ГОСТ Р ИСО 3534-2-2019 Статистические методы. Словарь и условные обозначения. Часть 2. Прикладная статистика
2 Статистическое управление процессами
2.1 Общие понятия, связанные с процессами | ||
2.1.1 процесс: Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих видов деятельности, преобразующая входы в выходы. | en | process |
fr | processus | |
Примечание 1 - Входами процесса обычно являются выходы других процессов. Примечание 2 - Процессы в организации, как правило, планируются и осуществляются в управляемых условиях с целью добавления ценности. Примечание 3 - Процесс, в котором подтверждение соответствия его выхода затруднено или экономически нецелесообразно, часто называют "специальным процессом". [ИСО 9000:2005, 3.4.1] | ||
2.1.2 управление процессом: Скоординированная деятельность по контролю и управлению процессом (2.1.1). | en | process management |
fr | management du processus | |
2.1.3 статистический метод: Метод сбора, анализа и интерпретации данных под воздействием случайности. | en | statistical method |
fr |
| |
Примечание - Данные могут быть количественными или не количественными, или информацией. | statistique | |
2.1.4 статистическое управление процессами: Управление процессом (2.1.2), связанное с применением статистических методов (2.1.3) в планировании (2.1.5), контроле (2.1.6) и улучшении процесса (2.1.7). | en | statistical process management |
fr | gestion statistique du processus | |
2.1.5 планирование процесса: Управление процессом (2.1.2), направленное на установление целей процесса, требований к процессу и способов достижения этих требований. | en | process planning |
fr | planification du processus | |
2.1.6 контроль процесса: Управление процессом (2.1.2), направленное на соответствие процесса установленным требованиям. | en | process control |
fr |
| |
2.1.7 улучшение процесса: Управление процессом (2.1.2), направленное на снижение изменчивости (2.2.1) процесса, а также повышение результативности и эффективности процесса. | en | process improvement |
fr |
| |
Примечание 1 - Результативностью процесса является степень выполнения запланированных действий и достижения планируемых результатов [ИСО 9000]. Примечание 2 - Эффективностью процесса является отношение достигнутого результата к использованным ресурсам [ИСО 9000]. | processus | |
2.1.8 статистическое управление процессом SPC: Деятельность, направленная на использование статистических методов для снижения изменчивости (2.2.1) процесса, увеличению объема знаний о процессе (2.2.1), направление процесса для достижения желаемых результатов. | en | statistical process control, SPC |
Примечание 1 - SPC более результативно при управлении изменчивостью характеристик (1.1.1) процесса или характеристик продукции процесса, это коррелирует с характеристикой конечной продукции и/или повышением устойчивости процесса в условиях изменчивости характеристик. Примечание 2 - Хотя первоначально SPC применялись к процессам производства материальной продукции, данное управление также применимо к процессам обслуживания и взаимодействия, например, процессу взаимодействия, включающему программное обеспечение и виртуальные данные. Примечание 3 - SPC включает контроль процесса (2.1.6) и улучшение процесса (2.1.7). | fr |
|
2.1.9 план управления: Документ, описывающий элементы системы, применяемые для контроля изменчивости (2.2.1) характеристик (1.1.1) процесса (2.1.1), продукции (1.2.32) и услуг (1.2.33), и минимизирующие отклонение от их предпочтительных значений. | en | control plan |
Примечание - Документ является средством хранения информации [ИСО 9000]. Он может быть комбинацией различных типов средств хранения информации, например, это может быть бумага, магнитные, электронные или оптические компьютерные диски, фотографии и т.д. | fr | plan de |
2.1.10 анализ процесса: Исследование, направленное на установление причинно-следственных связей, используемых для управления | en | process analysis |
процессом и/или для улучшения процесса (2.1.1) или продукции (1.2.32), включая услуги (1.2.33). | fr | analyse du processus |
2.2 Понятия, связанные с вариацией (изменчивостью) | ||
2.2.1 изменчивость, вариация: Разность между значениями характеристики (1.1.1). | en | variation |
fr | variation | |
Примечание - Изменчивость часто описывают с помощью дисперсии или стандартного отклонения. | ||
2.2.2 собственная изменчивость процесса: Изменчивость (2.2.1) процесса (2.1.1), функционирующего в состоянии статистической управляемости (2.2.7). | en | inherent process variation |
fr | variation | |
Примечание 1 - При описании этой изменчивости с помощью стандартного отклонения употребляют нижний индекс " Примечание 2 - Данная изменчивость соответствует внутригрупповой изменчивости. |
| |
