Katedra řízení podniku (FES)

Katedra řízení podniku (FES) Řízení kvality 2. Autor: Ing. Ludvík FILIP březen 2015

Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001:2009

5.3 Politika kvality Vrcholové vedení musí zajistit, aby politika kvality a) odpovídala záměrům organizace, b) obsahovala závazek k plnění požadavků a k neustálému zvyšování efektivnosti systému managementu kvality, c) poskytovala rámec pro stanovování a přezkoumávání cílů kvality, d) byla v organizaci sdělována a pochopena a e) byla přezkoumávána z hlediska neustálé vhodnosti. Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

2

Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001:2009 5.4 Plánování 5.4.1 Cíle kvality Vrcholové vedení musí zajistit, aby byly pro příslušné organizační jednotky a úrovně v organizaci stanoveny cíle kvality, včetně cílů potřebných pro plnění požadavků na produkt [viz 7.1 a)]. Cíle kvality musí být měřitelné a musí být v souladu s politikou kvality.

Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

3

Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001:2009 5.4.2 Plánování systému managementu kvality Vrcholové vedení musí zajistit, aby a) plánování systému managementu kvality bylo prováděno tak, aby byly plněny požadavky uvedené ve 4.1, stejně jako cíle kvality, a b) byla neustále udržována integrita systému managementu kvality, a to i v průběhu plánování a implementace změn tohoto systému.


4

Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001:2009 4.1 Všeobecné požadavky Organizace musí v souladu s požadavky této mezinárodní normy vytvořit, dokumentovat, implementovat a udržovat systém managementu kvality a neustále zlepšovat jeho efektivnost. Organizace musí a) Určovat procesy potřebné pro systém managementu kvality a dále stanovit, jak jsou tyto procesy v rámci celé organizace aplikovány (viz 1.2), b) určovat posloupnost a vzájemné působení těchto procesů, Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

5

Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001:2009 4.1 Všeobecné požadavky (pokračování) c) určovat kritéria a metody potřebné pro zajištění efektivního fungování a řízení těchto procesů, d) zajišťovat dostupnost zdrojů a informací nezbytných pro podporu fungování těchto procesů a pro jejich monitorování, e) monitorovat, tam, kde je to možné, měřit a analyzovat tyto procesy a f) uplatňovat opatření nezbytná pro dosažení plánovaných výsledků a pro neustálé zlepšování těchto procesů. v souladu Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

6

Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001:2009 4.1 Všeobecné požadavky (pokračování) Organizace musí tyto procesy řídit s požadavky této mezinárodní normy. Rozhodne-li se organizace použít pro jakýkoli proces, který má vliv na shodu produktu s požadavky, externí zdroj (outsourcing), musí zajistit řízení takovýchto procesů. Typ a rozsah řízení těchto procesů zajišťovaných pomocí externích zdrojů musí být určen v systému managementu kvality.


7

Shrnutí požadavků na politiku a cíle kvality Požadavky normy ČSN EN ISO 9001:2009 7.1 Plánování realizace produktu Organizace musí plánovat a vytvářet procesy potřebné pro realizaci produktu. Plánování realizace produktu musí být v souladu s požadavky ostatních procesů systému managementu kvality (viz 4.1). Při plánování realizace produktu musí organizace podle okolností určovat: a) cíle kvality a požadavky na produkt, ….. Výstup z tohoto plánování musí být ve formě, která je vhodná pro způsob, jakým organizace funguje. Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

8

PROČ JE NUTNÉ NEUSTÁLE ZLEPŠOVAT? A NEBO PROČ JE NUTNÉ ZACHOVÁVAT STÁVAJÍCÍ STAV? JAK ZLEPŠUJETE VY?


9

ZÁSADA Č. 6 MANAGEMENTU KVALITY NEUSTÁLÉ ZLEPŠOVÁNÍ NEUSTÁLÉ ZLEPŠOVÁNÍ CELKOVÉ VÝKONNOSTI ORGANIZACE MÁ BÝT TRVALÝM CÍLEM ORGANIZACE. APLIKACE VEDE ORGANIZACI I PRACOVNÍKY K NÁSLEDUJÍCÍM POSTOJŮM A PŘÍSTUPŮM: • NEUSTÁLÉ ZLEPŠOVÁNÍ VÝROBKŮ A ČINNOSTÍ JE CÍLEM KAŽDÉHO PRACOVNÍKA • ROZVÍJENÍ AKTIVIT S PREVENTIVNÍM ÚČINKEM • ŘEŠENÍ PROBLÉMŮ • VYUŽITÍ PŘEZKOUMÁNÍ K IDENTIFIKACI POTŘEB ZLEPŠOVÁNÍ • INOVACE PROCESŮ, … Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

10

… A VHODNÉ JE K TOMU POUŽÍT STATISTIKU

PŘI ŘÍZENÍ NÁM POMÁHÁ STATISTIKA. CO TO JE VŮBEC STATISTIKA A ČÍM SE ZABÝVÁ?


