Introdução total de 2011

Hoje, todas as empresas modernas sabem que a construção de um bom nível de qualidade é fundamental para a gestão bem sucedida.

Atingir este objectivo é importante não só do ponto de vista da concorrência, mas também para a satisfação das necessidades humanas.

Estas necessidades humanas estão em constante evolução, há sempre crescente demanda por maior precisão, mais precisão, permutabilidade, conforto, e assim por diante. e agora aceita o consumidor pode rejeitá-la amanhã, porque esta reivindicação de que falamos, é refinado a cada dia, e qualquer empresa que não se encaixam neste movimento contínuo corre o risco de serem deslocados no curto prazo.

A marchar ao ritmo deste ritmo são necessárias melhores ferramentas, máquinas, métodos, etc E o que é mais importante, um melhor uso deles, ou seja, obter a melhor qualidade com a mesma quantidade de dinheiro. Para conseguir isso, devemos recorrer ao controle estatístico da qualidade, como uma das armas mais poderosas para realizar todas essas idéias.

Definir dois aspectos da qualidade, a ualidade Q ualidade de Design e do Produto.

Qualidade Design Compreendemos o grau de concordância entre o projeto ea finalidade para a qual foi criado, e P roduto qualidade, o grau de conformidade entre o produto e seu design.

Os conceitos e métodos que vamos aplicar para controlar a qualidade do produto, e geralmente são métodos universal, que é válida para qualquer produto, seja pasta de dentes, refrigerantes, tratores, drogas ou ampolas.

Um bom nível de qualidade significa um design adequado e produto de acordo com seu projeto.

Um defeito é uma violação de uma característica de qualidade em relação a um limite especificado.

A resposta universal a esta pergunta évariação

A variação de materiais, condições da máquina, métodos de trabalho e inspeções. Essas variações são as causas de produtos defeituosos. Se não houvesse nenhuma dessas variações, todos os produtos seriam idênticos e não haveria variações na qualidade, e não haveria ocorrência de produtos defeituosos e com defeito.

1.5 O que são todos os mesmos defeitos? Devemos tratar igualmente todas as falhas?

O senso comum diz não às duas perguntas. Não defeito o mesmo visto como sendo um imperfeições superficiais leve no rótulo de um produto, uma medida fora da especificação em uma das peças do motor do carro para fazê-lo absolutamente inútil.

E, conseqüentemente, não será o mesmo critério de tolerar a presença de ambos os defeitos, e que trará os planos de qualidade diferente por tipo de defeito.

Falhas críticas: aqueles que violam as leis, o ataque do consumidor ou tornar o produto inutilizável.

Grandes defeitos: produzem uma diminuição do seu funcionamento ou uso do produto e é percebido pelo consumidor.

Pequenos defeitos: produzem uma ligeira diminuição no bom funcionamento e uso do produto, provavelmente não vai notar o consumidor. mas se você notar, a produção especializada e de controle de qualidade

Cada tipo de defeito será um estudo feito pelas partes e terminando em uma amostra de defeitos, devidamente classificadas por tipo de defeito e assinado pelas partes envolvidas.

Em todos os casos possíveis, a amostra deve ser construído com defeitos localizado na orla da aceitação ou rejeição.

A população é o número total de unidades a ser considerado.

A amostra é estatisticamente calculada unidades população que, cada unidade será estabelecida de forma aleatória.

A medição e cálculo de um determinado recurso nos dará uma estimativa do valor verdadeiro da população.

2.2 Como são distribuídos os valores das variáveis que medem? Quantas vezes cada valor que a causa chamada "mudança" nos dá?

Estamos claro que as variações que produzem diferentes medidas de uma variável, a questão é como eles são distribuídos.

Que é mais sobre isso mais tarde mas por agora nós entendemos que se obtém com esse tipo de comportamento significa que os valores próximos do valor central são os mais freqüentemente repetida, e à medida que se afastam do valor central, a freqüência cai drasticamente. O gráfico deste comportamento tem uma forma de sino.

Existem dois tipos de variáveis a considerar variáveis contínuas e discretas.

Variáveis contínuas são aquelas que medem ...

e variáveis discretas são contados.

O primeiro deu origem às variáveis de controle eo último para controlar atributos.

As características de qualidade de chamadas são todas aquelas variáveis que podem ser representados por uma figura. Por exemplo, o tamanho de um alfinete, a resistência do fio resistor, o teor de cinzas de carvão. Etc.

