Národní informační středisko

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Histogram představuje grafické zobrazení intervalového zobrazení četnosti znaku jakosti slouží k názornému zobrazení „struktury“ naměřených dat hranice.
Advertisements

Riziko zbytečného signálu v regulačním diagramu
Nejistoty měření – geometrické veličiny (délka)
Základní statistické pojmy
Sedm základních nástrojů managementu jakosti
UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI A VÝKONNOSTI
Projekt Anglicky v odborných předmětech, CZ.1.07/1.3.09/
Projektové řízení Modul č.1.
Statistické řízení procesů
EDA pro časové řady.
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
Základy informatiky přednášky Kódování.
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
Regulační diagram je to základní grafický nástroj statistické regulace procesu, který umožňuje posoudit statistickou zvládnutost procesu statisticky zvládnutý.
Národní informační středisko
Národní informační středisko
Obchodní akademie, Ostrava-Poruba, příspěvková organizace Vzdělávací materiál/DUMVY_32_INOVACE_03/A7 AutorIng. Liběna Krchňáková Období vytvořeníŘíjen.
Autor: Boleslav Staněk H2IGE1.  Omyly  Hrubé chyby  Chyby nevyhnutelné  Chyby náhodné  Chyby systematické Rozdělení chyb.
Softwarové zabezpečení analýzy měřícího systému (MSA)
Statistická analýza výroby pístků Ing. Václav Chmelík, CSc.
Histogram OA a VOŠ Příbram
1 Národní informační středisko pro podporu jakosti.
Obsah statistiky Jana Zvárová
Testování hypotéz vymezení důležitých pojmů
Jak správně interpretovat ukazatele způsobilosti a výkonnosti
Statistická přejímka Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
Informační strategie. řešíte otázku kde získat konkurenční výhodu hledáte jistotu při realizaci projektů ICT Nejste si jisti ekonomickou efektivností.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Proč potřebujeme nákupčí zdravotní péče MUDr. Pavel Hroboň, M.S.
ETALONY P4a.
MANET … přehled dostupných modulů …. MODULARITA: MANET je plně modulární což značí jeho otevřenost dalšímu rozvoji. V okamžiku vzniku nového modulu lze.
Základní statistické charakteristiky
Statistická přejímka statistická přejímka představuje postupy zaměřené na následnou přejímací kontrolu (vstupní, mezioperační, výstupní) produktů cílem.
1 Nedodržení předpokladu normality v regulačním diagramu.
Zásady experimentální práce (především v biologii)
MANAŽERSKÉ ÚČETNICTVÍ
Regulační diagram Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D.
LEGÁLNÍ METROLOGIE Je to část metrologie, vztahující se k jednotkám, metodám a měřidlům z hlediska předepsaných technických a právních náležitostí, jejím.
Charakteristiky variability
Opakování.
Management jakosti jako úhelný kámen provozu klinické laboratoře
Pohled z ptačí perspektivy
Základy zpracování geologických dat
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
K OMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Úvod do statistiky VY_32_INOVACE_M4r0117 Mgr. Jakub Němec.
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Autorem materiálu a všech jeho částí, není-li uvedeno jinak, je Ing. Pavel Najman. Obchodní akademie a Střední odborná škola logistická, Opava, příspěvková.
Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření.
Biostatistika 8. přednáška
Normální rozdělení. U 65 náhodně vybraných živě narozených dětí byla zkoumána jejich porodní hmotnost [g] a délka [cm].
Biostatistika 1. přednáška Aneta Hybšová
HODNOCENÍ ANALYTICKÝCH DAT JAN TŘÍSKA CENTRUM VÝZKUMU GLOBÁLNÍ ZMĚNY AV ČR ČESKÉ BUDĚJOVICE.
Systémy vnitřní kontroly kvality
Měřické chyby – nejistoty měření –. Zkoumané (měřené) předměty či jevy nazýváme objekty Na každém objektu je nutno definovat jeho znaky. Mnoho znaků má.
Ústav technických zařízení budov MĚŘENÍ A REGULACE Ing. Václav Rada, CSc. ZS – 2003/
Ústav lékařské informatiky, 2. LF UK 2008 STATISTIKA II.
Indexní analýza Centrum pro virtuální a moderní metody a formy vzdělávání na Obchodní akademii T. G. Masaryka, Kostelec nad Orlicí.
Proč statistika ? Dva důvody Popis Inference
Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky
Název: Chyby měření Autor: Petr Hart, DiS.
Úvod do statistického testování
ORDINÁLNÍ VELIČINY Měření variability ordinálních proměnných
Neparametrické testy pro porovnání polohy
Statistika a výpočetní technika
Rozbor vod obecně.
Základy statistiky.
Základy popisné statistiky
Náhodné výběry a jejich zpracování
Princip max. věrohodnosti - odhad parametrů
9. Konference radiologické fyziky Harrachov 16. –
Transkript prezentace:

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Stanovení měr opakovatelnosti a reprodukovatelnosti při kontrole měřením a srovnáváním Ing. Jan Král

Úvodní teze Zásah do procesu se děje na základě měření. To znamená, že naše schopnost regulovat proces je přímo ovlivněna schopností měřením získat hodnotu pravou. Vzorek odebraný z procesu je náhodný výběr a jeho vyhodnocením získáme náhodnou veličinu.

Úvodní teze Kvalita měření je dána systémem měření (prostředí, operátor, měřidlo). Tento systém musí být způsobilý jako celek. Kvalitu měření jsme schopni posuzovat, pokud je systém měření ve statisticky zvládnutém stavu-tj. působí na něj pouze náhodné příčiny.

Co je účelem MSA Účelem MSA je poskytnout směrnici pro posouzení kvality systému měření

Etalony a návaznost Návaznost je důležitým pojmem v obchodním styku. Měření, která jsou vázána na stejný etalon budou mnohem těsnější. Použití takovýchto měřidel výrazně snižuje riziko zamítnutí dobrého produktu a přijetí špatného produktu

Řetězec návaznosti Pracovní měřidlo Referenční etalon Pracovní etalon Národní etalon Referenční etalon Pracovní etalon Pracovní měřidlo

Zdroje variability

Druhy variability systému. měření Strannost - rozdíl mezi pravou hodnotou a pozorovanou průměrnou hodnotou měření Stabilita - změna strannosti v čase Linearita- změna strannosti vzhledem k velikosti Opakovatelnost – variabilita operátora Reprodukovatelnost – variabilita mezi operátory

Strannost Strannost je rozdíl mezi pozorovaným průměrem měření a referenční hodnotou měření provedených na jednom jakostním znaku stejného dílu. Jedná se o míru systematické chyby měření. Strannost Průměr systému měření Referenční hodnota

Opakovatelnost Běžně označovaná jako variabilita „operátora“. Opakovatelnost je variabilita v po sobě (krátkodobě) jdoucích zkouškách, jedním měřidlem, stejným operátorem na stejném dílu za konstantních a definovaných podmínek Referenční hodnota Opakovatelnost

Reprodukovatelnost Reprodukovatelnost běžně označovaná jako „variabilita mezi operátory“ je variabilita průměrů měření provedených různými operátory při použití stejného měřidla při měření stejného znaku u jednoho dílu Reprodukovatelnost Operátor A B C

Stabilita Stabilita je změna strannosti v čase, tj. z dlouhodobého hlediska celková variabilita výsledků měření jakostního znaku. Referenční hodnota Čas

Linearita Linearita je změna strannosti v běžném provozním rozsahu (vyjadřuje systematickou chybu systému měření). Pozorovaná hodnota Referenční hodnota Konstantní strannost Nekonstantní strannost

Vztah mezi stranností a opakovatelností

GRR - Metoda založená na rozpětí Dva operátoři a pět dílů, každý měří jednou

Grafická analýza Sdružený průměr Pomáhá při stanovení konzistence mezi operátory. Oblast mezi mezemi představuje citlivost. ½ bodů, nebo více má být mimo meze.

Průměr rozložený

Sdružená rozpětí Ukazuje, zda je proces ve zvládnutém stavu

Rozložená rozpětí

Iterace podle dílu Identifikace odlehlých čtení

Numerická metoda X bar, R Ukázka z listu pro sběr dat Ukázka Excel

Protokol GRR 1/2

Protokol GRR 2/2

Studie metodou srovnávání Systémy měření diskrétních proměnných představují skupinu měření, kde je hodnota výsledku měření jednou z konečného počtu tříd. Nejběžnějším takovým měřidlem je kalibr s dobrou a zmetkovou stranou, který má pouze dva možné výsledky.

Ukázka z listu pro sběr dat

Analýza metodou křížových tabulek

Analýza metodou křížových tabulek

Analýza metodou křížových tabulek

Analýza metodou křížových tabulek   Účinnost Riziko chybějícího signálu Riziko zbytečného signálu A 84,00 6,3 4,9 B 90,00 2,0 C 80,00 12,5 8,8 Rozhodnutí Přijatelný ≥90% ≤2% ≤5% Zlepšit ≥80% ≤10% Nepřijatelný >5% >10%