Статистические методы управления качеством при производстве древесностружечных плит. Курсовая работа (т). Другое.
🛑 👉🏻👉🏻👉🏻 ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!
Похожие работы на - Статистические методы управления качеством при производстве древесностружечных плит
Нужна качественная работа без плагиата?
Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу Без плагиата!
Уже несколько десятилетий во всем мире большое значение
придается качеству продукции. Высокое качество продукции стало главным условием
успеха фирм в конкурентной борьбе на рынке.
В условиях рыночных отношений успех фирмы зависит от степени
удовлетворения ею требований покупателей. Только в этом случае фирма будет
иметь устойчивый спрос на свою продукцию и получать прибыль. А степень
удовлетворения требований потребителей соответствующей продукцией определяется
её качеством. Качество продукции является главным фактором её
конкурентоспособности. И хотя, кроме качества, в конкурентоспособность входят
цена, сроки поставки, техническое совершенство, гарантии, сервисное
обслуживание и ряд других слагаемых, качество составляет 70% весомости всех
показателей конкурентоспособности. В конечном итоге, именно качеству отдают
предпочтение покупатели и заказчики при выборе продукции.
Учитывая сложный, многоаспектный характер понятия “качество
продукции” и постоянно меняющиеся требования потребителей к нему, перед фирмами
- изготовителями встаёт задача обеспечения требуемого качества и управления им
на всем протяжении жизненного цикла продукции, а это требует наличия
соответствующих знаний в области управления качеством и подготовленных в этой
области специалистов.
Мощный импульс к приобретению знаний в области качества и к
созданию на предприятиях систем управления качеством был дан принятием в 1987
г. международных стандартов ИСО серии 9000, описывающих модели управления
качеством для предприятий, организаций и учреждений любой сферы деятельности.
Универсальный характер указанных стандартов и описанных в них систем качества
требует глубоких знаний теории и методов управления предприятием через
качество. Разработать, внедрить и обеспечить эффективное функционирование
системы качества можно только при наличии на фирме профессионально
подготовленных специалистов по качеству - инженеров и менеджеров.
В настоящее время внедрение систем качества на основе
международных стандартов становится насущной необходимостью. Наличия систем
качества требуют и заказчики (потребители), и государственные органы,
рассматривающие их как гарантию получения высококачественной, безопасной
продукции. Изготовители также заинтересованы в создании у себя систем качества,
позволяющих им совершенствовать производство, повышать эффективность своей
деятельности и к тому же получить дополнительные козыри на рынке. Становится
нормой иметь прошедшую экспертизу (сертифицированную) систему качества на
предприятии.
В 80-е годы в промышленно развитых странах актуальной задачей
стала подготовка специалистов в области качества. Преподавание основ
комплексного (всеобъемлющего) управления качеством - Total Quality Management
(TQM) - вошло неотъемлемой частью в учебные планы многих университетов, школ
бизнеса, колледжей и средних школ Западной Европы и США. В России тоже
осуществляется подготовка специалистов по управлению качеством и преподавание
основ качества по другим специальностям.
Интеграция России в мировую экономическую систему, успешная
конкуренция с другими странами немыслимы без существенного повышения качества
отечественной продукции. А это возможно только при условии, если повышение
качества продукции станет основной задачей производства, в решение которой
будут вовлечены все сферы производственно - хозяйственной деятельности и все
уровни управления предприятий и государственных органов. Этой работой должны
руководить квалифицированные специалисты, обладающие соответствующими знаниями
в области качества на уровне международных требований.
1. Статистические методы управления качеством
продукции
качество статистический древесностружечная плита
Актуальность использования статистических методов в различных
отраслях современного менеджмента непрерывно возрастает. Это вызвано, прежде
всего, развитием рыночных отношений, конкурентной борьбы на рынках товаров и
услуг, требованиями стандартов. В этих условиях резко возросли требования к
качеству продукции.
Статистические методы контроля и управления качеством только
тогда будут давать значительный эффект, когда они применяются на всех уровнях:
рабочий управляет машиной, технологическим процессом, оператор занимается
обслуживанием клиентов, мастер или управляющий - процессами, работниками и
т.д., везде нужно овладевать методами выявления недостатков, путей улучшения
процессов. Для этого необходима специализированная методология обучения
взрослых людей, массовые доступные учебно-методические материалы,
способствующие пониманию широким кругом работников особенностей статистических
методов, их применения и возможностей.
