ГОСТ Р 50779.46— 2012/ISO/TR 22514-4:2007
деления от нормальности на хвостах распределения и предложен в настоящем стандарте, поскольку
именно эта область важна при определении оценок индексов пригодности и воспроизводимости про
цесса. Кроме того может быть использована нормальная вероятностная бумага для:
1) проверки нормальности распределения:
2) выявления выбросов,
3) выявления данных, лежащих вне границ поля допуска;
4) проверки, что все данные находятся внутри границ поля допуска;
5) подтверждения наличия асимметрии функции распределения;
6) подтверждения наличия «длинных хвостов» данных (т.е. определения коэффициента эксцесса);
7) выявления нецентральности распределения:
8) выявления всех особенностей данных.
Должны быть найдены объяснения аномалий данных и выполнены соответствующие действия с
данными до вычисления исследуемого параметра. Исключение данных, выделяющихся относительно
остальных, является неприемлемым. Такие отклонения могут быть очень информативными относи
тельно свойств процесса и должны быть исследованы.
5.2 Воспроизводимость процесса
5.2.1 Нормальное распределение
Воспроизводимость процесса является статистической мерой собственной изменчивости процес
са для заданной характеристики. Обычно метод использует опорный интервал, включающий 99.73 %
значений характеристики процесса, находящегося в состоянии статистической управляемости, границы
которого отсекают 0.135 % с каждой стороны распределения. Его применяют, даже если распределе
ние значений наблюдаемой характеристики не является нормальным. Для нормального распределения
длина опорного интервала составляет шесть стандартных отклонений (см. рисунок 1).
Рисунок 1
В случаях, когда воспроизводимость процесса оценивают для исследования особых источников
изменчивости процесса, таких как многопоточный процесс (например формовочный процесс с несколь
кими одновременно заполняемыми формами), распределение значений характеристики процесса мо
жет быть приблизительно нормальным, но с большей изменчивостью, при которой стандартное от
клонение составляет о,. Важно установить, как вычислено стандартное отклонение, а также стратегию
отбора выборки, объем выборки и количество продукции, изготовленной между отбором выборок, по
скольку все это влияет на достоверность оценки воспроизводимости процесса.
При анализе воспроизводимости обычно используют данные, приведенные на контрольной карте.
Если на контрольной карте приведены линии ослабленного контроля или измененные линии контроля,
реальное стандартное отклонение процесса будет больше, чем стандартное отклонение, полученное
по данным контрольной карты со стандартными линиями контроля. Указанные особенности влияют
на опорный интервал, поэтому важно, чтобы они были указаны при анализе воспроизводимости
процесса.
Воспроизводимым является процесс, у которого опорный интервал меньше границ поля допуска
на указанную величину. Пример такой ситуации показан на рисунке 2.
5.2.2 Ненормальное распределение
Если распределение значений характеристики не является нормальным (или является искажен
ным нормальным), то опорный интервал может иметь вид. представленный на рисунке 3. Значения
У, и У2. обычно представляющие собой квантили уровней 0.135 % и 99.865 % . могут быть оценены с
11