Анализ статистический точности технологического процесса

Проверить статистическим анализом соответствие точности технологического процесса заданному допуску на обработку. Согласно ГОСТ 16467—70 регулирование процесса в серийном производстве можно внедрять, если коэффициент точности процесса К- , определяемый по формулам [c.214]

Статистический анализ точности технологического процесса широко применяется в тех случаях, когда по ограниченному числу наблюдений необходимо выяснить причины изменения уровня качества изготовляемой продукции. Методы определения статистических показателей точности и стабильности технологических операций установлены ГОСТ 16467—70. [c.138]

Особое внимание уделено следующим вопросам планирования качества, обеспечения экономической оптимальности качества, подготовки исходных данных для разработки новых приборов, выбора показателей качества и норм требований, выбора оптимальных параметров и разработки оптимальных конструктивных решений выбора и разработки методов и средств контроля и испытаний, подготовки производства, входного контроля материалов, проверки оборудования на технологическую точность, контроля соблюдения технологии, применения статистических методов контроля качества продукции, анализа и оптимизации технологических процессов, изучения поведения приборов в эксплуатации и др. Каждому из этих вопросов посвящен отдельный стандарт или несколько стандартов предприятия. [c.199]

Текущий статистический контроль должен проводиться относительно контрольных границ, полученных математическим расчетом из предварительного анализа точности технологического процесса. [c.202]

Исследование кривых распределения, построенных по результатам обработки партии деталей и основных параметров этого распределения, является распространенным методом анализа точности технологического процесса. Этот метод, подробно разработанный Н. А. Бородачевым, А. Б. Яхиным и др., позволяет количественно характеризовать влияние того или иного фактора на результативную точность технологического процесса в виде изменений формы или положения кривой распределения, вызываемых изменением первичных факторов. Так как практические кривые распределения оказываются ломаными и прерывистыми, то для целей статистического анализа их заменяют соответствующими теоретическими кривыми распределения, отвечающими вполне определенным законам распределения теории вероятностей. [c.34]

Обычно при массовом, серийном производстве эти условия соблюдаются. Однако прежде чем приступить к внедрению того или другого метода наладки станков на размер, необходимо произвести статистическое обследование точности технологического процесса, определить основные статистические характеристики и сопоставить их с величиной поля допуска. Очевидно, что если располагаемая точность технологического процесса ниже заданной, нужно провести анализ причин неудовлетворительной точности процесса и принять меры для устранения их. [c.122]

Раздел II. Статистические методы управления качеством продукции статистический контроль, статистический анализ и статистическое регулирование технологического процесса управление качеством с помощью планов выборочного контроля, контрольных карт, анализа дефектов и пр. анализ точности и стабильности технологического процесса статистический текущий предупредительный контроль, его сочетание с корректированием технологического процесса. [c.296]

Книга посвящена проблеме точности производства, которую невозможно решить без вероятностного анализа и расчета точности технологических процессов. Однако вероятностно-статистические методы еще недостаточно используются в технологии машиностроения и приборостроения. В многочисленных трудах по теории вероятностей и математической статистике приводится обширный и довольно сложный материал, использование которого при решении практических инженерных задач весьма затруднительно. Это объясняется тем, что изложение материала дается в отрыве от задач машиностроительного и приборостроительного производства. [c.3]

Книга представляет собой систематическое изложение вероятностно-статистических основ теории точности производства. Авторы стремились изложить те новые методы анализа и расчета точности производства, которые стали интенсивно разрабатываться в последние годы. Книга написана так, чтобы она могла служить руководством для инженеров по применению вероятностных и статистических методов при анализе и расчете точности технологических процессов. [c.3]

В тех случаях, когда степень нелинейности Пу , t, s) значительна и при анализе технологического процесса путем применения линейной модели требуемая точность не может быть достигнута, используется метод линеаризации, который дает возможность применить приведенные выше методы линейных преобразований случайных функций для нелинейных объектов. Таким образом, линеаризация дает возможность применить хорошо разработанные методы анализа точности линейных систем к исследованию нелинейных объектов. Ниже рассматривается один из методов линеаризации — метод статистической линеаризации, который применяется при статистическом исследовании технологических процессов. [c.359]

