Národní informační středisko pro podporu jakosti



Podobné dokumenty
Národní informační středisko pro podporu jakosti

MSA. Implementační směrnice ME - IMS 110. PALSTAT s.r.o. systémy řízení jakosti. Vydání 08/ PALSTAT s.r.o. Vrchlabí

Analýza systému měření VDA5/MSA ME IMS 120

MSA-Analýza systému měření

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

BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ ÚSTAV VÝROBNÍCH STROJŮ, SYSTÉMŮ A ROBOTIKY

Metody analýzy vhodnosti měřicích systémů

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

Stavba slovníku VIM 3: Zásady terminologické práce

Optimalizace analýz systému měření ve společnosti z oblasti automobilového průmyslu

Vyjadřování přesnosti v metrologii

Přejímka jedním výběrem

Způsobilost systému měření podle normy ČSN ISO doc. Ing. Eva Jarošová, CSc.

Six Sigma - DMAIC. Jan Vavruška Technická univerzita v Liberci. TU v Liberci

Vybrané praktické aplikace statistické regulace procesu

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava. Fakulta metalurgie a materiálového inženýrství. Katedra kontrola řízení jakosti BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

8/2.1 POŽADAVKY NA PROCESY MĚŘENÍ A MĚŘICÍ VYBAVENÍ

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Nejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík

JAK SE SPOLEHNOUT NA VIZUÁLNÍ KONTROLU ANEB ANALÝZA SYSTÉMU MĚŘENÍ METODOU SROVNÁVÁNÍM V PRAXI

Národní informační středisko pro podporu jakosti

2013/2014 Bc. Antónia Holeňová

Tuhá alterna,vní paliva validace metody pro stanovení obsahu biomasy podle ČSN EN Ing. Šárka Klimešová, Výzkumný ústav maltovin Praha, s.r.o.

Základní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3)

Zobecněná analýza rozptylu, více faktorů a proměnných

Národní informační středisko pro podporu kvality

Hodnotící zpráva o mezilaboratorních analýzách stanovení obsahu popela, veškeré síry, spalného tepla a prchavé hořlaviny v tuhých palivech v roce 2012

Členění podle 505 o metrologii

ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI

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

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

Statistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním

NEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE

VLIV POČTU NESHODNÝCH VZORKŮ PŘI VYHODNOCOVÁNÍ PŘIJATELNOSTI SYSTÉMU MĚŘENÍ METODOU KŘÍŽOVÝCH TABULEK

Chyby měření 210DPSM

ČESKÝ INSTITUT PRO AKREDITACI, o.p.s. Dokumenty ILAC. ILAC Mezinárodní spolupráce v akreditaci laboratoří

HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI KONTROLNÍCH PROSTŘEDKŮ

Národní informační středisko pro podporu kvality

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ

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

Validace sérologických testů výrobcem. Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012

Design of Experiment (DOE) Petr Misák. Brno 2017

Základy popisné statistiky. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Chyby spektrometrických metod

VOLBA OPTIMÁLNÍ METODY

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

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

CW01 - Teorie měření a regulace

SOUHRNNÁ ZPRÁVA O VÝSLEDCÍCH MEZILABORATORNÍHO POROVNÁNÍ ZKOUŠEK (MPZ 01/96)

Srovnávací praktické zkoušení upravených kalů mezi zúčastněnými laboratořemi sledovalo dílčí samostatné cíle:

Nová metrologická terminologie. Marta Farková

Členění podle 505 o metrologii

Statistické regulační diagramy

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STROJNÍ

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI FAKULTA ELEKTROTECHNICKÁ KATEDRA TECHNOLOGIÍ A MĚŘENÍ BAKALÁŘSKÁ PRÁCE

Genauigkeit (Richtigkeit und Präzision) von Messverfahren und Messergebnissen Teil 1: Allgemeine Grundlagen und Begriffe

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

METODICKÉ PŘÍSTUPY K ANALÝZÁM SYSTÉMŮ MĚŘENÍ

Regulace výrobního procesu v soft. Statistica

MONITOROVÁNÍ. Jan Prášek

Interface délkových a hmotnostních měřidel do informačního sytému pro podporu kvality

Matematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Kalibrace analytických metod. Miroslava Beňovská s využitím přednášky Dr. Breineka

Výklad základních pojmů metrologie - Nejistoty měření

MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)

Úvod do problematiky měření

Různé metody manažerství kvality. Práce č.11: Analýza měřicího systému (MSA)

MĚŘENÍ, TYPY VELIČIN a TYPY ŠKÁL

Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test)

METODIKY OVĚŘOVÁNÍ VODOMĚRŮ Ing. Miroslava Benková, Ph.D.

