Katedra řízení podniku (FES)

Transkript

1 Katedra řízení podniku (FES) Řízení kvality 2. Autor: Ing. Ludvík FILIP březen 2015

2 Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001: Politika kvality Vrcholové vedení musí zajistit, aby politika kvality a) odpovídala záměrům organizace, b) obsahovala závazek k plnění požadavků a k neustálému zvyšování efektivnosti systému managementu kvality, c) poskytovala rámec pro stanovování a přezkoumávání cílů kvality, d) byla v organizaci sdělována a pochopena a e) byla přezkoumávána z hlediska neustálé vhodnosti. 2

3 Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001: Plánování Cíle kvality Vrcholové vedení musí zajistit, aby byly pro příslušné organizační jednotky a úrovně v organizaci stanoveny cíle kvality, včetně cílů potřebných pro plnění požadavků na produkt [viz 7.1 a)]. Cíle kvality musí být měřitelné a musí být v souladu s politikou kvality. 3

4 Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001: Plánování systému managementu kvality Vrcholové vedení musí zajistit, aby a) plánování systému managementu kvality bylo prováděno tak, aby byly plněny požadavky uvedené ve 4.1, stejně jako cíle kvality, a b) byla neustále udržována integrita systému managementu kvality, a to i v průběhu plánování a implementace změn tohoto systému. 4

5 Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001: Všeobecné požadavky Organizace musí v souladu s požadavky této mezinárodní normy vytvořit, dokumentovat, implementovat a udržovat systém managementu kvality a neustále zlepšovat jeho efektivnost. Organizace musí a) Určovat procesy potřebné pro systém managementu kvality a dále stanovit, jak jsou tyto procesy v rámci celé organizace aplikovány (viz 1.2), b) určovat posloupnost a vzájemné působení těchto procesů, 5

6 Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001: Všeobecné požadavky (pokračování) c) určovat kritéria a metody potřebné pro zajištění efektivního fungování a řízení těchto procesů, d) zajišťovat dostupnost zdrojů a informací nezbytných pro podporu fungování těchto procesů a pro jejich monitorování, e) monitorovat, tam, kde je to možné, měřit a analyzovat tyto procesy a f) uplatňovat opatření nezbytná pro dosažení plánovaných výsledků a pro neustálé zlepšování těchto procesů. v souladu 6

7 Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001: Všeobecné požadavky (pokračování) Organizace musí tyto procesy řídit s požadavky této mezinárodní normy. Rozhodne-li se organizace použít pro jakýkoli proces, který má vliv na shodu produktu s požadavky, externí zdroj (outsourcing), musí zajistit řízení takovýchto procesů. Typ a rozsah řízení těchto procesů zajišťovaných pomocí externích zdrojů musí být určen v systému managementu kvality. 7

8 Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001: Plánování realizace produktu Organizace musí plánovat a vytvářet procesy potřebné pro realizaci produktu. Plánování realizace produktu musí být v souladu s požadavky ostatních procesů systému managementu kvality (viz 4.1). Při plánování realizace produktu musí organizace podle okolností určovat: a) cíle kvality a požadavky na produkt,.. Výstup z tohoto plánování musí být ve formě, která je vhodná pro způsob, jakým organizace funguje. 8

9 PROČ JE NUTNÉ NEUSTÁLE ZLEPŠOVAT? A NEBO PROČ JE NUTNÉ ZACHOVÁVAT STÁVAJÍCÍ STAV? JAK ZLEPŠUJETE VY? 9

10 ZÁSADA Č. 6 MANAGEMENTU KVALITY NEUSTÁLÉ ZLEPŠOVÁNÍ NEUSTÁLÉ ZLEPŠOVÁNÍ CELKOVÉ VÝKONNOSTI ORGANIZACE MÁ BÝT TRVALÝM CÍLEM ORGANIZACE. APLIKACE VEDE ORGANIZACI I PRACOVNÍKY K NÁSLEDUJÍCÍM POSTOJŮM A PŘÍSTUPŮM: NEUSTÁLÉ ZLEPŠOVÁNÍ VÝROBKŮ A ČINNOSTÍ JE CÍLEM KAŽDÉHO PRACOVNÍKA ROZVÍJENÍ AKTIVIT S PREVENTIVNÍM ÚČINKEM ŘEŠENÍ PROBLÉMŮ VYUŽITÍ PŘEZKOUMÁNÍ K IDENTIFIKACI POTŘEB ZLEPŠOVÁNÍ INOVACE PROCESŮ, 10

