>Ekonomie a podnikání>Ekonomie>Pokročilejší metody statistické regulace procesu

Pokročilejší metody statistické regulace procesu

Autor:

Jarošová Eva, Noskievičová Darja

Formát / stran:17×24 cm, 296 stran
Datum vydání:23.11.2015
Katalogové číslo:3927
ISBN:978-80-247-5355-3
Edice:Expert
Kategorie:Ekonomie
Cena: 399 Kč
Stav: Skladem
ks

Statistická regulace procesu (SPC) je běžnou součástí řízení kvality. Cílem SPC je dosáhnout stavu, kdy je proces na takové úrovni, že je zajištěna shoda produktů s požadavky zákazníka, a na této úrovni proces udržet. Nejrozšířenějším nástrojem jsou klasické Shewhartovy regulační diagramy, které však nejsou dostatečně účinné při identifikaci menších změn v procesu a navíc vycházejí z určitých předpokladů, jež v praxi často nebývají splněny. Proto byla navržena řada dalších postupů.
Cílem této knihy je seznámit odbornou veřejnost s pokročilejšími metodami SPC, a to s důrazem na jejich aplikaci, a poskytnout určitý návod pro výběr vhodného regulačního diagramu. Kromě základních Shewhartových diagramů jsou v knize popsány Shewhartovy diagramy s modifikovanými mezemi, přejímací diagramy, diagramy CUSUM, EWMA, ARIMA, diagramy pro procesy vykazující trend, diagramy pro krátké série, diagramy pro procesy s vysokou způsobilostí a také vícerozměrné regulační diagramy.
Kniha rovněž obsahuje kapitolu věnovanou hodnocení způsobilosti či výkonnosti procesu při nesplněných klasických předpokladech a také potřebný popis metod ověřování těchto předpokladů. Na českém trhu jde o první knihu, která se věnuje výhradně statistické regulaci procesu.
Výhody nákupu na Grada.cz
darek_1.gif
Knihy v hodnotě objednávky jako bonus
rychla_doprava.gif
Při nákupu nad 1000 Kč doprava zdarma
darek_1_1.gif
99% titulů máme skladem
AKCE.gif
Spousta slev a akcí každý týden

O autorovi


Doc. Ing. Eva Jarošová, CSc.

Eva Jarošová je absolventkou Fakulty elektrotechnické ČVUT, kde v oboru technická kybernetika získala též titul kandidáta věd. Původně pracovala ve Výzkumném ústavu pro stavbu strojů v Běchovicích v oddělení pro spolehlivost energetických zařízení, v letech 1991–2012 působila na Katedře statistiky a pravděpodobnosti na Fakultě informatiky a statistiky Vysoké školy ekonomické. V roce 2004 byla jmenována docentkou pro obor statistika. V současné době učí ve ŠKODA AUTO Vysoké škole. Je místopředsedkyní odborné skupiny pro sta­tistické metody České společnosti pro jakost a členkou komise TNK 4 Úřadu pro technickou normalizaci, metrologii a státní zkušebnictví. Její zájmy se soustředí do oblasti statistických metod řízení jakosti, speciálně statistické regulace procesu a navrhování experimentů. Je autorkou dvou publikací věnovaných navrhování experimentů a spoluautorkou dvou knih o statistických metodách.


Prof. Ing. Darja Noskievičová, CSc.

Po absolvování doktorského studia v letech 1984–1985 pracovala jako programátorka odboru nákupu v n. p. NHKG Ostrava-Kunčice. Od roku 1993 působí na Katedře mana­gementu kvality (dříve kontroly a řízení jakosti) na FMMI VŠB-TU Ostrava, kde vyučuje předměty zaměřené na aplikaci statistických metod v managementu kvality a na mana­gement procesů. Aktivně spolupracuje s podnikovou sférou, zejména ve formě výuky v rámci postgraduálních a specializačních kurzů. V letech 1994–2011 působila jako členka Akreditovaného certifikačního místa Domu techniky Ostrava. Dlouhodobě se aktivně zapojuje do práce ČSJ – v posledních letech zejména jako členka odborné skupiny pro statistické metody. Je členkou TNK 4 při Úřadu pro technickou normalizaci, metrologii a státní zkušebnictví Praha.
Ve své pedagogické a vědeckovýzkumné práci se zaměřuje na aplikace statistických metod v oblasti řízení kvality, především na problematiku komplexního přístupu ke statistické regulaci procesu. Dále se zabývá problematikou moderních manažerských přístupů (Six Sigma, Lean, Agile). Je spoluautorkou pěti monografií.

