автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Совершенствование статистических методов контроля качества винодельческой продукции

На правах рукописи

ЧАПЛИКАСЛИНАС

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА ВИНОДЕЛЬЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ

Специальность 05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2004

Работа выполнена на кафедре «Сертификация и управление качеством пищевых продуктов и производств» Московского государственного университета пищевых производств и в ОАО «Исток».

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ

кандидат технических наук, доцент Крюкова Елизавета Вячеславовна

член-корреспондент РАСХН, доктор технических наук, профессор Богатырев Андрей Николаевич

кандидат технических наук, Сенькина Зоя Евгеньевна Московский государственный университет технологии и управления

Защита состоится 4 марта 2004 года в 15.00 на заседании диссертационного совета Д 212.148.04 в Московском государственном университете пищевых производств по адресу: 125080, г. Москва, Волоколамское шоссе, 11, ауд. 302.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.

Автореферат разослан 3 февраля 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Е.В. Крюкова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.

Повышение качества продуктов питания - одна из важнейших проблем, стоящих перед производителями. Решение этой проблемы невозможно без применения современных методов контроля и обработки результатов измерений. С другой стороны, обеспечение стабильного качества пищевых продуктов требует совершенствования процессов производства на основе научных подходов к исследованию их стабильности, эффективности и результативности. Только комплексное решение задач, включающих мониторинг процессов, внедрение корректирующих и предупреждающих действий, применение статистических методов, позволят улучшить качество и повысить конкурентоспособность продукции.

Рост производства винодельческой продукции сопровождается совершенствованием технологических процессов, внедрением нового высокопроизводительного оборудования. Однако большие затраты на покупку технологических линий иногда медленно окупаются в связи с применением устаревших методов контроля, игнорированием использования статистических методов обработки результатов измерений, отсутствием научных разработок в области исследования устойчивости процессов в винодельческом производстве.

Вследствие этого разработка статистических методов контроля качества при розливе винодельческой продукции является актуальной задачей.

Цель и задачи исследования.

Целью проведенных исследований явилось совершенствование процесса контроля розлива винодельческой продукции путем применения статистических методов обеспечения качества.

Для реализации указанной цели решались следующие задачи:

- исследование уровня дефектности процесса розлива вин с контролем по объему и уровню и выявление параметров качества, влияющих на результативность и стабильность;

- изучение вариации коэффициентов потенциальной устойчивости по рассеянию и уровню настройки;

- проведение анализа зависимости доли брака от уровня настройки процесса и оценка корреляции между долей дефектных изделий и выборочным стандартным отклонением;

- исследование функции вероятности остановки процесса розлива в зависимости от значений среднего уровня налива при различных величинах несмещенной оценки общего выборочного стандартного отклонения и размеров выборки,

- разработка контрольных карт средних значений параметров объема или уровня налива как основы регулирования процесса розлива;

- разработка методики статистического регулирования процесса розлива по объему и уровню;

- исследование процесса статистического планирования приемочного контроля винодельческой продукции.

Научная новизна:

- Установлены статистические критерии, определяющие уровень дефектности, устойчивость и стабильность процесса розлива вин.

- Выявлены зависимости между долей дефектной продукции и уровнем настройки с учетом влияния общего выборочного стандартного отклонения

- Предложен и научно обоснован способ определения размеров выборки при контроле розлива вин на базе анализа функции вероятности остановки процесса.

- На основе исследования механизма устойчивости процесса сформулированы основные принципы регулирования по параметрам рассеяния и настройки.

- Разработана комплексная методика статистического регулирования производственного процесса розлива винодельческой продукции.

- Решена научная задача минимизации объема выборки при приемочном контроле партии вин по полноте налива на основе статистического планирования контроля качества продукции.

Практическая значимость работы.

- В результате проведенных исследований показана необходимость разработки и внедрения статистических методов контроля при розливе вин.

- Разработана комплексная методика статистического регулирования процесса розлива, включающая: определение размеров выборки и контрольных пределов статистического регулирования, мониторинг устойчивости процесса по параметрам рассеяния и отклонения уровня настройки путем построения контрольных и процессных карт.

- На основе разработанной процедуры минимизации объема выборки для параметрических планов предложено использование статистических выборочных планов при приемочном контроле винодельческой продукции.

Проведена опытно-промышленная проверка разработанной методики статистического регулирования процесса розлива вин на ОАО «Исток». По результатам проверки принято решение о промышленном внедрении методики.

Апробация работы. Результаты работы доложены на Всероссийской научно-технической конференции-выставке с международным участием «Качество и безопасность продовольственного сырья и продуктов питания» - 2002 г, Москва, Международной конференции «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности» - 2003 г., Москва, Всероссийской научно-технической конференции-выставке «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации» - 2003 г., Москва.

Публикации. Основные положения и результаты диссертационной работы изложены в 8 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов, списка литературы и приложений. Основная часть работы изложена на 122 страницах машинописного текста, содержит 44 рисунка, 4 табли-

цы. Список литературы включает 201 наименование, из них 50 зарубежных авторов.

Во введении обоснована актуальность работы, определены цели и задачи исследования, показана научная новизна и практическая значимость диссертации.

В главе 1 на основе принципов системного управления качеством проведен анализ статистических методов контроля качества продукции, описанных в работах X. Доджа, X. Ронига, АН. Колмогорова, Д. Коудена, А. Хальда, Э. Шиндовского, О. Щюрца, Б. Хэнсена, X. Миттага, X. Ринне, К. Исикавы, X. Кумэ, В. Шухарта, К. Дерффеля, Ф. Пийпера, Б.В. Гнеденко, Ю.К. Беляева, СЮ. Гельфанда, В .А Лапидуса и многих других. Показано, что статистический контроль является одним из главных средств в осуществлении основного принципа системы менеджмента качества - непрерывного улучшения качества с целью достижения наивысших технико-экономических показателей.

На основе изученных литературных данных показано, что только статистически устойчивые процессы могут обеспечить стабильное качество готовой продукции. Изучена возможность применения различных типов контрольных карт в винодельческом производстве. Приведены преимущества методов планирования приемочного контроля винодельческой продукции по альтернативному и количественному признаку.

В главе 2 приведены результаты исследований процесса контроля розлива тихих вин по объему и игристых - по уровню. Исследования проводились в течение четырех месяцев. Было проанализировано 200 смен, каждая выборка составляла от 19 до 27 бутылок. Оценка осуществлялась по параметру качества - полнота налива, составляющему согласно ГОСТ 51149-98 - (695 -Г 705 см3) и ГОСТ 13918-88 - (8 ± 1) см от края бутылки по уровню.

Исследования велись как по альтернативному, так и по количественному признакам статистического контроля качества. В первом случае оценивался

уровень дефектности, как отношение числа бутылок, выходящих за пределы допуска, к объему выборки Во втором случае исследовались отклоне-

ния среднего параметра налива от нормативного среднего значения , изменения выборочного стандартного отклонения . и изменения коэффициентов устойчивости процесса розлива по сменным выборкам Изучение уровня дефектности при наливе по объему (рис. 1) показывает, что процесс нестабилен. В отдельные смены уровень дефектности,достигает значительных величин, после настройки уменьшается до приемлемого значения, а затем снова возрастает.

