Поздравляем с 1 мая!
   
Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: XLII Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 14 июня 2016 г.)

Наука: Физика

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Александрова Д.С., Петрова Е.В. ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ КЕФИРНОГО ПРОДУКТА // Научное сообщество студентов XXI столетия. ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. XLII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6(41). URL: https://sibac.info/archive/nature/6(41).pdf (дата обращения: 30.04.2024)
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 2 голоса
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ПРИМЕНЕНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ КЕФИРНОГО ПРОДУКТА

Александрова Дарья Сергеевна

студент 3 курса, факультет зоотехнии, товароведения и стандартизации, Омский ГАУ, г. Омск

Петрова Екатерина Владимировна

студент 3 курса, факультет зоотехнии, товароведения и стандартизации, Омский ГАУ, г. Омск

Петрова Елена Ивановна

научный руководитель,

канд. технических наук, доцент Омского ГАУ, г. Омск

Применение эффективных способов управления качеством является одним из основных рычагов обеспечения прогресса, с помощью которых можно преодолеть кризис в экономике и занять прочные позиции на мировом рынке. Статистические методы, являются эффективным инструментом сбора и анализа информации о качестве. Применение этих методов не требует больших затрат и позволяет с требуемой точностью и достоверностью судить о состоянии исследуемых технологических процессов, прогнозировать и регулировать проблемы на всех этапах жизненного цикла продукции и на основе этого вырабатывать оптимальные управленческие решения [3, 4]. Рассмотрим возможность статистического регулирования при производстве кефирного продукта.

Статистическое регулирование при контроле по альтернативному признаку. Основным контролируемым параметром при производстве продукции является общее число дефектных единиц продукции. Кефирный продукт выпускается партиями объемом около 800 упаковочных единиц. По ГОСТ Р ИСО 2859 определили код объема выборки – J (на начальном этапе устанавливается нормальный контроль) [1]. По коду определили объем выборки n – 80. Для контроля числа дефектных единиц продукции в выборке заданного объема, были составлены контрольные листки внешних дефектов по 30 партиям.

Средняя доля дефектной продукции  составила 2,375 %. По ГОСТ_Р_ИСО_2859-1 выбрали значение допустимого уровня 2,5 %. Далее вычислили среднее число дефектных изделий в серии  = 0,02375*80 = 1,9. Полученное значение определяет положение средней линии контрольной карты. По формулам вычислили контрольные границы:

                                         (1)

UCL = = 5,99.

LCL = = - 2,19, принимаем LCL = 0.

Контрольная карта числа дефектной продукции приведена на рисунке 1.

 

Np карта; переменная Число дефектов.jpg

Рисунок 1. Контрольная карта числа дефектных единиц продукции.

 

Так как выходов за пределы верхней границы не наблюдалось, выбрали план контроля. Поскольку известны объем выборки и приемочный уровень дефектности, находили значение браковочного числа по ГОСТ Р ИСО 2859-1      d.= 6.

По контрольной карте отмечаем, что большинство точек располагается вблизи средней линии, выходов за контрольные пределы не наблюдается. Поэтому, учитывая достаточно тесное расположение числа дефектов относительно средней линии, можно утверждать, что состояние процесса в целом контролируемое, система устойчива к внешним воздействиям. Учитывая, что число дефектных единиц продукции ниже браковочного числа, можно сделать вывод, что выбранный план контроля приемлем, и корректировки плана не требуется.

Статистическое регулирование при контроле по количественному признаку. В качестве контролируемого параметра выбираем показатель кислотности готового продукта. Данные по показателю кислотности были собраны по 30 партиям.

Для анализа стабильности построена карта индивидуальных значений. Контрольная карта представлена на рисунке 2. Контрольные границы вычисляли по формулам, приведенным в соответствии с ГОСТ Р 50779.42.

 

X и МR карта; переменная  Кислотность готового продукта.jpg

Рисунок 2. Контрольная карта изменения кислотности готового продукта.

 

При анализе MR-карты выходов за контрольные границы не наблюдалось, следовательно, процесс стабилен по разбросу, и можно приступать к анализу х-карты. Анализ х-карты показал отсутствие признаков особых причин (критериев серий). Таким образом, технологический процесс находится в состоянии А, т.е. стабилен и по разбросу, и по положению среднего арифметического. В этом случае следует рассчитывать индексы воспроизводимости на основе собственной изменчивости процесса  по ГОСТ_Р 50779.44.

Оценку собственной изменчивости процесса рассчитывали по формуле:

 

 

где  – среднее значение скользящих размахов;

       – коэффициент, зависящий от объема выборки, равный 1,128.

Значение индексов воспроизводимости Cp и Cpk рассчитывали по формулам:

 

 

 

где  USL – верхняя граница допуска;

        LSL – нижняя граница допуска;

        6 – коэффициент, зависящий от закона распределения показателя качества процесса и достоверной вероятности.

где  – среднее арифметическое всех значений в выборке.

В таблице 1 приведены результаты расчетов показателей воспроизводимости процесса.

Таблица 1.

Показатели воспроизводимости процесса

Показатель

Обозначение

Значение

Нижняя граница допуска

LSL

80

Верхняя граница допуска

USL

100

Среднее арифметическое всех значений

92,50

Собственная изменчивость процесса

2,38

Индекс воспроизводимости, показывающий потенциальные возможности процесса

Cp

1,40

Индекс воспроизводимости, показывающий возможности процесса с учетом фактической настройки

Сpk

1,05

 

Рассматриваемый технологический процесс стабилен по разбросу, о чем свидетельствует достаточно высокий индекс воспроизводимости Cp = 1,40. Однако, процесс нестабилен по настройке, и общее среднее значение смещено относительно центра поля допуска, т.к. значение Cpk не совпадает со значением Cp. Необходимо принять меры, направленные на обеспечение коррекции и стабильности настройки. Потенциально при стабильной настройке на центр поля допуска процесс с индексом Cp = 1,40 мог бы обеспечивать минимальный уровень несоответствий. Ожидаемый уровень несоответствий составляет 0,15%.

К настоящему времени в мировой практике накоплен огромный арсенал статистических методов, многие из которых могут быть достаточно эффективно использованы для решения конкретных вопросов, связанных с менеджментом качества [1, 4]. Их применение позволит обеспечить выпуск продукции стабильно высокого качества.

 

Список литературы

  1. Ефимов, В.В. Статистические методы в управлении качеством: Учебное пособие / В.В.Ефимов. - Ульяновск: УлГТУ, 2003. - 134 с.
  2. Петрова Е.И., Пензина О.В. Управление качеством на основе статистических методов // Современные технологии продуктов питания: Сборник научных статей по материалам международной научно-практической конференции. Курск, 2014. С. 155-158.
  3. Р 50-601-32 Система качества. Организация внедрения статистических методов управления качеством продукции на предприятии.
  4. Эванс Д. Управление качеством [Текст] - М.: «Юнити», 2006. 637 с.
Проголосовать за статью
Конференция завершена
Эта статья набрала 2 голоса
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий

Форма обратной связи о взаимодействии с сайтом
CAPTCHA
Этот вопрос задается для того, чтобы выяснить, являетесь ли Вы человеком или представляете из себя автоматическую спам-рассылку.