Управление бизнесом
Маркетин
R&D
GLP
GCP
Проектирование (GEP)


GMP по разделам:
Персонал

Документация

Контроль качества
Аутсорсинговая деятельность
Самоинспекция
Логистика
GSP
GDP
GAMP
GPP
GACP
Терминология GMP
Экологический менеджмент
Forum
Ссылки
О проекте

Для содержимого этой страницы требуется более новая версия Adobe Flash Player.

Получить проигрыватель Adobe Flash Player




 ИСО ТО 10017 - ПРОЕКТ ТЕХНИЧЕСКОГО ОТЧЕТА.

20 ЯНВАРЯ 1998 Г.

 

 

РУКОВОДСТВО ПО ПРИМЕНЕНИЮ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПО ИСО 9001:1994 г.


СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ

1.1. СВЯЗЬ С ДРУГИМИ  СТАНДАРТАМИ ИСО СЕРИИ 9000

2. ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

3. ОБОСНОВАНИЕ ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ПОТРЕБНОСТИ В СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ

4. ОПИСАНИЕ ВЫЯВЛЕННЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

4.1. общие ПОЛОЖЕНИЯ

4.2. ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА

4.2.1 Общая характеристика

4.2.2 Область применения

4.2.3 Получаемые преимущества

4.2.4 Ограничения и особенности

4.2.5 Примеры использования

4.3. планирование ЭКСПЕРИМЕНТОВ

4.3.4 Общая характеристика

4.3.2 Область применения.

4.3.3 Получаемые преимущества

4.3.4 Ограничения и особенности

4.3.5 Примеры использования

4.4. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ

4.4.1 Общая характеристика

4,4.2 Область применения

4.4.3 Получаемые преимущества

4.4.4. Ограничения и особенности

4 4.5 Примеры использования

4.5. АНАЛИЗ ИЗМЕРЕНИЙ

4.5.1 Общая характеристика

4.5.2 Область применения

4.5.3 Получаемые преимущества

4.5.4 Ограничения и особенности

4.5.5 Примеры использования

4.6. анализ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОЦЕССА

4.6.1 Общая характеристика

4.6.2 Область применения

4.6.3 Получаемые преимущества

4.6.4 Ограничения и особенности

4.6.5 Примеры использования

4.7. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

4.7.1 Общая характеристика

4.7.2 Область применения

4.7.3 Получаемые преимущества

4.7.4 Ограничения и особенности

4.7.5 Примеры использования

4.8. анализ НАДЕЖНОСТИ

4.8.1 Общая характеристика

4.8.2 Область применения

4.8.3 Получаемые преимущества

4.8.4 Ограничения и особенности

4.8.5 Примеры использования

4.9. ВЫБОРОЧНЫЙ КОНТРОЛЬ

4.9.1 Общая характеристика

4.9.2 Область применения

4.9.3 Получаемые преимущества

4.9.4 Ограничения и особенности

4.9.5 Примеры использования

4.10. МОДЕЛИРОВАНИЕ

4 10.1 Общая характеристика

4.10.2 06ласть применения

4.10.3 Получаемые преимущества

4.10.4 Ограничения и особенности

4.10.5 Призеры использования

4.11. КОНТРОЛЬНЫЕ КАРТЫ

4.11.1 Общая характеристика

4.11.2 Область применения

4.11.3 Получаемые преимущества

4.11.4 Ограничения и особенности

4.11.5 Призеры использования

4.12. ПОСТРОЕНИЕ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ ИНТЕРВАЛОВ

4.12.1 Общая характеристика

4.12.2 Область применения

4.12.3 Получаемые преимущества

4.12.4 Ограничения и особенности

4.12.5 Примеры использования

4.13. анализ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

4.13.1 Общая характеристика

4.13.2 Область применения

4.13.3 Получаемые преимущества

4.13.4 Ограничения и особенности

4.13.5 Примеры использования

5. БИБЛИОГРАФИЯ

 


ВВЕДЕНИЕ

Целью данного отчета является оказание помощи поставщикам в выборе подходящих статистических методов для разработки, внедрения и эксплуатации системы качества организации в соответствии со стандартом ИСО 9001:1994. 

Необходимость использования статистических методов обоснована изменчивостью, наблюдаемой в процессе работы и влияющей  на результаты производственной и коммерческой деятельности, даже при условии кажущейся стабильности. Такая изменчивость может проявляться в измерении характеристик продукции и процессов на различных этапах их жизненного цикла (начиная от исследования рынка и заканчивая реализацией готовой продукции).

Статистические методы помогают измерить, описать, проанализировать и смоделировать подобную изменчивость даже при наличии ограниченного объема данных. Статистический анализ данных может помочь при формировании лучшего понимания приводы, сроков и причин изменчивости, а в дальнейшем - при решении и даже предупреждении проблем, связанных с такого рода изменчивостью.

Таким образом, статистические методы позволяют наилучшим образом использовать имеющиеся в распоряжении данные при принятии решений и улучшить качество продукция и процессов на  стадиях проектирования, разработки, производства, поставки и технического обслуживания.

Данный отчет призван помочь организациям в рассмотрении и выборе статистических методов, удовлетворяющих требованиям данной организации. Однако окончательное решение по их использованию и выбору является прерогативой поставщика.

 

1 СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ

Данный технический отчет является руководством по выбору соответствующих статистических методов, используемых организацией при разработке, внедрении и эксплуатации системы качества. На основе исследования требований стандарта ИСО 9001 можно решить, какие из них используют количественные данные, а затем, познакомиться с описанием тех статистических методов, которые могут быть использованы при их обработке.

Перечень статистических методов, приведенный в данном отчете, не  является полным  или исчерпывающим, а поэтому нет препятствий для использования любых других методов (статистических или нет), являющихся полезными для организации.

Задача данного отчета состоит в определении, статистических методов, полезных для организации при разработке системы качества в соответствии с требованиями стандарта ИСО 9001. Однако он не предписывает обязательное использование тех или иных статистических методов и не содержит комментарии по их внедрению.

Данный документ не предназначен для договорных целей или целей сертификации Он не может использоваться в качестве проверочного листа на соответствие требованиям ИСО 9001:1994. Основным аргументом использования статистических методов является полезность их применения для организации,

1.1 Связь с другими стандартами ИСО серии 9000  

Статистические методы, описываемые в данном отчете, могут быть использованы совместно с другими стандартами ИСО серии 9000. В частности, приложение D к стандарту ИСО 9000-1:1994 является справочным перечнем пунктов соответствующих стандартов ИСО 9001, ИСО 9002, ИСО 9003, ИСО 9004-4, издания 1994 г.

 

2 ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

В данном техническом отчете использованы термины и определения, приведены в ИСО 8402:1994 и ИСО 3534:1993.

Термин “продукция” в данном отчете применим к общим категориям продукции, включающим физическую продукцию, продукты переработки, интеллектуальную продукцию и услуги или их возможные комбинации в соответствии с примечаниями 1 и 2, приведенными вместе с определением термина “продукция” в ИСО 8402:1994.

 

3  ОБОСНОВАНИЕ ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ПОТРЕБНОСТИ В СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ

В данном разделе исследуется потребность в количественных данных или моделировании данных, которая может возникнуть при внедрении стандарта ИСО 9001 и которая может быть реализована применением соответствующих статистических методов.

Необходимость применения статистических методов для каждого пункта и подпункта 1 стандарта ИСО 9001 представлена в таблице 1. Наиболее эффективные для организации статистические методы поставлены в соответствие необходимости их применения. Для наилучших результатов в данном отчете приведены лишь те методы, которые являются хорошо известными и находят широкое применение щи оценке деятельности организации.

Там, где нет необходимости в количественных данные или моделировании в соответствии с пунктами или подпунктами ИСО 9001, статистический метод не указан.

Каждый статистический метод, представленный в таблице 1, кратко описан в разделе 4 данного отчета. Приводимые описания методов предназначены для оказания помощи в достижении совместности и ценности указанных статистических методов и оценки возможности их использования в определенных ситуациях.    

Результаты данного раздела подведены в таблице 2, в которой представлены области распространения статистических методов и сфер их применения при внедрении стандарта ИСО 9001.