Atributos são as características de qualidade não seja medido, a dimensão geralmente não ser representado por uma figura. Como exemplo podemos tomar as imperfeições visuais das superfícies de produtos, tais como manchas, diferenças de tom, os aspectos de solda, etc etc

Finalmente, tenha em mente que ambos os processos e lotes acabado podem ser inspecionados por atributos ou variáveis.

a média aritmética, medidor de tendência central eo desvio-padrão, medindo a dispersão dos dados em torno da média aritméticat ica.

4,1 Compreender o conceito de distribuição contínua, a distribuição normal

Um histograma é construído a partir de uma série de dados. Mas o que aconteceria com o histograma, se continuarmos aumentando o número de dados? Se o intervalo de classe é reduzida gradualmente com o aumento do número de dados, você tem uma distribuição de freqüência contínua como limitar a distribuição de freqüência relativa. É realmente uma expressão do próprio povo, como obtido um número infinito de dados.

Existem muitos tipos de distribuição, e um dos mais comuns é a Distribuição Normal. Em muitos casos, quando a variação de uma característica de qualidade é causada pela adição de um grande número de erros infinitesimal

independente, devido a vários fatores, a distribuição da característica de qualidade se aproxima de uma distribuição normal. A forma da distribuição normal pode ser descrito como um sino.

É um diagrama mostrando a relação entre uma característica de qualidade para o qual estamos interessados (provavelmente porque ele tem essa qualidade característica de baixa) e os fatores de que depende (entre os quais encontramos as causas dos problemas de qualidade)

Em 1924, cartas de controle WA Shewhart propostas para eliminar as variações anormais, variações distinguir devido a causas atribuíveis daquelas devidas a causas aleatórias, ou seja, não atribuível causas

Um gráfico de controle consiste de uma linha central, um par de limites de controle, um colocado acima da linha de centro e um abaixo, e certos valores característicos registrados no gráfico representa o estado do processo. Se todos os valores ocorrem dentro dos limites de controle, sem qualquer tendência particular, diz-se que o processo é controlado estado. No entanto, caso venham a ocorrer fora dos limites de controle ou mostrar uma maneira peculiar, diz-se que o processo está fora de controle.

A qualidade de um produto fabricado por um processo inevitavelmente irá variar. Estas variações têm diferentes causas e os últimos podem ser classificados em dois tipos a seguir:

Tentando removê-los pode ser estéril na maioria dos casos extremamente caro. Além disso, estas variações dentro de certos limites pode ser bastante tolerável e não causam reduções reais na qualidade do produto. Estas mudanças são aceitas, eles são considerados inerentes ao processo e, portanto, são variações normais. Na verdade, essas mudanças estão dando origem à distribuição de Gauss que vimos na primeira parte deste curso.

A variação devido a fatores atribuíveis causas anormais significa que deve ser investigado. Estas variações não são normais, não pertencem ao processo e não será aceito.

Causas atribuíveis podem levar a produtos defeituosos, (embora não essencial), ou seja, contêm características que tornam a qualidade do produto, o que pode estar fora dos limites estabelecidos especificações de qualidade do produto.

O objetivo do Controle Estatístico da Qualidade, processo ou não, é encontrar e remover causas atribuíveis. (Mesmo quando não causar defeitos).

Essas causas atribuíveis deve necessariamente ser encontrada e eliminada, uma vez que produzem uma diminuição na qualidade do produto.

tendência particular, dizemos que o processo está fora de controle, e isso é devido a causas atribuíveis.

Nota: Mais tarde, você voltar a esta questão quando falamos de limites e valores não especificados, não haverá sempre um processo que está fora de controle vai resultar no nascimento, assim que estas definições aqui mencionadas são apenas para linha de base, mas o estudante deve ser encaminhada para desenvolvimentos posteriores se você ver o que significa um processo e controlada pelo Estado se deve ou não cumprir com as especificações.

O objetivo, como o próprio nome sugere, é para controlar o processo, ou seja, mantê-lo no controle, por isso devemos fazer um gráfico que, na verdade existem dois, um para a exatidão, ou seja, o X do gráfico,e uma de precisão, este é o gráfico R.

O controle deve sempre conter ambos os gráficos, ou seja, para X e para R. Eles são inseparáveis, não pode ser independente, não há controle com apenas um deles. E ou você está fora de controle ao processo declara fora de controle.

Para entender um processo, e se eles estavam sob controle, sabemos que a variação chance, e este conhecimento irá extrair precisamente os gráficos de controle de processo. Para isso, pequenas amostras foram realizadas a cada período de tempo pré-definido, de modo que cada fatores de variação pequena amostra são comuns. Por esta razão as unidades são feitas em pequena amostra devem ser colocados um após o outro, desta forma, fatores que podem variar de unidade para unidade será mínimo.

