639-3005/03 – Speciální statistické metody (SSM)

Garantující katedraKatedra managementu kvalityKredity6
Garant předmětuprof. Ing. Darja Noskievičová, CSc.Garant verze předmětuprof. Ing. Darja Noskievičová, CSc.
Úroveň studiapregraduální nebo graduálníPovinnostpovinný
Ročník1Semestrletní
Jazyk výukyčeština
Rok zavedení2019/2020Rok zrušení
Určeno pro fakultyFMTUrčeno pro typy studianavazující magisterské
Výuku zajišťuje
Os. čís.JménoCvičícíPřednášející
NOS35 prof. Ing. Darja Noskievičová, CSc.
Rozsah výuky pro formy studia
Forma studiaZp.zak.Rozsah
prezenční Zápočet a zkouška 2+4
kombinovaná Zápočet a zkouška 6+12

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Získané znalosti: - student bude schopen zvolit správné grafické metody a statistické testy pro ověřování předpokladů o datech - student bude umět zvolit správný systém přejímacích plánů; - student bude umět zvolit vhodné metody SPC v případě porušení předpokladů pro použití klasických Shewhartových regulačních diagramů. Získané dovednosti: - student bude schopen aplikovat přejímací plány v různých praktických situacích; - student bude schopen implementovat složitější netradiční metody SPC; - student bude schopen využívat při aplikaci výše uvedených metod vybrané SW.

Vyučovací metody

Přednášky
Cvičení (v učebně)
Projekt

Anotace

Cílem předmětu je prohloubit teoretické základy a praktické znalosti studentů, s důrazem na statistickou regulaci procesů. Důraz je kladen na postupy ověřování předpokladů o datech, komplexní řešení zadaného problému. Pozornost je věnována složitějším netradičním metodám, zejména v oblasti statistické regulace procesu.

Povinná literatura:

http://katedry.fmmi.vsb.cz/Opory_FMMI/639/639-Noskievicova-Specialni-statistika.pdf. JAROŠOVÁ, E. a D. NOSKIEVIČOVÁ. Pokročilejší metody statistické regulace procesu. Praha: Grada, 2015. ISBN 978-80-247-5355-3. MONTGOMERY, D. C. Statistical quality control: A modern introduction. Hoboken: J. Wiley, 2013. ISBN 978-1118146811.

Doporučená literatura:

http://katedry.fmmi.vsb.cz/Opory_FMMI_ENG/QM/Special%20Statistical%20Methods.pdf. MITRA, A. Fundamentals of quality control and improvement. Hoboken: Wiley, 2016. ISBN: 978-1-118-70514-8. TOŠENOVSKÝ, J. a D. NOSKIEVIČOVÁ. Statistické metody pro zlepšování jakosti. Ostrava: Montanex, 2000. ISBN 978-8-072-25040-0.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Kombinovaná zkouška. Vypracování 3 individuálních projektů. Vyřešení zápočtového testu. 80% účast na cvičeních.

E-learning

Integrovaný systém modulární počítačové podpory výuky ekonomicko-technického zaměření (http://lms.vsb.cz): Vzdělávací modul 4 – Zlepšování procesů s využitím statistické analýzy:submodul Analýza statistické stability procesu, submodul Postupy analýzy příčin variability, návrhy opatření ke zlepšení, vyhodnocení dosaženého zlepšení. NOSKIEVIČOVÁ, D. Speciální statistické metody – nekonvenční regulační diagramy. Studijní opory. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2015. NOSKIEVIČOVÁ, D. Speciální statistické metody. Studijní opory. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2008.BRODECKÁ, K. a kol. Elektronická sbírka příkladů k předmětům zaměřeným na aplikovanou statistiku v rámci studijních plánů oboru Management jakosti. Studijní opory. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2009. NOSKIEVIČOVÁ, D. Special Statistical Methods for Quality Management. Studijní opory. Doplňkové texty v anglickém jazyce Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2012.

