Информация о материале

Создано: 19 января 2007

Просмотров: 24525

Attestator

Статистический контроль и анализ производственных процессов с применением методов SPC (контрольные карты, индексы, гистограммы), анализ измерительных систем (MSA). Статистическое управление процессами для улучшения качества продукции

Подробная информация о программном продукте

 Сделать заказ на Attestator

Организация данных SPC

Данные о каждом процессе (имеются ввиду как технологические процессы производства, так и другие виды процессов) хранятся в отдельном наборе данных. Это может быть отдельный файл (доступно во всех версиях системы) или объект базы данных (доступно в версии SQL).

Набор данных состоит из:

- Описательных характеристик (название процесса, место реализации, задействованный персонал, рисунок с описанием схемы процесса и т.п.);
- Перечня параметров процесса (название параметра, единица измерения, технологический допуск и т.п.) - как количественно измеримых, так и альтернативных (есть/нет несоответствие);
- Некоторого количества блоков данных. Каждый блок содержит информацию за определенный период времени, в течение которого происходил сбор данных о ходе процесса. Эти данные представлены в виде выборок (значения параметров в разные периоды времени).
 
Выборка - это совокупность замеров, последовательно взятых в предположительно одинаковых условиях в ходе процесса. Выборка является основой для оценки состояния процесса в некоторый момент времени. Она содержит:

- Дату и время взятия выборки;
- Примечание, отражающее условия производства и внешней среды (например, номер партии заготовок, температура воздуха, фамилия наладчика и т.п.);
- Запись о событии (если оно имеет место), способном существенно повлиять на состояние процесса - т.н. особая причина вариации;
- Результаты одного или нескольких замеров параметров процесса.

 

Обязательным в выборке является указание только результатов замеров.

 

Пример процесса

Процесс сверления отверстия под установку подшипника в крышке электродвигателя. Операция выполняется на сверлильном станке с номером СК-3765. Параметрами, влияющими на качество процесса, являются: 1. Диаметр отверстия (допуск 30.1мм ± 0.025мм). Отклонение от номинала может вызвать либо невозможность установки подшипника (при заниженном диаметре отверстия), либо выпадение подшипника из отверстия. 2. Отклонение центра отверстия от чертежа (допуск до 0.5 мм) вызывает биение ротора электродвигателя. Кроме вышеназванных, могут регистрироваться значения и других параметров - как изготавливаемой продукции (например, глубина отверстия), так и процесса в целом (например, диаметр сверла). Сбор данных организован следующим образом:  каждые 30 минут контролер берет выборку из 7 деталей и измеряет на каждой из них значения вышеуказанных параметров. Результаты измерений записывает в контрольный листок. В данном случае выборкой является совокупность из 7 замеров двух параметров. Целью обследования является определение стабильности процесса и его возможностей по удовлетворению допуска. При этом собираемые данные должны включать все виды вариаций, присутствующих в реальном процессе. Для этого обычно достаточно 20-50 выборок, однако точно это можно определить лишь обладая исчерпывающими сведениями о процессе. В нашем примере обследование будет включать 45 выборок по 7 деталей в каждой, эти выборки будут записаны в отдельный блок

 

Обследование процесса

Работа по обследованию (анализу состояния) процесса строится следующим образом:

 Шаг 1. Составление плана сбора данных (определение фиксируемых параметров процесса и составление плана контроля - объем и периодичность, а также общая продолжительность обследования)
 
 Шаг 2. Создание набора данных в системе Attestator и определение его структуры - прежде всего это внесение параметров процесса
 
 Шаг 3. Сбор данных в ходе обследования процесса и занесение этой информации в отдельный блок набора данных
 
 Шаг 4. Анализ занесенных данных
 
Шаги 3 и 4 могут повторяться  (например, при проведении плановых обследований). При необходимости план сбора данных также может изменяться для очередного обследования.

Обычно при сборе данных информация сначала фиксируется в бумажных формах (контрольные листки или журналы), а затем вносится в компьютер. Однако при наличии технической возможности допускается ввод данных непосредственно в систему Attestator.

Ввод данных процесса

При создании нового набора данных следует указать некоторые описательные характеристики (название процесса, комментарий, рисунок процесса и т.п. - часть из них доступна при нажатии кнопки "Дополнительно")

 

 

Самое важное - определение параметров процесса (лучше сделать это сразу, однако параметр можно добавить в любое время). Список параметров находится в средней части окна набора данных, справа от него - кнопки, позволяющие создать новый параметр, удалить ненужный или переместить параметр вверх-вниз по списку (от этого зависит порядок ввода значений). Свойства параметра можно изменить в любое время.

