Квалиметрия и управление качеством. Часть 1. Экспертные методы. Подольская М.Н.

Квалиметрия и управление качеством — файл 1.doc

Квалиметрия и управление качеством. Часть 1. Экспертные методы. Подольская М.Н.
Квалиметрия и управление качеством
скачать (531.5 kb.)

1.doc532kb.08.12.2011 20:44скачать

содержание
Реклама MarketGid:
Федеральное агентство по образованию Государственное общеобразовательное учреждение высшего профессионального образования Тульский государственный университет Кафедра «Инструментальные и метрологические системы» Курсовая работа по дисциплине: «Квалиметрия и управление качеством»Выполнил: Проверил: д.т.н., проф. ___________________ Протасьев В.Б. Тула 2004

  1. Аннотация 3
  2. Введение 4
  3. Часть I. Выполнение экспертизы методом попарного сравнения 5
  4. Часть II. Построение диаграммы Парето 11
  5. Часть III. Построение плана выборочного контроля 16
  6. Заключение 24

Аннотация Курсовая работа содержит 3 части: часть I посвящена проведению экспертизы 8-ми товаров 8-ью экспертами с 3-мя приближениями для составления ранжированного ряда этих товаров; часть II посвящена построению и анализу диаграммы Парето для оценки качества принимаемых на производстве решений по повышению качества продукции; часть III посвящена построению графического и численного последовательных планов выборочного приемочного контроля (с примером применения этого плана). Ключевые слова: экспертиза, попарное сравнение, весовые коэффициенты, бальные оценки, уровни риска, уровни приемки и браковки, объем кумулятивной выборки. Рисунков: 3 Таблиц: 4 Список использованной литературы:

  1. Курс лекций по дисциплине «Квалиметрия и управление качеством».
  2. Никифоров А.Д. Управление качеством: Учеб.пособие для вузов. – М.: Дрофа, 2004. – 720с.
  3. Шишкин И.Ф., Станякин В.М. Квалиметрия и управление качеством: Учебник для вузов. – М.: Изда-во ВЗПИ, 1969.

Введение Основной задачей данной курсовой является знакомство с некоторыми методами статистического контроля: проведением экспертизы, построением диаграммы Парето, составлением графического и численного последовательных планов выборочного приемочного контроля. Ниже более подробно описано, что в каждой части нужно сделать. В части I курсовой работы нужно: составить матрицу сравнения с балльными оценками (1…6) каждого из 8-ми товаров каждым из 8-ми экспертов; рассчитать 3 приближения; составить ранжированный ряд; определить погрешность между приближениями, при чем с каждым приближением погрешность должна уменьшаться. В части II нужно: выделить ряд влияющих факторов (9-10), которые приводят к дефектам в готовой продукции; составить таблицу, в которой указать потери от брака в денежном и процентном выражении от каждого фактора; расположить эти потери в порядке убывания и изобразить в виде столбцов диаграммы; построить кумулятивную кривую (кривую Лоренца), показывающую накопление потерь; провести анализ построенной диаграммы Парето. В части III нужно: по исходным данным при помощи таблицы приложения 1А ГОСТ Р 50.779.75 – 99 определить статистические коэффициенты; определить полный объем выборки; построить графический план приемочного контроля с использованием оперативной характеристики; выполнить анализ полученного плана контроля; составить численный план приемочного контроля в виде двух уравнений приемочных и браковочных чисел; построить графический план приемочного контроля; построить численный план приемочного контроля в виде таблицы; рассмотреть пример применения составленного плана приемочного контроля. Кафедра «Инструментальные и метрологические системы» Часть I. «Выполнение экспертизы методом попарного сравнения» Выполнил: студент гр.620521 Трунов М.В.Проверил: д.т.н., проф. Протасьев В.Б. Тула 2004 Задание: провести экспертизу 8-ми изделий, используя систему баллов 1…6, 8 экспертов и 3 приближения. При измерениях экспертным методом результатом однократного измерения обычно считается мнение одного эксперта, а результатом многократного измерения – коллективное мнение экспертной группы. Считается, что рациональное число экспертов равно в пределах 5-7 человек, но математически, чем больше экспертов, тем лучше. В нашем случае экспертная группа состоит из 8-ми человек, из чего следует, что точность экспертизы будет достаточно высокой, но это потребует больших затрат. 1. Составим матрицу сравнения: Таблица 1

