Statistisk proceskontrol



Relaterede dokumenter
Statistisk Kvalitetskontrol

Matematik B. Højere handelseksamen

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik

Introduktion til Statistisk Processtyring

Konfidensintervaller og Hypotesetest

for gymnasiet og hf 2016 Karsten Juul

Forelæsning 6: Kapitel 7: Hypotesetest for gennemsnit (one-sample setup)

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Supplement til kapitel 7: Approksimationen til normalfordelingen, s. 136

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2 -test [ki-i-anden-test]

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

Lean Six Sigma Minitab Introduktion

c) For, er, hvorefter. Forklar.

Kursusindhold: Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder. Monte Carlo

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

Kursus Introduktion til Statistik. Forelæsning 7: Kapitel 7 og 8: Statistik for to gennemsnit, ( , ) Per Bruun Brockhoff

Hypotese test. Repetition fra sidst Hypoteser Test af middelværdi Test af andel Test af varians Type 1 og type 2 fejl Signifikansniveau

PhD-kursus i Basal Biostatistik, efterår 2006 Dag 2, onsdag den 13. september 2006

Statistik og beregningsudredning

Valgkampens og valgets matematik

Hjorth Kvalitetsudvikling. Introduktion til SPC og kapabilitet

Deskriptiv statistik. Version 2.1. Noterne er et supplement til Vejen til matematik AB1. Henrik S. Hansen, Sct. Knuds Gymnasium

Maple 11 - Chi-i-anden test

1. Indledning. August 2014 Side 2

Definition. Definitioner

02402 Løsning til testquiz02402f (Test VI)

Normalfordelingen og Stikprøvefordelinger

Tema. Model og modelkontrol ( Fx. en normalfordelt obs. række m. kendt varians) Estimation af parametre. Fordeling. Hypotese og test. Teststørrelse.

En intro til radiologisk statistik

Kapitel 13 Reliabilitet og enighed

Vejledende løsninger kapitel 8 opgaver

Stikprøver og acceptgrænser

for matematik pä B-niveau i hf

Løsninger til kapitel 5

2. Ved et roulettespil kan man vinde 0,10,100, 500 og 1000 kr. Sandsynligheden for gevinsterne ses af følgende skema:

Måleteknisk direktiv (Vejledning) FJERNVARMEMÅLERE. Kontrolsystem for målere i drift. MDIR , udg. 3


Måleteknisk vejledning om kontrolsystem for koldt- og varmtvandsmålere i drift (MV , udg. 10)

Projekt 1 Spørgeskemaanalyse af Bedst på Nettet

Kort om Eksponentielle Sammenhænge

4. september π B = Lungefunktions data fra tirsdags Gennemsnit l/min

Opsamling Modeltyper: Tabelanalyse Logistisk regression Generaliserede lineære modeller Log-lineære modeller

Version april

Matematik B. Højere handelseksamen

Højere Handelseksamen Handelsskolernes enkeltfagsprøve Maj Matematik Niveau A

Sandsynlighedsregning 2. forelæsning Bo Friis Nielsen

Grønland. Matematik A. Højere teknisk eksamen

Referencelaboratoriet for måling af emissioner til luften

Basal statistik. 30. januar 2007

Schweynoch, Se eventuelt

Eksempler fra bogen Statistiske Grundbegreber løst ved anvendelse af Excel.

Forelæsning 8: Inferens for varianser (kap 9)

Ændringshistorik TB for DRV i henhold til EN 1279, 1. udgave, juni 2014 rev. 1, januar 2016 Dansk

Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Institut for Biostatistik. Regressionsanalyse

Matematik A. Studentereksamen. Forberedelsesmateriale til de digitale eksamensopgaver med adgang til internettet

Fakta om Fjerkræ. EU handelsnormer for Fjerkrækød 1

Anvendt Statistik Lektion 4. Hypotesetest generelt Test for middelværdi Test for andele

Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.

Epidemiologi og biostatistik. Uge 3, torsdag. Erik Parner, Afdeling for Biostatistik. Eksempel: Systolisk blodtryk

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

Ensidet eller tosidet alternativ. Hypoteser. tosidet alternativ. nul hypotese testes mod en alternativ hypotese

C) Perspektiv jeres kommunes resultater vha. jeres svar på spørgsmål b1 og b2.

Mads Peter, Niels Erik, Kenni og Søren Bo

Sandsynlighedsfordelinger for kontinuerte data på interval/ratioskala

Opgaver til kapitel 3

Anvendt Statistik Lektion 6. Kontingenstabeller χ 2- test [ki-i-anden-test]

Fig. 1 Billede af de 60 terninger på mit skrivebord

Eksempel på logistisk vækst med TI-Nspire CAS

Højere Handelseksamen Handelsskolernes enkeltfagsprøve August Matematik Niveau B. Delprøven uden hjælpemidler

Fagårsplan 13/14 Fag: Matematik Klasse: 7.B Lærer: LBJ Fagområde/ emne

3.600 kg og den gennemsnitlige fødselsvægt kg i stikprøven.

Bekendtgørelse om flasker som målebeholdere 1

ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 6: Hypotesetest 1

Besvarelser til øvelsesopgaver i uge 6

Optimeret Ruteforslag

12. september Epidemiologi og biostatistik. Forelæsning 4 Uge 3, torsdag. Niels Trolle Andersen, Afdelingen for Biostatistik. Regressionsanalyse

2 -test. Fordelingen er særdeles kompleks at beskrive med matematiske formler. 2 -test blev opfundet af Pearson omkring år 1900.

Sandsynlighedsregning: endeligt udfaldsrum (repetition)

Kvantitative Metoder 1 - Forår 2007

Matematik A. Højere handelseksamen. 1. Delprøve, uden hjælpemidler. Mandag den 20. december kl

Matematik A-niveau STX 24. maj 2016 Delprøve 2 VUC Vestsjælland Syd.

Bekendtgørelse om flasker som målebeholdere 1)

Normalfordelingen. Statistik og Sandsynlighedsregning 2

Matematik A studentereksamen

MATEMATIK A-NIVEAU. Anders Jørgensen & Mark Kddafi. Vejledende eksempler på eksamensopgaver og eksamensopgaver i matematik, 2012.

Hjemmeprøve 1 Efterår 2013: Afkast og risiko ved investering i aktier

Gennemsnit og normalfordeling illustreret med terningkast, simulering og SLUMP()

Analyse af bivirkninger på besætningsniveau efter vaccination med inaktiveret BlueTongue Virus (BTV) serotype 8 i danske malkekvægsbesætninger

Generelt er korrelationen mellem elevens samlede vurdering i forsøg 1 og forsøg 2 på 0,79.

MATEMATIK B. Videooversigt

Matematik B. Højere handelseksamen. Mandag den 17. august 2015 kl hhx152-mat/b

Lærervejledning Modellering (3): Funktioner (1):

Statistik II Lektion 3. Logistisk Regression Kategoriske og Kontinuerte Forklarende Variable

Rapport. Sammendrag. Afprøvning af NIR online udstyr til måling af oksekøds spisekvalitet. Chris Claudi-Magnussen

Uge 48 II Teoretisk Statistik 27. november Numerisk modelkontrol af diskrete fordelinger: intro

24. maj Kære censor i skriftlig fysik

Transkript:

Statistisk proceskontrol Statistisk teknik, der bruges for at sikre at en proces udføres efter en given standard Alle processer er underkastet variation Naturlige årsager: Tilfældige variationer Forklarlige årsager: Kan rettes/fjernes Slitage, ukyndige arbejdere, dårlige materialer Formål: At identificere årsager, der kan fjernes Under anvendelse af proces kontrolkort

Proceskontrol: 3 Typer for procesresultater Nedre kontrolgrænse Frekvens Øvre kontrolgrænse (a) En proces med normal variation og i stand til at producere inden for de specificerede kontrolgrænser. (b) En proces i balance (kun naturlige årsager til variation) men ikke I stand til at producere inden for de specificerede kontrolgrænser Størrelse Vægt, længde, hastighed, etc. (c) Ude af kontrol. En proces, der er ude af kontrol og hvor årsagen kan findes.

Stikprøveværdi Kontrolkort Plotning af stikprøver 80 60 40 20 0 1 5 9 13 17 21 Tid Stikprøve ØKG Gennemsnit NKG

Statistisk proceskontrol Identificer og reducer spredning Nedre kontrolgrænse Øvre kontrolgrænse (a) Stikprøve (b) Statistisk proceskontrol (c) c pk >1 Proces-kapacitet bedre end krævet.

5 Trin, som skal følges, når man bruger kontrolkort 1. Tag 20 til 25 stikprøve-sæt af n=4 eller n=5 stk. og beregn gennemsnitsværdier for hvert sæt. 2. Udregn gennemsnitsværdi af gennemsnit (totalt snit) og fastsæt kontrolgrænserne. Hvis processen ikke er stabil skal du bruge den ønskede gennemsnitsværdi ved fastlæggelse af kontrolgrænserne. 3. Fremstil en graf (EXCEL) over stikprøvernes snit og spredning. Bestem om de falder inden for de fastlagte grænser. 4. Undersøg punkter og mønstre, som viser at processen er ude af kontrol. Bestem årsager til afvigelserne. 5. Udtag ekstra stikprøver og vurder om kontrolgrænserne er, som de bør være.