В тех случаях, когда статистический анализ точности технологического процесса проводят с целью изучения влияния на точность обработки одного конкретного фактора, на график наносят две реализации по результатам измерения двух партий деталей, полученных при различных значениях исследуемого фактора и максимально возможной идентичности условий обработки по другим факторам. [c.52]

В условиях мелкосерийного и единичного производства контроль и оценка точности технологического процесса осуществляются на основе статистического анализа. [c.18]

Под статистическим анализом точности технологического процесса понимают оценивание статистическими методами значений показателей его точности и определение закономерностей его протекания во времени . [c.18]

Часто возникает необходимость в проведении статистического анализа устойчивости и точности технологических процессов. При этом широко используют метод точечных диаграмм, который позволяет проследить характер изменения исследуемых показателей технологического процесса во времени. Сущность этого метода заключается в следующем. [c.6]

Точность технологического процесса устанавливается специальным статистическим анализом. Сущность его заключается в исследовании закономерности, которой подчиняются формируемые на данном процессе показатели качества. Действительно, наблюдаемый на практике разброс отдельных значений показателей качества обладает некоторой закономерностью. Представим себе, у нас есть результаты измерения контролируемого показателя качества у огромного числа единиц продукции, изготовленных на данном технологическом процессе. Если мы расположим эти результаты на числовой оси, разобьем ее на ряд небольших интервалов, подсчитаем количество измерений в каждом интервале и отметим их на графике в виде горизонтальных прочерков, то получим представление о характере упомянутой закономерности которую в теории вероятностей называют законом распределения случайной величины (рис. 16.5). Таким образом, исследовать точность и стабильность технологического процесса - значит исследовать закон распределения контролируемого показателя качества - его характер, параметры. [c.241]

Статистический анализ точности технологического процесса — [c.427]

Статистический анализ точности технологического процесса служит для выявления факторов, снижающих его точность. [c.429]

Наиболее распространенными методами статистического анализа точности технологического процесса являются сравнение средних сравнение дисперсий оценка коэффициента корреляции регрессивный анализ дисперсионный анализ анализ временных рядов и случайных последовательностей. [c.429]

Главный конструктор, конструктор объекта Внедрение теоретико-вероятностных методов расчета размерных цепей и допусков Ликвидация случаев несоответствия между заданной точностью и возможностями реальных технологических процессов Разработка технических условий на продукцию завода на основе статистического анализа результатов испытания опытных образцов [c.203]

Однако этот метод имеет существенный недостаток, что не дает и не может дать представления о характере изменения размеров деталей в порядке последовательной обработки их на станке. Между тем, в ряде случаев и, в особенности, при анализе точности и регулировании технологического процесса необходимо знать не только общий закон распределения погрешностей, но и самый характер закономерности их изменения в процессе обработки. Рассматривая отклонения размеров деталей всей партии как статистическую совокупность, без учета последовательности их возникновения, метод кривых распределения не всегда позволяет отделить систематические погрешности от случайных, выяснить закономерности изменения размеров деталей. Поэтому [c.34]

В последние годы во ВНИИС и ВНИИНМАШ Госстандарта СССР разработан и передан для использования в промышленности комплекс стандартов и методик по статистическому анализу точности и управлению ходом технологического процесса, содержащих ряд расчетных формул, номограмм и таблиц. [c.75]

Определение точности процесса опытным методом производят после того, как технологический процесс уже реализован в лабораторных или цеховых условиях. В этом случае, типичном для статистического анализа партии деталей, могут быть получены достаточно надежные данные, позволяющие судить с большей или меньшей точностью в зависимости от величины выборки деталей, о качестве технологического процесса. [c.135]

В отличие от большинства работ по приложениям теории вероятностей и математической статистики, в предлагаемой книге, кроме справочных сведений по теории вероятности и обработке опытных данных (1-я часть), приводятся вероятностно-статистические методы анализа и расчета точности, разработанные для конкретных технологических процессов (2-я часть). [c.6]