Эксперты
1 2 3 4 5 6 7 8
1 5 5 4 5 4 5 5 5 38 0,135 1325 0,133 46727 0,133
2 5 4 4 3 5 4 4 5 34 0,121 1204 0,121 42421 0,121
3 6 6 6 5 6 5 6 6 46 0,163 1636 0,165 57689 0,165
4 3 3 4 3 4 4 3 3 27 0,096 960 0,097 33840 0,097
5 5 6 4 4 5 6 4 5 39 0,138 1357 0,136 47819 0,136
6 3 3 4 5 3 3 4 4 29 0,103 1015 0,102 35835 0,102
7 6 5 6 6 5 6 5 4 43 0,152 1524 0,153 53733 0,153
8 3 4 3 3 3 3 4 3 26 0,092 923 0,093 32650 0,093
Σ 282 1 9944 1 350624 1

– сумма баллов, полученная товаром в приближении.

– балльная оценка, приведенная к единице в приближении.

2. Рассчитаем приближения: 1. первое приближение: 2. второе приближение: 3. третье приближение: 3. Составим ранжированный ряд товаров: Равноценных товаров нет, но некоторые товары имеют очень близкие результаты экспертизы (так как система баллов не очень высокая). 4. Определим погрешность экспертизы между приближениями:

для товара 1:

для товара 2:

для товара 3:

для товара 4:

для товара 5:

для товара 6:

для товара 7:

для товара 8:

Погрешность между вторым и третьим приближением у всех товаров оказалась равной нулю, следовательно, не было необходимости в расчете третьего приближения и затрате денежных средств на проведение экспертами этого расчета. Кафедра «Инструментальные и метрологические системы» Часть II. «Построение диаграммы Парето» Выполнил: студент гр.620521 Трунов М.В.Проверил: д.т.н., проф. Протасьев В.Б. Тула 2004

Диаграмма Парето представляет собой обыкновенный столбчатый график, на котором влияющие факторы расположены в убывающем порядке, то есть эта диаграмма позволяет наглядно представить величину потерь в зависимости от различных дефектов. Как правило, выделяют 9-10 влияющих факторов, их разделяют на 3 группы.

В группу A входят 3 доминирующих фактора (70-80% всех потерь от брака); в группу B входят 3 следующих фактора (10-25%); в группу C входят остальные факторы, кроме последнего, который называется «Прочие причины», то есть это то, что по каким-либо причинам не удалось разделить на отдельные факторы.

Факторы выделяются так, чтобы они не оказывали взаимного влияния друг на друга (метод расслоения). Благодаря диаграмме Парето можно сначала сосредоточить внимание на устранении тех дефектов, которые приводят к наибольшим потерям (факторы из группы A). 1. В качестве влияющих факторов возьмем любые дефекты в комплектующих компьютера, приводящие к их неработоспособности.

Комплектующие компьютера: материнская плата, процессор, жесткий диск, модуль памяти, видеокарта, монитор, звуковая карта, привод и прочие (все остальные). 2.

Составим таблицу, в которой указываем какое количество дефектов приходится на каждую часть компьютера и каковы потери от брака в денежном и процентном выражении:Таблица 2

Факторы (комплектующие) Количество дефектов, шт. Потери от брака, тыс.руб. Потери от брака, %
1 Материнская плата 68 238 21,64
2 Процессор 53 212 19,27
3 Жесткий диск 25 75 6,82
4 Модуль памяти 21 42 3,82
5 карта 18 63 5,73
6 Монитор 25 325 29,54
7 Звуковая карта 23 23 2,09
8 Привод 18 27 2,45
9 Прочие 70 95 8,64
1100 100

3. Расположим комплектующие в порядке убывания потерь от брака и изобразим эти потери в виде столбцов диаграммы (рис.1). 4. Построим кумулятивную кривую (кривую Лоренца), которая отражает накопление потерь (рис.1). 3 5 47 Прочие

