База примеров

Контроль качества на молочном производстве

Пример выполнен в 5ой версии системы STATISTICA. Информация о текущей версии


Постановка задачи

Продолжение анализа

Выявление малых изменений средних значений

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


Узнайте больше на курсах Академии Анализа Данных StatSoft

Список курсов    Календарь    Расписание груповых занятий






info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.2 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia
1999-2017

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта