Тренинг «Практика статистического анализа промышленных данных и контроля качества продукции» специально разработан для инженеров, технологов, метрологов, отвечающих на производстве за качество продукции и контроль стабильности производственных процессов. Тренинг также может быть полезен для всех специалистов, задействованных в управлении качеством продукции, управлении технологическими процессами в сфере промышленности, производства товаров и услуг.

Цель тренинга: получить необходимые знания для применения статистических методов в анализе промышленных данных, в том числе регулируемых ГОСТ-ами и стандартами качества ISO 9000, а также приобрести практические навыки проведения самостоятельных исследований.

Продолжительность тренинга: 3 дня (с 10:00 до 17:00) или 24 ак.ч.

Прохождение тренинга позволит Вам:

• получить системные теоретические знания по статистическому анализу промышленных данных;
• применять методы выборочного контроля и самостоятельно рассчитывать объем выборки для контроля качества продукции;
• самостоятельно строить и анализировать контрольные карты, принимать решения о стабильности и качестве технологических процессов;
• проводить анализ факторов, влияющих на качество продукции;
• с помощью статистических методов сравнивать различные технологические решения.

Бизнес-тренер

Cорокин Александр Сергеевич – кандидат экономических наук, руководитель компании «Центр Статистического Анализа», доцент кафедры Математические методы в экономике РЭУ им. Г.В. Плеханова. Читал тренинги по промышленной статистике, статистическому анализу промышленных данных в крупных производственных компаниях. Автор более 50 научных и методических работ по применению статистических методов в практической деятельности, в том числе по применению статистических методов для контроля качества. Сайт-портфолио: www.alsorokin.ru. 

Тренинг практический, все темы изучаются на примерах и кейсах на реальных данных с расчетами на компьютере. Программное обеспечение, на базе которого может проводиться тренинг: MS Excel, Statistica, R и др.

После прохождения ваша компания получает:

• комплект методических материалов, в том числе авторское учебное пособие объемом более 200 стр.;
• фирменный сертификат о прохождении тренинга для каждого участника;
• бесплатную консалтинговую поддержку по вопросам тренинга на 6 месяцев.

Программа тренинга может быть отредактирована под задачи клиента с использованием данных вашей компании.

---

Программа тренинга:

 Тема 1. Введение в статистический анализ промышленных данных – 2 ак.ч.

• Основные задачи промышленной статистики
• ГОСТы и международные стандарты ISO, требующие применения статистических методов
• Концепция бережливого производства "шесть сигм" (lean six sigma)
• Составление плана исследования
• Источники промышленных данных для анализа
• Выбор показателей, характеризующих протекание процессов производства (KPI)
• Виды исходных показателей и шкал их измерения
• Суть выборочного метода в промышленной статистике
• Понятие статистической оценки контролируемых параметров
• Точечные и интервальные оценки параметров 
• Обзор основных статистических методов для решения задач промышленной статистики
• Классификация основных программ для анализа промышленных данных

 Тема 2. Проверка и исследование промышленных данных – 4 ак.ч.

• Методы статистического анализа качественных данных
• Оценка изменения основной тенденции (средняя, медиана, мода)
• Оценка вариабельности данных (стандартное отклонение, коэффициент вариации)
• Квантили распределения
• Визуальный анализ распределения данных: гистограмма и ящичная диаграмма
• Оценка распределения количественных данных
• Нормальный закон распределения
• Правило "трех сигм" и его использование в промышленной статистике
• Критерии проверки распределения на нормальность
• Методы обнаружения выбросов в данных и их обработки
• Основные законы распределения, отличные от нормального
• Биномиальное распределение
• Распределение Пуассона
• Равномерное распределение
• Экспоненциальное распределение
• Логнормальное распределение

  Тема 3. Методы выборочного контроля качества продукции и анализа несоответствий – 4 ак.ч.

• Задачи выборочного контроля продукции
• Понятие статистической гипотезы
• Нулевая и альтернативная гипотеза
• Виды статистических ошибок при принятии решений о качестве продукции
• Расчеты статистических критериев для проверки гипотез
• Выбор уровня значимости при принятии решений
• Контроль количественных параметров
• t-критерий  Стьюдента для сравнения средних
• F-критерий для контроля вариации данных
• Контроль качественных параметров
• z-критерий для сравнения долей
• Непараметрические тесты (критерий Манна-Уитни, Критерий Уилкоксона)
• Критерий хи-квадрат Пирсона

Тема 4. Формирование выборки для анализа  промышленных данных – 4 ак.ч.

• Стандартная ошибка средней арифметической
• Построение доверительного интервала для средней арифметической
• Стандартная ошибка доли
• Построение доверительного интервала для доли признака
• Классификации видов и методов формирования случайной выборки
• Понятие анализа мощности
• Оценка мощности критерия
• Подходы к расчету минимального объема выборки
• Расчет минимального объема выборки при анализе качественных признаков
• Расчет минимального объема выборки при анализе количественных признаков
• Расчет минимального объема выборки при тестировании гипотез
• Примеры калькуляторов для расчета минимального объема выборки

 Тема 5. Анализ качества и стабильности производственных процессов – 4 ак.ч.

• Инструменты для анализа производственных процессов
• Понятие устойчивости процесса и причины его изменчивости
• Контрольные карты Шухарта
• Общий алгоритм построения контрольных карт
• Контрольные карты для количественных переменных (Х-карты, R-карты, S-карты, I-карты, MS-карты)
• Контрольные карты для бинарных переменных (С-карты, U-карты, Np-карты, P-карты)
• Установка контрольных пределов для количественных переменных
• Установка контрольных пределов при нарушении нормальности распределения
• Установка контрольных пределов для бинарных переменных
• Обнаружение разладки процесса с помощью критерия серий
• Операционные кривые
• Показатели пригодности для центрированных процессов (C_p, C_r)
• Показатели пригодности для нецентрированных процессов (C_pl, C_pu, C_pk, C_rk)
• Корректировка показатели пригодности для ненормальных распределений

Тема 6. Анализ взаимосвязей количественных и качественных характеристик производственных процессов  – 6 ак.ч.

• Основные задачи в работе промышленных предприятий, решаемые с помощью статистических методов анализа взаимосвязи
• Визуальный анализ наличия взаимосвязи
• Параметрический корреляционный анализ
• Непараметрический корреляционный анализ
• Многофакторная регрессионная модель
• Расчет и интерпретация параметров многофакторной регрессионной модели
• Анализ качества регрессионной модели
• Модели дисперсионного анализа
• Модель однофакторного дисперсионного анализа
• Оценка степени влияния фактора
• Апостериорные критерии парных сравнений
• Дисперсионный анализ с двумя и более факторами
• Матрица данных двухфакторного дисперсионного анализа
• Таблица двухфакторного дисперсионного анализа с взаимодействием
• Графическая интерпретация взаимодействия факторов