Statistisk Kvalitetskontrol



Relaterede dokumenter
Statistisk proceskontrol

Definition. Definitioner

Dansk standard DS/ISO

Sandsynlighedsregning og statistik

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

En intro til radiologisk statistik

Udførelse af betonkonstruktioner Regler for anvendelse af EN i Danmark

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

Sandsynlighedsregning: endeligt udfaldsrum (repetition)

Liste over aktuelle og kommende standarder

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

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

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

Sandsynlighedsregning 2. forelæsning Bo Friis Nielsen

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

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

Hvis α vælges meget lavt, bliver β meget stor. Typisk vælges α = 0.01 eller 0.05

Landmålingens fejlteori - Sandsynlighedsregning - Lektion 1

Trin 1: Formuler hypotese Spørgsmål der ønskes testet vha. data H 0 : Nul hypotese Formuleres som en ligheds hændelse

Liste over relevante ISO statistik standarder

Statistik Lektion 1. Introduktion Grundlæggende statistiske begreber Deskriptiv statistik Sandsynlighedsregning

Statistik i basketball

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

Note til styrkefunktionen

Konfidensinterval for µ (σ kendt)

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

Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M.

Normalfordelingen. Statistik og Sandsynlighedsregning 2

Program. 1. Repetition: konfidens-intervaller. 2. Hypotese test, type I og type II fejl, signifikansniveau, styrke, en- og to-sidede test.

En oversigt over udvalgte kontinuerte sandsynlighedsfordelinger

Preben Blæsild og Jens Ledet Jensen

Produkt og marked - matematiske og statistiske metoder

Specifikke VA-Prøvnings- og Godkendelsesbetingelser VA PG

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

Sandsynlighedsregning Stokastisk variabel

Specifikke VA-Prøvnings- og Godkendelsesbetingelser VA PG

Rapport. Baggrund. Formål. Gennemførelse. Forbedret holdbarhed og kvalitet af detailpakket kyllingekød. Mari Ann Tørngren & Mie Gunvig

02402 Løsning til testquiz02402f (Test VI)

Kursusindhold: X i : tilfældig værdi af ite eksperiment. Antag X i kun antager værdierne 1, 2,..., M.

Susanne Ditlevsen Institut for Matematiske Fag susanne

Sandsynlighedsfordelinger for kontinuerte data på interval/ratioskala

2 Gennemsnitligt indhold af aktivt stof i en tablet fra et glas med 200 tabletter

Produkt og marked - betinget sandsynlighed

Referencelaboratoriet for måling af emissioner til luften

Fakta om Fjerkræ. EU handelsnormer for Fjerkrækød 1

Sandsynlighedsregning 2. forelæsning Bo Friis Nielsen

Program. Modelkontrol og prædiktion. Multiple sammenligninger. Opgave 5.2: fosforkoncentration

En intro til radiologisk statistik. Erik Morre Pedersen

Erhvervsøkonomi Niveau A

Hovedrapport. Brugerundersøgelse om hjemmehjælp 2014

Opgave 10.1, side 282 (for 6. og 7. ed. af lærerbogen se/løs opgave 9.1)

Hvad skal vi lave i dag?

Temadag om vandbehandling og korrosion

Maple 11 - Chi-i-anden test

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

Diskrete fordelinger. Fire vigtige diskrete fordelinger: 1. Uniform fordeling (diskret) 2. Binomial fordeling. 3. Hyper-geometrisk fordeling


Statistiske modeller

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

Dansk Standard. DS/ISO Cor.1

ØVELSER Statistik, Logistikøkonom Lektion 6: Hypotesetest 1

Differentialregning Infinitesimalregning

Eksempel på tekniske krav i udbud af PVC-U rør og formstykker

Landmålingens fejlteori Lektion 1 Det matematiske fundament Kontinuerte stokastiske variable

Smør og blandingsprodukter i et sensorisk perspektiv

Frederikshavn, september, 2015

Statistik og beregningsudredning

Naturstyrelsens Referencelaboratorium for Kemiske og Mikrobiologiske Miljømålinger NOTAT

BambusGulve. bæredygtige gulve

Binomialfordelingen. X ~ bin(n,p): X = antal "succeser" i n uafhængige forsøg, der alle har samme sandsynlighed p for at ende med succes.