Figur S6.7

Typer af kontrolkort Data bestående af kontinuerte tal Kontrol kort Kategorier eller diskrete tal Variabelkort Attributkort R kort X kort P kort C kort

X - kort Kontrolkort for en variabel Skalainddeling i intervaller eller skalerede numeriske data, evt. logaritmisk skala (om lyd: db) Kortet viser stikprøvegennemsnit Til overvågning af processer Eksempel: Udtagning af stikprøver af vægt på kaffe fra kaffeautomaten & beregning af gennemsnit for samtlige stikprøver; Plotning

X - Kort Kontrolgrænser x ØKG x NKG x n i n x x x i A R 2 A R 2 Stikprøvesnit til tiden i R # Stikprøver Stikprøve spænd til tiden i n i1 Fra tavle S6.1 n R i

R-kort En slags variabel kontrolkort Skalainddeling for interval eller andel Viser stikprøvespænd over tid Difference mellem mindste & højeste værdier i stikprøven Giver et billede af variation i processen Eksempel: Vej kaffekopper & beregn spredning i stikprøven; Plot

ØKG R R-kort Kontrolgrænser D 4 R Fra tabel S6.1 NKG R D R 3 R n i1 R n i Stikprøvespænd til tiden i # Stikprøver

P-kort En slags attribut kontrolkort Opdelt i kategorier Fx: gode-dårlige Viser % af defekte enheder Eksempel: tæl # defekte stole & divider med totalt antal kontrollerede stole; Plot

P-kort Kontrolgrænser ØKG NKG n k p p n i1 k i p p og z z p p(1 p) n p(1 p) n k x i1 k i1 n i i z = 2 for 95.5% grænse; z = 3 for 99.7% grænse Defekte enheder i stikprøve nr. i Størrelse af stikprøve nr. i

C-kort En slags attributkort Diskrete kvantitative data Viser antal af afvigelser (defekte) i en enhed Enheden kan være en stol, stålplade, bil etc. Enhedens størrelse skal være konstant Eksempel: Tæl # defekter (ridser, mærker etc.) i hver stol i en stikprøve på 100 stole; Plot

C-kort Kontrolgrænser ØKG c c 3 c brug 3 for 99.7% grænse NKG c c 3 c c k i1 k c i # Defekte i enhed nr. i # Stikprøvestørrelse

Processpecifikation C pk C pk hvor minimum x Øvre af procesgennemsnit processens x specificat ionsgrænse Nedre 3 3 standardafvigelse x specifikat ionsgrænse, eller Det forudsætter at processen er: 1. Under kontrol 2. Normalfordelt

Hvad er en stikprøveundersøgelse? Form for kvalitetstest, der bruges i forbindelse med modtagelse af materialer eller færdigvarekontrol fx købte materialer & komponenter Procedure Tag en eller flere stikprøver tilfældigt i hele partiet Undersøg hver enhed i stikprøven Beslut om hele partiet skal forkastes på baggrund af stikprøveresultatet

Hvad er en godkendelsesprocedure? Sæt af procedurer til inspektion af modtagne materialer/færdigvarer Beskriver Stikprøvetype Stikprøvestørrelse (n) Kriterier (c) for accept eller afvisning Sælger & køber skal have forhandlet betingelserne

OC-kurve ved 100% inspektion P(Accept af hele partiet) 100% Behold hele forsendelsen Returner hele forsendelsen 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Afvis % Defekte i alt

OC-kurve ved mindre end 100% stikprøve P(Accept af hele partiet) 100% Beholde hele forsendelsen Sandsynligheden er ikke 100%: Risiko for at beholde en dårlig forsendelse eller komme til at returnere en god. Returnering af hele forsendelsen 0% 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Afvis % Defekte i alt

AQL & LTPD Acceptabel kvalitetsniveau (AQL) Kvalitetsniveau for et godt parti/forsendelse Sælgeren ønsker ikke partier med færre defekte end AQL afvist Acceptprocent (LTPD) (Lot tolerance percent defective) Kvalitetsniveau for et dårligt parti Køberen ønsker ikke at acceptere partier med flere end LTPD fejl

Gennemsnitlig kvalitet AOQ ( Pd )( Pa )( N n) N Hvor: P d = sande fejlprocent i hele partiet P a = sandsynlighed for accept N = Antal i hele partiet n = Antal i stikprøven

Udarbejdelse af plan for stikprøveudtagning Sælger og køber forhandler om kontraktens indhold Begge parter forsøger at minimere risiko Hvilket påvirker stikprøvestørrelse & afvisnings-kriterium Metoder MIL-STD-105D tabeller/iso-2859 Dodge-Romig tabeller Statistiske formler

Stikprøvetabel Der udtages en stikprøve ud af et parti på 1000 stk. (N) Hvor stor skal stikprøven (n) være? Kunden vil kun acceptere, at der er 10% (a) chance for, at et parti med mere end 2% (c) defekte faktisk accepteres. Sælgeren vil ikke acceptere, at der er mere end 5% (b) chance for, at et parti med under 2% (c) defekte afvises. Ved tabelopslag fås, at stikprøven skal være på n stk. Variable: a (risiko for at acceptere parti med mere end c% fejl) b (risiko for at forkaste et parti med mindre end c% fejl) c (sand fejlprocent i hele partiet) N (antal enheder i hele varepartiet)