O autorkách 11
Úvod 12
Cíl publikace 12
Stručně k tématu 12
Struktura publikace 13
Metodika 14
1. Podstata statistické regulace procesu 16
1.1 Základní charakteristika klasického regulačního diagramu 18
1.2 Riziko falešného a chybějícího signálu 20
1.2.1 Výpočet rizika alfa pro regulační diagram Shewhartova typu pro průměry 21
1.2.2 Výpočet rizika beta pro regulační diagram pro průměry 22
1.3 Aplikace regulačního diagramu 23
1.4 Hodnocení účinnosti regulačního diagramu 24
1.4.1 ARL pro klasické Shewhartovy regulační diagramy 24
1.4.2 Křivka ARL 25
1.4.3 Operativní charakteristika regulačního diagramu 26
Literatura 27
2. Předpoklady statistických metod a typy procesů 28
2.1 Předpoklad normality 28
2.1.1 Testy normality 29
2.1.2 Grafické metody 30
2.1.3 Rozhodování o platnosti předpokladu 32
2.2 Nezávislost 38
2.2.1 Testy náhodnosti 39
2.2.2 Testy autokorelace 42
2.3 Shoda středních hodnot 44
2.4 Shoda rozptylů 44
2.5 Testy odlehlých pozorování 45
2.6 Typy procesů 45
2.6.1 Procesy typu A 46
2.6.2 Procesy typu B 47
2.6.3 Procesy typu C 47
2.6.4 Procesy typu D 49
Literatura 49
3. Praktické aspekty implementace SPC 51
3.1 Etapy statistické regulace procesu 51
3.1.1 Přípravná etapa 51
3.1.2 Etapa zabezpečení statisticky zvládnutého procesu 52
3.1.3 Etapa analýzy a zabezpečení způsobilosti procesu 53
3.1.4 Etapa dlouhodobé regulace procesu 53
3.2 Tvorba logických podskupin 53
3.3 Velikost výběru a kontrolního intervalu 56
3.4 Volba regulačního diagramu 59
Literatura 62
4. Regulační diagramy s asymetrickými mezemi 63
4.1 Konstrukce pravděpodobnostních mezí 64
4.2 Transformace 68
Literatura 73
5. Diagramy pro procesy typu C 75
5.1 Diagram s rozšířenými mezemi 75
5.1.1 Diagram s pásmem pro střední hodnotu 76
5.1.2 Regulační meze jako hranice kolísání průměrů 79
5.2 Modifikovaný regulační diagram 80
5.2.1 Stanovení intervalu přípustné fluktuace střední hodnoty 80
5.2.2 Stanovení regulačních mezí 81
5.2.3 Postup aplikace modifikovaného regulačního diagramu 83
5.3 Přejímací regulační diagram 86
5.3.1 Návrh přejímacího regulačního diagramu 86
5.3.2 Postup při aplikaci přejímacího regulačního diagramu 90
5.4 Proces s trendem 92
5.4.1 Využití modifikovaného diagramu 93
5.4.2 Zjednodušený přejímací diagram 96
5.4.3 Rozšířené meze 96
5.4.4 Regresní regulační diagram 96
Literatura 100
6. Regulační diagramy pro procesy s nízkým stupněm opakovatelnosti
a s krátkými výrobními cykly 102
6.1 Postupy pro schválení nastavení procesu 102
6.1.1 Předregulace 103
6.1.2 Wheelerova metoda 104
6.2 Sdružování dat 104
6.2.1 Cílové regulační diagramy 105
6.2.2 Standardizované regulační diagramy 109
6.3 Samostartovací metody 115
6.3.1 Metody založené na úpravě regulačních mezí 115
6.3.2 Q diagramy 117
6.4 Regulace vstupních parametrů 120
Literatura 120
7. Regulační diagramy pro vzájemně závislá data 122
7.1 Metoda prodloužení kontrolního intervalu 123
7.2 Přístup založený na modelech časových řad 125
7.2.1 Regulační diagramy pro rezidua modelů ARIMA 125
7.2.2 Aproximační postup založený na využití statistiky EWMA 132
7.2.3 Dynamický diagram EWMA 133
7.2.4 Přístup založený na modifikaci regulačních mezí 135
7.3 Přístup bez použití modelu 139
Literatura 144
8. Regulační diagramy CUSUM 146
8.1 Princip metody CUSUM 146
8.2 Diagram CUSUM pro regulaci střední hodnoty procesu 147
8.2.1 Princip a aplikace rozhodovací masky 148
8.2.2 Diagram CUSUM s rozhodovacími mezemi 150
8.2.3 Standardizovaný CUSUM 153
8.2.4 Vlastnosti diagramu CUSUM 153
8.2.5 Návrh diagramu CUSUM s rozhodovacími mezemi 157
8.2.6 FIR CUSUM 160
8.2.7 Zlepšení detekce větších odchylek 163
8.2.8 Aplikace diagramu CUSUM s rozhodovacími mezemi 163
8.3 Nesplněné předpoklady 164
8.3.1 Postup při porušení normality 164
8.3.2 Postup při nepřesném odhadu parametrů procesu 165
8.3.3 Řešení autokorelace 167
8.4 CUSUM pro regulaci inherentní variability procesu 168
8.5 CUSUM pro počet neshod 169
8.6 Diagram CUSUM pro počet neshodných 172