Таблица 1

Потребность в  количественных данных

или моделировании и поддерживающие статистические методы

ПУНКТ/ПОДПУНКТ ИСО 9001: 1994

Потребности, которые могут быть удовлетворены применением статистических методов

Статистический метод

1

2

3

4.1

Ответственность руководства

 

 

4.1.1

Политика в области качества

Не выявлены

 

4.1.2

Организация

 

 

4.1.2.1

Ответственность и полномочия

Не выявлены

 

4.1.2.2

Ресурсы

 

Не выявлены

 

4.1.2.3

Представитель руководства

Не выявлены

 

4.1.3

Анализ со стороны руководства

Потребность количественной оценки работы организации в сравнении с ее целями по качеству

Описательная статистика,

выборочный контроль контрольные карты, анализ временных рядов

4.2

Система качества

 

 

4.2.1

Общие положения

Не выявлены

 

4.2.2

Процедуры системы качества

Не выявлены

 

4.2.3

Планирование качества

Не выявлены

 

4.3

Анализ контракта

 

 

4.3.1

Общие положения

Не выявлены

 

4.3.2

Анализ

 

 

4.3.2.a

Анализ

Не выявлены

 

4.3.2.6

Анализ

Не выявлены

 

4.3.2.в

Анализ

Потребность анализа торгов, контракта или заказа в целях изучения соответствия возможностей поставщика выполнить требования

Анализ возможностей процессов, анализ надежности

4.3.3

Поправка к контракту

Не выявлены

 

4.3.4

Регистрация данных

Не выявлены

 

4.4

Управление проектированием

 

 

4.4.1

Общие положения

Не выявлены

 

4.4.2

Планирование проектирования и разработки

Не выявлены

 

4.4.3

Организационно-техническое взаимодействие

Не выявлены

 

4.4.4

 

Входные проектные данные

 

Потребность в определении и анализе исходных требований на их адекватность и устранение различий

Анализ измерений; анализ возможностей процессов, анализ надежности, построение статистических допусков

4.4.5.а

 

Выходные проектные данные

 

Потребность подтверждения того, что выходные данные отвечают входным требованиям

Описательная статистика, проверка гипотезы, анализ измерений, анализ возможностей процесса, анализ надежности, построение статистических допусков

4.4.5.б

Выходные проектные данные

Не выявлены

 


 

1

2

3

4.4.5.в

 

Выходные проектные данные

 

Потребность определения критических конструктивных характеристик

Регрессионный анализ, анализ надежности, моделирование

4.4.6

Анализ проекта

Не выявлены

 

4.4.7

 

Проверка проекта

Потребность в проверке соответствия продукции установленным требованиям

Проверка гипотез, анализ возможностей, процесса, регрессионный анализ, анализ надежности, выборочный контроль, моделирование

4.4.8

 

Утверждение проекта

 

Потребность в проверке соответствия продукции определенным требованиям и (или) ожиданиям потребителей

Проверка гипотез. Анализ возможностей процессов, регрессионный анализ, анализ надежности, выборочный контроль, моделирование

4.4.9

Изменения проекта

Не выявлены

 

4.5

Управление документацией и данными

 

 

4.5.1

Общие положения

Не выявлены

 

4.5.2

Утверждение и выпуск документации и данных

Не выявлены

 

4.5.3

Изменения документации и данных

Не выявлены

 

4.6

Закупки

 

 

4.6.1

Общие положения

Не выявлены

 

4.6.2.а

 

Оценка субподрядчиков

 

Потребность в оценке субподрядчиков на основе их способности выполнять требования

Описательная статистика, проверка гипотез, анализ возможностей процессов

4.6.2.6

Оценка субподрядчиков

Не выявлены

 

4.6.2.в

Оценка субподрядчиков

Не выявлены

 

4.6.3

Документация на закупку

Не выявлены

 

4.6.4

Проверка закупленной продукции

 

 

4.6.4.1

 

Проверка, проводимая поставщиком на предприятии субподрядчика

Не выявлены

 

 

 

4.6.4.2

 

Проверка потребителем продукции, поставляемой по субподряду

Не выявлены

 

 

 

4.7

 

Управление продукцией, поставляемой Потребителем

Не выявлены

 

 

 

4.8

 

Идентификация и прослеживаемость продукции

Не выявлены

 

 

 

4.9

Управление процессами

 

 

4.9.a

Управление Процессами

Не выявлены

 

4.9.б

 

Управление процессами

 

Потребность в проверке пригодности оборудования

Описательная статистика, анализ возможностей процесса

4.9.в

 

Управление процессами

 

Потребность в управлении и мониторинге соответствующих параметров процесса и характеристик продукции

Описательная Статистика, планирование эксперимента, регрессионный анализ, выборочный контроль, контрольные карты анализ временных рядов

4.9.г

 

Управление процессами

 

Потребность в одобрении процессов и оборудования

Описательная статистика, анализ возможностей процессов


 

1

2

3

4.9.д

Управление процессами

Не выявлены

 

4.9.е

 

Управление процесса ли

 

Потребность в поддержании оборудования в рабочем состоянии для обеспечения непрерывной воспроизводимости процессов

Описательная статистика, анализ возможностей процессов, анализ надежности, моделирование

4.10

 

Контроль и испытания

 

 

 

 

 

4.10.1

 

Общие положения

 

Потребность в установлении процедур контроля и испытаний с целью проверки соответствия продукции предъявляемым к ней требованиям

Анализ надежности, выборочный контроль

 

4.10.2

 

Входной контроль и испытания

 

 

 

 

4.10.2.1

 

Входной контроль и испытания

 

Потребность в обеспечении того, что продукция на входе используется только после проверки на соответствие установленным требованиям

Описательная статистика выборочный контроль

 

4.10.2.2

 

Входной контроль и испытания

Не выявлены

 

 

 

4.10.2.3

 

Входной контроль и испытания

Не выявлены

 

 

 

4.10.3.a

 

Контроль и испытания в процессе производства

Не выявлены

 

 

 

4.10.3.б

 

Контроль и испытания в процессе производства

Не выявлены

 

 

 

4.10.4

 

Окончательный контроль и испытания

 

 

 

 

4.10.5

 

Регистрация данных контроля и испытаний

Не выявлены

 

 

 

4.11

 

Управление контрольным, измерительным и испытательным оборудованием

 

 

 

 

4.11.1

 

Общие положения

 

Не выявлены

 

 

 

4.11.2.а

 

Процедуры управления

 

Потребность в оценке воспроизводимости контрольного, измерительного и испытательного оборудования

Описательная статистика, анализ изменений, анализ возможностей процессов, контрольные карты

4.11.2.б

 

Процедуры управления

 

Не выявлены

 

 

 

4.11.2.в

 

Процедуры

управления

 

Потребность в определении процесса калибровки контрольного, измерительного и испытательного оборудования

Описательная статистика, анализ измерений, анализ возможностей процесса, контрольные карты

4.11.2.г

 

Процедуры управления

 

Не выявлены

 

 

 

4.11.2.д

 

Процедуры управления

 

Не выявлены

 

 

 

4.11.2.е

 

Процедуры управления

 

Потребность в оценке обоснованности результатов предыдущего контроля и испытаний

 

Описательная статистика, проверка гипотезы, анализ надежности, выборочный контроль, контрольные карты

4.11.2.ж

 

Процедуры управления

 

Не выявлены

 

 

 

4.11.2.з

 

Процедуры управления

 

Не выявлены

 

 

 


 

1

2

3

4.11.2.и

 Процедуры управления

Не выявлены

 

 

4.12 

 

Статус контроля и испытаний

Не выявлены

 

4.13

 

Управление несоответствующей продукцией

 

 

 

 

4. 13.1

 

Общие положения

 

Не выявлены

 

 

 

4. 13.2.а

 

Анализ и утилизация несоответствующей продукции

Не выявлены

 

 

 

 

4. 13.2.б

 

Анализ и утилизация несоответствующей продукции

Не выявлены

 

 

 

4.13.2.в

 

Анализ и утилизация несоответствующей продукции

Не выявлены

 

 

 

4.13.2.г

 

Анализ  и утилизация несоответствующей продукции

Не выявлены

 

 

 

4.14

 

Koppектирующие и предупреждающие действия

 

 

 

 

4.14.1

Общие положения

Не выявлены

 

4.14.2.а

 

Корректирующие действия

 

Потребность в оценке эффективности процесса анализа жалоб от  потребителей и составлении отчетов о несоответствиях продукции

Описательная статистика Выборочный  контроль

 

4.14.2.б

 

Корректирующие действия

 

Потребность анализа причин несоответствий продукции, процессов или системы качества

Описательная статистика, планирование эксперимента, регрессия, выборочный контроль, контрольные карты, анализ временных рядов

4.14.2.в

 

Корректирующие действия

 

Не выявлены

 

 

 

4.14.2.г

 

 

Корректирующие действия

 

 

Потребность в обосновании эффективности корректирующих действий

 

 

Описательная статистика, проверка гипотезы, регрессионный анализ выборочный контроль, контрольные карты, анализ временных рядов

4.14.3.а

 

Предупреждающие действия

 

Потребность в обобщении и анализе данных о продукции, о процессе, касающихся реальных или возможных несоответствий

 

Описательная статистика, планирование эксперимента, регрессия, выборочный контроль, контрольные карты, анализ временных рядов

4.14.3.б

 

Предупреждающие действия

 

Не выявлены

 

 

 

4.14.3.г

 

Предупреждающие действия

 

Не выявлены

 

 

 

4.15

 

Погрузочно-разгрузочные работы, хранение, упаковка, консервация и поставка

 

 

 

 

4.15.1

 

Общие положения

 

Не выявлены

 

 

 

4.15.2

 

Погрузочно-разгрузочные работы

 

 

 

 

 


 

1

2

3

4.15.3

 

Хранение

 

 

Потребность в оценке порчи продукции при хранении и определении соответствующего интервала между проверками

 

Описательная статистика, анализ надежности, выборочный Контроль, контрольные карты, анализ временных рядов

4.15.4

 

Упаковка

 

 

Потребность в оценке соответствия процессов упаковки, компоновки и процессов маркировки согласно установленным требованиям

Описательная статистика, выборочный контроль

 

4.15.5

 

Консервация

 

 

Потребность в оценке соответствия защиты и консервации продукции под управлением поставщика

Описательная статистика, выборочный контроль

 

4.15.6

 

Поставка

 

Потребность в оценке соответствия защиты качества продукции после окончательного контроля и испытаний

