URSS.ru - Издательская группа URSS. Научная и учебная литература
Об издательстве Интернет-магазин Контакты Оптовикам и библиотекам Вакансии Пишите нам
КНИГИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ


 
Вернуться в: Каталог  
Обложка Халафян А.А. Промышленная статистика: Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA
Id: 166411
 
449 руб.

Промышленная статистика: Контроль качества, анализ процессов, планирование экспериментов в пакете STATISTICA

URSS. 2013. 384 с. Мягкая обложка. ISBN 978-5-397-03576-7.

 Аннотация

Настоящее издание посвящено описанию статистических методов, которые позволяют при ограниченных объемах анализируемых изделий с заданной степенью точности и достоверности судить о состоянии качества выпускаемой продукции. Статистический анализ качества продукции обеспечивает принятие верных управленческих решений не на основе интуиции, а при помощи научных методов выявления закономерностей в накапливаемых массивах числовой информации.

В учебнике рассмотрены такие разделы промышленной статистики, как: карты контроля качества; анализ процессов; шесть сигма; планирование экспериментов в среде широко известного во всем мире пакета STATISTICA. Дано подробное описание технологии работы с модулями программы.

Издание адресовано студентам направлений "Экономика", "Управление качеством", "Стандартизация и метрология", "Метрология, стандартизация и сертификация", аспирантам, научным работникам, преподавателям вузов, аналитикам и управленцам, а также всем, кто интересуется статистическими методами в управлении качеством.


 Оглавление

Посвящается памяти Александра Александровича Красовского,
видного специалиста в области динамики летательных аппаратов,
лауреата Государственной премии СССР
Введение
Глава 1. Контрольные карты для непрерывных величин
 1.1.X-bar и R-карты
 1.2.S-карта
 1.3.Работа с кистью
 1.4.Карты с различными наборами выборок
 1.5.Карты для выборок неодинакового объема
 1.6.Краткие карты
Глава 2. Контрольные карты по альтернативному признаку
 2.1.Карты для доли дефектных изделий (Р-карты)
 2.2.Карты для числа дефектных изделий (С-карты)
 2.3.U-карты
 2.4.Np-карты
 2.5.Карты Парето
Глава 3. Контрольные карты для отдельных наблюдений
 3.1.MA X-bar и R-карты
 3.2.EWMA X-bar и R-карты
 3.3.MA X-bar (EWMA X-bar) и S-карты
 3.4.Cusum-карты для отдельных наблюдений
 3.5.Настройка X-bar и R-карт в условиях непрерывного мониторинга
Глава 4. Анализ процессов
 4.1.Анализ пригодности процесса. Исходные данные
 4.2.Анализ пригодности процесса. Агрегированные данные
 4.3.Повторяемость и воспроизводимость
 4.4.Анализ Вейбулла, надежность и времена отказов
 4.5.Планы выборочного контроля
 4.6.Калькулятор Шесть Сигма
 4.7.Диаграмма причин и следствий
 4.8.Шесть сигма
Глава 5. Планирование экспериментов
 5.1.Дробные 2n-p-факторные планы
 5.2.Двухуровневые отсеивающие планы (Плакетта--Бермана)
 5.3.Центральные композиционные планы
 5.4.Планы на латинских квадратах
 5.5.Робастные планы Тагучи
 5.6.Планы для смесей
 5.7.Составление планов для смесей при помощи псевдокомпонент
 5.8.Планы для поверхностей и смесей с ограничениями
 5.9.D- и A-оптимальные планы
Библиография

 Введение

Под промышленной статистикой как разделом математической статистики понимается совокупность таких направлений, как:

-- карты контроля качества;

-- анализ процессов;

-- шесть сигма;

-- планирование экспериментов

Карты контроля качества впервые были предложены Уолтером Л. Шухартом как метод контроля при массовом производстве продукции, направленный на стабилизацию качества в производственных процессах. У.Л. Шухарт предложил состав контрольных карт, технологию их составления, методы расчета и правила пользования. Они применялись для регистрации результатов измерений контролируемых свойств продукции. Выход параметра за границы поля допуска свидетельствовал о необходимости остановки производства и проведении его корректировки. Специалисты заинтересовались контролем качества в 30-х годах прошлого столетия, а в 40-х годах правительство США, побуждаемое необходимостью массового производства различной продукции в условиях Второй мировой войны, при размещении заказов на частных предприятиях стало широко внедрять статистический контроль качества для обеспечения качества изделий. Развитие экономики, появление массового производства изменило прежний подход к контролю, который требовал проверки каждой единицы продукции, и привело к внедрению выборочного контроля с оценкой статистическими методами.