11 A VHODNÉ JE K TOMU POUŽÍT STATISTIKU PŘI ŘÍZENÍ NÁM POMÁHÁ STATISTIKA. CO TO JE VŮBEC STATISTIKA A ČÍM SE ZABÝVÁ? 11

12 A VHODNÉ JE K TOMU POUŽÍT STATISTIKU OBOR ZABÝVAJÍCÍ SE ZKOUMÁNÍM A KVALITATIVNÍ CHARAKTERISTIKOU HROMADNÝCH JEVŮ (OBECNÁ DEFINICE) POZNÁNÍ PRAVIDELNOSTI, SOUVISLOSTÍ A VÝVOJOVÝCH TENDENCÍ HROMADNÝCH JEVŮ METODA, KTERÁ UMOŽŇUJE ODDĚLIT NÁHODNÉ A ZÁKONITÉ JEVY VE ZKOUMANÝCH DATECH A DÁVÁ PODKLADY PRO VÝPOČET PRAVDĚPODOBNOSTI (UŽŠÍ DEFINICE VHODNÁ PRO METROLOGII) STATISTICKÉ METODY SE POUŽÍVAJÍ PŘI VÝVOJI, ZAVÁDĚNÍ, PROVOZOVÁNÍ A ZLEPŠOVÁNÍ SYSTÉMU MANAGEMENTU KVALITY VYBRANOU REALITU POPISUJEME MATEMATICKÝMI MODELY NENÍ DEFINOVÁNO, KTERÉ STATISTICKÉ METODY MUSÍ ORGANIZACE POUŽÍVAT JEDNÁ SE VŽDY O SBĚR ÚDAJŮ (DAT) A JEJICH NÁSLEDNÉ VYHODNOCENÍ PRO ZLEPŠOVÁNÍ 12

13 A VHODNÉ JE K TOMU POUŽÍT STATISTIKU JAKÝ MÁ STATISTIKA VÝZNAM PŘI MĚŘENÍ? 13

14 JAKÝ MÁ STATISTIKA VÝZNAM PŘI MĚŘENÍ? UMOŽŇUJE ZPRACOVAT NAMĚŘENÉ HODNOTY PRO POPIS POMOCÍ MATEMATICKÝCH POJMŮ DÁVÁ PODKLADY PRO ODHAD CHYB DÁVÁ PODKLADY PRO STANOVENÍ NEJISTOT POMÁHÁ ODDĚLIT SYSTEMATICKÉ A NÁHODNÉ VLIVY DÁVÁ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ MEZE PRO VÝSLEDEK MĚŘENÍ PŘINÁŠÍ INFORMACE O PROCESU MĚŘENÍ 14

15 A VHODNÉ JE K TOMU POUŽÍT STATISTIKU ZÁKLADNÍ POJMY, ZÁKLADNÍ METODY: POPISNÁ STATISTIKA NAVRHOVÁNÍ EXPERIMENTŮ TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ ANALÝZA MĚŘENÍ ANALÝZA ZPŮSOBILOSTI PROCESU REGRESNÍ ANALÝZA 15

16 ZÁKLADNÍ POJMY, ZÁKLADNÍ METODY: ANALÝZA BEZPORUCHOVOSTI VÝBĚROVÉ METODY SIMULACE REGULAČNÍ DIAGRAMY STATISTICKÁ TOLERANCE ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD STATISTICKÝ SOUBOR STATISTICKÉ JEDNOTKY STATISTICKÝ VÝBĚR 16

17 ZÁKLADNÍ METODY: POPISNÁ STATISTIKA PREZENTACE KVANTITATIVNÍCH ÚDAJŮ ZPŮSOBEM, KTERÝ PODÁVÁ INFORMACE O CHARAKTERISTIKÁCH ROZDĚLENÍ ÚDAJŮ. POLOHA (PRŮMĚR, MODUS, MEDIÁN) ROZPTÝLENÍ (ROZPĚTÍ, SMĚRODATNÁ ODCHYLKA, ROZPTYL) ROZDĚLENÍ (ŠIKMOST) NAVRHOVÁNÍ EXPERIMENTŮ (PLÁNOVÁNÍ) PLÁNOVÁNÍ ZMĚN PŮSOBÍCÍCH NA SYSTÉM A NÁSLEDNÉ HODNOCENÍ POROVNÁNÍ PROTI STANDARDU NEBO JINÝM SYSTÉMŮM 17

