Tipi di grafici di controllo (con diagramma) | Industrie
Questo articolo getta luce sui due principali tipi di grafici di controllo. I tipi sono: 1. Grafici di controllo per variabili 2. Carte di controllo per attributi.
Digitare # 1. Grafici di controllo per variabili:
Questi grafici sono utilizzati per ottenere e mantenere un livello di qualità accettabile per un processo, il cui prodotto di uscita può essere sottoposto a misure quantitative o controlli dimensionali quali dimensioni di un foro, ovvero diametro o profondità, lunghezza di una vite / bullone, spessore di parete di un tubo ecc.
Questi sono usati per misurabili, caratteristiche di qualità. Lascia che le caratteristiche qualitative di tutti i prodotti siano misurate in sottogruppi. I sottogruppi sono i campioni con numero fisso di articoli / prodotti / componenti presi casualmente per un periodo di tempo.
La media e le deviazioni standard delle caratteristiche di qualità vengono calcolate per ciascun campione e le seguenti situazioni relative al processo possono essere riscontrate durante la pratica:
Vantaggi delle carte di controllo:
I vari vantaggi dei grafici di controllo per le variabili sono i seguenti:
(1) I grafici di controllo avvisano tempestivamente, se necessario, se la rettifica è stata eseguita, in tempo utile è possibile ridurre lo scarto e il rifiuto percentuale.
(2) In tal modo garantisce il livello di qualità del prodotto.
(3) Un diagramma di controllo indica se il processo è sotto controllo o fuori controllo, quindi vengono fornite informazioni sulla selezione dei limiti di processo e di tolleranza.
(4) Il lavoro di ispezione è ridotto.
(5) I grafici di controllo separano la possibilità e le cause assegnabili delle variazioni nell'osservazione, pertanto è possibile un sostanziale miglioramento della qualità.
(6) Determina la variabilità del processo e rileva le variazioni insolite che si verificano. Quindi la reputazione della ditta / impresa può essere costruita applicando questi grafici.
Obiettivi o scopo dei grafici di controllo per le variabili:
I vari obiettivi dei grafici di controllo per le variabili sono i seguenti:
(1) Stabilire se il processo è in controllo statistico e in tal caso la variabilità è attribuibile al caso. La variabilità inerente al processo non può essere rimossa, a meno che non vi sia un cambiamento nelle condizioni di base in cui il sistema / processo di produzione sta operando.
(2) Guida l'ingegnere di produzione nel determinare se la capacità di processo è compatibile con le specifiche di progetto.
(3) Per rilevare l'andamento delle osservazioni per ulteriori strumenti di pianificazione, regolazione e ripristino.
(4) Per ottenere informazioni preliminari sul processo, se è probabile che vada fuori controllo.
Questi grafici sono disegnati come segue:
Passo 1:
Un certo numero di campioni di componenti che escono dal processo sono presi in un periodo di tempo, ogni campione costituito da un numero di unità n (n è di solito 4 o 5 unità o qualche volta di più). Vengono prese le misure di qualità x 1, x 2, x 3 ......... ..x n .
Passo 2:
Per ciascun campione viene calcolato il valore medio x di tutte le misurazioni e l'intervallo R (ovvero la differenza tra le letture più alte e quelle più basse).
Passo-3:
Dopo aver calcolato x e R, i limiti di controllo dei diagrammi X e R vengono calcolati come segue con UCL e LCL come abbreviazione per limite di controllo superiore e limiti di controllo inferiori.
dove i fattori A 1, D 2 e D 3 dipendono dal numero di articoli per campione e maggiore è il numero, più vicini sono i limiti. La Tabella 9.1 fornisce i valori per questi fattori per varie dimensioni del campione. Finché i valori X e R per ciascun campione rientrano nei limiti di controllo, si dice che il processo sia in controllo statistico.
Digitare # 2. Carte di controllo per attributi:
Questi grafici sono utilizzati per ottenere e mantenere un livello di qualità accettabile per un processo i cui prodotti di uscita non sono sottoposti a misurazioni dimensionali o quantitative ma possono essere classificati come buoni o cattivi o accettabili e non accettabili, ad esempio finitura superficiale di una luminosità del prodotto un articolo è accettabile o non accettabile.
Nell'ispezione delle variabili come avviene nei grafici x e R, è richiesta una misurazione effettiva delle dimensioni, a volte difficile oltre che antieconomica.
Esiste anche un altro modo di ispezionare, ad esempio, l'ispezione per attributi. In questo metodo non vengono effettuate misurazioni effettive, ma viene contato il numero di guasti o di difetti. La dimensione del difetto e la sua posizione non sono così importanti.