2.2.3 общая изменчивость процесса: Изменчивость (2.2.1) процесса (2.1.1), вызванная специальными (2.2.4) и случайными (2.2.5) причинами. | en | total process variation |
fr | variation totale du | |
Примечание 1 - При описании этой изменчивости с помощью стандартного отклонения употребляют нижний индекс " Примечание 2 - Данная изменчивость соответствует комбинации внутригрупповой и межгрупповой изменчивости. | processus | |
2.2.4 специальная причина: Источник вариации процесса, не являющегося собственной изменчивостью процесса (2.2.2). | en | special cause |
fr | cause | |
Примечание 1 - Иногда "специальную причину" рассматривают как синоним "причины, поддающейся определению". Однако между ними существует различие. Специальная причина поддается определению только в случае применения специальных способов идентификации. Примечание 2 - Специальная причина возникает вследствие специфических обстоятельств, которые не всегда возникают. Таким образом, при наличии специальных причин изменчивость (2.2.1) процесса (2.1.1) не всегда предсказуема. | ||
2.2.5 случайная причина: Источник изменчивости (2.2.1) процесса, присущей процессу (2.1.1) во времени. | en | random cause, common cause, chance cause |
Примечание 1 - Если изменчивость процесса обусловлена только случайными причинами, то она предсказуема внутри статистически установленных границ. Примечание 2 - Редукция данных причин обеспечивает улучшение процесса (2.1.7). Однако степень их идентификации, редукции и устранения является предметом анализа затрат/преимуществ с позиции технических и экономических возможностей. | fr | cause |
2.2.6 рациональная подгруппа: Подгруппа, относительно которой, как предполагают, что внутри этой подгруппы изменчивость вызвана только случайными причинами. | en | rational subgroup |
Примечание 1 - Подгруппа - это набор данных, отобранных из продукции процесса (2.1.1) таким образом, чтобы гарантировать, что данные одной подгруппы имеют наибольшее сходство между собой, а данные разных подгрупп наибольшее различие. Для более крупной подгруппы, большей чувствительностью к сдвигам уровня процесса (2.4.13) обладают контрольные карты (2.3.1). В идеале каждое измерение (3.2.1) в подгруппе является независимым по отношению к каждому из остальных. Примечание 2 - Наиболее общим методом формирования рациональной подгруппы является сбор данных в заданные моменты времени. Данные из разных периодов времени формируют разные подгруппы. Например, каждый час выполняют измерения на пяти последовательных частях конкретной машины. Выборочную статистику (1.2.18) для подгруппы отображают на контрольной карте в соответствии со временем измерений. Это помогает обнаруживать изменчивость, связанную со временем. | fr | sous-groupe rationnel |
2.2.7 стабильный процесс; процесс в состоянии статистической управляемости: Процесс (2.1.1), подверженный воздействию только случайных причин (2.2.5). | en | stable process, process in a state of statistical control |
Примечание 1 - Для стабильного процесса характерно то, что выборки (1.2.17) из продукции процесса, отобранные в любой момент времени являются простыми случайными выборками (1.2.24) из одной и той же генеральной совокупности (1.2.1). Примечание 2 - Данное состояние не предполагает, что изменчивость больше или меньше внутри или вне интервала требований, установленных в спецификации (3.1.1), но эта изменчивость (2.2.1) предсказуема с помощью статистических методов. Примечание 3 - Воспроизводимость (стабильного) процесса (2.7.1) обычно улучшают посредством фундаментальных изменений, сокращающих или удаляющих некоторые случайные причины путем корректировки среднего процесса до заданного значения. Примечание 4 - В некоторых процессах среднее характеристики может иметь дрейф или может возрастать стандартное отклонение, например, при износе инструментов или снижении концентрации раствора. Прогрессирующие изменения среднего и стандартного отклонения такого процесса приписывают систематическим, а не случайным причинам. В результате невозможно получить простые случайные выборки из одной и той же генеральной совокупности. | fr | processus stable, processus en |
2.2.8 критерий отсутствия управляемости: Набор правил принятия решений для идентификации наличия специальных причин (2.2.4). | en | out-of-control criteria |
Примечание - Правила принятия решений могут включать правила, относящиеся к точкам вне контрольных границ (2.4.2), к серии, трендам, циклам, периодичности, концентрации точек и средней линии или контрольных границ, необычному расположению точек внутри контрольных границ (большой или малый разброс) и соотношение значений внутри подгруппы. | fr |
|
du processus
du 
statistique des processus, MSP 
" (например, 
, 
или 
), отражающий собственную изменчивость.
du processus 
, 
или 
), отражающий общую изменчивость.