Большое распространение в управлении качеством (под влиянием
японских специалистов) получили семь простых методов, применение которых не
требует высокой квалификации персонала и позволяет охватить анализ причины
большинства возникающих на производстве дефектов.
Цель данной работы - изучить статистические методы управления
качеством.
Постановка данной цели обусловила необходимость решения
следующих задач:
· рассмотреть понятие о статистических методах
качества;
· охарактеризовать процесс освоения статистических
методов;
· рассмотреть простые статистические методы.
1.1 Понятие о статистических методах качества
Понятие "управление качеством" как наука возникло в
конце 19-го столетия, с переходом промышленного производства на принципы
разделения труда. Принцип разделения труда потребовал решения проблемы
взаимозаменяемости и точности производства. До этого при ремесленном способе
производстве продукции обеспечение точности готового продукта производилось по
образцам или методами подгонки сопрягаемых деталей и узлов. Учитывая
значительные вариации параметров процесса, становилось ясно, что нужен критерий
качества производства продукции, позволяющий ограничить отклонения размеров при
массовом изготовлении деталей.
В качестве такого критерия Ф.Тейлором были предложены
интервалы, устанавливающие пределы отклонений параметров в виде нижних и
верхних границ. Поле значений такого интервала стали называть допуском.
Установление допуска привело к противостоянию интересов
конструкторов и производственников: одним ужесточение допуска обеспечивало
повышение качества соединения элементов конструкции, другим - создавало
сложности с созданием технологической системы, обеспечивающей требуемые
значения вариаций процесса. Очевидно также, что при наличии разрешенных границ
допуска у изготовителей не было мотивации "держать" показатели
(параметры) изделия как можно ближе к номинальному значению параметра, это
приводило к выходу значений параметра за пределы допуска.
В тоже время (начало 20-х годов прошлого столетия) некоторых
специалистов в промышленности заинтересовало, можно ли предсказать выход
параметра за пределы допуска. И они стали уделять основное внимание не самому
факту брака продукции, а поведению технологического процесса, в результате
которого возникает этот брак или отклонение параметра от установленного
допуска. В результате исследования вариабельности технологических процессов
появились статистические методы управления процессами. Родоначальником этих
методов был В. Шухарт.
С момента зарождения статистических методов контроля качества
специалисты понимали, что качество продукции формируется в результате сложных
процессов, на результативность которых оказывают влияние множество материальных
факторов и ошибки работников. Поэтому для обеспечения требуемого уровня
качества нужно уметь управлять всеми влияющими факторами, определять возможные
варианты реализации качества, научиться его прогнозировать и оценивать
потребность объектов того или иного качества.
Используемые в сегодняшней практике предприятий статистические
методы можно подразделить на следующие категории:
методы высокого уровня сложности, которые используются
разработчиками систем управления предприятием или процессами. К ним относятся
методы кластерного анализа, адаптивные робастные статистики и др.;
методы специальные, которые используются при разработке
операций технического контроля, планировании промышленных экспериментов,
расчетах на точность и надежность и т.д.;
методы общего назначения, в разработку которых большой вклад
внесли японские специалисты. К ним относятся "Семь простых методов"
(или "Семь инструментов качества"), включающие в себя контрольные
листки; метод расслоения; графики; диаграммы Парето; диаграммы Исикавы;
гистограммы; контрольные карты.
Определение потребности и выбор конкретных статистических
методов в системе качества являются достаточно сложной и длительной работой
аналитического и организационного характера. В связи с этим данную работу
целесообразно вести на основе специальной программы, которая может содержать
следующий комплекс организационных мероприятий (рис. 1). Начинать освоение
статистических методов следует с применения простых и доступных и уже после
этого переходить к более сложным методам. Учитывая трудности освоения
статистических методов в производственной практике, эти методы целесообразно
подразделять на два класса: простые и сложные методы.
При выборе статистических методов стремятся к тому, чтобы они
соответствовали характеру производственного процесса, наличию средств измерений
и обработки статистической информации. Поскольку для решения определенной
производственной проблемы можно выбрать несколько разных статистических
методов, выбирается такой из них, который обеспечит достижение наилучшего
результата при минимальных затратах.