Самое главное - указать название параметра, его единицу измерения и точность значений, определяемую как количество десятичных знаков (т.е. цифр в дробной части значения).

Если на параметр установлен технологический допуск, то его следует указать здесь же - нижняя граница допуска (именуемая также LSL от англ. Lower Specification Limit), верхняя граница допуска (USL) и номинал, трактуемый как наилучшее (или целевое) значение параметра. Часто номиналом является центр допуска.

Для автоматической проверки правильности ввода пользователем значений параметра рекомендуется указать минимально возможное значение (т.е. значение, меньше которого параметр заведомо не может существовать) и максимально возможное значение.

Если предполагается осуществлять оперативное регулирование процесса, то следует указать нижнюю и верхнюю границы регулирования. Эти границы устанавливаются пользователем - обычно они более узкие, чем границы допуска.

Если значения часто повторяются, то можно указать начальное значение, автоматически подставляемое при вводе.

Для облегчения ввода предусмотрен также режим ввода относительных значений, который позволяет указывать значения параметра не в абсолютном виде, а как отклонение от некоторого базового значения. Для избежания ввода десятичной точки и нулей перед цифрами дробной части указывается множитель, на который автоматически умножаются вводимые значения. Например, если данные представляют собой числа типа 30.083, 30.069 и 30.106, то при вводе можно указывать лишь 83, 69 и 106 (при базовом значении 30.000 и множителе 0.001).

После определения параметров можно приступать к непосредственному вводу данных. Для этого нужно создать блок, в который они будут помещены. Данные делятся на блоки для того чтобы отделить друг от друга информацию из разных обследований. Каждый блок имеет собственное имя для облегчения поиска нужных данных. Список блоков располагается под списком параметров в окне набора данных (см.выше).

 

 

Блок содержит некоторое количество выборок, взятых в ходе обследования. Выборки можно добавлять, удалять и изменять в любое время.

 

При редактировании (создании или изменении) выборки можно указать все ее вышеописанные свойства (дату и время, примечание, событие), а также установить признак активности - будет ли данная выборка участвовать в расчете статистики, например, границ на контрольной карте (см.ниже).

В нижней части окна находится список замеров, которые также можно изменять в любое время.

Анализ контрольных карт

Контрольные карты служат инструментом анализа стабильности процессов

Контрольные карты являются механизмом проверки стабильности технологических процессов и поиска особых причин вариации. Доступны следующие контрольные карты:

Выборочные контрольные карты:

- Контрольная карта средних значений (X-карта)
- Контрольная карта размахов (R-карта)
- Контрольная карта сигм (стандартных отклонений) (S-карта)
- Контрольная карта медиан (Me-карта)
- Контрольные карты индивидуальных значений:
- Контрольная карта индивидуальных значений (x-карта)
- Контрольная карта скользящих размахов (MR-карта)
 
Вызов этой функции производится из меню «Анализ/Контрольная карта», либо одной из кнопок инструментальной панели главного окна или окна редактирования блока.

 

Выборочная контрольная карта строится по одному из параметров и включает данные одного блока (или только некоторой части выборок блока). Контрольные границы (LCL и UCL) рассчитываются автоматически.

На карте отмечаются участки, в которых наблюдается действие особых причин вариации:

- Точки за пределами контрольных границ имеют красный цвет (в отличие от желтого цвета точек, лежащих внутри границ)
- Серии из 7 и более непрерывно возрастающих или убывающих точек отмечаются линией между первой и последней точками серии и розовым цветом точек
- Серии из 7 и более точек, находящихся выше или ниже центральной линии (CL) отмечаются тонкой розовой линией около CL и розовым цветом точек

При поиске особых причин вариации процесса могут помочь отметки событий, зафиксированных при взятии и вводе выборок (розовые вертикальные линии с надписями). При наведении указателя мыши на точку контрольной карты дается информация о соответствующей выборке - ее номер, дата, примечание и значение на контрольной карте.

Если причина вариации обнаружена и устранена, то допускается пересчет контрольных границ без учета выборок, где эта причина проявила себя. Для этого следует деактивировать одну или несколько выборок - подвести указатель мыши на точку и, нажав правую кнопку, выбрать из меню пункт "Деактивировать выборку". Границы LCL/UCL будут пересчитаны автоматически.

Как отмечалось, контрольная карта строится по одному параметру, однако могут быть показаны и графики других параметров для оценки корреляционной связи между ними (это полезно при выявлении зависимости поведения параметров друг от друга или от факторов внешней среды).