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Porovnání dvou výběrů

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

VZDĚLÁVACÍ PROGRAM METROLOGIE A POČÍTAČOVÁ PODPORA MĚŘENÍ OBSAH VZDĚLÁVACÍHO PROGRAMU. Obecný cíl předmětu. Výchovně-vzdělávací cíle

Nejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt

=10 =80 - =

Snímač tlaku pro průmyslové aplikace MBS 4500

3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT

Posouzení přesnosti měření

LINEÁRNÍ REGRESE Komentované řešení pomocí programu Statistica

METROLOGIE V CHEMII DAVID MILDE, Metrologie = věda o měření a jeho aplikaci

MINIATURIZOVANÁ PIEZOELEKTRICKÁ MĚŘIDLA TLAKU

Analýza způsobilosti procesů. Studijní opory

Plánování experimentu

SOUHRNNÁ ZPRÁVA O VÝSLEDCÍCH MEZILABORATORNÍHO POROVNÁNÍ ZKOUŠEK (MPZ)

Statistická analýza jednorozměrných dat

ČSN RYCHLÁ METODA STANOVENÍ CELKOVÉ OBJEMOVÉ AKTIVITY ALFA

Metodologie pro Informační studia a knihovnictví 2

Metodika pro stanovení cílové hodnoty obsahu hotově balených výrobků

s využitím počítačové podpory

Regulační diagramy (RD)

AUDITOR KVALITY PŘEHLED POŽADOVANÝCH ZNALOSTÍ K HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI CO 4.5/2007

Úvod do analýzy rozptylu

Algoritmizace diskrétních. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Transkript:

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. To znamená, že naše schopnost regulovat proces je přímo ovlivněna schopností měřením získat hodnotu pravou. Vzorek odebraný z procesu je náhodný výběr a jeho vyhodnocením získáme náhodnou veličinu.

Úvodní teze Kvalita měření je dána systémem měření (prostředí, operátor, měřidlo). Tento systém musí být způsobilý jako celek. Kvalitu měření jsme schopni posuzovat, pokud je systém měření ve statisticky zvládnutém stavu-tj. působí na něj pouze náhodné příčiny.

Co je účelem MSA Účelem MSA je poskytnout směrnici pro posouzení kvality systému měření

Etalony a návaznost Návaznost je důležitým pojmem v obchodním styku. Měření, která jsou vázána na stejný etalon budou mnohem těsnější. Použití takovýchto měřidel výrazně snižuje riziko zamítnutí dobrého produktu a přijetí špatného produktu

Řetězec návaznosti Národní etalon Referenční etalon Pracovní etalon Pracovní měřidlo

Zdroje variability

Druhy variability systému. měření Strannost - rozdíl mezi pravou hodnotou a pozorovanou průměrnou hodnotou měření Stabilita - změna strannosti v čase Linearita- změna strannosti vzhledem k velikosti Opakovatelnost variabilita operátora Reprodukovatelnost variabilita mezi operátory

Strannost Strannost je rozdíl mezi pozorovaným průměrem měření a referenční hodnotou měření provedených na jednom jakostním znaku stejného dílu. Jedná se o míru systematické chyby měření. Strannost Průměr systému měření Referenční hodnota

Opakovatelnost Běžně označovaná jako variabilita operátora. Opakovatelnost je variabilita v po sobě (krátkodobě) jdoucích zkouškách, jedním měřidlem, stejným operátorem na stejném dílu za konstantních a definovaných podmínek Referenční hodnota Opakovatelnost

Reprodukovatelnost Reprodukovatelnost běžně označovaná jako variabilita mezi operátory je variabilita průměrů měření provedených různými operátory při použití stejného měřidla při měření stejného znaku u jednoho dílu Reprodukovatelnost Operátor A B C

Stabilita Stabilita je změna strannosti v čase, tj. z dlouhodobého hlediska celková variabilita výsledků měření jakostního znaku. Čas Referenční hodnota

Pozorovaná hodnota Linearita Linearita je změna strannosti v běžném provozním rozsahu (vyjadřuje systematickou chybu systému měření). Přímka nulové strannosti Referenční hodnota Konstantní strannost Referenční hodnota Nekonstantní strannost Referenční hodnota

Vztah mezi stranností a opakovatelností

GRR - Metoda založená na rozpětí

Grafická analýza Sdružený průměr

Průměr rozložený

Sdružená rozpětí

Rozložená rozpětí

Iterace podle dílu

Numerická metoda X bar, R Ukázka z listu pro sběr dat Ukázka Excel

Protokol GRR 1/2

Protokol GRR 2/2

Studie metodou srovnávání Systémy měření diskrétních proměnných představují skupinu měření, kde je hodnota výsledku měření jednou z konečného počtu tříd. Nejběžnějším takovým měřidlem je kalibr s dobrou a zmetkovou stranou, který má pouze dva možné výsledky.

