Откройте актуальную версию документа прямо сейчас
Если вы являетесь пользователем интернет-версии системы ГАРАНТ, вы можете открыть этот документ прямо сейчас или запросить по Горячей линии в системе.
Вход
Купить систему ГАРАНТ
Получить демо-доступ
Узнать стоимость
Информационный банк
Подобрать комплект
Семинары
- Главная
- Государственный стандарт Союза ССР ГОСТ 16493-70 "Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке" (утв. постановлением Госстандарта СССР от 15 января 1970 г. N 1758)
- Приложение 1 (cправочное). Примеры применения методов, излагаемых в стандарте
Приложение 1 (cправочное). Примеры применения методов, излагаемых в стандарте
Приложение 1
Справочное
Примеры применения методов, излагаемых в стандарте
Пример 1.
Для плана Б0, 50В найти объем выборки при N = 2500.
По кодовому обозначению плана в табл. 1 для объема партии N=2500 находим n=600.
Пример 2.
Для плана Б0, 50В найти объем выборки, если объем партии N = 500.
По кодовому обозначению плана в табл. 1 для объема партии N = 500 находим n = "все". Следовательно, в данном случае статистический контроль теряет смысл.
Пример 3.
Выбрать план контроля при бета=0,05; q_г=0,55%; контроль приводит к разрушению изделия.
Из табл. 1 находим вариант контроля Б.
В графе "Браковочный уровень качества q_m" находим значение, ближайшее к заданному значению граничного уровня качества, но не превосходящее его: д_m=0,50%. Определяем вариант браковки (см. п. 3.4 настоящего стандарта): В.
Кодовое обозначение выбранного плана контроля: Б0, 50В.
Пример 4.
Выбрать план контроля при бета=0,10; q_г=0,50%, контроль не приводит к разрушению изделия; возможна замена дефектных изделий годными.
Из табл. 1 определяем вариант контроля А.
В графе "Браковочный уровень качества q_m" находим значение, ближайшее к заданному значению граничного уровня качества, но не превосходящее его: q_m=0,50%. Определяем вариант браковки КЗ. Кодовое обозначение выбранного плана контроля: А0, 50КЗ.
Пример 5.
Построить оперативную характеристику для планов контроля Б0, 50В; Б0, 50К; Б0, 50КЗ при N=2500, n=600.
Вычисляем лямбда=600/2500 = 0,24.
Среди табл. 2-20 для n=600 выбираем табл. 18. Для n=0,25 находим семь значений квантилей и составляем таблицу для построения оперативной характеристики.
|
Номер точки |
Значение абсциссы q_h, % |
Значение ординаты P_(qh)=h |
Номер точки |
Значение абсциссы q_h, % |
Значение ординаты P_(qh)=h |
|
1 |
0,00 |
1,00 |
6 |
0,24 |
0,20 |
|
2 |
0,01 |
0,95 |
7 |
0,33 |
0,10 |
|
3 |
0,02 |
0,90 |
8 |
0,44 |
0,05 |
|
4 |
0,03 |
0,80 |
9 |
100,00 |
0,00 |
|
5 |
0,10 |
0,50 |
|
|
|
Пример оперативной характеристики представлен на чертеже.
Пример 6.
Построить оперативную характеристику для планов Б0, 20В; Б0, 20К; Б0, 20КЗ при N=10000, n=1500.
Вычисляем лямбда=0,15. Среди табл. 2-20 выбираем табл. 11 для n=1500/10 =150. Значение квантилей для лямбда=0,15 делим на десять. График оперативной характеристики строится по точкам, приведенным в таблице.
|
Номер точки |
Значение абсциссы q_h, % |
Значение ординаты P_(qh)=h |
Номер точки |
Значение абсциссы q_h, % |
Значение ординаты P_(qh)=h |
|
1 |
0 |
1,00 |
6 |
0,093 |
0,20 |
|
2 |
0,003 |
0,95 |
7 |
0,141 |
0,10 |
|
3 |
0,007 |
0,90 |
8 |
0,183 |
0,05 |
|
4 |
0,014 |
0,80 |
9 |
100,000 |
0,00 |
|
5 |
0,043 |
0,50 |
|
|
|
Пример 7.
По результатам контроля (план Б0, 50В) десяти партий вычислить последующие оценки средних уровней входного и выходного качества.
|
Номер партии |
Исходные данные |
Результаты вычислений |
||||||
|
Объем партии N |
Объем выборки n |
Число дефектных изделий в выборке d |
Решение о партии |
Число принятых изделий в партии N_в |
Относительный объем выборки лямбда |
Оценка числа дефектных изделий в партии |
||
|
до контроля X |
после контроля Y |
|||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
1 |
2500 |
600 |
0 |
Принята |
2500 |
0,24 |
0 |
0 |
|
2 |
2500 |
600 |
0 |
Принята |
2500 |
0,24 |
0 |
0 |
|
3 |
2500 |
600 |
2 |
Забракована |
0 |
0,24 |
8,4 |
0 |
|
4 |
2500 |
600 |
1 |
Забракована |
0 |
0,24 |
4,2 |
3,2 |
|
5 |
2500 |
600 |
0 |
Принята |
2500 |
0,24 |
0 |
0 |
|
6 |
2500 |
600 |
1 |
Забракована |
0 |
0,24 |
4,2 |
3,2 |
|
7 |
2500 |
600 |
0 |
Принята |
2500 |
0,24 |
0 |
0 |
|
8 |
2500 |
600 |
0 |
Принята |
2500 |
0,24 |
0 |
0 |
|
9 |
2500 |
600 |
1 |
Забракована |
0 |
0,24 |
4,2 |
3,2 |
|
10 |
2500 |
600 |
0 |
Принята |
2500 |
0,24 |
0 |
0 |
|
Всего |
25000 |
|
5 |
|
15000 |
|
21,0 |
9,6 |
Вычисляем значение лямбда для всех партий:
600
лямбда = ------- = 0,24.
2500
Результат вычисления заносим в графу 7.
Для принятых партий в графах 8 и 9 проставляем нули.
Для партий N 4, 6 и 9 вычисляем значение X:
1
Х = ------ = 4,2.
0,24
Результат вычисления записываем в графу 8.
Вычисляем значение Y:
Y = 4,2 - 1 = 3,2.
Результат вычисления записываем в графу 9.
Для партий N 3 вычисляем значение X:
2
Х = ------ = 0,84.
0,24
Результат вычисления записываем в графу 8. В графе 9 проставляем нуль.
_ _
Вычисляем значения q и q_в в процентах:
_ 21
q = ------- x 100 = 0,08%;
25000
_ 9,6
q = ------- x 100 = 0,064%.
в 15000
Пример 8.
По результатам контроля (план А2,00К) десяти партий вычислить последующие оценки средних уровней входного и выходного качества.
В графе 7 таблицы для последующих оценок записываем число принятых изделий.
Вычисляем значение лямбда для всех партий:
100
лямбда = ----- = 0,25.
400
Результат вычисления записываем в графу 8.
Для принятых партий в графах 9 и 11 проставляем прочерки; в графах 10, 12 и 13 проставляем нули.
В табл. 21 для всех забракованных партий находим значение коэффициента а_1=0,288. Для партий N 3 вычисляем а_2 = 0,288 х 2 = 0,58.
Результат вычисления записываем в графу 10. В табл. 22 находим а_3 = 0,74 и записываем в графу 11.
Вычисляем значения Y и X:
0,74
Y = ------- = 2,6;
0,288
Х = 2,6 + 2 = 4,6.
Результаты вычисления записываем в графы 12 и 13.
Вычисления для остальных забракованных партий проводятся аналогично.
_ _
Вычисляем значения q и q_в в процентах:
_ 63,1
q = ------- x 100 = 1,57%;
4000
_ 3,1
q = ------- x 100 = 0,077%.
в 3940
|
Номер партии |
Исходные данные |
Результаты вычислений |
||||||||||
|
Объем партии N |
Объем выборки п |
Число дефектных изделий в выборке п |
Решение о партии |
Общее число дефектных изделий, обнаруженных в партии D |
Число принятых изделий в партии N_в |
Относительный объем выборки лямбда |
Значение коэффициента а_1 |
Значение коэффициента а_2 |
Значение коэффициента а_3 |
Оценка числа дефектных изделий в партии |
||
|
после контроля Y |
до контроля X |
|||||||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
|
1 |
400 |
100 |
0 |
Принята |
0 |
400 |
0,25 |
- |
0 |
- |
0 |
0 |
|
2 |
400 |
100 |
0 |
Принята |
0 |
400 |
0,25 |
- |
0 |
- |
0 |
0 |
|
3 |
400 |
100 |
2 |
Забракована |
2 |
398 |
0,25 |
0,288 |
0,58 |
0,74 |
2,6 |
4,6 |
|
4 |
400 |
100 |
5 |
Забракована |
19 |
381 |
0,25 |
0,288 |
5,5 |
0,02 |
0,1 |
19,1 |
|
5 |
400 |
100 |
0 |
Принята |
0 |
400 |
0,25 |
- |
0 |
- |
0 |
0 |
|
6 |
400 |
100 |
1 |
Забракована |
27 |
373 |
0,25 |
0,288 |
7,8 |
0 |
0 |
27 |
|
7 |
400 |
100 |
0 |
Принята |
0 |
400 |
0,25 |
- |
0 |
- |
0 |
0 |
|
8 |
400 |
100 |
0 |
Принята |
0 |
400 |
0,25 |
- |
0 |
- |
0 |
0 |
|
9 |
400 |
100 |
1 |
Забракована |
12 |
388 |
0,25 |
0,288 |
3,5 |
0,11 |
0,4 |
12,4 |
|
10 |
400 |
100 |
0 |
Принята |
0 |
400 |
0,25 |
- |
0 |
- |
0 |
0 |
|
Всего |
4000 |
|
9 |
|
60 |
3940 |
|
|
|
|
3,1 |
63,1 |