Различные характеристики параметров (например, допуск, среднее, сигма, индексы) приводятся в виде таблицы в нижней части окна. Перечень характеристик может меняться пользователем.

Вид контрольной карты можно менять (из вышеуказанного списка), а также строить карты двух видов - одна под другой:

 

Обычно парами строятся карты средних значений и размахов, а также средних значений и сигм.

Заключение о стабильности процесса приводится под графиком каждой из карт - например, "Контрольная карта: признаки влияния особых причин - 7 точек вне границ и 2 серии точек" или "Контрольная карта: признаки влияния особых причин не обнаружены".

Общее заключение о стабильности процесса можно сделать лишь на основании анализа двух карт - одна из них должна оценивать разброс (карта размахов или сигм), а другая - настройку процесса (карта средних значений или медиан).

По картам можно оценивать не только стабильность, но и воспроизводимость процесса. Для этого нужно включить отображение границ допуска (контрольные границы при этом можно убрать).

Для наглядности можно вывести область данных (на рисунке - полоса серого цвета), в которой лежат значения всех зафиксированных замеров

Этот график (не являющийся контрольной картой) показывает соотношение настройки и разброса процесса с допуском и очень нагляден. Точные значения индексов возможностей процесса (Cp/Cpk и Pp/Ppk) приведены в таблице характеристик параметров.

Распределение статистики карты может быть отображено здесь же, справа от графика, в виде гистограммы. Это может помочь в оценке вида распределения статистики (средних значений, размахов, сигм и т.п.), однако если нужно получить распределение непосредственно исходных данных (замеров), то следует воспользоваться специальной функцией системы.

Гистограммы

Гистограммы являются инструментом изучения распределения данных. Идеальным с точки зрения управления процессом является нормальное распределение значений параметра. Если имеются отклонения от нормального распределения, то следует изучить причины этого факта и, возможно, выполнить расслоение данных (разделить участки процесса с существенно различающимися условиями производства, либо по отдельности проанализировать данные, собранные в различных условиях).

Гистограмму можно построить по одной или нескольким выборкам, в т.ч. и по блоку с целом. В главном окне набора для этого следует нажать кнопку на инструментальной панели, при это гистограмма строится по всему блоку, текущему в списке блоков, а также по параметру, текущему в списке параметров.

В окне редактирования блока эта кнопка также присутствует, а также есть еще одна, позволяющая построить гистограмму только по текущей выборке.

 

 

Основная информация гистограммы - это столбцы, высота которых пропорциональна количеству значений замеров, попадающих в интервал, представленный этим столбцом. Вид гистограммы в большой мере зависит от способа разбиения на интервалы (фактически - от количества этих интервалов, и соответственно, столбцов). Система позволяет пользователю самостоятельно изменить количество столбцов (увеличить или уменьшить) для наилучшего визуального выявления вида распределения.

В помощь пользователю предоставлен график плотности нормального распределения, имеющего то же матожидание (среднее значение) и стандартное отклонение, что и фактические данные.

Под гистограммой приводится т.н. "спектр" - совокупность всех значений параметра, каждое из которых представлено вертикальной полоской единичной ширины. Чем больше замеров имеют одно и то же значение, тем толще соответствующая линия. По количеству линий (уникальных значений) можно судить, например, достаточна ли точность измерительной системы для данного процесса.

 

На гистограмме вертикальными линиями могут быть показаны границы допуска (LSL/USL), номинал и среднее значение.

Справа от столбцов выводится статистика по данным гистограммы, в т.ч. результат проверки нормальности распределения по критериям согласия и оценка уровня несоответствий в данном процессе (только если распределение является нормальным). Перечень видов статистики можно изменять.

В окне можно вывести несколько гистограмм одновременно - как по разным выборкам одного блока, так и по разным блокам, и даже по данным разных наборов. Это может быть полезно для сравнения распределений данных на разных этапах существования процесса.

Отчеты

По данным любого блока можно построить отчет, в который будут включаться характеристики параметров данного блока, а также сами исходные данные (замеры в выборках).

 

Следует указать, по каким данным строится отчет - название блока и номера выборок, отметить параметры, включаемые в отчет, и, если нужно, указать название (заголовок) отчета и имя его составителя.

Следует указать также, включать ли в отчет таблицу характеристик параметров (и выбрать необходимые характеристики) и требуется ли вывод исходных данных (чтобы получатель отчета при необходимости мог его перепроверить).

