Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Statistical process control Statystyczne sterowanie procesem Opracowanie Rafał Jaroszewski Wrocław 2008.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Statistical process control Statystyczne sterowanie procesem Opracowanie Rafał Jaroszewski Wrocław 2008."— Zapis prezentacji:

1 Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Statistical process control Statystyczne sterowanie procesem Opracowanie Rafał Jaroszewski Wrocław 2008

2 Nadzorowanie procesów wytwarzania w Polsce do niedawna polegało na wykonaniu określonej partii produktów a następnie uruchamiany zostawał proces kontroli. Proces taki zazwyczaj dotyczył produktów finalnych i miał za zadanie oddzielenie wyrobów spełniających specyfikację technologiczną od takich które jej nie spełniały. Sposób ten narażał producentów na duże straty. Statistical process control

3 Dużo bardziej efektowne okazały się metody nadzorowania statystycznego. Zastosowanie metod statystycznych w krajach zachodnich miało miejsce prawie 100 lat temu. Przemysłowe zastosowanie statystycznego sterowania procesem w znacznej mierze wiąże się z przemysłem motoryzacyjnym. Statistical process control

4 Trzy amerykańskie koncerny zwane Wielką Trójką (Chrysler Corporation, Ford Motor Company, General Motor Corporation) są prekursorami w wprowadzeniu metod i procedur nadzorowania statystycznego. Stworzony przez nich system to QS9000, który wyznaczał obszary zastosowania statystyki. Statistical process control

5 Statystyczne sterowanie procesem to bieżąca, czyli realizowana w rzeczywistym czasie przebiegu procesu, kontrola procesu, mająca na celu wykrywanie ewentualnych rozregulowań co ma służyć ciągłej poprawie jakości.

6 Proces metoda działania odnosząca się do znajdującego się na dowolnym etapie elementu produkcji, grupy elementów lub całej produkcji bądź usługi. Jakość to ogół cech i właściwości wyrobu lub usługi decydujących o zdolności wyrobu lub usługi do zaspokojenia stwierdzonych lub przewidywanych potrzeb. Sterowanie jakością metody i działania stosowane w celu spełniania wymagań jakościowych. Statistical process control

7 Statystyka jest obecnie nieodzownym narzędziem monitorowania szeregu procesów pośrednio i bezpośrednio związanych z wytwarzaniem wyrobów: statystyczne sterowanie procesem, statystyczne sterowanie procesem, analiza zdolności procesu lub maszyny, analiza zdolności procesu lub maszyny, kontrola odbiorcza, kontrola odbiorcza, analiza pomiarów, analiza pomiarów, planowanie doświadczeń. planowanie doświadczeń. Statistical process control

8 Podstawowe narzędzie statystyczne – karty kontrolne. Karty kontrolne są jednym z pierwszych narzędzi statystycznego sterowania procesem. Pierwszy raz zostały wprowadzone 1924 przez dr Waltera Shewharta. Karty kontrolne w sposób graficzny przedstawiają oraz pomagają w wykrywaniu różnorodnych zmienności w danych otrzymywanych zazwyczaj z procesów towarzyszących produkcji seryjnej lub masowej. Podstawowym celem statystycznego nadzorowania procesu jest utrzymanie jego stabilnego i akceptowanego poziomu. Statistical process control

9 Można tego dokonać przez ciągłe pobieranie odpowiednich informacji o procesie, analizowanie ich stymulowanie odpowiednich działań głównie o charakterze zapobiegawczym. Takie podejście spowodowało ogromne spopularyzowanie stosowania kart kontrolnych. Na początku prowadzono je jedynie w formie papierowego zapisu lecz wraz z rozwojem technik informatycznych, przeniesiono je do komputerów. Statistical process control

10 Podstawowe miary wymagane w karcie X-R – Schewharta to: Średnia – jest ustalana na podstawie wszystkich wartości cechy w zbiorze. Rozstęp – liczony jest jako różnica pomiędzy największą a najmniejszą wartością obserwacji w zbiorze. Odchylenie standardowe – oznacza o ile przeciętnie wartości cechy występujące u poszczególnych jednostek statystycznych różnią się od ich wartości średnich. Statistical process control

11 Przykład karty kontrolnej X-R Statistical process control Dane wejściowe (pomiar rzeczywisty) Wykresy X-R

12 Wykres średniej X pozwala nam obserwować jak w czasie zmienia się wartość cechy, a w połączeniu z wykresem R pozwala nam w miarę wcześnie zareagować na ewentualne zaburzenia w procesie. Karta X-R mówi nam kiedy należy skorygować proces tak aby wartości cechy były jak najbliżej wartości średniej tej cechy, i mieściły się w przedziale 3σ. Statistical process control

13 Rozkład na podstawie którego analizuje się zmienność procesu to rozkład Gaussa zwany rozkładem normalnym. Znaczenie tego typu rozkładu opiera się na następujących warunkach: Rozkład normalny jest modelem dla losowych błędów pomiarów. Nawet przy pewnych ujemnych i dodatnich błędach suma tychże błędów będzie zawsze miała charakter bliski rozkładowi normalnemu, Rozkład normalny jest modelem dla losowych błędów pomiarów. Nawet przy pewnych ujemnych i dodatnich błędach suma tychże błędów będzie zawsze miała charakter bliski rozkładowi normalnemu, Wiele zjawisk fizycznych, choć nie podlegają rozkładowi normalnemu, może być opisany za pomocą tego rozkładu, po odpowiedniej transformacji, Wiele zjawisk fizycznych, choć nie podlegają rozkładowi normalnemu, może być opisany za pomocą tego rozkładu, po odpowiedniej transformacji, Rozkład normalny jest dobrym przybliżeniem dla innych rozkładów Rozkład normalny jest dobrym przybliżeniem dla innych rozkładów Statistical process control