11


•

OBOR ZABÝVAJÍCÍ SE ZKOUMÁNÍM A KVALITATIVNÍ CHARAKTERISTIKOU HROMADNÝCH JEVŮ (OBECNÁ DEFINICE)

•

POZNÁNÍ PRAVIDELNOSTI, SOUVISLOSTÍ A VÝVOJOVÝCH TENDENCÍ HROMADNÝCH JEVŮ

•

METODA, KTERÁ UMOŽŇUJE ODDĚLIT NÁHODNÉ A ZÁKONITÉ JEVY VE ZKOUMANÝCH DATECH A DÁVÁ PODKLADY PRO VÝPOČET PRAVDĚPODOBNOSTI (UŽŠÍ DEFINICE VHODNÁ PRO METROLOGII)

•

STATISTICKÉ METODY SE POUŽÍVAJÍ PŘI VÝVOJI, ZAVÁDĚNÍ, PROVOZOVÁNÍ A ZLEPŠOVÁNÍ SYSTÉMU MANAGEMENTU KVALITY

• •

VYBRANOU REALITU POPISUJEME MATEMATICKÝMI MODELY

•

JEDNÁ SE VŽDY O SBĚR ÚDAJŮ (DAT) A JEJICH NÁSLEDNÉ VYHODNOCENÍ PRO ZLEPŠOVÁNÍ Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

NENÍ DEFINOVÁNO, KTERÉ STATISTICKÉ METODY MUSÍ ORGANIZACE POUŽÍVAT

12


JAKÝ MÁ STATISTIKA VÝZNAM PŘI MĚŘENÍ?


13

JAKÝ MÁ STATISTIKA VÝZNAM PŘI MĚŘENÍ?

• UMOŽŇUJE ZPRACOVAT NAMĚŘENÉ HODNOTY PRO POPIS POMOCÍ MATEMATICKÝCH POJMŮ

• DÁVÁ PODKLADY PRO ODHAD CHYB • DÁVÁ PODKLADY PRO STANOVENÍ NEJISTOT • POMÁHÁ ODDĚLIT SYSTEMATICKÉ A NÁHODNÉ VLIVY • DÁVÁ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ MEZE PRO VÝSLEDEK MĚŘENÍ • PŘINÁŠÍ INFORMACE O PROCESU MĚŘENÍ Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

14


ZÁKLADNÍ POJMY, ZÁKLADNÍ METODY: • • • • • •

POPISNÁ STATISTIKA NAVRHOVÁNÍ EXPERIMENTŮ TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ ANALÝZA MĚŘENÍ ANALÝZA ZPŮSOBILOSTI PROCESU REGRESNÍ ANALÝZA


15

ZÁKLADNÍ POJMY, ZÁKLADNÍ METODY: • ANALÝZA BEZPORUCHOVOSTI • VÝBĚROVÉ METODY • SIMULACE • REGULAČNÍ DIAGRAMY • STATISTICKÁ TOLERANCE • ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD

STATISTICKÝ SOUBOR

STATISTICKÉ JEDNOTKY

STATISTICKÝ VÝBĚR Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

16

ZÁKLADNÍ METODY: POPISNÁ STATISTIKA • PREZENTACE KVANTITATIVNÍCH ÚDAJŮ ZPŮSOBEM, KTERÝ PODÁVÁ INFORMACE O CHARAKTERISTIKÁCH ROZDĚLENÍ ÚDAJŮ. • POLOHA (PRŮMĚR, MODUS, MEDIÁN) • ROZPTÝLENÍ (ROZPĚTÍ, SMĚRODATNÁ ODCHYLKA, ROZPTYL) • ROZDĚLENÍ (ŠIKMOST)

