Minőségbiztosítás 11. előadás 2011.12.05..

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
I. előadás.
Advertisements

Tengeralattjáró győzelmi hírek elmaradása – kilövés
MÉRÉSI BIZONYTALANSÁG
Összetett kísérleti tervek és kiértékelésük
Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék
Folyamat beállítások szabályozása
Tűrések.
1. A mérési adatok kezelése
Csoportosítás megadása: Δx – csoport szélesség
MŰSZERES ANALÍZIS ( a jelképzés és jelfeldolgozás tudománya)
MŰSZERES ANALÍZIS ( a jelképzés és jelfeldologozás tudománya)
Mérési pontosság (hőmérő)
Becsléselméleti ismétlés
Összefüggés vizsgálatok x átlag y átlag Y’ = a + bx.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. VII.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Mintavétel Mintavétel célja: következtetést levonni a –sokaságra vonatkozóan Mintavétel.
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
Közlekedésstatisztika
Dr. Szalka Éva, Ph.D.1 Statisztika II. IX.. Dr. Szalka Éva, Ph.D.2 Idősorok elemzése.
A jelátvivő tag Az irányítástechnika jelátvivő tagként vizsgál minden olyan alkatrészt (pl.: tranzisztor, szelep, stb.), elemet vagy szervet (pl.: jelillesztő,
III. előadás.
A középérték mérőszámai
Funkciópont elemzés: elmélet és gyakorlat
Varianciaanalízis 12. gyakorlat.
AZ ÉLETTANI PARAMÉTEREK MINŐSÉGELLENŐRZÉSE
Kovarianciaanalízis Tételezzük fel, hogy a kvalitatív tényező(k) hatásának azonosítása után megmaradó szóródás egy részének eredete ismert, és nem lehet,
Kvantitatív módszerek
Adatmodellek A modellezés statisztikai alapjai. Statisztikai modell??? cél: feltárni, hogy bizonyos jelenségek között létezik-e az általunk feltételezett.
Matematikai alapok és valószínűségszámítás

A statisztikai próba 1. A munka-hipotézisek (Ha) nem igazolhatók közvetlen úton Ellenhipotézis, null hipotézis felállítása (H0): μ1= μ2, vagy μ1- μ2=0.
Egytényezős variancia-analízis
Nominális adat Módusz vagy sűrűsödési középpont Jele: Mo
TŰRÉSEK ÉS ILLESZTÉSEK
R&R vizsgálatok fejlesztése trendes jellemző mérési rendszerére
Logisztikai és Gyártástechnikai Intézet
Statisztika.
Méréstechnika.
Hipotézis vizsgálat (2)
Lineáris regresszió.
© Farkas György : Méréstechnika
Kemény Sándor Doktoráns Konferencia 2007.
Minőségbiztosítás II_5. előadás
I. előadás.
A szóráselemzés gondolatmenete
Műszeres analitika vegyipari területre
Minőségbiztosítás II_6. előadás
Minőségbiztosítás II_1. előadás Minőségbiztosítás Készült a Nemzeti Fejlesztési Terv HEFOP Operatív Programja keretében Összeállította:
Valószínűségszámítás II.
Minőségbiztosítás II_4. előadás
A számítógépes elemzés alapjai
Technológiai folyamatok tervezése I. 5. előadás
TÁMOP /1-2F Műszeres analitika 14. évfolyam Fotometriás módszer validálása Tihanyi Péter 2009.
A jelátvivő tag Az irányítástechnika jelátvivő tagként vizsgál minden olyan alkatrészt (pl.: tranzisztor, szelep, stb.), elemet vagy szervet (pl.: jelillesztő,
Bevezetés, tippek Ea-gyak kapcsolata Statisztika II -más tárgyak kapcsolata Hogyan tanulj? Interaktív órák, kérdezz, ha valami nem világos! tananyag =előadások.
Előrejelzés Összeállította: Sójáné Dux Ágnes. Előrejelzés Az időbeli folyamatok elemzésének segítségével lehetőség nyílik a korábban láthatatlan trendek.
Leíró statisztika, részekre bontott sokaság, becslés Árva Gábor PhD Hallgató.
Gazdaságstatisztika Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
1 Statisztikai folyamatszabályozás D R. TÓTH ZSUZSANNA ESZTER M ENEDZSMENT ÉS VÁLLALATGAZDASÁGTAN TANSZÉK ÜZLETI TUDOMÁNYOK INTÉZET GAZDASÁG - ÉS TÁRSADALOMTUDOMÁNYI.
A számítógépes elemzés alapjai
Megbízhatóság alapú menedzsment Jónás Tamás szeptember 3.
A évi kompetenciamérés eredményeinek elemzése 2016
Áramlástan mérés beszámoló előadás
Tantestületi elemzés, szülői kérdőív
Minőségbiztosítás II_3. előadás
Szabályozott és képes termékek/szolgáltatások, folyamatok, rendszerek
Illesztések.
2. A Student-eloszlás Kemometria 2016/ A Student-eloszlás
Rangsoroláson és pontozáson alapuló komplex mutatók
Mérések adatfeldolgozási gyakorlata vegyész technikusok számára
1.3. Hipotézisvizsgálat, statisztikai próbák
Előadás másolata:

