Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

MIARA ZANURZANIA W MONITOROWANIU PROCESÓW O WIELU WŁAŚCIWOŚCIACH

Tytuł:
MIARA ZANURZANIA W MONITOROWANIU PROCESÓW O WIELU WŁAŚCIWOŚCIACH
DEPTH MEASURE IN THE MONITORING OF MULTI-PROPERTY PROCESSES
Autorzy:
Kobylińska, Małgorzata
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453487.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
karty kontrolne
miara zanurzania obserwacji w próbie
Observation depth measure in a sample
control cards
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2014, 15, 3; 122-132
2082-792X
Język:
polski
Prawa:
CC BY-NC: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
"Jednym z podstawowych narzędzi statystycznej kontroli jakości są karty kontrolne. Umożliwiają one stały nadzór nad procesem produkcyjnym poprzez dostarczanie informacji o tym czy proces jest stabilny oraz sygnalizują możliwość utraty jego stabilności w przyszłości. Karty kontrolne Shewharta mogą być wykorzystywane do monitorowania pojedynczych właściwości. W rzeczywistości niejednokrotnie mamy do czynienia z procesami, które charakteryzowane są przez wiele cech. Istnieją różne metody wykrywania, czy tego typu proces produkcyjny przebiega w sposób ustabilizowany, wśród nich karta T2 Hotellinga. W pracy przedstawiono karty kontrolne oparte na zanurzaniu obserwacji w próbie, które mogą być wykorzystywane w celu monitorowania procesów produkcyjnych o wielu właściwościach. "

Control cards are one of the basic tools for statistical quality control. They enable continuous supervision of a production process and provide information on the process stability and signal any possible loss of future stability. Shewhart’s control cards may be used for monitoring single properties. In reality, we frequently deal with processes characterised by multiple properties. There are a variety of methods to detect whether the course of this type of production process is stable, including T2 Hotellinga cards. This paper presents control cards based on observation depth measure in a sample, which can be used to monitor multi-property production processes.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies