Статистические методы управления производством шампанского

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Один из методов определения веса, состоит в следующем.

  Составляется таблица оценок важности фактора экспертами(таблица 5),гдеxij – оценка фактора i, данная j-ым экспертом, n – число сравниваемых объектов, m – число экспертов.

Вес i-го объекта, подсчитанный по оценкам всех экспертов (wi), равен:

где wij – вес i-го объекта, подсчитанный по оценкам j-го эксперта, равен:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

             4 Реализация метода

 

             4.1 В течение 25 дней отбиралась проба показателя качества(выборка 4 значения), которые анализировались в химической лаборатории.

            4.2 Данные были упорядочены и представлены на рис 3

            4.3 По имеющимся данным указанным в Контрольном листке, строим контрольную карту средних значений, карту размахов и определяем, является ли технологический процесс стабильным.

1).  Рассчитываем для каждой группы среднее значение    и размах R:

=х/п,где х- сумма всех измеренных значений х; n- число измеренных значений в группе. Расчеты представлены в Таблице  .

2). Находим средние значения    и     для     и R каждой группы. Эти средние значения определяют среднюю линию контрольного диапазона:   - среднюю линию для   -карты,  -среднюю линию для R карты.Для нашего случая   =6,6;   =1,1. Средняя линия обычно обозначается сплошной линией.

3). На общей форме КК, представленной на рис. строят - и -карты, где вертикальная шкала слева - для - и , а горизонтальная шкала - для номера подгруппы. Наносим вычисленные значения на карту средних и вычисленные значения - карту размахов.    

4). На соответствующие карты наносим сплошные горизонтальные прямые, представляющие и .

5). Рассчитываем и наносим на соответствующие карты контрольные границы Рис.2:

Для R карты.  =1,1-центральная линия: 

2,282*1,1=2,5

 0

(т.к. n =4, то LCL отсутствует).

Значения множителей D3 и D4 взяты из таблицы 4 для n = 4.

Операция											Объем выборки												Характеристика Титруемая кислотность
Нормативы UTL LCL							Дата								Отдел						Менеджер по качеству
X
R
№			11	21	31	41		51	61	71		81	91	10		11	12	13	14	15		16		17	18	19	20	21	22	23	24	25
	1		6,4	6,5	5,9	6,0		5,8	6,2	7,6		6,8	5,4	5,5		6,1	6,4	5,2	6,9	6,4		7,0		7,1	6,7	6,6	6,5	7,3	5,8	6,1	6,0	6,5
	2		6,3	6,5	6,0	5,4		5,5	6,7	5,2		5,6	5,9	6,4		7,3	6,5	8,1	6,9	6,7		7,4		6,8	6,9	6,6	7,3	6,2	5,5	6,5	7,0	6,4
	3		6,8	7,1	6,2	6,5		5,9	6,6	5,7		5,6	6,3	6,9		7,1	6,8	8,4	6,4	4,9		5,8		6,1	6,8	6,5	5,7	6,9	6,6	6,9	6,6	6,6
	4		6,5	5,6	6,3	5,7		6,4	6,6	7,4		6,4	6,0	5,5		6,9	6,6	6,9	7,7	6,7		6,7		6,8	7,0	6,1	7,4	6,3	5,4	5,9	6,5	6,8
сумма			26	25,7	24,4	23,6		23,6	26,1	25,9		24,4	23,6	24,3		27,4	26,3	28,6	27,9	24,7		26,9		26,8	27,4	25,8	26,9	26,7	23,3	25,4	26,1	26,3
Хср			6,5	6,4	6,1	5,9		5,9	6,5	6,5		6,1	5,9	6,1		6,9	6,6	7,2	7,0	6,2		6,7		6,7	6,9	6,5	6,7	6,7	5,8	6,4	6,5	6,6
R			0,5	1,5	0,4	1,1		0,9	0,5	2,4		1,2	0,9	1,4		1,2	0,4	2,2	1,3	1,8		1,6		1,0	0,3	0,5	1,7	1,1	1,2	1,0	1,0	0,4

 

                                       Рис 3- Контрольная R и Х карта

 

Для -карты:

Центральная линия:   =6,6

6.6+0,729*1,1=7,89

6.6-0.729*1,1=5,49

Значение множителя А2 берется из таблицы 4для n = 4

 

 

        6).Применение контрольных карт для отображения изменений показателей во времени дает возможность точно определить, когда и как изменился процесс обеспечить базу для управления им. Из рисунка видно что все точки лежат в контрольных границах. Нет необходимости предпринимать какие-либо действия по корректировке процесса. -карта указывает на статистически управляемое состояние.

          Анализ  -карты показывает, что все точки лежат в границах. Это говорит о том что процесс находится в статистически управляемом состоянии. Около 99,7 % значений подгрупп попадают в эти пределы .Т.е риск, равный 0,3 % (или в среднем три на тысячу случаев), что нанесенная точка окажется вне контрольных границ, когда процесс стабилен.