NAVRHOVÁNÍ EXPERIMENTŮ (PLÁNOVÁNÍ) • PLÁNOVÁNÍ ZMĚN PŮSOBÍCÍCH NA SYSTÉM A NÁSLEDNÉ HODNOCENÍ • POROVNÁNÍ PROTI STANDARDU NEBO JINÝM SYSTÉMŮM Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

17

ZÁKLADNÍ METODY: TESTOVÁNÍ HYPOTÉZ • POROVNÁNÍ, ZDA ÚDAJE ZE SYSTÉMU ODPOVÍDAJÍ DŘÍVE DEFINOVANÉ HYPOTÉZE • POUŽITÍ: - STATISTICKÁ PŘEJÍMKA - REGULAČNÍ DIAGRAMY

ANALÝZA MĚŘENÍ • POSOUZENÍ, ZDA JE SYSTÉM MĚŘENÍ VHODNÝ PRO ZAMÝŠLENÝ ÚČEL • POSOUZENÍ, ZDA JE MĚŘICÍ PŘÍSTROJ SCHOPEN MĚŘIT POSUZOVANÝ PARAMETR

ANALÝZA ZPŮSOBILOSTI PROCESU • POSOUZENÍ ZPŮSOBILOSTI PROCESU POSKYTOVAT NA VÝSTUPU PRODUKTY VYHOVUJÍCÍ POŽADAVKŮM Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

18

ZÁKLADNÍ METODY: REGRESNÍ ANALÝZA • HLEDÁNÍ STATISTICKÉ ZÁVISLOSTI ZMĚN SLEDOVANÉHO • ZNAKU S OHLEDEM NA OVLIVŇUJÍCÍ FAKTORY

ANALÝZA BEZPORUCHOVOSTI • ANALÝZA DRUHU PORUCHOVÉHO STAVU A DŮSLEDKŮ PORUCHOVÉHO STAVU (DOBA PORUCHY, DOBA MEZI PORUCHAMI)

VÝBĚROVÉ METODY • STATISTICKÁ PŘEJÍMKA • VÝBĚROVÁ ŠETŘENÍ

SIMULACE • VYUŽÍVÁNÍ MATEMATICKÝCH MODELŮ (OPTIMALIZACE PARAMETRŮ) Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

19

ZÁKLADNÍ METODY: REGULAČNÍ DIAGRAMY • POSOUZENÍ STABILITY PROCESU V GRAFICKÉ FORMĚ S VYMEZENÍM REGULAČNÍ MEZE • DETEKOVÁNÍ ZMĚN V PROCESU

STATISTICKÁ TOLERANCE •

VYUŽITÍ PŘI STANOVENÍ TOLERANCÍ

ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD • TRENDOVÉ DIAGRAMY • CYKLY


20

ZNAKY STATISTICKÝCH JEDNOTEK

POPIS VLASTNOSTMI

Vyčíslitelné KVANTITATIVNÍ

KVALITATIVNÍ

2 stavy

DISKRÉTNÍ

ALTERNATIVNÍ SPOJITÉ Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

21

K TOMU POTŘEBUJEME SPRÁVNĚ ŘÍDIT „PROCESY“...........................A TAKÉ JE MĚŘIT


22

NEJDŘÍVE SE NABÍZÍ K POUŽITÍ SEDM JEDNODUCHÝCH NÁSTROJŮ KVALITY, VÍTE KTERÉ TO JSOU?


23

SEDM JEDNODUCHÝCH NÁSTROJŮ ŘÍZENÍ KVALITY 1. ZÁZNAMNÍKY 2. VÝVOJOVÉ DIAGRAMY 3. HISTOGRAMY 4. DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ 5. PARETOVA ANALÝZA

