Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz

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

Statistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním

ZÁKLADNÍ NÁSTROJE ŘÍZENÍ JAKOSTI

Regulační diagramy (RD)

Sedm základních nástrojů řízení jakosti

Regulační diagramy (Control charts, Shewhart s diagrams)

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu 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

Vybrané praktické aplikace statistické regulace procesu

Národní informační středisko pro podporu kvality

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

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

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

Národní informační středisko pro podporu kvality

Katedra řízení podniku (FES)

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

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

PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY

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

Třídění statistických dat

Pareto analýza. Průmyslové inženýrství. EduCom. Jan Vavruška Technická univerzita v Liberci

Statistické regulační diagramy

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

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

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

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

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

DVOUVÝBĚROVÉ A PÁROVÉ TESTY Komentované řešení pomocí programu Statistica

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Zápočtová práce STATISTIKA I

Číselné charakteristiky

Kvalita v laboratorní a kontrolní praxi

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

Regulace výrobního procesu v soft. Statistica

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

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

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

Kalibrace analytických metod

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

Statistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

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

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Národní informační středisko pro podporu jakosti

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

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

Chyby měření 210DPSM

Náhodné chyby přímých měření

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

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

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

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

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Statistika pro geografy

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

Q-diagramy. Jiří Michálek ÚTIA AVČR

Ekonomické aspekty statistické regulace pro vysoce způsobilé procesy. Kateřina Brodecká

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

Dvouvýběrové a párové testy. Komentované řešení pomocí MS Excel

Porovnání softwarových produktů pro podporu hodnocení způsobilosti technologických procesů. Bc. Jan VERBERGER

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. magisterské studium

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

8/2.1 POŽADAVKY NA PROCESY MĚŘENÍ A MĚŘICÍ VYBAVENÍ

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

Aproximace a vyhlazování křivek

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

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Logistika. Souhrnné analýzy. Radek Havlík tel.: URL: listopad 2012 CO ZA KOLIK PROČ KDE

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Časové rezervy. Celková rezerva činnosti

Národní informační středisko pro podporu jakosti

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

Zpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Analýza dat na PC I.

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

Popisná statistika. Statistika pro sociology

POPISNÁ STATISTIKA Komentované řešení pomocí programu Statistica

Chyby spektrometrických metod

Výrobní produkce divizí Ice Cream Po lo ha plane t Rozložený výse ový 3D graf Bublinový graf Histogram t s tn e ídy

Charakteristika datového souboru

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

Porovnání dvou výběrů

Základy teorie pravděpodobnosti

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

10. Předpovídání - aplikace regresní úlohy

Popisná statistika kvantitativní veličiny

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

Mgr. Karla Hrbáčková, Ph.D. Základy kvantitativního výzkumu

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

Transkript:

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, CSc.

7 7 základních Filosofie základních státní kontroly výroby nástrojů léčivých přípravků jakosti Základní skupinu nástrojů kvality tvoří: kontrolní tabulka algoritmus a vývojový diagram histogram Išikavův diagram příčin a následků Paretův diagram bodový diagram a regulační diagramy Jsou řazeny mezi jednoduché statistické metody, jejich účinnost je velmi vysoká a slouží k odhalování a analýze problémů s jakostí procesů

Kontrolní tabulky Kontrolní tabulky Filosofie státní kontroly výroby léčivých přípravků Slouží ke sběru primárních dat o procesu spolehlivým, organizovaným způsobem Použití: vstupní (IC), mezioperační (IPC), výstupní (OC) kontrola kvality produkce analýza přístrojů a zařízení analýza technologických i zkušebních procesů analýza neshodné produkce záznam vstupních údajů a výpočet základních charakteristik pro další nástroje kvality (např. regulační diagramy, histogramy apod.)

Kontrolní tabulky Filosofie státní kontroly výroby léčivých Kontrolní přípravků tabulky tři základní aplikace tabulek v kontrole kvality: nástroj pro záznam výsledků čítání tříděných položek (např. vad, podklad pro konstrukci Paretova diagramu) nástroj pro zobrazení souboru měření (výchozí podklad pro konstrukci grafů, histogramu) - po doplnění tolerančních mezí podklad pro stanovení hodnot mimo toleranční meze nástroj pro zobrazení místa výskytu jevu (zobrazení četností výskytu jevu)

Algoritmy Filosofie státní kontroly a výroby vývojové Algoritmy léčivých a přípravků diagramy tři požadavky na vývojový diagram hromadnost (obecnost) jedním algoritmem a/nebo vývojovým diagramem řešit celou třídu problémů stejného druhu determinovanost (logičnost) každý krok (s výjimkou prvního) je logickým následníkem předcházejícího a každý krok (s výjimkou posledního) je logickým předchůdcem následovníka a rezultativnost (konečnost) úloha musí být vyřešena po konečném počtu kroků Tvorba vývojového diagramu značky pro tvorbu vývojového diagramu jsou dány ČSN EN ISO 5807 základními značkami jsou: zpracování (operační blok), rozhodování, vstup/výstup, přípravné operace, předem definovaná činnost, spojnice, spojka, mezní značka

Histogram Filosofie státní kontroly výroby léčivých Histogram přípravků Je grafickým řešením intervalového rozdělení četností a dá se z něj vyčíst: odhad polohy a rozptylu sledovaného znaku procesu odhad tvaru rozdělení sledovaného znaku procesu, identifikace změn procesu - porovnáním histogramů mezi sebou, - porovnáním odhadů poloh a rozptylů a - analýzou tvaru histogramu prvotní informace o způsobilosti - nezpůsobilosti procesu

