10.14489/td.2021.03.pp.060-064

2021, 03 март (March)

DOI: 10.14489/td.2021.03.pp.060-064

Данилевич С. Б., Третьяк В. В.
РИСКИ ПРИ КОНТРОЛЕ КАЧЕСТВА СЕРИЙНО ВЫПУСКАЕМОЙ ПРОДУКЦИИ
(pp. 60-64)

Аннотация. Методики контроля качества продукции должны быть эффективными, т.е. обеспечивать минимальные риски принятия ошибочных решений при контроле. Неопределенность измерений при контроле и другие факторы приводят к ошибкам 1-го рода (бракуется годное изделие) или 2-го рода (ошибочно принимается негодное). Показателями качества контроля серийно выпускаемых изделий являются риски заказчика и производителя. Точность оценивания этих рисков зависит от ряда факторов, в том числе от объема партии изделий. При разработке и аттестации методик контроля предложено использовать верхние доверительные границы указанных рисков. Эти границы и требования к точности измерений при контроле предложено находить методом Монте-Карло (имитационного моделирования). Рассмотрены примеры определения показателей достоверности контроля в зависимости от точности измерений с учетом объема партии изделий.

Ключевые слова: многопараметрический контроль, достоверность контроля, риск заказчика, риск производителя, метод Монте-Карло, имитационное моделирование, неопределенность измерения.

Danilevich S. B., Tretyak V. V.
RISKS IN QUALITY CONTROL OF SERIALLY PRODUCED PRODUCTS
(pp. 60-64)

Abstract. Product quality control methods must be effective, that is, ensure minimal risks of making erroneous decisions during control. Uncertainty of measurements during control and other factors lead to errors of the 1-st kind (a good product is rejected) or 2-nd kind (the wrong one is mistakenly accepted). The indicators of the quality control of mass-produced products are the risks of the customer and the manufacturer. The accuracy of these risks assessment depends on a number of factors, including the batch size. When developing and certifying control methods, it is proposed to use the upper confidence limits of the indicated risks. It was proposed to find these confidence limits and requirements for the measurement accuracy during control by the Monte Carlo method (simulation). The article discusses examples of determining the reliability of control depending on the accuracy of measurements, taking into account the volume of the batch of products.

Keywords: multiparameter testing, accuracy of the testing, risk of a customer, risk of a producer, Monte Carlo method, imitation modeling, uncertainty of measurement.

+ - Информация об авторах (About the Authors) Click to collapse

Рус

С. Б. Данилевич (Новосибирский филиал ФГАОУ ДПО «Академия стандартизации, метрологии и сертификации (учебная)», Новосибирск, Россия; Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск, Россия) Е-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
В. В. Третьяк (Новосибирский государственный технический университет, Новосибирск, Россия) Е-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

Eng

S. B. Danilevich (Novosibirsk Branch of Academy of Standardization, Metrology and Certification; Novosibirsk State Technical University (NSTU), Novosibirsk, Russia) Е-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.
V. V. Tretyak (Novosibirsk State Technical University (NSTU), Novosibirsk, Russia) Е-mail: Данный адрес e-mail защищен от спам-ботов, Вам необходимо включить Javascript для его просмотра.