6. KORELAČNÍ DIAGRAMY 7. REGULAČNÍ DIAGRAMY Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

24

1. ZÁZNAMNÍKY JSOU URČENY K SYSTEMATICKÉMU SHROMAŽĎOVÁNÍ POTŘEBNÝCH ÚDAJŮ PRO ŘÍZENÍ SHROMÁŽDĚNÉ ÚDAJE JSOU VÝCHODISKEM PRO ZHODNOCENÍ STAVU A SMĚRŮ ZLEPŠOVÁNÍ PROCESU PLÁNOVÁNÍ SBĚRU DAT SE MUSÍ ŘÍDIT POTŘEBOU A TEDY JE TŘEBA ZVÁŽIT JEJICH POČET A VHODNOST, ABY BYLO MOŽNO KVALIFIKOVANĚ ROZHODOVAT. JE TŘEBA SE VYVAROVAT: • NEÚPLNÝCH INFORMACÍ (NA ZÁKLADĚ NEÚPLNÝCH ÚDAJŮ) • OPOŽDĚNÝCH • ZKRESLENÝCH ZÁZNAMY MUSÍ BÝT DOBŘE SROZUMITELNÉ, DOSTATEČNĚ PŘEHLEDNÉ A MUSÍ MÍT VŠECHNY IDENTIFIKAČNÍ ZNAKY PODMÍNEK ZA NICHŽ BYLY INFORMACE ZÍSKÁNY DATUM, ČAS, MÍSTO, VÝROBNÍ ZAŘÍZENÍ, JMÉNO PRACOVNÍKA, IDENTIFIKAČNÍ ZNAKY, POUŽITOU METODU, DRUH MĚŘICÍHO ZAŘÍZENÍ, IDENTIFIKACI DÁVKY, PARAMETRY VÝROBY,... NĚKDY MŮŽE BÝT SBĚR DAT POMOCÍ DOHODNUTÝCH SYMBOLŮ VÝSLEDKY TEDY NEMUSÍ BÝT ZÍSKÁNY MĚŘENÍM. Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

25

1. ZÁZNAMNÍKY FORMA:

Výrobek

tabulky Použitá metoda

Místo

Druh měřícího zařízení

Výrobní zařízení

Jméno

Identifikace dávky

Datum

Čas

] [ Výk on

Hodnoty (mm)

6,5

12,2

8,4

7,0

8,3

10,1

11,6

7,8

8,8

10,2

10,6

9,7

12,9

6,6

9,1

6,2

8,2

9,0

8,0

9,6

8,0

7,4

6,1

10,3

6,7

8,9

9,8

6,5

9,1

12,3

6,8

7,7

9,3

12,1

9,6

7,7

6,9

8,1

7,6

6,4

7,2

7,5

6,2

9,4

10,9

6,6

9,3

7,1

8,3

7,9

8,1

10,5

6,7

7,5

8,2

6,1

10,7

8,6

6,3

8,7

6,6

6,5

8,4

6,3

10,2

9,9

6,0

8,2

9,4

10,8

7,9

6,9

12,5

8,1

6,8

6,4

6,6

7,0

6,1

9,7

11,4

6,7

8,3

7,1

9,8

8,0

9,5

6,5

11,8

7,7

11,8

6,1

7,3

7,7

6,2

10,5

7,4

6,7

10,1

6,1

Kontroloval: Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

Datum: 26

FORMULÁŘE

1. ZÁZNAMNÍKY


27

1. ZÁZNAMNÍKY Záznamník →

STRATIFIKACE


28

2. VÝVOJOVÉ DIAGRAMY GRAFICKÁ SYMBOLIKA ČSN ISO 5807


29

2. VÝVOJOVÉ DIAGRAMY


30

3. HISTOGRAMY


31

3. HISTOGRAMY HISTOGRAM JE TEDY SLOUPCOVÝ DIAGRAM, KTERÝ UMOŽŇUJE VIDĚT TVAR DATOVÝCH HODNOT ANALÝZA HISTOGRAMU SE SOUSTŘEĎUJE NA: • CENTROVÁNÍ HISTOGRAMU – URČENÍ CÍLOVÉ HODNOTY SLEDOVANÉHO ZNAKU (PRŮMĚR, MEDIÁN…) • ŠÍŘKA DIAGRAMU – URČENÍ VARIABILITY KOLEM CÍLOVÉ HODNOTY – SMĚRODATNÁ ODCHYLKA…… • TVAR HISTOGRAMU – UMOŽŇUJE ODHALIT VEŠKERÉ VYMEZITELNÉ PŘÍČINY, OVLIVŇUJÍCÍ PROCES V DANÝCH MEZÍCH TVAR DIAGRAMU JE MOŽNO APROXIMOVAT NĚKTERÝM ZNÁMÝM ROZDĚLENÍM GAUSSOVO- LAPLACEOVÝM, NORMÁLNÍM, LOGARITMICKÝM, LOGARITMICKO-NORMÁLNÍM STUDENTOVÝM ….. TVAR HISTOGRAMU PŘEDSTAVUJE VÝZNAMNOU INFORMACI O SLEDOVANÉM SOUBORU ÚDAJŮ Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

