ГОСТ Р ИСО 7870-2—2015
a) в большинстве случаев процессы и изготавливаемая в ходе процесса продукция имеют изме
римые характеристики, представляющие собой количественные данные, и таким образом применимость
таких карт достаточно широка:
b
) контрольные карты для количественных данных более информативны, чем контрольные карты
для альтернативных данных, так как позволяют получить информацию о среднем и дисперсии процесса.
Карты для количественных данных часто позволяют получить сигнал о проблемах до появления несоот
ветствующей продукции:
c) хотя получение количественных данных, как правило, дороже, чем альтернативных, объемы
подгрупп для количественных данных почти всегда гораздо меньше при той же эффективности. Это по
зволяет в некоторых случаях снизить общие затраты на контроль и уменьшить временной разрыв между
производством продукции и корректирующим действием;
d) такие карты являются визуальным средством анализа функционирования процесса безотноси
тельно к установленным требованиям. Рассмотрение карт, а также гистограмм в соответствующих ин
тервалах часто помогает при разработке предложений по улучшению процесса.
Рисунок 2 — Типы контрольных карт
Применение контрольных карт для количественных данных предполагает в данном стандарте, что
контролируемая характеристика подчиняется нормальному распределению (распределению Гаусса),
причем отклонения от этого распределения влияют на эффективность карт. Коэффициенты, использу
емые для вычисления контрольных границ, выведены для нормального распределения характеристик.
Поскольку обычно контрольные границы используют как эмпирические критерии при принятии решений,
разумно малые отклонения от нормальности могут иметь место. В соответствии с центральной предель
ной теоремой, выборочные средние имеют распределение, приближающееся к нормальному, даже ког
да отдельные наблюдения не подчиняются нормальному закону. Это обосновывает возможность
пред положения о нормальностидля Х-карт даже при обьемах выборок столь малых, как 4 или 5 единиц.
Если используют отдельные наблюдения для изучения возможностей процесса, истинное
распределение важно. Рекомендуется периодически проверять выполнение предположения о
нормальности распре деления. особенно чтобы убедиться, что используемые данные принадлежат
одной генеральной сово купности. Распределения размахов и стандартных отклонений не являются
нормальными, хотя предпо ложение о нормальности использовано при определении коэффициентов
для вычисления контрольных границ карт размаха и стандартного отклонения. Небольшие отклонения
распределения характеристики
7