Possiamo anche dire che i prodotti sono ispezionati allo stesso modo degli indicatori "Go" e "Not Go"? I prodotti sono accettati o rifiutati e le loro dimensioni reali non vengono misurate, ad esempio vengono ispezionate 100 pale del ventilatore, di cui 12 risultano difettose, quindi questi 12 pezzi vengono rifiutati.
I quattro grafici di controllo più comunemente utilizzati per gli attributi sono:
(1) Grafici di controllo da deficienti di frazione (grafici a p)
(2) Grafici di controllo per numero Difetti (grafici np)
(3) Grafici di controllo per la tabella dei deficienti percentuali o 100 grafici p.
(4) Grafici di controllo per il numero di difetti per unità o grafico a C.
(1) Grafici di controllo per la frazione difettosa (tabella-p):
Lascia che campioni di dimensione n vengano prelevati casualmente dal processo di produzione o emessi a intervalli di tempo diversi. Se d è il numero di deficienti in un campione, allora la frazione difettosa nel campione.
P = d / n = Numero di unità difettose in un campione / Numero totale di unità o articoli in un campione
O numero effettivo di deficienti
d = np
Se p̅ è la proporzione di deficienti prodotti dall'intero processo o la frazione media difettosa e viene data da
p̅ = Numero totale di articoli difettosi in tutti i campioni esaminati / Numero totale di articoli in tutti i campioni.
La p-chart si basa sulla distribuzione binomiale. La distribuzione binomiale ha la deviazione standard σ p che è data dalla relazione.
Poiché il numero di prodotti difettosi non può essere negativo se l'LCL a volte risulta negativo, viene preso come zero, la carta P viene utilizzata per tracciare e controllare i deficienti di frazione quando la dimensione del campione rimane uniforme o varia.
(2) Grafici di controllo per numero di deficienti (grafico np):
Utilizzando le stesse notazioni di p-chart, i limiti di deviazione standard e controllo di np-chart sono i seguenti:
(3) Grafici di controllo per percentuale difettosa (100 carte-p):
Utilizzando la stessa notazione dei grafici p, np, i limiti di deviazione standard e controllo sono i seguenti:
Applicabilità di P-Charts:
(i) np o Numero di grafico difettoso viene utilizzato quando la dimensione del gruppo o la dimensione del campione, cioè n è costante.
(ii) la tabella dei grafici difettosi della frazione p e i grafici difettosi di 100 p o per cento possono essere utilizzati laddove la dimensione del campione è variabile o costante.
Confronto tra grafici a X e grafici a croce :
x̅ - R-Charts:
1. Questi sono i grafici di controllo per le variabili.
2. Il costo della raccolta dei dati è più dovuto alle misurazioni dimensionali effettive.
3. Le dimensioni del campione sono piccole.
4. I limiti di controllo sono influenzati dalla dimensione del campione.
5. Per diverse caratteristiche di qualità misurabili si devono disegnare diversi grafici.
6. Il metodo è molto superiore nella diagnosi delle cause di variabilità.
P-Charts:
1. Questi sono i grafici di controllo per gli attributi.
2. La raccolta dei dati è relativamente più economica.
3. Devono essere prelevati campioni di dimensioni maggiori.
4. C'è meno effetto della dimensione del campione oltre i limiti di controllo.
5. La stessa tabella P può essere applicata a qualsiasi numero di caratteristiche di qualità su un oggetto in esame.
6. Il metodo è relativamente inferiore per quanto riguarda la diagnosi delle cause di problemi o rigetti.
(4) Grafici di controllo per numero di difetti per unità (diagramma C):
Questo è un altro metodo per tracciare le caratteristiche degli attributi. In numero di casi, è più conveniente lavorare con il numero di difetti per unità piuttosto che con la frazione difettosa. La r-chart viene utilizzata per il controllo del numero di difetti osservati per unità.
La differenza tra la p-chart e la r-chart è che la prima prende in considerazione il numero di elementi trovati difettosi in una determinata dimensione del campione (ogni articolo difettoso può avere uno o più difetti in esso) mentre il secondo registra il numero di difetti trovato in una determinata dimensione del campione.
Sebbene l'applicazione di c-chart sia alquanto limitata, rispetto alla p-chart, ci sono casi nell'industria in cui è molto utile ad esempio nel controllo del numero di difetti nel corpo di un autobus, un aereo un televisore, un computer, saldatura difetto in una capriata ecc.
La costruzione della tabella di controllo è simile a quella della tabella p, tranne per il fatto che qui i limiti di controllo sono basati sulla distribuzione di Poisson che è stata spesso trovata adatta per descrivere la distribuzione dei difetti.
La deviazione standard in questo caso è data da
