Statistické metody

Datum: 27.06.2017

Kategorie: Systém řízení výroby

Klíčovým prvkem jakékoliv statistické metody jsou data a způsob jejich sběru. Data musejí být užitečná a reprezentativní. Náklady na sběr dat musejí být nějakým způsobem uhrazeny z přínosů, jež je možno odvodit ze zdokonalení výroby. Data by se tudíž měla vztahovat k problému, jenž je nutno stanovit nebo mu předejít. Dále, metoda sběru, četnost a technika měření nesmějí narušovat sledovaný měřený proces. Oba uvedené požadavky jsou nesmírně důležité.

Existují dva základní typy dat, jež je možno shromažďovat: proměnné veličiny a vlastnosti. Data Proměnné veličiny jsou výsledkem analogových měření, jako jsou lineární rozměry, objem, úhel nebo teplota. Taková data je možno použít ke zjišťování například rozměrů desky plošného spoje, tloušťky nebo objemu pasty, přesnosti nanesení, nebo maximální teploty přetavení. Data Vlastnosti jsou diskrétní hodnoty nebo počet. Lze je použít k zaznamenávání počtu vad v závislosti na typu vady.

Data jsou někdy k dispozici ze standardního procesu, avšak někdy je nutno realizovat speciální experimentální procesy. Je nezbytné, aby proces obsahoval určitý druh řízení nebo opakovatelnosti pro užitečná data. Aby bylo možno přesně zjišťovat vliv změn jednoho aspektu procesu, všechny ostatní proměnné je nutno řídit, přičemž dotyčná proměnná veličina musí být jedinou, která se mění. Existuje-li několik proměnných, jež spolu souvisejí a je třeba je vyhodnocovat, je nutno použít složitější techniky při návrhu experimentů. U dat Vlastností by každá testovaná skupina měla být dostatečně velká, aby obsahovala několik neshodných položek. U poruchovostí s nízkým ppm to bude vyžadovat značně velké a potencionálně nákladné skupiny.