PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY

Podobné dokumenty
PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY

Regulační diagramy (RD)

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

Chyby spektrometrických metod

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

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

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Statistické řízení jakosti - regulace procesu měřením a srovnáváním

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

Principy zajištění spolehlivosti. Zdenek Kubíček

Národní informační středisko pro podporu kvality

Regulační diagramy (Control charts, Shewhart s diagrams)

PLÁN PROGRAMU ZKOUŠENÍ ZPŮSOBILOSTI. ZZB 2019/2 Pevnost a pružnost ztvrdlého betonu (ZZB 12390, , 1542, )

Národní informační středisko pro podporu jakosti

ZÁVĚREČNÁ ZPRÁVA O VÝSLEDCÍCH EXPERIMENTU SHODNOSTI

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

PLÁN PROGRAMU ZKOUŠENÍ ZPŮSOBILOSTI. ZČB 2018/2 Zkoušení čerstvého betonu (ZČB 12350)

METODICKÉ POKYNY PRO AKREDITACI

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

Požadavky kladené na úřední laboratoře v oblasti kontroly potravin

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Doplňuje vnitřní kontrolu kvality. Principem je provádění mezilaboratorních porovnávacích zkoušek (srovnatelnost výsledků)

ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI

PŘÍRUČKA ŘEŠENÝCH PŘÍKLADŮ

1 Úvod a důležité kontakty 3

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

SPRÁVNÁ LABORATORNÍ PRAXE V BIOCHEMICKÉ LABORATOŘI

PLÁN PROGRAMU ZKOUŠENÍ ZPŮSOBILOSTI. ZK 2019/1 Zkoušení kameniv (ZK 933, 1097, 1367, 137, )

PLÁN PROGRAMU ZKOUŠENÍ ZPŮSOBILOSTI. ZZB 2019/1 Pevnost a trvanlivost ztvrdlého betonu (ZZB 12390, , , , )

Obsah. Příloha (celkový počet stran přílohy 24) Závěrečná zpráva o výsledcích experimentu shodnosti ZČB 2016/1

Národní informační středisko pro podporu jakosti

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

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

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

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

Ekonomické aspekty statistické regulace pro vysoce způsobilé procesy. Kateřina Brodecká

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

10 KONTROLA A ŘÍZENÍ JAKOSTI

INFORMACE PRO ZÁJEMCE O ZKOUŠENÍ ZPŮSOBILOSTI POŘÁDANÉM ASLAB DLE ČSN EN ISO/IEC 17043

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

PLÁN PROGRAMU ZKOUŠENÍ ZPŮSOBILOSTI. ZZ 2018/1 Zkoušení zemin (ZZ 17892, 13286)

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

Kontrola kvality, normy a akreditace. L. Šprongl, CL Šumperská nemocnice

8/2.1 POŽADAVKY NA PROCESY MĚŘENÍ A MĚŘICÍ VYBAVENÍ

NEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE

Metodický pokyn pro akreditaci

METODICKÉ POKYNY PRO AKREDITACI

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

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Statistické regulační diagramy

Systémy řízení EMS/QMS/SMS

PŘEZKOUMÁNÍ SYSTÉMU MANAGEMENTU KVALITY V HEMATOLOGICKÉ LABORATOŘI

Statistické zpracování výsledků

Úvod do problematiky měření

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

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

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

Kalibrace analytických metod

Národní informační středisko pro podporu kvality

Zajištění kvality výsledků laboratorních vyšetření v hematologické laboratoři dle ČSN EN ISO 15189:2013. Soňa Vytisková

ACH/ZCHM METROLOGIE V CHEMII DAVID MILDE, METROLOGIE = věda o měření a jeho aplikaci

Regulace výrobního procesu v soft. Statistica

Rozšířené regulační diagramy

ZKUŠENOSTI S VYUŽITÍM NEJISTOT MĚŘENÍ V MPZ. Martina Bučková, Petra Dědková, Roman Dvořák

Regulační diagramy EWMA. Eva Jarošová Škoda Auto Vysoká škola

PT#V/10/2011. Chemický rozbor minerální vody

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

Chemický rozbor minerální vody

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

Regulační diagramy CUSUM pro atributivní znaky. Eva Jarošová

PROCES REALIZACE ANALÝZY

Systémy řízení QMS, EMS, SMS, SLP

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

Marcela Vlková ÚKIA, FNUSA, Brno Veronika Kanderová CLIP, 2. LF UK a FN Motol, Praha VALIDACE A VERIFIKACE V PRŮTOKOVÉ CYTOMETRII