Рис. 1 Программа освоения статистических методов
Среди простых статистических методов, названных так ввиду их
сравнительной несложности, убедительности и доступности, наибольшее распространение
получили семь методов, выделенных в начале 50-х годов японскими специалистами
под руководством К. Исикавы. В своей совокупности эти методы образуют
эффективную систему методов контроля и анализа качества. С их помощью, по
свидетельству самого К. Исикавы, может решаться от 50 до 95% всех проблем,
находящихся в поле зрения производственников. Для применения семи простых
методов не требует специального образования (стандартная японская программа
обучения этим методам рассчитана на 20 занятий и ориентирована на уровень
старшеклассников). О популярности семи простых методов можно судить по тому,
что сегодня в японских фирмах ими владеют все - от президента до рядового
рабочего.
Семь простых методов могут применяться в любой
последовательности, в любом сочетании, в различных аналитических ситуациях, их
можно рассматривать и как целостную систему, как отдельные инструменты анализа.
В каждом конкретном случае предлагается определить состав и структуру рабочего
набора методов. Хотя они являются простыми методами, но это отнюдь не значит,
что при использовании многих из них нельзя воспользоваться компьютером, чтобы
быстрее и без затруднений сделать подсчеты и наглядней представить
статистические данные.
Согласно К. Исикаве в семь простых методов входят:
· причинно-следственные диаграммы Исикавы;
Кроме того на начальной стадии работы часто используются еще
два приема:
Мозговая атака используется, чтобы помочь группе выработать
наибольшее число идей по какой-либо проблеме в возможно коротко время, и может
осуществляться двумя путями:
Упорядоченно - каждый член группы подает идеи в порядке очередности
по кругу или пропускает свою очередь до следующего раза. Таким способом можно
побудить к разговору даже самых молчаливых людей, однако, здесь присутствует
некоторый элемент давления, что может помешать.
Неупорядоченно - члены группы просто подают идеи по мере
того, как они приходят на ум. Так создается более раскованная атмосфера,
правда, есть опасность, что самые говорливые возьмут верх.
В обоих методах общие правила поведения одинаковы. Желательно
придерживаться такой линии поведения:
Никогда не критиковать идей. Записывать на лист или доску
каждую идею. Если слова видны всем, это помогает избежать неверного понимания и
рождает новые идеи.
Каждый должен согласиться с вопросом или повесткой дня
предстоящей мозговой атаки.
Заносить на доску или на лист слова выступающего буквально,
не редактируя их.
Делать все быстро, лучше всего проводить мозговую атаку за 5
- 15 минут.
Схема процесса (последовательности операций, маршрутная
карта) применяется, когда требуется проследить фактические или подразумеваемые
стадии процесса, которые проходит изделие или услуга, чтобы можно было
определить отклонения.
При изучении схем процессов часто можно обнаружить скрытые
ловушки, которые служат потенциальными источниками помех и трудностей.
Необходимо собрать специалистов, располагающих наибольшими
знаниями о данном процессе, для того, чтобы:
· построить последовательную схему стадий процесса, который
действительно происходит;
· построить последовательную схему стадий процесса, который
должен протекать, если все будет работать правильно;
· сравнить две схемы, чтобы найти, чем они отличаются, и
таким образом найти точку, в которой возникают проблемы.
Контрольный листок (таблица проверок)
Контрольный листок позволяет ответить на вопрос: "Как
часто случается определенное событие?". С него начинается превращение
мнений и предположений в факты. Построение контрольного листка включает в себя
следующие шаги, предусматривающие необходимость:
· установить как можно точнее, какое событие будет
наблюдаться. Каждый должен следить за одной и той же вещью;
· договориться о периоде, в течение которого будут собираться
данные. Он может колебаться от часов до недель;
· построить форму, которая будет ясной и легкой для
заполнения. В форме должны быть четко обозначены графы и колонки, должно быть
достаточно места для внесения данных;
· собирать данные постоянно и честно, ничего не искажая. Еще
раз убедитесь, что назначенное вами время достаточно для выполнения за дачи по
сбору данных.
