ARKUSZ KALKULACYJNY EXCEL W NAUCZANIU STATYSTYCZNEJ KONTROLI JAKOŚCI PROCESU PRODUKCJI



Podobne dokumenty
Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Streszczenie. Słowa kluczowe: towary paczkowane, statystyczna analiza procesu SPC

Program DSA Monitor - funkcje

TRADYCYJNE NARZĘDZIA ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ

Multimetr cyfrowy MAS-345. Instrukcja instalacji i obsługi oprogramowania DMM VIEW Ver 2.0

Analiza Statystyczna

Statystyczne sterowanie procesem

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Zarządzanie procesami

POLITECHNIKA OPOLSKA

DOBÓR ŚRODKÓW TRANSPORTOWYCH DLA GOSPODARSTWA PRZY POMOCY PROGRAMU AGREGAT - 2

Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU

Zadanie Tworzenie próbki z rozkładu logarytmiczno normalnego LN(5, 2) Plot Probability Distributions

POLITECHNIKA OPOLSKA

1. SOLUTIONS -> ANALYSIS -> QUALITY IMPROVEMENT

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski

Podstawowe definicje statystyczne

ZASTOSOWANIE KART SHEWHARTA DO KONTROLI JAKOŚCI PRODUKCJI ELEMENTÓW UZBROJENIA

Kryteria oceniania z Technologii Informacyjnej

INFORMATYKA W SELEKCJI

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

S YLABUS MODUŁU (PRZEDMIOTU) I nformacje ogólne. Nie dotyczy

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr 341[02]/MEN/ klasa 3 TE

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

POLITECHNIKA OPOLSKA

OPISU MODUŁU KSZTAŁCENIA (SYLABUS) dla przedmiotu Statystyczna kontrola jakości na kierunku Zarządzanie

Często spotykany jest również asymetryczny rozkład gamma (Г), opisany za pomocą parametru skali θ i parametru kształtu k:

Statystyka matematyczna dla leśników

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania na studiach II stopnia specjalności: Systemy Sterowania i Podejmowania Decyzji

Excel zadania sprawdzające 263

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU

ANALIZA SYSTEMU POMIAROWEGO (MSA)

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

DOKUMENTACJA SYSTEMU ZARZĄDZANIA LABORATORIUM. Procedura szacowania niepewności

Ankieta. Informacje o uczestniku. Imię i nazwisko: Stanowisko : Warsztat Innowacyjne metody dydaktyczne (np. learning by doing, design thinking)

Modelowanie przy uŝyciu arkusza kalkulacyjnego

Teoria błędów pomiarów geodezyjnych

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

Technologie informacyjne w medycynie laboratoryjnej

KOMPLEKSOWA OFERTA SZKOLEŃ MS EXCEL. z konsultacjami

Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

Oszacowanie i rozkład t

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Z-LOGN1-006 Statystyka Statistics

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE WI-ET / IIT / ZTT. Instrukcja do zajęc laboratoryjnych nr 7 TECHNOLOGIE INFORMACYJNE

Z-ZIPN1-004 Statystyka. Zarządzanie i Inżynieria Produkcji I stopień Ogólnoakademicki Niestacjonarne Wszystkie Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta

Obliczanie wartości średniej i odchylenia standardowego średniej w programie Origin

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESAMI

Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek:

Procedura szacowania niepewności

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Korzystanie z podstawowych rozkładów prawdopodobieństwa (tablice i arkusze kalkulacyjne)

Zarządzanie jakością ćwiczenia

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

Projekt ZSWS. Instrukcja uŝytkowania narzędzia SAP Business Explorer Analyzer. 1 Uruchamianie programu i raportu. Tytuł: Strona: 1 z 31

Matematyka stosowana w geomatyce Nazwa modułu w języku angielskim Applied Mathematics in Geomatics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych

SPC - Statystyczne Sterowanie Procesem

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

WSTĘP. Budowę umiejętności w: zarządzaniu plikami; procesowaniu tekstu i tworzeniu arkuszy; uŝywaniu przeglądarek internetowych oraz World Wide Web;

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Przewodnik dla każdego po: Dla każdego coś miłego Microsoft Excel 2010

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Zastosowanie Excela w matematyce

FACES IV David H. Olson, Ph.D.

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku ak. 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 4

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Ćwiczenie nr 2: ZaleŜność okresu drgań wahadła od amplitudy

3.14. Histogram (Histogram)

SAFE PROVINCE v. 2.1 & 2.2 NEW POSSIBILITY OF ANALYSIS

RAPORT z diagnozy umiejętności matematycznych

Analiza systemów pomiarowych (Measurement System Analysis MSA)

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Analiza korespondencji

Instrukcja uŝytkownika Krajowego Systemu Informatycznego SIMIK 07-13

Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych

Temat: Arkusze kalkulacyjne. Program Microsoft Office Excel. Podstawy

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26

Transkrypt:

Izabela Kuna-Broniowska Katedra Zastosowań Matematyki Akademia Rolnicza w Lublinie ARKUSZ KALKULACYJNY EXCEL W NAUCZANIU STATYSTYCZNEJ KONTROLI JAKOŚCI PROCESU PRODUKCJI Streszczenie RozwaŜano moŝliwość wykorzystania narzędzi programu Excel w statystycznej kontroli jakości procesu produkcji oraz w nauczaniu tej metody kontroli jakości. Analizę moŝliwości programu przeprowadzono zarówno pod kątem wykorzystania jego standardowych funkcji, jak teŝ opracowania makr, szablonów arkuszy dla danych pomiarowych oraz instrukcji. Słowa kluczowe: statystyczna kontrola jakości, arkusze kontrolne, karty kontrolne, przedział tolerancji, odchylenie standardowe, zmienność naturalna, wykres Pareto Wprowadzenie Arkusze kalkulacyjne stały się niezbędnym narzędziem dla biznesu, poniewaŝ pozwalają uŝytkownikowi na łączenie w jednym dokumencie danych, formuł matematycznych, tekstu i grafiki. Przy uŝyciu narzędzi programu Excel moŝna, ze względu na szereg wbudowanych funkcji statystycznych, prowadzić statystyczną kontrolę jakości procesu produkcyjnego. Jest to program powszechnie uŝywany w szkołach i na uczelniach i dlatego nauczanie statystycznej kontroli jakości przy wykorzystaniu narzędzi Excel a nie będzie wymagało od studentów nabycia umiejętności pracy z nowym programem uŝytkowym. Ponadto uczelnia nie poniesie dodatkowych kosztów związanych z zakupem specjalistycznego oprogramowania. Excel posiada ponad 80 wbudowanych funkcji statystycznych i około 60 funkcji matematycznych. Programy takie, jak Analysis ToolPak i StatPlus TM, słuŝą między innymi do graficznej prezentacji danych, tworzenia wykresów rozkładu prawdopodobieństwa, obliczania statystyk opisowych, generowania danych, weryfikacji hipotez statystycznych i obliczania przedziałów ufności, analizy wariancji, analizy regresji i korelacji, analizy szeregów czasowych a takŝe do statystycznej kontroli jakości [Berk, Carey 2004]. StatPlus TM jest programem niezbędnym do tworzenia wykresów kart kontrolnych, dla danych uzyskanych z procesu produkcji. Brak programu 203

StatPlus TM zmusza do opracowania i wyposaŝenia aplikacji Excel w szablony formularzy kart kontrolnych dostosowane do potrzeb kontroli jakości. Arkusze takich wykresów mogą być uŝywane, po uprzednim wydrukowaniu, do ręcznego nanoszenia surowych lub przetworzonych danych. Przykładowe szablony formularzy do wpisywania danych oraz kart kontrolnych i dołączono do pracy. Przeprowadzanie analizy danych za pomocą programu Excel wymaga następującego sprzętu i oprogramowania: Komputer osobisty kompatybilny z IBM, Windows 98 lub wersja późniejsza, Excel 97 lub wersja późniejsza. Zakres pracy W pracy zawarta jest analiza moŝliwości wykorzystania aplikacji Excel w procesie nauczania statystycznej kontroli jakości oraz w procesie produkcji. Zakres rozwaŝań obejmuje zasadnicze etapy procesu statystycznej kontroli jakości, począwszy od gromadzenia wyników pomiarów do określenia ewentualnych przyczyn powstania braków. Statystyczna kontrola jakości Statystyczna kontrola procesu produkcji powoduje poprawę jakości, zmniejszenie kosztów kontroli, zmniejszenie ilości odpadów i przeróbek. KaŜdy przebieg procesu uzaleŝniony jest od szeregu czynników, które powodują zakłócenia krótkotrwałe lub mają tendencje do powstania zmian w dłuŝszym okresie czasu. Zmiany te wynikać mogą z przyczyn przypadkowych lub nieprzypadkowych. Przyczyny przypadkowe wpływają na zmienność mieszczącą się w zakresie limitów określonych dla danego procesu produkcji, jest to zmienność dopuszczalna. Przyczyny przypadkowe pozostają poza kontrolą, kontroli podlegają jedynie przyczyny nieprzypadkowe. Przykładem przyczyn nieprzypadkowych mogą być róŝnice pomiędzy maszynami, róŝne poziomy umiejętności pracowników, zmiany warunków atmosferycznych. Celem statystycznej kontroli jakości jest minimalizacja zmienności przypisywanej przyczynom nieprzypadkowym [Deming 1982]. W statystycznej kontroli jakości wyróŝnić moŝna kilka etapów działań. KaŜdy z 204