Методы контроля качества позволяют исследовать характеристики объектов с помощью карт контроля качества, далее анализировать и устранять причины появления отклонений от плановых спецификаций. Помимо классических процедур построения контрольных карт разработана группа статистических методов, объединенных под общим названием -- анализ процессов и изучающих поведение процесса на длительном промежутке времени. В настоящее время, благодаря компьютеризации, методы анализа процессов приобретают все большую актуальность и все активнее внедряются в различные технологические процессы, позволяя создавать планы выборочного контроля, вычислять пригодность процесса, анализировать повторяемость и воспроизводимость измерений, оценивать надежность и функции риска.

Методы планирования экспериментов получили широкое распространение после появления книги Р. Фишера "Планирование экспериментов", вышедшей в 1935 г. В настоящее время данные методы широко используются как в науке, так и в различных областях практической деятельности. Обычно основная цель научного исследования состоит в том, чтобы показать статистическую значимость эффекта воздействия определенного фактора на изучаемую зависимую переменную. Как правило, основная цель планирования экспериментов заключается в извлечении максимального количества объективной информации о влиянии изучаемых факторов на интересующий исследователя показатель (зависимую переменную) с помощью наименьшего числа дорогостоящих наблюдений.

Реализация методов промышленной статистики -- достаточно трудоемкий процесс, требующий значительных затрат человеческих и временных ресурсов. Новый импульс к использованию методов промышленной статистики в различных сферах практической и познавательной деятельности человека дали статистические пакеты прикладных программ (ППП). Именно с появлением статистических ППП существенно расширились горизонты применимости методов промышленной статистики. Не являются исключением биология, медицина, фармакология, медицинская и биологическая промышленность. В медицине методы промышленной статистики могут быть использованы для статистической оценки качества и эффективности новых методов лечения и диагностики, для контроля качества продукции медицинской промышленности, мониторинга состояния больного и т.д.

Компания StatSoft Russia предлагает мощный и удобный инструмент для реализации методов промышленной статистики -- систему STATISTICA, которая уже успела приобрести огромную популярность в России. Программа полностью русифицирована и является уникальным пакетом для статистической, аналитической и графической обработки данных, где пользователь имеет доступ ко всем классическим и современным методам статистического анализа. Промышленная статистика представлена модулями: карты контроля качества, анализ процессов, шесть сигма, планирование экспериментов.

В предлагаемом издании методы промышленной статистики реализованы применительно к версии STATISTICA 6.1 на примерах из предметной среды, близкой к медицине. Данное издание является продолжением предыдущих книг автора -- учебника «STATISTICA 6. Статистический анализ данных» (М.: Бином, 2007, 2009, 2010), монографии «Современные статистические методы медицинских исследований» (М.: Издательство ЛКИ/URSS, 2008), учебника «STATISTICA 6. Математическая статистика с элементами теории вероятностей» (М.: Бином, 2010).

К настоящему времени компания-производитель (USA, StatSoft Inc.) выпустила новые версии программы -- STATISTICA 7, 8, 9, 10. Компания StatSoft Russia русифицировала последнюю версию -- STATISTICA 10, в которой благодаря применению новых достижений в области информационных технологий существенно улучшен и оптимизирован пользовательский интерфейс.