Потери от брака, Потери от брака,

тыс.руб. %

1100 100
1000 900 800 75Кривая Лоренца 700600 50 25 500
400 300200 100 0 Факторы Рис.1 5. Проведем анализ полученной диаграммы. Из построенной диаграммы видно, что более 70% всех потерь от брака приходится на следующие части компьютера: монитор, материнская плата, процессор, значит этим частям нужно уделить особое внимание при производстве. Кроме того, построенную диаграмму нужно сравнить с диаграммой предыдущего месяца. Если факторы группы A остались на прежних местах и кривая Лоренца не опустилась, то технические мероприятия оказались неправильными. Если же факторы группы A перешли в группу B или C, а кривая Лоренца снизилась, то технические мероприятия были правильными, и нужно анализировать состояние других факторов. Кафедра «Инструментальные и метрологические системы» Часть III. «Построение плана выборочного контроля»Выполнил: студент гр.620521 Трунов М.В.Проверил: д.т.н., проф. Протасьев В.Б. Тула 2004 Задание: разработать графический и численный последовательные планы выборочного приемочного контроля. В отличие от обычных планов выборочного контроля здесь может контролироваться не вся выборка, а ее некоторая часть, поэтому план и называется последовательным. Решение о приеме всей партии или ее браковке может быть принято раньше, чем при контроле всей партии всей выборки. Экономия времени до 37%. Обязательным условием является то, что единожды техпроцесс контролируется стопроцентно и доля дефектов не должна быть больше 10%.

1. Исходные данные: (величина ошибки первого рода)

(величина ошибки второго рода)

(уровень качества риска для изготовителя)

(уровень качества риска для заказчика)

По таблице приложения 1А ГОСТ Р 50.779.75 – 99 определяем статистические коэффициенты: (константа для определения приемочных чисел A)

(константа для определения браковочных чисел R)

(множитель для определения кумулятивного объема выборки )

2. По полученным данным определим полный объем выборки:

то есть

3. Строим графический план приемочного контроля с использованием оперативной характеристики, используя 2 опорные точки:

Рис.2F(q) – вероятность приема q – уровень дефектностиI – зона уверенной приемки II – зона неопределенности (взаимного риска) III – зона уверенной браковки 3. Выполним анализ плана контроля. Зона II очень узкая, значит, контроль очень строгий и на него потребуются значительные затраты. Об этом свидетельствует и то, что кривая оперативной характеристики очень крутая. 4. Составим численный план приемочного контроля. С этой целью определяем уравнения для приемочных и браковочных чисел: Это уравнения прямых линий, значит, их можно построить по двум точкам каждую:

1.

2.

5. Составим графический план приемочного контроля (рис.3): D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 III Браковочная зона 3

II A2

Зона продолжения контроля 2

I

R1 Приемочная зона

hR 1

1

0 200 263 400 600 700 800 1000 1200

hA

A1 Рис.3

D – число дефектов детали, соответствующее

Допустим, проконтролировали 700 деталей, возможны 3 ситуации (рис.3):

1. точка попала в зону I, значит вся партия принимается;

2. точка попала в зону II, значит контроль партии продолжается;

3. точка попала в зону III, значит вся партия бракуется.

6. Составим численный план контроля в виде таблицы: Таблица 3

Нижняя граница Приемочное число A Верхняя граница Браковочное число R
1 −1,953 * 2,525 **
2 −1,946 * 2,533 **
3 −1,939 * 2,540 3
4 −1,931 * 2,548 3
5 −1,924 * 2,555 3
6 −1,916 * 2,563 3
7 −1,909 * 2,570 3
8 −1,901 * 2,578 3
9 −1,894 * 2,585 3
10 −1,886 * 2,593 3
11 −1,879 * 2,600 3
12 −1,871 * 2,608 3
13 −1,864 * 2,615 3
14 −1,856 * 2,623 3
15 −1,849 * 2,630 3
16 −1,841 * 2,638 3
17 −1,834 * 2,645 3
18 −1,827 * 2,652 3
19 −1,819 * 2,660 3
20 −1,812 * 2,667 3
260 −0,0188 * 4,460 5
261 −0,0113 * 4,468 5
262 −0,0039 * 4,475 5
263 0,00361 0 4,483 5
264 0,0111 0 4,490 5
265 0,0186 0 4,498 5
1330 7,974 8 12,453 13
1331 7,982 8 12,461 13
1332 7,989 7 12,468 14

* − означает, что кумулятивный объем выборки недостаточен для принятия решения о приемке ** − означает, что кумулятивный объем выборки недостаточен для принятия решения о браковке 7. Рассмотрим пример применения составленного плана контроля: Таблица 4

Результат контроля Приемочное число A Кумулятивный результат контроля D Браковочное число R
1 0 * 0 **
2 0 * 0 **
3 0 * 0 3
4 0 * 0 3
5 0 * 0 3
6 0 * 0 3
7 0 * 0 3
8 0 * 0 3
9 1 * 1 3
10 0 * 1 3
11 0 * 1 3
12 0 * 1 3
13 1 * 2 3
14 0 * 2 3
15 0 * 2 3
16 0 * 2 3
17 0 * 2 3
18 1 * 3 3
19 * 3
20 * 3
260 * 5
261 * 5
262 * 5
263 0 5
264 0 5
265 0 5
1330 8 13
1331 8 13
1332 7 14

В столбце «Результат контроля»: 0 – деталь годная 1 – деталь дефектная

Из таблицы 4 видно, что при число накопленных деталей D сравнялось с браковочным числом R, это является основанием для прекращения контроля и браковки всей партии.