Собранные данные должны быть однородными. Если это не так,
необходимо сначала сгруппировать данные, а затем рассматривать их по
отдельности.
Временной ряд применяется, когда требуется самым простым
способом представить ход изменения наблюдаемых данных за определенный период
времени.
Временной ряд предназначен для наглядного представления
данных, очень прост в построении и использовании. Точки наносятся на график в
том порядке, в каком они были собраны. Поскольку они обозначают изменение
характеристики во времени, очень существенна последовательность данных.
Опасность в использовании временного ряда заключается в
тенденции считать важным любое изменение данных во времени.
Временной ряд, как и другие виды графической техники, следует
использовать, чтобы сосредоточить внимание на действительно существенных
изменениях в системе.
Одно из наиболее эффективных применений временного ряда
заключается в выявлении существенных тенденций или изменений средней величины
(рис.3)
Применяется, когда требуется представить относительную
важность всех проблем или условий с целью выбора отправной точки для решения
проблем, проследить за результатом или определить основную причину проблемы.
Диаграмма Парето - это особая форма вертикального
столбикового графика, которая помогает определить, какие имеются проблемы, и
выбрать порядок их решения. Построение диаграммы Парето, основанное или на
контрольных листках или на других формах сбора данных помогает привлечь
внимание и усилия к действительно важным проблемам. Можно достичь большего,
занимаясь самым высоким столбиком, не уделяя внимания меньшим столбикам (рис.
4).
Порядок построения диаграммы Парето:
Выберите проблемы, которые необходимо сравнить и расположите
их в порядке важности (путем мозговой атаки, используя существующие данные
-отчеты).
Определите критерий для сравнения единиц измерения
(натуральные или стоимостные характеристики).
Наметьте период времени для изучения.
Сгруппируйте данные по категориям, сравните критерии каждой
группы.
Перечислите категории слева направо на горизонтальной оси 1
порядке уменьшения значения критерия. В последний столбик включите категории,
имеющие наименьшее значение.
Причинно-следственная диаграмма (диаграмма
Исикавы)
Диаграмма Исикавы ("рыбий скелет") применяется,
когда требуется исследовать и изобразить все возможные причины определенных
проблем или условий.
Позволяет представить соотношения между следствием,
результатом и всеми возможными причинами, влияющими на них. Следствие,
результат или проблема обычно обозначаются на правой стороне схемы, а главные
воздействия или "причины" перечисляются на левой стороне (рис.5).
Рис. 5 Причинно-следственная диаграмма
Порядок построения причинно-следственной диаграммы:
Начинайте процесс с описания выбранной проблемы, а именно:
Перечислите причины, необходимые для построения причинно
следственной диаграммы одним из следующих способов:
· проведите мозговую атаку, на которой обсудите все возможные
причины без предварительной подготовки;
· внимательно проследите все стадии производственного
процесса и на контрольных листках укажите возможные причины возникающей
проблемы.
Постройте действительную причинно-следственную диаграмму.
Попытайтесь дать толкование всем взаимосвязям.
Чтобы отыскать основные причины проблемы, ищите причины,
которые повторяются. Основные причинные категории нужно записывать в самом
общем виде. Используйте как можно меньше слов.
Применяется, когда требуется исследовать и представить распределение
данных о числе единиц в каждой категории с помощью столбикового графика. Как мы
уже видели на диаграмме Парето, очень полезно представить в форме столбикового
графика частоту, с которой появляется определенное событие (так называемое
частотное распределение). Однако, диаграмма Парето имеет дело только с
характеристиками продукции или услуги: типами дефектов, проблемами, угрозой
безопасности и т. п.
Гистограмма, напротив, имеет дело с измеряемыми данными
(температура, толщина) и их распределением. Распределение может быть
критическим, т.е. иметь максимум. Многие повторяющиеся события дают результаты,
которые изменяются во времени.
Гистограмма обнаруживает количество вариаций, которые имеет
процесс. Типичная гистограмма может выглядеть так, как показано на рис. 6
Количество классов (столбиков на графике) определяется тем,
как много взято образцов или сделано наблюдений.
Некоторые процессы по своей природе искажены (несимметричны),
поэтому не следует ожидать, что каждое распределение будет иметь форму
колоколообразной кривой.
Не доверяйте точности данных, если классы внезапно
остановились на какой-то точке, например, границе спецификации, хотя перед этим
число не уменьшалось.
Если у кривой имеется два пика, это означает, что данные
собраны из двух или более различных источников, т.е. смен, машин и т.п.
Применяется, когда требуется представить, что происходит с
одной из переменных величин, если другая переменная изменяется, и проверить
предположение о взаимосвязи двух переменных величин.
Диаграмма рассеяния используется для изучения возможной связи
между двумя переменными величинами. Глядя на диаграмму рассеяния нельзя
утверждать, что одна переменная служит причиной для другой, однако диаграмма
проясняет, существует ли связь между ними и какова сила этой связи. Диаграмма
рассеяния строится в таком порядке: по горизонтальной оси откладываются
измерения величин одной переменной, а по вертикальной оси - другой переменной.
Вид типичной диаграммы рассеяния представлен на рис. 7.
Одним из основных инструментов в обширном арсенале
статистических методов контроля качества являются контрольные карты. Принято
считать, что идея контрольной карты принадлежит известному американскому
статистику Уолтеру Л. Шухарту. Она была высказана в 1924 г. и обстоятельно
описана в 1931 г.
Первоначально они использовались для регистрации результатов
измерений требуемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска
свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении
корректировки процесса в соответствии со знаниями специалиста, управляющего
производством. Это давало информацию о том, когда, кто, на каком оборудовании
получал брак в прошлом.
Однако в этом случае решение о корректировке принималось
тогда, когда брак уже был получен. Поэтому важно было найти процедуру, которая
бы накапливала информацию не только для ретроспективного исследования, но и для
использования при принятии решений. Это предложение опубликовал американский
статистик И. Пейдж в 1954 г.
Карты, которые используются при принятии решений, называются
кумулятивными.
Контрольная карта (рис. 8) состоит из центральной линии, двух
контрольных пределов (над и под центральной линией) и значений характеристики
(показателя качества), нанесенных на карту для представления состояния процесса
В определенные периоды времени отбирают (все подряд;
выборочно; периодически из непрерывного потока и т. д.) n изготовленных изделий
и измеряют контролируемый параметр.
Результаты измерений наносят на контрольную карту, и в
зависимости от этого значения принимают решение о корректировке процесса или о
продолжении процесса без корректировок.
Сигналом о возможной разладке технологического процесса могут
служить:
· выход точки за контрольные пределы (точка 6); (процесс
вышел из-под контроля);
· расположение группы последовательных точек около одной
контрольной границы, но не выход за нее (11, 12, 13, 14), что свидетельствует о
нарушении уровня настройки оборудования;
· сильное рассеяние точек (15, 16, 17, 18, 19, 20) на
контрольной карте относительно средней линии, что свидетельствует о снижении
точности технологического процесса.
При наличии сигнала о нарушении производственного процесса
должна быть выявлена и устранена причина нарушения.
Таким образом, контрольные карты используются для выявления
определенной причины, но не случайной. Под определенной причиной следует
понимать существование факторов, которые допускают изучение. Разумеется, что
таких факторов следует избегать.
Вариация же, обусловленная случайными причинами необходима,
она неизбежно встречается в любом процессе, даже если технологическая операция
проводится с использованием стандартных методов и сырья. Исключение случайных
причин вариации невозможно технически или экономически нецелесообразно.
Контролироваться должны естественные колебания между
пределами контроля. Нужно убедиться, что выбран правильный тип контрольной
карты для определенного типа данных. Данные должны быть взяты точно той
последовательности, как они собраны, иначе они теряют смысл. Не следует вносить
изменений в процесс в период сбора данных. Данные должны отражать, как процесс
идет естественным образом. Контрольная карта может указать на наличие
потенциальных проблем до того, как начнется выпуск дефектной продукции.
Существуют два основных типа контрольных карт: для
качественных признаков (годен - негоден) и для количественных признаков. Для
качественных признаков возможны четыре вида контрольных карт:- карта (число
дефектов на единицу продукции)
С - карта (число дефектов в выборке)
Р - карта (доля дефектных изделий в выборке)- карта (число
дефектных изделий в выборке)
При этом в первом и третьем случаях объем выборки является
переменным, а во втором и четвертом - постоянным.
Таким образом, целями применения контрольных карт могут быть:
· выявление неуправляемого процесса
· контроль за управляемым процессом
Обычно подлежит изучению следующая переменная величина
(параметр процесса) или характеристика:
· по которой нужно получить информацию о возможностях
процесса
· эксплуатационная, имеющая значение при маркетинге
При этом не следует контролировать все величины одновременно.
Контрольные карты стоят денег, поэтому нужно использовать их разумно:
· тщательно выбирать характеристики
· прекращать работу с картами при достижении цели
· продолжать вести карты только тогда, когда процессы и
технические требования сдерживают друг друга
Необходимо иметь в виду, что процесс может быть в состоянии
статистического регулирования и давать 100% брака. И наоборот, может быть
неуправляемым и давать продукцию, на 100% отвечающую техническим требованиям.
Контрольные карты позволяют проводить анализ возможностей процесса.
Возможности процесса - это способность функционировать
должным образом. Как правило, под возможностями процесса понимают способность
удовлетворять техническим требованиям.
В конце 60-х годов японский специалист по статистике Тагучи
завершил разработку идей математической статистики применительно к задачам
планирования эксперимента и контроля качества. Совокупность своих идей Тагучи
назвал "методом надежного проектирования".
Тагучи предложил характеризовать производимые изделия
устойчивостью технических характеристик. Он внес поправку в понятие случайного
отклонения, утверждая, что существуют не случайности, а факторы, которые иногда
трудно поддаются учету.
Важное отличие методов Тагучи заключается в отношении к
основополагающим характеристикам произведенной продукции - качеству и
стоимости. Отдавая приоритет экономическому фактору (стоимости), он, тем не
менее, увязывает стоимость и качество в одной характеристике, названной
функцией потерь.
При этом одновременно учитываются потери как со стороны
потребителя, так и со стороны производителя. Задачей проектирования является
удовлетворение обеих сторон.
Тагучи создал надежный метод расчета, использовав отношение
сигнал-шум, применяемое в электросвязи, которое стало основным инструментом
инжиниринга качества.
Тагучи ввел понятие идеальной функции изделия, определяемой
идеальным отношением между сигналами на входе и выходе. Факторы, являющиеся
причиной появления отличий реальных характеристик продукции от идеальных,
Тагучи называет шумом.
Специалист, использующий методы Тагучи, должен владеть
методами предсказания шума в любой области, будь то технологический процесс или
маркетинг.
Внешние шумы - это вариации окружающей среды:
· индивидуальные особенности человека и т. д.
Шумы при хранении и эксплуатации - это старение, износ и т.
п. Внутренние шумы - это производственные неполадки, приводящие к различиям
между изделиями даже внутри одной партии продукции. При перенесении своего
метода из лабораторных в реальные условия Г. Тагучи использует для
характеристики отношения сигнал - шум показатель устойчивости, понимаемый как
высокая повторяемость реагирования. Расчет устойчивости характеристик
проводится в инжиниринге качества не сложными и трудоемкими методами, а на
основе нового метода планирования эксперимента с использованием дисперсного
анализа.
2. Плиты древесно-стружечные. Технические условия
Номинальные размеры плит и их отклонения должны
соответствовать указанным в таблице 1.
±0,3 * (для
шлифованных плит) -0,3/+1,7 (для нешлифованных плит)
1830, 2040,
2440, 2500, 2600, 2700, 2750, 2840, 3220, 3500, 3600, 3660, 3690, 3750, 4100,
5200, 5500, 5680
1220, 1250,
1500, 1750, 1800, 1830, 2135, 2440, 2500
* Как в
пределах одной плиты, так в партии плит. Примечания 1 Допускается выпускать
плиты размерами меньше номинальных на 200 мм с градацией 25 мм в количестве
не более 5 % партии. 2 По согласованию изготовителя с потребителем
допускается выпускать плиты форматов, не установленных в настоящей таблице.
по физико-механическим показателям - на марки П-А и П-Б;
по качеству поверхности - на I и II сорта;
по виду поверхности - с обычной и мелкоструктурной (М)
поверхностью;
по степени обработки поверхности - на шлифованные (Ш) и
нешлифованные;
по гидрофобным свойствам - с обычной и повышенной (В)
водостойкостью;
по содержанию формальдегида - на классы эмиссии Е1, Е2.
Условное обозначение плит должно включать: обозначение марки,
сорт, вид поверхности (для плите мелкоструктурной поверхностью), степень
обработки поверхности (для шлифованных плит), гидрофобные свойства (для плит
повышенной водостойкости), класс эмиссии формальдегида, номинальные длину,
ширину и толщину в миллиметрах, обозначение настоящего стандарта.
Плита марки П-А, I сорта, с мелкоструктурной поверхностью,
шлифованная, класса эмиссии Е1, размером 3500 × 1750 × 15 мм:
П-А, I, М, Ш, Е1, 3500 × 1750 × 15, ГОСТ 10632-2007
Плита марки П-Б, II сорта, с обычной поверхностью,
нешлифованная, класса эмиссии Е2, размером 3500 × 1750 × 16 мм:
П-Б, II, Е2, 3500 × 1750 × 16, ГОСТ 10632-2007
Отклонение от прямолинейности кромок не должно быть более 1,5
мм на 1 м длины кромки.
Отклонение от перпендикулярности кромок плит не должно быть
более 2 мм на 1 м длины кромки.
Перпендикулярность кромок может определяться разностью длин
диагоналей пласти, которая не должна быть более 0,2 % длины плиты.
Физико-механические показатели плит должны соответствовать
нормам, указанным в таблице 2.
2 Предельное
отклонение плотности в пределах плиты, не более **
3 Разбухание по
толщине за 2 ч (размер образцов 25 × 25 мм), %, (Т в )***
4 Предел
прочности при изгибе, МПа, для толщины, мм (Т н ):
5 Модуль
упругости при изгибе, МПа, для толщины, мм (Т н )**:
6 Предел
прочности при растяжении перпендикулярно к пласти плиты, МПа,
7 Удельное
сопротивление нормальному отрыву наружного слоя, МПа, для толщины, мм (Т н )**:
9 Шероховатость
поверхности пласти Rm, мкм, не более:
для шлифованных
плит с обычной поверхностью
для шлифованных
плит с мелкоструктурной поверхностью
* Т н
и Т в - соответственно нижний и верхний пределы показателей.
** Определяется
по согласованию изготовителя с потребителем.
*** Для плит
повышенной водостойкости.
Качество поверхности плит должно соответствовать нормам,
указанным в таблице 3.
Углубления
(выступы), царапины на пласти
Допуска
Похожие работы на - Статистические методы управления качеством при производстве древесностружечных плит Курсовая работа (т). Другое.
Гдз Сочинение Дубровский
Вредители И Болезни Кукурузы Диссертация
Курсовая работа: Расчет намагничивающего устройства для магнитопорошкового метода неразрушающего контроля
Реферат: Человек: смерть экзистенции как рождение самости. Скачать бесплатно и без регистрации
Статья: О сроднике Христовом. Проповедь на Усекновение главы св. пророка Иоанна
С Каких Слов Можно Начать Сочинение
Реферат по теме Евпатория, 1914 год
Реферат по теме Покровское-Стрешнево
Курсовая Работа На Тему Синтез Последовательного Корректирующего Устройства
Spotlight 5 Класс Контрольные Работы Аудио
Реферат По Физкультуре Методы Физического Воспитания
Реферат Спорт В Моем Детстве
Правовой Статус Прокурора Реферат
Забвение Стирает Память Преображает Итоговое Сочинение Аргументы
Реферат: Fordism And Scientific Management Essay Research Paper
Курсовая работа по теме Нотариат и нотариальные действия в системе юридических фактов гражданского права
Дипломная работа по теме Сохранение и развитие празднично-обрядовой культуры алтайского этноса
Реферат по теме Финансы корпораций: сущность, функции, принципы
Реферат по теме Якутское народное зодчество
Реферат по теме Движение 'Талибан'
Курсовая работа: Цивільно-правовий статус об’єднань громадян
Похожие работы на - Прямое урегулирование убытков в автостраховании. Проблемы клиента и страховщика (на примере ОАО 'Россгострах')
Дипломная работа: Оптимізація трудових ресурсів