MSA. Implementační směrnice ME - IMS 110. PALSTAT s.r.o. systémy řízení jakosti. Vydání 08/ PALSTAT s.r.o. Vrchlabí
|
|
- Iva Kadlecová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 MSA Analýza systému měření Implementační směrnice ME - IMS PALSTAT s.r.o. Vrchlabí Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 1 / 16
2 Požadavek: Analýza systému měření ( požadavek ISO/TS ) Musí se provádět statistické studie, aby se analyzovala variabilita ve výsledcích každého typu systému měřícího a zkušebního zařízení. Tento požadavek musí platit pro systémy měření, na něž je odkaz v plánu řízeni výroby. Použité analytické metody a přejímací kritéria se musí shodovat s metodami a kritérii v příručkách zákazníka, pojednávajících o analýze systémů měřeni. POZNÁMKA Neexistují-li žádné požadavky zákazníka, použije se ISO Systém používá základní metodiky: q q q q MSA metodika QS 9000 GRR VDA 5 Způsobilost kontrolních procesů Metodika Ford EU 1881 Cg,Cgk, R&R Nejistoty při měření typu A / B dle metodiky EA-4/02 Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 2 / 16
3 Základní výklad přístupu pro analýzu systému měření dle metodiky QS 9000 MSA Analýza systému měření Třetí vydání Účelem tohoto dokumentu je poskytnout postupy pro posuzování kvality systému měření. Ačkoliv jsou tyto směrnice dosti obecné, aby mohly být použity pro libovolný systém měření, jsou určeny především pro systémy měření používané v oblasti průmyslu.hlavně je zaměřen na systémy měření, u nichž lze čtení na každém dílu opakovat. Proces měření je považován za výrobní proces, který na svém výstupu dává čísla (data). Posuzování systému měření tímto způsobem je užitečné, protože nám umožňuje uplatnit všechny koncepce, filozofii a nástroje, které již prokázaly svou užitečnost v oblasti statistické regulace procesu. Přístup směrnice QS 9000 MSA k problematice Nejistota měření Normy na systémy jakosti, např. QS-9000 nebo ISO/IEC TS požadují, aby nejistota měření byla známa a odpovídala požadované způsobilosti měření libovolného kontrolního, měřícího nebo zkušebního zařízení. V podstatě je nejistota interval přiřazený výsledku měření, který popisuje rozsah, v rámci definované konfidenční úrovně, v němž se očekává, že leží pravá hodnota měření. Nejistota měření je běžně uváděna jako oboustranná veličina. Nejistota je kvantitativním vyjádřením věrohodnosti měření. Jednoduše se tento pojem vyjádří jako: Pravá hodnota měření = pozorovaná hodnota měření (výsledek) ± U Tento interval by měl zohledňovat všechny významné zdroje variability měření v procesu měření plus významné chyby kalibrace, hlavních etalonu, metody, prostředí a jiné, které nebyly dříve v procesu měření zohledněny. V mnoha případech bude tento odhad využívat pro kvantitativní vyjádření těchto významných směrodatných chyb metody MSA a GRR. Aby se zajistila neustálá přesnost odhadu, je vhodné periodicky provádět opakované přehodnocování nejistoty vztažené k procesu měření. Nejistota měření a MSA Hlavním rozdílem mezi nejistotou a MSA je to, že MSA se zaměřuje na porozumění procesu měření, přičemž stanoví velikost chyby v procesu, a posouzení adekvátnosti systému měření pro kontrolu a řízení produktu a procesu. MSA napomáhá porozumění a zlepšení (zmenšení variability). Nejistota je interval hodnot měřena výsledek měření a o němž se tvrdí, že uvnitř něho leží pravá hodnota měření. Filozofie MSA Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 3 / 16
4 Fáze 1 Pochopte proces měřeni. Zkoušení ve fázi1 představuje posouzení zaměřené na ověření, zda se měří správná proměnná ve vlastní poloze znaku podle specifikace návrhu systému měření. (Ověří se přípravky a upínací zařízeni, jestliže se v daném případě používají.) Rovněž, zda existují nějaké kritické problémy související s prostředím, které jsou vzájemně svázány s měřením. Ve fázi l se má pro vyhodnocení vlivu pracovního prostředí na parametry systému měření využit statisticky navržený experiment (zaměřený např. na strannost, linearitu, opakovatelnost a reprodukovatelnost). Výsledky testů získané ve fázi l mohou ukázat, že pracovní prostředí významně nepřispívá k celkové variabilitě systému měření. Kromě toho variabilita, kterou lze připsat strannosti a linearitě měřícího zařízení, by měla být malá v porovnání se složkami opakovatelnosti a reprodukovatelnosti. Poznatky získané při zkoušení ve fázi l se mají použít jako vstup pro vypracování programu údržby systému měření, stejně jako druhu zkoušky, které se mají použít ve fázi 2. Problémy související s prostředím mohou vyvolat změnu polohy nebo regulovaného prostředí měřícího zařízeni. Fáze 2 Splňuje proces měření požadavky v průběhu času? Zkoušení ve fázi 2 umožňuje průběžné monitorování klíčových zdrojů variability pro zajištění trvalé důvěry v systém měření (a v data, která jsou tímto měřícím systémem generována) a/nebo vyvolání signálu, že v průběhu času došlo ke zhoršení stavu systému měření. Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 4 / 16
5 Studie systému měření kvantitativních proměnných Účel: Prováděcí zásady pro realizaci metod systémů měření. Druhy směrnic pro analýzu systému měření: Směrnice pro určení stability Stabilita (nebo drift) je celková variabilita výsledků měření, získaných systémem měření pro stejný hlavní etalon nebo díly, pokud se provádí měření jednoho znaku v dostatečně dlouhém časovém úseku. To znamená, že stabilita je změnou strannosti v čase. Zpracování a analýza: Ke sběru a hodnocení se používá regulačního diagramu pro průměr a rozpětí (X & R) nebo pro průměr a výběrovou směrodatnou odchylku (X & S). Směrnice pro určení strannosti Strannost je rozdíl mezi pravou hodnotou (referenční hodnotou) a pozorovanou průměrnou hodnotou měření provedených na tomtéž znaku na témž dílu. Strannost je míra systematické chyby systému měření.. Zpracování a analýza: Grafická analýza Z dat se vytvoří histogram, který se vztahuje k referenční hodnotě. Zkontroluje se histogram za použití odborných znalostí a určí se, zda se nevyskytují nějaké zvláštní příčiny nebo anomálie. Numerická analýza Vypočítá se průměrná hodnota n čtení., Vypočítá se směrodatná odchylka opakovatelnosti Určí se statistika t pro strannost: Strannost = pozorovaný průměr měření referenční hodnota Směrnice pro určení linearity Rozdíl strannosti v očekávaném pracovním (měřicím) rozsahu zařízení se nazývá linearita. Linearitu lze považovat za změnu strannosti vzhledem k velikosti. Zpracování a analýza: Vypočítá se strannost dílu pro každé měření a průměrná strannost každého dílu. Jednotlivé strannosti a průměrné strannosti vzhledem k referenčním hodnotám se zakreslí do lineárního grafu. Zakreslí se přímka znázorňující strannost = O a zkontroluje se graf za účelem zjištění zvláštních příčin a přijatelnosti linearity. Aby byla linearita systému měření přijatelná, musí přímka znázorňující strannost = O ležet zcela uvnitř konfidenčních mezí nejlépe přiléhající přímky. Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 5 / 16
6 Směrnice pro určení opakovatelnosti a reprodukovatelnost - GRR Opakovatelnost a reprodukovatelnost měřidla je odhadem kombinované variability opakovatelnosti a reprodukovatelnosti. Řečeno jinak - GRR je rozptyl, který se rovná součtu rozptylů uvnitř systému a mezi systémy. Zpracování a analýza: Studie měřidla spojitých proměnných lze provádět za použití celé rady různých technik. V zásadě se používají tři přijatelné metody. Jsou to: Metoda založená na rozpětí - Metoda založená na rozpětí je modifikovaná studie měřidla spojitých proměnných, která umožní rychlou aproximaci variability měřeni. Tato metoda poskytuje pouze celkový obraz o systému rení. Nerozkládá variabilitu na opakovatelnost a reprodukovatelnost. Běžně se používá pro rychlou kontrolu, aby se ověřilo, že nedošlo ke změně GRR. Metoda založená na průměru a rozpětí ARM (včetně metody regulačních diagramů) Metoda založená na průměru a rozpětí (X& R) je způsob, který poskytuje odhad jak opakovatelnosti, tak i reprodukovatelnosti systému měření. Dovoluje rozložit variabilitu systému měření na dvě samostatné složky, opakovatelnost a reprodukovatelnost, avšak nevyjádří jejich interakci. Hodnocení se provádí grafickou metodou o Diagram pro průměr o Diagramy pro rozpětí o Diagram pro iterace o Bodový diagram o Diagram s vousy o Diagramy chyb Histogram normovaných hodnot o Numerická metoda vyhodnocuje o o o o o o Opakovatelnost - variabilita zařízení EV Reprodukovatelnost - variabilita operátora AV / σa Variabilita systému měření - Opakovatelnost / Reprodukovatelnost GRR / σm Variabilita mezi díly PV / σp Celková variabilita TV / σt Stanovení počtu kategorií - citlivost měřícího systému - ndc Metoda ANOVA. Analýza rozptylu (ANOVA) je standardní statistická metoda a lze ji použít při analyzování chyby měření a jiných zdrojů variability dat při studii systému měření. U analýzy rozptylu lze rozptyl rozdělit do čtyř kategorií; díly, operátoři, interakce mezi díly a operátory, Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 6 / 16
7 chyba replikace způsobená měřidlem. Výhody metod ANOVA v porovnání s metodami pro průměr a rozpětí: jsou schopny se vypořádat s jakýmkoli experimentálním seřízením, mohou zajistit mnohem přesnější odhad rozptylů, umožňují získat více informací (např. o interakcích mezi díly a vlivy operátorů) z experimentálních dat. Nevýhodou je, že numerické výpočty jsou složitější a na užívátelích se požaduje určitý stupeň statistických znalostí pro interpretaci výsledků. Analýza problémů měření pomocí metodiky MSA Prvotním krokem při řešení základních problémů musí být pochopení variability měření a příspěvku, kterým se podílí na celkové variabilitě. Převýší-li variabilita systému měření všechny ostatní proměnné, bude nutné provést analýzu a vyřešit tyto problémy před další činností na zbývajících částech systému. V některých případech se příspěvek variability systému měření přehlíží nebo ignoruje. To může způsobit ztrátu času a zdrojů, neboť pozornost je věnována samotnému procesu, když vlastně je uváděná variabilita skutečně způsobena měřicím zařízením. Využití Diagramu příčin a následků Tým by měl přezkoumat všechny dřívější diagramy příčin a následků systému měření. To by mohlo v některých případech mít za následek řešení nebo alespoň částečné řešení. To by mělo také vést k diskusi o známých a neznámých informacích. Tým by měl využít svých odborných znalostí k výchozí identifikaci těch proměnných, které se na problému nejvíce podílejí. Pro řádné zdůvodnění rozhodnutí lze provést další studie. Plánování Provedení Studie Realizace (PDSA) Tento krok by měl vést k PDSA, což je forma vědecké studie. Před dosažením vhodného řešení se provádí plánování experimentu, shromažďování dat, určení stability, formulace hypotéz a jejich prověření. Možné řešení a důkaz o opravě K zachycení rozhodnutí se kroky a řešení dokumentují. Pro validaci řešení se připraví předběžná studie. To lze provést formou návrhu experimentu pro validaci řešení. Rovněž lze uskutečnit další studie v čase včetně studie variability prostředí a materiálu. Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 7 / 16