, cause commune, cause fortuite 
de 
statistique 
non 
2.2.9 средняя длина серии; ARL: Среднее количество выборок (1.2.17), наносимых на контрольную карту (2.3.1), вплоть до и включая точку, которая приводит к принятию решения о наличии специальных причин (2.2.4). | en | average run length |
Примечание 1 - Если специальные причины отсутствуют, идеальное значение ARL равно бесконечности, в этом случае, решение никогда не будет принято. Практическая цель состоит в назначении больших значений ARL при отсутствии специальных причин. Примечание 2 - Обратно, при наличии специальных причин, идеальное значение ARL равно единице, в этом случае решение принимают при отборе следующей выборки. Примечание 3 - Таким образом, выбор ARL - компромисс между этими конфликтующими требованиями. Примечание 4 - Выполнение действий, соответствующих наличию специальных причин в случае их отсутствия, ведет к "избыточному управлению". Примечание 5 - Невыполнение действий, соответствующих наличию специальных причин в случае их наличия, ведет к "недостаточному управлению". | fr | ARL longueur moyenne d'une suite, LMS |
2.3 Контрольные карты | ||
2.3.1 контрольная карта: График, на который наносят в установленном порядке значения статистического показателя в соответствии с последовательностью выборок (1.2.17), используемый для управления процессом (2.1.1) и снижения изменчивости (2.2.1) процесса. | en | control chart |
Примечание 1 - Порядок нанесения на карту значений обычно привязан ко времени или порядку отбора выборок. Примечание 2 - Применение контрольной карты обычно наиболее эффективно, когда на ней отражают показатель процесса, коррелированный с качеством готовой продукции или услуги. | fr | carte de |
2.3.2 контрольная карта Шухарта: Контрольная карта (2.3.1) с контрольными границами Шухарта (2.4.5), предназначенная для разделения причин изменчивости (2.2.1) контролируемой | en | Shewhart control chart |
характеристики на случайные (2.2.5) или специальные (2.2.4). | fr | carte de |
2.3.3 приемочная контрольная карта: Контрольная карта (2.3.1), предназначенная для анализа соответствия изображаемой на карте контролируемой характеристики установленному полю допуска (3.1.6). | en | acceptance control chart |
fr | carte de | |
2.3.4 контрольная карта регулировки процесса: Контрольная карта (2.3.1), использующая модель прогнозирования процесса (2.1.1), предназначенная для оценки и отражения на графике прогнозируемой тенденции изменений процесса (в случае отсутствия корректировок | en | process adjustment control chart |
процесса), а также определения величины изменений, необходимых для поддержания процесса в приемлемых границах. | fr | carte de |
2.3.5 контрольная карта кумулятивных сумм КУСУМ-карта: Контрольная карта (2.3.1), на которой отображают кумулятивную сумму отклонений статистик последовательных выборок от целевого значения для выявления изменений характеристики процесса. | en | cumulative sum control chart, CUSUM chart |
fr | carte de | |
Примечание 1 - Ордината каждой нанесенной точки представляет собой алгебраическую сумму ординаты предыдущей точки и самого последнего отклонения от целевого или контролируемого значения. Примечание 2 - Наиболее эффективно выявление изменений характеристики в ситуации, когда контролируемым значением является общее среднее арифметическое. Примечание 3 - КУСУМ-карта может быть использована для контроля, диагностики и прогнозирования поведения наблюдаемой характеристики. Примечание 4 - При использовании КУСУМ-карты для контроля возможна ее интерпретация с помощью накладываемых на нее масок (например, V-маски). Сигнал возникает в том случае, когда линия кумулятивной суммы пересекает границу маски или касается ее. |
| |
2.3.6 карта контроля по количественному признаку: Контрольная карта Шухарта (2.3.2), предназначенная для графического представления данных, измеряемых по непрерывной шкале. | en | variables control chart |
fr | carte de | |
2.3.7 карта контроля по альтернативному признаку: Контрольная карта Шухарта (2.3.2), предназначенная для графического представления категоризированных данных. | en | attribute control chart |
fr | carte de | |
2.3.8 контрольная карта числа несоответствий; с-карта: Карта контроля по альтернативному признаку (2.3.7), предназначенная для отображения числа появления определенных событий. | en | c chart, count control chart |
fr | carte c, carte de | |
Примечание - Величиной, характеризующей число появлений определенного события, могут быть, например, число отсутствующих, число продаж. В области качества событиями являются несоответствия и доля соответствующих единиц продукции или материала в выборках (1.2.17) фиксированного объема. Например, число дефектов на каждые 100 м ткани, ошибки в каждых 100 бухгалтерских документах. |
| |
2.3.9 контрольная карта числа несоответствий на единицу (продукции), u-карта: Карта контроля (2.3.7) по альтернативному признаку, предназначенная для анализа числа случайных событий на единицу продукции (1.2.14). | en | u chart, count per unit control chart |
Примечание - Величиной, характеризующей число появлений определенного события, могут быть, например, число отсутствующих и число продаж. В области качества событиями являются несоответствия и различные благоприятные возможности, относящиеся к подгруппам различного объема или количества материала. | fr | carte u, carte de comptage par |
2.3.10 контрольная карта числа несоответствующих единиц (продукции); np-карта: Карта контроля по альтернативному признаку (2.3.7), предназначенная для анализа числа единиц продукции (1.2.14) данного класса при постоянном объеме выборки (1.2.26). | en | np chart, number of categorized units control chart |
fr | carte np, carte de | |
Примечание - В области качества классами обычно являются классы "несоответствующих единиц продукции" (1.2.15). |
| |
2.3.11 контрольная карта долей или процента; р-карта: p-карта контроля по альтернативному признаку (2.3.7) для контроля числа единиц продукции (1.2.14) данного класса по отношению к общему числу единиц продукции в выборке (1.2.17), выраженной в виде пропорции или процента. | en | p chart, proportion or percent categorized units control chart |
