blackmetИзвестия высших учебных заведений. Черная МеталлургияIzvestiya. Ferrous Metallurgy0368-07972410-2091National University of Science and Technology "MISIS"10.17073/0368-0797-2024-1-121-131blackmet-2686Research ArticleИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И АВТОМАТИЗАЦИЯ В ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИINFORMATION TECHNOLOGIES AND AUTOMATIC CONTROL IN FERROUS METALLURGYКонтрольные карты Шухарта – простой, но не лёгкий для применения инструмент анализа данныхShewhart control charts – A simple but not easy tool for data analysisШперВ. Л.ShperV. L.

Владимир Львович Шпер, к.т.н., доцент кафедры сертификации и аналитического контроля

Россия, 119049, Москва, Ленинский пр., 4

Vladimir L. Shper, Cand. Sci. (Eng.), Assist. Prof. of the Chair of Certification and Analytical Control

4 Leninskii Ave., Moscow 119049, Russian Federation

vlad.shper@gmail.comШереметьеваС. А.SheremetyevaS. A.

Светлана Алексеевна Шереметьева, аспирант кафедры сертификации и аналитического контроля

Россия, 119049, Москва, Ленинский пр., 4

Svetlana A. Sheremetyeva, Postgraduate of the Chair of Certification and Analytical Control

4 Leninskii Ave., Moscow 119049, Russian Federation

prosto_sveta92@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9438-4054СмеловВ. Ю.SmelovV. Yu.

Владимир Юрьевич Смелов, к.т.н., старший преподаватель кафедры сертификации и аналитического контроля, Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС»; заместитель генерального директора по качеству, «ГПБ Комплект» (АО)

Россия, 119049, Москва, Ленинский пр., 4

Россия, 11505, Москва, Валовая ул., 6

Vladimir Yu. Smelov, Cand. Sci. (Eng.), Senior Lecturer of the Chair of Certification and Analytical Control, National University of Science and Technology “MISIS”; Deputy General Director of Quality, GPB Complect (JSC)

4 Leninskii Ave., Moscow 119049, Russian Federation

6 Valovaya Str., Moscow 11505, Russian Federation

b.c.21@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-2396-6911ХунузидиЕ. И.KhunuzidiE. I.

Елена Ивановна Хунузиди, к.т.н., доцент кафедры сертификации и аналитического контроля, Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС»; руководитель отдела по обеспечению качества, ООО «АтомТехноТест»

Россия, 119049, Москва, Ленинский пр., 4

Россия, Москва, 123022, 2-я Звенигородская ул., 13, стр. 37

Elena I. Khunuzidi, Cand. Sci. (Eng.), Assist. Prof. of the Chair of Certification and Analytical Control, National University of Science and Technology “MISIS”; Head of Division of Quality Assurance, LLC “AtomTekhnoTest”

4 Leninskii Ave., Moscow 119049, Russian Federation

13 bld. 37 2nd Zvenigorodskaya Str., Moscow 123022, Russian Federation

el_hun@mail.ruНациональный исследовательский технологический университет «МИСИС»РоссияNational University of Science and Technology “MISIS”Russian FederationНациональный исследовательский технологический университет «МИСИС»; «ГПБ Комплект» (АО)РоссияNational University of Science and Technology “MISIS”; GPB Complect (JSC)Russian FederationНациональный исследовательский технологический университет «МИСИС»; ООО «АтомТехноТест»РоссияNational University of Science and Technology “MISIS”; LLC “AtomTekhnoTest”Russian Federation202425022024671121131Copyright © Шпер В.Л., Шереметьева С.А., Смелов В.Ю., Хунузиди Е.И., 20242024Шпер В.Л., Шереметьева С.А., Смелов В.Ю., Хунузиди Е.И.Shper V.L., Sheremetyeva S.A., Smelov V.Y., Khunuzidi E.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://fermet.misis.ru/jour/article/view/2686

