Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük:
Advertisements

MINŐSÉGMENEDZSMENT 6. előadás
4. Két összetartozó minta összehasonlítása
I. előadás.
Folyamat beállítások szabályozása
Statisztikai folyamatszabályozás
Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés
Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék STATISZTIKA I. 11. Előadás.
STATISZTIKA II. 5. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Statisztika II. IX. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Statisztika II. VI. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
E L E M Z É S. 1., adatgyűjtés 2., mintavétel (a teljes sokaságot ritkán tudjuk vizsgálni) 3., mintavételi információk alapján megállapítások, következtetések.
Statisztika II. IV. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Statisztika II. II. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Előadó: Prof. Dr. Besenyei Lajos
Mintavételes eljárások
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
Varianciaanalízis 12. gyakorlat.
Kvantitatív módszerek 7. Becslés Dr. Kövesi János.
Statisztika II. VIII. Dr. Szalka Éva, Ph.D..
Kvantitatív módszerek
Alapfogalmak Alapsokaság, valamilyen véletlen tömegjelenség.
A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
STATISZTIKA II. 3. Előadás Dr. Balogh Péter egyetemi adjunktus Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék.
Vállalkozások elemzése
Statisztika.
Kvantitatív Módszerek
Kvantitatív módszerek
Az elemzés és tervezés módszertana
Idősor elemzés Idősor : időben ekvidisztáns elemekből álló sorozat
Valószínűségszámítás
Gazdaságstatisztika 19. előadás Hipotézisvizsgálatok
Gazdaságstatisztika 14. előadás.
Gazdaságstatisztika 16. előadás Hipotézisvizsgálatok Alapfogalamak
Hipotézis vizsgálat (2)
Alapsokaság (populáció)
Alapfogalmak.
Költség-minimalizálás az ellenőrző kártyák alkalmazásánál Feladatmegoldás, kiegészítés.
Paleobiológiai módszerek és modellek 4. hét
Minőségbiztosítás II_5. előadás
I. előadás.
A szóráselemzés gondolatmenete
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) Intervallumbecslések 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) 2014/
Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19)
Minőségbiztosítás II_4. előadás
Minőségköltségek.
Nyíregyházi Főiskola 2008 A folyamattal kapcsolatos alapfogalmak. Folyamatszabályozás. Gép és folyamatképesség meghatározása, szabályozókártyák.
1 Statisztikai folyamatszabályozás D R. TÓTH ZSUZSANNA ESZTER M ENEDZSMENT ÉS VÁLLALATGAZDASÁGTAN TANSZÉK ÜZLETI TUDOMÁNYOK INTÉZET GAZDASÁG - ÉS TÁRSADALOMTUDOMÁNYI.
PÉNZÜGYI ELEMZÉS 1. előadás PhDr. Antalík Imre SJE GTK szeptember 21.
Mintavétel.
A településhierarchia és a településhálózat
Kvantitatív módszerek
Statisztikai folyamatszabályozás
A problémamegoldás 7 lépéses módszere:
Statisztikai folyamatszabályozás
Statisztikai folyamatszabályozás
Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2016
MINŐSÉGMENEDZSMENT dr. SZabó Gábor Csaba 2016./
II. előadás.
Kvantitatív módszerek MBA és Számvitel mesterszak
Minőségbiztosítás II_3. előadás
I. Előadás bgk. uni-obuda
Kockázat és megbízhatóság
Statisztikai folyamatszabályozás (a diasort készítette Kotsis Ágnes)
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
3. Varianciaanalízis (ANOVA)
Előadás másolata:

Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek Minőségmenedzsment Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek 2017. 10. 26. - 11. 30./3. dr. SZabó Gábor CSaba

(ELSŐ GENERÁCIÓ:) szabályozókártyák egyedi minőségparaméterek utólagos negatív visszacsatolásos szabályozása egyedi minőségpontokon.

Az SPC két nagy területe: 1. Elemzés, irányítás/menedzselés, feltételbiztosítás (döntően SPC-funkciók, kisebb részben szabályozókártya(SZK)-funkciók 2. A szabályozókártyás rendszer operatív működtetése (döntően SZK-funkciók, kisebb részben SPC-funkciók)

1. Elemzés, irányítás/menedzselés, feltételbiztosítás: - a befolyásoló tényezők, ok-kapcsolati, hibaelemzési háttér feltárása; problémakezelés és -elemzés (SPC); - oktatás-képzés; személyi és motivációs feltételek; gazdasági megfontolások és vonatkozások; a rendszer folyamatos javítás-fejlesztése (SPC); - előzetes képesség-, szabályozottság-, stabilitás vizsgálatok és/vagy elemzések; a szabályozókártyás rendszer tervezése és előkészítése; a rendszer folyamatos működtetése; az adat- és informatikai, módszertani és dokumentációs háttér biztosítása; a rendszer folyamatos javítás-fejlesztése (SZK).