8 Postup pro určení opakovatelnosti a reprodukovatelnost GRR Metoda založená na průměru a rozpětí - ARM Metoda založená na průměru a rozpětí (X & R) je způsob, který poskytuje odhad pro systému měření. opakovatelnosti, reprodukovatelností Na rozdíl od metody založené na rozpětí dovoluje tento způsob rozložit variabilitu systému měření na dvě samostatné složky, opakovatelnost a reprodukovatelnost, avšak nevyjádří jejich interakci. Realizace studie opakovatelnosti a reprodukovatelnost GRR Ačkoli se počet operátorů, měření a dílů může lišit, jsou v následujícím výčtu uvedeny optimální podmínky pro realizaci studie. Podrobný postup: 1) zajistí se výběr n > 5 dílů ( optimálně 10), které představují skutečné nebo očekávané rozmezí variability procesu a díly se očíslují 1 až n tak, aby operátoři nemohli tato čísla vidět 2) stanoví se počet opakovaných měřeni 2-10 (optimálně 3) 3) stanoví se počet operátorů a označí se jako A, B, C (možnost stanovit 2-10) záznam jmen operátorů viz. Manuál programu (Záložka Základní informace) Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 8 / 16
9 4) operátor A změří počet n dílů v náhodném pořadí a výsledky se zanesou do řádku 1/1 1/3 tabulky, (provede se kalibrace měřidla, je-li to součástí běžných postupů systému měření) 5) operátor B a C změří stejných n dílů, aniž by si vzájemně ukazovali čtení; poté zanesou výsledky (do formuláře) 6) tento cyklus se opakuje při jiném náhodném pořadí měření; (data se zaznamenají do pří slušného sloupce) Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 9 / 16
10 7) pracuj í-li operátoři v různých směnách, lze použít alternativní metodu; operátor A změří všech 10 dílů a zanese čtení do řádku 1/1 operátor A zopakuje čtení v odlišném pořadí a zanese výsledky do řádků 1/2 a 1/3; totéž provede operátor B a C. Způsob realizace studie Všechny analýzy předpokládají statistickou nezávislost jednotlivých čtení. Aby se minimalizovala pravděpodobnost zavádějících výsledků, musí být učiněny tyto kroky: 1) Měření se mají provádět v náhodném pořadí, aby se zajistilo, že jakýkoli drift nebo změny, které by se mohly vyskytnout, budou ve studii rozděleny náhodně. Operátoři by si neměli být vědomi toho, který očíslovaný díl se kontroluje, aby se zabránilo případné předpojatosti vyplývající z této znalosti. Osoba provádějící studii by ovšem měla vědět, který očíslovaný díl se kontroluje, a podle toho zaznamenat data, např. operátor A, díl 1, první zkouška operátor B, díl 4, druhá zkouška atd. Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 10 / 16
11 2) Při čtení hodnot na zařízení se mají hodnoty měření zaznamenat na praktickou mez prahu citlivosti přístroje. U mechanických zařízení se musí čtení a zaznamenávání provádět na nejmenší jednotku prahu citlivosti na stupnici. V případě elektronického snímání dat musí plán měření stanovit obecné zásady pro zaznamenávání skutečně poslední platné číslice na displeji. U analogových přístrojů se má záznam provádět na jednu polovinu nejmenšího dílku nebo meze citlivosti a rozlišitelnosti. Jestliže v případě analogových přístrojů je nejmenší dílek na stupnici 0,0001", potom se mají výsledky měření zaznamenávat na 0,00005". 3) Studii by měla řídit a sledovat osoba, která chápe důležitost spolehlivě provedené studie. Při přípravě zkušebních programů pro fázi 1 nebo fázi 2 je třeba vzít v úvahu několik faktorů: Jaký vliv má operátor na proces měření? Je-li to možné, měli by být do studie začleněni operátoři, kteří běžně měřicí zařízení obsluhují. Každý operátor by měl používat postup, včetně všech kroků, který běžně používá pro zjištění dat. Účinek všech rozdílů mezi metodami, které operátoři používají, se odrazí v reprodukovatelnosti systému měření. Je kalibrace měřicího zařízení, kterou provedl operátor, pravdě podobně významnou příčinou variability? Pokud ano, měli by operátoři provést opakovanou kalibraci zařízení před každou skupinou čtení. Kolik se požaduje dílů ve výběru a opakovaných čtení? Počet požadovaných dílů bude záviset na důležitosti měřeného znaku a konfidenční úrovni požadované u odhadu variability systému měření. Ačkoli se počet operátorů, měření a dílů může při využívání doporučených zvyklostí popsaných v této příručce lišit, měl by počet operátorů, měření a dílů mezi zkušebními programy ve fázi 1 a fázi 2 nebo mezi po sobě následujícími zkouškami ve fázi 2 zůstat u běžných systémů měření konstantní. Zachování obecnosti mezi zkušebními programy a mezi po sobě následujícími zkouškami zlepší porovnání různých zkušebních výsledků. Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 11 / 16
12 Analýza výsledků - Numerická analýza Opakovatelnost - variabilita zařízení EV / s E Opakovatelnost nebo variabilita zařízení EV / s E se určí násobením průměrného rozpětí (R") konstantou (K1). Konstanta (K1) závisí na počtu měření použitých při studii měřidla a je rovna převrácené hodnotě d*2 ( získané z přílohy C). Hodnota d*2, závisí na počtu měření (m) a počtu dílů, který se násobí počtem operátorů (g) (při výpočtu hodnoty K1 se předpokládá, že je větší než 15). Ukázka programu PALSTAT MSA Reprodukovatelnost - variabilita operátora AV / s A Určí se násobením maximálního rozdílu průměru operátora (X DIFF ) konstantou (K2). kde: n = počet dílů r = počet měření. Konstanta (K2) závisí na počtu operátorů podílejících se na studii měřidla a je rovna převrácené hodnotě d*2 ( získané z přílohy C). Hodnota d*2 závisí na počtu operátorů (m), přičemž g=l, neboť existuje pouze jeden výpočet rozpětí. Vzhledem k tomu, že je variabilita operátora ovlivněna variabilitou zařízení, musí se upravit odečtením podílu variability zařízení. Z tohoto důvodu se variabilita operátora AV vypočítá pomocí vztahu Je-li vypočtená hodnota pod odmocninou záporná, je hodnota variability operátora AV rovna nule. Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 12 / 16
