![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Назначение. Применяется для изучения изменчивости процесса и оценки диапазона его распределения.
Применяется для изучения изменчивости процесса и оценки диапазона его распределения. Обычно присущая процессу изменчивость выражается " разбросом", измеряемым как шесть стандартных отклонений (6s) распределения процесса. Если параметры процесса распределены нормально, то такой разброс будет охватывать 99, 73 % всей совокупности. Свойства Позволяет оценить способность процесса производить качественную продукцию, а также выявить ожидаемое количество несоответствующей продукции. Дает возможность рассчитать стоимость несоответствий и может помочь при принятии решений относительно усовершенствований процесса. Метод позволяет найти технологию и оборудование, которые обеспечат производство приемлемой продукции. Особенности применения Концепция анализа возможностей полностью применима к статистически контролируемому процессу. Оценки процента несоответствующих изделий делаются в предположении нормальности. Когда строгая нормальность практически не реализуется, с такими оценками следует обращаться осторожно, особенно в случае процессов с высокими показателями изменчивости.
3.1.6 Регрессионный анализ Назначение Регрессионный анализ позволяет: • проверить гипотезы относительно влияния независимых переменных на отклик; • предсказать значения переменной отклика при заданных значениях независимых переменных; • предсказать диапазон значений, в котором будет находиться ожидаемое значение отклика при заданном значении независимой переменной; • оценить направление и степень связи между переменной отклика и независимой переменной. Свойства Регрессионный анализ может обеспечить понимание соотношений между различными факторами и представляющим интерес откликом, и такое понимание может помочь в принятии решений, связанных с изучаемым процессом, и, в конечном счете, улучшить процесс. Особенности применения При моделировании процесса требуется умение в определении лучшего описания модели регрессии. При моделировании является важным упрощение модели с помощью минимизации количества независимых переменных. Включение ненужных переменных может скрыть влияние независимых переменных и уменьшить точность прогнозов, сделанных с помощью модели. Однако исключение существенной независимой переменной может серьезно ограничить модель и полезность результатов.
3.1.7 Анализ безотказности
|