Q-diagramy. Jiří Michálek ÚTIA AVČR

MSA-Analýza systému měření


Chemický rozbor minerální vody

Normy ČSN,ČSN ISO a ČSN EN

Statistická analýza jednorozměrných dat

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

VOLBA OPTIMÁLNÍ METODY

Doporučení ČSKB k EHK a jeho praktické aspekty. Marek Budina SEKK Pardubice

Závěrečná zpráva. PT#M/11/2017 (č. 965) Identifikace respiračních virů. Zkoušení způsobilosti v lékařské mikrobiologii (Externí hodnocení kvality)

PŘEZKOUMÁNÍ SYSTÉMU MANAGEMENTU KVALITY V HEMATOLOGICKÉ LABORATOŘI

Zdravotnické laboratoře. MUDr. Marcela Šimečková

Co nového v akreditaci?...

Zkušenosti z posuzování kalibračních laboratoří

Za hranice nejistoty(2)

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

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

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

METODICKÉ POKYNY PRO AKREDITACI MPA

, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě

S E M E S T R Á L N Í

S E M E S T R Á L N Í

Nová doporučení o interní kontrole kvality krevního obrazu. Soňa Vytisková

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

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

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

Transkript:

PRINCIPY ZABEZPEČENÍ KVALITY (C) DAVID MILDE, 013 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). 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

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 (194). 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). 3

MOŽNÉ USPOŘÁDÁNÍ QC VZORKY S0 S1 S BL BL QC1 V1 V V3 QC1 S1 S0..S 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 4

SHEWHARTŮV RD X-PRŮMĚR RD pro průměr: Regulační meze (UCL, LCL) ± 3s Varovné meze ± s 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 rozdělení. R-Chart: N NH4 µg/l..0 1.8 1.6 1.4 1. 1.0 0.8 0.6 0.4 0. 0.0 14-Oct 0-Oct 6-Oct 9-Oct 5-Nov 17-Nov 4-Nov 30-Nov 10-Dec Date of analysis 5

POSTUP KONSTRUKCE SHEWHARTOVÝCH RD: 1. Příprava dat zvolíme část analýzy (procesu).. Analýza 0-30x 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 858) 1. Základní hodnoty nejsou stanoveny (neznáme µ a ), opakovaná měření (lze vytvořit podskupiny). Statistika CL UCL LCL x x x AR x x As x As 3 A R R R DR 4 DR 3 s s Bs Bs 4 3 A, A 3, D 3, D 4, B 3 a B 4 tabelované konstanty 3 6

VZORCE PRO VÝPOČET MEZÍ RD (ISO 858). 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 0 D 0 D 1 0 s C 4 0 B 6 0 B 5 0 A, D 1, D, 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 d 1,18 d RD preciznost MRi xi xi 1 RD pravdivost CL MR LCL 0 UCL D MR, kde D 3,69 4 4 7

PRAVIDLA PRO URČOVÁNÍ ZVLÁŠTNÍCH PŘÍPADŮ V DIAGRAMU PRO X-PRŮMĚR (ISO 858) 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 -Mar 10-May 8-Jun 16-Aug 4-Oct -Nov 10-Jan 8-Feb Date of analysis 50 1-Feb -Mar 10-May 8-Jun 16-Aug 4-Oct -Nov 10-Jan 8-Feb Date of analysis změna centrální linie změna směrodatné odchylky REGULAČNÍ DIAGRAM CUSUM CUmulative SUMs = postupné součty. Do RD se vynášejí postupné součty odchylek měřené veličiny od očekávané hodnoty µ 0. i j 0 S i X j 1 S 1 = X 1 -µ 0 ; S = S 1 + (X -µ 0 ); S 3 = S + (X 3 -µ 0 ) Do RD vynášíme hodnoty např. změření QC vzorku. Je-li systém ve stavu statistické regulace, leží CUSUM okolo 0. Při vzniku diference X i od µ 0 se hodnoty CUSUM začnou odchylovat od 0 (změní se směrnice přímky). 9

REGULAČNÍ DIAGRAM CUSUM Výhoda: velmi rychlá detekce posunutí µ 0. Nevýhoda: komplikovaná konstrukce regulačních mezí V-maska. (Softwarové řešení pomocí modifikací, kde se posuzuje překročení tzv. rozhodných mezí.) Klasická konstrukce s maskou vystřiženou z papíru. Parametry V-masky: d a : 1 1 X d ln tan k, rizika chyby 1. a. druhu volí se 0,5 1,5 REGULAČNÍ DIAGRAM CUSUM 10

