Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Повышение эффективности статистического управления технологическими процессами путем совершенствования метода использования контрольных карт Шухарта

Диссертация: Повышение эффективности статистического управления технологическими процессами путем совершенствования метода использования контрольных карт Шухарта
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Современными прикладными науками накоплен большой теоретический и экспериментальный материал относительно характерных особенностей практически всех используемых в настоящее время технологических процессов, например, характер, скорость и закономерности изменения доминирующего фактора. Эти знания могут стать основой для совершенствования существующего метода использования ККШ. Основные направления… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Анализ современного состояния вопроса по статистическому управлению технологическими процессами
    • 1. 1. Актуальность проблемы
      • 1. 1. 1. Статистическое управление технологическими процессами. Семь основных инструментов контроля.18 N
      • 1. 1. 2. Проблемы, связанные с применением статистического управления технологическими процессами и статистических методов
      • 1. 1. 3. Проблема расширения диапазона использования контрольных карт
  • Шухарта
    • 1. 1. 3. 1. Примеры и характеристика негауссовых процессов
    • 1. 2. Обзор литературных данных и научных публикаций по теме диссертации
    • 1. 3. Анализ процесса использования контрольных карт Шухарта. Преимущества, недостатки и возможности по управлению технологическими процессами
    • 1. 3. 1. Основы использования контрольных карт Шухарта
    • 1. 3. 2. Основные цели ведения контрольных карт Шухарта
    • 1. 3. 3. Преимущества и недостатки контрольных карт Шухарта
    • 1. 3. 4. Анализ влияния ККШ на разброс параметров качества управляемого технологического процесса
    • 1. 3. 5. Существующие предпосылки и правила по определению объема выборки и промежутка времени между выборками
    • 1. 3. 6. Общая структурная схема управления технологическим процессом с помощью ККШ (согласно ГОСТ Р 50 779.42−99)
    • 1. 4. Выбор объектов и методов исследования
    • 1. 5. Выводы
    • 1. 6. Цель и задачи исследования
  • 2. Компьютерное моделирование управления технологическими процессами с помощью контрольных карт Шухарта. Разработка программного комплекса для проведения исследования
    • 2. 1. Метод компьютерного моделирования
      • 2. 1. 1. Этапы и цели компьютерного математического моделирования
    • 2. 2. Метод имитационного моделирования и его возможности
    • 2. 3. Описание, классификация и анализ этапов имитационного моделирования управления технологическими процессами с помощью ККШ
      • 2. 3. 1. Описание модели
        • 2. 3. 1. 1. Методика описания законов распределения случайных величин
        • 2. 3. 1. 2. Расчет и уточнение контрольных границ ККШ при работе с негауссовыми процессами
        • 2. 3. 1. 3. Методика описания характера изменения доминирующего фактора
      • 2. 3. 2. Разработка программного обеспечения
        • 2. 3. 2. 1. Алгоритмизация модели
        • 2. 3. 2. 2. Инструментализация модели
      • 2. 3. 3. Обработка результатов моделирования
    • 2. 4. Выводы
  • 3. Исследование возможностей применения разработанного программного комплекса CAE — системы «Control chart» при управлении технологическими процессами контрольными картами Шухарта
    • 3. 1. Исследование возможностей применения ККШ в сочетании с разработанным программным комплексом CAE — системы «Control chart» на примере технологического процесса
      • 3. 1. 1. Описание процесса
      • 3. 1. 2. Проведение моделирования использования ККШ в программном комплексе CAE — системе «Control chart» для процесса шлифования наружного диаметра детали «втулка»
        • 3. 1. 2. 1. Закон распределения случайной величины
        • 3. 1. 2. 2. Зависимость износа инструмента от времени шлифования.1 OS
        • 3. 1. 2. 3. Допуск и поле рассеяния процесса
        • 3. 1. 2. 4. Вычисление контрольных границ ККШ
        • 3. 1. 2. 5. Интервал рассматриваемых значений количества изделий в выборке п и периодичности ее взятия t при выполнения моделирования использования ККШ
        • 3. 1. 2. 6. Ход выполнения работ по проведению моделирования посредством программного комплекса CAE — системы «Control chart». Ill
      • 3. 1. 3. Обработка полученных результатов исследования
        • 3. 1. 3. 1. Отбраковка грубых ошибок (промахов)
        • 3. 1. 3. 2. Построение эмпирического закона распределения для сгенерированных и полученных, обработанных данных
        • 3. 1. 3. 3. Оценка характеристик и возможностей процессов
        • 3. 1. 3. 4. Построение серии точечных диаграмм, отражающих влияние рассматриваемых факторов на среднее квадратическое отклонение ст параметров качества
        • 3. 1. 3. 5. Определение уравнений зависимостей параметров контрольной карты
    • 3. 2. Выводы
  • 4. Метод назначения и оптимизации параметров ККШ
    • 4. 1. Методика обоснованного назначения параметров ККШ в зависимости от характеристик процесса, оценки результатов ее использования
    • 4. 2. Методика оценки экономической эффективности практического использования разработанного метода
    • 4. 3. Общая структурная схема управления технологическим процессом с помощью ККШ согласно разработанного метода назначения и оптимизации параметров карты
    • 4. 4. Выводы
  • Выводы по результатам работы

