11 Štatistická prebierka

Σχετικά έγγραφα
KATEDRA DOPRAVNEJ A MANIPULAČNEJ TECHNIKY Strojnícka fakulta, Žilinská Univerzita

Matematika Funkcia viac premenných, Parciálne derivácie

Štatistické riadenie procesov Regulačné diagramy 3-1

Start. Vstup r. O = 2*π*r S = π*r*r. Vystup O, S. Stop. Start. Vstup P, C V = P*C*1,19. Vystup V. Stop

Základy metodológie vedy I. 9. prednáška

Spojité rozdelenia pravdepodobnosti. Pomôcka k predmetu PaŠ. RNDr. Aleš Kozubík, PhD. 26. marca Domovská stránka. Titulná strana.

Obvod a obsah štvoruholníka

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Motivácia Denícia determinantu Výpo et determinantov Determinant sú inu matíc Vyuºitie determinantov. Determinanty. 14. decembra 2010.

1. Limita, spojitost a diferenciálny počet funkcie jednej premennej

Chí kvadrát test dobrej zhody. Metódy riešenia úloh z pravdepodobnosti a štatistiky

TESTOVANIE ŠTATISTICKÝCH HYPOTÉZ. Zdroje: Kompendium statistického zpracování dat, VPS s r. o.

Ekvačná a kvantifikačná logika

Goniometrické rovnice a nerovnice. Základné goniometrické rovnice

HASLIM112V, HASLIM123V, HASLIM136V HASLIM112Z, HASLIM123Z, HASLIM136Z HASLIM112S, HASLIM123S, HASLIM136S

Základy matematickej štatistiky

3. Striedavé prúdy. Sínusoida

Testy dobrej zhody. H 0 : f(x) = g(x) ; H 1 : f(x) g(x)

Návrh vzduchotesnosti pre detaily napojení

UČEBNÉ TEXTY. Pracovný zošit č.2. Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Elektrotechnické merania. Ing. Alžbeta Kršňáková

Jednotkový koreň (unit root), diferencovanie časového radu, unit root testy

Prechod z 2D do 3D. Martin Florek 3. marca 2009

Modul pružnosti betónu

Matematika prednáška 4 Postupnosti a rady 4.5 Funkcionálne rady - mocninové rady - Taylorov rad, MacLaurinov rad

PRIEMER DROTU d = 0,4-6,3 mm

Rozdiely vo vnútornej štruktúre údajov = tvarové charakteristiky

8 Regulačné diagramy. 8.1 Štatistický základ regulačných diagramov ZABEZPEČOVANIE KVALITY PROCESOV

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

4 Regulačné diagramy na reguláciu meraním

Harmonizované technické špecifikácie Trieda GP - CS lv EN Pevnosť v tlaku 6 N/mm² EN Prídržnosť

C. Kontaktný fasádny zatepľovací systém

Odporníky. 1. Príklad1. TESLA TR

Motivácia pojmu derivácia

2 Chyby a neistoty merania, zápis výsledku merania

,Zohrievanie vody indukčným varičom bez pokrievky,

M6: Model Hydraulický systém dvoch zásobníkov kvapaliny s interakciou

7. FUNKCIE POJEM FUNKCIE

Inžinierstvo kvality produkcie. Štátnice

Priamkové plochy. Ak každým bodom plochy Φ prechádza aspoň jedna priamka, ktorá (celá) na nej leží potom plocha Φ je priamková. Santiago Calatrava

Určite vybrané antropometrické parametre vašej skupiny so základným (*úplným) štatistickým vyhodnotením.

ŠTATISTICKÉ METÓDY VPRAXI

Podnikateľ 90 Mobilný telefón Cena 95 % 50 % 25 %

Rozsah hodnotenia a spôsob výpočtu energetickej účinnosti rozvodu tepla

Matematika 2. časť: Analytická geometria

Meranie na jednofázovom transformátore

Hľadanie, skúmanie a hodnotenie súvislosti medzi znakmi

KATALÓG KRUHOVÉ POTRUBIE

Rozsah akreditácie 1/5. Príloha zo dňa k osvedčeniu o akreditácii č. K-003

Komplexné čísla, Diskrétna Fourierova transformácia 1

6 Limita funkcie. 6.1 Myšlienka limity, interval bez bodu

Ing. Andrej Trnka, PhD. Základné štatistické metódy marketingového výskumu

REZISTORY. Rezistory (súčiastky) sú pasívne prvky. Používajú sa vo všetkých elektrických

