Контроль качества на молочном производстве

Опубликовал: pvi777 в категорию Промышленность - Дата добавления: 25.10.2021, 20:59


Содержание

Пример выполнен в 5ой версии системы STATISTICA.

Постановка задачи

Предположим, что Вы осуществляете контроль жирности молока на поточном производстве. Каждые 15 минут производится проба жирности, и данные с датчиков заносятся в таблицу в режиме реального времени.

Данные представлены в табл. 1.  

                                                                                                                                                                                                                                    

           

           

           

fat

           

           

           

           

fat

           

           

           

           

fat

           

           

           

           

fat

           

           

           

           

fat

           

             

1

           

             

2.89

           

             

13

           

             

3.23

           

             

25

           

             

3.20

           

             

37

           

             

3.49

           

             

49

           

             

3.20

           

             

2

           

             

3.19

           

             

14

           

             

3.20

           

             

26

           

             

3.22

           

             

38

           

             

3.23

           

             

50

           

             

3.00

           

             

3

           

             

3.20

           

             

15

           

             

3.19

           

             

27

           

             

3.15

           

             

39

           

             

3.04

           

             

51

           

             

3.36

           

             

4

           

             

3.22

           

             

16

           

             

3.45

           

             

28

           

             

3.29

           

             

40

           

             

3.05

           

             

52

           

             

3.16

           

             

5

           

             

3.22

           

             

17

           

             

3.10

           

             

29

           

             

3.08

           

             

41

           

             

3.33

           

             

53

           

             

3.20

           

             

6

           

             

3.20

           

             

18

           

             

3.00

           

             

30

           

             

3.19

           

             

42

           

             

3.24

           

             

54

           

             

3.51

           

             

7

           

             

3.18

           

             

19

           

             

3.22

           

             

31

           

             

3.20

           

             

43

           

             

3.26

           

             

55

           

             

3.16

           

             

8

           

             

2.98

           

             

20

           

             

3.31

           

             

32

           

             

3.20

           

             

44

           

             

3.21

           

             

56

           

             

3.01

           

             

9

           

             

3.20

           

             

21

           

             

3.14

           

             

33

           

             

3.20

           

             

45

           

             

3.19

           

             

57

           

             

2.88

           

             

10

           

             

3.23

           

             

22

           

             

3.19

           

             

34

           

             

3.22

           

             

46

           

             

2.91

           

             

58

           

             

3.20

           

             

11

           

             

3.18

           

             

23

           

             

2.97

           

             

35

           

             

3.21

           

             

47

           

             

3.22

           

             

59

           

             

3.20

           

             

12

           

             

3.27

           

             

24

           

             

3.36

           

             

36

           

             

3.21

           

             

48

           

             

3.20

           

             

60

           

             

3.29

           

     Таблица 1. Исходные данные

Считается, что процесс выходит из-под контроля, если значение жирности молока выходит за контрольные пределы. Осуществим контроль качества этого процесса.  

Шаг 1. Введите исходные данные в файл STATISTICA с именем milk.

  Таблица с исходными данными   
 Рис. 1. Таблица с исходными данными

Шаг 2. Запустите модуль Интерактивный контроль качества. 

Стартовая панель модуля Интерактивный контроль качества   
 Рис. 2. Стартовая панель модуля Интерактивный контроль качества

Шаг 3. Так как процесс производства молока протекает в реальном времени, то при контроле качества рассматриваются отдельные наблюдения, а не их группы.

На стартовой панели выберите опцию Отдельные наблюдения и скользящий размах и нажмите кнопку OK.

В появившемся диалоговом окне выберите fat в качестве переменной с измерениями и нажмите кнопку OK.

Окно выбора переменных - выбор переменной concent   
 Рис. 3. Окно выбора переменных - выбор переменной concent

Шаг 4. Появится график с требуемыми контрольными картами: X-картой и контрольная картой скользящих размахов для последовательности наблюдений.

X- и  MR карты для перменной concent   
 Рис. 4. X- и MR карты для переменной Fat

  Опции управления X- и MR картами   
 Рис. 5. Опции управления X- и MR картами в STATISTICA

Шаг 5. Анализ карты

На X-карте все точки попадают в область внутри контрольных границ.

На контрольной карте скользящих размахов (MR карте) видно, что все точки находятся ниже контрольной границы.

Это позволяет сказать, что жирность молока в процессе производства подчиняется требованиям статистического контроля.

Продолжение анализа

Следует иметь в виду, что карты для отдельных наблюдений не способны отражать малые изменения среднего уровня концентрации, которые, однако, могут играть существенную роль в процессе.  

Поэтому для анализа этих данных нужно далее использовать контрольные карты накопленных сумм.

Выявление малых изменений средних значений

Шаг 1. Запустим модуль Карты контроля качества.  

Карты контроля качества   
 Рис. 6. Стартовая панель показывает доступные контрольные карты

Шаг 2. На стартовой панели выберите CUSUM карта для непрерывных переменных и нажмите кнопку OK. Это карты накопленных или кумулятивных сумм.

Шаг 3. В появившемся диалоговом окне выберите fat в качестве переменной с измерениями.

  Задание переменных для CUSUM карты   
 Рис. 7. Задание переменных для CUSUM карт

Нажмите кнопку OK. На экране появится CUSUM карта.

Карта накопленной суммы для переменной concent   
 Рис. 8. Карта накопленной суммы для переменной Fat

Из приведенного графика следует, что все точки данных попадают внутрь контрольного интервала.

На карте изображена также так называемая V-маска, имеющая следующий смысл.

Если в наблюдаемом процессе имеется значимое смещение среднего значения, то точки выходят за пределы V-маски.

В нашем случае точки не выходят за пределы маски, поэтому можно сделать окончательное заключение о том, что исследованный процесс удовлетворяет требованиям статистического контроля.

Шаг 4. Используя кнопки диалогового окна, которое появилось на экране, можно получить дополнительные результаты.

Карта накопленной суммы для переменной fat   
 Рис. 9. Карта накопленной суммы для переменной Fat

Например, нажмите на кнопку Описательные статистики на панели. Вы увидите следующую таблицу с результатами.

Отчет по контрольной карте накопленной суммы   
 Рис. 10. Отчет по контрольной карте накопленной суммы

Шаг 5. Можно продолжить анализ, например, просмотреть Гистограммы средних. Для этого нажмите кнопку Гистограмма средних. Далее задайте желаемые значения контрольных пределов и числа категорий и нажмите кнопку OK.

Гистограмма средних   
Рис. 11. Гистограмма средних

  В начало



Комментарии:


Оставить комментарий

Вход на сайт

Информация о проекте

Настоящий сайт представляет собой информационный портал, содержащий материалы по проблеме бизнес-аналитики, раскрывающие особенности использования современных подходов и методов анализа и обработки данных, что в условиях современной информатизации общества представляется весьма актуальным при исследовании различных проблем социально-экономического характера.
Настоящий портал содержит материалы познавательного, учебно-методического и научно-исследовательского характера, демонстрирующие современное состояние развития проблемы бизнес-аналитики, проблемы анализа и обработки данных. Особое внимание на страницах сайта уделено методическому и аналитическому инструментарию рассматриваемых проблем. Наряду с теоретическими и аналитическими материалами сайт содержит пакеты программных продуктов, представляющих собой прикладной инструментарий, способный автоматизировать научно-практические исследования в области бизнес-аналитики и бизнес-статистики.

Контакты