Анализ уровня брака при структуризации дефектных изделий (рис. 2, 3) показал, что недолив встречается значительно чаще, чем перелив. Изготовитель, не имея возможности обеспечить стабильность процесса, для того, чтобы уменьшить затраты регулирует процесс ближе к нижнему пределу, что значительно повышает процент брака. Для выявления тенденций и трендов построены характеристики средних значений уровня дефектности Ои по 10 выборкам (рис. 4). Анализ данных выявил достаточно высокий средний уровень дефектности по 200 сменам, составляющий 20,68%, а также наличие небольшого тренда в сторону уменьшения количества дефектных изделий. Исследование процесса розлива по качественному признаку (рис. 5 и 6) позволило проанализировать характеристики процесса, влияющие на параметры качества. На рис. 5 показаны результаты исследования отклонения среднего выборочного значения налива по объему Х^ от средней нормативной величины Тср = 700 см3, Полученная характеристика практически подтверждает ранее сделанный вывод о настройке процесса в сторону нижнего уровня и значительных колебаний Х-т от смены к смене. Вторым важным показателем качества является рассеяние параметров, оцениваемое по значениям выборочного стандартного отклонения (рис 6). Эта величина также нестабильна и довольно велико ее среднее значение 5», = 3,44.

Рис 1 Уровень дефектности по сменам

Рис 2. Уровень дефектности по сменам: Т<Тн

Рис 3 Уровень дефектности по сменам: Т>ТЬ.

Рис. 4. Средний уровень дефектности.

Рис. 5 . Средний выборочный объем налива

Рис. б. • Выборочное стандартное отклонение

Для того, чтобы полностью оценить стабильность исследуемого процесса было изучено изменение коэффициентов потенциальной устойчивости процесса по рассеянию Ср и по уровню настройки Сн. Эти коэффициенты определялись в зависимости от величин нормативного среднего уровня настройки, выборочного стандартного отклонения и среднего выборочного отклонения:

Вычисленные коэффициенты устойчивости приведены на рис. 7, 8. Анализ полученных характеристик показал низкую величину коэффициента устойчивости процесса по рассеянию Ср. Его максимальные значения не превышают 1,4, в то время как основные значения находятся в пределах 0,4 0,6, что говорит о значительном рассеянии данных по наливу вина в бутылки. Коэффициент устойчивости по уровню настройки, наоборот, имеет довольно высокие значения, которые говорят о больших отклонениях уровня настройки от нормативного значения, рекомендуемого стандартом.

В целом анализ зависимостей Ср и С„ показывает, что процесс розлива находится в статистически неустойчивом и неуправляемом состоянии и необходимо проведение определенных мероприятий для приведения процесса в статистически устойчивое состояние. Аналогичные результаты получены и при исследовании розлива по уровню налива.

В главе 3 приведены результаты изучения механизма устойчивости процесса розлива винодельческой продукции. Исследована зависимость доли дефектной продукции от уровня настройки Хер при различных значениях среднего выборочных стандартных отклонений Бщ (рис. 9). Показано, что при малых значениях величина доли брака практически не зависит от уровня настройки и составляет всего

Рис. 7. С р - коэффициент устойчивости по рассеиванию

Рис. 8. С н - коэффициент устойчивости по уровню настройки

685 690 695 700 705 710 715 720 725 уровень настройки X ср

Рис. 9. Зависимость доли брака от уровня настройки

1 ............ 1 .............. I

1 X < \

1 \ 1 \ 1

( \ 1 (

1\ 1 \ \ { \ 1 ,-

\ ! ; • —♦—Хср = Тср 1"

|\\ / -е-сдвиг Хер на 1*Э |

1 ^ ^ сдамгХср на 2*3 |

1 ^ ОЬ-4 ' V—--■ а—Пг—-1 -т-II

12

(ТЬ-Тн)/в

Рис. 10 Зависимость доли брака (} от величины нормативного интервала (ТЬ-Тн)/$

Однако с увеличением особенно при значениях уровень брака

значителен и в большей степени зависит от смещения от

Этот механизм, характеризующий зависимость минимальной доли брака от значений границ допуска можно наглядно продемонстрировать с

помощью семейства кривых (рис. 10). Согласно этим зависимостям при соотношении мы имеем минимальную долю брака менее 0,005. В дальнейшем при уменьшении этого соотношения уровень дефектности увеличивается.

Данная зависимость позволяет выявлять необходимые соотношения между допуском на процесс и дисперсией с тем, чтобы снизить уровень дефектности до требуемого минимального значения.

В производстве высокий уровень брака при розливе вин во многом определяется несвоевременным вмешательством,в процесс и изменением уровня настройки. Механизм оперативного вмешательства можно выявить с помощью функции вероятности остановки процесса, приведенной на рис. 11. Эта характеристика показывает, что при значении процесс находится в статистически устойчивом состоянии и не требует вмешательства. Однако ситуация резко меняется при увеличении до 3. В этом случае на вероятность остановки процесса влияет и объем выборки, и если он мал, то может происходить выпуск дефектной продукции, а вероятность остановки процесса на подналадку невелика. Таким образом, используя функцию вероятности остановки процесса, можно рассчитать необходимый объем выборки, рекомендуемое значение которого составляет п = 5.

Для стабилизации процесса розлива вин рекомендуется составлять контрольные карты средних значений, приведенные на рис. 13 - для контроля по объему налива и на рис. 14 - для контроля по уровню. На контрольных картах проводятся линии нормативных значений допуска среднее значение

и контрольные предупреждающие границы которые служат грани-

цами регулирования.

средний уровень налива X ср Рис. 11 Функция вероятности остановки процесса для § тп = I

V

5 '

I»

Ы т

г

| ал

I 04

V V

\ !

\ 111 / —•—11=2 -•—11=5 —*—п=7 —К—п=10

VI1 я/

680 685 690. 695 700 705 710

средний уровень налива Хер

715

Рис. 12. Функция вероятности остановки процесса для § шп = 3

Гистограмма

О 8 18

число выборок

Рис. 13. Карта средних значений (контролируемый параметр - объем налива)

* /УЧ /ч

: / * ■ Г Г

\ .' ~4

Тв=705.0

Твих=701.6 Т ср=700.0 Тпип=6983

Тн=695.0

1 5 10 15 20 25 30

номер выборки

Гистограмма

9Д

9.0

8.8

ев а 8.6

1 8.4

л 8*

1 40

1 7,8

яс 7,8

X

1 7.4

8-

7Л

7.0

6.8

О 10 20 30

число выборок

Рис. И. Карта средних значений (контролируемый параметр • уровень налива)

Т-./_1/_•

* л

+Л *

Тв=9,00

Т гаал=8,33 Т ср=8,00 Т пип=7,67

Т н=7.00

10 15 20 25 номер выборки

Внедрение этих карт на винодельческом предприятии показало целесообразность их применения, т.к. появилась возможность отслеживать своевременный останов процесса на подналадку при достижении контрольных границ, вследствие чего снизился уровень брака.

Повышение устойчивости при снижении доли брака можно более наглядно проиллюстрировать на процессных картах, определяющих изменение коэффициента устойчивости по рассеянию Ср (рис. 15) и коэффициента устойчивости по уровню настройки С„ (рис. 16). Из приведенных карт видно, что величина увеличилась и его среднее значение составило уменьшилось т.е процесс пришел в статистически устойчивое состояние.

По результатам исследований была разработана комплексная методика статистического регулирования производственного процесса розлива винодельческой продукции, основные элементы которой следующие:

1. Отладка производственного процесса с целью перевода его в статистически управляемое состояние.

2. Оценка производственного процесса на постоянство технологического рассеяния в соответствии с условиями критерия Бартлетта

3. Оценка производственного процесса на постоянство уровня настройки в соответствии с Р-кситесием.

п\т{п-1\

01-1\т-1)

1=1

4. Решение о подналадке процесса в зависимости от результатов оценки по п. 2 и 3 и повторная оценка по критериям Бартлетта и Фишера.

5 10 15 20

номер выборки Рис. 15 Коффициент Ср для объема налива

5 10 15 20

номер выборки Рис 16. Коффициент С н для объема налива

5. Выбор критического значения доли дефектной продукции и величины уровня значимости Он.

6. Определение несмещенной оценки общего выборочного стандартного отклонения.

7. Определение размера выборки п путем анализа функции вероятности

■V =гпг

г V

1-ая

ОСТаНОВКИ ттппттрггя ття ттягтппйтги Р____— /Уи1 гттт .V

(

р.,. =1-Ф\4п

т» х-2г1а -~'-ая

1-Я**

•У.

Р =Ф

4~п

" Л )_ z ^

при X >Тср

зтп Л )

при х<Тср

8. Определение контрольных пределов статистического регулирования производственного процесса розлива

9. Построение контрольной карты средних значений с целью отслеживания сигнала останова процесса на настройку Х^ при заданных значениях.

10. Мониторинг устойчивости процесса по параметрам рассеяния и от-тгипирния уровня настройки путем построения процессных карт С„ =-/(т) и С„

=/(т).

В главе 4 исследовалась проблема приемочного контроля партии винодельческой продукции по полноте налива.

Обший объем исследованных партий составил 40000 бутылок. Изучалась возможность использования выборочных планов при приемочном контроле. Изучены группы планов контроля, зависящих от объема партии с целью уменьшения разницы между приемочным уровнем дефектности ЛрЬ и браковочным уровнем ЯрЬ.

В работе решалась задача минимизации объема выборки методом направленного перебора для четырех параметрических планов. Допустимые планы удовлетворяют следующим условиям: штп

ЦАОЦ ¿1 -р

Блок-схема решения задачи минимизации представлена на рис. 17.

Рис. 17.

При использовании разработанных программных продуктов, исходя из уровня AQL = 2,5%, получены следующие результаты (табл. 1).

Приведенные параметры исследованных планов рассчитаны на риск потребителя Р = 10%, при этом риск изготовителя а уменьшается при росте объема выборки. Оперативные характеристики планов проходят через точки ЦА(2Ь) = 1- а, Ь(Н.<ЗЬ) = р. В табл. 1 величины объема выборки соответствуют определенным объемам партии, при этом с увеличением объема выборки увеличивается приемочное число С, что связано с природой оперативной характеристики. Например, при N = 1000 п = 80 при этом ИХ^Ь — 11%. Можно для уменьшения значения RQL увеличить объем выборки до 150 (или выше), но при этом нарушится условие и будет т.е. увели-

чится риск потребителя. Для наблюдения обоих рисков необходимо с увеличением объема выборки увеличивать приемочное число С. Можно отказаться от увеличения С и соответственно от падения а с ростом N и фиксировать а = 10%, то тогда планы контроля будут иными, особенно при больших объемах партий N. Однако при уменьшении а можно понести большие экономические потери, т.к. имеется большой риск забраковать большие по объему партии.

Таблица 1

п/п N п С лезь (%) а

1 от 150 20 1 -20 0,2

2 150-280 32 2 -16 К

3 280-500 50 3 -13 Б я а ^

4 500+1200 80 5 -11

5 1200-3200 125 7 -10 и 2

б 3200-10000 200 10 -7,5

7 10000+32000 315 14 -5,7 0,01

Планы, рассчитанные по разработанной программе, несколько отличаются от предлагаемых в стандарте, т.к. программа опирается на гипергеометрическое распределение, а стандарты - на биномиальное и пуассоновское распределения.

Если величина AQL лежит в пределах от 0,05 до 6,5%, тогда для крайних значений AQL из этого интервала согласно стандарта рекомендуются следую-

щие планы (табл. 2):

Таблица 2

АОЬ

п/п N 0,65% 6,5%

п С п С

1 от 150 20 0 20 3

2 150-280 32 0 32 5

3 280-500 50 0 50 7

4 500-1200 80 1 80 10

5 1200-5-3200 125 2 125 14

6 3200+10000 200 3 200 21

7 10000+32000 315 5 315 21

Сравнение данных табл. 1 и 2 показывает, что при одинаковых объемах выборки приемочные числа С в табл. 2 выше. С повышением уровня фактической дефектности надо увеличивать и AQL и приемочное число С для надежной диагностики партий. Например, для N = 10000 нужно п = 200 и приемочное число С меняется от 3 (при AQL = 0,65%) до 21 (при AQL = 6,5%). При неизвестном AQL можно организовать контроль по плану для AQL = 2,5% и сделать выборки п = 200 (для N = 10000). Если фактическая дефектность изделий окажется значительно меньше 2,5%, то надо перейти к плану с меньшим приемочным числом и скорректировать план.

Примененный в работе научный подход к организации приемочного контроля винодельческой продукции с использованием статистических методов позволяет снизить затраты на контрольные операции и повысить качество готовой продукции.

23

ВЫВОДЫ

1. По результатам исследования уровня дефектности, отклонений средне-выборочных значений полноты налива, выборочных стандартных отклонений и коэффициентов потенциальной устойчивости при розливе винодельческой продукции установлена нестабильность параметрических характеристик качества и выявлена необходимость совершенствования процесса контроля путем использования статистических методов.

2. На основе изучения массива данных по контролю розлива вин установлены критерии, определяющие стабильность процесса и устойчивость его параметров и обеспечивающие постоянство технологической дисперсии и минимизацию отклонений от уровня настройки процесса.

3. В результате исследования зависимости доли брака от уровня настройки выявлено, что на уровень дефектности оказывает значительное влияние среднее значение выборочных стандартных отклонений, определена рекомендуемая величина составляющая 1 -г 2.

4. Показано, что на величину минимального уровня дефектности оказы-

Тв-Тн

вает влияние характеристика —— - при ее уменьшении снижается доля брака.

5. Выявлена целесообразность использования функции вероятности остановки процесса для определения размера выборки, который в большой степени зависит от нормативных значений допуска и несмещенной оценки общего выборочного стандартного отклонения.

6. Для реализации методов регулирования стабильности процесса розлива предложены типовые контрольные карты средних значений по параметру налива и процессные карты для коэффициентов потенциальной устойчивости процесса по рассеянию и по уровню настройки:

7. Разработана комплексная методика, позволяющая оценить производственный процесс розлива вин на постоянство технологического рассеяния и

уровня настройки, определить несмещенную оценку общего выборочного стандартного отклонения, размер выборки, контрольные пределы статистического регулирования, построить контрольные карты средних значений и осуществить мониторинг устойчивости процесса.

8. Исследована проблема статистического приемочного контроля партии винодельческой продукции по полноте налива, показана целесообразность применения четырехпараметрических одноступенчатых планов, разработана процедура минимизации объема выборки при планировании контроля качества продукции.

Список работ, опубликованных по теме диссертации

1. Чапликас Л. Особенности контроля качества продукции, применяемого на заводе по производству шампанских вин// В сборнике научных трудов МГУПП - М: Издательский комплекс МГУПП, 2001, с. 310-312.

2. Чапликас Л., Крюкова Е.В. Особенности применения выборочных планов входного контроля по качественному признаку на винодельческом предприятии// В Сборнике докладов Всероссийской научно-технической конференции-выставки с международным участием «Качество и безопасность продовольственного сырья и продуктов питания». Т. 1. - М: Издательский комплекс МГУПП, 2002, с. 11-12.

3. Чапликас Л., Крюкова Е.В. Повышение эффективности приемочного контроля на винодельческом предприятии путем выбора рациональных значений AQL и RQL// В Сборнике докладов Всероссийской научно-технической конференции-выставки с международным участием «Качество и безопасность продовольственного сырья и продуктов питания». Т. 1. - М.: Издательский комплекс МГУПП, 2002, с. 12-14.

4. Чапликас Л., Крюкова Е.В. Исследование приемочного контроля готовой продукции на винодельческом предприятии// В Сборнике докладов Всероссийской научно-технической конференции-выставки с международным участи-

ем «Качество и безопасность продовольственного сырья и продуктов питания». Т. 1. - М.: Издательский комплекс МГУПП, 2002, с. 14-15.

5. Чапликас Л., Крюкова Е.В. Совершенствование контроля качества винодельческой промышленности// Производство спирта и ликероводочных изделий, 2003, № 1, с. 28-29.

6. Чапликас Л., Крюкова Е.В. Контроль параметров качества производства с использованием статистических методов// Пищевая промышленность, 2003, № 4, с. 42-44.

7. Чапликас Л., Крюкова Е.В. Совершенствование контроля безопасности функциональных продуктов питания путем использования принципа распределения приоритетов// В сборнике материалов Международной конференции 1-4 декабря 2003 г. «Аналитические методы измерения и приборы в пищевой промышленности». - М: Издательский комплекс МГУПП, 2003, с. 158-163.

8. Чапликас Л. Применение статистических тестов при контроле винодельческого производства// В сборнике докладов Всероссийской научно-технической конференции-выставки «высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации». - М.: Издательский комплекс МГУПП, 2003, с. 60.

Обозначения

N - объем партии;

п - объем выборки;

щ - количество выборок;

хц - текущее значение параметра качества;

1 - номер выборки; I = 1 ... ш;

) - номер образца в выборке;] = 1 ... п;

Хш - среднее выборочное значение параметра качества;

Хф - уровень настройки;.

Хт - среднее значение выборочных средних;

Б* - выборочная дисперсия;

- среднее значение выборочных дисперсий;

- выборочное стандартное отклонение;

- среднее значение выборочных стандартных отклонений;

- несмещенная оценка общего выборочного стандартного отклонения;

- функция нормированного нормального распределения;

- квантиль функции нормированного нормального распределения;

- корректирующий фактор;

- уровень значимости при остановки процесса на подналад-ку;

- риски изготовителя и потребителя;

- критический, задаваемый уровень дефектности;

- уровень дефектности;

- приемочное число дефектных изделий в партии;

- ограничение на приемочное число;

- табличное значение критерия Бартлетга;

- табличное значение критерия Фишера;

- несмещенная оценка общего выборочного стандартного отклонения;

- общее выборочное стандартное отклонение;

- коэффициент устойчивости по рассеянию;

- коэффициент устойчивости по уровню настройки;

- верхняя граница допуска;

- среднее значение;

- нижняя граница допуска;

- верхняя контрольная граница;

- нижняя контрольная граница;

IP - 31 4 2

ОБОЗНАЧЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ КОНТРОЛЯ 9 КАЧЕСТВА ВИНОДЕЛЬЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ - СОСТАВНАЯ ЧАСТЬ СИСТЕМНОГО УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ

1.1. Непрерывное улучшение качества продукции — основа развития 9 винодельческого производства

1.2. Контроль качества продукции

1.3. Методы статистического контроля качества

1.4. Статистическое регулирование качества

ГЛАВА 2. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА «ИСТОРИИ КАЧЕСТ- 37 ВА» ПРОЦЕССА РОЗЛИВА ВИНОДЕЛЬЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ

2.1. Исследование процесса розлива при наливе по объему

2.2. Исследование процесса розлива при наливе по уровню

2.3. Исследование процесса розлива винодельческой продукции по 49 количественному признаку

2.4. Исследование устойчивости процесса розлива по объему и 54 уровню

ГЛАВА 3. ИССЛЕДОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИ- 60 ВОСТИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПРОЦЕСА РОЗЛИВА ВИНОДЕЛЬЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ

3.1. Разработка критериев оценки устойчивости процесса розлива 60 вин

3.2. Разработка концептуальных основ расчета параметрических 62 характеристик качества процесса розлива винодельческой продукции

3.3. Оценка устойчивости производственного процесса розлива вин 71 при контроле по объему и уровню

3.4. Разработка комплексной методики

ГЛАВА 4. СТАТИСТИЧЕСКИЙ ПРИЕМОЧНЫЙ КОНТРОЛЬ 81 ПАРТИИ ВИНОДЕЛЬЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ

4.1. Выборочный контроль партий винодельческой продукции по 81 качественному признаку

4.2. Разработка простого плана контроля П = (N, п, с) по четырем 85 заданным параметрам AQL, a, RQL, р

4.3. Особенности применения выборочных планов входного 87 контроля по качественному признаку на винодельческом предприятии

4.4. Исследование приемочного контроля готовой продукции на 97 винодельческом предприятии

4.5. Разработка алгоритма расчета допустимых планов изготовителя 99 ВЫВОДЫ 103 СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 105 Приложение 1. Программа расчета допустимых одноступенчатых 123 планов статистического контроля

Повышение качества продуктов питания — одна из важнейших проблем, стоящих перед производителями. Решение этой проблемы невозможно без применения современных методов контроля и обработки результатов измерений. С другой стороны, обеспечение стабильного качества пищевых продуктов требует совершенствования процессов производства на основе научных подходов к исследованию их стабильности, эффективности и результативности. Только комплексное решение задач, включающих мониторинг процессов, внедрение корректирующих и предупреждающих действий, применение статистических методов, позволят улучшить качество и повысить конкурентоспособность продукции.

Рост производства винодельческой продукции сопровождается совершенствованием технологических процессов, внедрением нового высокопроизводительного оборудования. Однако большие затраты на покупку технологических линий иногда медленно окупаются в связи с применением устаревших методов контроля, игнорированием использования статистических методов обработки результатов измерений, отсутствием научных разработок в области исследования устойчивости процессов в винодельческом производстве.

Вследствие этого разработка статистических методов контроля качества при розливе винодельческой продукции является актуальной задачей.

Цель и задачи исследования.

Целью проведенных исследований явилось совершенствование процесса контроля розлива винодельческой продукции путем применения статистических методов обеспечения качества.

Для реализации указанной цели решались следующие задачи:

- исследование уровня дефектности процесса розлива вин с контролем по объему и уровню и выявление параметров качества, влияющих на результативность и стабильность;

- изучение вариации коэффициентов потенциальной устойчивости по рассеянию и уровню настройки;

- проведение анализа зависимости доли брака от уровня настройки процесса и оценка корреляции между долей дефектных изделий и выборочным стандартным отклонением;

- исследование функции вероятности остановки процесса розлива в зависимости от значений среднего уровня налива при различных величинах несмещенной оценки общего выборочного стандартного отклонения и размеров выборки;

- разработка контрольных карт средних значений параметров объема или уровня налива как основы регулирования процесса розлива;

- разработка методики статистического регулирования процесса розлива по объему и уровню;

- исследование процесса статистического планирования приемочного контроля винодельческой продукции.

Научная новизна:

- Установлены статистические критерии, определяющие уровень дефектности, устойчивость и стабильность процесса розлива вин.

- Выявлены зависимости между долей дефектной продукции и уровнем настройки с учетом влияния общего выборочного стандартного отклонения.

- Предложен и научно обоснован способ определения размеров выборки при контроле розлива вин на базе анализа функции вероятности остановки процесса.

- На основе исследования механизма устойчивости процесса сформулированы основные принципы регулирования по параметрам рассеяния и настройки. «

- Разработана комплексная методика статистического регулирования производственного процесса розлива винодельческой продукции.

- Решена научная задача минимизации объема выборки при приемочном контроле партии вин по полноте налива на основе статистического планирования контроля качества продукции.

Практическая значимость работы.

- В результате проведенных исследований показана необходимость разработки и внедрения статистических методов контроля при розливе вин.

- Разработана комплексная методика статистического регулирования процесса розлива, включающая: определение размеров выборки и контрольных пределов статистического регулирования, мониторинг устойчивости процесса по параметрам рассеяния и отклонения уровня настройки путем построения контрольных и процессных карт.

- На основе разработанной процедуры минимизации объема выборки для параметрических планов предложено использование статистических выборочных планов при приемочном контроле винодельческой продукции.

Проведена опытно-промышленная проверка разработанной методики статистического регулирования процесса розлива вин на ОАО «Исток». По результатам проверки принято решение о промышленном внедрении методики.

выводы

1. По результатам исследования уровня дефектности, отклонений средневыборочных значений полноты налива, выборочных стандартных отклонений и коэффициентов потенциальной устойчивости при розливе винодельческой продукции установлена нестабильность параметрических характеристик качества и выявлена необходимость совершенствования процесса контроля путем использования статистических методов.

2. На основе изучения массива данных по контролю розлива вин установлены критерии, определяющие стабильность процесса и устойчивость его параметров и обеспечивающие постоянство технологической дисперсии и минимизацию отклонений от уровня настройки процесса.

3. В результате исследования зависимости доли брака от уровня настройки выявлено, что на уровень дефектности оказывает значительное влияние среднее значение выборочных стандартных отклонений, определена рекомендуемая величина Sm, составляющая 1-2.

4. Показано, что на величину минимального уровня дефектности

Т —Т оказывает влияние характеристика —-— - при ее уменьшении снижается доля брака.

5. Выявлена целесообразность использования функции вероятности остановки процесса для определения размера выборки, который в большой степени зависит от нормативных значений допуска и несмещенной оценки общего выборочного стандартного отклонения.

6. Для реализации методов регулирования стабильности процесса розлива предложены типовые контрольные карты средних значений по параметру налива и процессные карты для коэффициентов потенциальной устойчивости процесса по рассеянию и по уровню настройки.

7. Разработана комплексная методика, позволяющая оценить производственный процесс розлива вин на постоянство технологического рассеяния и уровня настройки, определить несмещенную оценку общего выборочного стандартного отклонения, размер выборки, контрольные пределы статистического регулирования, построить контрольные карты средних значений и осуществить мониторинг устойчивости процесса.

8. Исследована проблема статистического приемочного контроля партии винодельческой продукции по полноте налива, показана целесообразность применения четырехпараметрических одноступенчатых планов, разработана процедура минимизации объема выборки при планировании контроля качества продукции.

1. Айвазян С.А., Бежаева З.И„ Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М,: Статистика, 1974. - 240 с.

2. Айвазян С.А., Енюхов И.С„ Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. - 472 с.

3. Айвазян С. А., Енюков И. С,. Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Исследование зависимостей- М.: Финансы и статистика, 1985. -488с.

4. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С. и др. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.

5. Айвазян С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник. М.: ЮНИТИ, 1998.

6. Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ/ Пер. с англ. М.: ГИФМЛ, 1963.-500 с.

7. Аристов А. И. Статистические методы контроля качества и надежности промышленной продукции. М.: Знание, 1988. С.3-48.

8. Бард Й. Нелинейное оценивание параметров — М.: Статистика, 1979. 349 с.

9. Басовский Л.Е., Протасьев В.Б. Управление качеством: Учебник. -М: ИНФРА-М, 2001 .-212 с. (Серия "Высшее образование").

10. Бейли Н. Статистические методы в биологии. Пер. с англ М.: Изд. иностр. лит., 1962.-260 с.

11. Беляев Ю.К. Вероятностные методы выборочного контроля. -М.: Наука, 1975.-408с.

12. Беркович Д.М. Формирование науки управления производством: Краткий исторический очерк. М.: Наука, 1973.164 с.

13. Бикел П., Доксам К. Математическая статистика: Вып. 2. М.: Финансы и статистика, 1983.

14. Благуш П. Факторный анализ с обобщениями. — М.: Финап -ч и статистика, 1988. — 248 с.

15. Богатырев А.А., Филиппов Ю.Ц. Стандартизация статистических методов управления качеством. М.: Изд-во стандартов. 1989. 121с.

16. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1965. - 464 с.

17. Болч Б., Хуань К. Многомерные статкстпчесхие методы экономики / Пер. с англ. М.: Статистика, 1979. - 317 с.

18. Боровков А.А. Теория вероятностей. М.; Наука, 1976.

19. Булдык Г.М. Теория вероятностей и математическая статистика. Мн.: Вышэйшая школа, 1989. - 285 с.

20. Бухштабер В.М., Маслов В.И., Зеленюк Е.А. Методы анализа и построения алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей // Прикладная статистика. — М. Наука, 1983. С. 126 -144.

21. Ван-дер- Варден Б.Л. Математическая статистика /Пер. с нем. -М.: Иностранная литература, 1960. 434 с.

22. Васин С.А., Анцев В.Ю., Иноземцев А.Н., Пушкин Н.М. Информационная поддержка систем управления качеством изготовления ма-шин.-Тула: Тул. гос. ун-т, 2002.-428с.

23. Венецкий И.Г., Венецкая В.Н. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник, М.: Статистика, 1979.

24. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Советское радио, 1972.

25. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1978.

26. Версан В.Г., Чайка И.И. Системы управления качеством продукции. М.: Изд-во стандартов. 1988.

27. Войтоловский В.Н. Управление качеством продукции в условиях перехода к рынку. СПб.: Изд-во СПб УЭФ, 1994. 156 с.

28. Вучков И., Бояджиева JL, Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1987. - 239 с.

29. Гельфанд С.Ю., Дьяконова Э.В. Статистические методы контроля качества продукции в консервной и пищеконцентратной промышленности. М.: Легкая и пищевая пром-ть, 1984.-160с.

30. Герасимова Г.Е. Статистическое управление технологическим процессом: НТК «Трек». 2002 М.

31. Герасимович А.И., Матвеева Я. И. Математическая статистика. Мн.: Вышэйшая школа, 1978. — 200 с.