32

3. HISTOGRAMY – ZÁKLADNÍ TVARY Zvonovitý


33

3. HISTOGRAMY – ZÁKLADNÍ TVARY


34

3. HISTOGRAMY – ZÁKLADNÍ TVARY


35

4. DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ ( také Ishikawův diagram, diagram rybí kostry) Budhistická filosofie - každý následek má své příčiny Podstata: Diagram je grafickým znázorněním různých faktorů, které ovlivňují výsledek Použití:

Při hledání nejpravděpodobnějších příčin problému, pro roztřídění a seřazení vlivu možných příčin

!!! TÝMOVÁ SPOLUPRÁCE !!! MAX. DESET ODBORNÍKŮ + MODERÁTOR + BRAINSTORMING NEŘEŠÍ JEN NEDOSTATKY, ALE UMOŽŇUJE ŘEŠIT POŽADAVKY ZÁKAZNÍKA, OPATŘENÍ KE ZLEPŠENÍ… POUŽITÍ JE: - JEDNODUCHÉ A SNADNO POCHOPITELNÉ - UMOŽŇUJÍ SYSTEMATICKÝ PŘÍSTUP K ŘEŠENÍ PROBLÉMU - PODROBNÝM ZMAPOVÁNÍM PROBLÉMU - ČASTO JSOU NACHÁZENY NÁMĚTY K NEKONVENČNÍMU ŘEŠENÍ Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

36

Pravidla brainstormingu (skupinová technika, burza nápadů): 4. DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ

1. Nutný je tým; max. 10 lidí, odborníků, znalých problematiky; nemusí být nutně z podniku; pokud je třeba, je možnost přizvat příslušného odborníka 2. Brainstorming vede komunikativní pohotový a odborně zdatný moderátor 3. Moderátor prezentuje problém, který má být řešen 4. Prezentace musí být doprovázena grafickým znázorněním, které mají všichni na očích 5. Moderátor požádá přítomné, aby vyjadřovali svoje názory k problému. 6. Někdy je výhodné problematiku rozdělit postupně podle hlavních obvyklých příčin: Materiál / Zařízení / Metody / Lidé / Prostředí proto někdy prezentováno jako metoda 5M. Moderátor přiděluje slovo. Ostatní mlčí, neskáčou mu do řeči. Nebaví se mezi sebou Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

37

Pravidla brainstormingu (skupinová burza nápadů): 4. DIAGRAM PŘÍČIN technika, A NÁSLEDKŮ

7. Každý se musí snažit dávat návrhy, proč k problému došlo, bez ohledu na realizovatelnost. Je třeba zapojit fantazii. 8. Sebehloupější, nebo fantastický návrh nesmí druzí zesměšňovat nebo kritizovat 9. Všechny nápady moderátor zaznamená; všichni je vidí 10. Nejsou- li další nápady, moderátor ukončí diskuzi 11. Je dobré najít čas, aby přítomní mohli o tom co vidí, přemýšlet 12. Moderátor přítomné vyzve, aby každou zaznamenanou příčinu obodovali 13. Body u každé příčiny se sečtou 14. Příčiny s největším počtem bodů jsou nejpravděpodobnějším jádrem problému Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

38

4. DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ


39

5. PARETOVA ANALÝZA Vilfredo Pareto – Itálie, rozložení majetku – zobecněno jako pravidlo 80 : 20; J.M.Juran – transformoval do řízení kvality: VĚTŠINA PROBLÉMŮ (asi 80%) S KVALITOU JE ZPŮSOBENA POUZE MALÝM PODÍLEM PŘÍČIN (20%) Malá skupina příčin - ŽIVOTNĚ DŮLEŽITÁ MENŠINA Většina příčin – UŽITEČNÁ nebo ZANEDBATELNÁ VĚTŠINA

Identifikací životně důležité menšiny příčin se soustředíme přednostně na jejich odstranění a tím dosáhneme odstranění většiny problémů. Postup: • definujeme problém • určíme kritéria hodnocení a časové období • podklady pro hodnocení za zvolené období • shrnout data podle příčin • vypracovat sloupcový diagram podle četnosti - sestupně • sestrojit Lorentzovu součtovou křivku • stanovit mez 80% četnosti – priority nežádoucích příčin • příčiny pod 80% řešit – např. jinými opatřeními QMS Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