Повышение эффективности статистического управления технологическими процессами путем совершенствования метода использования контрольных карт Шухарта (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Известно, что в природе окружающих нас вещей не существует двух совершенно одинаковых предметов и явлений. В то же время перед человечеством, при производстве необходимых ему видов продукции стоит задача достижения максимальной идентичности однотипных изделий и задача обеспечения заданного уровня качества при изготовлении каждого отдельного изделия. Одним из наиболее эффективных путей решения отмеченных задач является применение статистических методов контроля и управления на всех стадиях жизненного цикла изделий — от разработки изделия и до его эксплуатации.

Управление качеством современных организаций построено на принципах, очень сильно отличающихся от принципов Тейлора. Фактически, это можно считать реализацией системы Шухарта. Однако, большинство отечественных предприятий используют, может порой и не осознавая этого, систему Тейлора [67], которая доминировала в управлении производством в первой половине XX в. Она сыграла выдающуюся роль в развитии индустрии. Но постепенно становились все более очевидными ее главные недостатки: ограниченные возможности системы, конфликтность, репрессивный характер управления — все это делает ее применение в современных условиях неэффективным. Именно применение статистических методов контроля и управления должно обеспечить переход отечественных предприятий от системы Тейлора к системе Шухарта.

В системе Шухарта все работы по качеству носят командный, групповой характер, что исключает конфликтность, присущую системе Тейлора. Система статистического управления качеством в производстве является очень важной подсистемой управления качеством в целом в компании. Она направляет коллективную деятельность компании на улучшение процессов и обеспечивает совместную, хорошо скоординированную работу с разработчиками изделия [68].

Теоретические основы статистического контроля и управления качеством были разработаны в конце 30-х годов в США Уолтером Шухартом. Статистические методы могут рассматриваться как комплекс взаимосвязанных и взаимозависимых способов решения задач статистического анализа, контроля, регулирования и оценки качества продукции. Центральным элементом методов статистического управления качеством являются предложенные Шухартом У. А. контрольные карты, служащие для управления и контроля за тем, чтобы производственный процесс оставался статистически подконтрольным. Они могут быть использованы в любом производстве, независимо от вида выпускаемой продукции (машиностроение, радиоэлектроника, пищевая и легкая промышленность и т. д.), в сфере обслуживания и административной сфере.

Данный инструмент обеспечения качества направлен на использование в статистически регулируемых технологических процессах, распределение параметров качества которых строго подчиняется закону нормального распределения или закону Гаусса. Общеизвестно, что подобных процессов, параметры качества которых строго подчинены закону нормального распределения, существует не так много. В большинстве реальных процессов присутствует определенный доминирующий системный фактор, оказывающий влияние на характер распределения случайной величины. Это формально делает невозможным процесс управления ими при помощи такого эффективного и простого инструмента как контрольные карты Шухарта, так как стандартная методика на ККШ ГОСТ Р 50 779.42−99 (ISO 8258−91) не дает возможности для использования их в этом случае.

Современными прикладными науками накоплен большой теоретический и экспериментальный материал относительно характерных особенностей практически всех используемых в настоящее время технологических процессов, например, характер, скорость и закономерности изменения доминирующего фактора. Эти знания могут стать основой для совершенствования существующего метода использования ККШ. Основные направления данного совершенствования: а) обоснование возможности использования ККШ, рассчитанных на основании ГОСТ Р 50 779.42−99 (ISO 8258−91), для управления негауссовыми процессамиб) разработка методики определения основных параметров карты с учетом конкретных характеристик процессав) разработка методики оценки результатов использования ККШ.

Обеспечить решение данных задач, а следовательно, и усовершенствовать действующую методику использования ККШ можно за счет применения метода компьютерного моделирования для процесса управления ККШ.