Описательная статистика, выборочный контроль

 

4.16

 

Управление регистрацией данных о качестве

Не выявлено

 

 

 

4.17

 

Внутренние проверки качества

 

Потенциальная потребность в выборочном контроле при планировании и проведении внутренних проверок, и потребности обобщения данных, полученных в ходе проверок

Описательная статистика,

выборочный контроль

 

4.18

 

Подготовка кадров

 

Не выявлены

 

 

 

4.19

 

Обслуживание

 

Потребность проверки того, что обслуживание удовлетворяет установленным требованиям

Описательная статистика

 

4.20

 

Статистические методы

 

 

 

 

 

4.20.1

 

Определение потребностей

 

Не выявлены

 

 

 

4.20.2

 

Процедуры

 

Не выявлены

 

 

 


 

Таблица 2 

Обзор статистических методов, полезных для поддержки требований стандарта ИСО 9001

Пункты

ИСО 9001-1994

Описательная статистика

 

Планирование эксперимента

 

Проверка гипотез

 

Анализ измерений

 

Анализ возмож­ностей процессов

 

Регрессионный анализ

 

Анализ надежности

 

Выбороч­ный конт­роль

 

Моделиро­вание

 

Контроль­ные карты

 

Построение довери­тельных  интервалов

 

Анализ времен­ных рядов

 

4.1

 

Ответственность руководства

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х

 

 

Х

 

 

X

4.2

 

Системы качества

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.3

 

Анализ контракта

 

 

 

 

 

 

 

 

Х

 

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.4

 

Управление проектированием

Х

 

 

х

Х

Х

Х

Х

х

Х

 

 

Х

 

 

4.5

 

Управление документацией и данными

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.6

 

Закупки

 

х

 

 

х

 

 

Х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.7

 

Управление продукцией, поставляемой потребителем

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.8

 

Идентификация и просле-живаечостъ продукции

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.9

 

Управление процессами

 

х

Х

 

 

 

 

х

Х

Х

х

Х

Х

 

 

Х

4.10

 

Контроль и испытания

 

х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х

х

Х

 

 

 

 

 

 

4.11

 

Управление контрольным, измерительным и испытательным оборудованием

х

 

 

х

Х

х

 

 

х

х

 

 

х

 

 

 

 

4.12

 

Статус контроля и испытаний

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.13

 

Управление несоответствую­щей продукцией

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.14

 

Корректирующие и предупреждающие действия

х

Х

х

 

 

 

 

Х

 

 

х

 

 

X

 

 

Х

4.15

 

Погрузочно-разгрузочные работы, хранение, упаковка, консервация и поставка

х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х

х

 

 

х

 

 

Х

4.16

 

Управление регистрацией данных о качестве

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х

 

 

 

 

 

 

 

 

4.17

 

Внутренние проверки качества

х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

х

 

 

 

 

 

 

 

 

4.18

 

Подготовка кадров

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.19

 

Обслуживание

х

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4.20

 

Статистические методы

 

В этом пункте оговаривается необходимость определения статистических методов


4 ОПИСАНИЕ ВЫЯВЛЕННЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

 

4.1 общие положения               

В разделе 3 были выявлены следующие методы или группы методов для их эффективного применения в организации:

описательная статистика;                              

• планирование экспериментов;                         

• проверка гипотез;                                     

• анализ измерений;

• анализ возможностей процессов;                      

• регрессионный анализ;               

• анализ надежности;

• выборочный контроль;                               

• моделирование;                                     

• контрольные карты;                                 

• построение доверительных интервалов;

• анализ временных рядов.

Перечень статистических методов, представленный выше, не является полным или исчерпывающим. Критериями выбора представленных статистических методов явились их известность, широкое распространение и результативность.    

Краткое описание каждого статистического метода или группы методов представлено в пунктах 4.2 - 4.13. Описания предназначены для оказания помощи организации при выявлении применимости статистического метода или группы методов в определенной ситуации и достижении их высокой результативности (как было указано в разделе 3).

В разделе 5 данного отчета представлены стандарты ИСО и МЭК и готовые к применению технические отчеты в качестве справочной документации по терминологии. Они являются только справочными материалами и данный отчет не определяет необходимость их использования.                          

Кроме того, в данном отчете учитывается большой объем информации по статистическим методам, находящийся в распоряжении пользователей и поступающий из различных источников: учебников, журналов, отчетов, производственных справочников, опубликованных Докладов с различных конференций; все это может оказать помощь поставщику в эффективном использовании статистических методов. Однако представление таких источников не является целью данного отчета, поэтому их использование целиком зависит от намерений поставщиков.

 

4.2 ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА

 

4.2.1 Общая характеристика

Описательная статистика основывается на аналитических процедурах, этапных с обработкой и представлением количественных данных. Ее цель является количественная оценка характеристик полученных данных.

Типичной оценкой полученных данных является центральное значение (чаще всею представленное средним значением, модой или медианой) и их разброс или рассеивание (обычно представленное диапазоном изменений, стандартным отклонением или дисперсией).  Другой важной характеристикой является распределение данных, для которого существуют количественные измерения, описывающие форму распределения (например, асимметрия).

Графические методы

Информация, представленная описательной статистикой, может быть изображенном помощи разнообразных графических методов (от простых гистограмм, диаграмм и карт отклонений до комплексного представления, включающего специальное масштабирование многочисленных измерений и переменных данных в виде вероятностных диаграмм и графиков).

Графические методы позволяют выявить специфическое поведение данных, которое трудно обнаружить в результате количественного анализа. Они широко используются при анализе результатов исследований, при проверке зависимостей между переменными или при оценке параметров, описывающих установленные связи. Кроме того, графические методы играют важную роль в обобщении и представлении комплексных  данных или связей между ними (это особенно эффективно для непрофессиональных наблюдателей).

Наряду со многими статистическими методами, приведенными в данном отчете, графические методы часто используются и поэтому являются важным компонентом статистического анализа.

 

4.2.2 Область применения

Описательную статистику используют для обобщения и описания групп данных. Обычно ее применяют на начальном этапе количественного анализа данных, что помогает в выборе последующих статистических процедур.

Характеристики выборочных данных могут служить основой для оценки ей генеральной совокупности с определенным уровнем ошибок и ограничений при использовании статистических гипотез.

 

4.2.3 Получаемые преимущества

Описательная статистика предлагает эффективный и достаточно простой путь

обобщения и представления количественных данных. Его легко понять и использовать при анализе и принятии решений на всех уровнях управления,        

 

4.2.4 Ограничения и особенности 

Описательная статистика обеспечивает количественную оценку характеристик выборочных данных (таких как среднее значение и стандартное отклонение). Однако эти характеристики применимы лишь к ограниченной выборке данных и связаны с определенным методом выборочного контроля.

Более того, измеренные количественные данные не могут использоваться в качестве действительных оценок характеристик генеральной совокупности, из которой была сделана выборка, пока не выполнены основные положения выборочного контроля.

 

4.2.5 Примеры использования                   

Описательная статистика успешно применяется почти во всех случаях, где собираются и анализируются количественные данные. Примерами ее использования могут быть:

• обобщение основных характеристик параметра продукции (таких как среднее значение и рассеивание);

• описание работы некоторых параметров процесса, таких как температура печи;

• характеристика времени обслуживания в сфере обслуживания;

• обобщение данных, полученных в результате анализа рекламаций потребителей.

 

4.3 планирование ЭКСПЕРИМЕНТОВ

 

4.3.4.0бщая характеристика   

Планирование  экспериментов  представляет  собой  проведение  специально

спланированных исследований, опирающихся на статистическую обработку данных для получения результатов с определенным уровнем доверия.

Специальная организационная подготовка и условия, в которых должны быть проведены  эксперименты, носят название «планирования экспериментов", а само планирование осуществляется с целью определения условий, при которых должны выполняться эксперименты.                 

В планировании экспериментов используются преднамеренные изменения в исследуемой системе, и включается статистическая оценка этих изменений в данной системе. В результате появляется возможность определения основных характеристик системы или исследование влияния одного или нескольких факторов на эти характеристики системы.

 

4.3.2 Область применения

Планирование экспериментов используется для оценки основных признаков или характеристик продукции, процесса или системы с определенным уровнем доверия. Эти данные  затем могут быть использованы для проверки их соответствия определенному стандарту или сравнительной оценки нескольких систем.

Планирование экспериментов наиболее эффективно для исследования комплексных систем, результат работы которых зависит от множества внешних факторов. С помощью планирования экспериментов можно определить наиболее значимые факторы в системе, величину их влияния и связи между факторами (если таковые имеются). Информация, полученная в результате таких экспериментов, может быть использована затем для управления системой или для улучшения продукции или процесса.

Кроме того, информация, полученная в результате запланированного эксперимента, может быть использована и для создания математической модели, описывающей изучаемые характеристики системы в зависимости от входных факторов. С определенными ограничениями (кратко описанными ниже) такая модель может быть использована и для  прогнозирования.

 

4.3.3 Получаемые преимущества

При проверке или оценке изучаемой характеристики существует риск выработки неправильных решений из-за случайного характера полученных результатов. Это относится к оценкам, сделанным вопреки требованиям описываемого стандарта и, что более важно, при сравнении двух или более систем. Планирование экспериментов позволяет получить оценки с определенной достоверностью результатов, т.е. уровнем доверия.    

