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 (Cp, Cr)
- Показатели пригодности для нецентрированных процессов (Cpl, Cpu, Cpk, Crk)
- 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