tych etapów wymaga przeprowadzenia obliczeń lub wykonania wykresu; działania te mogą być wykonane za pomocą narzędzi programu Excel. Etapy statystycznej kontroli jakości I. Zbieranie danych i zestawianie danych Dane do statystycznej kontroli jakości mogą być zbierane trzema metodami [Robert, Brewer 1996]. 1. Ręczne wpisywanie danych do formularzy tabelarycznych. Formularze powinny zawierać informacje identyfikujące produkt i proces, takie jak: numer identyfikacyjny, nazwę, działanie, specyfikacje, nazwę i numer maszyny, stosowane kryteria, jednostki miary, nazwisko operatora, datę, wydział i zmianę. Analiza statystyczna wyników pomiarów za pomocą programu komputerowego wymaga ręcznego wprowadzenia danych do pamięci komputera. 2. Zapisywanie za pomocą urządzeń przenośnych. Dane są zapisywane w formacie czytanym przez komputer, a ponadto dają moŝliwość wyświetlenia na monitorze oraz wydruku. Wyniki pomiarów mogą być przesłane do komputera w celu dalszej analizy. 3. Zapisywanie danych za pomocą urządzeń zainstalowanych na stałe na stanowisku roboczym, często podłączonych bezpośrednio do komputera. Ten sposób rejestracji danych umoŝliwia przeprowadzenie analizy statystycznej w czasie rzeczywistym. NaleŜy jednak pamiętać, Ŝe gromadzenie danych w komputerze w czasie rzeczywistym bezpośrednio do programu Excel moŝe powodować powstanie przekłamań. Zapisane Informacje mogą być analizowane przy wykorzystaniu dodatkowych programów Excel a. W przypadku braku programu StatPlus TM analiza taka jest nieco utrudniona ze względu na brak wykresów kart kontrolnych. Problem ten moŝna rozwiązać przez opracowanie odpowiednich makr. Właściwe zestawienie danych pozwala na szybkie ich uŝycie i analizowanie, co wymaga opracowania dobrego formularza. Na potrzeby nauczania przedmiotu opracowano: wzór arkusza kontrolnego, wzór arkusza danych powtarzalności i odtwarzalności pomiarów przyrządu pomiarowego, wzór arkusza roboczego do obliczeń miejsc rysowania dla wykresu prawdopodobieństwa oraz wzór arkusza roboczego do tworzenia krzywej dystrybuanty (rys.1.) 205

Rys. 1. Okno szablonów w programie Excel Fig. 1. The patterns window in Excel programme II. Zdolność procesu Zdolność procesu produkcji do wytwarzania podobnych wyrobów, spełniających pewną grupę określonych warunków, mierzona jest za pomocą dwóch wielkości: zmienności naturalnej i zakresu tolerancji. Zmienność naturalna procesu produkcji wyraŝana jest jako sześciokrotna wartość odchylenia standardowego (6σ) i musi być mniejsza niŝ dopuszczalna tolerancja odchyleń od normy. Badanie minimalnej zdolności dokonuje się przez obliczenie współczynnika zdolności; współczynnik ten obliczać moŝna za pomocą standardowych funkcji programu Excel. III. Analiza procesu pomiarowego Analiza procesu pomiarowego wymaga określenia oddzielnie błędów powtarzalności i odtwarzalności systemu pomiarowego oraz sporządzenia raportu. Wzór raportu, zawierający funkcje obliczeniowe wskaźników powtarzalności i odtwarzalności, moŝna równieŝ umieścić w grupie szablonów Excela. Jest to bardzo przydatne zwłaszcza przy metodzie długiej obliczania takich błędów. 206

