 |
|
|
Архитектура Астрономия Аудит Биология Ботаника Бухгалтерский учёт Войное дело Генетика География Геология Дизайн Искусство История Кино Кулинария Культура Литература Математика Медицина Металлургия Мифология Музыка Психология Религия Спорт Строительство Техника Транспорт Туризм Усадьба Физика Фотография Химия Экология Электричество Электроника Энергетика |
Особенности применения. При формировании плана выборочного контроля должны быть обоснованы размер выборки
При формировании плана выборочного контроля должны быть обоснованы размер выборки, частота выборочного контроля и порядок отбора образцов, а также другие аспекты методологии выборочного контроля.
3.1.9 Моделирование Назначение Моделирование — собирательный термин для процессов, описание которых представляется математически с помощью компьютерной программы. Если представление процесса использует понятия теории вероятности и специальные случайные переменные, моделирование носит название "метод Монте-Карло". Свойства Моделирование используется, когда не существует исчерпывающей теории для решения проблемы, а также когда система может быть адекватно описана компьютерной программой. Моделирование полезный инструмент в обучении работе со статистическими данными. Выгода моделирования состоит втом, что оно позволяет получать решения с экономией времени и денег или что оно вообще позволяет получать решения. Выгода использования моделирования в обучении работе со статистическими данными состоит в том, что оно может эффективно иллюстрировать случайные изменения. Особенности применения Моделирование эмпирических моделей ограничено тем, что модель может быть не адекватной, т.е. она неудовлетворительно описывает проблему. Поэтому такое моделирование не может рассматриваться как замена реальных эмпирических исследований и экспериментирования.
3.1.10 Карты СКП Назначение Карты статистического контроля процесса бывают нескольких форм, каждая из которых обладает свойствами, подходящими для применения в определенных обстоятельствах. Примерами СКП являются контрольные карты Шухарта, карты кумулятивных сумм, карты скользящего среднего. Карты кумулятивных сумм обладают повышенной чувствительностью к небольшим изменениям в процессе. Карты скользящего среднего служат для сглаживания краткосрочных изменений, чтобы выявить устойчивые тенденции. Свойства Карты СКП используются для обнаружения изменений в процессе. Они позволяют: • управлять процессом; • анализировать возможности процесса; • анализировать эффективность системы измерений; « проводить анализ причин и последствий и планировать эффективные действия по постоянному совершенствованию процесса. Особенности применения Важно производить выборки из процесса таким способом, который лучше всего показывает представляющие интерес изменения. Существуют риски "ложной тревоги" и "необнаруженного отказа". Эти риски могут быть уменьшены, но полностью их устранить нельзя.
3.1.11 Статистическое установление допусков Назначение Это процедура основана на некоторых статистических принципах и используется для определения общего допуска изделия по допускам и размерам его комплектующих элементов. Свойства На основании статистических законов общий допуск будет иметь приближенно нормальное распределение. Этот факт почти не зависит от распределения индивидуальных допусков комплектующих и может использоваться для оценки диапазона допуска на общий допуск собранного изделия. С другой стороны, если задан общий диапазон допуска, то он может быть использован для определения диапазона допусков на компоненты. Статистическое вычисление общего допуска по сравнению с арифметическим вычислением дает обычно значительно меньше значения. .Особенности применения Для реализации метода должны выполняться следующие условия: • индивидуальные допуска являются некоррелированными случайными переменными; • связь между параметрами комплектующих элементов линейна; • цепочка комплектующих элементов имеет, по крайней мере, четыре звена; • индивидуальные допуска являются величинами одного порядка; • законы распределения индивидуальных допусков известны.
3.1.12 Анализ временных рядов Назначение Анализ временных рядов используется для прогнозирования будущих значений с заданной достоверностью прогноза. Другое применение заключается в совместном объяснении фрагментов одного временного ряда такими же фрагментами другого временного ряда. Данный метод также имеет применение в области регулирования автоматизированных процессов. Свойства Методы временных рядов помогают обеспечивать понимание моделей типа "причина и следствие". Методы полезны для отделения систематических (или неслучайных) причин от случайных и для разбиения диаграмм временного ряда на циклические, сезонные и тренды. Анализ временных рядов часто полезен для понимания того, как процесс будет вести себя в определенных условиях, и какое регулирование может направлять процесс к некоторому целевому значению или какое регулирование может уменьшить изменчивость процесса.
Поиск по сайту: |