13 Ukázka programu PALSTAT MSA Variabilita systému měření - Opakovatelnost / Reprodukovatelnost GRR / s M Variabilita systému měření v případě opakovatelnosti a reprodukovatelností GRR / σ M se vypočítá jako druhá odmocnina součtu druhé mocniny variability zařízení a druhé mocniny variability operátora: Ukázka programu PALSTAT MSA Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 13 / 16
14 Variabilita mezi díly PV / s P Určuje se násobením rozpětí průměrů dílů (Rp) konstantou (K3). Konstanta K3 závisí na počtu dílů použitých při studii měřidla a je převrácenou hodnotou d*2 ( získané z přílohy C). Hodnota d*2 závisí na počtu dílů (m) a (g). V tomto případě g = 1, neboť existuje pouze jeden výpočet rozpětí. Ukázka programu PALSTAT MSA Stanovení počtu kategorií - citlivost měřícího systému Závěrečným krokem v rámci numerické analýzy je stanovení počtu různých kategorií, které lze spolehlivě rozlišit systémem měření. Je to počet nepřekrývajících se 97% konfidenčních intervalů, které pokrývají rozpětí očekávané variability produktu.# ndc= 1,41 (PV/GRR) Pokud grafická analýza nezjistila žádnou zvláštní příčinu variability, lze v kapitole II, oddílu D zjistit pravidlo založené na zkušenosti pro opakovatelnost a reprodukovatelnost měřidla (%GRR). Číslo ndc se vyjadřuje celým číslem a mělo by být rovno alespoň 5. # ndc je totéž co Wheelerův klasifikační poměr", jenž je definován v prvním vydání publikace Evaluating the Measurement Process autorů Wheclcra a Lydaye z roku Alternativní metoda ( poměr citlivosti") pro určení efektivní rozlišitelnosti je popsána v druhem vydání této publikace z roku Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 14 / 16
15 Analýza výsledků - Grafická analýza Použití grafických nástrojů je velmi důležité. Použité specifické grafické nástroje závisejí na návrhu experimentu, který se využívá pro shromažďování dat. Jakékoli jiné statistické analýze by mělo předcházet systematické třídění dat podle zjevných zvláštních příčin variability za použití grafických nástrojů. Podrobný popis výsledků pomocí numerické metody je uvedeno ve výukovém materiálu MSA III. a je součásti implementačních materiálů v elektronické podobě. Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 15 / 16
16 Odsouhlasil : Marek Mergl Strana 16 / 16
Analýza systému měření VDA5/MSA ME IMS 120
Výklad požadavků normy ISO 10012 vydání 2003 Systémy managementu měření Požadavky na procesy měření a měřicí vybavení z pohledu analýzy měřícího systému a jeho hodnocení dle metodik VDA 5, QS 9000 - MSA
VíceNárodní informační středisko pro podporu jakosti
Národní informační středisko pro podporu jakosti STATISTICKÉ METODY V LABORATOŘÍCH Ing. Vratislav Horálek, DrSc. Ing. Jan Král 2 A.Základní a terminologické normy 1 ČSN 01 0115:1996 Mezinárodní slovník
VíceNárodní informační středisko pro podporu jakosti
Národní informační středisko pro podporu jakosti Stanovení měr opakovatelnosti a reprodukovatelnosti při kontrole měřením a srovnáváním Ing. Jan Král Úvodní teze Zásah do procesu se děje na základě měření.
VíceVýklad základních pojmů metrologie - Nejistoty měření
Výklad základních pojmů metrologie - Nejistoty měření Proces Měřící systém -Proces měření Analýza systému měření Vhodnost kontrolních procesů Z pohledu požadavků norem a publikací: ČSN EN ISO 10012 vydání
Více8/2.1 POŽADAVKY NA PROCESY MĚŘENÍ A MĚŘICÍ VYBAVENÍ
MANAGEMENT PROCESŮ Systémy managementu měření se obecně v podnicích používají ke kontrole vlastní produkce, ať už ve fázi vstupní, mezioperační nebo výstupní. Procesy měření v sobě zahrnují nemalé úsilí
VíceVYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA METALURGIE A MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ KATEDRA KONTROLY A ŘÍZENÍ JAKOSTI
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA METALURGIE A MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ KATEDRA KONTROLY A ŘÍZENÍ JAKOSTI Elektronická sbírka příkladů k předmětům zaměřeným na aplikovanou statistiku
VíceNormy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008)
Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k 1.1.2008) Ing. Vratislav Horálek, DrSc., předseda TNK 4 při ČNI 1 Terminologické normy [1] ČSN ISO 3534-1:1994 Statistika Slovník
VíceZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI
ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI David MILDE, 2014-2017 QUALITY KVALITA (JAKOST) Kvalita = soubor znaků a charakteristik výrobku či služby, který může uspokojit určitou potřebu. Kvalita v laboratoři=výsledky,které:
VíceČESKÝ INSTITUT PRO AKREDITACI, o.p.s. Dokumenty ILAC. ILAC Mezinárodní spolupráce v akreditaci laboratoří
ČESKÝ INSTITUT PRO AKREDITACI, o.p.s. Opletalova 41, 110 00 Praha 1 Nové Město Dokumenty ILAC ILAC Mezinárodní spolupráce v akreditaci laboratoří Číslo publikace: ILAC - G17:2002 Zavádění koncepce stanovení
VíceRegulační diagramy (RD)
Regulační diagramy (RD) Control Charts Patří k základním nástrojům vnitřní QC laboratoře či výrobního procesu (grafická pomůcka). Pomocí RD lze dlouhodobě sledovat stabilitu (chemického) měřícího systému.
