Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Σχετικά έγγραφα
Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

,..., y T imenujemo časovna vrsta.

DISKRIMINANTNA ANALIZA

Tretja vaja iz matematike 1

Osnove statistike. Drago Bokal Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru. 1.

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Osnove sklepne statistike

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

Multivariatna analiza variance

Splošno o interpolaciji

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

S programom SPSS se, glede na število ur, ne bomo ukvarjali. Na izpitu so zastavljena neka vprašanja, zraven pa dobimo računalniški izpis izračunov. T

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Kotne in krožne funkcije

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 1: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času.

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Algebraične strukture

Kaskadna kompenzacija SAU

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Osnove matematične analize 2016/17

Cilji vaje. Osnovni pojmi. Načini grafičnega prikaza podatkov: Načini numeričnega prikaza podatkov: 2. vaja: OPISNA STATISTIKA OB UPORABI MS EXCEL

Fazni diagram binarne tekočine

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

8. Diskretni LTI sistemi

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Vaje za statistiko 2011/12

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 2: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času.

8. Posplošeni problem lastnih vrednosti

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Elementi spektralne teorije matrica

numeričkih deskriptivnih mera.

Logistična regresija. Poglavje 6

STATISTIKA 5. predavanje. Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

A N A L I S I S K U A L I T A S A I R D I K A L I M A N T A N S E L A T A N S E B A G A I B A H A N C A M P U R A N B E T O N

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

POROČILO 3.VAJA DOLOČANJE REZULTANTE SIL

K U P M Metka Jemec. Konferenca o učenju in poučevanju matematike, M a r i b o r, 2 3. i n 2 4. avgusta

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Statistika 2, predavanja,

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni izrek.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

OSNOVE STATISTIKE. FKKT-kemijski tehnologi 1.letnik Miran Černe

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Metoda voditeljev. Poglavje 2

STATISTIČNO OBVLADOVANJE PROCESA. Mateja Koblar

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

Poglavje 7. Poglavje 7. Poglavje 7. Regulacijski sistemi. Regulacijski sistemi. Slika 7. 1: Normirana blokovna shema regulacije EM

Univerza v Novi Gorici Fakulteta za znanosti o okolju Okolje (I. stopnja) Meteorologija 2013/2014. Energijska bilanca pregled

Reševanje sistema linearnih

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Reverzibilni procesi

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

MERITVE LABORATORIJSKE VAJE. Študij. leto: 2011/2012 UNIVERZA V MARIBORU. Skupina: 9

Dodatna poglavja iz linearne algebre za 1. letnik finančne matematike na FMF. Primož Moravec

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

Zbirka vaj iz STATISTIKE. Blejec Andrej

Varjenje polimerov s polprevodniškim laserjem

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης Αξίωση αποζημίωσης Έντυπο Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

Če je električni tok konstanten (se ne spreminja s časom), poenostavimo enačbo (1) in dobimo enačbo (2):

ΓΗ ΚΑΙ ΣΥΜΠΑΝ. Εικόνα 1. Φωτογραφία του γαλαξία μας (από αρχείο της NASA)

Navodila za terenske vaje Bohinj doc. dr. Gorazd Urbanič

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

P P Ó P. r r t r r r s 1. r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s. Pr s t P r s rr. r t r s s s é 3 ñ

Transcript:

Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure. Za vsak v vzorec izbran izdelek zberemo podatke z ustreznimi meritvami. Na osnovi teh podatkov izračunamo vrednost izbrane vzorčne statistike, npr. vzorčne aritmetične sredine. Izračunane vrednosti vzorčne statistike sprotno rišemo v kontrolno karto. Kontrolna karta ima na osi x zaporedno številko doblenega vzorca (to e v bistvu časovna skala), na osi y pa skalo za vrednosti vzorčne statistike. Oglemo si kontrolno karto na primeru. Primer: kontrolna karta za povpreče številske spremenlivke X V vsaki časovni enoti izberemo vzorec, ki ima n enot in iz pripadaočih vrednosti spremenlivke X izračunamo vzorčno aritmetično sredino, ki ocenue povpreče v proizvodnem procesu n x = x i n i= Ta postopek ponavlamo vsako časovno enoto. Izračunane vrednosti vzorčnih aritmetičnih sredin sprotno rišemo v kontrolno karto, ki ima na osi y skalo za vrednosti vzorčne aritmetične sredine. Na določen način (to bo razloženo kasnee) izračunamo tri kontrolne črte (zgorna UCL, spodna LCL in sredna CL) in ih vrišemo v kontrolno karto. Ka lahko ugotovimo iz kontrolne karte? stane proizvodnega procesa e spreemlivo; stane proizvodnega procesa ni spreemlivo. Potrebno e ukrepati.

