ГОСТ Р ИСО 22514-3-2015; Страница 9

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы

ГОСТ Р ИСО 22514-8-2015 Статистические методы. Управление процессами. Часть 8. Пригодность машин для процессов с несколькими состояниями (Целью настоящего стандарта является установление метода определения оценки краткосрочной пригодности производственного процесса (пригодности производственного оборудования), т.е. индекса пригодности машин (оборудования) для обеспечения соответствия контролируемой характеристики продукции допуску, если указанный процесс не является разновидностью сортировки) ГОСТ Р ИСО 22514-1-2015 Статистические методы. Управление процессами. Часть 1. Общие принципы (В настоящем стандарте установлены основные принципы анализа воспроизводимости и пригодности производственных процессов. Такой анализ позволяет составить представление о состоянии процесса при необходимости анализа его воспроизводимости или при определении соответствия продукции производственного процесса или оборудования установленным требованиям. Такая ситуация является очень распространенной при контроле качества, когда целью исследования является некоторая часть представленной на приемку продукции. Такие исследования также могут быть использованы, когда необходимо решение относительно готовой продукции или при решении других задач. Приведенные в стандарте методы универсальны и применимы во многих ситуациях) ГОСТ Р ИСО 22313-2015 Менеджмент непрерывности бизнеса. Руководство по внедрению (Настоящий стандарт содержит руководство, разработанное на основе лучшей международной практики по планированию, установлению, внедрению, применению, мониторингу, анализу, поддержке и постоянному улучшению документированной системы менеджмента непрерывности бизнеса, позволяющей организации быть готовой к инциденту, предпринять ответные меры и восстановить свою деятельность при возникновении разрушительных инцидентов)

Страница 9

Страница 1

Untitled document

ГОСТ Р ИСО 22514-3—2015

Длина, мм

110203040

50 60 70 80 90 100

Номер наблюдения

Рисунок 1— Пример графиха наблюдений за длиной шпильки

5.3 Анализ визуального представления данных

5.3.1 Ручная обработка данных

Простой способ первичного анализа полученной последовательности наблюдений — построение

рабочей таблицы.

Наблюдения распределяют по классам. Часто используемый способ подсчета — группами по

пять. Пример рабочей таблицы для данного способа подсчета данных приведен на рисунке 2. Здесь

значения наблюдаемой характеристики перед нанесением на график заменены значениями ближайши

ми к значениям, кратным 5 мм, что уместно для рассматриваемого процесса.

5.3.2 Обработка данных программными средствами

Альтернативой ручной обработке данных являются прикладные программные средства, позволя

ющие проводить обработку данных и визуализировать различные этапы обработки в виде соответству

ющих графиков. Спектр таких программных средств достаточно широк.

5.3.3 Анализ распределения данных

Полученные данные проверяют на соответствие одному из известных законов распределения.

Требует анализа ситуация, при которой данные демонстрируют соответствие различным законам рас

пределения. Для данных, не подчиняющихся закону нормального распределения, может потребоваться

использование рабочей таблицы, отличной от приведенной на рисунке 2. Пример таблицы для такого

случая приведен на рисунке 3. Анализ данных, не подчиняющихся нормальному распределению, с при

менением рабочих таблиц для нормального распределения может давать неверные результаты. Со

ответствие нормальному распределению не может быть подтверждено для цензурированных данных,

например для результатов измерений усилий нагрузки или концентрации. Можно предполагать распре

деление, отличное от нормального распределения для данных, представляющих собой результаты из

мерений при наличии ограничений (например, на геометрические размеры или на характеристику). Для

определения соответствияданных нормальному распределениюследует руководствоваться ИСО 5479, а

также использовать другие статистические процедуры, не установленные в настоящем стандарте.

Особые случаи распределения данных, такие как асимметричное и бимодальное распределения

данных, рассмотрены в 5.6.

При определении вида распределения допустимо использование данных, собранных ранее при

аналогичных исследованиях. Данные научных исследований также могут быть использованы для вы

бора вида распределения данных. Если данные указывают на то. что имело место событие, вызвавшее

неслучайное изменение данных, то необходимо проведение анализа причин такого изменения.

Проведение исследований без проверки данных на соответствие нормальному распределению

может приводить к ошибочным выводам.