Контрольные карты Шухарта (ККШ) – мощный и технически весьма простой инструмент анализа вариабельности процессов, но  одновременно он не может быть полностью алгоритмизирован и требует глубокого знания процесса в сочетании с дополнительным анализом данных. Хотя сами по себе ККШ известны очень давно, число работ огромно и стандарты на применение карт внедрены в большинстве стран мира, существует несколько принципиально важных проблем их эффективного применения, которые практически не находят своего отражения ни в научно-исследовательской, ни в учебной литературе. Именно этим проблемам и посвящена данная работа. В частности, исследованы два аспекта стандартного допущения о нормальности закона распределения данных. Сначала авторы изучили широко распространенное заблуждение о том, что результаты измерений всегда распределены в соответствии с законом Гаусса. Затем показали, что отклонение реальной функции распределения данных от нормальности может при определенных условиях приводить к существенным изменениям в методике построения и интерпретации контрольных карт. Далее, на примере конкретного процесса, было рассмотрено, как правильно и как неправильно строить и интерпретировать ККШ, после чего исследована принципиально важная проблема операционального определения особых/специальных причин вариаций. Авторы предлагают ввести два типа особых причин: не меняющих (I-тип) и изменяющих (X-тип) систему. В конце работы рассмотрен вопрос о том, как правильно организовать работу с ККШ. Подчеркнуто, что построение и интерпретация контрольной карты – это всегда системная проблема взаимодействия между процессами и людьми, работающими над улучшением этих процессов.

Shewhart control charts (ShCCs) are a powerful and technically simple tool for process variability analysis. However, simultaneously, they cannot be fully algorithmized and require deep process knowledge together with additional data analysis. ShCCs are well known, though, and the number of papers is great, as well as standards on ShCCs work in most countries, there are some serious obstacles for their effective application which are not being discussed in either educational or scientific literature. Just these problems are being considered in this paper. We analyzed two sides of standard assumption about data normality. First, we discuss the widely-spread misconception that measurement data are always distribu­ted according Gauss law. Then, it is shown how the deviation from normality may impact the method of ShCCs’ constructing and interpreting. Using a specific process data, we debate on right and wrong ways to build ShCC. Further, the paper describes two new definitions of assignable causes of variation: not changing (I-type) and changing (X-type) the system. At the end, we discuss how the work with ShCCs should be organized effectively. It is outlined that creating and analyzing ShCCs is always a system question of interaction between the process and the person who tries to improve this process.

