ПНСТ 145-2016 Статистические методы. Управление процессами. Часть 4. Оценка показателей пригодности и воспроизводимости процесса

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 "Применение статистических методов"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 7 октября 2016 г. N 67-пнст

4 Настоящий стандарт разработан с учетом основных нормативных положений международного стандарта ИСО 22514-4:2016* "Статистические методы в управлении процессами. Воспроизводимость и пригодность. Часть 4. Оценка показателей воспроизводимости и пригодности процесса" (ISO 22514-4:2016 "Statistical methods in process management - Capability and performance - Part 4: Process capability estimates and performance measures", NEQ)

________________

* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым здесь и далее по тексту, можно получить, перейдя по ссылке на сайт http://shop.cntd.ru. - Примечание изготовителя базы данных.

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

Правила применения настоящего стандарта и проведения его мониторинга установлены в ГОСТ Р 1.16-2011 (разделы 5 и 6).

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии собирает сведения о практическом применении настоящего стандарта. Данные сведения, а также замечания и предложения по содержанию стандарта можно направить не позднее чем за девять месяцев до истечения срока его действия разработчику настоящего стандарта по адресу: Москва, Нахимовский пр-т, д.31, корп.2 и в Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии по адресу: 109074, Москва, Китайгородский проезд, д.7, стр.1.

В случае отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ежемесячных изданиях: информационном указателе "Национальные стандарты" и журнале "Вестник технического регулирования". Уведомление также будет размещено на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.gost.ru)

6.1 Основные положения

Показатель воспроизводимости процесса - мера собственной изменчивости процесса. Изменчивость, присущая процессу, когда он находится в состоянии статистической управляемости, является собственной изменчивостью процесса. Она характеризует изменчивость, остающуюся после устранения всех известных причин. Если при этом контроль процесса осуществляют с использованием контрольной карты, то контрольная карта показывает, что процесс находится в управляемом состоянии.

Воспроизводимость процесса часто оценивают по доле продукции, характеристика которой находится в пределах границ поля допуска. Так как процесс в статистически управляемом состоянии может быть описан прогнозируемым распределением, может быть оценена доля продукции, характеристика которой выходит за границы поля допуска.

Действия по управлению процессом, направленные на уменьшение изменчивости, вызванной случайными причинами, позволяют улучшить соответствие процесса установленным требованиям.

Для анализа воспроизводимости необходимо:

1. а) определить процесс и условия его эксплуатации. При изменении этих условий необходимо провести новые исследования процесса;

2. б) определить оценки параметров краткосрочной и долгосрочной изменчивости в виде доли общей изменчивости и минимизировать их;

3. в) поддерживать стабильность процесса и обеспечивать его статистическую управляемость;

4. г) определить оценку оставшейся собственной изменчивости процесса;

5. д) выбрать соответствующий параметр воспроизводимости процесса.

При анализе воспроизводимости процесса необходимо выполнять следующие требования:

- должны быть установлены все требования производственной среды (например, требования по температуре и влажности);

- должны быть установлены требования к неопределенности результатов измерений;

- должна быть обеспечена возможность анализа многофакторных, многоуровневых аспектов процесса;

- должна быть установлена и зарегистрирована продолжительность сбора данных;

- должны быть установлены периодичность отбора выборки, а также дата начала и конца сбора данных;

- при управлении процессом должна быть использована контрольная карта;

- процесс должен находиться в состоянии статистической управляемости.

Необходимо проверить контрольную карту, данные которой были использованы для статистического контроля, и гистограмму данных со всеми установленными границами, нанесенными на нее. Необходимо проверить нормальность распределения с помощью валидированного критерия.

Должны быть найдены объяснения аномалий данных и выполнены соответствующие действия с данными до вычисления исследуемого показателя. Исключение данных, выделяющихся относительно остальных, без их анализа, является неприемлемым. Такие отклонения могут нести информацию о свойствах процесса и должны быть исследованы.

Воспроизводимость процесса является статистической мерой собственной изменчивости процесса для исследуемой характеристики. Обычно метод использует опорный интервал, включающий 99,73% значений характеристики процесса, находящегося в состоянии статистической управляемости, границы которого отсекают 0,135% наблюдений с каждой стороны распределения. Этот интервал применяют, даже если распределение значений наблюдаемой характеристики не является нормальным. Для нормального распределения длина опорного интервала составляет шесть стандартных отклонений (см. рисунок 1).

6.2 Индексы воспроизводимости процесса

Использование индекса воспроизводимости процесса позволяет охарактеризовать состояние процесса. Существует несколько индексов.

Часто используемый индекс воспроизводимости процесса представляет собой отношение разности границ поля допуска к длине опорного интервала. Его обозначают . Таким образом

,

где - нижняя граница поля допуска;

- верхняя граница поля допуска.

Существуют другие индексы, характеризующие как положение, так и изменчивость процесса. Наиболее используемый из них индекс . Если этот индекс менее заданной величины, то считают, что в процессе изготовления слишком большая доля единиц продукции имеет значения характеристики, выходящие за границы поля допуска.

Индекс равен отношению разности границ поля допуска и параметра положения процесса к разности соответствующей естественной границы значений процесса и параметра положения процесса

,

     
,

где - нижняя граница поля допуска;

- верхняя граница поля допуска;

- квантиль распределения процесса уровня 50%.

Как правило, индекс имеет меньшее значение, чем и .

Эти индексы предоставляют информацию о том, насколько плотно сгруппированы значения характеристики вокруг центральной линии и могут ли быть нарушены требования спецификации. Даже если индекс принимает достаточно высокое значение, низкое значение индекса показывает, что процесс слабо сконцентрирован вокруг центральной линии и вероятность появления значений характеристики, выходящих за границы установленных требований, высока.

7.1 Основные положения

Пригодность процесса характеризует достигнутое распределение результатов. Важное различие между пригодностью и воспроизводимостью процесса состоит в том, что анализ пригодности процесса выполняют для процессов, состояние статистической управляемости которых не установлено. При анализе пригодности процесса:

- должны быть установлены все технические условия, в том числе требования производственной среды, например, требования по температуре и влажности;

- должны быть установлены требования к неопределенности результатов измерений;

- должна быть обеспечена возможность анализа многофакторных и многоуровневых аспектов процесса;

- данные должны быть собраны в течение установленного периода времени и зарегистрированы;

- частота отбора выборки, а также время начала и конца сбора данных должно соответствовать установленному.

Примечание - Процесс может не находиться в состоянии статистической управляемости, в частности, полученные ранее данные могут быть использованы для анализа пригодности процесса. Методы оценки пригодности процессов в более сложных ситуациях приведены в ГОСТ Р ИСО 22514-3-2013 и ГОСТ Р ИСО 22514-8-2015.

7.2 Индексы пригодности процесса

Индексы пригодности процесса обозначают , и соответственно.

Если наблюдаемые значения подчиняются нормальному распределению, длина опорного интервала равна 6, где - общее стандартное отклонение. Поэтому индекс может быть представлен в виде

.

Для определения оценки индекса необходимо получить оценку общего стандартного отклонения (). На практике представляет собой оценку стандартного отклонения по всей совокупности данных.

Если наблюдаемые значения подчиняются нормальному распределению, квантиль равна среднему распределения, . Каждая разность () и () равна 3. Поэтому индекс является меньшим из двух значений

,

     
,

     
.

Оценки имеют вид

,

     
,

     
.

Таким образом, чем меньше значение индексов, тем больше доля единиц, не удовлетворяющих требованиям, изготовленной процессом продукции.