Реальная ситуация. При контроле электронных устройств, произведенных на предприятии, показатель качества измерялся специальным счетчиком. Этот счетчик имел циферблатную шкалу, на которой величина измеряемой характеристики указывалась точкой.
На шкалу были нанесены две красные линии, соответствующие минимальному и максимальному приемлемому значению. Это позволяло контролеру на глаз определять, соответствует продукция производственной норме или нет.
Таким образом, контролер мог быстро отсортировать бракованную продукцию.
Так как в качестве измеряемой характеристики было выбрано количество бракованных изделий, и целью измерений являлось изучение вариации продукции, контролеру было поручено не только сравнивать полученные значения с красными линиями прибора, но и фиксировать каждое измеренное значение на графике частотного распределения.
График частотного распределения или гистограмма строится в STATISTICA двумя щелчками мыши.
В течение смены по таблице данных строился один такой график, после чего он немедленно отправлялся инженеру по контролю качества для изучения.
Обычно гистограммы выглядели, как показано на рисунке ниже.
Рис. 1. Гистограмма стабильного процесса
Однажды инженер обнаружил график, существенно отличный от строившихся ранее (см. рис. 2).
Рис. 2. Гистограмма нестабильного процесса. Бимодальное распределение исходных данных
Новый график свидетельствовал не только о большом количестве бракованной продукции, но и о необычном законе распределения. Посмотрите внимательно на рисунок.
Вы видите, что данное распределение имеет два пика, что говорит о неоднородности данных.
Распределения с двумя пиками называются бимодальными.
Инженер по качеству, анализирующий частотное распределение выпускаемой продукции, предположил, что в данном случае ошибки могут быть вызваны неправильными действиями контролера, измеряющего характеристику электронного устройства.
Он немедленно спустился в контрольный цех и извлек из корзины отбракованные изделия.
Все бракованные изделия были протестированы повторно.
Оказалось, почти все они удовлетворяют производственным нормам.
Проблема возникла вследствие недостаточной квалификации нового контролера, производившего измерения.
Далее контролер был проконсультирован должным образом, подобных ошибок больше не возникало.
Часто человек, хорошо знакомый с производственным процессом и разбирающийся в основах статистики, может без труда найти причину неполадки, просто взглянув на график распределения или, в более сложных случаях, построив контрольную карту.
Инженер по контролю качества сделал подобное предположение по графику 2, имеющему двухвершинное или бимодальное распределение.
На этом графике два столбца с высокими частотами отделены друг от друга столбцами с низкими частотами. Часто подобное распределение возникает при смешивании двух распределений с разными модами или средними значениями.
Из своего технического опыта инженер понял, что такое изменение может быть связано с ошибкой измерений.
Частотные распределения или гистограммы образцов могут строиться и исследоваться для принятия решений относительно качественности продукции.
Ранее изображение образцов данных по методу частотного распределения было довольно трудоемко, с появлением программы STATISTICA это делается двумя щелчками мыши и доступно пользователю любого уровня подготовки.
Скачать
Актуальные курсы