Примечание 1 - В области качества классами обычно являются классы "несоответствующих единиц продукции". Примечание 2 - Как правило, p-карты применяют в тех случаях, когда объем выборки (1.2.26) является непостоянным. Примечание 3 - Данные на карту могут быть нанесены в виде доли или процента. | fr | carte p, carte de |
2.3.12 контрольная карта средних арифметических Xbar: Карта контроля по количественному признаку (2.36), предназначенная для оценки уровня процесса на основе средних арифметических в подгруппах. | en | Xbar control chart, average control chart |
fr | carte Xbar, carte de | |
2.3.13 контрольная карта медиан: Карта контроля по количественному признаку (2.3.6), предназначенная для оценки уровня процесса (2.4.13) на основе значений медиан в подгруппах. | en | median control chart |
fr | carte de | |
2.3.14 контрольная карта скользящих средних: Контрольная карта (2.3.1), предназначенная для оценки уровня процесса (2.4.13) по средним арифметическим последних | en | moving average control chart |
fr | carte de | |
Примечание 1 - Такая карта особенно полезна, когда доступно только одно наблюдение в подгруппе. Примеры - характеристики процесса (1.1.1), такие как температура, давление, время. Примечание 2 - Новое наблюдение заменяет самое старое из имеющихся Примечание 3 - Недостатком карты является отсутствие весовых коэффициентов при вычислении среднего арифметического, учитывающих состав используемых точек. |
| |
2.3.15 контрольная карта индивидуальных значений X-карта: Карта контроля по количественному признаку (2.3.6), предназначенная для анализа уровня процесса (2.4.13) на основе индивидуальных наблюдений в выборке (1.2.17). | en | individuals control chart, X control chart |
fr | carte de | |
Примечание 1 - Данную контрольную карту обычно применяют вместе с контрольной картой скользящих размахов с Примечание 2 - X-карта не использует преимущества усреднения, позволяющего минимизировать случайную изменчивость (2.2.1) и использовать нормальное распределение в соответствии с центральной предельной теоремой. | d'observations, individuelles carte de | |
2.3.16 контрольная карта экспоненциально взвешенных скользящих средних EWMA-карта: Контрольная карта (2.3.1), предназначенная для анализа уровня процесса (2.4.13) по экспоненциально сглаженным скользящим средним арифметическим. | en | EWMA control chart, exponentially weighted moving average control chart |
fr | carte de | |
2.3.17 контрольная карта с трендом: Контрольная карта (2.3.1), предназначенная для анализа уровня процесса (2.4.13) на основе отклонений средних арифметических по подгруппам от ожидаемого изменения уровня процесса. | en | trend control chart |
Примечание 1 - Тренд может быть определен экспериментально или с помощью регрессионного анализа. Примечание 2 - Тренд - это тенденция изменения центральной линии процесса после исключения случайной изменчивости (2.2.1) и циклических воздействий, если наблюдаемые значения (3.2.8) представлены на графике в порядке, соответствующем времени наблюдений. | fr | carte de |
2.3.18 контрольная карта размахов R-карта: Карта контроля по количественному признаку (2.3.6), предназначенная для анализа изменчивости (2.2.1) процесса по размахам в подгруппах. | en | R chart, range control chart |
fr | carte R, carte de | |
2.3.19 контрольная карта стандартных отклонений; s-карта: Карта контроля по количественному признаку (2.3.6), предназначенная для анализа изменчивости (2.2.1) процесса по выборочным стандартным отклонениям в подгруппах. | en | s chart, standard deviation control chart |
fr | carte de | |
2.3.20 контрольная карта скользящих размахов: Карта контроля по количественному признаку (2.3.6), предназначенная для анализа изменчивости (2.2.1) процесса по размаху | en | moving range control chart |
Примечание - Новое наблюдение заменяет самое старое из | fr | carte de |
2.3.21 многомерная контрольная карта: Контрольная карта (2.3.1), составленная для данных единственной выборочной статистики (1.2.18) двух или большего числа коррелированных переменных для каждой подгруппы. | en | multivariate control chart |
fr | carte de | |
2.3.22 контрольная карта многомерной характеристики: Карта контроля по альтернативному признаку (2.3.7), составленная для двух и более характеристик. | en | multiple characteristic control chart |
fr | carte de | |
2.3.23 контрольная карта баллов качества: Контрольная карта многомерной характеристики (2.3.22), составленная на основе присвоения весовых коэффициентов событиям в зависимости от их значимости. | en | demerit control chart, quality score chart |
fr | carte de | |
2.3.24 регулировка процесса: Действия, направленные на уменьшение значений отклонений от целевого значения выходной характеристики (1.1.1), основанные на упреждающем управлении (2.3.25) и/или управлении с обратной связью (2.3.26). | en | process adjustment |
Примечание - С помощью текущего мониторинга определяют находятся ли процесс (2.2.1) и система регулировки процесса в состоянии статистической управляемости (2.2.7). | fr | ajustement du processus |
2.3.25 упреждающее управление: Формирование соответствующих компенсационных изменений управляемой переменной (2.3.27) на основе измерения (3.2.1) отклонений входной переменной. | en | feed-forward control |
fr |
| |
2.3.26 управление с обратной связью: Формирование соответствующих компенсационных изменений управляемой переменной (2.3.27) на | en | feedback control |
основе отклонений от целевого значения или сигнала об ошибке выходной характеристики (1.1.1). | fr |
|
2.3.27 управляемая переменная: Переменная (характеристика) процесса, которую изменяют в зависимости от сигнала к действиям | en | control variable |
для изменения значений выхода процесса. | fr | mesure de |
2.3.28 автокорреляции: Корреляция между наблюдениями характеристики, упорядоченными по времени. | en | autocorrelation |
fr | auto- |
de Shewhart
pour acceptation
d'ajustement de processus
, carte CUSUM 
par mesures
par attributs
par comptage 
du nombre 
de proportion ou, pourcentage 
des moyennes
des 
наблюдений.
