Studijnà text [pdf] - Personalizace výuky prostÅednictvÃm e-learningu
Studijnà text [pdf] - Personalizace výuky prostÅednictvÃm e-learningu Studijnà text [pdf] - Personalizace výuky prostÅednictvÃm e-learningu
Analýzy systémů měření 7 ANALÝZY SYSTÉMŮ MĚŘENÍ Jedním ze základních principů současného managementu jakosti je rozhodování na základě faktů. Tato fakta jsou ve většině případů získána měřením. Naměřené údaje se tak stávají základním podkladem pro důležitá rozhodnutí, například při kontrole jakosti produktů, při regulaci procesů, při hodnocení účinnosti nápravných opatření, realizaci aktivit zlepšování apod. Navrhovanému nebo již používanému systému měření je potřeba věnovat náležitou pozornost, neboť nevyhovující systém měření může poskytnout zkreslené informace, které mohou vést k nesprávnému rozhodnutí. Ověřování přijatelnosti systému měření, který bude používán při shromažďování potřebných údajů, je tedy důležitou součástí plánování a zlepšování jakosti a například v oblasti automobilového průmyslu je striktně požadováno (MSA – Measurement System Analysis). Znalosti vlastností systémů měření jsou velice důležité například při hodnocení shody produktů. Jednoznačně lze shodu či neshodu produktu potvrdit pouze tehdy, jestliže celý interval nejistoty měření leží uvnitř tolerance nebo vně tolerance. Pokud uvnitř či vně tolerance leží pouze část intervalu nejistoty, je výsledek testu shody neprůkazný. Předpokládejme, že bychom u čtyř různých výrobků s hodnotami v blízkosti dolní toleranční meze provedli soubor opakovaných měření a rozdělení naměřených hodnot zobrazili pomocí Gaussových křivek (viz obr. 7.1). Jednotlivé situace by měly být interpretovány následovně: situace A: neshoda s požadavky je zaručena situace B a C: výsledek testu shody je neprůkazný situace D: shoda s požadavky je zaručena. 104
Analýzy systémů měření A B C D LSL USL 8,5 9,5 10,5 11,5 12,5 13,5 x Obr.7.1: Různé situace rozdělení opakovaných měření sledovaného znaku Z obrázku je patrné, že zvýšená variabilita systému měření výrazně zužuje interval hodnot, ve kterém je zaručena shoda výrobku s požadavky. V extrémním případě, kdy by variabilita systému měření byla vyšší než je šířka tolerance, by shoda s požadavky nemohla být zaručena u žádného výrobku. 7.1. Vyhodnocení stability, strannosti a linearity měření Čas ke studiu: 120 minut Cíl Po prostudování tohoto odstavce budete umět aplikovat postupy vyhodnocení stability, strannosti a linearity měření 105
- Page 54 and 55: Pokročilé postupy aplikace vybran
- Page 56 and 57: Pokročilé postupy aplikace vybran
- Page 58 and 59: Pokročilé postupy aplikace vybran
- Page 60 and 61: Pokročilé postupy aplikace vybran
- Page 62 and 63: Pokročilé postupy aplikace vybran
- Page 64 and 65: Pokročilé postupy aplikace vybran
- Page 66 and 67: Pokročilé postupy aplikace vybran
- Page 68 and 69: Vypovídací schopnost indexů způ
- Page 70 and 71: Vypovídací schopnost indexů způ
- Page 72 and 73: Vypovídací schopnost indexů způ
- Page 74 and 75: Vypovídací schopnost indexů způ
- Page 76 and 77: Vypovídací schopnost indexů způ
- Page 78 and 79: hodnota indexu způsobilosti hodnot
- Page 80 and 81: hodnota indexu způsobilosti Vypov
- Page 82 and 83: Vypovídací schopnost indexů způ
- Page 84 and 85: Vypovídací schopnost indexů způ
- Page 86 and 87: Vypovídací schopnost indexů způ
- Page 88 and 89: hranice konfidenčního intervalu o