VíceVyjadřování přesnosti v metrologii
Vyjadřování přesnosti v metrologii Měření soubor činností, jejichž cílem je stanovit hodnotu veličiny. Výsledek měření hodnota získaná měřením přisouzená měřené veličině. Chyba měření výsledek měření mínus
VíceT- MaR. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb. Teorie měření a regulace. Podmínky názvy. 1.c-pod. ZS 2015/ Ing. Václav Rada, CSc.
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace Podmínky názvy 1.c-pod. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. MĚŘENÍ praktická část OBECNÝ ÚVOD Veškerá měření mohou probíhat
VíceStatistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním
Statistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním Statistická regulace výrobního procesu (SPC) SPC = Statistical Process Control preventivní nástroj řízení jakosti, který na základě včasného
VíceDokumentace pro plánování a realizaci managementu jakosti dle požadavků
Dokumentace pro plánování a realizaci managementu jakosti dle požadavků Požadavek norem ISO 9001 ISO/TS 16949 : 4.2 na dokumentaci Dokumentace systému managementu jakosti musí zahrnovat: a) dokumentované
VíceInovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Sedm základních nástrojů řízení kvality Doc. RNDr. Jiří Šimek,
VíceZpůsobilost systému měření podle normy ČSN ISO doc. Ing. Eva Jarošová, CSc.
Způsobilost systému měření podle normy ČSN ISO 22514-7 doc. Ing. Eva Jarošová, CSc. Předmět normy Postup validace měřicího systému a procesu měření (ověření, zda daný proces měření vyhovuje požadavkům
VíceStatistické řízení jakosti. Deming: Klíč k jakosti je v pochopení variability procesu.
Statistické řízení jakosti Deming: Klíč k jakosti je v pochopení variability procesu. SŘJ Statistická regulace výrobního procesu Statistická přejímka jakosti měřením srovnáváním měřením srovnáváním - X
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky Navazující magisterské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Integrované systémy managementu A 1. Koncepce a principy integrovaných
VíceAnalytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality
Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality RNDr. Alena Mikušková FN Brno Pracoviště dětské medicíny, OKB amikuskova@fnbrno.cz Analytické znaky laboratorní metody
VíceEXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek
EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření Jan Krystek 9. května 2019 CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ Každé měření je zatíženo určitou nepřesností způsobenou nejrůznějšími negativními vlivy,
VíceMSA-Analýza systému měření
MSA-Analýza systému měření Josef Bednář Abstrakt: V příspěvku je popsáno provedení analýzy systému měření v technické praxi pro spojitá data. Je zde popsáno provedení R&R studie pomocí analýzy rozptylu
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management kvality"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky Navazující magisterské studium studijní obor "Management kvality" školní rok 2016/2017 Integrované systémy managementu A 1. Koncepce a principy integrovaných
VíceNejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík
Nejistota měř ěření, návaznost a kontrola kvality Miroslav Janošík Obsah Referenční materiály Návaznost referenčních materiálů Nejistota Kontrola kvality Westgardova pravidla Unity Referenční materiál
Více3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT
PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ část 3, díl 8, kapitola 4, str. 1 3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT Vyjadřování standardní kombinované nejistoty výsledku zkoušky Výsledek zkoušky se vyjadřuje v
VíceČlenění podle 505 o metrologii
Členění podle 505 o metrologii Měřidla slouží k určení hodnoty měřené veličiny. Spolu s nezbytnými měřícími zařízeními se podle zákona č.505/1990 Sb. ve znění č.l 19/2000 Sb. člení na : a. etalony, b.
VíceStavba slovníku VIM 3: Zásady terminologické práce
VIM 1 VIM 2:1993 ČSN 01 0115 Mezinárodní slovník základních a všeobecných termínů v metrologii VIM 3:2007 International Vocabulary of Metrology Basic and General Concepts and Associated Terms Mezinárodní
VíceTeorie měření a regulace
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 Teorie měření a regulace Praxe názvy 1. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. OBECNÝ ÚVOD - praxe Elektrotechnická měření mohou probíhat pouze při
VíceCo musí zahrnovat dokumentace systému managementu kvality? 1 / 5
ISO 9000:2005 definuje třídu jako 1) kategorie nebo pořadí dané různým požadavkem na kvalitu produktů, procesů nebo systémů, které mají stejné funkční použití 2) kategorie nebo pořadí dané různým požadavkům
VíceZákladní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3)
Základní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3) Přesnost a správnost v metrologii V běžné řeči zaměnitelné pojmy. V metrologii a chemii ne! Anglický termín Measurement trueness Measurement
VíceČlenění podle 505 o metrologii
Členění podle 505 o metrologii a. etalony, b. pracovní měřidla stanovená (stanovená měřidla) c. pracovní měřidla nestanovená (pracovní měřidla) d. certifikované referenční materiály Etalon: je ztělesněná
VíceChyby měření 210DPSM
Chyby měření 210DPSM Jan Zatloukal Stručný přehled Zdroje a druhy chyb Systematické chyby měření Náhodné chyby měření Spojité a diskrétní náhodné veličiny Normální rozdělení a jeho vlastnosti Odhad parametrů
VíceMetody analýzy vhodnosti měřicích systémů
Ročník 2013 Číslo II Metody analýzy vhodnosti měřicích systémů M. Motyčka, O. Tůmová Katedra technologií a měření, Fakulta elektrotechnická, ZČU v Plzni, Univerzitní 26, Plzeň E-mail : mmotycka@ket.zcu.cz,
VícePosouzení přesnosti měření
Přesnost měření Posouzení přesnosti měření Hodnotu kvantitativně popsaného parametru jakéhokoliv objektu zjistíme jedině měřením. Reálné měření má vždy omezenou přesnost V minulosti sloužila k posouzení
VíceNEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE
NEJISTOTA MĚŘENÍ David MILDE, 014 DEFINICE Nejistota měření: nezáporný parametr charakterizující rozptýlení hodnot veličiny přiřazených k měřené veličině na základě použité informace. POZNÁMKA 1 Nejistota
VíceNejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt
Nejistota měření Thomas Hesse HBM Darmstadt Prof. Werner Richter: Výsledek měření bez určení nejistoty měření je nejistý, takový výsledek je lépe ignorovat" V podstatě je výsledek měření aproximací nebo
VícePRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY
(c) David MILDE, 2013 PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY POUŽÍVANÁ OPATŘENÍ QA/QC Interní opatření (uvnitř laboratoře): pravidelná analýza kontrolních vzorků a CRM, sledování slepých postupů a možných kontaminací,
VíceTuhá alterna,vní paliva validace metody pro stanovení obsahu biomasy podle ČSN EN Ing. Šárka Klimešová, Výzkumný ústav maltovin Praha, s.r.o.