2.
X 
EWMA, carte de 
exponentielle
de tendance 
s, carte de 
de 
последних наблюдений.
mobile 
pour plusieurs variables
de 
, carte de 
de score
2.4 Компоненты контрольной карты | ||
2.4.1 центральная линия: Линия на контрольной карте (2.3.1), представляющая собой целевое значение или хронологическое значение среднего по выборочным статистикам (1.2.18). | en | centre line |
Примечание - Центральная линия может принимать одну из двух форм: a) "стандартно заданная" центральная линия, установленная заранее; b) "не стандартно заданная" центральная линия, построенная по хронологическому среднему. | fr | ligne centrale |
2.4.2 контрольная граница: Линия на контрольной карте, используемая для анализа стабильности процесса (2.1.1). | en | control limit |
fr | limite de | |
Примечание 1 - Контрольные линии наносят на контрольную карту (2.3.1) для обозначения контрольных границ. Примечание 2 - Контрольные границы являются статистически определенными границами отклонений от центральной линии (2.4.1) статистики, нанесенной на контрольную карту Шухарта (2.3.2), происходящих под воздействием случайных причин (2.2.5). Примечание 3 - Контрольные границы построены с использованием реальных данных о процессе за исключением приемочных контрольных карт (2.3.3), которые имеют границы поля допуска (3.1.3). Примечание 4 - Кроме точек, расположенных за контрольными границами, критерий отсутствия контроля может включать требования к сериям, трендам, циклам, периодичности, необычному расположению точек внутри контрольных границ. | ||
2.4.3 границы предупреждения: Контрольные границы (2.4.2), внутри которых статистика находится с высокой вероятностью при условии статистической управляемости процесса (2.1.1). | en | warning limits |
Примечание 1 - На контрольной карте границы предупреждения изображают линиями. Примечание 2 - Если значение статистики лежит за границами предупреждения, но внутри границ действия (3.1.15), обычно требуется дополнительное наблюдение за процессом, проводимое по установленным правилам. | fr | limites de surveillance |
2.4.4 границы действия: Контрольные границы (2.4.2), внутри которых наблюдаемая статистика находится с очень высокой вероятностью при условии, что процесс (2.1.1) является статистически управляемым. | en | action limits |
Примечание 1 - На контрольной карте (2.3.1) границы действия изображают линиями. Примечание 2 - Если значение статистики лежит за границами действия, предпринимают соответствующие корректирующие действия (3.1.15). | fr | limites d'action |
2.4.5 контрольные границы Шухарта: Контрольные границы (2.4.2), основанные на эмпирических доказательствах и экономических соображениях, расположенные сверху и снизу от центральной линии (2.4.1) на расстоянии | en | Shewhart control limits |
Примечание - Обычно, в соответствии с предположением Шухарта, задают | fr | limites de |
2.4.6 вероятностные контрольные границы: Контрольные границы (2.4.2), которые вместе с центральной линией (2.4.1) определяют интервал, накрывающий рассматриваемую статистику с очень высокой предварительно установленной вероятностью, когда процесс (2.1.1) находится в статистически управляемом состоянии (2.2.7). | en | probabilistic control limits |
Примечание - Построение вероятностных контрольных границ включает предварительное определение распределения (2.5.1) рассматриваемой статистики. | fr | limites de |
2.4.7 приемочные контрольные границы ACL: Контрольные границы (2.4.2) приемочной контрольной карты (2.3.3), разрешающие некоторый заданный сдвиг уровня процесса (2.4.13), основанный на установленных | en | acceptance control limits ACL |
требованиях, если изменчивость в подгруппе вызвана только случайными причинами (2.2.5) при статистически управляемом состоянии процесса. | fr | limites de |
2.4.8 верхняя контрольная граница UCL: Контрольная граница (2.4.2), определяющая верхний контрольный предел. | en | upper control limit UCL |
fr | limite de | |
2.4.9 нижняя контрольная граница LCL: Контрольная граница (2.4.2), задающая нижний контрольный предел. | en | lower control limit LCL |
fr | limite de | |
2.4.10 зона индифферентности: Зона, соответствующая уровням процесса (2.4.13) между APL (2.4.14) и RPL (2.4.15). | en | indifference zone |
fr | zone | |
2.4.11 зона приемки процесса: Зона вокруг центральной линии (2.4.1), соответствующая уровням процесса (2.4.13), которая позволяет принять решение о приемке процесса (2.1.1). | en | zone of acceptable processes |
fr | zone des processus acceptables | |
2.4.12 зона отклонения процесса: Зона, соответствующая уровням процесса (2.4.13) или вне уровней RPL (2.4.15), включающая те уровни процесса (2.4.13), которые позволяют делать вывод о неприемлемости процесса (2.1.1). | en | zone of rejectable processes |
fr | zone des processus | |