Реализованы уникальные достижения 64-битной компьютерной технологии, а также параллельные процессы. Некоторые функции, используемые при обработке данных и выполнении анализа, оптимизированы с помощью многопоточной технологии, что сделало возможным их параллельное применение на многоядерных процессорах и достижение высочайшего быстродействия для задач больших размерностей в экономике, бизнесе, медицине. Использована эффективная интегрированная программа обмена и интеграции данных -- Microsoft SharePoint, что значительно упростило импорт и экспорт данных. Процедура импорта данных STATISTICA Query может получать данные не только из внешних систем, таких как поставщик данных Microsoft OLE DB, но и из хранилищ бизнес-информации SAP Business Warehouse. За счет новых процедур расслоения, закрашивания и сглаживания линий, кривых и поверхностей существенно улучшены графические возможности программы. Графики строятся быстрее, поддерживая более продвинутые настройки изображения. Новые возможности STATISTICA 10 позволяют не только улучшить внешний вид графика, но и проводить более глубокий визуальный анализ и выявлять скрытые тренды путем постепенного уменьшения насыщенности изображения, а также вращения трехмерных графиков. Предусмотрена интерактивная прокрутка осей графика, поддерживается опция "прозрачность", что также способствует выявлению трендов, скрытых в массивах данных. С помощью опции Reference Lines стало возможным добавление соединительных линий на графике, можно редактировать текст непосредственно на графике, не открывая редактор. Значительно изменен пользовательский интерфейс с учетом последних достижений эргономики, что позволило достигнуть уменьшения зрительного напряжения и улучшения эффективности работы человека с компьютером.

Что касается методов статистического анализа, то изменения внесены в модули подгонки распределений и анализа времен жизни. Поэтому, так как основные модули анализа STATISTICA 10 практически не отличаются от модулей STATISTICA 6, предлагаемое издание, как и предыдущие книги автора, может быть успешно использовано для освоения пользователями всех последующих версий пакета, включая и десятую.

Таблицы исходных данных специально составлены автором малой размерности для возможности их представления на страницах книги и удобства ввода читателем в программу STATISTICA, если читатель пожелает с целью обучения повторить приведенные в книге статистические исследования. Читатель также может найти и скачать файлы данных на сайте statlab.kubsu.ru

Учебник адресован:

студентам направлений:

-- "Экономика" (080100) -- специальность "Статистика" (080601);

-- «Управление качеством» (221400) -- специальность "Управление качеством" (220501);

-- «Стандартизация и метрология» (221700);

-- «Метрология, стандартизация и сертификация» (200500) -- специальность «Стандартизация и сертификация» (200503);

-- аспирантам и докторантам специальности "Стандартизация и управление качеством продукции" (05.02.23);

-- научным работникам, преподавателям вузов, аналитикам и управленцам, а также всем занимающимся статистическими методами в управлении качеством.

Мне хотелось бы поблагодарить:

-- ректора Кубанского государственного университета М.Б. Астапова, декана факультета прикладной математики Ю.В Кольцова за создание условий, благоприятствующих написанию учебника;

-- рецензентов -- научного директора StatSoft Russia В.П. Боровикова, сотрудника StatSoft Russia В.А. Лесниченко за ценные замечания, позволившие значительно улучшить содержание книги;

-- исполнительного директора ЦСО В.А. Лазарева, ученого секретаря НМС С.А. Розанову, зам председателя отделения учебников и учебных пособий НМС по математике А.Б Будака за организацию и проведение экспертизы рукописи Научно-методическим советом по математике Министерства образования и Науки РФ.


 Об авторе

Алексан Альбертович ХАЛАФЯН

Доктор технических наук, профессор кафедры прикладной математики Кубанского государственного университета. В 1972 г. окончил математический факультет КубГУ по специальности "Математика". В 1987 г. под руководством профессора А. А. Красовского подготовил и защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности "Автоматизация технологических процессов и производств"; в 2010 г. защитил докторскую диссертацию по специальности "Системный анализ, управление и обработка информации (информационные и технические системы)". Лауреат премии администрации Краснодарского края в области образования (2008 г.), лауреат краевых конкурсов на лучшую научную и творческую работу среди преподавателей высших учебных заведений (2006, 2010 и 2011 гг.), лауреат Х Московского международного салона инноваций и инвестиций (2010 г.).

Круг научных интересов -- решение экстремальных задач комбинаторного типа, системный анализ, прикладные статистические исследования. Автор более 80 научных и учебно-методических работ, в том числе учебников "STATISTICA 6. Статистический анализ данных" (М., 2007, 2009), "STATISTICA 6. Математическая статистика с элементами теории вероятностей" (М., 2010), а также монографий "Современные статистические методы медицинских исследований" (М.: URSS, 2008, 2013), "Системный анализ и современные информационные технологии в медицинских системах поддержки принятия решений" (М., 2009).

 
© URSS 2016.

Информация о Продавце