- Page 90 and 91: minimální hodnota odhadu Cpk Vypo
- Page 92 and 93: Postupy analýzy způsobilosti proc
- Page 94 and 95: Postupy analýzy způsobilosti proc
- Page 96 and 97: Postupy analýzy způsobilosti proc
- Page 98 and 99: p o d íl n e sh o d n ý c h je d
- Page 100 and 101: o če ká va ný výskyt ne sho d n
- Page 102 and 103: m a x im á ln í h o d n o ta p o
- Page 106 and 107: Analýzy systémů měření Výkla
- Page 108 and 109: Analýzy systémů měření Analý
- Page 110 and 111: Analýzy systémů měření x 13 1
- Page 112 and 113: Analýzy systémů měření Bˆ i
- Page 114 and 115: Analýzy systémů měření Analý
- Page 116 and 117: odchylka Analýzy systémů měřen
- Page 118 and 119: Analýzy systémů měření V př
- Page 120 and 121: Analýzy systémů měření 2. Mě
- Page 122 and 123: Analýzy systémů měření Obr. 7
- Page 124 and 125: Analýzy systémů měření dozoro
- Page 126 and 127: Analýzy systémů měření R h
- Page 128 and 129: Analýzy systémů měření 7. Vyh
- Page 130 and 131: Analýzy systémů měření x . j.
- Page 132 and 133: Analýzy systémů měření 11. Vy
- Page 134 and 135: Analýzy systémů měření Tab. 7
- Page 136 and 137: Analýza systémů měření při k
- Page 138 and 139: Analýza systémů měření při k
- Page 140 and 141: Analýza systémů měření při k
- Page 142 and 143: Řešení problémů postupem Globa
- Page 144 and 145: Řešení problémů postupem Globa
- Page 146 and 147: Řešení problémů postupem Globa
- Page 148 and 149: Management jakosti projektů Z hled
- Page 150 and 151: Management jakosti projektů 2) Fá
- Page 152 and 153: Management jakosti projektů Otázk
Analýzy systémů měření<br />
7 ANALÝZY SYSTÉMŮ MĚŘENÍ<br />
Jedním ze základních principů současného managementu jakosti je<br />
rozhodování na základě faktů. Tato fakta jsou ve většině případů získána měřením.<br />
Naměřené údaje se tak stávají základním podkladem pro důležitá rozhodnutí,<br />
například při kontrole jakosti produktů, při regulaci procesů, při hodnocení účinnosti<br />
nápravných opatření, realizaci aktivit zlepšování apod. Navrhovanému nebo již<br />
používanému systému měření je potřeba věnovat náležitou pozornost, neboť<br />
nevyhovující systém měření může poskytnout zkreslené informace, které mohou vést<br />
k nesprávnému rozhodnutí. Ověřování přijatelnosti systému měření, který bude<br />
používán při shromažďování potřebných údajů, je tedy důležitou součástí plánování<br />
a zlepšování jakosti a například v oblasti automobilového průmyslu je striktně<br />
požadováno (MSA – Measurement System Analysis).<br />
Znalosti vlastností systémů měření jsou velice důležité například při hodnocení<br />
shody produktů. Jednoznačně lze shodu či neshodu produktu potvrdit pouze tehdy,<br />
jestliže celý interval nejistoty měření leží uvnitř tolerance nebo vně tolerance. Pokud<br />
uvnitř či vně tolerance leží pouze část intervalu nejistoty, je výsledek testu shody<br />
neprůkazný.<br />
Předpokládejme, že bychom u čtyř různých výrobků s hodnotami v blízkosti<br />
dolní toleranční meze provedli soubor opakovaných měření a rozdělení naměřených<br />
hodnot zobrazili pomocí Gaussových křivek (viz obr. 7.1). Jednotlivé situace by měly<br />
být interpretovány následovně:<br />
<br />
<br />
<br />
situace A: neshoda s požadavky je zaručena<br />
situace B a C: výsledek testu shody je neprůkazný<br />
situace D: shoda s požadavky je zaručena.<br />
104