Применение статистических методов в контроле качества продукции нефтяной промышленности

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ ……………………………………………………. 6
ВВЕДЕНИЕ ……………………………………………………………………... 7
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ …………………………………………… 10
1.1. Понятие контроля качества продукции….……………………. ..10
1.2. Организация контроля качества продукции на предприятиях…17
ГЛАВА 2. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ………………. 26
2.1. Материалы исследования ……………………………………. …26
2.2. Методы исследования ………………………………………… ...41
ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ …………………………….. 58
3.1. Идентификация процесса «процесс применения в контроле качества продукции нефтяной промышленности ОАО «Томскнефть» ВНК» ……………………………………………………………………………..….... 57
3.2. Анализ статистических методов контроля качества продукции ОАО «Томскнефть» ВНК…………………………………………………..… 62
3.3. Рекомендации по улучшению………….………………………..…72
3.4. Оптимизированный процесс контроля качества учета нефти ОАО «Томскнефть» ВНК………………………………………………………….....75
3.5. Регламент выполнения процесса «Оптимизация процесса применения статических методов в контроле качества продукции нефтяной промышленности»………….………………………………………………..… 78
ГЛАВА 4. ОБСУЖДЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ……….. 95
4.1. Краткое изложение работы……………………………………....95
4.2. Обоснование и рекомендации ….…………..………….……….. 97
ВЫВОДЫ ………………………………………………………………………99
РЕКОМЕНДАЦИИ …………………………………………………………. 101
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ …………………………………………….……… 102
ПРИЛОЖЕНИЯ ……………………………………………………….……… 107

Контроль качества независимо от совершенства применяемых для этого методик предполагает прежде всего отделение хороших изделий от плохих. Естественно, что качество изделия не повышается за счет выбраковки некачественных. Отметим, что на предприятиях электронной промышленности из-за миниатюрных размеров изделий часто брак исправить вообще невозможно. Поэтому современные фирмы сосредотачивают внимание не на выявлении брака, а на его предупреждении, на тщательном контролировании производственного процесса и осуществляют свою деятельность в соответствии с концепцией “регулирование качества”.
Большую роль в обеспечении качества продукции играют статистические методы.
До недавнего времени контроль состояния технологии переводили в плоскость статистических методов. Это закономерно, если на процесс имеются сертификат и компьютер (система компьютеров), которые в моменты сдвига от программы или отказа на процессоре внесут коррекцию. Если же технологический процесс не отлажен под оптимальный, не имеет сертификата и управляющей системы, то возможны сбои, которые дадут в продукции скрытые дефекты и, в худшем случае, проявятся у потребителя, чем нанесут ущерб имиджу предприятия (фирмы).
Целью методов статистического контроля является исключение случайных изменений качества продукции. Такие изменения вызываются конкретными причинами, которые нужно установить и устранить. Статистические методы контроля качества подразделяются на:
• статистический приемочный контроль по альтернативному признаку;
• выборочный приемочный контроль по варьирующим характеристикам качества;
• стандарты статистического приемочного контроля;
• система экономических планов;
• планы непрерывного выборочного контроля;
• методы статистического регулирования технологических процессов.
Следует отметить, что статистический контроль и регулирование качества продукции хорошо известны в нашей стране. В этой области наши ученые имеют несомненный приоритет.
Субъект исследования в рамках данного...

Автором данного исследования для упрощения процедуры контроля качества продукции предложено внедрение корпоративной системы контроля качества SEWSS и других продуктах StatSoft, применяемых в промышленности, т.е. статистическим методам контроля качества на производстве и компьютерным технологиям реализации статметодов.
STATISTICA Industrial Solution – обширный выбор специализированных статистических методов для промышленных приложений, включает модули: Карты контроля качества, Анализ процессов и Планирование эксперимента.
STATISTICA Enterprise-wide SPC System (SEWSS) – готовые решения, предназначенные для аналитико-статистической обработки данных и управления процессами в режиме реального времени, позволяющие осуществлять оперативный анализ и контроль процессов и прогнозировать нештатные ситуации.
STATISTICA может все это сделать, причем располагая только исходными данными для гистограммы.
Гистограммы в STATISTICA позволяют подогнать ряд распределений по данным. При построении гистограммы вы просто выбираете нужное распределение из списка.
Изложенная методика позволяет дать оценку любому технологическому процессу, позволяет количественно оценить точность процесса, определить значения параметров, выходящих за допустимые пределы.