контрольные карты Шухартаненормальностьиндексы воспроизводимостипостроение картShewhart control chartsnon-normalitycapability indiceschart constructionReferencesShewhart W. Economic Control of Quality of Manufactured Product. Milwaukee: ASQ Quality Press.; 1980:501.Shewhart W. Economic Control of Quality of Manufactured Product. Milwaukee: ASQ Quality Press.; 1980:501.Shewhart W. Statistical Methods from the Viewpoint of Quality Control. N.Y.: Dover Publications, Inc.; 1986:163.Shewhart W. Statistical Methods from the Viewpoint of Quality Control. N.Y.: Dover Publications, Inc.; 1986:163.Kume H. Statistical Methods for Quality Improvement. The Association for Overseas Technical Scholarship (AOTS); 1985:231.Kume H. Statistical Methods for Quality Improvement. The Association for Overseas Technical Scholarship (AOTS); 1985:231.Wheeler D. Advanced Topics in Statistical Process Control. Knoxville: SPC Press, Inc.; 1995:484.Wheeler D. Advanced Topics in Statistical Process Control. Knoxville: SPC Press, Inc.; 1995:484.Alwan L.C. Statistical Process Analysis. Irwin: McGrow-Hill series in operations and decision sciences; 2000:768.Alwan L.C. Statistical Process Analysis. Irwin: McGrow-Hill series in operations and decision sciences; 2000:768.Rinne H., Mittag H-J. Statistische Methoden der Quali­tätssicherung. Fernuniversität-Gesamthochschule-in-Hagen, Deutschland, Fachbereich Wirtschaftswissenschaft; 1993: 615. (In Germ.).Rinne H., Mittag H-J. Statistische Methoden der Quali­tätssicherung. Fernuniversität-Gesamthochschule-in-Hagen, Deutschland, Fachbereich Wirtschaftswissenschaft; 1993: 615. (In Germ.).Schindowski E., Schürz O. Statistische Qualitätskontrolle. Berlin: Veb Verlag Technik; 1974:636. (In Germ.).Schindowski E., Schürz O. Statistische Qualitätskontrolle. Berlin: Veb Verlag Technik; 1974:636. (In Germ.).Murdoch J. Control Charts. The Macmillan Press, Ltd; 1979:150.Murdoch J. Control Charts. The Macmillan Press, Ltd; 1979:150.Montgomery D.C. Introduction to Statistical Quality Cont­rol. 6th ed. John Wiley & Sons; 2009:752.Montgomery D.C. Introduction to Statistical Quality Cont­rol. 6th ed. John Wiley & Sons; 2009:752.Balestracci D. Data Sanity: A Quantum Leap to Unprecedented Results. Medical Group Management Association; 2009:326.Balestracci D. Data Sanity: A Quantum Leap to Unprecedented Results. Medical Group Management Association; 2009:326.ГОСТ Р ИСО 7870-2-2015. Статистические методы. Контрольные карты. Часть 2. Контрольные карты Шухарта. М.: ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ»; 2016:46.ISO 7870-2:2013. Control Charts – part 2: Shewhart Control Charts.Шереметьева С.А., Шпер В.Л. Бизнес и теория вариабельности: дружба или непонимание. Стандарты и качество. 2022;(2):92–97. http://doi.org/10.35400/0038-9692-2022-2-72-21Sheremetyeva S.A., Shper V.L. Business and variation: friendship or misunderstanding. Standards and Quality. 2022;(2):92–97. (In Russ.). http://doi.org/10.35400/0038-9692-2022-2-72-21Adler Y., Shper V., Maksimova O. Assignable causes of variation and statistical models: Another approach to an old topic. Quality and Reliability Engineering International. 2011;27(5):623–628. https://doi.org/10.1002/qre.1207Adler Y., Shper V., Maksimova O. Assignable causes of variation and statistical models: Another approach to an old topic. Quality and Reliability Engineering International. 2011;27(5):623–628. https://doi.org/10.1002/qre.1207Shper V., Adler Y. The importance of time order with Shewhart control charts. Quality and Reliability Engineering International. 2017;33(6):1169–1177. http://doi.org/10.1002/qre.2185Shper V., Adler Y. The importance of time order with Shewhart control charts. Quality and Reliability Engineering International. 2017;33(6):1169–1177. http://doi.org/10.1002/qre.2185Shper V., Gracheva A. Simple Shewhart control charts: Are they really so simple? International Journal of Industrial and Operations Research. 2021;4(1):010. http://doi.org/10.35840/2633-8947/6510Shper V., Gracheva A. Simple Shewhart control charts: Are they really so simple? International Journal of Industrial and Operations Research. 2021;4(1):010. http://doi.org/10.35840/2633-8947/6510Deming W. Out of Crisis. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press; 1987:524.Deming W. Out of Crisis. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press; 1987:524.Shper V., Sheremetyeva S. The impact of non-normali­ty on the control limits of Shewhart’s charts. Тяжелое машиностроение. 2022;(1–2):16–29.Shper V., Sheremetyeva S. The impact of non-normality on the control limits of Shewhart’s charts. Tyazheloye Mashinostroyeniye. 2022;(1–2):16–29.Ryan T.A, Joiner B.L. Normal Probability Plots and Tests for Normality. Available at: https://www.additive-net.de/de/component/jdownloads/send/70-support/236-normal-probability-plots-and-tests-for-normality-thomas-a-ryan-jr-bryan-l-joinerRyan T.A, Joiner B.L. Normal Probability Plots and Tests for Normality. Available at: https://www.additive-net.de/de/component/jdownloads/send/70-support/236-normal-probability-plots-and-tests-for-normality-thomas-a-ryan-jr-bryan-l-joinerУилер Д., Чамберс Д. Статистическое управление процессами. Оптимизация бизнеса с использованием контрольных карт Шухарта. Москва: Альпина Бизнес Букс; 2009:409.Wheeler D.J., Chambers D.S. Understanding Statistical Process Control. 2nd ed. Knoxville: SPC Press, Inc.; 1992:428.Адлер Ю.П. Алгоритмически неразрешимые задачи и искусственный интеллект. Экономика и управление: проб­лемы, решения. 2018;7/77(5):17–24.Adler Yu.P. Algorithmically unsolvable problems and artificial intellect. Economics and management: problems, solutions. 2018;7/77(5):17–24. (In Russ.).Jensen W., Szarka J. III, White K. A better picture. Quality Progress. 2020;53(1):41–49.Jensen W., Szarka J. III, White K. A better picture. Quality Progress. 2020;53(1):41–49.Woodall W. Controversies and contradictions in statistical process control. Journal of Quality Technology. 2000;32(4):341–350. https://doi.org/10.1080/00224065.2000.11980013Woodall W. Controversies and contradictions in statistical process control. Journal of Quality Technology. 2000;32(4):341–350. https://doi.org/10.1080/00224065.2000.11980013Deming W. The Essential Deming. Leadership Principles from the Father of Quality. Orsini J. ed. N.Y.:McGrow-Hill; 2013:336.Deming W. The Essential Deming. Leadership Principles from the Father of Quality. Orsini J. ed. N.Y.:McGrow-Hill; 2013:336.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.