8.7 Diagramy CUSUM pro řídké jevy 175
Literatura 175
9. Diagramy EWMA 178
9.1 Základní charakteristika diagramu EWMA 178
9.2 Diagram EWMA pro regulaci střední hodnoty procesu 179
9.2.1 Vlastnosti diagramu EWMA 182
9.2.2 Navrhování optimálního diagramu EWMA 183
9.2.3 FIR EWMA 187
9.2.4 Kombinované schéma Shewhart – EWMA 188
9.3 Postupy při nesplnění předpokladů o datech 188
9.3.1 Nesplnění normality dat 188
9.3.2 Autokorelace dat 188
9.3.3 Vliv chyb při odhadech parametrů 189
9.4 EWMA pro variabilitu 190
9.5 EWMA pro počet neshod 190
Literatura 192
10. Diagramy pro vysoce způsobilé procesy (atributivní znaky) 195
10.1 Diagram CCC 196
10.1.1 Popis diagramu 196
10.1.2 Vlastnosti diagramu CCC 199
10.1.3 Konstrukce diagramu CCC 201
10.2 Diagram CCC-r 202
10.2.1 Popis diagramu 203
10.2.2 Vlastnosti diagramu CCC-r 205
10.2.3 Konstrukce diagramu 205
10.3 Diagram CCC-CUSUM 206
10.3.1 Popis diagramu 206
10.3.2 Vlastnosti diagramu CCC-CUSUM 208
10.3.3 Konstrukce diagramu 209
10.4 Diagram CCC-EWMA 210
10.4.1 Popis diagramu 210
10.4.2 Vlastnosti diagramu CCC-EWMA 212
10.4.3 Konstrukce diagramu CCC-EWMA 213
10.5 Diagram CCC-r EWMA 214
10.6 Diagram CQC 216
Literatura 219
11. Regulační diagramy pro vícerozměrná pozorování 222
11.1 Odhad charakteristik vícerozměrného rozdělení 223
11.1.1 Výběr podskupin 223
11.1.2 Individuální pozorování 224
11.2 Hotellingův diagram T2 224
11.2.1 Popis diagramu pro podskupiny 225
11.2.2 Interpretace regulačního diagramu 227
11.2.3 Popis diagramu pro individuální pozorování 230
11.3 Diagram pro monitorování variability 234
11.4 Vícerozměrné diagramy CUSUM 236
11.4.1 Simultánní schéma CUSUM 236
11.4.2 Vícerozměrný diagram CUSUM (MCUSUM) 238
11.5 Vícerozměrný diagram EWMA (MEWMA) 239
11.5.1 Popis diagramu 239
11.5.2 Vlastnosti diagramu MEWMA 240
11.5.3 Volba parametrů 240
Literatura 243
12. Analýza způsobilosti a výkonnosti procesu 246
12.1 Přípustná a přirozená variabilita 248
12.2 Podíl neshodných 248
12.3 Ukazatele způsobilosti pro normální rozdělení 249
12.3.1 Ukazatel způsobilosti Cp 249
12.3.2 Ukazatele CpkU, CpkL 251
12.3.3 Ukazatel Cpk 252
12.3.4 Odhad ukazatelů způsobilosti 253
12.3.5 Ukazatele obsahující cílovou hodnotu 255
12.4 Ukazatele způsobilosti pro jiná rozdělení 257
12.4.1 Kvantilová metoda 257
12.4.2 Neparametrické metody 259
12.4.3 Transformace 260
12.4.4 Metoda založená na podílu neshodných 261
12.5 Ukazatele výkonnosti procesu 264
12.5.1 Ukazatele pro normální rozdělení 264
12.5.2 Výkonnost procesů typu C 265
12.6 Ukazatele způsobilosti pro krátké série 270
12.6.1 Transformace původních pozorování 270
12.6.2 Konstrukce konfidenčních mezí 271
12.7 Způsobilost procesu s autokorelací 272
12.7.1 Využití výběrové autokorelační funkce 273
12.7.2 Využití modelu časové řady 275
12.8 Vícerozměrné ukazatele způsobilosti 276
12.8.1 Aritmetický průměr jednorozměrných ukazatelů 277
12.8.2 Využití hlavních komponent 278
12.9 Postup při analýze způsobilosti 280
12.9.1 Krátkodobá způsobilost, způsobilost stroje 280
12.9.2 Předběžná způsobilost 281
12.9.3 Dlouhodobá způsobilost 282
Literatura 282
Summary 286
Rejstřík 287

Lidé, kteří si koupili tuto knihu, si dále koupili

Doporučujeme knihy s podobným tématem


Průvodce základními statistickými metodami

Matematika pro studenty ekonomie
2., upravené a doplněné vydání

Podniková informatika
Počítačové aplikace v podnikové a mezipodnikové praxi - 3., aktualizované vydání

Tvorba a řízení portfolia projektů
Jak optimalizovat, řídit a implementovat investiční a výzkumný program

Řízení rizik ve firmách a jiných organizacích
4., aktualizované a rozšířené vydání
 
Stránky jsou aktualizovány k 27. 5. 2016, Copyright © 2016 GRADA Publishing, a.s.
Zvýhodněné ceny, přepravní podmínky a dárky za nákup platí pouze pro koncového spotřebitele. Cenu pro velkoobchodní partnery Vám sdělíme na dotaz.
Tyto stránky jsou registrovány na serveru TOPLIST

Copyright © 2005 GRADA Publishing, a.s.