Заключение В целом мы справились со всеми задачами, поставленными во введении. В части I: составили матрицу сравнения с результатами экспертизы 8-ми товаров 8-ью экспертами и системой баллов 1…6; рассчитали 3 приближения; построили ранжированный ряд, равноценных товаров не оказалось, но часть товаров имели очень близкие результаты экспертизы; рассчитали погрешности между приближениями, оказалось, что погрешности у всех товаров между вторым и третьим приближением равны нулю, то есть необходимости в расчете третьего приближения не было. В части II: выделили 9 факторов – любые виды брака в комплектующих компьютера, приводящие к необходимости замены этих частей; составили таблицу, в которой указали потери от брака в каждой из частей компьютера в денежном и процентном выражении; потери расположили в порядке убывания и изобразили в виде столбцов диаграммы; построили кумулятивную кривую (кривую Лоренца), показывающую накопление потерь от брака; провели анализ полученной диаграммы Парето, из которого сделали следующие выводы: более 70% всех потерь приходится на 3 части компьютера: монитор, материнская плата, процессор, то есть им нужно уделить первоочередное внимание. В части III: по исходным данным определили статистические коэффициенты; определили полный объем выборки, он оказался равен 1332 детали, что довольно много; построили графический и численный планы последовательного выборочного приемочного контроля; провели анализ построенных планов, из которого сделали следующие выводы: контроль очень жесткий, так как кривая оперативной характеристики очень крутая; привели пример использования построенного численного плана контроля, всю партию забраковали на 18-ой детали. Таким образом, мы рассмотрели некоторые статистические методы контроля качества: проведение экспертизы, построение диаграммы Парето, составление последовательного плана выборочного приемочного контроля. Эти методы являются эффективными инструментами для оценки как качества готовой продукции, так и качества техпроцессов, поэтому они имеют очень широкое применение.Скачать файл (531.5 kb.)
Нажми чтобы узнать.

Источник: https://gendocs.ru/v27412/%D0%BA%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%BC%D0%B5%D1%82%D1%80%D0%B8%D1%8F_%D0%B8_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BA%D0%B0%D1%87%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE%D0%BC

«М.Н. ПОДОЛЬСКАЯ Квалиметрия и управление КАЧЕСТВОМ Часть 1 ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ Утверждено Учёным советом университета в качестве учебного пособия для студентов 3 курса, …»

Квалиметрия и управление качеством. Часть 1. Экспертные методы. Подольская М.Н.
Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   …   | 11 |

— [ Страница 1 ] —

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«Тамбовский государственный технический университет»

М.Н. ПОДОЛЬСКАЯ

ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ

Утверждено Учёным советом университета в качестве учебного пособия для студентов 3 курса, обучающихся по направлениям 221400.62 «Управление качеством»

и 221700.62 «Стандартизация и метрология»

Тамбов Издательство ФГБОУ ВПО «ТГТУ»

2011 УДК 658.562.62 (076.5) ББК У290.823.2я73- П Р еце нз е нт ы:

Доктор технических наук, доктор экономических наук, профессор Б.И. Герасимов Доктор технических наук, директор ГНУ «ВНИИТиН»

А.Н. Зазуля Подольская, М.Н.

П444 Квалиметрия и управление качеством : лабораторный практикум. Ч. 1. Экспертные методы / М.Н. Подольская. – Тамбов :

Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2011. – 80 с. – 80 экз.

ISBN 978-5-8265-1017- Представлены практические (1 – 9) и лабораторные (1 – 5) работы.

Рассматриваются основные экспертные методы квалиметрии и инструменты управления качеством, приводятся рекомендации по использованию их на практике, варианты заданий и вопросы для контроля полученных знаний.

Предназначен для студентов 3 курса, обучающихся по направлениям 221400.62 «Управление качеством» и 221700.62 «Стандартизация и метрология», изучающих дисциплину в шестом семестре.