Внешний вид отчета можно изменять в зависимости от потребностей пользователя. Система позволяет создать несколько наборов настроек внешнего вида под разные цели и легко переключаться с одного на другой.

 

 

Доступные действия над полученным отчетом:
-  распечатать на принтере;
-  сохранить в виде файла;
-  перенести в другое приложение (используя буфер обмена);
-  отправить отчет в Microsoft Word для того чтобы воспользоваться богатыми возможностями этого редактора по обработке документов;
 
 отправить по электронной почте. Отправка производится непосредственно из системы Attestator по указанному пользователем адресу. С использованием этой функции можно достаточно легко построить систему сбора информации о состоянии процессов у большой группы пользователей, например, мониторинг службой качества всех процессов предприятия или мониторинг потребителем ключевых процессов своих поставщиков.
 

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ позволяет установить меру сходства графиков двух или нескольких параметров. Это помогает выявлять присутствие и силу воздействия на процесс внешних по отношению к нему факторов (в т.ч. особых причин вариации).

Мерой сходства служит коэффициент парной корреляции, который может принимать значения в интервале от –1 до +1. Положительные значения, близкие к +1, свидетельствуют о высокой положительной корреляционной зависимости. Иными словами, графики очень похожи друг на друга, что в большинстве случаев свидетельствует об том, что:
- либо имеет место фактор (или группа факторов), оказывающий существенное воздействие на оба параметра. Индивидуальные свойства параметров не имеют возможности проявиться;
- либо эти два параметра связаны друг с другом по своей природе (как правило, один из параметров зависит от другого), например, температура внутри помещения зависит от температуры снаружи.
- либо верны оба утверждения.
 
Анализ зависимости между параметрами представлен в виде корреляционной матрицы, вызываемой из окна редактирования количественного блока или из главного окна набора. Расчет коэффициентов производится по всем активным выборкам блока и по всем параметрам.

 

 

Строки и столбцы матрицы соответствуют параметрам набора. В вертикальном столбце слева их названия приводятся полностью, а в строке над матрицей – только номера параметров. Матрица является симметричной относительно главной диагонали (линии из левого верхнего угла в правый нижний). Каждая ячейка матрицы содержит коэффициент корреляции соответствующей пары параметров. Одна из ячеек матрицы является текущей (имеет желтый фон), расширенная информация о ее содержимом приводится под матрицей.

Справа от матрицы выводится диаграмма рассеяния для текущей пары параметров. Эта диаграмма служит для визуальной оценки корреляции (на предмет формы рассеяния точек, наличия отдельных точек, существенно отстоящих от основной группы и т.п.).

На основе этой информации можно построить отчет о корреляции, который в дальнейшем может быть распечатан, сохранен в файл и т.п.

Анализ измерительных систем (MSA)

Cистема Attestator содержит основные функции анализа измерительных систем (Measurement System Analysis – MSA), описанные в ссылочном руководстве MSA стандарта IATF 16949.

Набор данных MSA содержит несколько справочников и результаты ряда обследований измерительных систем.

Обследование – это специальным образом организованный процесс применения измерительной системы с целью проверки ее характеристик, а также совокупность данных, описывающих результаты такого процесса.

В окне обследования указывается необходимая информация об объекте измерений (изделие, параметр) и измерительной системе (прибор, список контролеров, факторы внешней среды). Для каждого контролера заносятся результаты нескольких попыток измерений ряда образцов (подробности см. в руководстве по MSA).

По окончании ввода исходных данных можно проверить сходимость и воспроизводимость измерительной системы (GRR) по нескольким методам - методу размахов, методу средних и размахов, методу ANOVA. По величине %GRR система делает вывод о приемлемости измерительной системы.

Система позволяет делать анализ не только по контролерам, но и по уровням какого-либо фактора - например, по измерениям, сделанным при различной температуре.

Ещё об Attestator

На данной странице представлены лишь основные функции Attestator. Для более подробного изучения Вы можете использовать следующие источники:

Домашняя страница Attestator - все сведения о программном продукте

Демонстрационная версия Attestator - это наилучшее средство изучения системы, она легка в установке и обладает большинством функций рабочих версий

Руководство пользователя Attestator - полное описание системы и инструкции по ее использованию (входит также в комплект демоверсии)

Страница технической поддержки Attestator - здесь Вы можете задать любой интересующий Вас вопрос.

Версии Attestator - разные пользователи нуждаются в разном функционале. Подберите версию по своим потребностям

Приобрести Attestator - страница заказа.