Vyhlásenie o parametroch stavebného výrobku StoPox GH 205 S

Cvičenie č. 4,5 Limita funkcie

HANA LAURINCOVÁ KLASICKÝ VS. NEPARAMETRICKÝ PRÍSTUP Štatistika Poistná matematika

SLOVENSKO maloobchodný cenník (bez DPH)

ZABEZPEČOVANIE KVALITY

4. domáca úloha. distribučnú funkciu náhodnej premennej X.

Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej x. Definícia parciálna derivácia funkcie podľa premennej y. Ak existuje limita.

Rôzne metódy manažérstva kvality/jakosti. Štatistika. Práca č.2: Štatistické riadenie procesu (SPC Statistical process control)

Reprezentácia dát. Ing. Martin Mariš, Katedra regionalistiky a rozvoja vidieka, SPU, NITRA

Príručka ku kurzu SPÔSOBILOSŤ PROCESU

AerobTec Altis Micro

Cvičenia zo ŠTATISTIKY v Exceli Kurz IPA-Slovakia, september 2008, VYHNE

Staromlynská 29, Bratislava tel: , fax: http: // SLUŽBY s. r. o.

Kontrolné otázky na kvíz z jednotiek fyzikálnych veličín. Upozornenie: Umiestnenie správnej a nesprávnych odpovedí sa môže v teste meniť.

Moderné vzdelávanie pre vedomostnú spoločnosť Projekt je spolufinancovaný zo zdrojov EÚ M A T E M A T I K A

Cenník za združenú dodávku plynu pre odberateľov plynu mimo domácnosti (maloodber) Účinný od

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Úvod do lineárnej algebry. Monika Molnárová Prednášky

PROMO AKCIA. Platí do konca roka 2017 APKW 0602-HF APKT PDTR APKT 0602-HF

1. písomná práca z matematiky Skupina A

Maximálne ceny za služby obchodníka pre odberné miesta odberateľov, ktorí spĺňajú podmienky na priznanie regulovanej ceny Malému podniku:

Cenník za združenú dodávku plynu pre Domácnosti s Ponukou Plyn so zárukou A Účinný od

Metodicko pedagogické centrum. Národný projekt VZDELÁVANÍM PEDAGOGICKÝCH ZAMESTNANCOV K INKLÚZII MARGINALIZOVANÝCH RÓMSKYCH KOMUNÍT

ZADANIE 1_ ÚLOHA 3_Všeobecná rovinná silová sústava ZADANIE 1 _ ÚLOHA 3

PREHĽAD ÚDAJOV. 1. Početnosť

Gramatická indukcia a jej využitie

Život vedca krajší od vysnívaného... s prírodou na hladine α R-P-R


u R Pasívne prvky R, L, C v obvode striedavého prúdu Činný odpor R Napätie zdroja sa rovná úbytku napätia na činnom odpore.

Tomáš Madaras Prvočísla

MOSTÍKOVÁ METÓDA 1.ÚLOHA: 2.OPIS MERANÉHO PREDMETU: 3.TEORETICKÝ ROZBOR: 4.SCHÉMA ZAPOJENIA:

ARMA modely čast 2: moving average modely (MA)

Teória pravdepodobnosti

URČENIE MOMENTU ZOTRVAČNOSTI FYZIKÁLNEHO KYVADLA

Cenník. za dodávku plynu pre odberateľov plynu v domácnosti. ev. č. D/1/2017

ŠTATISTIKA. Obsah. Predmet štatistiky Popisná štatistika Štatistické charakteristiky jednorozmerných rozdelení.. 17

CHÉMIA Ing. Iveta Bruončová

Kontrolné otázky z jednotiek fyzikálnych veličín

7 Derivácia funkcie. 7.1 Motivácia k derivácii

MIDTERM (A) riešenia a bodovanie

ROZSAH ANALÝZ A POČETNOSŤ ODBEROV VZORIEK PITNEJ VODY

Rozsah akreditácie. Označenie (PP 4 16)

