Качество и эффективность метрологического обеспечения, страница 17

При заданном риске заказчика  β_max должно  выполняться условие в соответствии с (5), (6) и (7):

β (k) +β (m) +  ( n – k – m)  β_max = 0, 01,                                 (14)

где k – число поверяемых параметров на поверочной установке, m – число параметров, проверяемых на других установках, n – общее число параметров изделия

Если в качестве примера взять из таблицы 4 наилучший случай β (k = 9)  = 0,0021, тогда допустимый риск   заказчика для  m = 14, β (m = 14) этом для каждого параметра β  0,0005 и класс точности применяемых средств измерений должен быть не хуже 0,05 %.

Рассмотрим случай, когда допуски на каждый проверяемый параметр , т.е.выполняется правило «шести сигм» и случай более точного процесса изготовления, В таблице 5 представлены значения вероятностей  брака в зависимости от числа неконтролируемых параметров.

Таблица 5. Вероятности брака за счёт неконтролируемых параметров

Из таблицы 5 для нашего частного примера следует, что при отсутствии контроля изделия риск заказчика (вероятность брака при n = 23), β = 0,011. Это практически соответствует требованиям, но при условии повышения точности технологических процессов изготовления до значений  Кроме того, повышение точности процессов позволяет исключать из операций контроля часть параметров, если, например, их по какой-то причине нельзя измерить, либо с целью уменьшения затрат на контроль. При этом ослабляются требования к точности измеряемых параметров.

Выводы:

1.  Представлен математический метод оценки точности измерительного контроля многопараметрических объектов (продукции), который в отличие от методов имитационного моделирования [4,5] позволяет рассчитать достоверность контроля (рисков заказчика и поставщика) для любого числа измеряемых параметров и при произвольных законах распределения вероятностей значений параметров и погрешностей измерения.

2.  Предложена  модель суммарных затрат (10), включающая затраты на измерения, на потери качества измерений и затраты на брак за счёт неконтролируемых параметров. Отличие этой модели от предлагаемой, например, в [5] заключается в том, что при расчёте затрат на измерения используется количество информации (12), зависящее от отношения дисперсии измеряемого параметра к дисперсии погрешности измерения. Применение этой модели позволяет определить оптимальные погрешности измерений по критерию минимума суммарных затрат. А при значениях оптимальной погрешностей, не удовлетворяющих требованиям, позволяет оценить дополнительные затраты на повышение точности измерений.

3.  Предложенный в настоящей работе подход позволяет решить задачи разработки метрологического обеспечения продукции и метрологической экспертизы технической документации для любых многопараметрических объектов контроля  в части формирования требований к погрешностям измерений и выбора на основе этих требований методов и средств измерения.

7.ИНФОРМАЦИОННЫЙ  КРИТЕРИЙ  ОЦЕНКИ  СОСТОЯНИЯ ПРОЦЕССОВ  ПРОИЗВОДСТВА  СРЕДСТВ СВЯЗИ И ПРОЦЕССОВ ПРЕДОСТАВЛЕНИЯ УСЛУГИ СВЯЗИ

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Оценка состояния технологических процессов (ТП) осуществляется стандартными методами статистического регулирования процессов (СРТП) [1]. Методы СРТП требуют проведения выборочных измерений каждого параметра, соответствующих карт, где графически отображается его поведение во времени. В серийном и массовом производствах трудоёмкость СРТП значительна вследствие большой номенклатуры контролируемых параметров.

МЕТОД РЕШЕНИЯ

Одним из путей снижения трудоемкости ТП является использование постоянно имеющихся данных о процентах годности (брака) на операциях технологического контроля для формирования информационных критериев оценки состояния ТП.