Управлении качеством продукции статистические методы и квалиметрия (стр. 4 из 6)
Предельное состояние – определяется невозможностьюдальнейшей эксплуатации изделия.
Наработка до предельного состояния – ресурс
Ремонтопригодность – свойство изделия, заключающееся в приспособленности к предупреждению, обнаружению и устранению отказов изделия путем технического обслуживания, при этом подразумевается, что при устранении отказа восстанавливается работоспособность.
Сохраняемость – свойство изделия сохранять свои эксплуатационные показатели в течение и после срока хранения и транспортирования.
Таким образом, для оценки надежности необходимо произвести оценивание всех указанных составляющих.
При установлении показателя надежности изделия делят на:
1. Невосстанавливаемые изделия (радиоэлементы, конденсаторы).
2. Восстанавливаемые (агрегаты, машины).
13. Квалиметрические шкалы
Для оценки показателей качества используют специальные измерительные шкалы – квалиметрические шкалы, которые бывают двух видов:
1. шкала интервалов – представляет собой метод оценивания, при котором основной характеристикой является разность между значениями оцениваемых параметров. Эта разность может быть выражена некоторым числом, установленным согласно данной шкале.
2. Шкала порядка - представляет собой метод оценивания, при котором параметры располагают в порядке уменьшения или увеличения их размеров. При этом способ определения порядка расположения не связан с численной характеристикой.
3. Шкала отношений – это такой метод оценивания, при котором оценка параметра производится на основе фиксированной единицы измерения, т.е. данная шкала, представляет собой более совершенный вариант шкалы интервалов, при котором полученный по шкале интервалов некоторый минимальный отрезок получает свойство единицы измерения.
При сравнении объектов, определение показателей для данных объектов должно проводиться по одной шкале. Как правило, изначально должен быть выбран объект для сравнения. С этой целью вводят эталонные образцы. Эталоны делят на три группы:
1. эталоны, отражающие качество достигнутого уровня.
2. Эталоны, отражающие перспективный уровень.
3. Специальные эталоны.
Каждый эталонный образец обладает рядом характеристик. Значение этих характеристик называют базовыми.
14. Оценки весомости. Способы назначения и обработки оценок весомости
Для того, чтобы правильно произвести расчет оценки уровня качества необходимо предварительно оценить параметры весомости показателей, слагающих общее качество объекта. Существует большое количество методов определения параметров весомости. Наиболее предпочтительным является так называемый экспертныйметод. При этом в целом показатели весомости рассчитывают по формуле:
а
= f 
Где а
– расчитанный коэффициент весомости показателя под номером i.а
– численное значение весомости показателя под номером и данное.N – общее количество участвующих в экспертизе экспертов.
При экспертном оценивании показателей качества наибольшее распространение получили: методы предпочтения, оценивания и сопоставления.
Данные методы применяются для оценки определения коэффициента весомости параметров, а так же для определения значения.
1. метод предпочтения (Ранга): при исполнении этого метода, если приводится оценка весомости показателей, эксперт производит следующие операции: выбирается номенклатура, затем проводят ранжирование.
Например: имеется три показателя. Для них 5 экспертов выносили решение с целью определения коэффициента весомости данных показателей.
показатель | эксперты | Сумма рангов | Результат ранжирования | ||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |||
| 1 | 1 | 3 | 2 | 1 | 2 | 9 | 2 |
| 2 | 2 | 2 | 3 | 2 | 3 | 12 | 3 |
| 3 | 3 | 1 | 1 | 2 | 1 | 8 | 1 |
2. метод оценивания (бальный): данный метод предусматривает оценивание путем ранжирования важности показателя, но при этом показателям присваивают не номера, а некоторую сумму баллов. При этом наиболее важному присваивается максимальное количество баллов.
