40,824 matches
-
grad înalt de siguranță și fiabilitate în exploatare. În vederea realizării acestui studiu s-au ales 4 piese de tipuri diferite, referite în cele ce urmează ca repere și notate R1, R2, R3, R4. Pentru fiecare reper s-au înregistrat: volumul lotului, cotele studiate, toleranțele pentru aceste cote (valorile se regăsesc în Anexa 1). În paragrafele următoare sunt prezentate conceptele implicate în studiu, instrumentele statistice utilizate, prelucrările realizate asupra datelor înregistrate precum și concluziile studiului. Calitatea, noțiune complexă și dinamică Noțiunea de calitate
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
În plus, necesită un personal numeros, ceea ce conduce la creșterea costurilor de control. Controlul statistic se realizează asupra unui număr mai mic de produse; este un control parțial, prin sondaj, folosind anumite reguli standardizate pentru eșantionare, control și decizii asupra loturilor de produse în cauză. Controlul statistic se aplică la producția de serie mare și de masă, asigurând importante avantaje prin redarea duratei și consumurilor de muncă asociate procesului de control. Controlul statistic are la bază statistica matematică, știință ce recurge
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
0.082)=(10.111, 10.275) sunt cuprinse 39 din cele 40 de valori observate, adică doar 97.5% din numărul total de observații (valoarea minimă 10.11 iese din acest interval). Indicatorii probei nu reprezintă exact indicatorii corespunzători ai lotului de piese. De exemplu, dacă se urmărește centrul de grupare al lotului de piese (măsurat prin media aritmetică), media probei nu poate fi decât întâmplător egală cu media întregului lot. Cu ajutorul indicatorilor probei se pot cel mult aprecia indicatorii întregului
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
de valori observate, adică doar 97.5% din numărul total de observații (valoarea minimă 10.11 iese din acest interval). Indicatorii probei nu reprezintă exact indicatorii corespunzători ai lotului de piese. De exemplu, dacă se urmărește centrul de grupare al lotului de piese (măsurat prin media aritmetică), media probei nu poate fi decât întâmplător egală cu media întregului lot. Cu ajutorul indicatorilor probei se pot cel mult aprecia indicatorii întregului lot. De aici Fundamentarea controlului statistic al calității pieselor rezultă necesitatea de
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
acest interval). Indicatorii probei nu reprezintă exact indicatorii corespunzători ai lotului de piese. De exemplu, dacă se urmărește centrul de grupare al lotului de piese (măsurat prin media aritmetică), media probei nu poate fi decât întâmplător egală cu media întregului lot. Cu ajutorul indicatorilor probei se pot cel mult aprecia indicatorii întregului lot. De aici Fundamentarea controlului statistic al calității pieselor rezultă necesitatea de a fixa, ținând seama de legea de repartiție a caracteristicii studiate, un interval în care trebuie să se
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
de piese. De exemplu, dacă se urmărește centrul de grupare al lotului de piese (măsurat prin media aritmetică), media probei nu poate fi decât întâmplător egală cu media întregului lot. Cu ajutorul indicatorilor probei se pot cel mult aprecia indicatorii întregului lot. De aici Fundamentarea controlului statistic al calității pieselor rezultă necesitatea de a fixa, ținând seama de legea de repartiție a caracteristicii studiate, un interval în care trebuie să se găsească indicatorii probei atât timp cât starea procesului este normală, iar indicatorul respectiv
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
aici Fundamentarea controlului statistic al calității pieselor rezultă necesitatea de a fixa, ținând seama de legea de repartiție a caracteristicii studiate, un interval în care trebuie să se găsească indicatorii probei atât timp cât starea procesului este normală, iar indicatorul respectiv al lotului este cel dorit. De exemplu, în cazul stabilității procesului, mediile probelor trebuie să se găsească într-o anumită zonă. Această zonă poartă numele de zonă de control (zona de încredere sau zona erorilor admise) iar limitele care o delimitează se
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
normală (în cazul când este depășită limita de control a parametrului împrăștierii). În Anexa 1 sunt prezentați parametrii reglării și împrăștierii pentru toate cotele reperelor studiate. Valorile obținute indică faptul că, în toate cazurile, procesele de producție sunt normale pentru loturile considerate. 5. CONTROLUL STATISTIC AL CALITĂȚII Controlul de calitate al produselor se realizează pe baza unui plan de control. Planul de control se elaborează pentru fiecare produs sau piesă, sau pentru fiecare fază ori operație tehnologică. După natura caracteristicilor controlate
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