2.4.13 уровень процесса: Значение выборочной статистики (1.2.18), нанесено на контрольную карту, как точка в зависимости от времени. | en | process level |
fr | niveau du processus | |
2.4.14 приемлемый уровень процесса APL: Уровень процесса (2.4.13), задающий внешнюю границу зоны приемки процесса (2.4.11). | en | acceptable process level APL |
fr | niveau du processus acceptable NPA | |
2.4.15 уровень отклонения процесса RPL: Уровень процесса (2.4.13), задающий внутреннюю границу зоны отклонения процесса (2.4.12). | en | rejectable process level, RPL |
fr | niveau du processus | |
2.5 Основные термины, связанные с пригодностью и воспроизводимостью процесса | ||
2.5.1 распределение (характеристики): Информация о вероятностных свойствах характеристики (1.1.1). | en | distribution |
fr | distribution | |
Примечание 1 - Распределение характеристики может быть представлено, например, упорядоченным набором значений характеристики и изображено в виде итоговой диаграммы или гистограммы результатов измерений или значений в баллах. Такая диаграмма содержит всю информацию о числовых значениях характеристики за исключением порядка данных в серии. Примечание 2 - Распределение характеристики зависит от доминирующих условий, влияющих на нее. Таким образом, при исследовании распределения характеристики должны быть установлены условия сбора данных. Примечание 3 - Важно знать класс распределений (2.5.2), например, нормальное, логнормальное и т.д. до прогнозирования или определения оценок показателей воспроизводимости и пригодности. | ||
2.5.2 вид распределения: Семейство распределений (2.5.1), имеющих общие параметры, полностью определяющие данное семейство распределений. | en | class of distributions |
fr | classe de | |
Пример 1 - Двухпараметрическое, симметричное колоколообразное нормальное распределение с параметрами - средним и стандартным отклонением. Примечание 1 - Вид распределения часто полностью определяется значениями параметров распределения. | distributions | |
2.5.3 модель распределения: Установленное распределение (2.5.1) или установленный вид распределения (2.5.2). | en | distribution model |
fr |
| |
Пример 1 - Моделью распределения такой характеристики (1.1.1) продукции, как диаметр болта, может быть нормальное распределение со средним 15 мм и среднеквадратическим отклонением 0,05 мм. В данном случае модель полностью устанавливает распределение характеристики. | distribution | |
2.5.4 верхняя доля несоответствующих единиц: Доля распределения (2.5.1) значений характеристики (1.1.1), превышающих верхнюю границу поля допуска (3.1.4) | en | upper fraction nonconforming |
fr | proportion de | |
Пример - Для нормального распределения со средним
Примечание 1 - Легко доступны таблицы (или функции статистических компьютерных пакетов программ) стандартного нормального распределения, с их помощью можно определить долю выходов процесса, не соответствующих желаемому значению, например, вне границы поля допуска (3.1.3), расположенной от среднего процесса на расстоянии, равном числу стандартных отклонений. Это избавляет от работы с функцией распределения, представленной в примере. Примечание 2 - На практике вместо теоретического распределения работают с эмпирическим распределением, а параметры заменяют их оценками. | nonconformes | |
2.5.5 нижняя доля несоответствующих единиц | en | lower fraction nonconforming |
fr | proportion de | |
Пример - Для нормального распределения со средним
Примечание 1 - Легко доступны таблицы (или функции статистических компьютерных пакетов программ) стандартного нормального распределения, с их помощью можно определить долю выходов процесса, не соответствующих желаемому значению, например, вне границы поля допуска (3.1.3), расположенной от среднего процесса на расстоянии, равном числу стандартных отклонений. Это избавляет от работы с функцией распределения, представленной в примере. Примечание 2 - На практике вместо теоретического распределения работают с эмпирическим распределением, а параметры заменяют их оценками. | non-conformes | |
2.5.6 общая доля несоответствующих единиц | en | total fraction non-conforming |
Пример - Для нормального распределения (2.5.1) со средним
Примечание 1 - Легко доступны таблицы (или функции статистических компьютерных пакетов и программ) стандартного нормального распределения, с их помощью можно определить долю выходов процесса, не соответствующих желаемому значению, например, вне границы поля допуска (3.1.3), расположенных от среднего процесса на расстоянии, равном числу стандартных отклонений. Это избавляет от работы с функцией распределения, представленной в примере. Примечание 2 - На практике вместо теоретического распределения работают с эмпирическим распределением, а параметры заменяют их оценками. | fr | proportion de non-conformes totale |
de Shewhart 
probabilistes 
pour acceptation LCA
LCS
LCI
de 
.