Lšikavův Filosofie státní kontroly diagram výroby Išikavův léčivých diagram příčin přípravků a následků a následků Je to nástroj shromažďování informací o procesu a kontrole jakosti je metodou analýzy variability procesu. tři druhy Išikavova diagramu pro analýzu variability procesu (nejčastěji používané), pro klasifikaci procesu a pro vyšetření příčin. forma tvorby Išikavova diagramu nejčastěji metoda brainstormingu předpoklad úspěšnosti jednoznačnost definovaného problému tým odborníků všech zúčastněných oborů v

Paretův diagram Filosofie státní kontroly výroby léčivých Paretův přípravků diagram Vilfredo Frederico Damaso Pareto (1848 1923), italský ekonom, sociolog, politolog, profesor na univerzitě v Lausanne autor teorie elit a pravidla 80:20 Paretův diagram - snad nejefektivnější nástroj z běžně dostupných v systému kvality; dovoluje: oddělení podstatných faktorů jevu od méně podstatných a nepodstatných, sestavuje se obvykle po sestavení Išikavova diagramu. Postup při aplikaci Paretova diagramu 1. sestupné setřídění podle hodnot zvoleného ukazatele 2. výpočet kumulativních součtů hodnot ukazatele 3. sestrojíme Paretův diagram (jako sloupcový graf) 4. sestrojíme Lorenzovu křivku kumulovaných četností 5. definujeme kriteria životně důležité menšiny

Bodový diagram Filosofie státní kontroly výroby léčivých Bodový přípravků diagram Používá se pro řízení procesu zdokonalování v případech, kdy regulace procesu podle žádoucího znaku je časově a/nebo ekonomicky neúnosná Postup řešení: zjistit jiný znak jakosti, který s původním znakem jakosti koreluje (existuje mezi nimi stochastická závislost), tj. zvolit nezávislou (X) a závislou (Y) proměnnou nalézt příslušnou korelační závislost (lineární x nelineární), tj. provést min. 30 měření (Gaussovo rozdělení) a z naměřených hodnost sestavit bodový graf v pravoúhlém souřadnicovém systému provést analýzu bodového grafu a definovat (verifikovat, validovat) korelační závislost

Regulační diagram Filosofie státní kontroly výroby léčivých Regulační přípravků diagram Základní nástroj statistické regulace procesu regulace pravidelná (průběžná) kontrola regulované výstupní veličiny (odpovídá požadované úrovni?) variabilita přirozená vlastnost všech jevů, dána: - náhodnými vlivy (náhodné chyby) - vymezitelnými vlivy (hrubé a systematické chyby) regulační diagram je zobrazení variability, pomáhající oddělit náhodné a vymezitelné vlivy a je tvořen: - centrální linií (CL) - horní a dolní varovnou mezí (UVL a LVL) a - horní a dolní kritickou mezí (UCL a LCL) - na ose x pořadovým číslem podskupin - na ose y hodnotami výběrových charakteristik sledovaných znaků

Regulační Filosofie státní kontroly diagram výroby léčivých (RD) přípravků Regulační diagram (RD) Princip využívání RD odběr předepsaného počtu vzorků v pravidelných časových intervalech (např. min. 2 každý pracovní den) měření shodného znaku u všech odebraných vzorků výpočet požadovaných znaků z naměřených nebo srovnávaných hodnot vzorků zvlášť všech a podskupinách zakreslení výběrových charakteristik chronologicky do RD analýza RD tj. zjištění, zda se jedná o proces statisticky zvládnutý x statisticky nezvládnutý v

Regulační diagram Filosofie státní kontroly výroby léčivých přípravků Regulační diagram Nejčastěji používané regulační diagramy měřením (dělení podle použitých statistických veličin) (x, R) RD pro výběrový průměr a výběrové rozpětí (x, s) RD pro výběrový průměr a směrodatnou odchylku (x, R) RD pro výběrový medián a výběrové rozpětí (x, s) RD pro výběrový medián a směrodatnou odchylku (x i, R kl ) RD pro individuální hodnoty a klouzavé rozpětí Nejčastěji používané regulační diagramy srovnáním (pro diskrétní náhodné veličiny) (p) - RD pro podíl neshodných jednotek v podskupině (np) - RD pro podíl neshodných jednotek v podskupině za předpokladu konstantního rozsahu podskupin (u) - RD pro F počet neshod na jednotku v podskupině

Regulační Filosofie státní kontroly diagram výroby Regulační léčivých diagram přípravků vymezitelné příčiny příčiny Metoda Western Electric bod mimo regulační meze hrubá chyba 9 bodů za sebou leží nad / pod CL změna prvků procesu (suroviny, měřidla, pracovníka) 6 bodů za sebou stoupá / klesá trend (degradace API, změna koncentrace analytu s časem vlivem odparu) 15 bodů za sebou leží ve vnitřní třetině (CL ± 1 s) nesprávně vypočtené regulační meze nebo nesprávně zakreslené body nebo nesprávně kalibrované měřidlo 8 bodů za sebou leží na obou stranách CL, ale žádný ve vnitřní třetině (CL ± 1 s) nesprávně vypočtené regulační meze nebo nesprávně zakreslené body nebo nesprávně kalibrované měřidlo 15 bodů za sebou střídavě vyšší a nižší hodnota vymyšlené výsledky (psané ostrou tužkou)

Filosofie státní kontroly Regulační výroby diagram léčivých přípravků analýzy způsobilosti Regulační diagram metody analýzy způsobilosti Používají se pro stanovení způsobilosti procesů, výrobních zařízení a měřidel způsobilost procesu - volba znaku kvality - shromáždění údajů - posouzení statistického zvládnutí procesu - ověření normality rozdělení hodnot a - výpočet indexů způsobilosti a jejich porovnání s požadovanými hodnotami způsobilost výrobního zařízení způsobilost měřidel