+ - Библиографический список (References) Click to collapse

Рус

1. JCGM 106:2012. Evaluation of measurement data. The role of measurement uncertainty in conformity assessment. («Оценка результатов измерений. Роль неопределенности измерений при оценке соответствия»), 2012.
2. Рубичев Н. А., Фрумкин В. Д. Достоверность допускового контроля качества. М.: Изд-во стандартов, 1990. 172 с.
3. Коровина О. А. Оценка рисков изготовителя и заказчика при контроле погрешностей измерительных устройств в одной или нескольких точках // Измерительная техника. 2018. № 5. С. 14 – 17.
4. Щеглов Д. М. Применение риск-ориентированного подхода к оценке влияния погрешности измерений параметров объекта на эффективность его испытаний // Вестник метролога. 2019. № 2. С. 15 – 19.
5. Хайруллин Р. З., Корнев А. С., Костоглотов А. А. и др. Математическое моделирование функций ошибок принятия решений при допусковом контроле работоспособности измерительной техники // Метрология. 2020. № 3. С. 3 – 15.
6. Данилевич С. Б., Третьяк В. В. Метрологическое обеспечение достоверности результатов контроля // Контроль. Диагностика. 2018. № 7. С. 56 – 60.
7. Savel’kaev S. V., Danilevich S. B. Methods and Tools for Simulation and Quality Control of Design and Production of Microwave Devices. Cambridge: Cambridge Scholars Publishing, 2020. 264 p.
8. Данилевич С. Б., Колесников С. С., Пальчун Ю. А. Применение имитационного моделирования при аттестации методик контроля и испытаний // Измерительная техника. 2011. № 7. С. 70 – 73.
9. Данилевич С. Б., Третьяк В. В. Влияние вида распределения погрешности измерения на показатели достоверности контроля // Контроль. Диагностика. 2020. № 7. С. 48 – 52.
10. Данилевич С. Б., Третьяк В. В. Метрологическое обеспечение допускового измерительного контроля // Контроль. Диагностика. 2019. № 4. С. 44 – 47.
11. Данилевич С. Б. Оценка достоверности результатов контроля для ограниченных партий изделий // Измерительная техника. 2012. № 11. С. 18 – 21.
12. ГОСТ Р 58771–2019. Менеджмент риска. Технологии оценки риска. М.: Стандартинформ, 2020. 86 с.

Eng

1. Evaluation of measurement data. The role of measurement uncertainty in conformity assessment. (2012). Guidance document No. JCGM 106:2012.
2. Rubichev N. A., Frumkin V. D. (1990). Reliability of tolerance quality control. Moscow: Izdatel'stvo standartov. [in Russian language]
3. Korovina O. A. (2018). Risk assessment of the manufacturer and the customer when monitoring the errors of measuring devices at one or more points. Izmeritel'naya tekhnika, (5), pp. 14 – 17. [in Russian language]
4. Shcheglov D. M. (2019). Application of a riskoriented approach to assessing the influence of the measurement error of object parameters on the effectiveness of its tests. Vestnik metrologa, (2), pp. 15 – 19. [in Russian language]
5. Hayrullin R. Z., Kornev A. S., Kostoglotov A. A. et al. (2020). Mathematical modeling of functions of decision-making errors during tolerance control of the performance of measuring equipment. Metrologiya, (3), pp. 3 – 15. [in Russian language]
6. Danilevich S. B., Tret'yak V. V. (2018). Metrological supervision of control results validity. Kontrol'. Diagnostika, (7), pp. 56 – 60. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2018.07.pp.056-060
7. Savel’kaev S. V., Danilevich S. B. (2020). Methods and Tools for Simulation and Quality Control of Design and Production of Microwave Devices. Cambridge: Cambridge Scholars Publishing.
8. Danilevich S. B., Kolesnikov S. S., Pal'chun Yu. A. (2011). Application of simulation modeling for certification of control and test procedures. Izmeritel'naya tekhnika, (7), pp. 70 – 73. [in Russian language]
9. Danilevich S. B., Tret'yak V. V. (2020). Influence of measurement error distribution the accuracy rates of the control. Kontrol'. Diagnostika, (7), pp. 48 – 52. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2020.07.pp.048-052
10. Danilevich S. B., Tret'yak V. V. (2019). Metrological support of admission measuring control. Kontrol'. Diagnostika, (4), pp. 46 – 49. [in Russian language] DOI: 10.14489/td.2019.04.pp.046-049
11. Danilevich S. B. (2012). Assessment of the reliability of inspection results for limited batches of products. Izmeritel'naya tekhnika, (11), pp. 18 – 21. [in Russian language]
12. Risk management. Risk assessment technologies. (2020). Ru Standard No. GOST R 58771–2019. Moscow: Standartinform. [in Russian language]

+ - Заказать электронную версию статьи (Purchase digital version of a single article) Click to collapse

Рус

Статью можно приобрести в электронном виде (PDF формат).

DOI: 10.14489/td.2021.03.pp.060-064

Скопируйте DOI статьи и перейдите по ссылке https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

В комментарии к заказу обязательно укажите DOI статьи.

Eng

This article is available in electronic format (PDF).

DOI: 10.14489/td.2021.03.pp.060-064

Copy the article DOI and follow the link https://id-spektr.ru/product/pokupka-elektronnoy-stati-iz-zhurnala-kontrol-diagnostika

Please specify the article DOI in the order comments.