UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI A VÝKONNOSTI

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
PLAYBOY Kalendar 2007.
Advertisements

ZÁKLADY EKONOMETRIE 6. cvičení Autokorelace
Statistika.
Histogram představuje grafické zobrazení intervalového zobrazení četnosti znaku jakosti slouží k názornému zobrazení „struktury“ naměřených dat hranice.
Riziko zbytečného signálu v regulačním diagramu
s aplikací statistických metod
Název materiálu: OPAKOVÁNÍ 2. POLOLETÍ - OTÁZKY
Statistická indukce Teorie odhadu.
Výpočet zásoby porostu na zkusných plochách při požadované přesnosti
Národní informační středisko
Statistické řízení procesů
*Zdroj: Průzkum spotřebitelů Komise EU, ukazatel GfK. Ekonomická očekávání v Evropě Březen.
Spektra zatížení Milan Růžička 1 Dynamická pevnost a životnost
Statistické charakteristiky variability
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
Hodnocení způsobilosti procesů
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
Regulační diagram je to základní grafický nástroj statistické regulace procesu, který umožňuje posoudit statistickou zvládnutost procesu statisticky zvládnutý.
POPISNÁ STATISTIKA ZPRACOVÁNÍ DAT Výpočet výběrových charakteristik
Projektování výrobních procesů
Násobíme . 4 = = . 4 = = . 4 = = . 2 = 9 .
Dělení se zbytkem 3 MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA
Lineární rovnice Běloun 91/1 a
MODERNÍ A KONKURENCESCHOPNÁ ŠKOLA reg. č.: CZ.1.07/1.4.00/ Základní škola, Šlapanice, okres Brno-venkov, příspěvková organizace Masarykovo nám.
Národní informační středisko
Národní informační středisko pro podporu kvality.
Národní informační středisko
Projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ. projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ.
Název materiálu: OPAKOVÁNÍ 1.POLOLETÍ - OTÁZKY
Letokruhy Projekt žáků Střední lesnické školy a střední odborné školy sociální ve Šluknově.
Deterministické modely zásob Model s optimální velikostí objednávky
projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ předpověď počasí na 13. května 2014.
Popisná statistika - pokračování
Analýza způsobilosti procesů a výrobních zařízení
Národní informační středisko pro podporu kvality.
Testování hypotéz přednáška.
projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ

Projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ. Předpověď počasí na
Čtení myšlenek Je to až neuvěřitelné, ale skutečně je to tak. Dokážu číst myšlenky.Pokud mne chceš vyzkoušet – prosím.
ProcvičujemenásobilkuProcvičujemenásobilku Klikni na libovolné číslo, objeví se.
Násobení zlomků – teorie a cvičení VY_32_INOVACE_19
25. října 2004Statistika (D360P03Z) 4. předn.1 Statistika (D360P03Z) akademický rok 2004/2005 doc. RNDr. Karel Zvára, CSc. KPMS MFF UK
předpověď počasí na 14. května 2009 OBLAČNOST 6.00.
Název materiálu: OPAKOVÁNÍ 1.POLOLETÍ - OTÁZKY
Zásady pozorování a vyjednávání Soustředění – zaznamenat (podívat se) – udržet (zobrazit) v povědomí – představit si – (opakovat, pokud se nezdaří /doma/)
Název materiálu: OPAKOVÁNÍ 1.POLOLETÍ - OTÁZKY
4 Optimalizace úrovně dodavatelských služeb zákazníkům
Národní informační středisko
Národní informační středisko
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Jak správně interpretovat ukazatele způsobilosti a výkonnosti
Projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ. projekt PŘEDPOVĚĎ POČASÍ.
Tento Digitální učební materiál vznikl díky finanční podpoře EU- OP Vzdělávání pro konkurenceschopnost. Není – li uvedeno jinak, je tento materiál zpracován.
Odhady parametrů základního souboru
Strojírenská metrologie
5. přednáška Process capability.
Název materiálu: OPAKOVÁNÍ 1.POLOLETÍ - OTÁZKY
Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Blansko, Bezručova 33 škola moderních technologií Měření rozměrů součástí 2 Test.
Statistika Ukazatelé variability
Charakteristiky variability
1 Nedodržení předpokladu normality v regulačním diagramu.
Regulační diagram Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření.
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Statistické odhady (inference) Výběr Nepotřebujeme sníst celého vola jenom proto, abychom poznali, že to jde ztuha. Samuel Johnson (anglický básník a.
Měřické chyby – nejistoty měření –. Zkoumané (měřené) předměty či jevy nazýváme objekty Na každém objektu je nutno definovat jeho znaky. Mnoho znaků má.
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
Úvod do statistického testování
Analýza kardinálních proměnných
Transkript prezentace:

UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI A VÝKONNOSTI

UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI Předpokládá se :  normální rozdělení N( , ) sledovaného znaku jakosti;  k podskupin stejného rozsahu n jednotek ( k*n = N ). Průměrná směrodatná odchylka s charakterizuje variabilitu uvnitř k podskupin stejného rozsahu n . Rozptyl pro j = 1, 2, ..., k je rozptylem j-té podskupiny a je průměrná směrodatná odchylka v k podskupinách.

Cp  1 - proces není způsobilý (USL - LSL) = 4 s ; Cp = 0,67 2,28% 4 s

Cp = 1 - proces je blízký způsobilosti (USL - LSL) = 6 s ; Cp = 1,0 0,13% 0,13%

Cp  1,33 - proces je způsobilý (USL - LSL) = 8 s ; Cp = 1,33 32 ppm 32 ppm

Cp  1,67 - proces je způsobilý (USL - LSL) = 10 s ; Cp = 1,67 0,3 ppm 10 s

Cp = 1,67 - způsobilé procesy, špatně centrované Cpk = 0 ; Cpk = 1,67 ; Cpk = 0,33 10 s

LSL USL 4 s 6 s 2 s 3 s 5 s m Cp CpL CpU 2 1,33 2,00 0,66 1 1,33 1,67 1,00 0 1,33 1,33 1,33 - 1 1,33 1,00 1,67 - 2 1,33 0,66 2,00

ČEHO JSME SCHOPNI DOSÁHNOUT ČEHO JSME SKUTEČNĚ DOSÁHLI UKAZATEL ZPŮSOBILOSTI Cp nepřihlíží k otázce centrování procesu. Charakterizuje pouze ČEHO JSME SCHOPNI DOSÁHNOUT UKAZATEL ZPŮSOBILOSTI Cpk přihlíží k dosaženému stupni centrování procesu. Charakterizuje ČEHO JSME SKUTEČNĚ DOSÁHLI

T je cílová hodnota

UKAZATELE VÝKONNOSTI Předpokládá se :  normální rozdělení N( , ) sledovaného znaku jakosti;  jeden náhodný výběr rozsahu N . Celková směrodatná odchylka stot charakterizuje celkovou variabilitu ve výběru N pozorování (pokud je výběr rozdělen do k podskupin stejného rozsahu n je N = k*n).

Platí sTtot vyjadřuje celkovou variabilitu okolo cílové hodnoty T.

UKAZATELE VÝKONNOSTI Nepředpokládá se :  normální rozdělení sledovaného znaku jakosti.  Uvažuje se jeden náhodný výběr rozsahu N. Up je 99,865 % -ní kvantil Lp je 0,135 % -ní kvantil Jedná se o kvantily aktuálního rozdělení sledované jakostní vlastnosti. Tyto kvantily odpovídají   3 u normálního rozdělení N( , ).

Me je medián

UKAZATEL VÝKONNOSTI Pp UKAZATELE VÝKONNOSTI VYCHÁZEJÍ Z CELKOVÉ VARIABILITY PROCESU ZA DELŠÍ OBDOBÍ UKAZATEL VÝKONNOSTI Pp nepřihlíží k otázce centrování procesu. Charakterizuje ČEHO JSME SCHOPNI DLOUHODOBĚ V PROCESU DOSÁHNOUT UKAZATEL VÝKONNOSTI Ppk přihlíží k dosaženému stupni centrování procesu. Charakterizuje ČEHO JSME SKUTEČNĚ DLOUHODOBĚ V PROCESU DOSÁHLI

ZPŮSOBILOST MĚŘENÍ  Při ověřování vhodnosti měřícího zařízení.  20 až 50 opakovaných měření etalonu.  Výsledky zaznamenány v časové posloupnosti měření. Ukazatele způsobilosti měřícího procesu (měřidla) : A) vycházející z mezních hodnot znaku: Cg = 0,15(USL - LSL) / 6sg; Cgk = , kde sg je výběrová směrodatná odchylka, vypočtená z naměřených hodnot a D = USL – LSL . B) vycházející z celkové variability procesu: Cg = 0,15 / sg; Cgk = , kde je odhad celkové směrodatné odchylky v procesu.