ZÁKLADNÍ NÁSTROJE ŘÍZENÍ JAKOSTI

Podobné dokumenty
Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Sedm základních nástrojů řízení jakosti

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř. 17. listopadu 49. Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně

Regulační diagramy (Control charts, Shewhart s diagrams)

Algoritmizace prostorových úloh

Národní informační středisko pro podporu kvality

VÝUKOVÝ MATERIÁL. Bratislavská 2166, Varnsdorf, IČO: tel Číslo projektu

Regulační diagramy (RD)

Statistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním

Algoritmus. Cílem kapitoly je seznámit žáky se základy algoritmu, s jeho tvorbou a způsoby zápisu.

Zaokrouhlování: Směrodatná odchylka se zaokrouhluje nahoru na stanovený počet platných cifer. Míry

Statistické řízení jakosti. Deming: Klíč k jakosti je v pochopení variability procesu.

Různé metody manažerství kvality. Práce č.12: Výpočet PPM a způsobilost procesů

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Národní informační středisko pro podporu kvality

Zvyšování kvality výuky technických oborů

Národní informační středisko pro podporu kvality

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Vybrané praktické aplikace statistické regulace procesu

Vývojové diagramy 1/7

Statistické zpracování naměřených experimentálních dat za rok 2012

PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Statistika pro geografy

Chyby měření 210DPSM

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Schémata kinematická, elektrotechnická, kapalinových soustav, energetických zařízení a potrubí

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

Porovnání dvou výběrů

Způsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

PŘÍKLAD NA TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO SPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU. INTERVALOVÉ ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA METALURGIE A MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ KATEDRA KONTROLY A ŘÍZENÍ JAKOSTI

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

Národní informační středisko pro podporu jakosti

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

Statistická analýza dat podzemních vod. Statistical analysis of ground water data. Vladimír Sosna 1

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

Taguciho metody. Řízení jakosti

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

1) Jsou normy v ČR závazné a jaká je jejich úloha? normy nejsou v ČR závazné od roku 2000 od roku 2000 mají pouze doporučující charakter

Pelantová Věra Technická univerzita v Liberci. Předmět RJS. TU v Liberci

Statistické regulační diagramy

Zápočtová práce STATISTIKA I

Posouzení přesnosti měření

Protokol č. 1. Tloušťková struktura. Zadání:

MANAŽER KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI CO 4.4/2007

Rozdíl rizik zbytečného signálu v regulačním diagramu (I,MR) a (xbar,r)

RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI L 4 4-1

Úvod do problematiky měření

Pojem a úkoly statistiky

FORMÁTOVÁNÍ 3. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen Ročník: sedmý. Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika

Modelování procesů s využitím MS Visio.

Simulační modely. Kdy použít simulaci?

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Výukový materiál zpracován v rámci projektu EU peníze školám

Algoritmus. Cílem kapitoly je seznámit žáky se základy algoritmu, s jeho tvorbou a způsoby zápisu.

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Katedra řízení podniku (FES)

Národní informační středisko pro podporu kvality

Normy ČSN a ČSN ISO z oblasti aplikované statistiky (stav aktualizovaný k )

S E M E S T R Á L N Í

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

PALSTAT s.r.o. systémy řízení jakosti PALSTAT CAQ verze Výstupní kontrola 07.1/ Obsah

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

Ekonomické aspekty statistické regulace pro vysoce způsobilé procesy. Kateřina Brodecká

Modul Základní statistika

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Regulace výrobního procesu v soft. Statistica

1. Metody měření parametrů trolejového vedení

Uživatelská doumentace

Metody sociálních výzkumů. Velmi skromný úvod do statistiky. Motto: Jsou tři druhy lži-lež prostá, lež odsouzeníhodná a statistika.

Členění podle 505 o metrologii

Vlastnosti algoritmu. elementárnost. determinovanost. rezultativnost. konečnost. hromadnost. efektivnost

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )

9.7 TŘÍDĚNÍ PODLE JEDNOHO SPOJITÉHO ČÍSELNÉHO ZNAKU. INTERVALOVÉ ROZDĚLENÍ ČETNOSTI

Renáta Bednárová STATISTIKA PRO EKONOMY

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

Statistická analýza jednorozměrných dat

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. Navazující magisterské studium. studijní obor "Management jakosti"

Náhodné chyby přímých měření

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

pracovní list studenta Kombinatorika, pravděpodobnost, základy statistiky Jak jsou vysocí? Mirek Kubera

Statistika pro geografy. Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY

Odhady parametrů základního souboru. Cvičení 6 Statistické metody a zpracování dat 1 (podzim 2016) Brno, říjen listopad 2016 Ambrožová Klára

4. Vzorce v Excelu Tipy pro práci s Wordem Kontingenční tabulky v Excelu

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti

Č.t. Téma školení Cílová skupina Rozsah

KGG/STG Statistika pro geografy

Ukázka knihy z internetového knihkupectví

Rozdělení přenosové rychlosti disku

Transkript:

ZÁKLADNÍ NÁSTROJE ŘÍZENÍ JAKOSTI SPŠ na Proseku 4-1 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - pevně stanovený soubor grafických technik napomáhajících při řešení problémů s kvalitou - jedná se o 7 nástrojů na zvyšování kvality: diagram příčin a následků kontrolní tabulka histogram Paretův diagram korelační diagram vývojový diagram regulační diagram - využití je především ve výrobě, kde lze snadno sledovat: zmetkovitost chybovost strojů chybovost zaměstnanců - diagramy jsou preferovány pro svou jednoduchost

DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ SPŠ na Proseku 4-2 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - též Išikavův diagram (diagram rybí kosti) - řeší úlohu pravděp. příčiny problému pomocí brainstormingu - problém (= hlava rybí kosti), hlavní kosti (= kategorie)

DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ SPŠ na Proseku 4-3 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka KROK 1 - pojmenovat problém hlava rybí kosti KROK 2 KROK 3 - brainstorming pravděpodobné příčiny - napsat jednotlivé příčiny (kategorie) jako hlavní větve KROK 4 - provést brainstorming vč. detailů (příčina = šipka z kategorie) KROK 5 - znovu si položit otázku: PROČ SE TAK STALO? PROČ? KROK 6 - když dojdou nápady zaměřit se na méně zaplněná místa

PARETŮV DIAGRAM (ANALÝZA) SPŠ na Proseku 4-4 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - kombinuje sloupcový a čárový graf - sloupce znázorňují ČETNOST a čára KUMULATIVNÍ ČETNOST - řadí se podle velikosti zleva

HISTOGRAM SPŠ na Proseku 4-5 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - grafické znázornění dat pomocí sloupcového grafu - výška = četnost veličiny - sloupec = hodnota - minim. 50 po sobě jdoucích hodnot použití: - sledování běhu procesu LSL - lower specification limit - dolní specifikace zákazníka USL - upper specification limit - horní specifikace zákazníka

HISTOGRAM SPŠ na Proseku 4-6 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka Gaussovský tvar histogramu - rozdělení dle Gaussovy teorie pravděpodobnosti - normální rozdělení hodnot - působení náhodných vlivů dvojvrcholový tvar histogramu - změněné podmínky měření v průběhu měření - signalizuje 2 soubory dat - hodnoty ze 2 strojů

HISTOGRAM SPŠ na Proseku 4-7 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka plochý tvar histogramu - špatně nastavený proces - údaje shromážděné za proměnlivých podmínek - homogenní produkt hřebenovitý tvar histogramu - chyby při měření - nesprávně zaokrouhlené údaje - nevhodně stanové hranice intervalů - vymyšlená čísla

HISTOGRAM SPŠ na Proseku 4-8 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka useknutý tvar histogramu - špatná rozlišovací schopnost(přesnost) přístroje - hodnoty jsou mimo toleranční meze - nebyly zahrnuty všechny hodnoty histogram s izolovanými hodnotami - chybná hodnota - ztráta naměřených hodnot - dočasné použití jiného nástroje - dočasné použití jiného měřidla

VÝVOJOVÝ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-9 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - grafické znázornění algoritmu nebo procesu - slouží k lepšímu pochopení procesů a jejich vztahů - pro znázornění dílčích operací používá symboly - jednotlivé operace jsou propojeny šipkami (směr procesu) grafické vyjádření - postup kreslení algoritmu: SHORA zleva doprava DOLŮ

ZNAČKY V DIAGRAMECH SPŠ na Proseku 4-10 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - začátek a konec programu - proces (běžný příkaz) - rozhodnutí (podmíněný příkaz) - cyklus s určeným počtem opakování - cyklus s podmínkou na konci - cyklus s podmínkou na začátku

ZNAČKY V DIAGRAMECH SPŠ na Proseku 4-11 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - ruční zadání (ruční vstup)c - zobrazení výstupu - zpracování souboru - uložení dat do souboru - podproces (podprogram) - spojovací značka

VÝVOJOVÝ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-12 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - při tvorbě vývojových diagramů se vychází z několika struktur: sekvence úplná alternativa alternativy neúplná alternativa několikanásobná al. cykly se vstupní podmínkou s výstupní podmínkou

VÝVOJOVÝ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-13 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka sekvence úplná alternativa neúplná alternativa

VÝVOJOVÝ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-14 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka cyklus se vstupní podmínkou cyklus se vstupní podmínkou

REGULAČNÍ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-15 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - je nástrojem statistické regulace procesu - používá se ke znázornění změn procesu v průběhu času použití: - kontrola stability procesu - sledování trendů, iterací a cyklů chování systému - identifikace a eliminace nepříznivých vlivů LSL - dolní regul. mez USL - horní regul. mez CL - střední hodnota

REGULAČNÍ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-16 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka pravidlo 1 - body ležící mimo toleranční pole možné příčiny - překročení regulačních mezí - chybná hodnota pravidlo 2-9 po sobě jdoucích hodnot v ½ diagramu možné příčiny - neodpovídající regulač. meze - asymetrie dat

REGULAČNÍ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-17 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka pravidlo 3 - stoupající (klesající) tendence 6 za sebou jdoucích bodů možné příčiny - závislá měření - opotřebení nebo výpadek pravidlo 4-14 po sobě jdoucích bodů nepravidelně kolísá nahoru a dolů možné příčiny - přeregulovaný proces - nestabilní proces

REGULAČNÍ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-18 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka pravidlo 5-2 až 3 body za sebou leží v oblasti nad intervalem ±2σ možné příčiny - varování: překročení mezí pravidlo 6-4 body za sebou jsou mimo interval ±1σ možné příčiny - posunutí střední hodnoty (CL) - varování: překročení mezí

REGULAČNÍ DIAGRAM SPŠ na Proseku 4-19 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka pravidlo 7-15 po sobě jdoucích bodů leží v oblasti ±1σ možné příčiny - vymyšlená čísla - nesprávné regulační meze pravidlo 8-8 bodů je mimo intrerval ±1σ možné příčiny - zvýšení variabilty podskupin - porucha procesu