УДК 658.562.62(076.5) ББК У290.823.2я73- © Федеральное государственное бюджетное ISBN 978-5-8265-1017- образовательное учреждение высшего профессионального образования «Тамбовский государственный технический университет» (ФГБОУ ВПО «ТГТУ»),

ВВЕДЕНИЕ

Дисциплина «Квалиметрия и управление качеством» относится к циклу специальных дисциплин и предназначена для подготовки студентов по направлениям 221400.62 «Управление качеством» и 221700.62 «Стандартизация и метрология».

Целью изучения дисциплины является получение теоретических знаний об основных принципах управления качеством, методах измерения и оценки качества промышленной продукции, а также получение практических навыков использования полученных знаний в профессиональной деятельности.

Данное пособие разработано в соответствии c учебной программой и призвано помочь студентам усвоить теоретический материал и овладеть практическими навыками управления качеством на предприятиях и в организациях.

Пособие состоит из двух частей. Первая часть посвящена экспертным методам квалиметрии и содержит девять практических (1 – 9) и пять (1 – 5) лабораторных работ.

В каждой работе приведён краткий теоретический материал, необходимый для проведения занятия, описание порядка выполнения работы, варианты заданий и контрольные вопросы.

В ходе выполнения каждой работы студент должен:

изучить теоретическую часть работы, лекционный материал и рекомендованную литературу;

получить у преподавателя свой номер варианта (для практических работ);

провести соответствующие практические действия (измерения, расчёты, дискуссии, обсуждения), требуемые в работе;

оформить отчёт, содержащий название и цель работы, графики и таблицы, полученные по результатам выполнения работы, выводы и ответы на контрольные вопросы.

Данное пособие может быть использовано студентами для получения практических навыков использования методов квалиметрии и управления качеством не только на занятиях под руководством преподавателя, но и самостоятельно.

ВЫЯВЛЕНИЯ ПРЕДСТАВЛЯЕМЫХ ИМИ ДАННЫХ

Цель работы: приобрести навыки расчёта числа экспертов.

В ходе решения различных квалиметрических задач на практике широко используются экспертные методы оценки, которые в совокупности с измерительными методами позволяют получить наиболее полный объём информации об объекте исследования.

В связи с этим на начальном этапе любой экспертизы основной задачей квалиметролога является грамотное формирование экспертной группы, в ходе которого определяется оптимальное количество экспертов, необходимое для проведения экспертизы, а также проводится количественная оценка качества экспертной группы различными методами.

Расчёт числа экспертов, необходимого для выявления наиболее полного количества данных, сводится к нахождению такого их числа m, при котором вероятность появления содержательно нового предложения с привлечением (m + 1)-го эксперта становится меньше заранее принятого значения.

Для решения поставленной задачи используют следующий алгоритм [1]:

1. Проводят опрос экспертов с целью получения совокупности сведений, касающихся объекта экспертизы.

2. Все предложения экспертов разделяют на четыре группы:

1) очевидные – выдвинутые всеми экспертами; 2) известные – выдвинутые большинством экспертов, но не всеми; 3) неочевидные – выдвинутые меньшинством; 4) особые – выдвинутые одним экспертом.

Интерес представляют только неочевидные и особые предложения, базирующиеся на личном опыте экспертов, их способностях, интуиции.

При этом вероятность появления особых предложений, выдвинутых меньшинством в группе из m экспертов, определяется выражением где nm ) – количество особых предложений; nm2) +… + nmv ) – количество неочевидных предложений, выдвинутых меньшинством v.

3. Из группы в m экспертов образуют всевозможные подгруппы по (m – 1) экспертов и для каждой из них подсчитывают число особых nm1 и неочевидных nm21 +… + nm1 предложений.

4. Рассчитывают вероятность Pm1 появления особых предложений по всем подгруппам и коэффициент уменьшения вероятности появления особых предложений с переходом от (m – 1) экспертов к m экспертам:

5. При условии, что значение сохраняется с увеличением числа экспертов (хотя, как правило, оно при этом уменьшается), оценки вероятности появления особых предложений с привлечением (m + 1)-го, (m + 2)-го… (m + k)-го экспертов будут соответственно равны:

Используя выражение (1.3) и заданное значение вероятности, находят число k вновь привлекаемых экспертов, при котором Pm + k = Pm k. Окончательная формула для расчёта k примет вид Следует отметить, что все допущения рассмотренного способа решения ориентированы на расчёт «с запасом».

То есть, считая всех экспертов одинаково продуктивными, мы заведомо шли на завышение требуемого количества экспертов.

В действительности (при правильно проведённом отборе экспертов) вначале в экспертную группу попадают наиболее сведущие специалисты, которые представляют максимальную информацию.