18 ZÁKLADNÍ METODY: TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ POROVNÁNÍ, ZDA ÚDAJE ZE SYSTÉMU ODPOVÍDAJÍ DŘÍVE DEFINOVANÉ HYPOTÉZE POUŽITÍ: - STATISTICKÁ PŘEJÍMKA - REGULAČNÍ DIAGRAMY ANALÝZA MĚŘENÍ POSOUZENÍ, ZDA JE SYSTÉM MĚŘENÍ VHODNÝ PRO ZAMÝŠLENÝ ÚČEL POSOUZENÍ, ZDA JE MĚŘICÍ PŘÍSTROJ SCHOPEN MĚŘIT POSUZOVANÝ PARAMETR ANALÝZA ZPŮSOBILOSTI PROCESU POSOUZENÍ ZPŮSOBILOSTI PROCESU POSKYTOVAT NA VÝSTUPU PRODUKTY VYHOVUJÍCÍ POŽADAVKŮM 18

19 ZÁKLADNÍ METODY: REGRESNÍ ANALÝZA HLEDÁNÍ STATISTICKÉ ZÁVISLOSTI ZMĚN SLEDOVANÉHO ZNAKU S OHLEDEM NA OVLIVŇUJÍCÍ FAKTORY ANALÝZA BEZPORUCHOVOSTI ANALÝZA DRUHU PORUCHOVÉHO STAVU A DŮSLEDKŮ PORUCHOVÉHO STAVU (DOBA PORUCHY, DOBA MEZI PORUCHAMI) VÝBĚROVÉ METODY STATISTICKÁ PŘEJÍMKA VÝBĚROVÁ ŠETŘENÍ SIMULACE VYUŽÍVÁNÍ MATEMATICKÝCH MODELŮ (OPTIMALIZACE PARAMETRŮ) 19

20 ZÁKLADNÍ METODY: REGULAČNÍ DIAGRAMY POSOUZENÍ STABILITY PROCESU V GRAFICKÉ FORMĚ S VYMEZENÍM REGULAČNÍ MEZE DETEKOVÁNÍ ZMĚN V PROCESU STATISTICKÁ TOLERANCE VYUŽITÍ PŘI STANOVENÍ TOLERANCÍ ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD TRENDOVÉ DIAGRAMY CYKLY 20

21 ZNAKY STATISTICKÝCH JEDNOTEK Vyčíslitelné POPIS VLASTNOSTMI KVANTITATIVNÍ KVALITATIVNÍ DISKRÉTNÍ 2 stavy SPOJITÉ ALTERNATIVNÍ 21

22 K TOMU POTŘEBUJEME SPRÁVNĚ ŘÍDIT PROCESY...A TAKÉ JE MĚŘIT 22

23 NEJDŘÍVE SE NABÍZÍ K POUŽITÍ SEDM JEDNODUCHÝCH NÁSTROJŮ KVALITY, VÍTE KTERÉ TO JSOU? 23

24 SEDM JEDNODUCHÝCH NÁSTROJŮ ŘÍZENÍ KVALITY 1. ZÁZNAMNÍKY 2. VÝVOJOVÉ DIAGRAMY 3. HISTOGRAMY 4. DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ 5. PARETOVA ANALÝZA 6. KORELAČNÍ DIAGRAMY 7. REGULAČNÍ DIAGRAMY 24

25 1. ZÁZNAMNÍKY JSOU URČENY K SYSTEMATICKÉMU SHROMAŽĎOVÁNÍ POTŘEBNÝCH ÚDAJŮ PRO ŘÍZENÍ SHROMÁŽDĚNÉ ÚDAJE JSOU VÝCHODISKEM PRO ZHODNOCENÍ STAVU A SMĚRŮ ZLEPŠOVÁNÍ PROCESU PLÁNOVÁNÍ SBĚRU DAT SE MUSÍ ŘÍDIT POTŘEBOU A TEDY JE TŘEBA ZVÁŽIT JEJICH POČET A VHODNOST, ABY BYLO MOŽNO KVALIFIKOVANĚ ROZHODOVAT. JE TŘEBA SE VYVAROVAT: NEÚPLNÝCH INFORMACÍ (NA ZÁKLADĚ NEÚPLNÝCH ÚDAJŮ) OPOŽDĚNÝCH ZKRESLENÝCH ZÁZNAMY MUSÍ BÝT DOBŘE SROZUMITELNÉ, DOSTATEČNĚ PŘEHLEDNÉ A MUSÍ MÍT VŠECHNY IDENTIFIKAČNÍ ZNAKY PODMÍNEK ZA NICHŽ BYLY INFORMACE ZÍSKÁNY DATUM, ČAS, MÍSTO, VÝROBNÍ ZAŘÍZENÍ, JMÉNO PRACOVNÍKA, IDENTIFIKAČNÍ ZNAKY, POUŽITOU METODU, DRUH MĚŘICÍHO ZAŘÍZENÍ, IDENTIFIKACI DÁVKY, PARAMETRY VÝROBY,... NĚKDY MŮŽE BÝT SBĚR DAT POMOCÍ DOHODNUTÝCH SYMBOLŮ VÝSLEDKY TEDY NEMUSÍ BÝT ZÍSKÁNY MĚŘENÍM. 25

26 1. ZÁZNAMNÍKY FORMA: tabulky - Výrobek Výrobní zařízení Jméno Použitá metoda Místo Identifikace dávky Datum Druh měřícího zařízení Čas 6,5 12,2 8,4 7,0 8,3 10,1 11,6 7,8 8,8 10,2 10,6 9,7 12,9 6,6 9,1 6,2 8,2 9,0 8,0 9,6 8,0 7,4 6,1 10,3 6,7 8,9 9,8 6,5 9,1 12,3 6,8 7,7 9,3 12,1 9,6 7,7 6,9 8,1 7,6 6,4 ] [ Hodnoty (mm) Výk on 7,2 7,5 6,2 9,4 10,9 6,6 9,3 7,1 8,3 7,9 8,1 10,5 6,7 7,5 8,2 6,1 10,7 8,6 6,3 8,7 6,6 6,5 8,4 6,3 10,2 9,9 6,0 8,2 9,4 10,8 7,9 6,9 12,5 8,1 6,8 6,4 6,6 7,0 6,1 9,7 11,4 6,7 8,3 7,1 9,8 8,0 9,5 6,5 11,8 7,7 11,8 6,1 7,3 7,7 6,2 10,5 7,4 6,7 10,1 6,1 Kontroloval: Datum: 26

27 FORMULÁŘE 1. ZÁZNAMNÍKY 27

28 Záznamník STRATIFIKACE 1. ZÁZNAMNÍKY 28

29 2. VÝVOJOVÉ DIAGRAMY GRAFICKÁ SYMBOLIKA ČSN ISO

30 2. VÝVOJOVÉ DIAGRAMY 30

31 3. HISTOGRAMY 31

32 3. HISTOGRAMY HISTOGRAM JE TEDY SLOUPCOVÝ DIAGRAM, KTERÝ UMOŽŇUJE VIDĚT TVAR DATOVÝCH HODNOT ANALÝZA HISTOGRAMU SE SOUSTŘEĎUJE NA: CENTROVÁNÍ HISTOGRAMU URČENÍ CÍLOVÉ HODNOTY SLEDOVANÉHO ZNAKU (PRŮMĚR, MEDIÁN ) ŠÍŘKA DIAGRAMU URČENÍ VARIABILITY KOLEM CÍLOVÉ HODNOTY SMĚRODATNÁ ODCHYLKA TVAR HISTOGRAMU UMOŽŇUJE ODHALIT VEŠKERÉ VYMEZITELNÉ PŘÍČINY, OVLIVŇUJÍCÍ PROCES V DANÝCH MEZÍCH TVAR DIAGRAMU JE MOŽNO APROXIMOVAT NĚKTERÝM ZNÁMÝM ROZDĚLENÍM GAUSSOVO- LAPLACEOVÝM, NORMÁLNÍM, LOGARITMICKÝM, LOGARITMICKO-NORMÁLNÍM STUDENTOVÝM.. TVAR HISTOGRAMU PŘEDSTAVUJE VÝZNAMNOU INFORMACI O SLEDOVANÉM SOUBORU ÚDAJŮ 32