Другим преимуществом планирования экспериментов является его относительная эффективность и производительность при исследовании влияния (если такое имеется) разлитых факторов на процесс и взаимосвязи между ними. Эффективность метода особенно проявляется при работе с комплексными процессами, которые охватывают большое число потенциальных факторов влияния. Дальнейшие результаты оценки, сделанные на основании выполняемых экспериментов, могут быть представлены с определенным уровнем доверия и необходимой точностью.       

Наконец, при исследовании системы существует риск ошибочного предположения о влияющих причинах, на основании случайной корреляции между двумя или более переменными. Риск  неправильного предположения может быть уменьшен при использовании принципов планирования экспериментов.

 

4.3.4 Ограничения и особенности

Определенный уровень свойственной процессу изменчивости (часто называемый «шумом») присутствует в любых системах и иногда может повлиять, на результаты исследований и привести к неверным выводам. Еще одним потенциальным источником ошибок, приводящих к разрушительному эффекту, является наличие неизвестных (или попросту не выявленных) факторов или взаимовлияние между различными факторами в системе. Риск таких ошибок может быть уменьшен с помощью проведения хорошо

спланированных экспериментов за счет определения размера выборки или изменения условий проведения экспериментов. Тем не менее, этот риск никогда не может быть ликвидирован полностью, поэтому всегда должен учитываться в выводах.

Кроме того, результаты экспериментов объективно описывают лишь те факторы и диапазон изменение величин, которые были спланированы для эксперимента. Поэтому нужно соблюдать осторожность при экстраполяции (или интерполяции) диапазона величин, рассматриваемых в годе эксперимента.

 

4.3.5 Примеры использования

Планирование экспериментов широко применяется при оценке соответствия продукции или процесса определенному выбранному стандарту или при сравнении двух или нескольких видов продукции или процессов. Примером использования метода планирования экспериментов может служить оценка эффективности медицинского лечения при сравнении нескольких способов лечения. Примерами его применения в промышленности являются сравнительные испытания продукции на соответствие определенным стандартным требованиям.

Планирование экспериментов широко используется и для определения факторов влияния в комплексных процессах и, в конечном счете, для улучшения процессов или продукции. Типичным применением его в промышленности является улучшение среднего значения некоторых производственных характеристик, таких как объем выпуска продукции, прочность, уровень шума, время износа в таких областях, как электроника, автомобилестроение и химическая промышленность. Кроме того, планирование

экспериментов встречается и в сельском хозяйстве и в медицине, поэтому потенциальная область применения остается обширной.

 

4.4 ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ

 

4.4.1 Общая характеристика

Проверка гипотез является статистической процедурой для проверки обоснованности гипотезы, рассматривающей параметры одной пли нескольких выборок с определенным уровнем доверия.                                                          

 

4.4.2 Область применения

Проверка гипотез дает возможность сделать вывод о верности гипотезы на сновании рассмотрения параметров совокупности (как оценку из выборки) с определенным уровнем доверия. Tакая же процедура может быть применена и для проверки соответствия параметров совокупности определенному стандарту или для проверки отличий в двух или нескольких совокупностях.

Распространение данного статистического метода объяснялся тем, что он может быть использован для описания «доверительного интервала», в который может попасть параметр с определенным уровнем доверия.

Проверка гипотезы непосредственно или косвенно используется вместе с некоторыми статистическими методами, представленными в данном отчете, такими как выборочный контроль, контрольные карты, планирование экспериментов, регрессионный анализ и другие.

 

4.4.3 Получаемые преимущества    

Проверка гипотезы позволяет сформулировать утверждения о параметрах совокупности с определенным уровнем доверия. Это может помочь в принятии решений, зависящих от выбранных параметров.

 

4.4.4 Ограничения и особенности

Очень важно принимать во внимание, что в основе проверки гипотез лежат статистические предположения, поэтому необходимо учитывать определенные ограничения в правильности выводов, сделанных на основе такой проверки. Теоретически существуют некоторые разногласия по поводу принятой логики соединения проверки—гипотезы и правильности вывода.

 

4.4.5 Примеры использования 

Метод проверки гипотез применяется в том случае, когда необходимо сформулировать утверждение о параметрах одной или нескольких совокупностей. Процедура может быть использована, чтобы:                       

проверить среднее значение (или стандартное отклонение) совокупности на соответствие заданному значению; 

• сравнить средние значения совокупностей;     

• проверить соответствие совокупности с определенными признаками заданному значению;

• проверить равенство соотношений двух совокупностей;

• проверить, являются ли выборочные данные с определённой функцией вероятности частью генеральной совокупности; 

• проверить, имеют ли две совокупности похожие распределение;

• проверить, была ли сделана выборка только из одной совокупности;

• проверить, действительно ли экстремальное значение наблюдения принадлежит данной выборке.

 

4.5 анализ ИЗМЕРЕНИЙ

 

4.5.1 Общая характеристика

Анализ измерений представляет собой набор процедур для оценки точности измерительной системы в условиях ее работы.

 

4.5.2 Область применения

Анализ измерений используется для проверки с определенным уровнем доверия пригодности измерительной системы для достижения поставленных целей. Он включает в себя количественное определение изменчивости из различных источников, таких как вариация по причине оператора, выполняющего измерения, или вариация самого измерительного прибора. Кроме того, анализ применяется для описания изменчивости в результате работы измерительной системы как части общей изменчивости процесса.

 

4.5.3 Получаемые преимущества                       

Анализ измерений обеспечивает недорогой и эффективный способ выбора измерительных приборов или принятия решения о возможности использования прибора для оценки контролируемого параметра продукции или процесса.

Анализ измерений обеспечивает основу для сравнения или исключения различий в измерениях путем определения количественных вариаций различных источников и самих измерительных системах.               

 

4.5.4 Ограничения и особенности

Существуют определенные ограничения в применении анализа измерений, которые необходимо учитывать:

а) во всех случаях анализ измерений должен проводится квалифицированным специалистом;

б) результаты анализа измерений при небрежном его проведении могут стать

источником ошибки и ложного оптимизма, как с точки зрения самих результатов, так и для решения о приемлемости продукции;

в) анализ измерений не обязательный, а вспомогательный метод.      

 

4.5.5 Примеры использования

Выражение неопределенности измерений. Количественная оценка в сражения неопределенности измерений придает организации уверенность в отношениях с потребителем (внутренним и внешним), т.к. она выполняет соответствующие измерения для достижения требуемого уровня качества продукции. Анализ неопределенности измерений часто помогает выявить изменчивости в показателях качества продукции и, следовательно, лучше организовать размещении ресурсов для обеспечения и улучшения качества. 

• Выбор новых инструментов. Анализ измерений может помочь при выборе прибора путем исследования соответствия его вариации поставленным задачам измерения.

• Определение характеристик метода (достоверность, точность, повторяемость, воспроизводимость и т.д.). Это позволяет осуществлять выбор наиболее подходящих методов измерений при поддержании качества продукции. Кроме того, организация может сбалансировать стоимость и эффективность различных методов измерений в соответствии с произведенным ими эффектом на качество продукции.                                     

• Проверка профессионализма. Измерительную систему, используемую в организации можно оценить путем сравнения результатов её измерений с результатами, взятыми из других систем измерений. Подобное сравнение не только придает уверенность в отношениях с потребителями, но и помогает организации в улучшении используемых ею методов или обучении персонала.

 

4.6 АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОЦЕССА

 

4.6.1 Общая характеристика

Возможности процесса являются оценкой изменчивости, процесса, находящегося в состоянии статистической устойчивости (4.10). Если данные процесса распределяются по нормальному  закону (в форме «колоколообразной зависимости»), возможности процесса определяются термином «разброс» процесса и обычно измеряются величиной стандартных 6 отклонений распределения процесса. Этот разброс содержит 99,73% совокупности.

Возможности процесса лучше всего могут быть выражены индексом, связывающих, изменчивость, реального процесса с полем допуска, установленным в технических требованиях. Широко используется так называемый индекс воспроизводимости для количественных данных «Ср», который рассчитывается как допуск, деленный на 6 стандартных отклонений. Другой широко используемый индекс - «Cpk», описывающий возможности не центрированного процесса. Существуют и другие индексы, используемые для упрощения расчета долго- и краткосрочной изменчивости и определения вариации вокруг установленного целевого значения.

Если данные процесса включают в себя такие признаки, как процент несоответствующих единиц продукции или число несоответствий на единицу продукции, возможности процесса могут быть определены как средний процент несоответствующих единиц продукции или как среднее число несоответствий.

Анализ возможностей процесса является исследованием изменчивости  и распределения процесса с целью оценки его способности изготавливать продукций в рамках разброса вариации, разрешенной в технических требованиях.

 

4.6.2 Область применения

Анализ возможностей процесса используется для определения способности процесса производить продукцию, соответствующую установленным требованиям, и оценки ожидаемого количества несоответствующей продукции.

 

4.6.3 Получаемые преимущества

С помощью анализа возможностей процесса осуществляется проверка изменчивости процесса и оценка доли несоответствующей продукции. Это позволяет поставщику оценить издержки, от несоответствий и помогает принять решения по улучшению процесса.