32. Гличев А.В. Концептуальные подходы к решению проблем качества в современных условиях и задачи АПК // Стандарты и качество. 1996. №12. С.44-50.

33. Гличев А.В. Основы управления качеством продукции. М.: АМН, 1998. 354 с.

34. Гнеденко Б.В. Математическая статистика и контроль качества. М.: Знание, 1976.-64 с.

35. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей. М.: Наука, 1969.

36. Гнеденко Б.В., Беляев Ю.К., Соловьев А.Д. Математические методы в теории надежности.-М.:Наука, 1965.-396с.

37. Гончаров В.В. Руководство для высшего управленческого персонала (в 2-х томах). М.: МНИИПУ, 1996. Т. I, 708 е.; Т.2, 720 с.

38. Горелов А.С. Методики расчета параметров статистического регулирования технологических процессов. Вопросы оборонной техники, серия 13. 1997-№1-2. -с 21-22.

39. Горелов А.С. Основные концепции статистического контроля. // Сб. докл. межд. сем. "АПИР-5", Тула, ТулГУ, 2002., с. 72-74.

40. Горелов А.С. Планирование автоматического выборочного контроля в роторных линиях // Вопросы оборонной техники, серия 131991 -№3-4.-с.25-28.

41. Горелов А.С. Планирование автоматического выборочного контроля с дублированием показаний //Вопросы оборонной техники, серия 13.-1993-№1-2.-с.35-39.

42. Горелов А.С. Разработка схем устройств автоматического выборочного контроля качества продукции, производимой роторными машинами. Безлюдные роторные и гибкие технологии Сб. научн. трудов. Тула, 1987, с.120-125.

43. Горелов А.С. Учет взаимосвязи параметров технологического процесса при совершенствовании системы статистического контроля качества продукции // Вопросы оборонной техники, серия 13.-1996-№1-2.-с.48-50.

44. Горелов А.С., Саввина Е.А. Планирование контроля с учетом экономического фактора. АИМ2001. Сборник трудов Второй международной электронной научно-технической конференции. -Тула: Гриф и К°, 2001, с. с.86-89.

45. ГОСТ 15 467-79 Управление качеством продукции. Основные понятия. Термины и определения. -М.: Изд-во стандартов, 1979.-28с.

46. ГОСТ 16 493-70 Качество продукции. Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку. Случай недопустимости дефектных изделий в выборке. М.: Изд-во стандартов, 1970.-43 с.

47. ГОСТ 16 504-81 Система государственных испытаний продукции. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1981.- 28с.

48. ГОСТ 18 321-73 Качество продукции. Статистические методы управления. Правила отбора единиц продукции в выборку. М.: Изд-во стандартов, 1973 .-7с.

49. ГОСТ 24 297-87 Входной контроль продукции. Основные положения. М.: Изд-во стандартов, 1987.-9с.

50. ГОСТ 24 660-81 Статистический приемочный контроль по альтернативному признаку на основе экономических показателей. -М.: Изд-во стандартов, 1981 .-115с.

51. ГОСТ 27.202-83 Надежность в технике. Технологические системы. Методы оценки надежности по параметрам качества изготовляемой продукции. М.: Изд-во стандартов, 1983.-50с.

52. ГОСТ Р 50 779.0-95 Статистические методы. Основные положения. -М.: Изд-во стандартов, 1995 .-4с.

53. ГОСТ Р 50 779.10-2000 Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения. -М,: Изд-во стандартов, 2000.-37с.

54. ГОСТ Р 50 779.11-2000 Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 2000.-41 с.

55. ГОСТ Р 50 779.21-96 Статистические методы. Правила определения и методы расчета статистических характеристик по выборочным . данным. ч.1. Нормальное распределение. М.: Изд-во стандартов, 1996.-44с.

56. ГОСТ Р 50 779.30-95 Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 1995.-34с.

57. ГОСТ Р 50 779.40-96 Статистические методы. Контрольные карты. Общее руководство и введение. М.: Изд-во стандартов, 1996.-20с.

58. ГОСТ Р 50 779.41-96 Статистические методы. Контрольные карты для арифметического среднего с предупреждающими границами. -М.: Изд-во стандартов, 1996.-24с.

59. ГОСТ Р 50 779.42-99 Статистические методы. Контрольные карты Шухарта. М.: Изд-во стандартов, 1999.-32с.

60. ГОСТ Р 50 779.43-99 Статистические методы. Приемочные контрольные карты. -М.: Изд-во стандартов, 1999.-24с.

61. ГОСТ Р 50 779.50-95 Статистические методы. Приемочный контроль по количественному методу. М.: Изд-во стандартов, 1995.-28С.

62. ГОСТ Р 50 779.51-95 Статистические методы. Непрерывный приемочный контроль качества по альтернативному признаку. М.: Изд-во стандартов, 1995.-20С.

63. ГОСТ Р 50 779.52-95 Статистические методы. Приемочный контроль качества по альтернативному признаку. М.: Изд-во стандартов, 1995 .-229с.

64. ГОСТ Р 50 779.53-98 Статистические методы. Приемочный контроль качества по количественному признаку для нормального законна распределения. ч.1. Стандартное отклонение известно. -М.: Изд-во стандартов, 1998.-98с.

65. ГОСТ Р 50 779.71-99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку, ч.1. Планы выборочного контроля последовательных партий на основе приемлемого уровня качества AQL. -М.: Изд-во стандартов, 1999.-70с.

66. ГОСТ Р 50 779.72-99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. ч.2. Планы выборочного контроля отдельных партий на основе предельного качестваАС^Ь. -М,: Изд-во стандартов, 1999.-23С.

67. ГОСТ Р 50 779.73-99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. ч.З. Планы выборочного контроля с пропуском партий. М.: Изд-во стандартов, 1999,-12с.

68. ГОСТ Р 50 779.74-99 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля и карты контроля по количественному признаку для процента несоответствующих единиц продукции. М.: Изд-во стандартов, 1999.-104С.

69. ГОСТ Р 50 779.75-99 Статистические методы. Последовательные планы выборочного контроля по альтернативному признаку. М.: Изд-во стандартов, 1999~42с.

70. ГОСТ Р 50 779.76-99 Статистические методы. Последовательные планы выборочного контроля по количественному признаку для процента несоответствующих единиц продукции (стандартное отклонение известно). М.: Изд-во стандартов, 1999.-37с.

71. ГОСТ Р 50 779.77-99 Статистические методы. Планы и процедуры статистического приемочного контроля нештучной продукции. М.: Изд-во стандартов, 1999.-71с.

72. ГОСТ Р 50.4.004-2000 Аккредитация испытательных лабораторий пищевых продуктов и продовольственного сырья. М.: Изд-во стандартов, 2000.-74с.

73. ГОСТ Р 51 705.1-2001 Системы качества. Управление качеством пищевых продуктов на основе принципов ХАССП. Общие требования. М.: Изд-во стандартов, 2001 .-12 с.

74. ГОСТ Р ИСО 9000-2001 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: Изд-во стандартов, 2001 .-26с.

75. ГОСТ Р ИСО 9001-2001 Системы менеджмента качества. Требования. М.: Изд-во стандартов, 2001 .-46с.

76. ГОСТ Р ИСО 9004-2001 Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности. М.: Изд-во стандартов, 2001 .-76с.

