Zarządzanie jakością. cią. Zarządzanie jakością - wykład 5. W. Prussak Kontrola w zarządzaniu jakością

Podobne dokumenty
Zarządzanie jakością w logistyce

Zarządzanie i inżynieria jakości / Adam Hamrol. Warszawa, Spis treści

Statystyczne sterowanie procesem

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW WYKŁAD 9. TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH cd.

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

JAKOŚCI W RÓŻNYCH FAZACH I ŻYCIA PRODUKTU

Zarządzanie procesami

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyka matematyczna

Statystyka matematyczna i ekonometria

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

a. opisać badaną cechę; cechą X jest pomiar średnicy kulki

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Statystyka matematyczna dla leśników

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

zarządzania Historia podejścia do jakości Pojęcie zarządzania Zasady zarządzania Podsumowanie

Zarządzanie jakością. Wprowadzenie. Wprowadzenie Treść wykładów. Wprowadzenie Podstawowa literatura. Zarządzanie jakością - wykład 1

Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU

Statystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28

Testowanie hipotez statystycznych.

Definicje PN ISO Definicje PN ISO 3951 interpretacja Zastosowanie normy PN-ISO 3951:1997

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

Zarządzanie projakościowe

Testowanie hipotez statystycznych cd.

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

166 Wstęp do statystyki matematycznej

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD grudnia 2009

Pomiar i doskonalenie jakości procesów usługowych, metody oceny procesu usługowego- SERIQUAL, CIT, CSI.

Testowanie hipotez. Hipoteza prosta zawiera jeden element, np. H 0 : θ = 2, hipoteza złożona zawiera więcej niż jeden element, np. H 0 : θ > 4.

Rozkłady zmiennych losowych

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

1 Estymacja przedziałowa

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Statystyka matematyczna i ekonometria

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESAMI

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Estymacja punktowa i przedziałowa

Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych

Zadanie 1 Odp. Zadanie 2 Odp. Zadanie 3 Odp. Zadanie 4 Odp. Zadanie 5 Odp.

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Monitorowanie i Diagnostyka w Systemach Sterowania na studiach II stopnia specjalności: Systemy Sterowania i Podejmowania Decyzji

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Statystyka matematyczna i ekonometria

Testowanie hipotez statystycznych

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Dokładne i graniczne rozkłady statystyk z próby

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 7 i 8 - Efektywność estymatorów, przedziały ufności

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Teoria Estymacji. Do Powyżej

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Rozkłady statystyk z próby

Badania marketingowe. - Konspekt wykładowy

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu

METO T D O Y O C O ENY J A J KOŚ O CI

Rozkład zmiennej losowej Polega na przyporządkowaniu każdej wartości zmiennej losowej prawdopodobieństwo jej wystąpienia.

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Z poprzedniego wykładu

Statystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt

Testy nieparametryczne

LEĆ FMEA FMEA ZAMIAST. Analiza FMEA. Tomasz Greber Opracował: Tomasz Greber (

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

Pobieranie prób i rozkład z próby

Wydział Inżynierii Produkcji. I Logistyki. Statystyka opisowa. Wykład 3. Dr inż. Adam Deptuła

Zarządzanie jakością ćwiczenia

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Literatura. Leitner R., Zacharski J., Zarys matematyki wyŝszej dla studentów, cz. III.

Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14

Transkrypt:

Jakość produktu Pojęcie i zasady zarządzania System zarządzania Planowanie Metody i narzędzia projakościowe Doskonalenie Zarządzanie. jakości cią Wykład 05/07 Statystyczna kontrola procesu (SPC) 5.1 inspekcyjna jakości weryfikacja zgodności stanu rzeczywistego obiektu kontroli ze stanem załoŝonym przez: mierzenie, badanie, oględziny, sprawdzenie jakości nie moŝna wykontrolować, lecz trzeba ją wytworzyć W. Prussak 2010 1

Formy kontroli w cyklu istnienia produktu Statystyczna kontrola procesu (SPC) 5.2 projektowanie: ocena zgodności projektu z wymaganiami (weryfikacja i walidacja): produkcja: badania porównawcze (benchmarking), analiza wartości, oceny eksperckie, badania modeli i prototypów itp., symulacja, ocena zdolności maszyn i procesów, serie pilotowe; ocena zgodności produktu z projektem; eksploatacja: ocena w procesie Obszar Dostawa towaru Produkcja zastosowania: Dostarczona Proces (maszyna) dobre partia Badana przyjąć wielkość Nazwa: Typowy sposób: Hasło: złe zwrócić dostaw Próba losowa Nie przyjmować błędów produkcji Karta kontrolna Nie popełniać błędów Czas Zbyt Partia dobre do wysyłki poprawić sortować złe ostateczna Próba losowa Nie wysyłać błędów wysłać wysłać jakości określenie celu kontroli (aspekt wykorzystania wyników): określanie uzyskiwanego poziomu jakości, podejmowanie decyzji, sterowanie procesem; określenie kryteriów kontroli: cechy mierzalne/niemierzalne; wyznaczenie przebiegu kontroli: umiejscowienie kontroli w procesie; wyznaczenie zakresu i metod kontroli: kontrola całkowita (100%) / częściowa (statystyczna), dla cech mierzalnych/niemierzalnych; wyznaczenie środków kontroli, określenie sposobu zapisu W. Prussak 2010 2

Miejsce kontroli w procesie Rodzaje kontroli kontrola wstępna, kontrola międzyoperacyjna, kontrola końcowa, kontrola ostateczna wg zakresu oddziaływania na proces: bierna (orientacja produktowa), czynna (orientacja procesowa) odbiorcza dostawca wyrób odbiorca 5.3 naprawa inspekcja ocena wyrób niezgodny wyrób zgodny izolacja Statystyczne sterowanie procesem (SPC) W. Prussak 2010 3

Wyrywkowa kontrola odbiorcza proces kontrolowania próby wyrobów zamiast badania całej partii: proces partia próbka procedura badawcza decyzja o przyjęciu / odrzuceniu partii Statystyczna kontrola procesu (SPC) 5.4 Statystyczna kontrola procesu (SPC) Walter A. Shewhart (1891-1967) Zmienność częstość jako czynnik kontroli (statystyka!), dwa rodzaje przyczyn zmienności, karta kontrolna, cykl PDCA przyczyny losowe: naturalne, nie moŝna ich wyodrębnić; przyczyny nielosowe: sporadyczne, moŝna je wyodrębnić W. Prussak 2010 4

Miary statystyczne Przykład zmienna ciągła wyniki badania masy prób dostarczonych wyrobów: wartość średnia x, mediana M, UCL x = 14,29 x = 13,98 UCL x = 13,67 14,40 14,20 14,00 13,80 13,60 odchylenie standardowe, UCL R = 1,12 1,2 1,0 0,8 rozstęp R = x max x min R = 0,53 0,6 0,4 UCL R = 0 0,2 0 1 5 10 15 20 Przykład zmienna ciągła wyniki badania masy prób dostarczonych wyrobów: UCL x = 14,29 x = 13,98 UCL x = 13,67 14,40 14,20 14,00 13,80 13,60 Przykład atrybut wyniki badania punktualności m = 15 prób o liczebności n = 50 przesyłek: UCL p = 22,6 25 20 UCL R = 1,12 R = 0,53 1,2 1,0 0,8 0,6 0,4 p = 10 15 10 5 UCL R = 0 0,2 0 1 5 10 15 20 UCL p = 0 0 1 5 10 15 20 W. Prussak 2010 5

Rozkład normalny Karl Friedrich Gauss (1777-1855) Dokładność i precyzja procesu Krotność n odchylenia standardowego 1 2 3 4 5 6 Jednostki w przedziale ±nσ [%] 68,27 95,45 99,73 99,9937 99,99999426 99,99999998 Jednostki poza przedziałem ±nσ [ppm] 317 300 45 500 2700 63 0,57 0,0018-3σ f(x) -2σ -1σ x 1σ Częstość występowania wartości x Gęstość rozkładu prawdopodobieństwa występowania wartości x 2σ 3σ x (1) (2) zmienność naturalna proces dokładny i precyzyjny zmienność naturalna zmienność naturalna (3) (4) proces dokładny, ale bardzo nieprecyzyjny proces dokładny, ale nieprecyzyjny proces precyzyjny, ale niedokładny zmienność naturalna proces pod kontrolą proces poza kontrolą Diagram przyczynowo-skutkowy (diagram Ishikawy) Idea zdolności procesu ułatwia wskazanie przyczyn zmian nielosowych: Człowiek Materiał wymagania klientów wiedza projektantów obsługa uŝytkowanie kwalifikacje, motywacja Temperatura Otoczenie Wilgoć Wiedza Zdrowie Doświadczenie Pył Maszyna Skład chemiczny Obsługiwanie Czyszczenie Konserwacja Narzędzie Przyczyna Powierzchnia Wymiar Organizacja Metoda Kolejność Działania Błąd Problem Skutek projekt tolerancja zdolność procesu 6σ < tolerancja zdatność sprzętu rozrzut procesu 6σ zdolność pracowników c p = GGT DGT 6σ W. Prussak 2010 6

Determinanty satysfakcji klienta produkt, 5.5 zadowolenia klienta cena, dostępność, serwis, wizerunek organizacji, oczekiwania klienta Statystyczna kontrola procesu (SPC) Mapa jakości Model powstawania Satysfakcja duŝa norma Przekazy ustne Potrzeby osobiste Doświadczenia z przeszłości mała małe cecha n cecha 3 cecha 2 cecha 1 duŝe Znaczenie cechy Cechy jakości produktu Jakość oczekiwana (JO) Jakość postrzegana (JP) Postrzeganie jakości: oczekiwania przekroczone JO < JP oczekiwania spełnione JO = JP (jakość zadowalająca) oczekiwania niezrealizowane JO > JP (j. nie do zaakceptowania) na podst. [Berry L.L., Parasuraman A., Zeithaml V.A.] W. Prussak 2010 7

Techniki i narzędzia oceny Co jeszcze naleŝy wyjaśnić? techniki czynne: wywiad (np. bezpośredni, telefoniczny, grupowy), ankieta (np. bezpośrednia, pocztowa, prasowa), obserwacja; techniki bierne: analiza reklamacji, skarg i sugestii W. Prussak 2010 8