озраховуються на основі біноміального розподілу, а не розподілу рідкісних подій Пуассона. Тому даний тип карт повинен використовуватися в тому випадку, коли виявлення дефекту не є рідкісною подією (наприклад, коли виявлення дефекту відбувається більш ніж у 5% перевірених одиниць продукції). Цією карткою можна скористатися, наприклад, при контролі числа одиниць продукції, що мають невеликий шлюб.
Наприклад, за допомогою Np-карти можна відстежувати число одиниць продукції в партії, у яких виявлені потемніння.
Контрольні межі для Np-карти вважаються на основі Біноміальний розподіл
Малюнок 6 - Приклад контрольної карти на основі біномного розподілу
Біноміальний розподіл:
Імовірність в n випробуваннях з імовірністю успіху p і невдачі 1-p отримати рівно k успіхів і nk неудач.карта будується у випадках, коли обсяг вибірки постійний. Тільки в цьому випадку має сенс порівнювати кількість браку для різних партій.
Основні області застосування контрольних карт:
· зменшення відхилень процесу.
· контроль результатів процесу.
· встановлення спільної мови для обговорення показників процесу.
Побудова: np=4,7 UCL=11,0 LCL=0,0 n=100 np=4,7 UCL=11,0 LCL=0,0 n=100
Малюнок 7 - Кількість дефектів
Таблиця 3 - Дані для побудови np-карти
період 1 2345678910 1112131415161718192021222324252627282930Кол-во дефектов2751432684257431934528710682462CL4,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,74,7UCL11,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,011,0LCL0,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,00,0+1у6,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,86,8+2у8,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,98,9-1у2,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,62,6-2у0,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,40,4
1. 1. По осі x нанесіть моменти часу, за якими ви маєте дані і впродовж яких ви хочете вивчити ситуацію (зазвичай 20 або більше періодів). Наприклад, січень, лютий, березень, ... або 1-й годину, 2-й годину, третій годину, і т.д.
2. По осі y створіть шкалу відповідну вимірам (відсоток дефектів, кількість дефектів, кількість дефектів на одну одиницю продукції).
. Відобразіть дані по кожному моменту часу.
. Залежно від карти, яку ви використовуєте, порахуєте відповідну центральну лінію CL.
Центральна лінія, що визначає середнє число дефектних виробів для N-го кількості вибірок:
,
де - кількість вибірок,
- кількість дефектних одиниць у i-ой вибіркою,
5. Порахувати відповідні верхній UCL і нижній LCL межі.
Коментарі. Контрольні кордону обчислюються як 3 стандартних відхилення від середнього значення даних.
6. На карті відображуватимете CL, UCL і LCL як лінії паралельні осі x.
7. Подібно нижньої і верхньої кордонів, порахуйте і відобразіть межі першого і другого сигма рівнів.
Межі першого сигма рівня - одне відхилення від середнього.
Межі другого сигма рівня - дві відхилення від середнього.
Межі третій сигма рівня вони ж контрольні кордону - трьох відхилення від середнього.
Приклад np-карти.
У таблиці 4 вказано число невідповідних одиниць на годину з урахуванням несправностей, знайдених при суцільному контролі невеликих вимикачів за допомогою пристроїв автоматичного контролю. Вимикачі виробляють на автоматичній складальної лінії. Оскільки несправність серйозна, для визначення моменту виходу складальної лінії з статистично керованого стану використовують контрольну карту відсотка невідповідних одиниць.
Таблиця 4 - Вимикачі. Попередні дані
Номер подгруппиЧісло проконтрольованих виключателейЧісло невідповідних виключателейПроцент несоответствий1400080,20024000140,35034000100,2504400040,10054000130,3256400090,2257400070,17584000110,27594000150,375104000130,32511400050,126124000140,350134000120,30014400080,200154000150,375164000110,27517400090,225184000180,45019400060,150204000120,30021400060,150224000120,30023400080,200244000150,3752540...
