В модуле Анализ процессов STATISTICA Process Analysis реализованы вычислительные методы, описываемые в стандартах немецкого института по стандартизации
Эти методы содержат правила для вычисления соответствующих индексов пригодности процесса и определяющие:
Различные виды распределения отдельных измерений (наблюдений) в выборке;
Распределения выборочных средних, стандартные отклонения (дисперсии), а также формы распределения с течением времени;
Результирующее распределение (с учетом распределения измерений внутри каждой выборки (выборки извлекаются в разные моменты времени)).
Описываемые методы применимы в ситуациях, когда последовательные выборки наблюдений извлекаются из непрерывной производственной линии и целью является оценить пригодность процесса относительно одного или более параметров качества, измеренных по этим выборкам.
Для различных "моделей" распределения предлагаемые стандарты позволяют давать ответы на следующие вопросы:
Как могут быть распределены наблюдения внутри каждой выборки;
Как моменты (положение, разброс и т. д.) последовательных выборок могут быть распределены во "времени" (например, по нормальному закону, по негауссовскому закону);
Как лучше всего оценить пригодность процесса на основании результирующего распределения (если задано распределение измерений внутри каждой выборки).
Рис. 1. Графическое представление модели
Приведенный график иллюстрирует основной подход: переменная характеристика X в каждый момент времени Y имеет свое собственное распределение (положение, разброс, форма).
Выборки собраны в разные моменты времени и, следовательно, из разных распределений. Чтобы точно измерить пригодность процесса, необходимо применить соответствующую модель зависящего от времени распределения, которая учитывает изменения (во времени) параметров положения, разброса и типа (формы) распределения (нормальное или негауссовское).
Для заданной соответствующей модели пригодность процесса может быть оценена на основании ожидаемого (и/или наблюдаемого) итогового распределения, если при этом задано изменение отдельных распределений, т. е. распределений, заданных в конкретных точках по времени или мгновенных распределений.
В стандартах DIN и ISO используются немного разные "названия" для различных вычислительных методов оценивания пригодности и производительности процесса. Как правило, для различных моделей распределения требуются различные методы оценивания.
Различные методы обычно обозначаются буквой M и следующим за ней числом (например, M2). В стандарте ISO возможна более глубокая детализация методов, включающая 2 дополнительных индекса для обозначения метода оценивания параметров положения (например, среднее, медиана и т. д.) и разброса (например, размах, стандартное отклонение), а также еще один индекс для учета так называемой дополнительной изменчивости.
Рис. 2. Стартовая панель Пригодности процесса - ISO 21747
Рис. 3. Стартовая панель Пригодности процесса - DIN 55319
В STATISTICA реализована простая индексация, предложенная стандартом DIN 55319, широко принимаемым в немецкой автопромышленности. Заметим, что вычислительные методы обоих стандартов по большей части одинаковые (методы стандарта DIN 55319 фактически представляют собой подмножество всех возможных методов, описанных в стандарте ISO 21747).
Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
|
© StatSoft Russia |
StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран. |