77. Гиссин ВМ. Управление качеством продукции. Ростов-н/Д: Феникс, 2000. 256 с.

78. Гличев A.JI. Основы управления качеством продукции. М • Изд-во стандартов, 1988. 80 с.

79. Григорович В.Г, Юдин С.В. Информационное обеспечение технологических процессов. М.: Машиностроение, 1992.-144С.

80. Григорович В.Г, Юдин С.В., Козлова Н.О., Шильдин В.В. Информационные методы в управлении качеством. М.: РИА "Стандарты и качество", 2001.-208с. - (Серия "Дом качества", вып. 1(10).

81. Григорович В.Г, Юдин С.В., Юдин А.С. Контроль качества в массовом производстве // Труды первой международной электронной научно-технической конференции "Технологическая системотехника" Тула, ГРИФ, 2002, с. 172-175.

82. Демиденко Е.З. Линейная и нелинейная регрессия. М.: Фи-. нансы и статистика, 1981. - 302 с.

83. Деминг Э. Выход из кризиса.- Тверь: Альба, 1994.-497с.

84. Деффель К. Статистика в аналитической химии. Пер с нем. -М.: Мир, 1994.-268 с.

85. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Статистика, 1973.

86. Дружинин Н.К. Математическая статистика в экономике. М.: Статистика, 1972.

87. Дубров A.M. Последовательный анализ в статистической обработке информации. М.: Статистика, 1976. - 160 с.

88. Дубровский С.А. Прикладной многомерный статистический анализ. М.: Финансы и статистика, 1982. — 216 с.

89. Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. — М.: Статистика, 1977.- 128 с.

90. Ефремов В. С. Семь граней современного менеджмента // Менеджмент в России и за рубежом. 1997. № 7,8. С. 3—13.

91. Елисеева И. И., Рукавишников В.О. Логика прикладного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1982. — С. 35 — 71.

92. Елисеева И.И., Семенова Е.В. Основные процедуры многомерного статистического анализа. — JL: У ЭФ, 1993. — 78 с.

93. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.:Финансы и статистика, 1996.

94. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: Пакет ППСА. — М.: Финансы и статистика, 1986. —232 с.

95. Иберла К. Факторный анализ /Пер. с нем. М.: Статистика, 1980.-400 с.

96. Иванова В.М., Калинина В Н. и др. Математическая статистика.-М.: Высшая школа, 1981.

97. Исикава К. Японские методы управления качеством. М.: Экономика. 1988, 215 с.

98. ИСО 9004-4 Управление качеством и элементы систем качества. ч.4. Руководящие указания по улучшению качества. М.: Изд-во стандартов, 1994.-54 с.

99. Катеман Т., Пийперс Ф.В. Контроль качества химического анализа. Пер. с англ.- Челябинск.: Металлургия, 1989.-448 с.

100. Кендалл М„ Стьюарт А. Статистические выводы и связи М.: Наука, 1973.

101. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У. и др. Факторный, дискриминант-ный и кластерный анализ. Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1989. -215 с.

102. Колемаев В.А., Староверов О.В„ Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Высшая школа, 1990.

103. Колмогоров А.Н. Статистический приемочный контроль при допустимом числе дефектных изделий, равном нулю. Л.: 1951.

104. Кордонский Х.Б. Приложение теории вероятностей в инженерном деле. Л.:Физматгиз, 1963.-436с.

105. Коуден Д. Статистические методы контроля качества. М.: Изд-во физ.-мат. литературы, 1961.-624с.

106. Крылова Г.Д. Зарубежный опыт управления качеством. М.:Изд-во стандартов. 1992. 140 с.

107. Куме X. Статистические методы повышения качества. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 304 с.

108. Кутай А.К., Кордокский Х.Б. Анализ точности и контроль качества в машиностроении. -М.: Машгиз, 1958.-362 с.

109. Лапидус В.А. Всеобщее качество (TQM) в Российских компаниях. М.: «Новости», 2000. 432 с.

110. Леонов И Т., Аристов О Л. Управление качеством продукции. М.: Изд-во стандартов. 1990.

111. Лумельский Я.П. Статистические оценки результатов контроля качества.-Изд-во стандартов, 1979.-200с.

112. Мельник М. Основы прикладной статистики. М.: Энергоатом-издат, 1983.

113. Миттаг Х.-И. Ринне X. Статистические методы обеспечения качества, пер. с нем. -М.: Машиностроение, 1995. 258с.

114. Мхитарян B.C. Статистические методы в управлении качеством • продукции.-М.: Финансы и статистика, 1982.-119с.

115. Налимов В.В. Применение математической статистики при анализе вещества.-М.: Изд.физ.-мат. Литературы, 1960.-432с.

116. Николаева Э.К. Семь инструментов качества в японской экономике. М.: Изд-во стандартов. 1990. 39 с.

117. Никсон Ф. Роль руководства предприятия в обеспечении качества и надежности. М.: Изд-во стандартов. 1990. 230 с.

118. Ноулер JI. и др. Статистические методы контроля качества продукции. М.: Изд-во стандартов. 1989. 96 с.

119. Общая теория статистики: Статистические методы и изучение коммерческой деятельности: Учебник / Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Батиной. М.: Финансы и статистика, 1994.

120. Окрепилов В.В. Управление качеством. М.: Экономика, 2000. 911с.

121. Питере Т., Уотермен Р. В поисках эффективного управления (опыт лучших компаний); Пер. с англ. М.: Прогресс, 1986.288 с.

122. Применение прикладных статистических методов при производстве продукции (для специалистов по управлению качеством). / М.И. Розно и др.- Нижний Новгород.: СМЦ "Приоритет", 1997.-54с.

123. Р 50-601-19-91 Рекомендации. Применение статистических методов регулирования технологических процессов. М., 1992.

124. Райкин А.А., Мхитарян B.C. Статистические методы контроля качества продукции. М.: Машгиз, 1970.

125. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применение Шер. с англ. М.: Наука, 1968. - 548 с.

126. РД 50-605-86 Методические указания по применению стандартов на статистический приемочный контроль. М.: Изд-во стандартов. 1986.

127. Рысев Е.А., Рысева Л.И. Производственный контроль и менеджмент качества кондитерских изделий: Кондитерское производство. 1/2002-М.

128. Саввина Е.А. Анализ планов контроля нештучной продукции. -"Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, ГРИФ, 2002, с. 128-131.

129. Саввина Е.А. Затратная модель приемки партии по альтернативному признаку. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, ГРИФ, 2002, с.54-56.

130. Саввина Е.А. Методика анализа плана контроля партии по ко- 1 личественному признаку. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, ГРИФ, 2002, с.86-90.

131. Саввина Е.А. Оценка параметров статистического регулирования.-" Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, ГРИФ 2002, с. 161-164.

132. Саввина Е.А. Статистические методы управления качеством в производстве продуктов питания. Науки о человеке. Сборник статей молодых ученых и специалистов /Под ред. JI.M. Огородовой, JI. В. Капиле-вич. - Томск: STT, 2001, с. 129.

133. Саввина Е.А. Статистический подход к формированию качества продукции. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-6-2001.- Тула, ГРИФ, 2002, с. 105-108.

134. Саввина Е.А. Статистическое регулирование технологического процесса с учетом экономических показателей. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-5-2000, Тула-2002. - с.45-46.

135. Саввина Е.А., Горелов А.С. Затратное моделирование CSP-процедур. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, ГРИФ, 2002, с. 143-145.