40

5. PARETOVA ANALÝZA


41

5. PARETOVA ANALÝZA


42

6. KORELAČNÍ DIAGRAMY

Korelační (bodový) diagram zobrazuje body jako dvojici souřadnic (x,y), odpovídající dvěma proměnným: • jedna proměnná určuje souřadnici na svislé ose (y) • druhá proměnná určuje souřadnici na vodorovné ose (x) Odpovídají na otázky: • mají tyto proměnné vzájemný vztah a jsou navzájem závislé • jaká je povaha závislosti (kladná, záporná..) • jak silná je závislost mezi těmito proměnnými Vhodné například pro získávání hodnot znaků kvality, které by jinak bylo možno získat destruktivní zkouškou. Nejedná se o funkční závislost – na základě pevného matematického vzorce, ale o závislost stochastickou, pravděpodobnostní. Při určování stochastických (náhodných) závislostí pracujeme s dvojrozměrnými statistickými soubory, tzn. náhodnými výběry n, tedy n dvojic zjištěných hodnot (Xi,Yi , kde i = 1,2,….n) Někdy se používá termínů pro X – vysvětlující proměnná Y – vysvětlovaná proměnná Nejužívanější mírou závislosti mezi dvěma proměnnými je tzv. Koeficient Ing. Ludvík FILIP, březen 2015 Korelace

43



44



45

7. REGULAČNÍ DIAGRAMY (V roce1924 údajný autor Walter Shewhart) Nástroj SPC (Statistical Process Control) Podstata: stálé grafické zaznamenávání dat jako průběhu procesu, tak aby bylo možno proces operativně regulovat. Statistická regulace procesu představuje zpětnovazební systém – udržení procesu v předem stanovených mezích

SPC je založena na strategii prevence,která: • předchází vzniku neshodných výrobků • svoji pozornost zaměřuje tam,kde jakost kolísá a lze ji ještě v průběhu ovlivnit Regulační diagramy jsou využívány pro účely: • diagnostický proces (stabilita) • regulace (operativní řízení, úpravy) • potvrzení zlepšení procesu (např. FMEA) Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

46

7. REGULAČNÍ DIAGRAMY Používané normy ČSN ISO 7870/010272 Regulační diagramy – všeobecné pokyny a úvod ČSN ISO 7873/010273 Regulační diagramy pro aritmetický průměr s výstražnými mezemi ČSN ISO 7966/010274 Přejímací regulační diagramy ČSN ISO 8258/010271 Shewhartovy regulační diagramy Diagram má dvě statisticky stanovené regulační meze: UCL (upper control limit) – horní regulační mez LCL (lower control limit) – dolní regulační mez CL (central line) - centrální přímka svislá osa Vodorovná osa časová osa s intervaly jednotlivých výběrů regulované veličiny Druhy regulačních diagramů: • diagramy měřením • diagramy srovnáváním Oba druhy mají buď stanovené, nebo nestanovené meze Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

47

7. REGULAČNÍ DIAGRAMY


48

7. REGULAČNÍ DIAGRAMY Vzorce pro výpočet regulačních mezí Shewhartových regulačních diagramů měřením

Statistika

x

(podle ČSN ISO 8258)

Základní hodnoty nejsou stanoveny Centrální UCL a LCL přímka

x

x  A2 R x  A3 s

Základní hodnoty jsou stanoveny Centrální UCL a LCL přímka

X0

nebo

0

X0  A0

R

R

D4 R , D3 R

R0 nebo d20

D20 , D10

s

s

B4 s , B3 s

s0 nebo C40

B60 , B50

Me

Me

Me  A 4 R

Individuální hodnota x

x

x  E2 R

X0 nebo 0

X0  30

Klouzavé rozpětí R

R

R0 nebo d20

D20 , D10

D4 R , D3 R


49

Děkuji Vám za pozornost, přeji hezký zbytek dne a těším se na další setkání. Případné dotazy k probíranému tématu rád telefonicky či písemně zodpovím.

Ing. Ludvík FILIP [email protected] / [email protected] mobil 00 420 737 621 725

Ing. Ludvík FILIP, březen 2015 Ing. Ludvík FILIP, březen 2015

50

Katedra řízení podniku (FES)

Recommend Documents