Kontrolne karte 2 proizvodni proces e znotra kontrolnih črt, stane e spreemlivo Slika: Kontrolna karta za povpreče proizvodni proces ni znotra kontrolnih črt, stane ni spreemlivo

Kontrolne karte 3 proizvodni proces e znotra kontrolnih črt, vendar stane ni spreemlivo, ker e opazen linearni trend vrednosti vzorčnih aritmetičnih sredin. se vrednosti vzorčnih aritmetičnih sredin ciklično spreminao Ogledali si bomo izdelavo kontrolne karte za povpreče in za variaciski razmik. Oznake: n število enot v posameznem vzorcu m število vzorcev velikosti n

Kontrolne karte 4. KONTROLNA KARTA ZA POVPREČJE Izrek: Na za številsko spremenlivko X vela: E (X ) = µ, σ (X ) = σ. Vzorčne aritmetične sredine vzorcev velikosti n so porazdelene po normalni porazdelitvi: σ X : N E( X ) = µ, σ ( X ) =. n če e n dovol velik, n > 30. Primer : spremlamo spremenlivko X, za katero vela: E ( X ) = 00, σ ( X ) = 0. Vsako časovno enoto izberemo vzorec velikosti n = 36. Potem e porazdelitev vzorčnih aritmetičnih sredin normalna: σ X : N 00, = n 0 6 5 =. 3 Posledica: σ σ Na intervalu µ 3, µ + 3 n n e približno 99,7% vrednosti vzorčnih aritmetičnih sredin x. Ločimo dve različni situacii: a) µ in σ poznamo. To e izemno redko v praksi. b) µ in σ ne poznamo. To e običano stane.

Kontrolne karte 5 a) µ in σ poznamo in e n dovol velik Teda kontrolne črte izračunamo takole: zgorno kontrolno črto (UCL upper control line) σ UCL = µ + 3 n spodno kontrolno črto (LCL lower control line) σ LCL= µ 3 n sredno kontrolno črto (CL centerline). CL = µ Primer : LCL= 95, CL=00, UCL=05 b) µ in σ ne poznamo (običana situacia v praksi) Za vsak vzorec velikosti n izračunamo vzorčno aritmetično sredino x in o narišemo kot točko na kontrolno karto, poleg tega izračunamo še vzorčni variaciski razmik VR = max x min x, =,..., n Na osnovi vseh vzorčnih aritmetičnih sredin x, teh e m, izračunamo povprečno vzorčno povpreče x x = m m x =, na osnovi variaciskih razmikov VR pa povprečni variaciski razmik VR = m m = VR

Kontrolne karte 6 Kontrolne črte izračunamo takole (brez dokaza): zgorna kontrolna črta: UCL = 2 x + A VR spodna kontrolna črta: LCL = 2 x A VR sredna kontrolna črta: CL = x Vrednost A 2 e konstanta, ki e odvisna od števila enot v posameznem vzorcu in e podana v tabelah. n A 2 2,880 3,023 4 0,729 5 0,577 6 0,483 7 0,49 8 0,373 9 0,337 0 0,308 Pogo: število vzorcev m>25

Kontrolne karte 7 2. KONTROLNA KARTA ZA VARIACIJSKI RAZMIK Kontrolno karto za VR običano uporablamo, kadar imamo mahne vzorce ( n < 0). Če µ in σ ne poznamo, izračunamo kontrolne črte po formulah: CL = VR UCL = D4VR LCL = D3VR Vrednosti D 3 in D 4 sta konstanti, ki sta odvisni od števila enot v posameznem vzorcu. Sta v tabelah. n D 3 D 4 2 0 3,267 3 0 2,575 4 0 2,282 5 0 2,5 6 0 2,004 7 0,076,924 8 0,36,864 9 0,84,86 0 0,223,777 Vir za tabele: NIST/SEMATECH e-handbook of Statistical Methods