Zrýchľovanie vesmíru. Zrýchľovanie vesmíru. o výprave na kraj vesmíru a čo tam astronómovia objavili

Trapézové profily Lindab Coverline

ANALÝZA VÝKONNOSTI CALL CENTRA POMOCÍ STATISTICKÝCH METOD

Strana 1/5 Príloha k rozhodnutiu č. 544/2011/039/5 a k osvedčeniu o akreditácii č. K-052 zo dňa Rozsah akreditácie

Zateplite fasádu! Zabezpečte, aby Vám neuniklo teplo cez fasádu

CENNÍK ZA DODÁVKU PLYNU ZRANITEĽNÝM ODBERATEĽOM OD 1. JANUÁRA 2017

Transcript:

11 Štatistická prebierka Štatistická prebierka patrí do skupiny stredne náročných štatistických metód používaných v oblasti riadenia kvality. Využíva sa na vstupnú, medzioperačnú, výstupnú výberovú kontrolu kvality hromadnej produkcie, ak: 100 % kontrola je príliš nákladná (veľké dávky), 100 % kontrolu nie je možné realizovať (deštruktívne skúšky, kontrola sypkých materiálov, pást, kvapalín, plynov,...), 100 % kontrola nemá 100 % účinnosť (kontrola každého kusa je veľmi únavná), náklady spojené s prijatím nezhodného produktu nie sú veľké. Cieľom štatistickej prebierky je rozhodnúť o prijatí, alebo zamietnutí preberanej dodávky výrobkov na základe preberacieho pravidla. Zabraňuje tomu, aby sa do výrobného procesu nedostali suroviny/polotovary/výrobky nevyhovujúcej kvality, ale aj triedi už dokončené výrobky pred ich odoslaním odberateľovi. Prvýkrát bola štatistická prebierka použitá v leteckom priemysle USA počas II.svetovej vojny [D41]. Neskôr bola zavedená aj v elektrotechnickom a automobilovom priemysle. Jej metodika sa neustále zdokonaľovala čo do hospodárnosti, účinnosti a interpretačnej schopnosti. Normalizácia metódy štatistickej prebierky sa najskôr realizovala vo vojenských normách MIL-STD, potom v národných normách a nakoniec v normách ISO. Medzinárodnú kompetenciu v tejto oblasti má technická komisia ISO TC 69. Štatistické prebierky je možné rozdeliť z niekoľkých hľadísk: podľa charakteru sledovaného znaku kvality: - prebierka porovnávaním, t.j. posudzovanie kvality dodávky podľa počtu alebo podielu dobrých/zhodných a chybných/nezhodných výrobkov, - prebierka meraním, t.j. posudzovanie kvality dodávky na základe výberovej charakteristiky vypočítanej z nameraných dát určenej vlastnosti alebo rozmeru. podľa počtu výberov, na základe ktorých sa rozhoduje o prijatí, resp. zamietnutí dodávky: - prebierka jedným výberom, - prebierka dvojnásobným (viacnásobným) výberom, - sekvenčná prebierka - postupným výberom. Správna voľba má vplyv na hospodárnosť prebierky. Z hľadiska prípravy a vlastnej realizácie je najnáročnejšie prebierka postupným výberom, ale z hľadiska počtu kontrolovaných výrobkov je najhospodárnejšia a teda najvhodnejšia aj pre deštruktívne skúšky. podľa riešenia zamietnutej dodávky: - prebierka nerektifikačná (bez opravy) - neprijatá dodávka sa celá vracia dodávateľovi, 82

ZABEZPEČOVANIE KVALITY PROCESOV - prebierka rektifikačná (s opravou) - neprijatá dodávka sa nevracia dodávateľovi, urobí sa kontrola všetkých výrobkov dodávky, nezhodné výrobky sa nahradia zhodnými a ďalej postupuje 100% správna dodávka. podľa početnosti kontroly jednotlivých dávok: - prebierka s kontrolou každej dávky, - prebierka s kontrolou každej k-tej dávky občasná, podľa spôsobu výroby a charakteru predávania konečného produktu: - prebierka pre hodnotenie úrovne kvality jednotlivých izolovaných dávok typ A, - prebierka pre hodnotenie úrovne kvality série dávok toho istého produktu od toho istého dodávateľa, ktoré sú vyrábané za stálych podmienok typ B. 11.1 Podstata štatistickej prebierky Podstatou štatistickej prebierky je opakovaný Test H 0 o podiele nezhodných jednotiek v overovanej dávke. Prijatie nulovej hypotézy znamená prijatie kontrolovanej dávky, zamietnutie H 0 predstavuje aj zamietnutie dávky. Chyby 1. druhu sa volá riziko dodávateľa α, chyba 2.druhu je nazývaná riziko odberateľa β. 11.2 Štatistická prebierka porovnávaním Základné pojmy Preberací plán (PP) jednoznačné pravidlo pre rozhodnutie o prijatí/zamietnutí dávky dvojica čísel {n, Ac}: rozsah výberu počet náhodne vybraných jednotiek, preberacie kritérium: - Ac (Acceptance Number) preberacie číslo prípustný počet nezhodných jednotiek vo výbere, - Re (Rejectance Number) neprípustný počet nezhodných jednotiek vo výbere, AQL (Acceptance Quality Level) prípustné % nezhodných jednotiek v dávke, resp. počet nezhôd na 100 jednotiek, prípustná úroveň kvality, p A prípustný podiel nezhodných jednotiek v dávke p A =AQL/100 LQ (Limiting Quality) neprípustné % nezhodných jednotiek v dávke, p R neprípustný podiel nezhodných jednotiek v dávke p R =LQ/100 L(p) - operatívna charakteristika preberacieho plánu vyjadruje účinnosť preberacieho plánu, zobrazuje závislosť pravdepodobnosti, že podľa daného preberacieho plánu bude dávka prijatá na podiele nezhodných jednotiek v dávke (Obr. 41), M.Benková 83

α riziko dodávateľa (zvyč. 0,05), že budú zamietnuté dávky obsahujúce menšie % nezhodných jednotiek ako AQL, β riziko odberateľa (zvyč. 0,05, resp. 0,01), že budú prijaté dávky obsahujúce väčšie % nezhodných jednotiek ako LQ. a - riziko dodávateľa 1-a 1-β β - riziko odberateľa p A p R Obr. 41 Operatívna charakteristika preberacieho plánu Operatívna charakteristika prechádza 4 dôležitými bodmi: [0; 1] - dávka s 0 počtom nezhodných jednotiek bude prijatá so 100% istotou, [pa; 1-a] [pr; b] [1; 0] - dávka zo samých nezhodných jednotiek nebude nikdy prijatá. Dodávateľ i odberateľ majú záujem čo najviac chrániť svoje záujmy a požadujú určité záruky. Dodávateľ má záujem, aby dodávky s nižším podielom nezhodných výrobkov - dodávky dobrej kvality boli prijímané čo najčastejšie, preto určí prípustnú úroveň kvality p A, tým aj malé riziko α (zvyčajne α = 0,05), že dodávky s touto kvalitou budú zamietnuté. Odberateľ má záujem dodávky s vyšším podielom chybných výrobkov - zlé dodávky, čo najčastejšie neprijať, preto určí neprípustnú úroveň kvality p R a tým malé riziko β ( zvyčajne β = 0,05, alebo 0,01), že dodávky s touto kvalitou bude musieť prijať. Pravdepodobnosť prijatia dávky obsahujúca p nezhodných jednotiek- Pa=P(X Ac) Každá operatívna charakteristika musí vyhovovať podmienkam: P(X A p=pa)=1-α P(X A p=pr)=β Pravdepodobnosť prijatia dávky obsahujúcej p nezhodných jednotiek 84

ZABEZPEČOVANIE KVALITY PROCESOV Ac Pa = PX ( Ac) = p ( ) = 0 kde p() je pravdepodobnosť, že vo výbere s rozsahom n je nezhodných jednotiek. Počet nezhodných jednotiek p je náhodná veličina, ktorá má hypergeometrické rozdelenie. Ak platí, že n/n <0,1 je možná aproimácia Binomickým rozdelením. Ak platí n > 30 a p < 0,1 je možné využiť aproimáciu Poissonovým rozdelením podľa vzťahu: Ac e Pa = = 0 np..( np. )! Vzhľadom na zložitosť riešenia je výhodnejšie použiť tabuľky, ktoré sú súčasťou noriem. Štatistická prebierka porovnávaním je založená na triedení výrobkov na dobré/zhodné a chybné/nezhodné. Kvalita dodávky výrobkov sa posudzuje podľa počtu, resp. podielu nezhodných výrobkov. Znak kvality je diskrétna veličina nadobúdajúca hodnoty 0 a 1. Najčastejšie sa používa prebierka jedným výberom (Obr. 42). Začiatok Výber rozsahu n Zistenie počtu nezhod. jednotiek Prijatie celej dávky rozsahu N A Ac N Zamietnutie celej dávky rozsahu N Koniec Obr. 42 Pr ebierka jedným výberom M.Benková 85

11.3 Štatistická prebierka meraním Štatistická prebierka meraním pracuje s merateľnými znakmi kvality - rozmer, hmotnosť, tvrdosť, pevnosť a pod., považovanými za spojité veličiny s normálnym rozdelením, teda strednou hodnou µ a rozptylom σ 2. Kontrolované vzorky sú získavané náhodným výberom. V porovnaní so štatistickou prebierkou porovnávaním pri rovnakých zárukách pre dodávateľa i odberateľa vyžaduje niekoľkokrát menšie rozsahy výberov. Na druhej strane vyžaduje väčšie náklady na meranie, ktoré býva náročnejšie uskutočniteľné ako porovnávanie. Štatistické prebierky meraním je možné rozdeliť: podľa predpisu tolerancie: - ak sú zadané obe medzné hodnoty (dolná L, horná - U), a ak je hodnota AQL predpísaná: pre obidve medze spolu obojstranné kombinované medzné hodnoty, pre každú medzu zvlášť obojstranné oddelené medzné hodnoty, - ak je zadaná len jedna z medzná hodnota jednostranná medzná hodnota, podľa parametrov rozdelenia znaku kvality v dodávke: - hodnota smerodajnej odchýlky σ znaku kvality je známa - σ plány, - hodnota smerodajnej odchýlky σ znaku kvality nie je známa je odhadnutá pomocou výberovej smerodajnej odchýlky s - s plány, - hodnota smerodajnej odchýlky σ znaku kvality nie je známa je odhadnutá pomocou priemerného variačného rozpätia R - R plány. Konštrukcia preberacieho plánu je analogická ako pre prebierku porovnávaním. V tomto prípade je charakterizovaný dvojicou {n;k} kde n je rozsah náhodného výberu a k je preberacie číslo. Z kontrolovanej dodávky sa náhodne vyberie n výrobkov, pre ktoré sa vypočíta aritmetický priemer a smerodajná odchýlka s (resp. sa použije smerodajná odchýlka základného súboru) zvoleného znaku kvality. Za predpokladu normálneho rozdelenia sledovaného znaku kvality a stabilného výrobného procesu je možné určiť: podiel nezhodných jednotiek pod dolnou medznou hodnotou L µ pl = PX ( < L) = FN σ, podiel nezhodných jednotiek nad hornou medznou hodnotou L µ pu = PX ( > U) = 1 FN σ kde F N sú hodnoty distribučnej funkcie normovaného normálneho rozdelenia N(0,1). Hodnota argumentu funkcie je ukazovateľom kvality, označme ho Q U, resp. Q L. Ukazovateľ kvality sa odhaduje pomocou vypočítaných charakteristík, preto je pre každý výber jeho hodnota iná, a je nutné ji považovať iba za odhad poočítaný podľa vztahu 86

ZABEZPEČOVANIE KVALITY PROCESOV Q ˆU Q ˆL U =, resp s L =. s Rozhodnutie o prijatí a zamietnutí dávky pri jednostrannej medznej hodnote U sa robí nasledovne: ak platí Q ˆU k, dávka sa zamieta, ak platí Q ˆU < k, dávka sa prijíma. Obr. 43 ukazuje príklad grafického riešenia štatistickej prebierky meraním pre s plán. U oblasť zamietnutia = U ks. oblasť prijatia [, s] s Obr. 43 Štatistická prebierka meraním pre s plán M.Benková 87