Další požadavky na studenta

Zzpracování seminární práce na téma doplňující přednášenou problematiku a její prezentace; absolvování průběžných kontrolních testů.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Komplexní statistická analýza jednorozměrných dat (grafické metody ověřování normality dat, nezávislosti dat, homogenity dat, konstantnosti střední hodnoty a rozptylu). 2. Komplexní statistická analýza dat (statistické testy normality dat, nezávislosti dat, homogenity dat, předpokladů o parametrech rozdělení). 3. Metody náhodného výběru kusových výrobků a vzorkování plynů, kapalin, sypkých hmot (principy, metody předkládání kusových výrobků ke kontrole, metody výběru kusových výrobků. Principy vzorkování, typy vzorků, schémata vzorkování, typy heterogenity, metody vzorkování. 4. Statistické základy statistické regulace procesu (SPC). SPC jako testování statistické hypotézy. Výpočet a analýza rizika zbytečného a chybějícího signálu. 5. Analýza účinnosti regulačního diagramu, konstrukce a analýza operativní charakteristiky regulačního diagramu. Výpočet a analýza ARL a konstrukce a analýza ARL křivky. 6. Předpoklady pro použití klasických Shewhartových regulačních diagramů. Ověřování těchto předpokladů graficky i pomocí testování statistických hypotéz. Přehled a volba vhodných netradičních regulačních diagramů. 7. Další praktické aspekty implementace SPC (stanovení rozsahu logické podskupiny, délky kontrolního intervalu, analýza potřeby přepočtu regulačních mezí, metody tvorby logických podskupin, ekonomické návrhy regulačních diagramů. 8. Regulační diagramy při nenormálním rozdělení znaku jakosti (diagramy s retransformovanými mezemi), regulační diagramy při nekonstantní střední hodnotě nebo nekonstantním rozptylu (regulační diagramy s rozšířenými mezemi, modifikované regulační diagramy, přejímací regulační diagramy, Tool Wear regulační diagramy, regresní regulační diagramy). 9. Regulační diagramy s pamětí (CUSUM, klasický EWMA diagram). Metody SPC při nízkém stupni opakovatelnosti procesu (Short Run regulační diagramy – cílové, standardizované). 10. Vícerozměrná analýza v SPC (Hotellingův diagram); SPC při autokorelovaných datech (dynamický EWMA diagram ARIMA digramy, Batch means diagramy). 11. Metody SPC pro vysoce způsobilé procesy (CCC, CCC-r diagramy). 12. Statistické základy statistické přejímky. Statistická přejímka jako testování statistické hypotézy. Analýza účinnosti a hospodárnosti přejímacích plánů. Výpočet rizika dodavatele a odběratele. 13. Sestrojení operativní charakteristiky pro různé přejímací plány. Vliv změny parametrů přejímacího plánu na rizik dodavatele a odběratele. Stanovení parametrů přejímacího plánu. Výpočet průměrného počtu kontrolovaných jednotek E(n). 14. Statistické základy přejímky měřením. Volba metody statistické přejímky měřením, různé varianty aplikace metod s a sigma). 15. Další praktické aspekty aplikace statistické přejímky (volba vhodného systému statistických přejímek, stanovení hodnoty AQL, práce s přechodovými pravidly).

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr)
Název úlohyTyp úlohyMax. počet bodů
(akt. za podúlohy)
Min. počet bodů
Zápočet a zkouška Zápočet a zkouška 100 (100) 51
        Zápočet Zápočet 40  20
        Zkouška Zkouška 60  31
Rozsah povinné účasti: min. 80% účast na cvičeních

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rokProgramObor/spec.Spec.ZaměřeníFormaJazyk výuky Konz. stř.RočníkZLTyp povinnosti
2020/2021 (N0413A270002) Management kvality a řízení průmyslových systémů (S01) Management kvality PSM P čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2020/2021 (N0413A270002) Management kvality a řízení průmyslových systémů (S01) Management kvality PSM K čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2019/2020 (N0413A270002) Management kvality a řízení průmyslových systémů (S01) Management kvality PSM P čeština Ostrava 1 povinný stu. plán
2019/2020 (N0413A270002) Management kvality a řízení průmyslových systémů (S01) Management kvality PSM K čeština Ostrava 1 povinný stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název blokuAkademický rokForma studiaJazyk výuky RočníkZLTyp blokuVlastník bloku