Кроме того, установление минимального значения на индекс возможностей процесса помогает поставщику в выборе процессов и оборудования, способных производить продукцию необходимого качества,

 

4.6.4 Ограничения и особенности

Понятие возможностей процесса применяется только к стабильному процессу. Тем не менее, разработаны подходы для вычисления и объяснения возможностей нестабильных процессов с определенными систематическими причинами вариации, например для изнашивания инструмента.

Анализ возможностей процесса должен использоваться совместно с методами управления для обеспечения объективности результатов управления.

Для распределений, отличающихся от нормального закона, использование индексов возможностей может привести к ошибке, поэтому оценка доли несоответствующей продукции должна основываться на методах анализа возможностей процесса, специально разработанных для процессов с ненормальным законом распределения.

 

4.6.5 Примеры использования

высокие требования к возможностям процесса (т.е. при Cpk >2) предъявляются к отдельным элементам и подсистемам для обеспечения приемлемого уровня надежности комплексных систем.

Понятие возможностей процесса используется для установление рациональных технических требований к произведенной продукции путем обеспечения (согласованности между вариациями комплектующих деталей годовой продукции и установленными допусками. Наоборот, если необходим жесткий допуск, производители комплектующих деталей должны достичь определенного уровня возможностей процесса, чтобы обеспечить требуемый объем выпуска продукции и минимальные потери.  

B автомобилестроении, космической технике, электронике, пищевой и медицинской промышленности повсеместно используют индексы возможностей процесса в качестве основного критерия оценки материалов и продукции. Это позволяет производителю ослабить входной контроль закупаемой продукции и материалов.

Некоторые предприятия и обслуживающие компании используют индексы возможностей процесса для определения необходимости улучшения процесса или для проверки, эффективности таких улучшений.

 

4.7 регрессионный АНАЛИЗ

 

4.7.1 Общая характеристика

Регрессионный анализ связывает поведение изучаемой характеристики (часто называемой «переменной отклика») с потенциальными причинами (часто называемыми «переменными причин»). Целью регрессионного анализа является помощь при выявлении причины вариации отклика и определении влияния каждой возможной причины на подобную вариацию. Это достигается путем статистической связи вариации в переменной отклика с вариацией в переменных причин.

 

4.7.2 Область применения

 Регрессионный анализ позволяет следующее: 

проверять гипотезы о влиянии переменных причин на отклик и использовать полученную информацию при работе над откликом;    

прогнозировать значение переменной отклика при известных значениях переменных причин;

• прогнозировать (с определенным уровнем доверия) диапазон значений, в котором будет находиться отклик, при наличии установленных значений переменных причин;

оценить характер и степень зависимости между переменной отклика и переменными причин; такая информация может быть использована для определения эффекта изменения фактора, такого, например, как температура или объем выпуска продукции исследуемого, процесса при неизменности других.

 

4.7.3 Получаемые преимущества

Регрессионный анализ обеспечивает понимание связи между различными факторами и ожидаем им откликом, что помогает в принятии решений, связанных с изучаемым процессом, и в конечном счетё улучшает процесс.

Выявление связи с помощью регрессионного анализа основываемся на его способности создавать модели данных процесса, сравнивать различные, связанные подгруппы данных и анализировать их с различных точек зрения. Такой путь может использоваться в причинно-следственном анализе.    

Если связи хорошо смоделированы, регрессия может обеспечить оценку относительного влияния переменных причин и их ранжирование. Данная информация имеет важное значение для управления и улучшения результатов процесса.

Кроме того, регрессионный анализ обеспечивает оценку воздействия на отклик неизмеренных или не включенных в анализ факторов. Эта информация может быть использована для улучшения системы измерений или для управления процессом.

Регрессионный анализ может быть использован для прогнозирования значения переменной отклика, если известны значения одной или нескольких причин. Также он может быть использован для прогнозирования отклика из-за изменения причин. Полезно провести такой прогноз, чтобы напрасно не затрачивать средства и время на решение проблемы, когда эффективность такой процедуры неизвестна.                    

 

4.7.4 Ограничения и особенности

При моделировании процесса требуется навык в определении наилучших условий регрессионной модели и использовании диагностики для улучшения модели. Влияние случайной вариации на отклик может превратить такое моделирование в комплексную и трудную задачу.

Включенные или не включенные в анализ отдельные наблюдение или небольшие сгруппированные данные могут повлиять на оценку отклика. Поэтому факторы влияния должны быть выявлены и отделены от спорных экстремальных величин.

Важно упросить модель путем сокращения количества переменных причин. Включение ненужных причин может усложнить определение зависимости от действительных причин и снизить точность прогнозов. Однако исключение важной причины может ограничить полезность всей системы во многих отношениях. 

 

4.7.5 Примеры использования

Регрессионный анализ используется для моделирования производственных процессов, анализе произведенной продукции, показателей качества производственных процессов, времени циклов, вероятности успешного проведения проверок или инспекции и дефицита различных материалов в процессе производства.

Регрессия   используется  для  прогнозирования   результатов   эксперимента, планирования или изучения предшествующих изменений условий производства продукции или материалов. 

Примерами использования нелинейной регрессии может служить моделирование концентрации лекарств от времени и веса входящих ингредиентов, моделирование химических реакций от времени, температуры, давления и т.д.

 

4.8 анализ НАДЕЖНОСТИ

 

4.8.1 Общая характеристика

Анализ надежности является примером использования инженерных и аналитических методов для решения проблем надежности. Это касается оценки, прогноза и предупреждения случайных отказов с течением времени. В целях сокращения неопределенностей возможности влияния случайных характеристик или случайных событий, при анализе надежности используются статистические методы, в частности, соответствующие статистические распределения, которые наилучшим образом характеризуют изучаемую проблему.                                              

 

4.8.2 Область применения   

Анализ надежности используется для: 

• прогноза результатов событий (или отказов);   

• моделирования схем отказов и управления выпускаемой продукцией или  предоставляемыми услугами;                         

• определения частоты случайных событий.

Статистические методы, используемые для анализа надежности,   включают определение уровня доверия для применения к прогнозам, оценкам или разработанным параметрам моделей надежности.

 

4.8.3 Получаемые преимущества

Анализ  надежности  обеспечивает  количественную  оценку  представления эксплуатации продукции или услуг с точки зрения их отказов или сбоев. Анализ надежности тесно связанно анализом риска. Надежность является фактором, влияющим на качество продукции или услуг и удовлетворения потребителей.

Преимущества использования статистических методов наряд / с анализом надежности связаны со следующими обстоятельствами:

• возможностью прогноза и определения характеристик отказов и показателей надежности внутри границ доверительных интервалов;

• возможностью выбора альтернативных планов, основанных на анализе надежности стратегий избыточности и недостаточности;

• определением статистического уровня доверия для принятия или отклонения продукции в соответствии с требованиями надежности;

• возможностью планирования ремонтов оборудования и графиков поставок продукции, основанных на анализе требований к надежности работы продукции.

 

4.8.4 Ограничения и особенности      

Основное допущение при анализе надежности состоит в том, что работа изучаемой системы может быть приемлемо описана статистическим распределением. Поэтому достоверность оценок надежности будет зависеть от обоснованности этого допущения.

Если присутствуют многочисленные виды отказов, которые могут соответствовать или не соответствовать одинаковому статистическому распределению, возможно достижение комплексного анализа надежности. Однако, если при проверке на надежность обнаружено пусть и небольшое число отказов, это может оказать сильное воздействие на уровень доверия и точность, связанные с оценками надежности. 

Существуют и другие проблемы испытаний продукции на надежность, которые, в частности, проявляются при проведении ускоренных испытаний. Иногда бывает трудно определить связь между отказами, наблюдаемыми при испытаниях, и работой продукции при нормальных условиях, что указывает на неточность прогнозов надежности.

 

4.8.5 Примеры использования 

Типичные примеры использования анализа надежности включают:

• планирование сравнительных затрат по жизненному циклу продукции, основанное на анализе надежности новой продукции;    

• решение о покупке или производстве комплектующих деталей, основанное на анализе о надежности, пригодности и качества поставляемой продукции для комплексной системы, своевременной доставки и снижении затрат на обслуживание до минимального уровня, определяемого количеством и частотой имеющихся в продукции дефектов;          

• планирование сроков обновления программного обеспечения в соответствии с ростом требований рынка и надежности, проверками результатов и непрерывного улучшения качества;                    

• оценка наиболее быстро изнашиваемых деталей в выпускаемой продукции для своевременного планирования ее ремонта и замены изношенных деталей.

 

4.9 ВЫБОРОЧНЫЙ КОНТРОЛЬ

 

4.9.1 Общая характеристика

Выборочный контроль является систематическим статистическим методом для получения информации о характеристиках совокупностей путем изучения представительной выборки этой совокупности. Применяемыми методами выборочного контроля могут быть простой, случайный, систематический, последовательный и другие методы.

 

4.9.2 0бласть применения

Выборочный контроль может быть разделен на две обширных, взаимосвязанных друг с другом области: «статистический приемочный контроль» и «выигранное обследование».

Статистический приемочный контроль обеспечивает принятие решений относительно приемлемости или неприемлемости партии по результатам выборки, сделанной из этой партии. Широкое использование планов статистического приемочного контроля подтверждает его возможность удовлетворения установленных требований.