136. Саввина Е.А., Горелов А.С. Оптимизация планов контроля пищевой продукции с учетом экономического фактора. -"Потребительский рынок: качество и безопасность товаров и услуг", Орел, 2001.

137. Саввина Е.А., Горелов А.С. Планирование контроля с учетом интегральных затрат. "Автоматизация: проблемы, идеи, решения". Сборник кратких докладов международного семинара АПИР-7-2002, Тула, ГРИФ, 2002, с. 108-112.

138. Саввина Е.А., Горелов А.С. Экономико-статистические методики выбора планов контроля партии штучной продукции. "Технологическая системотехника". Сборник трудов международной электронной научно-технической конференции. Тула: Гриф и К°, 2002, с. 180-182.

139. Саввина Е.А., Горелов А.С. Экономико-статистическое планирование выборочного контроля продукции. Известия ТулГУ Серия "Машиностроение" Выпуск 7. Тула: ТулГУ, 2002, с.294-303.

140. Сакато Сиро. Практическое руководство по управлению качеством. М.: Машиностроение. 1980. 214 с.150. "Семь инструментов качества" в японской экономике, с М. :Издательство стандартов, 1990, 88с.

141. Сенченко И.Н., Горелов А.С. Проблемы создания системы качества в алкогольной отрасли // Проблемы и опыт обеспечения качества в производстве и образовании: Сб.науч.тр. /ТулГУ.-Тула, 2001,с. 146-149.

142. Сенченко И.Н., Маткин Ю.Л., Горелов А.С. Автоматизация процессов выборочного контроля // Техника и технология монтажа машин.- Варшава,2001 .-№2.-с.78-81.

143. Сенченко И.Н., Маткин Ю.Л., Горелов А.С. Экономико-статистические методы обеспечения качества// Материалы IV междун. конфер. "Техника и технология монтажа машин" -Польша, Ржешов, 2001, с. 121-124.

144. Смоляк С.А„ Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. -М.: Статистика, 1980. 208 с.

145. Справочник по прикладной статистике. Пер. с англ./ Под ред. Э.Ллойда, У. Ледермана.- М.: Финансы и статистика, 1990.-526 с.

146. Статистические методы повышения качества. Пер с англ./ Под ред. X. Кумэ. М.: Финансы и статистика, 1990.-3 01 с.

147. Статистический контроль качества продукции на основе принципа распределения приоритетов./ В.А. Лапидус, М.И. Розно, А.В. Глазунов и др. М.: Финансы и статистика, 1991.-224с.

148. Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А. Шмойловой. М.:Финансы и статистика, 1998.

149. Управление качеством. Под ред. Ильенковой С.Д. М.: «ЮНИ-ТИ». 1998. 199 с.

150. Фейгенбаум А. Контроль качества продукции: Сокр. пер. с англ. / Авт. предисл. науч. ред. А.В. Гличев. М.: Экономика. 1986. 471 с.

151. Хальд А. Математическая статистика с техническими прило-жениями.-М.: Иностр. литература, 1956.-664 с.

152. Харман Г. Современный факторный анализ Шер. с англ. М.: Статистика, 1972. - 486 с.

153. Харринггон Д.Х. Управление качеством в американских корпорациях: Сокр. пер. с англ. / Под ред. Л. А. Конарева. М.: Экономика. . 1990.272с.

154. Химмельблау Д. Анализ процессов статистическими методами. -М.: Мир, 1973.-958с.

155. Хьюбер Дж. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984. - 304 с.

156. Хэнсен Б. Контроль качества. М.: Прогресс, 1968.-519с.

157. Чапликас Л. Особенности контроля качества продукции, применяемого на заводе по производству шампанских вин// В сборнике научных трудов МГУПП. М.: Издательский комплекс МГУПП, 2001, с. 310312.

158. Чапликас JL, Крюкова Е.В. Контроль параметров качества производства с использованием статистических методов// Пищевая промышленность, 2003, № 4, с. 42-44.

159. Чапликас JI., Крюкова Е.В. Совершенствование контроля качества винодельческой промышленности// Производство спирта и ликерово-дочных изделий, 2003, № 1, с. 28-29.

160. Чернышев ГЛ., Стариков В.И. Вероятность и статистика в биологии и химии,- Воронеж: Изд. ВГУ, 1998.-272с.

161. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. М.: Дело, 2000.

162. Шиндовский Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством.-М.: Мир, 1976.-600с.

163. Ширинкин А.И., Маткин Ю.Л., Горелов А.С., Васин В.М. Формирование качества продукции // Техника и технология монтажа машин.-Варшава, 2001.-№2.-с.81-84.

164. Шонбергер Р. Японские методы управления производством. Девять простых уроков: Сокр. пер, с англ. / Под ред. Л.А. Конорева. М.: Экономика, 1988.251 с.

165. Шор Л.Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности.- М.: Советское радио, 1962.-552с.

166. ЭддоусМ., СтэнсфилдР. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997.

167. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика 198Я 263 с.

168. Backhaus К., Erichson В., Plinke W., Welber R. Multivariate Analy-semethoden. Erne anwendungsorientierte Einfuhrung. 7. Auflage, Berlin, 1994.-P. 433-497, 594.

169. Borg 1. Anwendungsorientierte Multidimensinale Skalierung. Berlin, 1981.

170. Braun, Martin (1975): DifTerential Equations and Their Applications. Springer Verlag. New York, Heidelberg, Berlin.

171. Bryars D.A. Advanced Level Statistics. London: Collins Educational, 1992.

172. Japanese Industrial Standart JIS Z 9011-63. Sigle Sampling Inspection Plan by Atlributes with Adjustment.

173. Dodge H.F. A Sumpling Inspection Plan for Continious Production. -Annals of Math. Stat. 1943.-V.14.

174. Green P.E., Carmone F., Smith S.M. Multidimensional Scaling: Concepts and Applikations. Bosten, London u. a., 1989.

175. Finkelstein M. Statistics at Your Fingertips. Wadsworth Publishing Company, Belmont, California. 1985.

176. Hanke J.E., Reitsch A.G. Business Forecasting. Prentice Hall, Inc., 1995.

177. Horning J., Elpelt B. Multivariate Statistik, Oldenbourg Verlag, Miinchen-Wien, 1986.

178. KvanliA.ff., Guynes C.S., PavurR.J. Introduction to Business Statistics: Computer Integrated Approach. West Publishing Company, 1998.j-----

179. Levin R.I., Rubin D.S. Statistics for Management. Prentice Hall International, Inc., 1994.

180. Mason R.D., Lind D.A. Statistical Techniques in Business and Economics. Irwin. Inc., 1990.

181. Morrison D.F. Multivariate Statistical Methods. — 2 hd ed, New York, 1976.

182. Oksanen E. H. A Simple Approach to Teaching Generalized Least Squares Theory. The American Statistician 45, No 3, 1991. — P. 229 -233.

183. Rasch D. Einfuhrung in die mathematische Statistik I und II. Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin, 1978.

184. PappasJ.L., Hirschey M. Managerial Economics. The Dry den Press,1987.

185. Zikmund W. G. Business Research Methods. The Dryden Press,1988.

186. Uebe G., Schafer M. Einfuhrung in die Statistik fur Wirtschaftswis-senschaffier. Oldenbourg, Miinchen—Wien, 1991.