4.4 Оценка возможности процесса

           Индекс воспроизводимости процесса :

Сp = (Тв - Тн)/6 Sw=(8,0-5,5)/6*0,416=2,5/2,496=1,004

 Sw= R/d2=1,1/2,326=0,416

 d2,- константа, соответствующие значению n (по ГОСТ Р50779.42).

 R - среднее арифметическое значение размаха;

           Сp равно 1, процесс находится на грани требуемых возможностей. Проанализируем причины, которые могут влиять на выходной параметр.

            4.5 Причинно - следственная диаграмма.

Причинно-следственная диаграмма представлена на рис.4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 Рис. 4 - Диаграмма Исикавы

 

 

4.6 Выявление наиболее значимых факторов, влияющих на процесс экспертным методом.

7 экспертов  оценили 7 наиболее важных факторов, влияющих на кислотность, т. е. наименее важному критерию присваивается ранг, равный 7. Результаты экспертного опроса представлены в таблице 6.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 6- Оценки экспертов

№	Факторы						Эксперты
							1	2	3	4	5	6	7	∑xij	Rij	R2	wi
1	Нарушена технология смешивания реактивов						1	2	2	1	3	1	4	14	-14	196	0,1
2	Неправильный метод испытания						6	3	4	5	4	4	7	34	6	36	0,23
3	Плохая подготовка оператора						4	5	5	4	5	6	5	34	6	36	0,22
4	Ошибки в измерении						7	7	7	6	7	5	6	45	17	289	0,31
5	Качество виноматериала						2	1	1	3	1	2	1	11	-17	289	0,07
6	Низкая температура при испытании						5	6	6	7	6	7	3	40	12	144	0,25
7	Физический износ оборудования						3	4	3	2	2	3	2	19	-9	81	0,13
ХХср		28	∑R2	1071

 

∑xij-Сумма рангов j-го эксперта

            Хср-Среднее арифметическое рангов

         Rij -отклонение от среднего арифметического

Rij=∑xij-Хср

R2-квадрат отклонения от среднего арифметического

Рассчитаем коэффициент конкордации, тем самым проверим степень согласованности экспертов.

W= =(12*1071)/16464=0,78

n – число факторов, m – число экспертов.

Коэффициент конкордации равен 0,78, что свидетельствует о высокой степени согласованности экспертов.

Рассчитываем wij – вес i-го объекта, подсчитанный по оценкам j-го эксперта, равен:

 

W11=1/14=0,07 

W12=2/34=0,06

W13=2/34=0,06

W14=1/45=0,02

W15=3/11=0,27

W16=1/40=0,025

W17=4/19=0,21

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Вес i-го объекта, подсчитанный по оценкам всех экспертов (wi), равен:

W1=0,715/7=0,102 

W2=1,58/7=0,226

W3=1,54/7=0,22

W4=2,14/7=0,31

W5=0,46/7=0,066 

W6=1,77/7=0,253

W7=0,895/7=0,13

Самым важным фактором, влияющим на показатель титруемой кислотности, является качество виноматериала.

Уровень кислотности вина, хотя и может быть отрегулирован в процессе производства, все же в большей мере зависит от кислотности самого винограда. Сорт и степень вызревания винограда являются определяющими факторами для этого показателя.

Поэтому в качестве управляющего решения можно предпринять следующие шаги:

        -В конце периода первичного брожения подсадить в сусло молочнокислые бактерии, чтобы некоторое количество яблочной кислоты преобразовалось в молочную — гораздо более мягкую на вкус;

        -Подвергнуть вино криостабилизации, что помогает устранить из вина некоторое количество винной кислоты.

-Сменить  поставщика виноматериалов;

-Предъявлять  более строгие требования к  качеству виноматериала;

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                           Заключение

В ходе проделанной работы были проанализированы  данные титруемой кислоты в игристом вине, полученные в результате процесса титрования. Данные были обработаны с помощью статистических методов, таких как: контрольный листок, контрольные Х и R карты, составлена диаграмма Исикавы,  по которой выявлены причины, влияющие на показатель титруемой кислоты.

Анализ карт показал, что процесс является статистически управляемым и стабильным. Нет необходимости предпринимать какие-либо действия по корректировке процесса.

Анализ возможности процесса Сp показал, что процесс находится на грани требуемых возможностей. Проанализировав  причины, которые влияют на выходной параметр, при помощи диаграммы Исикавы, были выявлены факторы, влияющие на показатель. Был выявлен вес каждого фактора, и предложены управляющие решения.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                       Список использованных источников

1. ГОСТ  Р ИСО 11462-1-2007 "Статистическое управление процессами. Руководство по внедрению" М,2007 г.

2. Сергеева  М.Х., Харахашян С.М. Статистические методы в управлении качеством: учебное пособие-Ростов н/д: ДГТУ,2013

3. ГОСТ  Р 50779.42-99. Статистические методы.Контрольные карты Шухарта.-М:ИПК изд-во стандартов,1999.-36 с.

4. Димитров  В.П.,Харахашян С.М. Комплекс Методических указаний для практических и курсовых работ по дисциплине "Статистические методы в управлении качеством".-Ростов н/д: ДГТУ