Целью диссертационной работы является повышение эффективности и снижение трудоемкости статистического управления процессами с помощью ККШ путем разработки метода назначения и оптимизации параметров карты с учетом особенностей процесса.

Научная новизна работы:

Разработан метод назначения и оптимизации параметров ККШ, включающий:

— методику обоснованного назначения значений параметров контрольной карты (объем выборки (п), периодичность ее взятия (t)) и оценки результатов ее использования (параметров распределения результатов процесса, стандартного квадратичного отклонения о, поля рассеяния, индекса возможностей процесса, частоты подналадок, вероятности появления брака);

— методику оценки экономической эффективности практического использования разработанного метода;

— инструмент для анализа процесса управления ККШ (программный комплекс CAE — система «Control chart».

Теоретическая и практическая ценность работы: применение разработанного метода расширяет имеющиеся знания в области управления процессами и позволяет с минимальными затратами обеспечить их эффективное статистическое управление.

Апробация и реализация результатов. Основные положения настоящей работы докладывались и обсуждались на конференциях:

— XIII Международная научно-практической конференция «Управление организацией: диагностика, стратегия эффективность» (г. Санкт-Петербург, 7−8 апреля 2005 г.);

— 5-ая Международная научно-техническая конференция «Обеспечение и повышение качества машин на этапах их жизненного цикла» (г. Брянск, 19−21 октября 2005 г.);

— XIII Международная научно-техническая конференция «Машиностроение и техносфера XXI века» (г. Севастополь, 11−16 сентября 2006 г.);

— Международная школа-конференция молодых ученых, аспирантов и студентов им. П. А. Соловьева и В. Н. Кондратьева (г. Рыбинск, 1−3 ноября 2006 г.);

Разработанный автором для выполнения исследований по теме данной диссертационной работы программный комплекс CAE — система «Control chart» был отмечен Дипломом Лауреата Международного конкурса «Компьютерный инжиниринг» за 2006 г.

Материалы диссертации послужили основой для проведения внутриорганизационного обучения, создания программных продуктов и регламентирующих документов в области статистического управления крупного машиностроительного предприятия, работающего в Центральном регионе России.

Публикации. Основное содержание работы изложено в 6-ти публикациях, в том числе в одном рекомендованном ВАК издании.

Структура и объем работы. Диссертация изложена на 177 страницах, содержит 50 рисунков, 5 таблиц, состоит из введения, четырех глав, выводов по результатам работы, списка использованной литературы (74 наименования), приложений.

ВЫВОДЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ РАБОТЫ.

Диссертационная работа обобщает исследования, проведенные автором и посвященные проблеме совершенствования действующего метода использования контрольных карт Шухарта. Она представляет собой комплексное исследование, включающее в себя все этапы решения поставленных задач от разработки теоретических моделей и положений до методических рекомендаций, доведенных до уровня практического применения.

По результатам работы можно сформулировать следующие выводы:

1. Проведенный анализ показал, что существующий метод использования ККШ ГОСТ Р 50 779.42−99 (ISO 8258−91) имеет ряд принципиальных недостатков, требующих проведения исследований и уточнения самого метода.

2. В результате выполненных исследований предложен метод назначения и оптимизации параметров ККШ. Данный метод состоит ряда методик и инструментов. Он позволяет обоснованно определять, в зависимости от заданных условий протекания технологического процесса, результаты использования ККШ и на этой основе оптимизировать значения параметров карты (объем выборки, периодичность ее взятия). Это дает возможность начинать реальную работу по управлению технологическим процессом с помощью ККШ, уже имея определенный багаж знаний относительно параметров карты, что существенно снижает издержки по статистическому управлению особенно в начальный период использования контрольной карты.

3. В ходе выполнения работы созданы математические модели, программное обеспечение и методики, которые позволяют исследовать и оптимизировать процесс статистического управления с помощью ККШ, рассчитанных на основании ГОСТ Р 50 779.42−99 (ISO 8258−91), различных технологических процессов.

4. Разработанный метод позволяет с минимальными затратами обеспечить статистическую управляемость технологических процессов.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , О. П. Всеобщее управление качеством: учебник для вузов Текст. / О. П. Глудкин, Н. М. Горбунов, А. И. Гуров, Ю. В. Зорин- под ред. О. П. Глудкина. М.: Горячая линия. — Телеком, 2001. — 702 с.
  2. , Дж. Статистическое управление процессами эволюция в новое столетие Текст. / Дж. Шоттмиллер // Методы менеджмента качества. -2003.-№ 6.-С. 45−53.
  3. , Ю. П. Менеджмент 21 века краткий обзор основных тенденций. — Электротехника. 2010 год Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер. — М., 1997.-Т. 1.-Ч.2.-С. 338−343.
  4. , И. М. Основы технологии машиностроения: учеб. для машиностроит. спец. вузов Текст. / И. М. Колесов. М.: Высш. шк., 1999. -591 с.
  5. , А. А. Технология машиностроения: учебник для машиностроительных вузов по специальности «Технология машиностроения, металлорежущие станки и инструменты» Текст. / А. А. Маталин. JL: Машиностроение, Ленингр. отд-ние, 1985. — 496 с.
  6. , В. Н. Статистические методы в управлении качеством: компьютерные технологии: учеб. пособие Текст. / В. Н. Клячкин. М.: Финансы и статистика, 2007. — 304 с.: ил.
  7. , Б. А. История и эволюция качества на ЭйТиТи Текст. / Б. А. Годфри // Курс на качество. 1992. — № 2. — С. 59−75.
  8. , Ю. П. Истоки статистического мышления Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер // Методы менеджмента качества. 2003. — № 1. — С. 34−40.
  9. Shewhart, W. A. The application Statistics as an Aid in Maintaining Quality of a Manufactured Product Text. / W. A. Shewhart // Journal of the American Statistical Association. 1925. — Vol/ 20, Dec. — P. 546 — 548.
  10. , M. Вирусная теория менеджмента Текст. / М. Трайбус. -М.: ГП Редакция журнала «Стандарты и качество», 1997. — 32 с.
  11. Shewhart, W. A. Statistical Method from the Viepoint of Quality Control Text. / W. A. Shewhart. N.Y.: Dover Publications, Inc. — 1939, (reprint 1986): -163 p.
  12. Kanazuka, T. The effect of measurement error on the power of X-R charts Text. / T. Kanazuka // Journal of quality technology. 1986. — Vol/18. — P. 91−95.
  13. Bennet, C. A. Effect of measurement error on chemical process control Text. / C. A. Bennet // Industrial Quality Control. -1954. Vol/10. — P. 17−20.
  14. Mittag, H.-J. Auswirkungen von Mebfehlern auf die Eingriffskennlinie von qualitatsregelkartsen des Shewhart Typs. Diskussionspapier No 167 des Fachbereichs Wirtschafts wissenschaft der Fern Universitat, Hagen Text. / H.-J. Mittag. -1991.
  15. Schneeweiss, H. Leneare Modelle mit fehlerbehafteten Daten. Physica-Verlag Text. / H. Schneeweiss, H.-J Mittag. Heidelberg. — Wien, 1986.
  16. Aroin, L. A. The effectiveness of quality charts Text. / L.A. Aroin, H. Levene // Journal о the American Statical Association. 1950. — Vol/45. — P. 520 529.
  17. Weller, H. On the economical sample size for controlling the mean of a population Text. / H. Weller // Annals of mathematical statistics. 1952. — Vol/23. -P. 247−254.
  18. Pfanzagl, J. Das zeitliche moment beider fertigungsuberwachung Text. / J. Pfanzagl // Statistische Viettel-jahresschrift. 1954. — Vol/7. — P. 145−149.
  19. Duncan, A. J. The economics design of x charts used to maintain current control of a process Text. / A. J. Duncan // Journal of the American Statistical Society. — 1956. — Vol/B 21. — P. 239−271.
  20. Barnard, C. A. Control charts and stochastic Process Text. /
  21. C. A. Barnard // Journal of the royal Statistical Society.
  22. Barish, N. N. Economic design for control decisions Text. / N.N. Barish, N. Hauser // Journal of industrial engineering. 1963. — P. 125−134.
  23. Weichselberger, K. Probleme der statistischen qualitaskontrolle Text. / K. Weichselberger // Der Wirtchaftsingenieur in der Praxis. 1966. — P. 26−40.
  24. Montgomery, D. C. Introduction to statistical quality control Text. /1. D. C. Montgomery. 1991.
  25. Нив, Г. Пространство доктора Деминга Текст.: в 2-х кн. Кн. 1. / Г. Нив. Тольятти: Городской общественный фонд «Развитие через качество», 1998.-332 с.
  26. Wheeler, D. Advanced Topics in Statistical Process Control. The power of Shewhart’s Charts Text. / D. Wheeler. Knoxville, SPC Press, Inc. -1995.1. P. 470.
  27. ГОСТ P 50 779.42−99. Статистические методы. Контрольные карты Шухарта Текст. Введ. 2000- 01- 01. — М.: Изд-во стандартов, 1999. — 36 с.
  28. A Pocket Guide of Tools for Continuous Improvement. The Memory Jogger. 2nd edition Text. / Methuen, MA: GOAL/QPC. 1988. — 89 p.
  29. , Ю.П. Интерпретация контрольных карт Шухарта Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер // Методы менеджмента качества. 2003. — № 11. — С. 33−41.
  30. Total Quality Management. QI Story: Tools and Techniques. A Guidebook for Teams Text. / AT&T. Palm Beach Gardens, FL: Qualitec Quality Services, Inc.,-1991.-147 p.
  31. Статистические методы повышения качества Текст. / под. ред. X. Кумэ- пер. с англ. М.: Финансы и статистика. — 1990. — 304 с.
  32. Statistical Process Control (SPC). Reference Manual Text. / Crysler Corporation, Ford Motor Company, and General Motors Corporation. 1995. -P. 86−123.
  33. , В. JI. Еще раз о контрольных картах и вокруг них. Размышления по поводу одной заокеанской дискуссии Текст. / В. JI. Шпер // Надежность и контроль качества. 1998. — № 10. — С. 3−13.
  34. Balestracci, D. Data «Sanity»: Statistical Thinking Applied to Everyday Data Electronic resource. / D. Balestracci. (http://deming.ces.clemson.edu/pub/den/datasanity.pdf).
  35. Hoyer, R. W. A Graphical Exploration of SPC. Part 2: The probability structure of rules for interpreting control charts Text. / R. W. Hoyer, W. C. Ellis // Quality Progress. -1996. Vol. 29. — № 6. — P. 57−64.
  36. , О. И. Контрольные карты: технологический взгляд Текст. / О. И. Илларионов // Методы менеджмента качества. 2003. — № 2. -С. 41−45.
  37. , Ю. П. «Управление знаниями»: новые акценты поиска источников конкурентных преимуществ Текст. / Ю. П. Адлер, Е. А. Черных // Стандарты и качество. 2002. — № 6. — С. 48−55.
  38. Wierda, S. J. Multivariate Statistical Process Control Text. / S. J. Wierda // Thesis, Wolters-Noordhof, Groningen, Netherlands. 1994.
  39. , Ю. П. Контрольные карты Шухарта Текст. / Ю. П. Адлер, В. JI. Шпер // Методы менеджмента качества. 2003. — № 5. — С. 30 — 37.
  40. , О. И. Контрольные карты: технологический взгляд Текст. / О. И. Илларионов // Методы менеджмента качества. 2001. — № 11.-С 53−58.
  41. , Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. М.: Мир, 1974. — 408 с.
  42. , О. И. Расчет характеристик контрольных X. карт при неточной наладке технологического процесса Текст. / О. И. Илларионов // Методы менеджмента качества. 2000. — № 11.- С. 16 — 20.
  43. , О. И. Статистическое регулирование технологического процесса при случайной степени разладки (Х- карты) Текст. / О. И. Илларионов, А. Ю. Петров // Методы менеджмента качества. 2001. -№ 1.-С. 26−30.
  44. , О. И. Проектирование контрольных карт на основе критерия полной вероятности брака Текст. / О. И. Илларионов // Методы менеджмента качества. 2003. — № 6 — С. 32 — 36.
  45. Dunkan, A. J. The economic design of X -chart used to maintain current control of a process Text. / A. J Dunkan // J. Amer. Statist. Assoc. 1956. — V. 51. -P. 228−242.
  46. Dunkan, A. J. The economic design of x chart when there is a multiplicity of assignable causes. Text. / A. J Dunkan // J. Amer. Statist. Assoc. -1971.-V. 66.-P. 107−121.
  47. Chan, L. K. A new measure of process capability: Cpm Text. / L. K. Chan, S. W. Cheng, F.A. Spring // Journal of quality technology. 1988. — Vol. 20. -P. 162−175.
  48. Boyles, R. A. The Taguchi capability index Text. / R. A. Boyles // Journal of quality technology. -1991. Vol. 23. — P. 17−26.
  49. Миттаг, Х.-Й. Статистические методы обеспечения качества Текст. / Х.-Й. Миттаг, X. Ринне- пер. с нем. М.: Машиностроение, 1995. — 616 с.
  50. , В. В. Системы управления качеством Текст. / В. В. Капырин, Г. Д. Коренев. М.: «Европейский центр по качеству». — 2002. -324 с.
  51. , С. П. Имитационное моделирование и экспертные системы в инновационной деятельности организаций Текст. / Чернов // Инновации. -2000. № 1−2 (28−29). — С. 78−86.
  52. , В. В. Разработка технологических основ обеспечения качества сборки высокоточных узлов газотурбинных двигателей Текст.: автореферат дис. д-ра техн. наук / Непомилуев В. В. Рыбинск. — 2000. -36 с.
  53. , Б. С. Исследование операций: задачи, принципы, методология Текст. / Е. С. Вентцель. Изд. 2-е, стер. — М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. — 1988. — 208 с.
  54. , X. Введение в исследование операций Текст.: В 2-х кн. Кн. 2- пер. с англ. / X. Таха. М.: Мир. — 1985. — 496 с.
  55. , А. Я. Информатика: процессы, системы, ресурсы Текст. / А. Я. Фридланд. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. — 2003. — 632 с.
  56. , Ю. В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании Текст. / Ю. В. Васильков. М.: «Финансы и статистика», 1999. — 302 с.
  57. , Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука Текст. / Р. Шеннон. — М.: Мир, 1990. — 452 с.
  58. , W. Е. Out of the Crisis Text. / W. E. Deming // Cambridge University Press. -1986. P. 56−71.
  59. , В. В. Контрольные карты Шухарта как инструмент управления негауссовыми процессами Текст. / В. В. Непомилуев, И. В. Дюпин // Методы менеджмента качества. 2005. — № 9. — С. 34−38.
  60. , В. В. Статистический контроль производства спрямляющих лопаток компрессора двигателя Д049Р Текст. /
  61. , Ф. У. Принципы научного менеджмента Текст. / Ф. У. Тейлор: пер с англ. Контроллинг. — 1991. — Вып. 1 — 104 с. (Taylor, F.W. (1947) Scientific Management. Harper and brothers, New York).
  62. , В. А. Система статистического управления процессами. Система Шухарта Текст. / В. А. Лапидус // Надежность и контроль качества. -1999.-№ 5.-С. 16−21.
  63. Mizuno. Company-wide Total quality Control Text. / Mizuno, Shigeru // Asian Productivity Organization, Japan: Tokyo. -1992. P. 214.
  64. , А. Г. Справочник технолога-машиностроителя. В 2-х т. Текст. / А. Г. Косилова, Р. К. Мещеряков- 4-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1985. — 656 с.
  65. , JI. С. Контрольные карты Шухарта — Тесты на особые случаи Текст. / Л. С. Нельсон // Технологии качества. 1984. — № 4. -С. 237−239.
  66. , JI. С. Интерпретация X контрольных карт Шухарта Текст. / Л. С. Нельсон // Технологии качества. 1985. — № 2. — С. 114 — 116.
  67. ГОСТ Р 50 779.40−96. Статистические методы. Контрольные карты. Общее руководство и введение Текст. Введ. 1997−07−01. — М.: Изд-во стандартов, 1996. — 20 с. 1.TERFACE Type1. TFloat = Extended- Const1. EpsFloat = 5.0e-0017-
  68. Function Rand (A, В: TFloat): TFloat-
  69. Function NormlRand: TFloat-
  70. Function Norm2Rand: TFloat-
  71. Function LogNormRand (M, S: TFloat): TFloat-
  72. Function X2Rand (V: Byte): TFloat-
  73. Function GammaRand (B, С: TFloat): TFloat-
  74. Function BetaRand (V, M: TFloat): TFloat-
  75. Function VeybRand (C, В: TFloat): TFloat-
  76. Function NakRand (M, S: TFloat): TFloat-
  77. Function RaysRand (A, S: TFloat): TFloat-
  78. Function ReRand (S: TFloat): TFloat-
  79. Function SimpRand (A, В: TFloat): TFloat-
  80. Function BernRand (P: TFloat): Byte-
  81. Function BinomRand (P: tFloat- N: Integer): Integer-1.PLEMENTATION
  82. Вещественная степень Y вещественного числа X, (XAY) *}
  83. Function PowFF (x, у: TFloat): TFloat-1. Begin1. x<0 Then PowFF:=Cos (2.0*Pi*Frac (0.5*y))*Exp (y*Ln (Abs (x))) Else IF x=0 Then PowFF:=0 Else PowFF:=Exp (y*Ln (x)) End-1. Функция Rand.
  84. Генератор равномерно распределенных случайных чисел
  85. Р (х) = 1/(Ь а), (а < х < Ь).
  86. Function Rand (A, В: TFloat): tFloat- Begin
  87. Rand:=A + (В A)*Random- End-1. Функция NormlRand. *
  88. Генератор нормально распределенных случайных чисел. *-½ *р (х) = (2*pi) • Exp (-хи/2), (-$ < х < $). *1.********************************************************************
  89. Function NormlRand: TFloat- CONST FS: Boolean = TRUE- Norm2: TFloat =0.0- Var
  90. R, Phi: TFloat- Begin If FS Then Begin
  91. R:=Sqrt (Abs (2.0*Ln (Random)))-Phi:=2.0*PI*Random- Norm lRand:=R* Cos (Phi) — Norm2 :=R* Sin (Phi) — End Else NormlRand:=Norm2- FS:=not FS- End-{* Функция Norm2Rand. *
  92. Генератор нормально распределенных случайных чисел. *-½ * {* р (х) = (2-pi) • Exp (-хи/2), (-$ < х < $). *
  93. Function Norm2Rand: TFloat- Const
  94. FS: Boolean = TRUE- Norm2: tFloat =0.0- Var
  95. VI, V2, S, R: tFloat- Begin IF FS Then Begin Repeat
  96. Vl:=2.0*Random -1.0- V2:=2.0*Random -1.0- S:=Sqr (Vl) + Sqr (V2) — Until S < 1.0-
  97. R:=Sqrt (Abs (2.0*Ln (S)/S)) — Norm2Rand:=R*Vl- Norm2:=R*V2- End Else Norm2Rand:=Norm2−1. F S:=not FS- End-1. Функция LogNormRand. *
  98. Генератор логнормально распределенных случайных чисел. *-½ *2*pi) ln"(x/m) -i *р (х) =-------- • Exp!---------!, (х>0, m>0, s>0). *x"s L 2"sn * ********************************************************************
  99. Function LogNormRand (M, S: TFloat): TFloat- Begin1. gNormRand:=M*Exp (S*Norm2Rand) — End-1. Функция X2Rand. *
  100. Генератор случайных чисел, распределенных по закону хи-квадрат. *v-2)/2 v/2 *р (х) = х • Ехр-хи/2. / [2 • Г (v/2)], *х>0, v-положительное целое). * ********************************************************************
  101. Function X2Rand (V: Byte): TFloat- Var I: Integer- S: TFloat- Begin S:=l-1. odd (V) Then Begin
  102. For i:=0 To (V-l) div 2 Do S:=S*Random- X2Rand:=-2.0*Ln (S) + Sqr (Nonn2Rand) — End Else Begin
  103. For i:=0 To V div 2 -1 Do S:=S*Random- X2Rand:=-2.0*Ln (S) — End- End-1. Функция GammaRand. *
  104. Генератор случайных чисел, подчиняющихся гамма-распределению. *- х -. (с-1) Ехр -х/Ь. *р (х) = !---! • ---------, (хбО, Ь>0, с>0). *1.- b • Г© * ********************************************************************
  105. Function GammaRand (B, С: tFloat): TFloat-1. Var
  106. V, I: Integer- S, CI, VI, V2: TFloat- Begin1. V.-Trunc (C) — CI :=C V-1. (Cl≥EpsFloat)and ((1.0 CI) ≥ EpsFloat) Then Begin Repeat
  107. S:=PowFF (Random, 1/C1) Until S≤1.0-
  108. V2:=-S*Ln (Random)/(S + PowFF (Random, 1/(1.0-C1))) — End Else Begin V2:=0−1. ((1.0 CI) < Eps Float) Then Inc (V) — End- S:=l-
  109. For i:=l To V Do S:=S*Random- GammaRand:=B*(V2 Ln (S)) — End-1. Функция BetaRand.
  110. Генератор случайных чисел, подчиняющихся бета-распределению {*v-1 m-1р (х) = х • (1-х) / В (v, ш), (Ое х el, v>0, m>0) .
  111. Function BetaRand (V, M: TFloat): TFloat- Var