33 3. HISTOGRAMY ZÁKLADNÍ TVARY Zvonovitý 33

34 3. HISTOGRAMY ZÁKLADNÍ TVARY 34

35 3. HISTOGRAMY ZÁKLADNÍ TVARY 35

36 4. DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ ( také Ishikawův diagram, diagram rybí kostry) Budhistická filosofie - každý následek má své příčiny Podstata: Diagram je grafickým znázorněním různých faktorů, které ovlivňují výsledek Použití: Při hledání nejpravděpodobnějších příčin problému, pro roztřídění a seřazení vlivu možných příčin!!! TÝMOVÁ SPOLUPRÁCE!!! MAX. DESET ODBORNÍKŮ + MODERÁTOR + BRAINSTORMING NEŘEŠÍ JEN NEDOSTATKY, ALE UMOŽŇUJE ŘEŠIT POŽADAVKY ZÁKAZNÍKA, OPATŘENÍ KE ZLEPŠENÍ POUŽITÍ JE: - JEDNODUCHÉ A SNADNO POCHOPITELNÉ - UMOŽŇUJÍ SYSTEMATICKÝ PŘÍSTUP K ŘEŠENÍ PROBLÉMU - PODROBNÝM ZMAPOVÁNÍM PROBLÉMU - ČASTO JSOU NACHÁZENY NÁMĚTY K NEKONVENČNÍMU ŘEŠENÍ 36

37 Pravidla brainstormingu 4. DIAGRAM (skupinová PŘÍČIN A technika, NÁSLEDKŮ burza nápadů): 1. Nutný je tým; max. 10 lidí, odborníků, znalých problematiky; nemusí být nutně z podniku; pokud je třeba, je možnost přizvat příslušného odborníka 2. Brainstorming vede komunikativní pohotový a odborně zdatný moderátor 3. Moderátor prezentuje problém, který má být řešen 4. Prezentace musí být doprovázena grafickým znázorněním, které mají všichni na očích 5. Moderátor požádá přítomné, aby vyjadřovali svoje názory k problému. 6. Někdy je výhodné problematiku rozdělit postupně podle hlavních obvyklých příčin: Materiál / Zařízení / Metody / Lidé / Prostředí proto někdy prezentováno jako metoda 5M. Moderátor přiděluje slovo. Ostatní mlčí, neskáčou mu do řeči. Nebaví se mezi sebou 37

38 Pravidla brainstormingu 4. DIAGRAM (skupinová PŘÍČIN technika, A NÁSLEDKŮ burza nápadů): 7. Každý se musí snažit dávat návrhy, proč k problému došlo, bez ohledu na realizovatelnost. Je třeba zapojit fantazii. 8. Sebehloupější, nebo fantastický návrh nesmí druzí zesměšňovat nebo kritizovat 9. Všechny nápady moderátor zaznamená; všichni je vidí 10. Nejsou- li další nápady, moderátor ukončí diskuzi 11. Je dobré najít čas, aby přítomní mohli o tom co vidí, přemýšlet 12. Moderátor přítomné vyzve, aby každou zaznamenanou příčinu obodovali 13. Body u každé příčiny se sečtou 14. Příčiny s největším počtem bodů jsou nejpravděpodobnějším jádrem problému 38

39 4. DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ 39

40 5. PARETOVA ANALÝZA Vilfredo Pareto Itálie, rozložení majetku zobecněno jako pravidlo 80 : 20; J.M.Juran transformoval do řízení kvality: VĚTŠINA PROBLÉMŮ (asi 80%) S KVALITOU JE ZPŮSOBENA POUZE MALÝM PODÍLEM PŘÍČIN (20%) Malá skupina příčin - ŽIVOTNĚ DŮLEŽITÁ MENŠINA Většina příčin UŽITEČNÁ nebo ZANEDBATELNÁ VĚTŠINA Identifikací životně důležité menšiny příčin se soustředíme přednostně na jejich odstranění a tím dosáhneme odstranění většiny problémů. Postup: definujeme problém určíme kritéria hodnocení a časové období podklady pro hodnocení za zvolené období shrnout data podle příčin vypracovat sloupcový diagram podle četnosti - sestupně sestrojit Lorentzovu součtovou křivku stanovit mez 80% četnosti priority nežádoucích příčin příčiny pod 80% řešit např. jinými opatřeními QMS 40