Привлекаемые далее эксперты менее продуктивны уже потому, что область этих профессиональных интересов удаляется от цели проведения экспертизы. Это приводит к уменьшению.

Так как рассмотренный вариант решения даёт завышенный объём экспертной группы, превышать рассчитанное количество экспертов не целесообразно. Главное – подробно опросить каждого эксперта, выявить наиболее полно его суждения и рационально организовать обмен мнениями.

Пример. При индивидуальном анкетном опросе группа из пяти экспертов в результате генерации подала 26 предложений, относящихся к объекту экспертизы, некоторые из которых по содержанию совпадают друг с другом.

При этом n55) = 10 предложений выдвинуты всеми экспертами (очевидные); n54) + n53) = 4 + 3 = 7 предложений выдвинуты большинством экспертов, но не всеми, в данном случае тремя и четырьмя (известные); n52) = 6 предложений выдвинуты меньшинством, в данном случае, двумя экспертами (неочевидные) и n51) = 3 предложения выдвинуты (каждое) лишь одним экспертом (особые).

Спрашивается, сколько ещё экспертов k следует опросить, чтобы вероятность Рm + k появления содержательно нового предложения стала меньше = 0,05?

В ходе решения поставленной задачи по формуле (1.1) находим оценку вероятности появления особых предложений среди всех предложений, выдвинутых меньшинством, в группе из m = 5 экспертов:

Образуем теперь из группы экспертов всевозможные подгруппы по четыре эксперта (этих подгрупп будет пять) и для каждой из них подсчитаем число особых n41) и неочевидных n42) предложений.

Нетрудно убедиться, что эти числа будут 4, 4, 4, 3, 2 и 6, 4, 2, 6, 6.

Следовательно, оценка вероятности появления особых предложений в группе из четырёх экспертов будет По найденным значениям P5 и P4 найдём коэффициент уменьшения вероятности появления особых предложений с переходом от пяти к четырём экспертам:

На основании найденных P5 и, а также заданного значения рассчитываем количество k вновь привлекаемых экспертов по формуле (1.7):

Итак, для достижения поставленного условия следует привлечь к работе ещё 9 специалистов, или всего 14 человек.

1. Ознакомиться с теоретическими сведениями данной работы.

2. В соответствии со своим вариантом задания рассчитать количество экспертов, необходимое для проведения экспертизы, исходя из условия полноты выявления представляемых ими данных. Варианты заданий приведены в табл. 1.1 – 1.10.

3. Проанализировать полученные результаты и оформить отчёт.

4. Ответить на контрольные вопросы.

№ предложения № предложения № предложения № предложения № предложения № предложения № предложения № предложения № предложения № предложения 1. Какие методы оценки качества продукции вы знаете?

2. В каких случаях используются экспертные методы оценки качества продукции?

3. Какие задачи стоят перед квалиметрологом при формировании экспертных групп?

4. Из какого условия рассчитывается число экспертов, необходимое для проведения экспертизы?

5. Опишите алгоритм расчёта числа экспертов, необходимого для проведения экспертизы.

6. На какие группы можно разделить данные, предоставляемые экспертами в ходе генерации?

7. Какие группы предложений, выдвинутых экспертами в ходе генерации, представляют наибольший интерес и почему?

8. Как рассчитывается вероятность появления «особых» и «неочевидных» предложений?

9. Что собой представляет коэффициент и как он рассчитывается?

10. Какие допущения принимаются при расчёте числа экспертов, необходимого для проведения экспертизы?

11. Как изменяется коэффициент при привлечении каждого дополнительного эксперта?

12. Какие исходные данные необходимы для расчёта числа экспертов в группе?

13. Какие формулы используются для расчёта числа экспертов, необходимого для проведения экспертизы?

14. Почему превышение рассчитанного числа экспертов не приводит к увеличению эффективности работы группы?

15. Можно ли сокращать численность экспертной группы ниже рассчитанного значения?

16. Зависит ли результат расчёта необходимого числа экспертов от их предварительного количества?

17. Сколько подгрупп должно быть сформировано при расчёте числа экспертов, если их предварительное количество равно m?

18. Назовите основные достоинства экспертных методов.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   …   | 11 |

Источник: http://www.knigi.konflib.ru/8tehnicheskie/66279-1-mn-podolskaya-kvalimetriya-upravlenie-kachestvom-chast-ekspertnie-metodi-utverzhdeno-uchenim-sovetom-universiteta.php

Biz-books
Добавить комментарий