WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаМенеджмент → Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз - Курсова робота

Статистична інформація про внутрішні змінні організації та її аналіз - Курсова робота

елементарні способи: взяти до уваги особливості нормального розподілу або використати числа Вестергарда.
Здійснюємо статистичний контроль якості технологічного процесу, спочатку згрупувавши вихідні дані результатів суцільного розподілу.
Таблиця 3.1- Результати суцільного контролю виготовлених виробів,
проведеного перед постановкою попереджувального контролю
№ деталі Контрольо
ваний розмір, мм № Контрольо
ваний розмір, мм № Контрольо
ваний розмір, мм № Контрольо
ваний розмір, мм № Контрольо
ваний розмір, мм
1 100,9 11 101,1 21 102,2 31 102 41 101,9
2 100 12 102 22 102,6 32 100,7 42 101,2
3 101 13 101,9 23 103 33 101,9 43 101,7
4 101,1 14 102,1 24 102,8 34 101,3 44 101,8
5 101,5 15 101,8 25 100,9 35 100,4 45 101,1
6 100,2 16 102,4 26 100,3 36 100,5 46 101,5
7 101,5 17 102,9 27 100,6 37 101,4 47 100,8
8 100,8 18 102,3 28 101,4 38 102 48 101
9 101,3 19 102,5 29 102,5 39 100,6 49 101,2
10 101,4 20 101,6 30 100,4 40 101,6 50 100,7
№ деталі Контрольо
ваний розмір, мм № Контрольо
ваний розмір, мм № Контрольо
ваний розмір, мм № Контрольо
ваний розмір, мм № Контрольо
ваний розмір, мм
1 100,5 6 102,4 11 101,2 16 101,4 21 101,3
Таблиця 3.2- Результати контрольної проби
2 101,9 7 101,5 12 102,5 17 101 22 101,4
3 100,9 8 102,3 13 101,5 18 102,4 23 100,8
4 102 9 102 14 102,8 19 102,5 24 102,1
5 101,5 10 101,5 15 101,4 20 103 25 101,1
Продовження таблиці 3.2
Згрупуємо дані таблиці 3.1.
1.для генеральної сукупності
m=7
Xmax=103-найбільша варіанта значень ознаки
Xmin=100- найменша варіанта значень ознаки
h = (Xmax -Xmin)/m=0, 43- величина інтервалу
Отримаємо інтервали:
100-100,43
100,43-100,86
100,86-101,29
101,29-101,72
101,72-102,15
102,15-102,58
102,58-103,01
Таблиця 3.3 - Групування і аналіз даних суцільного контролю:
Групи за результатами Кіль-ть fі
(хсер * fі) Середнє значення хі Нагр.
частота;
S (x- xсер) (x- xсер)2 * f
100-100,43 5 501,1 100,22 5 -1,23 7,5645
100,43-100,86 7 704,48 100,64 12 -0,81 4,5927
100,86-101,29 8 808,8 101,1 20 -0,35 0,98
101,29-101,72 12 1218 101,5 32 0,05 0,03
101,72-102,15 9 917,46 101,94 41 0,49 2,1609
102,15-102,58 5 511,8 102,36 46 0,91 4,1405
102,58-103,01 4 411,2 102,8 50 1,35 7,29
Сума 50 5072,84 710,56 0,41 26,7586
Тепер шукаємо середнє арифметичне значення, середнє квадратичне відхилення, медіану, дисперсію.
Дисперсія : 2= (Х-Хсер)2*f/ f=26,759/50=0,53
Медіана: Ме=Х0+h*
Отже, хсер=5072,3/50=101,45
=0,73
Обчислюємо медіану, де медіанним інтервалом вважається той ,в якого нагромаджена частота( S) більша, чи рівна півсуми частот ,тобто це інтервал: 101,29-102,72
Ме = 101,29+0, 43*(25-20)/12=101,46 (мм)
Для проведення контролю технічного процесу нам треба підтвердити гіпотезу про нормальний розподіл вибірки суцільного контролю. Перевіряємо гіпотезу про нормальний розподіл сукупності, застосовуючи числа Вестергарда (0,3;0,7;1,1;3).
Так як в інтервалі Хсер-0,3* ; Хсер+0,3* (101,23;101,67) розміщено 25% (10-20%) елементів сукупності;
Хсер-0,7* ; Хсер+0,7* (101,6;102,6) - 50% (46%);
Хсер-1,1* ; Хсер+1,1* (100,65;102,25) - 75% (71%)
та в інтервалі Хсер-3* ; Хсер+3* (99,3;103,6) розміщено 99% (100%) елементів сукупності.
Отже, такий розподіл слід вважати близьким до нормального.