 показатель | эксперименты | Сумма баллов | Ранг | Весомость | ||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||||
| 1 | 4 | 3 | 5 | 4 | 6 | 22 | 1 | 0,23 |
| 2 | 6 | 7 | 7 | 6 | 7 | 33 | 2 | 0,34 |
| 3 | 8 | 8 | 9 | 7 | 10 | 42 | 3 | 0,43 |
Данный метод предусматривает использование больших чисел с круглым диапазоном оценок.
a
= 
=0,233. метод сопоставления: данный метод проводят двумя путями: парным или последовательным сопоставлением. При парном эксперт сравнивает показатели качества по их важности попарно, при этом в каждой паре устанавливают наиболее важный показатель из двух. При этом используют матрицы, которые заполняют по двум вариантам:
а) лучшему присваивают 1, если хуже, то 0.
б) лучше – 1, хуже – (-1), равнозначно – 0.
| № | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | Общее кол-во предпочтит-х чисел | Весо-мость |
| 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0,2 | |
| 2 | 0 | 1 | 1 | 0 | 2 | 0,2 | |
| 3 | 1 | 0 | 1 | 0 | 2 | 0,2 | |
| 4 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1/9 | |
| 5 | 1 | 1 | 1 | 0 | 3 | 2,5 |
Метод последовательного сопоставления: сущность метода заключается в следующем: эксперт располагает все показатели в порядке возрастания их весомости. При этом предварительно всем показателям присваивается весомость от 1 до 0. Т.е. самому важному показателю присваивают 1, а всем остальным в порядке уменьшения от 0 до 1. При этом должно быть соблюдено условие:
a
Например: имеется 5 показателей: а
= 1, при условии, если а 
= 0,2; а 
= 0,3; а 
= 0,1; а 
= 0,2; условие соблюдается, значит значения назначены правильно. Если а = 0,3; а = 0,2; а = 0,3; а = 0,4; сумма равняется 1,2; в этом случае условие не соблюдается, поэтому эксперт увеличивает значение а до 0,3 , а затем приводит полученные значения к суммарной единице.15. Расчет достаточного числа экспертов по результатам предварительного опроса
Номера предложений | Эксперты | ||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
| 1 | + | + | + | + | + |
| 2 | + | + | + | + | + |
| 3 | + | + | + | + | |
| 4 | + | + | + | ||
| 5 | + | + | |||
| 6 | + | + | |||
| 7 | + | + | |||
| 8 | + | ||||
| 9 | + | ||||
| 10 | + | ||||
По экспериментальным данным находим предложения, выдвинутые всеми или большинством экспертов. Таковых два – выдвинутые всеми экспертами каждое (m5(5)=2) и по одному предложению, выдвинутому тремя и четырьмя экспертами (m5(3)=1; m5(4)=1). Итого, четыре “очевидных” предложения. «Редких» предложений, каждое из которых выдвинуто двумя экспертами, всего три (m5(2)=3). Наконец, “новых” предложений тоже три (m5(1)=3).
Тогда оценка вероятности появления нового предложения для N =5 будет:
Р5= m5(1)/ m5(1+2)=3/9=0,33.
Образуем теперь из группы в пять экспертов всевозможные подгруппы по N-1=4 эксперта (этих подгрупп, естественно, будет 5) и для каждой из них подсчитаем число редких и новых предложений. Нетрудно убедиться, что эти числа будут 6,2,4,6,6 и 3,4,5,4,2 и, следовательно, оценка вероятности появления новых предложений
Р4=Sm4(1)/( Sm4(1)+ 2m4(2))=18/42=0,43,
где суммирование происходит по всем образованным подгруппам. Отношение PN, / PN-1 дает величину l - коэффициент уменьшения вероятности появления новых данных при переходе от N-1=4 экспертов к N=5 экспертам:
l=0,33/0,43=0,77.
Предположим, что значение l сохраняется с привлечением последующих экспертов (заметим, что по данным разных опытов значение l было получено в пределах от 0,4 до 0,9). Тогда вероятность появления новых сведений с привлечением (N+1), (N+2), …, (N+K)-го экспертов будут:
PN+1= PN*l; PN+2= PN*l2;… PN+К= PN*lК.