Předmět Základní statistické metody managementu kvality (ZSM)

Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu ZSM - Základní statistické metody managementu kvality, Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava (VŠB-TU).

Materiál	Typ	Datum	Počet stažení

Cíl

Získané znalosti:- student bude rozumět statistické podstatě výše uvedených nástrojů a metod a bude znát podmínky, za jakých danémetody a nástroje lze efektivně použít;- student bude znát algoritmus výše uvedených nástrojů a metod.Získané dovednosti:- student bude schopen vybrat správný statistický nebo grafický nástroj či jeho modifikaci a bude umět aplikovatvýše uvedené statistické a grafické nástroje při řešení praktických úloh a interpretovat získané výsledky s cílemjejich využití pro řízení a zlepšování procesů;- student bude schopen využívat při aplikaci výše uvedených metod a nástrojů vybraný SW.

Osnova

1. Význam statistických metod pro řízení kvality. Znaky kvality a náhodné veličiny. Základní pojmy z oblasti popisnéstatistiky, teorie pravděpodobnosti a matematické statistiky (náhodný pokus, náhodná proměnná, typy náhodných proměnných,spojitá a diskrétní rozdělení náhodných proměnných, základy matematické indukce, bodové a intervalové odhady parametrůzákladního souboru, testování statistických hypotéz). 2. Analýza variability procesu. Náhodné a vymezitelné příčiny variability procesu. Objasnění pojmů „Statistickyzvládnutý proces“ a „Způsobilý proces“ a jejich souvislosti. Základní charakteristika metod ověřování statistickéstability a způsobilosti procesu.3. Nástroje prvotního záznamu dat. Vývojové diagramy. Histogramy (objasnění cílů, principů; typy tabulek a záznamníků,vývojových diagramů a histogramů; konstrukce, interpretace; praktické ukázky).4. Bodové diagramy. Základy regresní a korelační analýzy (objasnění cílů, principů; konstrukce a analýza bodovýchdiagramů; regresní a korelační analýza a jejich vazba na bodové diagramy; praktické příklady).5. Ishikawův diagram. Základy brainstormingu (objasnění cílů, principů; zásady a principy brainstormingu, sestavovánía interpretace Ishikawova diagramu, praktické ukázky).6. Paretova analýza (objasnění cílů, principů; hlediska a kritéria Paretovy analýzy; algoritmus sestavení Paretovadiagramu a jeho analýza, praktické ukázky). 7. Komplexní aplikace Ishikawova diagramu a Paretovy analýzy.8. Statistická regulace procesu (SPC) (principy, cíle, typy SPC, parametry regulačního diagramu, postup jeho konstrukce,interpretace). 9. Fáze statistické regulace procesů (obsah a praktické aspekty realizace fáze přípravné, fáze ověření a zabezpečenístatistické stability procesu, fáze ověření a zabezpečení způsobilosti procesu, fáze průběžné regulace procesu).10. Shewhartovy regulační diagramy. Typy diagramů, algoritmus volby vhodného Shewhartova regulačního diagramu.Konstrukce a analýza Shewhartových regulačních diagramů.11. Statistická regulace procesu měřením. Předpoklady pro správné použití Shewhartových regulačních diagramů proSPC měřením. Regulační diagramy pro průměry a rozpětí, regulační diagramy pro průměr a směrodatnou odchylku, regulačnídiagram pro medián a rozpětí, regulační diagramy pro individuální hodnoty a klouzavé rozpětí. Odvození vzorce provýpočet střední přímky a regulačních mezí. Volba, konstrukce a analýza vhodného Shewhartova regulačního diagramupro SPC měřením.12. Statistická regulace procesu srovnáváním. Regulační diagram pro podíl neshodných jednotek v podskupině, regulačnídiagram pro počet neshodných jednotek v podskupině, regulační diagram pro podíl neshod na jednotku v podskupině,regulační diagram pro počet neshod v podskupině. Odvození vzorce pro výpočet střední přímky a regulačních mezíVolba, konstrukce a analýza vhodného Shewhartova regulačního diagramu pro srovnáváním.13. Základní principy statistické přejímky. Členění statistických přejímek. Přejímací plány a jejich parametry.Účinnost a hospodárnost přejímacích plánů. Operativní charakteristika. Systémy statistických přejímek. Algoritmizacepřejímky jedním, dvěma, několikerým výběrem, Algoritmus občasné přejímky. Algoritmus sekvenční přejímky.14. Statistická přejímka srovnáváním a měřením. Volba a vyhledávání vhodného přejímacího plánu. Přechodová pravidla.Metoda přejímky měřením (s-metoda).

Literatura

[1] NOSKIEVIČOVÁ, D.: Studijní opora pro předmět Základní statistické metody managementu jakosti. Ostrava: FMMI,VŠB-TUO, 2008.[2] NENADÁL, J., NOSKIEVIČOVÁ, D., PETŘÍKOVÁ, R., PLURA, J., TOŠENOVSKÝ, J.: Moderní management jakosti. (Principy,postupy, metody). Praha: Management Press, 2008. [3] MONTGOMERY, D. C.: Statistical Quality Control: A Modern Introduction. Hoboken: J. Wiley  Sons, 2012.

Požadavky

Žádné

Garant

prof. Ing. Darja Noskievičová, CSc.

Vyučující

Ing. Pavel Klaput, Ph.D.prof. Ing. Darja Noskievičová, CSc.