41 5. PARETOVA ANALÝZA 41

42 5. PARETOVA ANALÝZA 42

43 6. KORELAČNÍ DIAGRAMY Korelační (bodový) diagram zobrazuje body jako dvojici souřadnic (x,y), odpovídající dvěma proměnným: jedna proměnná určuje souřadnici na svislé ose (y) druhá proměnná určuje souřadnici na vodorovné ose (x) Odpovídají na otázky: mají tyto proměnné vzájemný vztah a jsou navzájem závislé jaká je povaha závislosti (kladná, záporná..) jak silná je závislost mezi těmito proměnnými Vhodné například pro získávání hodnot znaků kvality, které by jinak bylo možno získat destruktivní zkouškou. Nejedná se o funkční závislost na základě pevného matematického vzorce, ale o závislost stochastickou, pravděpodobnostní. Při určování stochastických (náhodných) závislostí pracujeme s dvojrozměrnými statistickými soubory, tzn. náhodnými výběry n, tedy n dvojic zjištěných hodnot (Xi,Yi, kde i = 1,2,.n) Někdy se používá termínů pro X vysvětlující proměnná Y vysvětlovaná proměnná Nejužívanější mírou závislosti mezi dvěma proměnnými je tzv. Koeficient Korelace 43

44 6. KORELAČNÍ DIAGRAMY 44

45 6. KORELAČNÍ DIAGRAMY 45

46 7. REGULAČNÍ DIAGRAMY (V roce1924 údajný autor Walter Shewhart) Nástroj SPC (Statistical Process Control) Podstata: stálé grafické zaznamenávání dat jako průběhu procesu, tak aby bylo možno proces operativně regulovat. Statistická regulace procesu představuje zpětnovazební systém udržení procesu v předem stanovených mezích SPC je založena na strategii prevence,která: předchází vzniku neshodných výrobků svoji pozornost zaměřuje tam,kde jakost kolísá a lze ji ještě v průběhu ovlivnit Regulační diagramy jsou využívány pro účely: diagnostický proces (stabilita) regulace (operativní řízení, úpravy) potvrzení zlepšení procesu (např. FMEA) 46

47 7. REGULAČNÍ DIAGRAMY Používané normy ČSN ISO 7870/ Regulační diagramy všeobecné pokyny a úvod ČSN ISO 7873/ Regulační diagramy pro aritmetický průměr s výstražnými mezemi ČSN ISO 7966/ Přejímací regulační diagramy ČSN ISO 8258/ Shewhartovy regulační diagramy Diagram má dvě statisticky stanovené regulační meze: UCL (upper control limit) horní regulační mez LCL (lower control limit) dolní regulační mez CL (central line) - centrální přímka svislá osa Vodorovná osa časová osa s intervaly jednotlivých výběrů regulované veličiny Druhy regulačních diagramů: diagramy měřením diagramy srovnáváním Oba druhy mají buď stanovené, nebo nestanovené meze 47

48 7. REGULAČNÍ DIAGRAMY 48

49 7. REGULAČNÍ DIAGRAMY Vzorce pro výpočet regulačních mezí Shewhartových regulačních diagramů měřením (podle ČSN ISO 8258) Statistika x Základní hodnoty nejsou stanoveny Centrální UCL a LCL přímka x Základní hodnoty jsou stanoveny Centrální UCL a LCL přímka x A 2 R X 0 nebo 0 X 0 A 0 x A 3 s R R D4R, D3 R R 0 nebo d 2 0 D 2 0, D 1 0 s s B4 s, B3 s s 0 nebo C 4 0 B 6 0, B 5 0 Me Me Me A 4 R Individuální hodnota x Klouzavé rozpětí R x x E 2 R X 0 nebo 0 X R D4R, D3R R 0 nebo d 2 0 D 2 0, D

50 Děkuji Vám za pozornost, přeji hezký zbytek dne a těším se na další setkání. Případné dotazy k probíranému tématu rád telefonicky či písemně zodpovím. Ing. Ludvík FILIP ludvik.filip@nbqc.cz / ludvik.filip@gmail.com mobil