ГОСТ Р ИСО 22514-1-2015; Страница 15

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы

ГОСТ Р ИСО 22514-3-2015 Статистические методы. Управление процессами. Часть 3. Анализ пригодности машин на основе данных измерений единиц продукции (В настоящем стандарте установлен порядок проведения исследования пригодности машины на основе последовательно изготовленных единиц продукции в условиях повторяемости. Количество анализируемых наблюдений зависит от особенностей исследуемых данных и от производительности машины. Методы настоящего стандарта не следует использовать при объемах выборки менее 30 наблюдений. В настоящем стандарте установлены процедуры обработки данных и выполнения расчетов, включая вычисление индексов пригодности машины, и указаны действия, предпринимаемые по результатам исследования пригодности машины) 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) ГОСТ Р ИСО 17258-2015 Статистические методы. Количественные методы улучшения процессов Шесть сигм. Бенчмаркинг (В настоящем стандарте установлена методология определения уровня качества, эффективности и производительности процессов, продукции и услуг в соответствии с принципами методологии «Шесть Сигм». Эта методология применима к организациям всех секторов экономики (промышленность, сфера услуг, управление и др.) и организациям, как вовлеченным в программы улучшений, такие как «Шесть сигм», бережливое производство и др., так и не вовлеченным в эти программы. В частности, эта методология может быть использована перед началом выполнения программы «Шесть Сигм» при выборе проектов для улучшений)

Страница 15

Страница 1

Untitled document

ГОСТ Р ИСО 22514-1—2015

3.3.10 статистика воспроизводимости (процесса), QCS (quality capability statistic, QCS):

Статистика, позволяющая количественно охарактеризовать воспроизводимость процесса (3.3.2) по

характеристике качества (3.1.9).

Примечание 1 - Статистика воспроизводимости процесса обычно является функцией дисперсии или

дисперсии и параметра положения.

Примечание2 - Статистика воспроизводимости качества может быть использована в качестве

наблюдаемой, требуемой или реализуемой и тд.

4 Обозначения

В настоящем стандарте применены следующие обозначения.

— индекс воспроизводимости процесса измерений;

— индекс воспроизводимости измерительной системы;

— индексы воспроизводимости;

— индексы пригодности машины;

— индексы воспроизводимости процесса:

— индексы пригодности процесса;

— целевой индекс воспроизводимости процесса;

— нижняя граница поля допуска;

— стандартное отклонение генеральной совокупности исследуемой

характеристики;

— оценка стандартного отклонения по наблюдениям исследуемой

характеристики;

— верхняя граница поля допуска;

— математическое ожидание генеральной совокупности исследуемой

характеристики;

— квантиль распределения уровня 99.865 %:

— квантиль распределения уровня 50 %;

— квантиль распределения уровня 0.135 %;

— квантиль стандартного нормального распределения уровня (1 - а);

— функция распределения стандартного нормального распределения.

СМР

С9 и Свь

Рщ ’ Р(ТЛ- Р щ и .’ P

Ср. C pk, CpU_,Cpfcil

Р р . Я р *, Р р и -.Р р Ш

С р т

ХэЭ.ВБВч

■^504

■Хо.1354

Zl-o

5 Предварительные условия применения

5.1 Аспекты установления требований

Как правило, продукция может быть описана одной или несколькими характеристиками

качества. При проектировании продукции разрабатывают требования к продукции в виде требований к

характеристикам, часто называемых требованиями потребителя. Эти требования к продукции

должны быть полными, что выполняется только в случае, когда все предназначенные функции

продукции описаны однозначно. В большинстве случаев, однако, требования не являются полными,

поскольку некоторые свойства продукции описанынедостаточно четко. Это приводит к

дополнительной неопределенности оценок пригодности или воспроизводимости процессов.

5.2 Распределение и объем выборки

Индексы воспроизводимости и пригодности описывают свойства хвостов распределений

характеристик продукции. Различным семействам распределений соответствуют различные свойства и

поэтому оценки индексов сильно зависят от выбранного распределения. Таким образом,

распределение должно быть выбрано правильно.

На первом этапе следует определить объем выборки и частоту ее отбора, которые необходимы

для анализа процесса.

Общий объем выборки, на которой основаны вычисления, следует выбирать в зависимости от

желаемого уровня доверия, точности и типа исследуемого процесса, выбранный объем должен

обеспечивать достоверность статистического анализа. Обычно общий объем данных составляет

более 100 наблюдений.

В случаях, когда предполагают, что данные подчиняются не нормальному распределению,

необходимо существенно увеличить объем выборки для определения вида соответствующего

распределения. Это может потребовать увеличения количества данных на 50 %.