2. Kravspecifikation. 2.1 Generelt Papirsække. 2.2 Fejl og mangler

9. oktober Nr Bilag B

Rapport om Kontrol i 2008 for salmonella og campylobacter i dansk og importeret fersk kød

Estimation og konfidensintervaller

Regneregler for middelværdier M(X+Y) = M X +M Y. Spredning varians og standardafvigelse. 1 n VAR(X) Y = a + bx VAR(Y) = VAR(a+bX) = b²var(x)

Odense Universitetshospital/Svendborg. Ekstraordinær kontrol Januar Kvalitetssikring af rengøringen efter DS/INSTA 800 og DS

Kombinatorik. Eksempel 2: En mand har 7 par bukser og 10 skjorter. Skal han både vælge en skjorte og et par bukser, så har han 10. 7=70 mulige valg.

Kvantitative Metoder 1 - Forår Dagens program

Introduktion til Statistisk Processtyring

Projektering af synlige betonoverflader

Nyt om foder Af Birgitte Bendixen & Jes Callesen, SDSR

Variansanalyse i SAS 1. Institut for Matematiske Fag December 2007

TOMATSORTSFORSØG 2014

Introduktion til statistisk processtyring

Landmålingens fejlteori - Repetition - Kontinuerte stokastiske variable - Lektion 3

Susanne Ditlevsen Institut for Matematiske Fag susanne

Tema. Dagens tema: Indfør centrale statistiske begreber.

DM72 Diskret matematik med anvendelser

Funktionalligninger - løsningsstrategier og opgaver

Oversigt. Course 02402/02323 Introducerende Statistik. Forelæsning 3: Kontinuerte fordelinger. Per Bruun Brockhoff

Hjorth Kvalitetsudvikling Firmakurser 2013

Made to move. L.Brador har opbygget et sortiment af arbejdsbukser, som er helt unikt. Kollektionen har vi døbt WorkMove

Forelæsning 8: Inferens for varianser (kap 9)

for matematik pä B-niveau i hf

Konfidensintervaller og Hypotesetest

Specifikke VA-Prøvnings- og Godkendelsesbetingelser VA PG

Statistik opgaver - Efterår 2009 Keller - Statistics for management and economics

Teoretisk Statistik, 2. december Sammenligning af poissonfordelinger

ALFA 56. Tips til sikker kørsel Side 1-2. Oversigt over kørestolen Side 3-4. Justeringer Side 5-6. Brugervejledning Side 7-8

Adgangsgivende eksamen (udeladt kategori: Matematisk student med matematik på niveau A)

Transkript:

Statistisk Kvalitetskontrol Jakob G. Rasmussen, Institut for Matematiske Fag jgr@math.aau.dk Litteratur: Slides! Slides & lektionssedler: www.math.aau.dk/~jgr/teaching/kvali508/kvali508.html Kursusform: 2x45 min forelæsning og derefter opgaveregning. 1

Kvalitetskontrol Kvalitet: Karakteriserende egenskab for produkt. Kontrol: Planlagte aktiviteter til at sikre specifikation. Er styring eller kontrol. Fx. slidstyrke, levetid, næringsindhold, farve, finish, smag, lugt, udseende, design osv. Styre produktionen mod kvalitetsniveau i henhold til en given specifikation. Kontrollere om produkt opfylder en given specifikation. Kvalitetskontrol / kvalitetsstyring: Metoder, der sikrer produktets kvalitet. Statistisk kvalitetskontrol: Statistiske metoder, der sikrer produktets kvalitet ved løbende styring/kontrol af produktion. 2

Kvalitetskontrol Processtyring: Kontrol i henhold til specifikation ved stikprøve under produktion af varer. Godkendelseskontrol: Kontrol i henhold til specifikation ved stikprøve af vareparti efter produktion. Kontinuert variationskontrol: Kvalitetsegenskab er et reelt tal. Alternativ variationskontrol: Kvalitetsegenskab har to udfald. 3

I DAG Godkendelseskontrol alternativ variation: Udtag stikprøve af vareparti og afgør, om partiet skal accepteres eller forkastes ud fra antal defekte emner. defekt emne: afviger fra specificeret krav (ikke nødvendigvis ubrugeligt) Alternativ til 100%-kontrol, der ofte er økonomisk og i praksis umuligt. 100%-kontrol betyder heller ikke 0% fejl. Både aftager og leverandør løber risiko ved stikprøvekontrol. (acceptere parti af dårlig kvalitet og/eller forkaste parti af god kvalitet). 4

OC-kurve: Operating Characteristic (bruges til valg af stikprøveplan lige om lidt) sandsynlighed for accept af vareparti (P a ) som funktion af fejlsandsynlighed (p) Producer og consumer fastsætter: AQL / p G : Acceptable Quality Level (lille fejlandel - bør have stor acceptsandsynlighed) α / PR: Producers risk, ss. for afvise parti, der har acceptabel fejlsandsynlighed AQL P a (AQL) = 1- α (AQL, 1- α) producer s risikopunkt LQ / p K β / CR: : Limiting Quality (noget større fejlandel - bør have lille acceptsandsynlighed) Consumers risk, ss. for acceptere parti, der har uacceptabel fejlsandsynlighed LQ P a (LQ) = β (LQ, β) consumer s risikopunkt Traditionelt α = 5 % og β = 10% (evt. 5%) - prøver at fastholde producer s risikopunkt 5

Enkelt stikprøveplan (n,c): Udtag tilfældigt en stikprøve af størrelse n. Lad x angive antal defekte emner i stikprøven. Hvis x c, så accepteres partiet Hvis x > c, så forkastes partiet n x c x > c accept forkast 6

Enkelt stikprøveplan (n,c): Bestem n og c udfra AQL / p G α / PR LQ / p K β / CR Hint: Brug tabel a4-1 og a4-2. Opgave: Stort parti ens møtrikker Leverandør og aftager har besluttet: Enkelt stikprøveplan med alternativ variation p G = 2.5 % α = 5 % p K = 12.5 % β = 5 % Hvad skal (n,c) være? 7

Bestemmelse af OC-kurvens punkter: N : størrelse af vareparti n : størrelse af stikprøve X : # defekte varer i stikprøven c : godkendelsestal, dvs. hvis x c, så accepteres partiet p : fejlsandsynlighed OC-kurve: X ~ hg(n,n,np) p 0.1 p > 0.1 np 5 po(np) X ~ po(np) OC(p) = P a (p) = P(X c) N(0,1) c+½ -np X ~ N(np,(np(1-p)) OC(p) = P a (p) = P(Z ) np(1-p) Eksempel: N=2500 - enkelt stikprøveplan med alternativ variation p G = 2.5 % p K = 12.5 % (n,c)=(80,4) α = 5 % β = 5 % Hvordan ser OC-kurven ud??? 8

Enkelt stikprøveplan med rektificerende kontrol: Kasserede partier underkastes 100%-inspektion Defekte emner erstattes med ikke-defekte emner Average Outgoing Quality: AOQ AOQ(p) = p P a (p) (N-n) p P a (p) N Average Outgoing Quality Limit: AOQL Maksimum af AOQ brug tabel 6. N >> n 9

Average Total Inspected: ATI ATI(p) = n+(n-n)(1-p a (p)) 10