,
- верхняя доля несоответствий;
- функция распределения стандартного нормального распределения;
- верхняя граница поля допуска.
,
- нижняя доля несоответствий;
- функция распределения стандартного нормального распределения;
,
- общая доля несоответствий;
- функция распределения стандартного нормального распределения;
- верхняя граница поля допуска;2.5.7 опорный интервал: Интервал, границами которого являются квантили распределения | en | reference interval |
Примечание 1 - Опорный интервал представляют в виде ( Примечание 2 - Термин "опорный интервал" используют только как арбитражный, но стандартизованный при определении индекса пригодности процесса (2.6.2) и индекса воспроизводимости процесса (2.7.2). Примечание 3 - Для нормального распределения (2.5.1) длина опорного интервала равна шести стандартным отклонениям (6 Примечание 4 - Для других распределений длину опорного интервала можно оценить с помощью вероятностной бумаги (например, логнормальной) или на основе выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии, используя методы, описанные в литературе по статистическим методам. Примечание 5 - Квантиль (или фрактиль) указывает точку деления функции распределения в долях, а процентиль - в процентах. Определение квантиля приведено в ИСО 3534-1. | fr | intervalle de |
2.5.8 нижний опорный интервал: Интервал, границами которого являются квантили распределения | en | lower reference interval |
Примечание 1 - Нижний опорный интервал представляют в виде ( Примечание 2 - Термин "нижний опорный интервал" используют только как арбитражный, но стандартизированный при определении нижнего индекса пригодности процесса (2.6.3) и нижнего индекса воспроизводимости процесса (2.7.3). Примечание 3 - Для нормального распределения (2.5.1) длина опорного интервала равна трем среднеквадратическим отклонениям (3 Примечание 4 - Для других распределений с помощью вероятностной бумаги (например, логнормальной) или на основе выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии, используя методы, описанные в литературе по статистическим методам. | fr | intervalle de |
2.5.9 верхний опорный интервал: Интервал, границами которого являются квантили распределения | en | upper reference interval |
fr | intervalle de | |
Примечание 1 - Верхний опорный интервал представляют в виде ( Примечание 2 - Термин "верхний опорный интервал" используют только как арбитражный, но стандартизированный при определении верхнего индекса пригодности процесса (2.6.4) и верхнего индекса воспроизводимости процесса (2.7.4). Примечание 3 - Для нормального распределения (2.5.1) длина верхнего опорного интервала равна трем среднеквадратическим отклонениям (3 Примечание 4 - Для других распределений квантиль |
| |
2.6 Показатели пригодности процесса (измеримые данные) | ||
2.6.1 показатель пригодности процесса: Статистический показатель, определяемый по выходной характеристике (1.1.1) процесса (2.1.1), используемый для описания процесса, пребывание которого в состоянии статистической управляемости (2.2.7) не подтверждено. | en | process performance |
Примечание 1 - Для выходной характеристики необходимо определить вид распределения (2.5.2), которому она подчиняется, и оценить его параметры. Примечание 2 - При использовании данного показателя необходимо учитывать, что он может быть подвержен изменчивости, вызванной специальными причинами (2.2.4), значение которых неизвестно. Примечание 3 - Для нормального распределения характеристики оценка стандартного отклонения процесса
где Оценка Примечание 4 - В случае нормального распределения в качестве оценки показателя пригодности процесса используют
Выбор значения Примечание 5 - Для других распределений показатель пригодности можно оценить, используя, например, вероятностную бумагу или параметры распределения, соответствующие данным. Выражение для оценки показателя пригодности процесса принимает в этом случае форму
Обозначение | fr | performance du processus |
2.6.2 индекс пригодности процесса | en | process performance index |
Примечание 1 - Обычно индекс пригодности процесса выражают в виде отношения длины поля допуска к длине опорного интервала (2.5.7)
Примечание 2 - Для нормального распределения (2.5.1) длина опорного интервала равна Примечание 3 - Для других распределений длину опорного интервала можно оценить, используя, например, метод вероятностной бумаги или метод кривой Пирсона. | fr | indice de performance du processus |
2.6.3 нижний индекс пригодности процесса | en | lower process performance index |
fr | indice de | |
Примечание 1 - Обычно нижний индекс пригодности процесса выражают в виде квантиля распределения
Примечание 2 - Для нормального распределения длина нижнего опорного интервала равна Примечание 3 - Для других распределений длину нижнего опорного интервала можно оценить, используя метод вероятностной бумаги или метод кривых Пирсона, а | performance du processus | |
2.6.4 верхний индекс пригодности процесса | en | upper process performance index |
Примечание 1 - Верхний индекс пригодности процесса выражают в виде квантиля распределения