Ukázka z listu pro sběr dat Díl A-1 A-2 A-3 B-1 B-2 B-3 C-1 C-2 C-3 Reference Referenční hodnota 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0-4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0-5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0-6 1 1 0 1 1 0 1 0 0 1 x 7 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 x 8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0-10 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 12 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 x 13 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 14 1 1 0 1 1 1 1 0 0 1 x 15 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 16 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 17 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 18 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 19 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 20 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 + 21 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 x 22 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 x Kód

Analýza metodou křížových tabulek A Ukazatel shody jednotlivých operátorů Tabulka A * B B Tabulka A * C C A Celkem 0 1 Celkem 0 1 Celkem 0 Výsledek 44 6 50 0 Výsledek 43 7 50 Oček.výsl. 15,7 34,3 50,0 Oček.výsl. 17,0 33,0 50,0 A 1 Výsledek 3 97 100 1 Výsledek 8 92 100 Oček.výsl. 31,3 68,7 100,0 Oček.výsl. 34,0 66,0 100,0 Výsledek 47 103 150 Výsledek 51 99 150 Oček.výsl. 47,0 103,0 150,0 Celkem Oček.výsl. 51,0 99,0 150,0 po: 0,94 pe: 0,5627 po: 0,9 pe: 0,5533 Tabulka B * C B Celkem Ukazatel shody κ (kappa) C 0 1 Celkem p o -p e 0 Výsledek 42 5 47 κ= 1-p e Oček.výsl. 16,0 31,0 47,0 1 Výsledek 9 94 103 Kappa A B C Oček.výsl. 35,0 68,0 103,0 A X 0,86 0,78 Výsledek 51 99 150 B 0,86 X 0,79 Oček.výsl. 51,0 99,0 150,0 C 0,78 0,79 X po: 0,9067 pe: 0,56 A-B dobrá až vynikající shoda A-C dobrá až vynikající shoda B-C dobrá až vynikající shoda

Analýza metodou křížových tabulek B A * Ref. A Celkem C * Ref. C Celkem Ukazatel shody s referenční hodnotou B * Ref. Ref. Ref 0 1 Celkem 0 1 Celkem 0 Výsledek 45 5 50 0 Výsledek 45 2 47 Oček.výsl. 16,0 34,0 50,0 Oček.výsl. 15,0 32,0 47,0 B 1 Výsledek 3 97 100 1 Výsledek 3 100 103 Oček.výsl. 32,0 68,0 100,0 Oček.výsl. 33,0 70,0 103,0 Výsledek 48 102 150 Výsledek 48 102 150 Oček.výsl. 48,0 102,0 150,0 Celkem Oček.výsl. 48,0 102,0 150,0 po: 0,9467 pe: 0,56 po: 0,9667 pe: 0,5667 Ukazatel shody κ (kappa) Ref 0 1 Celkem p o -p e 0 Výsledek 42 9 51 κ= 1-p e Oček.výsl. 16,3 34,7 51,0 1 Výsledek 6 93 99 A B C Oček.výsl. 31,7 67,3 99,0 Kappa 0,88 0,92 0,77 Výsledek 48 102 150 Oček.výsl. 48,0 102,0 150,0 A-Ref. dobrá až vynikající shoda po: 0,9 pe: 0,5573 B-Ref. dobrá až vynikající shoda C-Ref. dobrá až vynikající shoda

Analýza metodou křížových tabulek C Účinnost % operátora vůči sobě % operátor proti standardu A B C A B C Celkový zkontrolovaný počet 50 50 50 50 50 50 Počet shodných 42 45 40 42 45 40 95% UCI 92,8 96,7 90,0 92,8 96,7 90,0 Vypočtené bodové hodnocení 84,00 90,00 80,00 84,00 90,00 80,00 95% LCI 70,9 78,2 66,3 70,9 78,2 66,3

Analýza metodou křížových tabulek Účinnost Riziko chybějícího signálu Riziko zbytečného signálu A 84,00 6,3 4,9 B 90,00 6,3 2,0 C 80,00 12,5 8,8 Rozhodnutí Účinnost Riziko chybějícího signálu Riziko zbytečného signálu Přijatelný 90% 2% 5% Zlepšit 80% 5% 10% Nepřijatelný 80% >5% >10%