14 Zakres przedziałów Wartość wewnątrz specyfikacji wyrażona procentowo Wartość poza specyfikacją wyrażona procentowo 1σ1σ2σ2σ3σ3σ4σ4σ5σ5σ6σ6σ1σ1σ2σ2σ3σ3σ4σ4σ5σ5σ6σ6σ Statistical process control

15 Ocena zdolności procesu Do oceny zdolności procesu czyli spełnienia potrzeb klientów wykorzystuje się przede wszystkim wskaźniki Cp i Cpk. Im CP > O tym lepiej Zmienność procesu wyznacza się zwykle jako 6 x odchylenie standardowe (6σ) Wskaźnik Cpk uwzględnia dodatkowo położenie procesu (wartość średnią) Statistical process control CP= Szerokość pola tolerancji Zmienność procesu Wskaźnik zdolności procesu CP Liczba braków na milion 0, , , , , ,3096 1,4026 1,506,8 1,601,6 1,700,34 1,800,06 2,000,0018

16 Komputerowe wspomaganie systemów statystycznej oceny procesów. Dynamiczny rozwój elektroniki oraz masowe zastosowanie komputerów spowodował ogromne zmiany w budowie i sposobie pomiarów oraz przetwarzaniu informacji przez współczesne przyrządy pomiarowe. Systemy takie charakteryzują się trzema poziomami: Poziom zbierania danych – informacji (pomiary), Poziom zbierania danych – informacji (pomiary), Poziom przesyłania informacji (transmisja), Poziom przesyłania informacji (transmisja), Poziom przetwarzania informacji (obróbka). Poziom przetwarzania informacji (obróbka). Statistical process control

17 Poziom zbierania informacji: suwmiarki, suwmiarki, mikrometry, mikrometry, czujniki, czujniki, współrzędnościowe maszyny pomiarowe, współrzędnościowe maszyny pomiarowe, roboty i automaty testujące, roboty i automaty testujące, zintegrowane stanowiska oceny statystycznej. zintegrowane stanowiska oceny statystycznej. Statistical process control

18 Poziom przesyłania danych to wszelkiego rodzaju: łącza łącza transmitery, transmitery, zbieracze danych, zbieracze danych, procesory. procesory. Poziom obróbki danych: procesory, procesory, komputery (przy rozbudowanych systemach sieci komputerowe wraz z serwerami). komputery (przy rozbudowanych systemach sieci komputerowe wraz z serwerami). Statistical process control

19 Schemat działania systemu komputerowego do wspomagania nadzorowania procesu Statistical process control Baza zarejestrowanych pomiarów Urządzenia pomiarowe Obliczenia statystyki Raporty Wykresy

20 Schemat przepływu informacji. Statistical process control Próbki detali Stanowisko kontrolne – miejsce wykonywania pomiarów Raporty Analizy Dane wejś ciow e System rejestracji danych Obliczenia

21 Rozbudowane systemy komputerowe wspierające statystyczne nadzorowanie procesem pozwala na wykonywanie wielu operacji ułatwiających procedury SPC: zbieranie danych z wielu przyrządów pomiarowych, zbieranie danych z wielu przyrządów pomiarowych, tworzenie baz przyrządów, tworzenie baz przyrządów, tworzenie baz detali, tworzenie baz detali, tworzenie baz cech, tworzenie baz cech, zabezpieczenie dostępu do poziomu programu, zabezpieczenie dostępu do poziomu programu, filtrowanie danych, filtrowanie danych, analiza danych, analiza danych, wydruk wyników analiz, wydruk wyników analiz, archiwizacja wyników, archiwizacja wyników, pomoc przy obsłudze programów. pomoc przy obsłudze programów. Statistical process control

22 Konfiguracja prostego systemu: narzędzia pomiarowe (suwmiarki, czujniki itp.), narzędzia pomiarowe (suwmiarki, czujniki itp.), kable połączeniowe – pomiędzy narzędziami pomiarowymi a transmiterem, kable połączeniowe – pomiędzy narzędziami pomiarowymi a transmiterem, transmitery (DMX), transmitery (DMX), kable połączeniowe pomiędzy komputerem a transmiterem (DMX), kable połączeniowe pomiędzy komputerem a transmiterem (DMX), komputer wraz z oprogramowaniem. komputer wraz z oprogramowaniem. Statistical process control

23 Przykładowe proste stanowisko zbierania i analizowania danych wejściowych systemu SPC Statistical process control

24 Urządzenia pomiarowe do importowania danych Transmiter DMX

25 Komputerowe wspomaganie systemów SPC na przykładzie SNAP - LINE Statistical process control

26 Materiał został opracowany na podstawie materiałów szkoleniowych przygotowanych przez Edward Petek – LP – Products Program SNAP – Line został napisany przez Robert Kalka – TECOM Doświadczenie własne oraz kursy i szkolenia z SPC w firmie LP- Products.


Pobierz ppt "Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Statistical process control Statystyczne sterowanie procesem Opracowanie Rafał Jaroszewski Wrocław 2008."

Podobne prezentacje


Reklamy Google