As quantidades a ser extraído de cada amostra serão tomadas em períodos regulares de 3 a 10 unidades sendo o mais comum 3-6 e é melhor 5.

Existem vários tipos de gráficos de controle, dependendo de sua finalidade e características da variável. Em qualquer tipo de controle de limite de controle gráfico é calculada utilizando a seguinte fórmula:

Existem dois tipos de gráficos de controle, um para valores contínuos e outra para valores discretos. Em cada tipo existem várias alternativas para escolher o par de medidores necessários.

Ele é usado para monitorar e analisar um processo no qual a característica de qualidade do produto que está sendo medido toma valores contínuos, tais como comprimento, peso ou concentração, e isso proporciona o máximo de informações sobre o processo. O valor X representa uma média de uma amostra pequena ou subgrupo, e R é o alcance desse subgrupo. Um gráfico gif, txrplz1%%

ser usado em combinação com um gráfico R para controlar a variação dentro de um subgrupo.

Estas cartas são utilizadas quando a característica de qualidade é representada pelo número de unidades defeituosas ou da fracção com defeito. Para uma amostra de tamanho constante, usando uma pn gráfico o número de unidades defeituosas, enquanto que um gráfico da fração p de defeitos é usado para uma amostra de tamanhos variáveis. Outros atributos gráficos são os gráficosc e u gráficos

Seguindo o desenvolvimento de gráficos exemplos gif, txrplz3%%

será um exemplo gráfico de np.

Antes de entrar no método para desenhar os gráficos de controle, é preciso distinguir claramente o que são as especificações, com tolerância e, mais tarde chamado de limite de controle, sem valor especificado.

Especificações e tolerâncias são dadas pelo cliente, ou então o designer de produto. A especificação indica como você quer o produto. Cada variável tem a ver com a qualidade do produto deve ter uma especificação correspondente. Por exemplo, o comprimento de um parafuso, o conteúdo em gramas de um vaso contendo alimentos, etc. Etc. Agora temos que ficar muito claro que as especificações têm a ver com o produto, sua funcionalidade, estética e tudo o que faz com que a qualidade do produto. Além disso, os limites de tolerância estabelecidos para estas especificações, dentro do qual o produto é considerado bom, e entende-se que se você ultrapassar esses limites, o produto estar com defeito.

Em resumo, a) as especificações e tolerâncias são definidos critérios que não estão necessariamente relacionadas a processos de produção, e geralmente obedecem o design do produto ou razões estéticas. b) quando o produto através da medição da variável de uma função excede a especificação é declarado com defeito.

Agora para a máquina eo processo que tem que fazer o produto até o momento sabemos que estes processos tem variações que são normais, então nos perguntamos:

Poderia ser máquina capaz de produzir o nosso produto dentro das tolerâncias que nos dá as especificações que você nos deu? Será que vai tornar o produto sem defeitos?

Procedimentos estatísticos que deve, então, responder a esta pergunta são chamados, por esta razão: a capacidade do processo e capacidade da máquina

Estudo da capacidade do processo consiste em uma série de etapas. Em primeiro lugar, tomar uma série de dados do processo, que é calculada usando as fórmulas visto anteriormente, os limites processo natural, que a partir de agora ser chamado: Processo Sem Limites valor especificado. As palavras são os limites normais do processo, a máquina é "pediu" para trabalhar normalmente. Esses limites são que se você transpô-la diz que o processo está fora de controle (se apenas um ponto). Mas esse cálculo não interveio especificações do produto, e estes entram em jogo após a reunião dos limites acima.

Das especificações e tolerâncias, e utilizando as fórmulas fornecidas na anexos, as especificações e tolerâncias que transformou hoje chamamos de limites processo de valores especificados.

Este processo limita valores especificados permanecem as especificações, apenas traduzido para um modo que pode ser comparado com os limites do processo sem valor especificado "solicitada" a máquina.

Se o processo pode trabalhar dentro dos limites especificados os valores serão em conformidade com as especificações e não têm defeitos. Em outras palavras, os limites de valores especificados, "defender" as especificações.

Depois de saber os limites com e sem especificação, vamos comparar os dois conjuntos de limites, e nós podemos responder se ou não o processo é capaz de produzir impecável.

Se a amplitude dos limites especificados valores, é maior do que a faixa de valores especificados limites não, dizemos que o processo é capaz de atender a este pedido. Pelo contrário, se a amplitude dos limites com especificidade, é menor que a largura dos limites de especificação, dizemos que o processo não é capaz de atender às especificações e, conseqüentemente, se ocorrer, não haverá falhas.