IV. Karty kontrolne Prawidłowe sterowanie procesem produkcji wymaga określenia tzw. centrum procesu i sprawdzenia jego stabilności. Ponadto dla badanych produktów naleŝy określić ilość i frakcję wyrobów niezgodnych z wymaganiami. Do tego celu słuŝą karty kontrolne. Stosowane są głównie dwa rodzaje kart: karty zmiennych i karty charakterystyk. W zakresie kart zmiennych moŝna opracować: wykres wyników obserwacji, wykres średnich grupowych, wykres mediany i wykres rozstępu. W zakresie kart charakterystyk : karty frakcji i karty ilości wad. Wzory arkuszy i kart moŝna umieścić w szablonach skoroszytu aplikacji Excel. Karty kontrolne wymagają obliczenia dla górnego i dolnego przedziału tolerancji, jak teŝ obliczenia średnich dla podgrup. WyposaŜenie programu Excel w instrukcje wykonywania tych obliczeń oraz w tabelę stosowanych współczynników pozwala na wyznaczenie limitów bez uŝycia pakietu StatPlus TM. V. Określenie przyczyny problemu Wykres Pareto jest pomocny przy określaniu przyczyny powstałych niezgodności w procesie produkcji. Jest to wykres słupkowy potencjalnych przyczyn problemu w zestawieniu z liczbą usterek uporządkowaną od najmniejszej do największej; aplikacja Excel posiada narzędzia do tworzenia takiego wykresu. Wnioski Po przeanalizowaniu kolejnych etapów statystycznej kontroli jakości stwierdzić naleŝy, Ŝe aplikacja Excel jest dobrym narzędziem do prowadzenia takiej kontroli, jak teŝ do nauczania tej metody kontroli jakości. Dodatkowym atutem wykorzystania narzędzi tego programu jest jego powszechna znajomość, co pozwala na przejście w nauczaniu przedmiotu bezpośrednio do zagadnień statystycznej kontroli jakości. 207

Przykład 1. Arkusz danych do określenia rozkładu częstości Example 1. Frequency distribution data sheet Arkusz danych dla rozkładu częstości Nr części: Tolerancja: 45 85 Data sprawdz.: Nr partii: Data otrzym: Nazwa części: Ustawienie zera: Producent: Wielkość partii: Nr zamówienia: Punkt środkowy pomiaru częstość W pisz częstość z kolumny (2) i skumuluj wg strzałek Procent skumulowania Pomiar Od Do Zliczanie (1) (2) (3) (4) 8,5 9,5 DuŜy 9 5 5 5% 7,5 8,5 8 10 20 20% 6,5 7,5 7 20 50 50% 5,5 6,5 6 10 80 80% 4,5 5,5 Mały 5 5 95 95% 100 100% Uwagi. Przesuń pierwszy odczyt z kolumny (2) do kolumny(3); następnie zsumuj wg strzałek. Suma końcowa powinna równać się podwojonej liczebności próby. Wartości w kolumnie (4) oblicz dzieląc poszczególne pozycje kolumny (3) przez podwojoną wartość próby (suma końcowa w kolumnie (3)) 208

Karta wartości średniej Average chart 15 14 UCL -górna granica dla wartości średniej 13 Granice wartości średniej 12 11 10 9 8 7 6 0 5 10 15 20 25 Nr kolejny Wartość średnia LCL -dolna granica dla wartości średniej Wykres 1. Karta wartości średniej Plot 1. Average value chart Wskazówki praktyczne do karty wartości średniej świadczące o niestabilności procesu pomiarowego: 1. Jeden punkt pomiarowy poza 3σ 2. Dziewięć kolejnych punktów po jednej stronie linii centralnej 3. Sześć kolejnych punktów regularnie wznoszących się lub opadających 4. Czternaście punktów zmieniających się na przemian w górę i w dół 5. Dwa z trzech kolejnych punktów poza 2σ 6. Cztery z pięciu kolejnych punktów poza 1σ 7. Piętnaście kolejnych punktów w pasie 1σ od linii centralnej 8. Osiem kolejnych punktów po obu stronach linii centralnej wszystkie poza 1σ σ wartość odchylenia standardowego 209

Bibliografia Berk K.,N., Carey P. 2004. Data analysis with Microsoft Excel. Thomson Books/Cole, Canada, 2 Deming W. E. 1982. Quality, Productivity and Competitive position. Cambridge, MA: M.I.T. Center for Advanced Engineering Study Robert F., Brewer P. E. 1996. Design of experiments for process improvement and quality assurance. Engineering & Management Press Institute of Industrial Engineers, Norcross, Georgia, USA EXCEL CALCULATION SHEET IN TEACHING OF STATISTICAL QUALITY CONTROL IN PRODUCTION PROCESS Summary Paper considered the possibilities of applying the Excel programme to statistical control of production process quality as well as in teaching of this quality control method. The programme was analyzed in respect of its standard functions as well as of the macros elaboration, data collection sheet patterns and instructions. Key words: statistical process control, data collection sheets, control charts, tolerance limits, standard deviation, natural variability, Pareto chart Recenzent Jerzy Dąbkowski 210