Выборочное обследование используется при аналитических исследованиях с целью оценки значений одной или нескольких характеристик совокупности или получения распределения этих характеристик. Поскольку выборочное обследование часто проводится с помощью опросов людей по определенному вопросу, оно в равной степени может применяться к данным, собранным для других целей, таких как аудиты.  

Выборочный контроль, используемый с целью исследования и сбора информации о характеристиках совокупности или подмножестве совокупности, является специальной формой выборочного обследования. К этому виду относится и производственный выборочный контроль, который может быть использован совместно с анализа возможностей процесса.

 

4.9.3 Получаемые преимущества

Правильно разработанный план выборочного контроля обеспечивает экономию времени, средств и труда по сравнению с анализом общей совокупности или 100-процентным контролем партии.

Выборочный контроль предлагает недорогой и быстрый путь получения предварительной информации, относящейся к величине и распределений изучаемой характеристики общей совокупности.

 

4.9.4 Ограничения и особенности

 При выборе плана выборочного контроля особое внимание следует обращать на размер выборки, частоту выборочного контроля, метод взятия выборки, принцип группировки данных и другие аспекты методологии выборочного контроля.

Выборочный контроль требует, чтобы выборка была сделана несмещенным способом, т.е. требует представлять совокупность, из которой она сделана (иметь репрезентативный характер). Для нерепрезентативных выборок возможна неправильная оценка характеристик совокупности. В случае статистического приемочного контроля нерепрезентативные выборки могут привести к отклонению партий хорошего качества или, наоборот, к приемке партий неудовлетворительного качества.               

Даже у репрезентативных выборок информация может быть ошибочной. Величина этой ошибки может быть уменьшена за счет увеличения объема выборки, но она не может быть полностью исключена. В зависимости от поставленной задачи и целей выборочного контроля объем выборки, требуемый для достижения желаемого уровня доверия и точности, может быть очень большим.                                         

 

4.9.5 Примеры использования 

Часто выборочный контроль используется в исследованиях рынка для оценки совокупности потребителей, имеющих возможность купить выпускаемую продукцию.

Другим применением выборочного контроля могут служить аудиты с целью оценки соответствия документации или данных установленным процедурам. 

Выборочный контроль используется для проверок операторов машин или производственного процесса с целью регистрации вариаций и выбора правильных предупреждающих действий,                      

Статистический приемочный контроль широко используется в промышленности для обеспечения уверенности в том, что материалы на входе удовлетворяют предписанным требованиям.

 

4.10 моделирование

 

4.10.1 Общая характеристика

Моделированием называется совокупность процедур, с помощью которых теоретическая или эмпирическая система может быть представлена математически в виде компьютерной программы для поиска решения проблемы. Если для подобного представления используются понятия теории вероятности, в частности  случайных переменных, моделирование называется «методом Монте-Карло».

 

4.10.2 Область применения

С точки зрения теоретической науки моделирование используется в том случае, если неизвестно ни одной исчерпывающей теории для решения проблемы, а ее и теорий существуют» то невозможно или трудно ими воспользоваться. Кроме того, моделирование используется тогда, когда решение может быть получено с использованием компьютера. С практической точки зрения моделирование используется в том случае, если система может быть адекватно описана компьютерной программой. Кроме того, моделирование является полезным инструментом в изучении статистики.

В последнее время развитие относительно недорогих расчетных компьютерных программ приводит к расширению использования моделирования проблем, к которым раньше его не применяли.

 

4.10.3 Получаемые преимущества

Наряду с теоретическими науками моделирование (в частности, метод Монте-Карло) используется когда применение точных расчетов для решения проблем невозможно или расчеты слишком громоздки (например, n-пространственная интеграция). В эмпирическом представлении моделирование используется, когда эмпирические исследования не возможны или слишком дороги. Преимуществом моделирования является получение решения для любого случая с экономией времени и средств.

В области изучения статистики использование моделирования имеет чисто педагогические причины, т.к. с помощью его можно эффективно проиллюстрировать случайную вариацию.

 

4.10.4 Ограничения и особенности

В теоретической науке доказательства, основанные на понятии приемлемости, более предпочтительны, чем моделирование, т.к. моделирование часто не полностью объясняют причины полученного результата.

При компьютерном моделировании эмпирических моделей ограничения возникают из-за того, что модель может быть неадекватной, т.е. лишь частично представлять проблему. Поэтому моделирование не может заменить реальные эмпирические исследования и эксперименты.                         

 

4.10.5 Примеры использования                 

В крупномасштабных проектах (например, космических программах) обычно используется метод Монте-Карло. Использование моделирования не ограничено только промышленностью. Типичными областями   применения   являются   построение статистических допусков, моделирование процесса, теория надежности и прогнозирование.

Специфическими видами применения являются моделирование изменчивости механических подсистем или моделирование вибрации в сложных конструкциях.

 

4.11 .контрольные КАРТЫ

 

4.11.1 Общая характеристика

Карта Статистического управления процессом или контрольная карта является графическим Представлением данных из выборки, которые периодически берутся из процесса и наносятся на график в соответствии со временем. Кроме того, на контрольных картах отмечаются «контрольные границы», которые описывают присущую изменчивость устойчивого процесса. Целью контрольной карты является помощь в оценке стабильности

процесса на основе изучения и нанесения на график данных с учетом контрольных границ.

Любая переменная (измеренные данные) или признак (расчетные данные), представляющие изучаемую характеристику продукции или процесса, могут быть нанесены на график. В случае переменных данных одна контрольная карта обычно используется для наблюдения отклонении центра процесса, а другая - для наблюдения изменения вариации процесса.

Наиболее широко используемый вид контрольных карт - карты Шухарта. Существуют другие виды контрольных карт, каждая из которых имеет собственные свойства и область применения, примерами являются «карты накопленных сумм», которые обеспечивают

большую чувствительность к малейшим изменениям процесса, «карты со скользящим средним значением» (равномерные или взвешенные), которые служат для сглаживания вариаций возвратных трендов.

 

4.11.2 Область применения

Контрольная карта используется для обнаружения изменений в процессе. Нанесенные на график данные сравниваются с контрольными границами. В упрощенном виде точка графика, находящаяся вне области контрольных границ, дает сигнал о возможном изменении процесса из-за действия определенной причины. В результате появляется потребность в исследовании причины изменения или для регулирования процесса, что помогает поддерживать стабильность процесса и проводить их улучшение во времени.

Использование контрольных карт может быть направлено на более оперативное отслеживание изменений процесса или увеличение чувствительности к малейшим его изменениям за счет применения дополнительного критерия отслеживания трендов и методов нанесения данных на графики.

 

4.11.3 Полу чаемые преимущества

Кроме того, что данные представляются наглядно, контрольные карты указывают на изменение процесса, позволяя отслеживать различия случайной вариации, присущей стабильному процессу, и вариации, являющиеся результатом особых причин. Роль и значение контрольных карт в различных процедурах, связанных с процессами, изложена ниже.

Управление процессом: различные контрольные карты используются для распознавания изменений положения центра процесса или изменчивости процесса, а также для выбора корректирующих действий, сохраняя тем самым стабильность процесса.

Анализ возможностей процесса: данные контрольных карт могут быть использованы впоследствии для оценки возможностей процесса.

Анализ системы измерений: используя контрольные границы, которые отражают изменчивость измерительной системы, контрольные карты показывают, способна ли измерительная система обнаружить изменчивость изучаемого процесса или продукции.

Анализ причин и воздействий: связь между результатами процесса и видам контрольных карт может помочь выявить неслучайные причины, лежащие в основе процессов, и разработать план эффективных действий.

Непрерывное улучшение: контрольные карты используют с целью прослеживания и определения причин вариации процесса и их сокращения.

 

4.11.4 Ограничения и особенности

Выборки из процесса важно сделать таким способом, который позволяет наилучшим образом выявить исследуемое отклонение: такая выборка носит название «рациональной подгруппы». Такой способ помогает эффективному использованию и анализу контрольных карт и выбору источников вариации процесса.

Краткосрочные процессы представляют особые трудности, т.к. зачастую не достаточно данных для определения соответствующих контрольных границ.

Существует риск «ложной тревоги» при анализе контрольных карт, т.е. риск не правильного заключения о наличии изменения, хотя его на самом деле нет. Этот риск может быть ослаблен, но никогда полностью не исключен.    

 

4.11.5 Примеры использования 

Автомобилестроительные, электротехнические, оборонные и другие предприятия часто требуют от поставщиков подтверждения результатов исследования критических характеристик на основе контрольных карт как доказательство непрерывной стабильности и возможностей процесса. Если получена несоответствующая продукция, то карты применяют для анализа риски принятия ошибочного решения для корректирующих действий.

Контрольные карты являются полезным инструментом в решении проблем на рабочем месте. Они применимы на всех уровнях организации с целью выявления и анализа возникающих проблем.

Контрольные карты применяют в промышленном производстве для сокращения ненужного вмешательства в процесс, помогая оператору отличать случайную вариацию, присущую процессу, от детерминированной вариации, связанной с изменением процесса.

Контрольные карты выборочных характеристик - среднего времени наработки на отказ, коэффициента дефектности и частоты претензий - используется для измерения, диагностики и, улучшения работы в сфере обслуживания.

 

4.12 пострОЕНИЕ ДОВЕРИТЕЛЬНЫХ ИНТЕРВАЛОВ

 

4.12.1 Обще я характеристика  

Построение доверительных интервалов представляет процедуру определения допусков, основанную на достоверности действий, совершенней с помощью статистического распределения измерений.                 

