Они помогают решить, какие данные получать, как их использовать наилучшим образом, а также лучше понять требования и нужды заказчика. Статистические методы полезны при проектировании продукции, услуг и процессов, при контроле производственных процессов , для того, чтобы избежать несоответствий, при анализе проблем, определении степени риска, определении коренных причин появления несоответствий, установлении предельных характеристик продукции и процессов, при прогнозировании, проверках, измерении или оценке показателей качества. Среди статистических методов, которые могут быть полезными для достижения вышеуказанных целей, следующие: - графические методы (гистограммы, схемы последовательности, диаграммы разброса, диаграммы Pareto, причинно-следственные диаграммы и т.д.), с помощью которых диагностируют проблемы и предлагают пригодные расчетные методы для последующего статистического определения причин неисправности; - схемы статистического контроля для управления и регулирования производственных процессов для всех типов продукции (аппаратуры, программного обеспечения, обработанных материалов и услуг) - проектирование экспериментов для определения предполагаемых переменных величин, имеющих значительное влияние на рабочие характеристики процессов и продукции, и для количественного определения результатов; - анализ регрессии, который дает количественную модель состояния процесса или продукции, когда изменяются условия протекания процесса или проект продукции; - анализ дисперсии (отдельно от общей наблюдаемой изменчивости), приводящий к оценкам переменной составляющей, используемым при проектировании структур выборки для контрольных графиков и для описания продукции и ее выпуска; величины переменных составляющих являются основой для определения приоритетных мер по повышению качества; - статистические методы контроля и испытаний.




Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.