1. Mărimea eșantionului (probei) 2. Schema după care se efectuează prelevarea obiectelor pentru control 3. Relația dintre rezultatele controlului și decizia de luat: criterii de acceptare sau respingere. Prin aplicarea unui plan de control statistic trebuie să se decidă dacă lotul de produse poate fi acceptat ca fiind corespunzător sau trebuie respins. Planul de control conține riscurile asumate de partenerii controlului (furnizor-beneficiar) precum și nivelul calității producției. Clauzele referitoare la calitatea producției se înscriu în contractele economice, unde se prevăd și alternativele
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
fi acceptat ca fiind corespunzător sau trebuie respins. Planul de control conține riscurile asumate de partenerii controlului (furnizor-beneficiar) precum și nivelul calității producției. Clauzele referitoare la calitatea producției se înscriu în contractele economice, unde se prevăd și alternativele pentru situația respingerii loturilor controlate. Datorită neuniformității repartizării unităților defecte în cazul întregului lot, la alcătuirea eșantioanelor se comit în mod inevitabil erori de reprezentativitate, care vor conduce la erori de decizie. În acest mod, loturi corespunzătoare calitativ (cu un nivel al fracțiunii defective
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
control conține riscurile asumate de partenerii controlului (furnizor-beneficiar) precum și nivelul calității producției. Clauzele referitoare la calitatea producției se înscriu în contractele economice, unde se prevăd și alternativele pentru situația respingerii loturilor controlate. Datorită neuniformității repartizării unităților defecte în cazul întregului lot, la alcătuirea eșantioanelor se comit în mod inevitabil erori de reprezentativitate, care vor conduce la erori de decizie. În acest mod, loturi corespunzătoare calitativ (cu un nivel al fracțiunii defective sub limita admisibilă) pot fi declarate necorespunzătoare, după cum și loturi
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
unde se prevăd și alternativele pentru situația respingerii loturilor controlate. Datorită neuniformității repartizării unităților defecte în cazul întregului lot, la alcătuirea eșantioanelor se comit în mod inevitabil erori de reprezentativitate, care vor conduce la erori de decizie. În acest mod, loturi corespunzătoare calitativ (cu un nivel al fracțiunii defective sub limita admisibilă) pot fi declarate necorespunzătoare, după cum și loturi necorespunzătoare calitativ (în care fracțiunea defectivă este peste limita tolerată) pot fi acceptate. Orice lot conține o anumită proporție de produse necorespunzătoare
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
lot, la alcătuirea eșantioanelor se comit în mod inevitabil erori de reprezentativitate, care vor conduce la erori de decizie. În acest mod, loturi corespunzătoare calitativ (cu un nivel al fracțiunii defective sub limita admisibilă) pot fi declarate necorespunzătoare, după cum și loturi necorespunzătoare calitativ (în care fracțiunea defectivă este peste limita tolerată) pot fi acceptate. Orice lot conține o anumită proporție de produse necorespunzătoare (fracțiunea defectivă a lotului, P). Pe baza mărimii fracțiunii defective (0≤P≤1) se apreciază calitatea lotului. Scopul
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
la erori de decizie. În acest mod, loturi corespunzătoare calitativ (cu un nivel al fracțiunii defective sub limita admisibilă) pot fi declarate necorespunzătoare, după cum și loturi necorespunzătoare calitativ (în care fracțiunea defectivă este peste limita tolerată) pot fi acceptate. Orice lot conține o anumită proporție de produse necorespunzătoare (fracțiunea defectivă a lotului, P). Pe baza mărimii fracțiunii defective (0≤P≤1) se apreciază calitatea lotului. Scopul este de a decide dacă această fracțiune defectivă nu depășește un anumit nivel critic P0
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
un nivel al fracțiunii defective sub limita admisibilă) pot fi declarate necorespunzătoare, după cum și loturi necorespunzătoare calitativ (în care fracțiunea defectivă este peste limita tolerată) pot fi acceptate. Orice lot conține o anumită proporție de produse necorespunzătoare (fracțiunea defectivă a lotului, P). Pe baza mărimii fracțiunii defective (0≤P≤1) se apreciază calitatea lotului. Scopul este de a decide dacă această fracțiune defectivă nu depășește un anumit nivel critic P0, stabilit în funcție de considerente de ordin economic. Aceasta înseamnă că pe baza
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
și loturi necorespunzătoare calitativ (în care fracțiunea defectivă este peste limita tolerată) pot fi acceptate. Orice lot conține o anumită proporție de produse necorespunzătoare (fracțiunea defectivă a lotului, P). Pe baza mărimii fracțiunii defective (0≤P≤1) se apreciază calitatea lotului. Scopul este de a decide dacă această fracțiune defectivă nu depășește un anumit nivel critic P0, stabilit în funcție de considerente de ordin economic. Aceasta înseamnă că pe baza verificării produselor din lot trebuie să se decidă dacă este adevărată ipoteza: H1
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