  112. SI, S: TFloat- Begin Repeat S1 :=PowFF (Random, 1/V) — S:=S1 + PowFF (Random, 1/M) — Until S≤1.0- BetaRand:=Sl/S- End-1. Функция VeybRand. *
  113. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Вейбулла. *с-1 с с *р (х) = (с*х / b) • Exp-(x/b) ., (х е 0, с>0, Ь>0) *
  114. VeybRand:=B*PowFF (Abs (Ln (Random)), 1/C) — End-j1. Функция NakRand. *}
  115. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Накагами. *} {* *}2 m -im 2m-1 — т"хн-, *}р (х) -------• !---! • х • Exp!----!, (х > 0, т>0, s>0) *}1. Г (т) L sn- L sn *}1.*******************************************************************}
  116. Function NakRand (M, S: TFloat): TFloat- Begin
  117. NakRand:=S* Sqrt (GammaRand (1.0, M)/M) — End-1. Функция RaysRand. *}
  118. Function RaysRand (A, S: TFloat): TFloat- Begin
  119. RaysRand:=Sqr (A + S*Norm2Rand) + Sqr (S*Norm2Rand) — End-1.********************************************************************j1. Функция ReRand. *}
  120. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Релея. *} {* *}1. X ХП -, *}р (х)---- • Exp!------!, (X > 0). *}sn L 2sh *}*}
  121. ReRand:=S*Sqrt (Abs (2.0*Ln (Random)))-1. End-1. Функция SimpRand. *}
  122. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Симпсона. *}- 4•(х-а)/(b-а)п, а < х < (а+Ь)/2, *}р (х) = ! 4•(Ь-х)/(b-а)и, (а+Ь)/2 < х < Ь, *}10, х <а- х> Ь. *}1.**********************************************************
  123. Function SimpRand (A, В: TFloat): TFloat- Begin
  124. SimpRand:=A + 0.5*(B-A)*(Random + Random) — End-1.********************************************************************j1. Функция BernRand. *}
  125. Генератор случайных чисел, распределенных по закону Бернулли. *} {* *}р (х=к) = к*р + (1—к)"q, к=0,1- q=l-p. *}*}********************************************************************}
  126. Function BernRand (P: TFloat): Byte- Begin
  127. Random < P Then BernRand:=l Else BernRand:=0 End-
  128. Функция BinomRand. *} {* Генератор случайных чисел, распред. по биномиальному закону. *} {* k к п-к *}
  129. Р (х=к) = Сп • р • (1-р), к=0,п. *}*}
  130. Pl.-l- For k:=l To N Do PI :=P1*(1.0 p)-k:=0- V:=Random-1. V:=V-P1−1. While V≥0 Do1. Begin
  131. P1:=P1*(N k)*p/((k+l)*(1.0 — p))-1.c (k) — V:=V-P1- End-1. BinomRand:=k- End.1. АКТо
  132. Дюпина Ивана Викторовича, посвященной обеспечению качества статистического управления процессов путем оптимизации параметров и процесса использования контрольных карт Шухарта и представленной яа соискание ученой степени кандидата технических наук
  133. ОАО «Сатурн Газовые турбины»
  134. Исполнительный директор ОАО «Сатурн Газовые турбины"1. Ш. «.Тихомиров П.А.г/1. Дроздов С.В.
  135. Начальник производства ОАО «Сатурн Газовые турбины"1. Иванов В.В.
  136. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ1. ДИПЛОМ1. HAI РАЖДАЕТСЯ Дюпин И. В., студент Рыбинской государственной авиационной технологической академии им. П.А. Соловьева
  137. Г10 ИТОГАМ ОТКРЫТОГО КОНКУРС, А НА ЛУЧШУЮ РАБОТУ С ТУДЕНТОВ ПО ЕСТЕСТВЕННЫМ, ТЕХНИЧЕСКИМ1. И ГУМАНИТАРНЫМ НАУКАМ
  138. ГОУ шю «млти» РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. 1СЭ. ЦИОЛКОВСКОГОниц
  139. ОАО «НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ КОНСТРУИРОВАНИЯ"1. ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ
  140. ПРОГРАММА «НИЦ АСК- ВУЗАМ"1. ВСЕРОССИЙСКИЙ КОНКУРС1. КОМПЬЮТЕРНЫЙ ИНЖИНИРИНГ»
  141. НАГРАЖДАЕТСЯ лауреат конкурса 2006 года1. Дюпин И.В.
  142. РГАТА им. ПА. Соловьева, Рыбинск) по разделу
  143. Председатель Оргкомитета Зам. Председателя О/ ГАГАРИНСКИХ ЧТЕНИЙ, Главный конструктор ОАО0.6, Давыдов
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?