равен 20, т.е. количеству чашек в выборке.
Число успехов в генеральной совокупности. В данном случае этот аргумент будет равен 10. Если бы вы проверяли все 200 чашек, то согласно принятому показателю приемлемого брака (5%) количество бракованных экземпляров не должно превышать 5 единиц.
Размер генеральной совокупности. В данном случае этот аргумент равен 200, т.е. числу "особенных" чашек, которые вы изготовили согласно контракту.

Функция ГИПЕРГЕОМЕТ возвращает значение вероятности, при условии существования определенного размера выборки и генеральной совокупности, а также конкретного успеха в генеральной совокупности, вы сможете получить точное количество успеха. Таким образом, если вы введете

= ГИПРГЕОМЕТ(О;20;10;200) то Ехсеl возвратит значение 0,34. Это означает, что при наличии 10 бракованных чашек в генеральной совокупности
(200 единиц) существует 34-процентная вероятность обнаружения чашек с дефектами в выборке, состоящей из 20 единиц продукции.
Чтобы определить степень вероятности обнаружения одной бракованной чашки в вашей выборке, введите
= ГИПЕРГЕОМЕТ(1;20;10;200) и Ехсеl вернет значение 0,40. Это означает, что существует 40-процентная вероятность обнаружения в выборке только одной бракованной чашки. В сумме эти две вероятности дадут 74%. Таким образом, вероятность того, что во всей партии вы обнаружите 10 бракованных чашек намного выше (74%) вероятности того, что этого не произойдет (100% – 74% = 26%).

Выборочный контроль элементов продукции бесконечной генеральной совокупности

Если вы производите контроль бесконечной генеральной совокупности, то вас интересует значительно большая группа, нежели при проверке конечной генеральной совокупности, т.е. вместо проведения проверки конечной партии продукции, вам необходимо провести тестирование всей производственной линии. Проверяя, например, новый формат счетов-фактур, вы можете испытывать его в течение недели, прежде чем принять окончательно. В данном случае при осуществлении выборочного контроля точности заполнения счетов-фактур вы будете иметь дело с конечной генеральной совокупностью. Если же контроль точности заполнения этих документов производится в рабочем порядке, то вы, скорее всего, будете рассматривать эту выборку, как сделанную из бесконечной генеральной совокупности.

Для составления отчетов вероятности о выборках такого типа воспользуйтесь функцией Ехсеl НОРМСТОБР.
Пример.
Предположим, вы занимаетесь прокатом видеокассет. По мере кассеты посмотрит определенным количеством клиентов, ее качество ухудшается до уровня, при котором вы признаете ее непригодной для дальнейшего проката.
Кроме того, некоторые ваши клиенты имеют плохую аппаратуру, что также значительно сокращает срок эксплуатации видеокассеты.
Предположим, вы решили, что не менее 85% видеозаписей, составляющих ваши товарно-материальные запасы, должны быть приемлемого качества. На каждый рабочий день у вас есть определенное (конечное) количество кассет, но ваши товарно-материальные запасы могут изменяться вследствие приобретения новых и изъятия непригодных кассет. Поэтому в данном случае генеральная совокупность записей рассматривается как бесконечная.

Тестирование видеозаписей – процесс весьма длительный, и вам хотелось бы, чтобы размер выборки был поменьше. Грубый метод подсчета, отлично срабатывающий при контроле качества, заключается в проверке того, чтобы оба приведенных ниже уравнения в результате дают больше 5: n*p и n*(р-1) где n – размер выборки, а р – вероятность приемлемого элемента в генеральной совокупности. Если ваши записи соответствуют определенному вами критерию (т.е. 85% кассет допустимого качества), то значение р будет равно 0,85. Чтобы убедиться, что и n*р, и n*(р-1) больше 5, показатель n
(т.е. размер контрольной выборки) должен быть не меньше 43. Чтобы облегчить обработку данных, остановитесь на 50.

Описанный выше грубый эмпирический метод обусловлен наличием связи между биномиальным и нормальным распределением. Выборочное распределение двоичной переменной (например, бракованный/приемлемый) аналогично нормальному распределению, при котором значения и n*р, и n*(1-р) больше 5.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: отчет о прохождении практики, реферат формирование.





Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7 | Следующая страница реферата