mărimii fracțiunii defective (0≤P≤1) se apreciază calitatea lotului. Scopul este de a decide dacă această fracțiune defectivă nu depășește un anumit nivel critic P0, stabilit în funcție de considerente de ordin economic. Aceasta înseamnă că pe baza verificării produselor din lot trebuie să se decidă dacă este adevărată ipoteza: H1: P≤ P0, caz în care lotul se acceptă cu alternativa: H2: P> P0, caz în care lotul se respinge. Fracțiunea defectivă P poate lua orice valoare în cele două domenii limitate
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
dacă această fracțiune defectivă nu depășește un anumit nivel critic P0, stabilit în funcție de considerente de ordin economic. Aceasta înseamnă că pe baza verificării produselor din lot trebuie să se decidă dacă este adevărată ipoteza: H1: P≤ P0, caz în care lotul se acceptă cu alternativa: H2: P> P0, caz în care lotul se respinge. Fracțiunea defectivă P poate lua orice valoare în cele două domenii limitate de punctul critic P0, adică în domeniile 0≤ P≤ P0 și respectiv P0<P≤1
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
stabilit în funcție de considerente de ordin economic. Aceasta înseamnă că pe baza verificării produselor din lot trebuie să se decidă dacă este adevărată ipoteza: H1: P≤ P0, caz în care lotul se acceptă cu alternativa: H2: P> P0, caz în care lotul se respinge. Fracțiunea defectivă P poate lua orice valoare în cele două domenii limitate de punctul critic P0, adică în domeniile 0≤ P≤ P0 și respectiv P0<P≤1. Esența metodelor statistice constă în aprecierea calității unui lot de produse
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
în care lotul se respinge. Fracțiunea defectivă P poate lua orice valoare în cele două domenii limitate de punctul critic P0, adică în domeniile 0≤ P≤ P0 și respectiv P0<P≤1. Esența metodelor statistice constă în aprecierea calității unui lot de produse, de mărime N, pe baza studierii unui eșantion de mărime n, extras întâmplător din lot, pentru care se calculează un parametru de eșantionare (cei mai obișnuiți fiind media și abaterea medie pătratică). Cum parametrii eșantionului nu coincid cu
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
de punctul critic P0, adică în domeniile 0≤ P≤ P0 și respectiv P0<P≤1. Esența metodelor statistice constă în aprecierea calității unui lot de produse, de mărime N, pe baza studierii unui eșantion de mărime n, extras întâmplător din lot, pentru care se calculează un parametru de eșantionare (cei mai obișnuiți fiind media și abaterea medie pătratică). Cum parametrii eșantionului nu coincid cu cei ai întregului lot (ci se abat întâmplător de la aceștia), parametrii lotului se estimează numai cu o
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
mărime N, pe baza studierii unui eșantion de mărime n, extras întâmplător din lot, pentru care se calculează un parametru de eșantionare (cei mai obișnuiți fiind media și abaterea medie pătratică). Cum parametrii eșantionului nu coincid cu cei ai întregului lot (ci se abat întâmplător de la aceștia), parametrii lotului se estimează numai cu o anumită probabilitate. În consecință, orice decizie cu privire la lot (acceptare sau respingere) comportă un anumit risc de a fi eronată. Astfel, controlul statistic poate conduce la două feluri
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
mărime n, extras întâmplător din lot, pentru care se calculează un parametru de eșantionare (cei mai obișnuiți fiind media și abaterea medie pătratică). Cum parametrii eșantionului nu coincid cu cei ai întregului lot (ci se abat întâmplător de la aceștia), parametrii lotului se estimează numai cu o anumită probabilitate. În consecință, orice decizie cu privire la lot (acceptare sau respingere) comportă un anumit risc de a fi eronată. Astfel, controlul statistic poate conduce la două feluri de decizii eronate: 1. Respingerea unui lot care
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
eșantionare (cei mai obișnuiți fiind media și abaterea medie pătratică). Cum parametrii eșantionului nu coincid cu cei ai întregului lot (ci se abat întâmplător de la aceștia), parametrii lotului se estimează numai cu o anumită probabilitate. În consecință, orice decizie cu privire la lot (acceptare sau respingere) comportă un anumit risc de a fi eronată. Astfel, controlul statistic poate conduce la două feluri de decizii eronate: 1. Respingerea unui lot care conține o fracțiune defectivă P mai mică decât fracțiunea defectivă admisă P0 și
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]
-
parametrii lotului se estimează numai cu o anumită probabilitate. În consecință, orice decizie cu privire la lot (acceptare sau respingere) comportă un anumit risc de a fi eronată. Astfel, controlul statistic poate conduce la două feluri de decizii eronate: 1. Respingerea unui lot care conține o fracțiune defectivă P mai mică decât fracțiunea defectivă admisă P0 și care ar trebui deci acceptat (echivalent: respingerea ipotezei H1 care în realitate este adevărată). Eroarea comisă în asemenea cazuri se numește eroare de genul I. Probabilitatea
Aplicaţii ale statisticii matematice. In: Aplicaţii ale statisticii matematice by Elena Nechita () [Corola-publishinghouse/Science/323_a_639]