 

4.12.2 Область применения

При объединении многочисленных индивидуальных объектов в единый блок, часто критический фактор или требование комбинаций и взаимозаменяемости таких объектов не является суммарной величиной индивидуальных объектов, хотя в результате объединения достигается общая величина.       

Экстремальные значения общей величины, т.е. очень большие или очень маленькие, присутствуют только в том случае, когда величины всех отдельных объектов лежат в пределах нижней или верхней границы их относительных допусков. Если отдельные допустимые отклонения складываются в общий допуск величины, можно считать это общим арифметическим допуском.

Для статистического определения общих допусков, включающих большое число индивидуальных поставляющих, величина границы одного допуска будет скорректирована величиной границы другого допуска. Например, отдельный размер, лежащий около нижней границы допуска, может совпасть с другим размером (или комбинацией размеров), лежащим около верхней границы допуска. Применяя статистику, при определенных условиях общая величина будет иметь нормальное распределение. Этот факт не зависит от распределения отдельных величин, поэтому может быть использован для оценки доверительных интервалов общей величины сформированного блока. Альтернативой общего допуска может быть определение доверительных интервалов отдельных величин.

 

4.12.3 Получаемые преимущества   

Рассматривая допуски для индивидуальных значений (которые не обязательно должны быть одинаковыми), подсчет общего статистического допуска способствует выработке общего допуска величины, который будет меньше, чем общий допуск величины, подсчитанный арифметически.                            

Это значит, что, зная допуск общей величины, построение статистических допусков позволит использовать более широкие допуски для отдельных величин, чем общий допуск, полученный арифметически. На практике это может быть выгодно, т.к. более широкие допуски ассоциируются с более простыми и дешевыми методами производства.

 

4.12.4 Ограничения и особенности

Построение доверительных интервалов в первую очередь требует определение части сформированной совокупности, которая может лежать вне общего доверительного интервала. Для построения доверительных интервалов на практике должны быть учтены следующие условия:

• отдельные   действительные   измерения   могут   рассматриваться   как некоррелированные случайные переменные;

• размерная цепочка линейная;

•размерная цепочка включает не менее 4 единиц;

• допуски для индивидуальных значений имеют одинаковый порядок;

• распределения отдельных измерений размерной цепочки известны.

Очевидно, что некоторые из этих требований могут встретиться в производстве при проведении управления и наблюдения за процессом. На стадии разработки продукции необходимы инженерные знания для применения и построения доверительных интервалов.

Теория построения доверительных интервалов повсеместно применяется при сборке узлов, когда появляются дополнительные связи между размерами пли в случаях простого вычитания (например, допуск вала и отверстия). Построение доверительных интервалов применяется в машиностроительной, электротехнической и химической промышленности. Эта теория также применяется при компьютерном моделировании для определения оптимальных допусков.

 

4.13 аналИ3 ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ             

 

4.13.1 Общая характеристика       

Анализ временных рядов (иногда называемый анализом трендов) представляет набор

методов для изучения последовательных во времени групп наблюдений. Эти методы включают:

• графическое изображение временного ряда (часто называемое картой тренда), т.е. нанесение изучаемой характеристики на ось «у», а времени - на ось «х»;

• нахождение «запаздывания модели» путем статистического Анализа взаимосвязи наблюдения с предыдущим наблюдением и повторение этой процедуры для каждого периода запаздывания (используя метод корреляции);

• нахождение циклических и сезонных моделей для раскрытия причин тех факторов, которых могут повторить свое влияние в будущем (используя метод оценки спектральной плотности распределения);           

 • использование статистических инструментов из эконометрики и теории

автоматического регулирования и управления для прогноза будущих наблюдений или понимания причин факторов, которые более всего способствовали отклонениям временных рядов.

 

4.13.2 Область применения

Анализ временных рядов применяется для описания поведения моделей во времени и определения применимости данных для точного прогнозирования изменений. Кроме того, он и пользуется для выявления неожиданного изменения формы временного ряда. Другим примером использования данного анализа является объяснение моделей одного временного ряда при помощи моделей других временных рядов со всеми задачами, присущими регрессионному анализу.

Анализ временных рядов используется для прогнозирования будущих изменений значений временных рядов с определенными верхними и нижними пределами, досматриваемыми как прогнозируемый интервал. Это находит широкое распространение в области контроля и часто применяется в автоматизированных процессах. В этом случае модель вероятности применяется к временным рядам, будущие значения которых с прогнозированы, а затем параметры процесса регулируются для удержания процесса внутри желаемых границ.

 

4.13.3 Получаемые преимущества

Анализ временных рядов полезен в планировании, конструировании, определении изменений процесса, а также измерении эффекта определенного внешнего вмешательства или действия.

Кроме того, анализ временных рядов полезен для сравнения получаемых результатов в случае отсутствия улучшений или изменений процесса и в случае проведения улучшений и изменений.

Методы временных рядов помогают при анализе причинно-следственных моделей. Существуют методы для разделения систематических и случайных причин и создания моделей временных рядов с циклическими, сезонными и направленными изменениями.

Анализ временных рядов часто полезен для понимания поведения процесса при определенных условиях и выбора регулировки, способной повлияв на процесс для достижения его цели или уменьшения изменчивости процесса.   

 

 4.13.4 Ограничения и особенности              

Ограничения и особенности применения, укачанные для регрессионного анализа, применимы также и к анализу временных рядов. Для понимания причин и последствий при моделировании процесса требуется определенный уровень профессионализма для выбора наиболее подходящей модели и использования инструментов диагностики для улучшения модели. Профессионализм (и использование компьютерной техники) требуются для разработки модели временных рядов, поэтому данное требование становится актуальным, когда многочисленные причины вовлечены в прогнозирование.

Количество факторов, включенных в анализ, а также характер наблюдший могут иметь заметное влияние на модель. Поэтому наблюдения, оказывающие основное влияние, должны быть отделены от случайных данных.

Различные методы оценки временных рядов могут иметь различный успех в зависимости от моделей временных рядов и количества периодов, для которых осуществляемся прогнозирование. Поэтому выбор модели должен учитывать цель, природу данных, относительную стоимость и аналитические и прогнозируемые свойства различных моделей.

 

4.13.5 Примеры использования  

Анализ временных рядов применяется для изучения моделей представления процесса во времени, например изменение претензий потребителей, несоответствий, производительности и результатов проверок с течением времени.

Применение анализа временных рядов для развития организации позволяет спрогнозировать необходимое количество запасных частей, возможное количество прогулов, изменение потребительских заказов, требуемого сырья и материалов и т.д.

Причинный анализ временных рядов используется для разработки моделей прогнозов развития требований или установления связи с надежностью, например при прогнозировании количества определенных событий за определенный период времени и распределения временных интервалов между событиями, такими как износ оборудования.


5 БИБЛИОГРАФИЯ

Настоящий отчет включает в себя только стандарты и технические отчеты ИСО и МЭК, относящиеся к статистическим методам, определенным в разделе 3 и описанным в разделе 4. Документы ИСО/МЭК сведены в таблицу 3, а их полные названия приведены ниже. 

Этот список включает терминологические документы, относящиеся к статистическим методам (ИСО 3534-1,2,3), а также словарь, относящийся к управлению качеством и обеспечению качества (ИСО 8402-94).          

ISO Guide 33: Uses of certified reference materials

Применение сертифицированных эталонов          

ISO Guide 3 5. Certification of reference materials General and statistical principles

Сертификация эталонов. Основные положения и статистические принципы

ISO/IEC Guide 43: Proficiency testing by interlaboratory comparisons, 1984

Испытания с,помощью межлабораторных сравнений, 1984    

ISO 2602:1980 Statistical interpretation of test result - Estimation of the mean – Сonfidence interval   

Статистическое представление результатов испытаний - Оценка среднего – Доверительный интервал

ISO 2854:1976 Statistical interpretation of data - Techniques and tests relating to n sans and variances

Статистическое представление данных - Методы оценки и проверки гипотез о средних значениях и дисперсиях 1)

 ISO 2859-0:1995 Sampling procedures for inspection by attributes - Part 0: Introduion to the ISO 2859 attribute sampling system.       