Podatki za maso izdelka [g]. Število izdelkov v posameznem vzorcu e 9, število vzorcev e 30. enote Sprotni izračuni za vsak vzorec vzorec 2 3 4 5 6 7 8 9 vz.arit.sredina var.razmik 0,6 06,0 99,2 97,7 0,4 99,9 96,2 02,4 02,2 00,75 9,72 2 97,3 04, 97,0 0,7 95,5 02,7 93,0 03,7 06,7 00,9 3,70 3 00, 03,3 99,5 97,6 90, 05,0 00,2 02,9 98,9 99,72 4,94 4 99,3 96,9 99,3 07,9 97, 99, 00,6 06,6 0,6 00,93 0,97 5 98,4 03,9 00,2 96,8 04,6 02,7 99,0 0,0 94,7 00,4 9,9 6 02,8 97,9 02, 97, 03,4 04,6 02,2 93,6 93,9 99,74 0,97 7 98,6 98,8 98,5 99, 02,3 02,6 97,7 99,3 98,6 99,50 4,89 8 99, 02,3 00, 93,7 00, 05,8 95,3 05, 02,4 00,44 2,8 9 98,0 02,7 97,7 99,4 94,5 02,8 97,8 04, 02,9 00,00 9,63 0 0,8 93,6 06,5 03,0 0,2 00,2 95, 98,8 00,8 00,2 2,90 02,4 00,6 03,7 99,8 03,3 0,2 0,9 00,2 00,0 0,45 3,93 2 03,9 97,5 0,8 98,7 97,2 0,5 00,3 0,2 97,2 99,92 6,76 3 04,8 00,5 00,5 99,6 97,9 02, 99,2 02,9 97, 00,5 7,66 4 00,7 99,5 02,7 00,8 02,9 0,6 05,4 0,4 98,4 0,49 6,98 5 02,5 02,4 96,5 98,3 0,5 98,2 93,2 95,9 99,0 98,6 9,29 6 99,0 97,8 98,0 96,8 0,8 00,4 04,7 02,2 06,3 00,79 9,58 7 02,2 95,6 08,6 02,5 02,4 0,6 0,3 95,4 96,7 00,69 3,5 8 98, 96,8 99,0 0,0 06,6 95,0 97,8 02,8 98,8 99,53,67 9 97,3 97,3 05, 0,7 00,6 96,5 04,4 96,4 99,6 99,87 8,67 20 95, 97,3 98, 97,2 02,5 02,8 0,4 94,0 00,2 98,73 8,77 2 93,5 98,2 00,9 03,2 04,9 93, 92,3 98,8 98,6 98,6 2,65 22 95,2 98,6 96,0 02,3 97,2 02,5 99,0 96,5 00,7 98,67 7,32 23 97,9 02,7 02,8 97,4 00,8 98,3 0,3 97,9 03,6 00,3 6,8 24 02,8 03, 00, 05, 02,8 0,6 92,5 99,7 04, 0,3 2,52 25 96,7 96,2 99,8 00,8 03,5 99,4 96,5 96,6 04,6 99,34 8,46 26 96,9 0,4 0,5 96,6 96,6 99,4 00,2 93,8 99,8 98,47 7,77 27 04,5 0,8 99, 93,4 02,4 0,2 98,7 99,2 00,4 00,08,06 28 0,0 98,0 06,8 96,7 0,0 02,5 99,7 92,2 93,6 99,06 4,62 29 04,3 99,3 0,8 02, 98,4 00,5 97,6 97,5 96,5 99,77 7,78 30 96,5 06, 04,7 0,0 02,8 94,7 02,7 97,8 96,0 00,25,38 Kontrolna karta za povprece, n=9 povpreče 99,95 9,87 povprece 04 02 00 98 UCL = 03,27 CTR = 99,95 LCL = 96,63 Izračun kontrolnih črt za povpreče iz tabel: A2= 0,337 povp. arit. sredina = 99,95 LCL= 99,95-0,337*9,87= 96,62 UCL= 99,95+0,337*9,87= 03,3 CTR= 99,95 96 0 5 0 5 20 25 30 stevilka vzorca var_razmik 8 5 2 9 6 3 Kontrolna karta za var_razmik, n=9 UCL = 7,92 CTR = 9,87 LCL =,8 Izračun kontrolnih črt za var_razmik iz tabel: D3= 0,84 D4=,86 povp.var.razmik= 9,87 LCL= D3*9,97=,82 UCL= D4*9,97= 7,92 CTR= 9,87 0 0 5 0 5 20 25 30 stevilka vzorca

Vaa: Podatki so enote vzorec 2 3 4 5 povpreče var.razmik 24,5 25,8 24,2 24,5 25,5 2 22,8 24,0 25,8 24, 23,5 3 22, 25,3 26,6 23,6 26,6 4 25,6 24,3 25,9 24,6 25,5 5 24,7 26,8 24,8 23,5 26,2 6 24,0 23,0 23,7 23,7 25,0 7 25,0 24, 24,8 25, 24,7 8 25,7 24,2 25,3 26,0 25,0 9 25,9 25,7 24,4 24,3 26,0 0 27,2 28,0 29,0 24,5 25,4 28,0 24,9 24,5 22,4 26, 2 25,0 25, 24,7 23,6 24,7 3 24, 25,6 25,6 25,9 24,4 4 24,2 24,8 25,2 26,0 24,4 5 24,5 24,4 26,6 24, 26,2 6 24,7 25,4 23,3 25,2 26, 7 25,3 23,8 24,6 27, 26,5 8 24,8 25,3 25, 25,3 25, 9 24,9 24,6 24,6 24,6 27,6 20 28,0 26,2 26,2 28,0 25,5 2 27, 26,8 25,5 23,5 25,9 22 25,5 26,7 26,5 23,9 25, 23 25, 24,5 26,2 23,9 24,9 24 24,0 25,3 24,8 24,6 24,7 25 25,4 24,7 23,7 24,6 25,7 26 22, 25,5 23,8 25,7 24,7 27 23,7 23,7 26,7 23,5 24,2 28 24,7 24, 24,9 24,4 25,5 29 26,6 23, 25,7 24,9 24,4 30 28,0 25, 26,0 25,3 24,9 Rešitev: Mee za povpreče: UCL= 26,5702 CL=25,0893 LCL = 23,6085 2 vzorca ne ustrezata, št. 0 in št.20 Mee za var.razmik UCL=5,42827 CL= 2,56733 LCL = 0,0 vzorec ne ustreza, št. 0.