EXTERNÍ OPATŘENÍ QC Mezilaboratorní porovnávací zkoušky (MPZ) MPZ (Interlaboratory Comparisons ILC) Laboratoře Zkoušení způsobilosti (PT) ISO/IEC 17043 CRM Certifikační studie ISO guide 35 ILC Postupy měření Mezilaboratorní validace ISO 575 Měření Klíčová porovnání CCQM / metrologické úřady 11

VÝHODY Pro laboratoře: Porovnání výsledků (výkonnosti práce) s dalšími laboratořemi. Pravidelné, objektivní a nezávislé posouzení kvality rutinních analýz. Zpětná vazba, která stimuluje zlepšování práce. Informace o kvalitě používané metody a instrumentace v laboratoři. Doplňující informace pro validaci a výpočet nejistoty. Pro zákazníky: Spolehlivost výsledků laboratoře. Pro akreditační orgány: Objektivní informace pro posouzení výkonnosti a kompetence laboratoře. POSTUP MĚŘENÍ ISO 575 IUPAC název: Performance Study Výsledky se hodnotí jednofaktorovou ANOVA, sledují se rozptyly: rozptyl opakovatelnosti (lidský faktor) s r, mezilaboratorní rozptyl s L, rozptyl reprodukovatelnosti s R = s r + s L. Postup vysvětlíme pouze pro opakování v každé laboratoři (p=počet laboratoří). p p 1 1 sr sr ( y1 y) sl ( yi y) p i 1 p 1 i 1 yi průměr i té laboratoře y celkový průměr ( všech laboratoří) 1

ZKOUŠENÍ ZPŮSOBILOSTI Organizace (poskytovatel zkoušení způsobilosti): nabídka účastníkům, příprava vzorků, testy homogenity a stability, distribuce vzorků, účastník analyzuje vzorek/vzorky a zašle výsledky poskytovateli, sběr dat a jejich vyhodnocení, zaslání zpráv účastníkům. Vzorky: matrice podobná reálným vzorkům, stabilita, homogenita, při použití CRM zabránit jejich identifikaci. ZKOUŠENÍ ZPŮSOBILOSTI Distribuce vzorků: kódování vzorků, zabránění omylu či identifikaci, zabránění dohodám mezi účastníky a výměně informací, podmínky transportu musí odpovídat typu vzorků. Analýzy v laboratoři: přístup jako k běžným vzorkům?!? zvolit vhodnou frekvenci účasti v PT, rozsah je omezen náklady a splněním minimálních požadavků akreditačního orgánu. ne všechna data jsou spolehlivá (konkurence, neprofesionální přístup pod hrozbou vyloučení z trhu). Vyhodnocení dat poskytovatelem: statistická analýza (normální rozdělení, odlehlé hodnoty, ), důvěrnost a důkladná dokumentace. 13

VÝKONNOSTNÍ STATISTIKY Nejběžnější je z-skóre: X vztažná hodnota x výsledek laboratoře s směrodatná odchylka Kritérium posouzení úspěšnosti: z < úspěšná účast < z < 3 pochybný výsledek z >3 neúspěšná účast Zeta skóre: u(x) standardní nejistota výsledku laboratoře u(x) standardní nejistota vztažné hodnoty z při vyhodnocení se použije i nejistota laboratoře, posouzení úspěšnosti stejné jako u z-skóre. u x X s x X ( x) u( X ) Získání vztažné hodnoty X a s (ISO 1358) Získání vztažné hodnoty X: přípravou (gravimetrie, coulometrie), z certifikovaní hodnoty (CRM), z referenční hodnoty (použití referenční laboratoře), z konsensuální hodnoty výsledků expertních laboratoří, z konsensuální hodnoty z výsledků účastníků. Získání směrodatné odchylky s: předem stanovená hodnota organizátorem, z preciznosti získané během přípravného experimentu, z údajů získaných od účastníků. 14

X = 579,0 µg/kg byla stanovena jako medián výsledků ze 6 specializovaných laboratoří. Zúčastnilo se 59 laboratoří: 46 dodalo akceptovatelné výsledky, 8 pochybné, 5 nevyhovující. 4 z score 0 - -4 FAPAS - p, p DDT v tucích (579,0 g/kg) -6 8 59 53 45 3 43 4 5 35 39 9 19 37 13 8 55 9 14 41 36 1 6 16 6 38 1 3 4 5 58 54 3 1 46 30 4 10 15 18 0 11 7 7 50 49 48 17 51 33 57 40 31 47 Číslo laboratoře 15