Тепер встановлюємо так звані "контрольні межі" для медіани і крайніх значень.
Для медіани контрольні межі визначаються за формулою:
t ,де ? = ;
с-середина поля допуску, - середнє квадратичне відхилення;
t - значення від 2,9 до 3,9; n-обсяг вибірки контрольної проби
Верхня - 101,45+3,9*0,73/5=102,02 (мм.) ; нижня - 101,45-2,9*0,73/5=101,03 (мм.)
Встановимо контрольні межі для крайніх значень за формулою t ,де t- значення від 2 до 3.
Верхня - 101,45+3*0,54=103,07 (мм.); нижня - 101,45-2*,53=100,4(мм.)
Проведемо групування для контрольної проби.
Знайдемо середню арифметичну, медіану, дисперсію та середнє квадратичне відхилення для 25 деталей :
Таблиця 3.4-Результати групування даних
Групи зарезультатами Кіль-ть fі (хсер* fі) Середнє значення хі Нагр.
частота;
S (x- xсер)2 * f
100-100,43 0 0 0 0 0
100,43-100,86 2 201,28 100,64 2 2,2472
100,86-101,29 4 404,4 101,1 6 1,44
101,29-101,72 8 812 101,5 14 0,32
101,72-102,15 4 407,76 101,94 18 0,2304
102,15-102,58 5 511,8 102,36 23 2,178
102,58-103,01 2 205,6 102,8 25 2,42
Сума 25 2542,84 610,34 8,8356
Отже, хсер=101,7
2=8,84/25=0,35; =0,6
Обчислюємо медіану: медіанний інтервал -101,29-101,72
Ме = 101,29+0, 43*(12,5-6)/8=101,4 (мм)
"Контрольні межі" для медіани і крайніх значень. Для медіани : верхня 101,7+3,9*0,6/5=102,2 (мм.) ; нижня 101,7-2,9*0,6/5=101,35(мм.)
Встановимо контрольні межі для крайніх значень : верхня -103,22(мм.), нижня - 101,2(мм.)
На основі отриманих результатів будуємо карту технічного процесу.
Рисунок 3.1- Карта контролю технічного процесу
Помітно незначне відхилення показників за межі критичних значень,, що свідчить про розлад технологічного процесу.
Зобразимо на одному графіку результати групування даних суцільного контролю і контрольних проб.
Рисунок 3.2 - Вплив заміщення положення центру групування та розсіювання на ймовірність одержання браку.
?= xcеp(50)-xcеp(25)=101,45-101,7=-0,25
Отже помічаємо деяке зміщення центру розподілу на величину . Наявний деякий розлад технологічного процесу, проте він є незначний.
Даний технологічний процес не є сильно розбалансований. Треба відмітити, що попереджувальний статичний контроль якості дозволяє тримати під контролем хід виробничого процесу з метою попередження можливих порушень, що створюють загрозу одержання необхідної якості продукції. Необхідний попереджувальний статистичний контроль якості продукції, треба проводити систематично.
4. Статистичні методи прогнозування результатів господарської діяльності
Прогнозування являє собою ряд методів, що дозволяють визначити майбутній очікуваний рівень показника, і на основі одержаних даних приймати ефективні управлінські рішення.
4.1 Метод проектування тренду
Трендові криві використовують при вивченні закономірностей розвитку окремих явищ і представляють собою математичні функції, за допомогою яких описується основна тенденція , тобто певний напрям розвитку ,тривала еволюція, що набула більш-менш плавної траєкторії.
Темп трендових функцій залежить від специфіки процесу, що вивчається і характерної йому динаміки, а саме рівномірної , прискореної чи уповільненої.
Зазвичай перевага надається функціям, параметри яких мають чіткий економічний зміст, означають абсолютну чи відносну швидкість.
Трендові криві знайшли застосування в менеджменті. Їх використовують для оцінки попиту на товари та послуги, для оцінки потреби в запасах, прогнозувати структуру збуту, які характеризуються
Loading...

 
 

Цікаве