Tuhá alterna,vní paliva validace metody pro stanovení obsahu biomasy podle ČSN EN 15 440 Ing. Šárka Klimešová, Výzkumný ústav maltovin Praha, s.r.o. Předchozí přednáška popsala laboratorní metodu jako
VíceVYUŽITÍ MULTIFUNKČNÍHO KALIBRÁTORU PRO ZKRÁCENOU ZKOUŠKU PŘEPOČÍTÁVAČE MNOŽSTVÍ PLYNU
VYUŽITÍ MULTIFUNKČNÍHO KALIBRÁTORU PRO ZKRÁCENOU ZKOUŠKU PŘEPOČÍTÁVAČE MNOŽSTVÍ PLYNU potrubí průtokoměr průtok teplota tlak Přepočítávač množství plynu 4. ročník mezinárodní konference 10. a 11. listopadu
VíceNárodní informační středisko pro podporu kvality
Národní informační středisko pro podporu kvality Využití metody bootstrapping při analýze dat II.část Doc. Ing. Olga TŮMOVÁ, CSc. Obsah Klasické procedury a statistické SW - metody výpočtů konfidenčních
VíceChyby spektrometrických metod
Chyby spektrometrických metod Náhodné Soustavné Hrubé Správnost výsledku Přesnost výsledku Reprodukovatelnost Opakovatelnost Charakteristiky stanovení 1. Citlivost metody - směrnice kalibrační křivky 2.
VíceMANAŽER KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI CO 4.4/2007
Gradua-CEGOS, s.r.o., Certifikační orgán pro certifikaci osob č. 3005 akreditovaný Českým institutem pro akreditaci, o.p.s. podle ČSN EN ISO/IEC 17024 MANAŽER KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ
VíceAUDITOR KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI CO 4.5/2007
Gradua-CEGOS, s.r.o., Certifikační orgán pro certifikaci osob č. 3005 akreditovaný Českým institutem pro akreditaci, o.p.s. podle ČSN EN ISO/IEC 17024 AUDITOR KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ
VíceČ.t. Téma školení Cílová skupina Rozsah
Témata školení Č.t. Téma školení Cílová skupina Rozsah I. Všeobecné požadavky I.1. Základní požadavky ISO 9001 - Procesní přístup - Vysvětlení vybraných požadavků ISO 9001 I.2. Základní požadavky ISO/TS
VíceBRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV VÝROBNÍCH STROJŮ, SYSTÉMŮ A ROBOTIKY
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV VÝROBNÍCH STROJŮ, SYSTÉMŮ A ROBOTIKY FACULTY OF MECHANICAL ENGINEERING INSTITUTE OF PRODUCTION MACHINES,
VíceČást 4 Stanovení a zabezpečení garantované hladiny akustického výkonu
Část 4 Stanovení a zabezpečení garantované hladiny akustického výkonu Obsah 1. Úvod 2. Oblast působnosti 3. Definice 3.1 Definice uvedené ve směrnici 3.2 Obecné definice 3.2.1 Nejistoty způsobené postupem
Víces využitím počítačové podpory
MSA Analýza měřicího procesu Strana 1 / 26 Vhodnost kontrolních procesů dle požadavků VDA 5 2. vydání 2010 Výklad postupů při řešení Použitelnosti kontrolních prostředků Vhodnosti kontrolních procesů Rozšířená
VíceVerifikace sérologických testů v imunologických laboratořích ISO 15189 5.5 Postupy vyšetření
Verifikace sérologických testů v imunologických laboratořích ISO 15189 5.5 Postupy vyšetření Andrea Vinciková Centrum imunologie a mikrobiologie Zdravotní ústav se sídlem v Ústí nad Labem Validace Ověřování,
VíceÚvod do problematiky měření
1/18 Lord Kelvin: "Když to, o čem mluvíte, můžete změřit, a vyjádřit to pomocí čísel, něco o tom víte. Ale když to nemůžete vyjádřit číselně, je vaše znalost hubená a nedostatečná. Může to být začátek
VíceAUDITY Hlavním cílem každého auditu musí být zjišťování faktů, nikoli chyb!
AUDITY Audity představují nezávislý zdroj informací a týkají se všech podnikových procesů, které tvoří systém zabezpečování jakosti podniku.audity znamenají tedy systematický, nezávislý a dokumentovaný
VíceVYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření
VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ # Nejistoty měření Přesnost měření Klasický způsob vyjádření přesnosti měření chyba měření: Absolutní chyba X = X M X(S) Relativní chyba δ X = X(M) X(S) - X(M) je naměřená hodnota
VícePALSTAT Maintainance Strana 1 / 2
Vydání 10/2008 Verze 3.0.0 PALSTAT Maintainance Strana 1 / 2 Počítačová podpora jakosti pro naplnění požadavků norem ISO 9001, ISO/TS 16949 pro oblast Maintainance údržba strojů, nástrojů, přípravků, forem
Více2013/2014 Bc. Antónia Holeňová
Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství Katedra kontroly a řízení jakosti DIPLOMOVÁ PRÁCE Analýza vztahů mezi vlastnostmi systému měření a nejistotami
Více6.1. Výcvikový kurz QFD - Quality Function Deployment Přenášení požadavků zákazníků do procesů v organizaci
6.1. Výcvikový kurz QFD - Quality Function Deployment Přenášení požadavků zákazníků do procesů v organizaci cílem kurzu je pomoci porozumět a prakticky využívat metodu přenášení požadavků zákazníků do
VíceVYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ
VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ Michal Kořenář 1 Abstrakt Rozvoj výpočetní techniky v poslední době umožnil také rozvoj výpočetních metod, které nejsou založeny na bázi
Více676 + 4 + 100 + 196 + 0 + 484 + 196 + 324 + 64 + 324 = = 2368
Příklad 1 Je třeba prověřit, zda lze na 5% hladině významnosti pokládat za prokázanou hypotézu, že střední doba výroby výlisku je 30 sekund. Přitom 10 náhodně vybraných výlisků bylo vyráběno celkem 540
VíceNárodní informační středisko pro podporu kvality
Národní informační středisko pro podporu kvality Nestandardní regulační diagramy J.Křepela, J.Michálek REGULAČNÍ DIAGRAM PRO VŠECHNY INDIVIDUÁLNÍ HODNOTY xi V PODSKUPINĚ V praxi se někdy setkáváme s požadavkem
VícePŘÍRUČKA ŘEŠENÝCH PŘÍKLADŮ
1999-2011 PŘÍRUČKA ŘEŠENÝCH PŘÍKLADŮ EFFIVALIDATION 3 EffiChem your validation software Lesní 593, 679 71 Lysice http://www.effichem.com 2/57 EffiChem můţe vlastnit patenty, podané ţádosti o patenty, ochranné
VíceStatistika pro geografy
Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických
VíceKalibrace analytických metod
Kalibrace analytických metod Petr Breinek BC_Kalibrace_2010 Měřící zařízení (zjednodušeně přístroje) pro měření fyzikálních veličin musí být výrobci kalibrovaná Objem: pipety Teplota (+37 C definovaná
VíceLineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel
Lineární regrese Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Tabulka se vstupními daty je umístěna v oblasti A1:B11 (viz. obrázek) na listu cela data Postup Základní výpočty - regrese Výpočet základních
VíceInovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. 4. přednáška Validace a kvalifikace Doc. RNDr. Jiří Šimek,
VíceVybrané praktické aplikace statistické regulace procesu
ČSJ, OSSM Praha, 19. 4. 2012 Vybrané praktické aplikace statistické regulace procesu Prof. Ing. Darja Noskievičová, CSc. Katedra kontroly a řízení jakosti Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství
VíceSemestrální práce. 2. semestr
Licenční studium č. 89002 Semestrální práce 2. semestr PŘEDMĚT 2.2 KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI Příklad 1 Lineární kalibrace Příklad 2 Nelineární kalibrace Příklad 3 Rozlišení mezi lineární a nelineární
VíceDesign of Experiment (DOE) Petr Misák. Brno 2017
Navrhování experimentů Design of Experiment (DOE) Petr Misák Vysoké učení technické v Brně, Fakulta stavební, Ústav stavebního zkušebnictví Brno 2017 Úvod - Experiment jako nástroj hledání slavné vynálezy
VíceStatistické regulační diagramy
Statistické regulační diagramy Statistickou regulací procesu měření rozumíme jeho udržení ve statisticky zvládnutém stavu. Jen tak se zabezpečí shoda výsledků měření se specifickými požadavky na měření.
VíceMatematická statistika
Matematická statistika Daniel Husek Gymnázium Rožnov pod Radhoštěm, 8. A8 Dne 12. 12. 2010 v Rožnově pod Radhoštěm Osnova Strana 1) Úvod 3 2) Historie matematické statistiky 4 3) Základní pojmy matematické
VíceStatistika. Klíčové kompetence V rámci výuky statistiky jsou naplňovány tyto klíčové kompetence: řešení problémů, komunikativní,
Dodatek č. 5. Školního vzdělávacího programu Obchodní akademie Lysá nad Labem, obor 63-41-M/02 Obchodní akademie, platného od 1. 9. 2012 - platnost od 1. 9. 2015 Statistika je povinný předmět pro 2. ročník,
VíceKATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. Stanovení základních materiálových parametrů
KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE Stanovení základních materiálových parametrů Vzor laboratorního protokolu Titulní strana: název experimentu jména studentů v pracovní skupině datum Protokol:
VíceUrčujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.