Uma analogia útil é isso, se os limites especificados valores, era uma caixa de sapatos, e os limites não são valores especificados, foram os sapatos, dizemos que se a caixa é maior do que podemos acomodar sapatos sapatos e dizer que o processo é capaz. Se os sapatos são maiores do que a caixa, eles não podem entrar no caixa e, portanto, dizer que a capacidade de processamento é negativo.

O gráfico para este controle é fornecido nos anexos. Este é um gráfico que contém três áreas, uma para o registo dos dados, o segundo para controlar a precisão do processo, e é onde a trama aritmética dos dados e finalmente para a parte inferior do gráfico, a área onde os controles de processo de precisão, e é onde você coloca os intervalos.

Esses limites são outra expressão das especificações, eles ainda são as especificações, o que acontece é que temos a tarefa de querer comparar os limites de controle, sem especificações, por isso vamos ter de "traduzir" as especificações são para os valores individuais a limites para os subgrupos de unidades n. No nosso caso n = 5.

Uma especificação que temos definido como um valor determinado pelo cliente ou o designer e certa tolerância dentro do qual o produto permanece satisfatório.

Uma descrição de uma forma para calcular se um processo pode ou não atender as especificações que estão nos pedindo para se encontrar.

Extraindo o processo de uma amostra adequada, podemos fazer a distribuição de freqüências eo histograma correspondente. Isso vai nos mostrar a forma da distribuição e, consequentemente, se o processo obedece a distribuição normal.

A grande maioria dos casos, a resposta será positiva. Seguindo os passos descritos neste livreto oportuna estudados, podemos calcular o desvio padrão da amostra obtida. Supondo que isso também corresponde à população ou universo do processo, fazemos o seguinte cálculo, chamado de Índice de Capacidade do Processo:

O terceiro caso significa que o processo limites especificados são valores extremamente amplo e "apoiar" causas atribuíveis do processo fora de controle, sem esses defeitos se tornam. O Índice de Capacidade do Processo é muito ampla, por exemplo, mais de dois ou mais.

Não deve ocorrer sob estas condições, pois a variabilidade pode ser percebido pelo cliente e produz uma imagem de produto de baixo, caso contrário, é provável que uma perda de suprimentos, ou dinheiro.

Coisa a fazer é reduzir a extensão dos limites especificados os valores do Índice de Capacidade do Processo nas proximidades, por exemplo, dois.

Esta regra formaliza o método de extração das unidades representativas do lote ou da população, determinando quais as unidades a serem controlados de acordo com as tabelas de números aleatórios que compõem o padrão.

Este procedimento deve ser tomado sempre que precisar rigor absoluto no sorteio aleatório de amostras.

O AQL junto com o código da letra do tamanho da amostra é usada para identificar a amostra planos descritas nesta declaração.

AQL é definida como a porcentagem de um lote defeituoso que tem uma probabilidade próxima de 95% a chance de ser aprovado.

Todo começo do processo de produção deve começar com a inspeção normal. Quando uma seqüência predeterminada de lotes (10 lotes?) Aprovado resultados são obtidos, pode ser uma redução na carga de trabalho, diminuindo a quantidade inspecionada. Este procedimento não diminui a inspeção de segurança. A tabela dá outras condições para fazer a mudança.

Caso contrário, quando 2 lotes de 5, são rejeitados, você deve usar inspeções rigorosas.

O uso prolongado de processo de inspeção rigorosa requer repensar o propósito de melhorias tecnológicas.

Um plano de amostragem indica o número de unidades de produto a ser inspecionado em cada lote e os critérios para determinar a aceitabilidade do lote (números de aceitação e rejeição).

O nível de controlo determina a relação entre tamanho do lote eo tamanho da amostra. nível de inspeção deve ser determinada pela autoridade responsável. O nível mais comum é o II nível.

Tabelas 2, 3 e 4 são três tipos de planos de amostragem: simples, duplos e múltiplos.

A escolha da adequação de tais planos é baseado em uma comparação das dificuldades administrativas eo tamanho médio das amostras de planos disponíveis.

O tamanho médio das amostras de amostragem múltipla é geralmente menor do que o dobro dos planos que a amostragem simples. No entanto, os planos de gestão têm relação inversa.

a média aritmética, medidor de tendência central eo desvio-padrão, medindo a dispersão dos dados em torno da média aritméticat ica.

Se o processo pode trabalhar dentro dos limites especificados os valores serão em conformidade com as especificações e não têm defeitos. Em outras palavras, os limites de valores especificados, "defender" as especificações.

Depois de saber os limites com e sem especificação, vamos comparar os dois conjuntos de limites, e nós podemos responder se ou não o processo é capaz de produzir impecável.