2. A szabályozókártyás rendszer operatív működtetése/1.: 2.1 tervezés 2.11 a szabályozási paraméter(ek) kiválasztása és a befolyásolási rendszer tisztázása: probléma és helyzetfeltárás (pl. CIP, PDCA, FMEA, ABC-Pareto, 5W+H/2H) - (SPC); 2.12 a mérési módszer és a mérőeszköz megválasztása (SZK/SPC); 2.13 a kiválasztott szabályozóponton gépképesség/folyamatképesség vizsgálat (SZK/SPC); 2.14 a szabályozandó jellemző jellege; kártyatípus; mintanagyság-mintavétel; hibamegfontolások (SZK/SPC)

2. A szabályozókártyás rendszer operatív működtetése/2.: 2.3 a folyamatparaméterekkel összefüggő megfontolások (SZK); 2.4 szabályozási/beavatkozási határok, számítások, megfontolások (SZK); 2.5 a szabályozókártya bevezetésének előkészítése. A kártya operatív vezetése. A rendszer folyamatos értékelése, esetleges újratervezése (SZK-SPC); 2.6 a szabályozókártya kiértékelése és dokumentálása, folyamatos karbantartás (SZK-SPC).

a szabályozás „tárgya”: középérték(„folyamatbeállás”): átlag/medián/egyedi érték ingadozás(„folyamatszélesség”): szórás/terjedelem nem-megfelelőség(„minősítéses”): „p” arány (%, ppm)/ „c” (darabszám)

az átlag szabályozása: szabályozott, stabil folyamatban a minták átlagai a sokaság tényleges beállítási értéke (várható érték = µ) körül normális eloszlásúak, amely eloszlás ingadozása annak függvénye, hogy a szórást milyen módon határozzuk meg.

a Medián szabályozása: szabályozott, stabil folyamatban a minták mediánjai a sokaság tényleges beállítási értéke (várható érték = µ) körül normális eloszlásúak(п/2-szer nagyobb szórással, mint az átlagok), amely eloszlás ingadozása annak függvénye, hogy az ingadozást milyen módon határozzuk meg (szórás- vagy terjedelem-átlag).

az egyedi értékek szabályozása: szabályozott, stabil folyamatban az egyedi értékek független eloszlása a sokaság tényleges beállítási értéke (várható érték = µ) körül normális, amely eloszlás határai a függetlenség szorzási szabálya alapján rögzíthetők. A határ annak függvénye, hogy a szórást milyen módon határozzuk meg (szórás- vagy terjedelem-átlag).

a szórás szabályozása: szabályozott, stabil folyamatban a minták szórásnégyzetei a folyamat stabil elméleti varianciája (σ2) körül chi2 eloszlásúak, amely eloszlás függ a mintanagyságból következő szabadsági foktól (f ill. DF). (Nagyobb minták esetében az eloszlás már ez esetben is normálissal közelíthető!).

a terjedelem szabályozása: szabályozott, stabil folyamatban a minták terjedelmei a folyamat stabil elméleti varianciája (σ2) körül a szóráshoz hasonlóan közelítőleg chi2 eloszlásúak. A terjedelem ingadozása -egy konstans értéken keresztül számíthatóan- nagyobb ingadozású (pontatlanabb), mint a szórásé.

az arány (p) szabályozása: szabályozott, stabil folyamat esetén egy mintában, kiszállítási egységben, tételben a nem megfelelő darabok aránya a sokaság (a gyártósorra jellemző elméleti képesség??) π elméleti aránya körül sp=  p (1 – p )/n szórással, normális eloszlással ingadozik.

a nem-megfelelő darabszám (c) szabályozása: szabályozott, stabil folyamat esetén egy mintában, kiszállítási egységben, tételben a nem megfelelő darabok száma a sokaság (a gyártósorra jellemző) elméleti ppm darabszám (Ce), mint várható érték ( μ = λ )körül Poisson eloszlás szerint ingadozik.

Az előbbiekben vázolt összefüggések csak szabályozott/stabil/uralt (ill. közelítően, részben szabályozott/stabil/uralt) folyamatok esetében igazak!!

„c” (darabszám)-kártya a leggyakrabban alkalmazott kártyák: medián - terjedelem átlag – szórás/terjedelem az előbbiek más kombinációi egyedi adatok kártyái „p” (np) arány(%, ppm)-kártya „c” (darabszám)-kártya

a szabályozókártya egyedi minőségparaméterek statisztikai jellemzőit (átlag, medián, terjedelem, szórás) folyamatos kismintás vizsgálat alapján összehasonlítja a kiszámított beavatkozási határokkal, és a veszélyes hiba fellépésekor jelentkező szignifikáns/jelentős eltérés esetén döntünk az esetleges beavatkozás szükségességéről.

a szabályozókártya alapelvei: 1. a minőségjellemzők eloszlása szabályozott/ill. szabályozásra alkalmas helyzetben ismert eloszlással modellezhető, a beavatkozási határok e modell (pl. normális eloszlás) alapján meghatározhatók; 2. a gyakorlati szabályozás lényegében egy folyamatos, grafikus szignifikancia vizsgálat, amelynek során a minta ténylegesen mért értékeit összevetjük a beavatkozási határokkal; 3. a konkrét beavatkozás az elvégzett elemzés ok-okozati összefüggéseire támaszkodva zajlik.

4. a szabályozás megvalósítási rendszerének kidolgozása; a szabályozókártyás rendszer kidolgozásának lépései : 1. a szabályozandó pontokon és jellemzőkön a szabályozókártyás rendszer megtervezése; 2. a folyamat szabályozott, normális állapota minőségképességének, stabilitásának felmérése (ez nagyrészt SPC funkció); 3. a konkrét szabályozókártya-típus, módszer kiválasztása. A szabályozó/beavatkozó határok meghatározása; 4. a szabályozás megvalósítási rendszerének kidolgozása; 5. a tényleges szabályozás végrehajtása, veszélyes hiba, zavar esetén beavatkozás.

FBHMe =  + FMe  R ABHMe =  - FMe  R FBHR = Df  R ABHR = Da  R

Esetjáték Medián (Me) – terjedelem (R) kártyára