Курсовий проект
з дисципліни: Статистичні методи управління якістю
Тема: Використання статистичних методів якості в дрібносерійному виробництві
Зміст
Введення
.Теоретіческая частина
.1 Аналіз даних
.2 Закон трьох сигм
.3 Гістограма
.4 Контрольні карти
.5 Діаграма Ісікава
. Розділ Розрахунковий розділ. Визначення параметрів вибірки
.1 Аналіз даних
.2 Закон трьох сигм
2.3 Гістограма
.4 Контрольні карти
.5 Діаграма Ісікава
Висновок
Список літератури
Додаток 1
Введення
У меблевій промисловості як ніколи потрібно високу якість продукції. Адже меблі присутній в кожному будинку, і кожен вибирає меблі під себе, дивлячись на його якість, стиль і т.д., розглянемо дивани.
Від якості диванів залежить наш сон, наш стиль життя. Якщо якості дивана вам не підходить, то це відіб'ється на вашому способі життя.
Кожне виробництво намагається якомога більше приділяти увагу на якість виготовлення диванів. У виробництві проводиться своєчасний контроль і управління якістю на всіх стадіях.
У будь-якій системі управління якістю продукції та послуг статистичні методи контролю та управління якістю мають особливе значення і відносяться до числа найбільш прогресивних методів. Статистичні методи управління якістю - це концепція, що базується на систематичному застосуванні методів математичної статистики. Вони є інструментом не тільки контролю якості готової продукції, але способом оцінки стану технологічних процесів.
У цій роботі будуть розглянуті статистична обробка результатів вимірювань, інструменти якості, а також їх практичне застосування на прикладі виготовленні диванів серії СТЕФАНІ.
Розділ 1. Теоретична частина
. 1 Аналіз даних
Середня
Середня величина - це узагальнююча характеристика безлічі індивідуальних значень деякого кількісної ознаки.
Формула середньої арифметичної.
(1),
де- значення змінної, - кількість значень.
Словами можна сказати, що середнє арифметичне - це співвідношення суми значень по деякому показнику з кількістю таких значень.
Середня величина характеризує досліджувану сукупність за однією ознакою.
Середня величина виражається в тих же одиницях, що й самі варіанти запропоновані для розрахунку.
Дисперсія
Дисперсія випадкової величини - міра розкиду даної випадкової величини lt; # 25 src= doc_zip2.jpg / gt ;. У статистиці часто вживається позначення xілі. Квадратний корінь з дисперсії, рівний?, Називається середньоквадратичним відхиленням lt; # 14 src= doc_zip8.jpg / gt;- Випадкова величина, визначена на деякому вероятностном просторі lt; # 26 src= doc_zip9.jpg / gt; (2),
де символ позначає математичне очікування lt; # 14 src= doc_zip12.jpg / gt; речовинна lt; # center gt; статистичний аналіз якість
· Дисперсія є другим центральним моментом lt; # 21 src= doc_zip14.jpg / gt;:
· Дисперсія целочисленной випадкової величини може бути обчислена за допомогою виробляє функції послідовності lt; # justify gt; Однак, тому оцінка дисперсії є зміщеною, то для її підрахунку необхідно додатково множити на. Таким чином, підсумкова формула буде виглядати:
Властивості:
· Дисперсія будь випадкової величини неотрицательна:
· Якщо дисперсія випадкової величини конечна, то звичайно і її математичне сподівання;
· Якщо випадкова величина дорівнює константі, то її дисперсія дорівнює нулю: Вірно і зворотнє: якщо то майже усюди lt; # justify gt; Середнє квадратичне відхилення
Середнє квадратичне відхилення - це показник розсіювання значень випадкової величини відносно її математичного очікування.
Середнє квадратичне відхилення вимірюється в одиницях виміру самої випадкової величини і використовується при розрахунку стандартної помилки середнього арифметичного, при побудові довірчих інтервалів, при статистичній перевірці гіпотез, при вимірюванні лінійного взаємозв'язку між випадковими величинами. Середнє квадратичне відхилення середнього арифметичного використовується для оцінки похибки результату вимірювань з баг...