Вероятностные и статистические методы построения моделей технологических процессов находятся в тесной взаимосвязи друг с другом, так как теоретические модели требуют экспериментальной проверки, а экспериментальные исследований не могут быть поставлены без соответствующих теоретических предпосылок. На основе теоретического анализа можно также осмыслить и оценить полученные экспериментальные данные и выдвинуть более правильные гипотезы о границах возможной идеализации, допустимой при построении теоретических моделей. Таким образом, вероятностные и статистические методы не должны противопоставляться друг другу. Наоборот, они приобретают силу при их совместном применении, становясь в этом случае мощным средством для познания физической сущности технологических процессов и выявления резервов их точности и производительности. [c.255]

В справочнике описаны статистические методы анализа и регулирования точности процессов изготовления изделий и станков в эксплуатации. Даны теоретические основы управления точностью обработки изделий на станках, обеспечива-юп их высокую точность, и намечены пути применения теоретических положений для решения практических задач регулирования технологических процессов. Значительный объем отведен метрологическому обеспечению качества продукции, метрологической экспертизе и контролю, особенно на средства измерений, создаваемые для собственных нужд предприятий, обращается внимание на правильный выбор средств измерений. Излагаются материалы об альтернативных средствах контроля, включая калибры, предназначенные для поверки годности гладких валов и отверстий цилиндрических изделий, резьбы, размеров высоты и глубины. [c.3]

ГПС в целом Автоматизация процесса контроля в безлюдном и малолюдном режиме. Обработка измерительной информации при коор-д атных и других измерениях. Обеспечение статистического управления точностью производственного процесса. Оптимизация режимов контроля, обеспечение статистического приемочного контроля. Управление взаимодействием элементов САК и технологического оборудования. Информационное обеспечение производственного и технологического процессов. Оптимизация информационных потоков. Определение и анализ аварийных ситуаций. Контроль прохождения и реализации управляющих команд. Выдача информации Ь АСУ ТП для организации гибкого управления ПТС. [c.467]

Проверку указанных условий осуществляют путем предварительного анализа точности и стабильности технологического процесса. На этапе подготовки производства для анализа используют главным образом расчетные методы, а на этапе изготовления продукции — опыт-но-статистические методы. Для применения стандартизованных планов контроля по количественному признаку необходимо также в процессе предварительного анализа проверить нормальность распределения контролируемого параметра. [c.326]

Схема сертификации № 5 характерна тем, что в ней присутствуют элементы схем № 1 4 и, следовательно, варианты применения статистических методов для этой схемы подобны рассмотренным выше. Кроме того, для этой схемы принята сертификация (проверка) системы качества производства сертифицируемой продукции. Сертификация системы качества обычно осуществляется путем проведения экспертиз и конкретных проверок, включающих анализ показателей точности и стабильности технологического процесса [4]. [c.145]

Практическое применение закона распределения имеет место при выборе оборудования для достижения заданной точности обработки детали, при анализе постоянства технологических процессов, при статистических методах контроля и в некоторых других случаях. [c.33]

Стабильность и устойчивость процессов гарантируют получение требуемых свойств качества продукции во времени. Так же, как и точность, стабильность и устойчивость можно анализировать по данным статистических единовременных и текущих выборок. Анализ стабильности и устойчивости технологических процессов позволяет установить периодичность настроек, выявить необходимость и объем автоматизации процесса. Самый простой способ оценки устойчивости, по данным единовременной выборки, может [c.51]

Внедрению методов статистического регулирования должен предшествовать анализ точности и устойчивости операций технологического процесса. Необходимо, чтобы коэффициент рассеяния был меньше или равен единице 1), чтобы [c.518]

Статистические методы контроля позволяют по результатам регулярной проверки качества только части изделий (выборки) судить о качестве всей партии изделий, своевременно обнаруживать возможные причины появления брака и устранять их путем анализа мгновенной точности и соответствующей подналадкой технологического оборудования. Контроль, оторванный от технологического процесса, служит лишь для фиксации брака (за исключением сортировки при селективной сборке деталей), что экономически нецелесообразно. [c.19]

Если расчетно-аналитический метод применяют для расчета погрешностей единичной детали, то для расчета погрешностей и анализа точности партии деталей или технологического процесса в целом пользуются статистическим методом. [c.113]

Работники Государственной приемки должны всемерно содействовать внедрению в производство статистических методов анализа точности и стабильности изготовления, так как они позволяют изучить закономерности протекания технологических процессов и разработать мероприятия, направленные на их усовершенствование. На основе статистической оценки технологической точности можно обосновать сроки капитального, профилактического ремонта оборудования, объективно оценивать качество проведенного ремонта, определять необходимость и возможность внедрения статистического контроля качества и многое другое. В связи с этим рассмотрим некоторые вопросы оценки технологической точности. [c.258]

Статистический анализ точности технологического процесса производится с целью определения возможностей обеспечить изготовление иродущии стабильного уровня качества. Он осуществляется путем определения параметров выполняемой технологической операции (или группы таких операций) с последующей обработкой результатов наблюдений и оценкой показателей точности технологического оборудования. При этом, как правило, устанавливают [c.138]

Во-вторых, расчеты точности технологических процессов занимают центральное место и по отношению к другим видам точностных расчетов, а именно, с одной стороны, по отношению к конструкторским расчетам (допусков, размерных цепей, кинематических цепей, точности механизмов), а с другой, — по отношению к расчетам, обосновывающим выбор мест и методов технического контроля вообще, и, в частности по отношению к методам статистического контроля и статистического анализа. Последнее может быть обобшено и на вопросы качества ремонта и состояния оборудования. [c.69]

Анализ технологических процессов только по критериям точности недостаточен, так как он не учитывает фактор времени. Этот недостаток устраняется путем использования оценки стабильности технологического процесса, т. е. его свойства сохранять постоянными во времени параметры и закон распределения погрешностей параметров изделий. Оценку стабильности осуществляют выборочным методом, изучением мгновенного или суммарного распределения показателей качества. На практике стабильность технологического процесса оценивают с помощью статистического регулировани.ч. Статистическое регулирование технологического процесса-это корректировка параметров технологического процесса в ходе производства с помощью выборочного контроля изготовляемой продукции для технологического обеспечения требуемого качества и предупреждения брака (ГОСТ 15895-77). [c.80]

Используя микроЭВМ и микропроцессоры, встроенные непосредственно в приборы дефектоскопии, можно будет решить многие задачи расширить функциональные возможности цриборов и сократить время на их настройку, калибровку и перестройку режимов работы повысить достоверность и точность контроля благодаря самодиагностике по специальным тестам и переходу к многопараметровым измерениям повысить производительность контроля сокращением времени измерений получить документ контроля с результатами статистического анализа обслуживать приборы низкоквалифицированным персоналом с перспективой полной автоматизации контроля через автоматическую систему управления технологическими процессами. [c.147]

Анализ точности изготовления сверл и метчиков производился методом математической статистики. Этот метод позволяет не только объективно оценить стабильность исполнения размеров важнейших конструктивных элементов и геометрических параметров, но также выявить причины, вызвавшие неустойчивость технологического процесса и выработать на этой основе рекомендации для улучшения или исправления его. Примененный метод статистического анализа позволил решить три взаимосвязанные задачи 1) изучить степень устойчивости технологического процесса изготовления сверл и метчиков и выявить причины, вызвавшие его нестабильность 2) определить суммарную точность исполнения размеров сверл и метчиков по всем контролируемым параметрам, предусмотренным ГОСТом и ведомственными техническими условиями, действующими на заводах промышленности 3) определить точность настройки технологического процесса изготовления сверл и метчиков на всех этапах получения окончательных размеров. [c.63]

Для проверки нулевых гипотез об отсутствии существенного различия между эмпирическим распределением и теоретическим использовался кри1ерий согласия А, акад. А. Н. Колмогорова. Коэффициент исполнения р и коэффициент точности настройки технологического процесса / и возможная доля дефектных инструментов вычислялись при уровне вероятности 0,9973. В результате статистического анализа были получены данные о количестве принятых и отвергнутых нулевых гипотез (табл. 1 и 2), о доле дефектных изделий (табл. 3 и 4 и рис. 1, 2), коэффициенте [c.63]