Процедуры выборочного контроля партий по альтернативному признаку - Часть 0. Введение в систему приемочного выборочного контроля по стандарту ИСО 2859    

ISO 2859-1-1989 Sampling procedures for inspection by attributes   Part 1: Sampling plans indexed by acceptable quality level (AQL) for lot-by-lot inspection

Процедуры, выборочного контроля партий по альтернативному признаку - Часть 1. Планы выборочного контроля на основе приемочного уровня качества AQL для контроля последовательных партий

ISO 2859-2; 1985 Sampling procedures for inspection by attributes - Part 2: Sampling plans indexed by limiting quality (LQ) for isolated lot inspection

Процедуры выборочного контроля партий по альтернативному признаку - Часть 2. Планы выборочного контроля на основе предельного уровня качества (LQ) при контроле изолированных партий

 ISO 2859-3:1991 Sampling procedures for inspection by attributes - Part 3. Skiplot sampling procedures

Процедуры выборочного контроля партий по альтернативному признаку - Часть 3. Процедуры выборочного контроля с пропуском партий

ISO 3207:1975 Statistical interpretation of data - Determination of a statistical tolerance interval

Статистическое представление данных - Определение толерантного интервала

ISO 3301:1975 Statistical interpretation of data - Comparision of two means in the case of paired observations  

Статистическое представление данных - Сравнение двух средних в случае парных наблюдений                                       

ISO 3494:197( Statistical interpretation of data - Power of tests relating to means and variances

Статистическое представление данных - Мощность тестов для проверки гипотез о средних и дисперсиях

ISO 3534-1:1993 Statistics - Vocabulary and symbols - Part 1, Probability and general statistical terms

Статистика. Словарь и символы - Часть 1. Вероятность и общие статистические термины

ISO 3534-2:1993 Statistics - Vocabulary and symbols - Part 2. Statistical guality control

Статистика. Словарь и символы - Часть 2. Статистическое управление качеством

ISO 3534-3:1993 Statistics - Vocabulary and symbols - Part 3. Design of experiments

Статистика. Словарь и символы - Часть 3. Планирование экспериментов

ISO 3951-1989 Sampling procedures and charts for inspection by variables for percent nonconforming                                    Процедуры выборочного контроля и карты контроля по количественному признаку для процента несоответствий  

ISO 5479:1997 Statistical interpretation of data - Test for departure from the normal distribution

Статистические представление данных - Проверка отклонения от нормального распределения   

ISO 5725-1-1994 Accuracy (trueness ana precision) of measurement methods and results - Part I. Genera principles and definitions

Точность (истинность и прецизионность) методов и результатов измерений - Часть 1. Общие принципы и определения

ISO 5725-2-1994 Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results - Part

2. Basic method for the determination of repeatability and reproducibility of a standard measurement method

Точность (истинность и прецизионность) методов и результатов измерений - Часть 2. Основной метод определения повторяемости и воспроизводимости стандартного метода измерения

ISO 5725-3:1994 Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results - Part 3, Intermediate measures of the precision of a standard measurement method

Точность (истинность и прецизицонность) методов и результата измерений - Часть 3. Дополнительные критерии прецизионности стандартного метода измерения

ISO 5725-4-1994 Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results - Part 4. Basic method for the determination of the trueness of a standard measurement method

Точность (истинность и прецизионность) методов и результатов измерений - Часть 4. Основной метод определения правильности стандартного метода измерений

ISO 5725-6:1994 Accuracy (trueness (imprecision) of measurement methods and results - Part 6. Use in practice, of accuracy values                 

Точность (истинность и прецизионность) методов и результатов измерений - Часть 6. Практическое применение значений точности

ISO 7870:1993 Control charts - General guide and introduction

Контрольные карты - Общее руководство и введение 1)

1SO/TR 7871:1997 Cumulative sum charts - Guidance on quality control m\d data analysis iisinfi CUSUM techniques

Карты кумулятивных сумм - Руководство по управлению качеством и анализу данных с помощью методов КУСУМ

ISO 7873:1993 control charts for arithmetic average with warning limits       

Контрольные карты для арифметического среднего с предупреждающими границами 1)

ISO 79б6:1993 Acceptance control charts      

Приемочные контрольные карты      

ISO 8258 :1991 Shewhart control charts

Контрольные карты Шухарта 1)

ISO 8422:1991 Sequential sampling plans for inspection by attributes  

Планы последовательного выборочного контроля по альтернативному признаку

ISO 8423:1991 Seguential sampling plans for inspection by variables for percent nonconfbrming (known standard deviation)

Планы последовательного выборочного контроля по количественному признаку для процента несоответствий (стандартное отклонение известно)

ISO/TR 8550:1994 Guide for the selection of an acceptance sampling system, scheme orplan for inspection of discrete items in lots  

Руководство по выбору систем, схем или планов приемочного выборочного контроля партий дискретных изделий

ISO 8595:1989 Interpretation of statistical data - Estimation of a median

Статистической представление данных - Оценка медианы

ISO 11095:1996 Lenear calibration using reference materials

Линейная калибровка с помощью эталонных материалов     

ISO 11453:1996 Statistical interpretation of data - Tests and confidence intervals relying to proportion

Статистические представление данных - Тесты и доверительные интервалы, относящиеся к пропорциям

ISO 11843-1:1997 Capability of detection - Part I: Terms and definitions

Воспроизводимость обнаружения - Часть 1: Термины и определения

ISO/TR 13425:1-995 Guide for the selection of statistical methods in standardization and specification

Руководство по выбору статистических методов в стандартизации

ISO 8402-94: Quality management and quality assurance - Vocabulary

Управление качеством и обеспечение качества - Словарь

ISO 9004-4: Quality management and quality system elements - Part 4: Guidelines for quality improvement      Управление качеством и элементы системы качества - Часть 4:

Руководство по улучшению качества  «VIM»: BIPM/IEC/IFCC/ISO/IUPAC/IUPAP/OIML: International vocabulary of basic and general terms used in metrology: 1993, published ISO, Geneva; referred to as «VIM»

международный и словарь основных и общих терминов, используемых в метрологии: 1993, издан ИСО, Женева; называется «VIM» 

"GUM": BIPM/IEC/IFCC/ISO/IUPAC/IUPAP/OIML: Guide to the expression of uncertainty in measurement, 1. 93; corrected and reprinted 1995, published ISO Geneva: referred to as «GUM»

Руководство по выражению неопределенности в измерениях, 1993; [изменен и повторно издан в 1995, и (дан ИСО, Женева, называется «GUM»  

IEC 812(1985); Ananlysis technifues for systems reliability - Procedure i for failure mode and meets analysis(FMEA)

Методы анализа безотказности систем. Метод анализа видов и последствий отказов

IЕС 863(1986); Presentation of relibility, maintainability and availability predictions Представление результатов расчетов безотказности, ремонтопригодности и готовности

IЕС 1014(1989); Programmes for reliability growth

Программы повышения надежности

IЕС 1025(1990): Fault tree analysis (FTA)                

Анализ дерева отказов (РТА)                             

IEC 1070(1991); Compliance test procedures for steady-state availability

Методы контроля стационарного коэффициента готовности

IEC 1078(1991): Analysis technifues for dependability - Reliability block diagram method

Методы анализа по надежности - Метод блок-схемы безотказности

IEC 1123(1991); Reliability testing - Compliance test plans for success ratio

Испытания на надежность - Планы испытаний на соответствие для доли успеха

IEC 1163-1(1995). Reliability stress screening - Part 1. Repairable Hems manufactured in lots

Разбраковка при испытаниях на надежность - Часть 1. Восстанавливаемые изделия и производимые в партиях

IEC 1164(1995) Reliability growth - Statistical test and estimation methods  

Модели роста безотказности - Статистические методы испытаний и оценки

IEC 1165(1995): Application of Markov techniques

Применение марковских методов                        

ISO 9000-4/IEC 300-1(1993): Dependability management - Part 1: Dependability programme management

Управление на нежностью - Часть 1: Управление программой надежности

IEC 300-2(1995): Dependability management - Part 2: Dependability programme elements and tasks

Управление надежностью - Часть 2: Элементы и задачи программы надежности

IEС 300.3(1995): Dependability management - Part 3: Application guide - Section 9 Risk analysis of technological systems

Управление надежностью - Часть 3: Руководство по применению - Раздел 9: Анализ рисков технологических систем


Таблица 3

Стандарты и технические отчеты ИСО и МЭК,

на которые имеются ссылки в данном техническом отчете

планиро­вание

эксперимента

проверка

гипотез 

анализ

измерений

анализ

возможностей процессов

регресси­онный

анализ

анализ надежности

выборочный контроль

моделиро­вание

контроль­ные карты

построение доверительных интервалов

анализ

временных рядов

ISO/DIS 5479

ISO 3534-3

ISO 2602

 

ISO 5715-1

 

 

 

 

ISO 9000-4

ISO 2859-0

 

 

ISO 3534-2

 

 

 

 

 

 

ISO 2854

 

ISO 5725-2

 

 

 

 

 /IЕС 300-1

ISO 2859-1

 

 

ISO 7870

 

 

 

ISO 9004-4

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IEC 300-2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISO 3207

 

ISO 5725-3

 

 

 

 

 

 

ISO 2859-2

 

 

ISO/TR

7871

 

 

ISO 3534-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IEC 300-3-9

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISO 3301

 

ISO 5725-4

 

 

 

 

 

 

ISO 2859-3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IEC 812

 

 

 

 

ISO 7873

 

 

 

 

 

 

ISO 3494

 

ISO 5725-6

 

 

 

 

 

 

ISO 3951

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IEC 1014

 

 

 

 

ISO 7966

 

 

 

 

 

 

 

ISO/DIS

5479

ISO 11095

 

 

 

 

 

 

ISO 8422

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

IEC 1025

 

 

 

 

ISO 8258

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISO/DIS

 11843-1

 

 

 

 

 

 

ISO 8423

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISO 8595

 

 

 

 

 

 

 

IEC 1070

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISO/TR

8550

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISO 11453

ISO

 Gaide35

 

 

 

 

IEC 1078

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

EC 1123

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISO Gaide35

 

 

 

 

IEС 1163-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ISO/IEC

Gaide43

 

 

 

 

IЕС 1164

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

VIM

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

GUM

 

 

 

 

 

IЕС 1165

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рейтинг@Mail.ru Rambler's Top100