Проверка, валидация и контроль качества # 2
Принятие решений и действия.
На этапах измерения и интерпретации могут появиться два результата:
Продукт или услуга соответствует набору требований;
Продукт или услуга не соответствуют требованиям и в результате не соответствуют требованиям.
Измерительная система
Данные измерений в настоящее время используются чаще и по-разному, чем когда-либо прежде. Например, решение об изменении или отсутствии производственного процесса обычно основывается на данных измерений. Данные измерений или статистические элементы, рассчитанные на их основе, сравниваются с пределами статистического контроля, установленными для процесса, и, если это сравнение показывает, что процесс находится вне статистического контроля, процесс модифицируется. Таким образом, процесс разрешается запускать без изменений.
Другое использование данных измерений заключается в установлении существенной взаимосвязи между двумя или более переменными. Например, предполагается, что критический размер для пластмассовой формованной детали коррелирует с температурой исходного материала. Эта возможная связь может быть изучена с использованием статистического метода, называемого регрессионным анализом, сравнивая измерения по критическому измерению с измерениями температуры сырья.
Преимущества использования данных измерений в значительной степени зависят от качества этих данных. Если у нас будет скромное качество данных, очень вероятно, что выгода от их использования будет такой же. Чтобы гарантировать, что выгода от использования измеренных данных покрывает затраты на их получение, внимание должно быть сосредоточено на качестве этих данных.
Качество измеренных данных.
Качество измеренных данных коррелирует со статистическими свойствами нескольких измерений, полученных с помощью измерительной системы, которая работает в стабильных условиях. Предположим, например, что измерительная система, работающая в стабильных условиях, используется для получения большего количества измеренных значений конкретной характеристики. Если все измеренные значения близки к базовому значению характеристики, то считается, что данные имеют высокое качество. Как все или большинство измеренных значений далеки от базового значения, данные, как говорят, имеют низкое качество.
Наиболее часто используемые статистические свойства для характеристики качества данных - это «смещение» и «дисперсия». Свойство, называемое смещением, относится к расположению данных в отчете, но является доминирующим значением, а свойство, называемое дисперсией, относится к распространению данных. Подробности как играть в нашем интернет казино https://joycasinoline.com/ можно посмотреть по этой ссылке.