Для рассматриваемой модели оказывается затруднительным построение формул суммирования погрешностей деталей из-за нелинейности исходного уравнения (11.219). Эта нелинейность возникает вследствие того, что текущий размер детали выражает суммарно и погрешность размеров, и погрешность формы, и не-прямолинёйность геометрического места центров поперечных сечений. Между тем существует практическая потребность в определении формул такого рода и, в частности, для расчета математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения, практически предельного поля рассеивания и т. п. Для преодоления этого затруднения может быть использован метод статистических испытаний (Монте-Карло), который является весьма перспективным при моделировании, анализе и расчете точности нелинейных технологических процессов. Для упрощенного решения этой задачи можно ограничиться расчетом вероятностных характеристик двух более простых случайных функций, получаемых из исходной формулы (11.219) путем приравнивания нулю либо выражения Wp os ( — -j-nip , либо г + [c.438]

Независимый анализ показателей точности и стабильности технологического процесса. Анализ применения статистических методов Контроль по количественному признаку (по 1-му контрольному уровню). Простейщие методы статистического прогнозирования [c.146]

Стохастические модели прогнозируют (рис. 10.5) коррозию химико-технологической системы на основе совокупности статистических данных о процессе в условиях эксплуатации. Чем обширнее информация о характере влияния отдельных факторов и больше число аппаратов и коммуникаций химико-технологической системы учтено при анализе, тем точнее будут полученные результаты. Очевидна и сложность реализации схемы прогностического моделирования стохастических методов по сравнению с детерминированными методами. Трудности моделирования коррозионного прогноза стохастическим методом заключаются не только в получении обширной информации о влиянии внешних и внутренних параметров химико-технологической системы на скорость и итог коррозии, в анализе и обработке данных, но и в том, что практически невозможно проследить логическую причинную связь явлений, объективно су-ществуюшую при коррозионном изменении состояния металла. Достоверность результатов прогноза стохастических объектов уменьшается из-за снижения точности прогноза с увеличением времени от предсказания до момента сравнения и корректировки коррозионного прогноза. В меньшей степени этот недостаток присущ регрессивным моделям, полученным с использованием методов планирования эксперимента. [c.185]

Анализ точности существующих технологических процессов можно производить не только описанным методом, но и рассмотренными в гл. XIII статистическими методами. Построением точностных 364 [c.364]

Расчет ведут по выборкам (за исключением мгновенной), взятым в разные периоды времени. Периоды времени и оговаривают в соответствующих инстукциях о проведении статистического анализа точности и стабильности технологических операций в зависимости от состояния технологического процесса в конкретных производственных условиях. [c.115]

Внедрению статистическго регулирования предшествует работа по статистическому анализу технологических процессов. На основе результатов этого анализа определяют показатели точности и стабильности технологического процесса, устанавливают пределы его регулирования, намечают показатели качества, подлежащие регулированию, после чего выбирают методы статистического регулирования. Статистическое регулирование выполняют при помощи контрольных карт. [c.116]

В ходе летучего или постоянного контроля технологических процессов работникам Госприемки не раз придется столкнуться с ситуацией, когда предприятия будут объяснять низкое качество выпускаемой продукции несовершенным или устаревшим технологическим оборудованием, не обеспечивающим необходимую точность и стабильность. Как правило, дело заключается не в том, что данное оборудование принципиально не обладает необходимой точностью, а в том, что это оборудование находится в Запущенном состоянии, его профилактическое обслуживание поставлено неудовлетворительно, качество ремонта контролируется неграмотно. В связи с этим в указанной ситуации работники Госприемки должны принимать обоснованные решения только на основании результатов статистического анализа. Они должны содержать подтверждение характера закона распределения контролируемого показателя качества и расчет показателей точности и стабильности технологического процесса. Следует подчеркнуть, что оборудование и технологический процесс в целом принципиально не обеспечивают необходимую точность и качество продукции, если подтвержден так называемый нормальный закон распределения контролируемого показателя качества и показано, что К > . Одного утверждения о том, что /Гр > 1 недостаточно для принятия решения о реконструкции технологического процесса, так как причиной такого соотношения могут быть нарушения, технические неисправности и другие факторы, устранение которых не обязательно связано с радикальными действиями. [c.242]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...