PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY

Podobné dokumenty
Regulační diagramy (RD)

PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY

Regulační diagramy (Control charts, Shewhart s diagrams)

Národní informační středisko pro podporu kvality

Statistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním

SPC v případě autokorelovaných dat. Jiří Michálek, Jan Král OSSM,

Chyby spektrometrických metod

Mezilaboratorní porovnávací zkoušky jeden z nástrojů zajištění kvality zkoušení. Lenka Velísková, ITC Zlín Zákaznický den,

Principy zajištění spolehlivosti. Zdenek Kubíček

10 KONTROLA A ŘÍZENÍ JAKOSTI

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

SPRÁVNÁ LABORATORNÍ PRAXE V BIOCHEMICKÉ LABORATOŘI

Národní informační středisko pro podporu jakosti

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

ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI

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

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Ekonomické aspekty statistické regulace pro vysoce způsobilé procesy. Kateřina Brodecká

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

Požadavky kladené na úřední laboratoře v oblasti kontroly potravin

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

Nová doporučení o interní kontrole kvality koagulačních vyšetření. RNDr. Ingrid V. Hrachovinová, Ph.D. Laboratoř pro poruchy hemostázy, ÚHKT Praha

Regulace výrobního procesu v soft. Statistica

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

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

Q-diagramy. Jiří Michálek ÚTIA AVČR

Rozšířené regulační diagramy

Regulační diagramy CUSUM pro atributivní znaky. Eva Jarošová

Regulační diagramy EWMA. Eva Jarošová Škoda Auto Vysoká škola

Úvod do problematiky měření

Statistické regulační diagramy

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

NEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE

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

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

8/2.1 POŽADAVKY NA PROCESY MĚŘENÍ A MĚŘICÍ VYBAVENÍ

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Správná laboratorní praxe v chemické laboratoři. 4. Měření. Ing. Branislav Vrana, PhD.

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

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3)

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

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

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

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice

Systémy řízení EMS/QMS/SMS

Všechno, co jste chtěli vědět z teorie pravděpodobnosti, z teorie informace a

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

KGG/STG Statistika pro geografy

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

PŘÍRUČKA ŘEŠENÝCH PŘÍKLADŮ

Národní informační středisko pro podporu kvality

Charakteristika datového souboru

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

ISO 8258 je první ze čtyř norem ISO, které budou věnovány metodám statistické regulace. Zbývající tři, které jsou nyní v přípravě, jsou

Testování hypotéz. 4. přednáška

Řízení jakosti 2. Užitná hodnota I. JiříMilitký. Užitná hodnota Regulační diagramy Jakost textilních útvarů

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

Statistika pro geografy

ŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S. DIPLOMOVÁ PRÁCE Ing. Markéta Černá

Kalibrace analytických metod

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistické zpracování výsledků

Základy teorie pravděpodobnosti

Zápočtová práce STATISTIKA I

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

Národní informační středisko pro podporu kvality

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

ZZ SČZL 4/2014. Zkouška rázem v ohybu metodou Charpy za okolní teploty. Ing. Jan Wozniak, CSc.

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

Vícerozměrné regulační diagramy. Josef Křepela, Jiří Michálek OSSM

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

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

Systémy řízení QMS, EMS, SMS, SLP

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Národní informační středisko pro podporu jakosti

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Průzkumová analýza dat

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

S E M E S T R Á L N Í

TEMATICKÝ PLÁN VÝUKY

Normální (Gaussovo) rozdělení

Návrh a vyhodnocení experimentu

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

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

S E M E S T R Á L N Í

Kalibrace a limity její přesnosti

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

Jednofaktorová analýza rozptylu

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

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

Statistické metody - nástroj poznání a rozhodování anebo zdroj omylů a lží

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

Transkript:

(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, REGULAČNÍ DIAGRAMY. Externí opatření (nezávislá kontrola práce): přijetí systému managementu kvality (akreditace, ), mezilaboratorní porovnávání zkoušek (MPZ). (c) David MILDE 1

OPATŘENÍ QA/QC Náklady QA/QC zvyšují cenu analýz asi o 15 %. Potřebou je vzdělaný zákazník ochotný zaplatit vyšší cenu. Interní opatření nemohou absolutně eliminovat chybné výsledky: analýza vzorků mimo oblast validace metody, krátkodobé chyby při práci s konkrétním vzorkem, Externí opatření (MPZ) jsou vyžadována akreditačními orgány (úspěšná účast). REGULAČNÍ DIAGRAMY Control Charts (c) David MILDE 2

