Инструментальный контроль качества продукции: методы и построение гистограммы

Методы и построение гистограммы

Как заметить брак до того, как изделие покинет цех? Ответ прост: не полагаться на интуицию, а измерять, фиксировать и анализировать цифры. Именно на этом строится инструментальный контроль — набор точных приёмов, опирающихся на показания приборов и измерительных средств. Ниже разберём, из чего складывается этот набор, зачем он нужен и как устроен один из самых показательных инструментов — гистограмма.

Инструментальные методы считаются одними из наиболее распространённых и точных способов проверки качества. Для их проведения задействуют самые разные приборы, инструменты, механизмы и устройства. Ценность этих методов — в своевременности: они помогают вовремя обнаружить проблему, указать на факторы, с которых стоит начинать её устранение, и грамотно распределить силы для эффективного решения.

Семь методов инструментального контроля

В арсенале инструментального контроля семь базовых приёмов. Каждый из них отвечает на свой вопрос о процессе или изделии.

1. Контрольный листок. Инструмент для сбора данных и их автоматического упорядочения, благодаря которому собранной информацией удобно пользоваться.
2. Гистограмма. Наглядный способ оценить, как распределяются статистические данные: значения группируют по частоте попадания в заранее заданный интервал.
3. Диаграмма Парето. Выявляет те немногие факторы, что сильнее всего влияют на изучаемую проблему, и помогает направить усилия на самые весомые из них.
4. Стратификация (расслаивание данных). Разделяет собранные данные на группы по выбранному признаку.
5. Диаграмма разброса (рассеивания). Показывает вид и степень связи между двумя соответствующими переменными.
6. Диаграмма Исикавы (причинно-следственная диаграмма). Выделяет наиболее существенные причины, определяющие конечный результат.
7. Контрольная карта. Отслеживает ход процесса и позволяет воздействовать на него, не давая отклониться от установленных требований.

Контроль качества — одна из ключевых функций управления качеством. А сбор, обработка и анализ фактов внутри него становятся важнейшим этапом всей работы.

Гистограмма крупным планом

Она показывает, как распределены отдельные параметры готового изделия или технологического процесса. Высота каждого столбца отражает частоту появления значений в выбранном диапазоне, а число столбцов совпадает с количеством выбранных диапазонов.

Главная её польза — в наглядности. Гистограмма разом раскрывает тенденцию изменения измеряемых параметров качества и позволяет на глаз оценить закон их распределения. Вдобавок по ней видны разброс, центр и форма распределения случайной величины.

Как построить гистограмму: пошагово

1. Соберите данные. Зафиксируйте результаты измерений параметров изделия. Чтобы судить о виде распределения было надёжно, понадобится минимум 30 измерений.
2. Найдите крайние значения. Определите наименьший и наибольший результат среди полученных.
3. Вычислите размах. Вычтите из наибольшего значения наименьшее — так вы узнаете ширину диапазона значений.
4. Задайте интервалы. Выберите, на сколько интервалов вы разобьёте результаты для группировки.
5. Установите границы. Определите пределы интервалов так, чтобы ни одно измеренное значение не попало точно на границу.
6. Подсчитайте попадания. Посчитайте, сколько результатов приходится на каждый интервал.
7. Постройте диаграмму. По оси абсцисс отметьте интервалы, по оси ординат — частоту попаданий. Интервалы можно указывать в натуральных единицах — тех самых, в которых велись измерения, — либо присвоить каждому порядковый номер и вынести эти номера на ось абсцисс. В итоге получается столбчатая диаграмма.

Что говорит форма гистограммы

Если у контролируемого параметра есть допуск, на гистограмму можно нанести верхнюю и нижнюю границы поля допуска. Тогда сразу видно, в какую сторону и насколько параметр смещается относительно разрешённого диапазона.

Разные формы рассказывают разные истории:

• Нормальное распределение. Симметричная, колоколообразная форма говорит о том, что контролируемый процесс стабилен.
• Смещение влево. Возможно, отсеяли результаты за верхней границей допуска, либо сама природа процесса не допускает измерений выше максимально разрешённого значения.
• Смещение вправо. Здесь вероятная причина в том, что убрали результаты ниже нижней границы допуска, или же процесс в принципе исключает измерения меньше минимально допустимой величины.
• Двугорбый вид. Форма с двумя вершинами чаще всего указывает на данные из двух разных источников — отдельных устройств, различных измерительных инструментов или точек снятия показаний.

На практике реальные распределения нередко отходят от нормальной кривой, и каждое такое отклонение стоит воспринимать как подсказку, а не как помеху.