1 Statistické odhady Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru. Odhad lze provést jako: Bodový odhad o Jedna číselná hodnota Intervalový
VíceNárodní informační středisko pro podporu jakosti
Národní informační středisko pro podporu jakosti 1 METODA KUMULOVANÝCH SOUČTŮ C U S U M metoda: tabulkový (lineární) CUSUM RNDr. Jiří Michálek, CSc., Ing. Antonie Poskočilová 2 Základem SPC jsou Shewhartovy
Více05 Interpretace základních požadavků na návrh OBSAH
05 Interpretace základních požadavků na návrh OBSAH Označení postupu DP 05/01 R1 Otázka k přijatému doporučenému postupu Jak je třeba chápat pojem Technická specifikace pro návrh VZSN podle článků 1.2.1
VíceJednofaktorová analýza rozptylu
I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých
VícePřehled technických norem z oblasti spolehlivosti
Příloha č. 1: Přehled technických norem z oblasti spolehlivosti NÁZVOSLOVNÉ NORMY SPOLEHLIVOSTI IDENTIFIKACE NÁZEV Stručná charakteristika ČSN IEC 50(191): 1993 ČSN IEC 60050-191/ Změna A1:2003 ČSN IEC
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2010/2011 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
VíceNavrhování experimentů a jejich analýza. Eva Jarošová
Navrhování experimentů a jejich analýza Eva Jarošová Obsah Základní techniky Vyhodnocení výsledků Experimenty s jedním zkoumaným faktorem Faktoriální experimenty úplné 2 N dílčí 2 N-p Experimenty pro studium
VíceMěřicí přístroje a měřicí metody
Měřicí přístroje a měřicí metody Základní elektrické veličiny určují kvalitativně i kvantitativně stav elektrických obvodů a objektů. Neelektrické fyzikální veličiny lze převést na elektrické veličiny
VíceNové požadavky na zvukoměrnou techniku a jejich dopad na hygienickou praxi při měření hluku. Ing. Zdeněk Jandák, CSc.
Nové požadavky na zvukoměrnou techniku a jejich dopad na hygienickou praxi při měření hluku Ing. Zdeněk Jandák, CSc. Předpisy Nařízení vlády č. 272/2011 Sb. o ochraně zdraví před nepříznivými účinky hluku
VíceANNEX PŘÍLOHA NAŘÍZENÍ KOMISE V PŘENESENÉ PRAVOMOCI,
EVROPSKÁ KOMISE V Bruselu dne 16.5.2018 C(2018) 2857 final ANNEX PŘÍLOHA NAŘÍZENÍ KOMISE V PŘENESENÉ PRAVOMOCI, kterým se mění nařízení Komise v přenesené pravomoci (EU) č. 1042/2014 ze dne 25. července
VíceKalibrace analytických metod. Miroslava Beňovská s využitím přednášky Dr. Breineka
Kalibrace analytických metod Miroslava Beňovská s využitím přednášky Dr. Breineka Měřící zařízení (zjednodušeně přístroje) pro měření fyzikálních veličin musí být výrobci kalibrovaná Objem: pipety Teplota
VíceP13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.
P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod. Matematický přístup k výsledkům únavových zkoušek Náhodnost výsledků únavových zkoušek. Únavové
VíceProcesy implementace systému CAQ MSN Management preventivní údržby strojů
Strana 1 / 7 Implementační proces a zařízení Implementační procesy MSN Preventivní údržba strojů a nástrojů MSN 100 Stroje Popis obsah modulu PALSTAT CAQ Plánování, řízení a identifikování strojů pro klíčové
Více10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy
10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy Regresní úloha (analýza) je označení pro statistickou metodu, pomocí nichž odhadujeme hodnotu náhodné veličiny (tzv. závislé proměnné, cílové proměnné, regresandu
VíceValidace sérologických testů výrobcem. Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012
Validace sérologických testů výrobcem Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012 Legislativa Zákon č. 123/2000 Sb. o zdravotnických prostředcích ve znění pozdějších předpisů Nařízení vlády č. 453/2004
Více16/3.1.1 PŘÍKLAD ŘÍZENÍ NÁPRAVNÝCH OPATŘENÍ
MANAGEMENT PROCESŮ část 16, díl 3, kapitola 1.1, str. 1 16/3.1.1 PŘÍKLAD ŘÍZENÍ NÁPRAVNÝCH OPATŘENÍ Vzhledem k tomu, že je vhodné (v případě ISO povinné) pro tuto oblast vytvořit dokumentovaný postup,
VíceChyby a neurčitosti měření
Radioelektronická měření (MREM) Chyby a neurčitosti měření 10. přednáška Jiří Dřínovský Ústav radioelektroniky FEKT VUT v Brně Základní pojmy Měření je souhrn činností s cílem určit hodnotu měřené veličiny
Více31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
VíceSix Sigma - DMAIC. Jan Vavruška Technická univerzita v Liberci. TU v Liberci
Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Six Sigma - DMAIC Technická univerzita v Liberci Řízení výrobních systémů Technická
VíceZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ
ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ Katedra technologií a měření DIPLOMOVÁ PRÁCE Optimalizace analýzy systémů měření Bc. Ondřej Lenk 2015 Abstrakt Diplomová práce se zabývá analýzou
VíceSTATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik
STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik Jak stanovit charakteristiky rozložení sledované veličiny v základní populaci? Populaci většinou nemáme celou k dispozici, musíme se spokojit jen s
VíceUNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
VíceZobecněná analýza rozptylu, více faktorů a proměnných
Zobecněná analýza rozptylu, více faktorů a proměnných Menu: QCExpert Anova Více faktorů Zobecněná analýza rozptylu (ANalysis Of VAriance, ANOVA) umožňuje posoudit do jaké míry ovlivňují kvalitativní proměnné
VíceUNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce STATISTICKÁ
VíceRegresní analýza. Eva Jarošová
Regresní analýza Eva Jarošová 1 Obsah 1. Regresní přímka 2. Možnosti zlepšení modelu 3. Testy v regresním modelu 4. Regresní diagnostika 5. Speciální využití Lineární model 2 1. Regresní přímka 3 nosnost
VíceStatistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. magisterské studium
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky magisterské studium studijní obor "Řízení jakosti" školní rok 2009/2010 Management jakosti A 1. Koncepce managementu jakosti, charakteristiky a účel, normy
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2009/2010 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
VíceStatistické zpracování výsledků
Statistické zpracování výsledků Výpočet se skládá ze dvou částí. Vztažná hodnota a také hodnota směrodatné odchylky jednotlivých porovnání se určuje z výsledků dodaných účastníky MPZ. V první části je
Více