RD umožňují dlouhodobě sledovat stabilitu (chemického) měřícího systému. Diagnostický nástroj k posouzení, zda se sledovaný proces chová tak, jak očekáváme (= stav statistické regulace). Účel - posouzení toho, zda je variabilita parametru způsobena pouze náhodným kolísáním nebo jinými příčinami (nastavení přístroje, změna chemikálie, ). Typy regulačních diagramů (RD): Shewhartovy RD: navrhl W.A. Shewhart pro posuzování kvality vyráběných telefonních přístrojů (1924). Cumulative Sums (CUSUM): popsal v r. 1954 E.S. Page pro monitorování změnvdetekčních systémech. Pokročilé RD: EWMA, Hottelingovy mimo tuto přednášku. SHEWHARTOVY RD Základem je periodické měření kontrolního vzorku a do grafu se v závislosti na čase (nebo sekvenci) vynáší aritmetický průměr as(případně R). V diagramu se znázorňuje centrální linie (CL) očekávaná či referenční hodnota a regulační meze dolní LCL a horní UCL. Tyto meze určují interval, ve kterém se s velkou pravděpodobností pohybují charakteristiky znaku (průměr, S). Předpoklady pro použití Shewhartových RD: Normalita rozdělení dat, bez OB, Konstantní střední hodnota a rozptyl, Nezávislost (nekorelovanost). (c) David MILDE 3

MOŽNÉ USPOŘÁDÁNÍ QC VZORKY S0 S1 S2 BL BL QC1 V1 V2 V3 QC1 S1 S0..S2 kalibrační standardy BL slepé pokusy QC1.. QC vzorky T1 T3 vzorky Výsledek Zn = 63.4 µg L -1 Výsledek: Zn = 85 µg L -1 Výsledek Zn = 63.8 µg L -1 PLÁN PRO INTERNÍ QC Jaké kontrolní vzorky a jak často? vnitrolaboratorní QC vzorky, komerční standardní roztoky, slepé pokusy, matriční CRM, reálné vzorky. Jaké RD: X-průměr pravdivost Rozpětí (R) nebo směrodatná odchylka (S) - preciznost (c) David MILDE 4

SHEWHARTŮV RD X-PRŮMĚR RD pro průměr: Regulační meze (UCL, LCL) ± 3s Varovné meze ± 2s SHEWHARTŮV RD PRECIZNOSTI Digramy pro rozpětí (R) nebo směrodatnou odchylku (S). Diagramy používající R místo S jsou méně efektivní. U RD pro S a R nejsou regulační meze symetrické okolo CL, protože se nejedná o normální, ale 2 rozdělení. R-Chart: N NH4 µg/l 2.2 2.0 1.8 1.6 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 14-Oct 20-Oct 26-Oct 29-Oct 5-Nov 17-Nov 24-Nov 30-Nov 10-Dec Date of analysis (c) David MILDE 5

POSTUP KONSTRUKCE SHEWHARTOVÝCH RD: 1. Příprava dat zvolíme část analýzy (procesu). 2. Analýza 20-30x kontrolního vzorku pro určení mezí. (Někde se doporučuje meze počítat z 50-60 dat.) 3. Ověření předpokladů pro konstrukci RD. 4. Konstrukce RD: získání CL, UCL a LCL. 5. Vynášení dalších experimentálních dat do RD. 6. Evidence zvláštních případů hledání a odstranění příčin. VZORCE PRO VÝPOČET MEZÍ RD (ISO 8258) 1. Základní hodnoty nejsou stanoveny (neznáme µ a ), opakovaná měření (lze vytvořit podskupiny). Statistika CL UCL LCL x x x AR x 2 2 x As x As 3 A R R R DR 4 DR 3 s s Bs Bs 4 3 A 2, A 3, D 3, D 4, B 3 a B 4 tabelované konstanty 3 (c) David MILDE 6

VZORCE PRO VÝPOČET MEZÍ RD (ISO 8258) 2. Základní hodnoty jsou stanoveny (známe µ a ), opakovaná měření (lze vytvořit podskupiny).. Statistika CL UCL LCL x µ 0 µ 0 + A 0 µ 0 - A 0 R R 0 nebo d 2 0 D 2 0 D 1 0 s C 4 0 B 6 0 B 5 0 A, D 1, D 2, B 5 a B 6 tabelované konstanty RD PRO JEDNOTLIVÉ HODNOTY Konstruují se v případě, kdy nejsou opakovaná měření. Místo průměrů podskupin se pracuje přímoshodnotamix i. Místo rozpětí podskupiny se používá klouzavé rozpětí (MR i moving range): 3. Vztahy pro RD pro jednotlivé hodnoty CL x MR LCL a UCL x, kde d2 1,128 d RD preciznost 2 MRi xi xi 1 RD pravdivost CL MR LCL 0 UCL D MR, kde D 3,269 4 4 (c) David MILDE 7

PRAVIDLA PRO URČOVÁNÍ ZVLÁŠTNÍCH PŘÍPADŮ V DIAGRAMU PRO X-PRŮMĚR (ISO 8258) (c) David MILDE 8

POSUZOVÁNÍ ÚČINNOSTI RD Kritérium ARL (average run lenght) průměrná délka kroku: udává průměrný počet bodů, než některý padne mimo regulační meze nebo dojde k rozpoznání změny (posunu) CL. X-Chart: Zn X-Chart: Zn 70 70 65 65 µg/l 60 µg/l 60 < 55 55 50 1-Feb 22-Mar 10-May 28-Jun 16-Aug 4-Oct 22-Nov 10-Jan 28-Feb Date of analysis 50 1-Feb 22-Mar 10-May 28-Jun 16-Aug 4-Oct 22-Nov 10-Jan 28-Feb Date of analysis změna centrální linie změna směrodatné odchylky (c) David MILDE 9