Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 50779.40-96; Страница 8

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 50779.30-95 Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования ГОСТ Р 50779.30-95 Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования Statistical methods. Acceptance sampling. General requirements (Стандарт распространяется на:. - контроль поставщика. - контроль потребителя. - контроль третьей стороны. Настоящий стандарт подлежит применению при:. - разработке государственных стандартов, устанавливающих правила, порядок, схемы и планы статистического приемочного контроля, в том числе для целей сертификации;. - разработке технических условий, стандартов предприятий, инструкций, определяющих выборочные методы контроля и испытаний и правила приемки;. - разработке методик, правил, рекомендаций и программных средств для компьютеров в области статистического приемочного контроля качества (СПК);. - разработке инструкций для проведения СПК при рассмотрении в Государственном арбитраже или суде дел, касающихся качества продукции;. - разработке рекомендаций, правил и методик проведения СПК для государственных и общественных инспекций по качеству) ГОСТ Р 50779.41-96 Статистические методы. Контрольные карты для арифметического среднего с предупреждающими границами ГОСТ Р 50779.41-96 Статистические методы. Контрольные карты для арифметического среднего с предупреждающими границами Statistical methods. Control charts for arithmetic average with warning limits (Настоящий стандарт устанавливает процедуры статистического управления процессом с помощью контрольных карт (КК), основанных на вычислении среднего арифметического в выборке и использующих предупреждающие границы и границы регулирования. Предполагают, что для крупных партий и для массового выпуска штучной и серийной продукции контролируемым параметром качества является случайная величина, которая должна подчиняться нормальному закону распределения. Если вычисляют и наносят на КК среднее по четырем или более изделиям, предположение о нормальности распределения необязательно) ГОСТ Р 50779.45-2002 Статистические методы. Контрольные карты кумулятивных сумм. Основные положения ГОСТ Р 50779.45-2002 Статистические методы. Контрольные карты кумулятивных сумм. Основные положения Statistical methods. Cumulative sum control charts. General aspects (Настоящий стандарт устанавливает основные принципы применения контрольных карт кумулятивных сумм (КУСУМ-карт), методы их построения, а также основные правила принятия решений. Настоящий стандарт предназначен для управляющих на уровне цеха и служб управления качеством, технологов и мастеров, разрабатывающих конкретные процедуры и КУСУМ-карты с целью детального анализа и управления процессами на основе выбранных статистик)
Страница 8
8

в) р-карту (КК процентов или долей несоответствий);

г) nр-карту (КК числа несоответствующих изделий);

д) с-карту (КК числа несоответствий);

е) и = с/n-карту (КК числа несоответствий, приходящихся на единицу продукции);

ж) Q-карту [КК взвешенного качества (качество определяют методом весовых коэффициентов)];

з) D-карту (разновидность (Q-карты);

и) КК для нескольких признаков [КК для оценки поведения процесса на основе двух или более признаков, объединенных в качестве одной статистики для мгновенной выборки. Если рассматриваемые переменные или характеристики независимы (не коррелированы), то, как правило, на КК наносят χ2 статистику. Если характеристики коррелированы, то обычно используют T2 статистику (см. ИСО 3534-1)];

к) КК трендов [для оценки уровня процесса на основе отклонения выборочных средних значений мгновенных выборок от ожидаемого тренда уровня процесса. Тренд можно определить эмпирически или с помощью методов регрессионного анализа].

9.2.2 Контрольные карты, использующие данные нескольких выборок для каждого наносимого на контрольную карту значения

Это следующие КК:

а) карты скользящих выборочных средних и скользящих размахов. Берут невзвешенные средние последних п наблюдений. При этом появляющееся новое наблюдение заменяет самое первое (старое) из предыдущей серии п наблюдений. Этот тип КК дает преимущество усреднения, уменьшающего случайные колебания, особенно, если доступно только одно наблюдение в каждой мгновенной выборке. Но недостатком этой КК является отсутствие взвешивания на протяжении п точек. В ряде случаев на -карту наносят отдельные наблюдения (п = 1) и на карту размахов - скользящие размахи (обычно п = 2). Эти КК теряют преимущество усреднения, позволяющего использовать предположение о нормальности распределения, но способствуют визуальной оценке данных;

б) карты экспоненциально взвешенного скользящего выборочного среднего (EWMA) или карты с экспоненциальным сглаживанием или геометрическим взвешиванием.

Результаты отдельных текущих измерений или выборочные средние значения мгновенных выборок, полученных предварительно, усредняют, но для более ранних измерений весовой коэффициент прогрессивно уменьшается. Из-за усиливающегося влияния последних измерений эта КК более чувствительна к небольшим сдвигам в уровне процесса по сравнению с обычной 3σe-картой Шухарта.

EWMA-карта позволяет легко оценить среднее значение уровня процесса, что имеет особую важность, если поставлена задача определить время и степень регулирования процесса;

в) карты кумулятивных сумм (кусум-карты).

На них наносят накопленные суммы отклонений отдельных измерений или выборочных средних значений выборок от установленного (заданного) значения. Границы в этих КК устанавливают с помощью масок. Наиболее распространенный вид - усеченная V-маска. Эта КК наиболее быстро реагирует на небольшие сдвиги уровня процесса по сравнению с обычной 3σe-картой Шухарта. Использование V-маски часто полезно для определения начала сдвига уровня процесса.

10 ПРИЕМОЧНЫЕ КОНТРОЛЬНЫЕ КАРТЫ

10.1 Общие положения

Приемочная контрольная карта - графический инструмент, позволяющий решать двойную задачу оценки состояния процесса:

а) находится ли процесс в статистически управляемом состоянии относительно внутреннего разброса в выборках;