Minőségbiztosítás 11. előadás 2011.12.05.

MÉRŐESZKÖZÖK MÉRÉSTECHNIKAI TULAJDONSÁGAI Mérőeszköz rendszeres hibája (Systematic Error of Measurement) alatt ugyanannak az értéknek megismételhetőségi feltételek közt elvégzett végtelen számú mérésével kapott számtani középértékének és a ténylegesnek tekinthető érték (etalon) különbségét értjük. („Pontosság”) NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

MÉRŐESZKÖZÖK MÉRÉSTECHNIKAI TULAJDONSÁGAI Linearitás (Linearity): a mérőeszköz rendszeres hibája a mérési tartomány egy bizonyos szakaszán, általában a tűrésmezőn, vagy állandó, vagy állandó – és megengedett – meredekséggel változhat (növekedhet). NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

MÉRŐESZKÖZÖK MÉRÉSTECHNIKAI TULAJDONSÁGAI Ismételhetőség (Repeatability, Wiederholpräzision) ugyanolyan körülmények közt megismételve a mérést mennyire térnek el a mérési eredmények. NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

MÉRŐESZKÖZÖK MÉRÉSTECHNIKAI TULAJDONSÁGAI Reprodukálhatóság (Reproducibility, Vergleichpräzision) ugyanannak a méretnek más mérőszemélyek által kapott mérési eredményeinek eltérése. NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

MÉRŐESZKÖZÖK MÉRÉSTECHNIKAI TULAJDONSÁGAI Stabilitás (Stability) a mérőeszköz metrológiai tulajdonságainak időbeli állandósága. Összefoglalás: NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Mérőeszköz képességvizsgálat Mérőrendszer elemzés Mérőeszköz képességvizsgálat NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Mérőeszköz képességvizsgálat Mérőrendszer elemzés Mérőeszköz képességvizsgálat Az ingadozás forrásainak felbontása NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Varianciák becslése terjedelem-módszerrel NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat A szórások becslése a terjedelemátlagokból: Az ismétlődési hiba okozta ingadozás terjedelemátlaga: n=3 d2= 1,693 (táblázatból) NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat A szórások becslése a terjedelemátlagokból: A reprodukálhatósági hiba okozta ingadozás terjedelemátlaga: n=3 d2= 1,693 (táblázatból) NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat A szórások becslése a terjedelemátlagokból: NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat A szórások becslése a terjedelemátlagokból: Az alkatrészek méreteltérésének terjedelme: NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat A szórások becslése a terjedelemátlagokból: Az alkatrészek méreteltérésének terjedelme: n=10 d2= 3,078 (táblázatból) NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Mérőeszköz képességvizsgálat Ismételhetőség és reprodukálhatóság vizsgálat Megkülönböztethető kategóriák száma: Ha k<2 a mérőeszköz csak jó/nem jó döntéshez használható NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Mérőeszköz képességvizsgálat: General Motors szerinti értékelés A számításokhoz felhasznált állandók értékei: Ismételhetőség (Repeatability) – Mérőeszköznek tulajdonítható ingadozás (Equipment Variation; E.V.) Reprodukálhatóság (Reproducibility) – Mérő személynek tulajdonítható ingadozás (Appraiser Variation; A.V.) Ismételhetőség és Reprodukálhatóság (Repeatability and Reproducibility; R és R) NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet

Mérőeszköz képességvizsgálat Százalékos tűrés elemzés Elfogadhatósági kritériumok: 10 % hiba alatt – Nagyon jó mérőeszköz 10 és 30 % hiba között – Az elfogadás a használat fontosságától, a mérőeszköz árától stb. függ 30 % hiba felett – Nem célszerű elfogadni, mindent el kell követni a kijavítására NYME FMK Terméktervezési és Gyártástechnológiai Intézet