Примечание 2 - Для нормального распределения длина верхнего опорного интервала равна Примечание 3 - Для других распределений длину верхнего опорного интервала можно оценить, используя метод вероятностной бумаги или метод кривых Пирсона, а | fr | indice de performance du processus |
2.6.5 меньший индекс пригодности процесса | en | minimum process performance index |
fr | indice de performance du processus minimal | |
2.6.6 обратный индекс пригодности процесса: Величина обратная к индексу пригодности процесса (2.6.2). | en | process performance ratio |
Примечание - Часто обратный индекс пригодности процесса выражают в процентах. | fr | rapport de performance du processus |
2.7 Показатели воспроизводимости процесса (измеримые данные) | ||
2.7.1 показатель воспроизводимости процесса: Статистический показатель, оцениваемый на основе выходной характеристики (1.1.1) процесса (2.1.1), находящегося в состоянии статистической управляемости (2.2.7), отражающий способность процесса поддерживать выходную характеристику процесса на уровне установленных к ней требований. | en | process capability |
Примечание 1 - Для выходной характеристики необходимо определить вид (2.5.2) распределения (2.5.1), которому она подчиняется, и оценить его параметры. Примечание 2 - В случае нормального распределения оценку полного стандартного отклонения процесса
где
________________
| fr | aptitude du processus |
Для процесса в состоянии статистической управляемости оценки Примечание 3 - В случае нормального распределения в качестве оценки показателя воспроизводимости процесса используют
где Выбор значения | ||
Примечание 4 - Для других распределений показатель воспроизводимости процесса можно оценить, используя, например, вероятностную бумагу или параметры распределения, соответствующие данным. Выражение для оценки показателя воспроизводимости процесса принимает в этом случае асимметричную форму
Обозначение Примечание 5 - При использовании формулы - становится менее эффективной при увеличении объема подгрупп; - чрезвычайно чувствительна к виду распределения; - не позволяет легко определять границы доверительного интервала. |
и 
уровней значимости 99,865% и 0,135% соответственно.
,
), длина интервала равна разности квантилей 
-
.
и 
уровней 50% и 0,135% соответственно.
, 
), длина интервала равна разности квантилей 
-
.
является как средним, так и медианой.
и 
уровней 99,865% и 50% соответственно.
, 
), длина интервала равна разности квантилей 
-
.
является средним и медианой.
уровня 50% является медианой, а квантиль 
уровня 99,865% можно оценить с помощью вероятностной бумаги (например, логнормальной) или на основе выборочных оценок коэффициентов эксцесса и асимметрии, используя методы, описанные в ISO/TR 22514-4.
, определенная по единственной выборке (1.2.17) объема 
имеет вид:
,
.
учитывает изменчивость (2.2.1), вызванную случайными причинами (2.2.5), а также любыми имеющимися специальными причинами. Оценку 
используют вместо 
для статистического описания изменчивости процесса. Объем выборки 
может быть составлен из 
подгрупп, объема 
.
.
имеет тот же смысл, что и допуски (3.1.6) по отношению к номиналу или предпочтительному значению, когда верхние и нижние допуски различны. Данное обозначение эквивалентно обозначению "±" для симметричных границ поля допуска. Это обозначение дает возможность проводить сравнение показателя процесса с установленными требованиями в терминах параметров положения и разброса.
.
(см. 2.6.1, примечание 3).
и нижней границы поля допуска (3.1.5), деленной на длину нижнего опорного интервала (2.5.8)
.
(см. 2.6.1, примечание 3), а 
представляет собой математическое ожидание и медиану распределения.
представляет собой медиану распределения.
.
и верхней границы поля допуска, деленной на длину верхнего опорного интервала (2.5.9)
.
(см. 2.6.1, примечание 3), а 
представляет собой математическое ожидание и медиану распределения.
представляет собой медиану распределения.
можно определить, используя формулу для 
(см. 2.6.1, примечание 3). В некоторых случаях стандартное отклонение 
, представляющее изменчивость (2.2.1) только в пределах подгруппы, может быть использовано вместо 
или 
или 
,
- среднее арифметическое размаха, вычисленное по размахам 
подгрупп;
- выборочная оценка стандартного отклонения 
- число подгрупп объема 
, 
- константы, соответствующие подгруппе объема 
и 
сходятся. Сравнение этих двух оценок позволяет оценить уровень стабильности процесса. Для неконтролируемого процесса с постоянным средним или для процесса со систематически изменяющимся средним (см. 2.2.7, примечание 4) значение 
существенно занижает стандартное отклонение процесса. Таким образом, оценку 
необходимо использовать с большой осторожностью. Иногда оценка 
является более предпочтительной, чем 
из-за своих статистических свойств (например, более простого вычисления границ доверительного интервала).
,
,
- выборочное среднее 
дает результат, идентичный 
(см. 2.6.1, примечание 3).
.
имеет тот же смысл, что и допуски (3.1.6) по отношению к номиналу или предпочтительному значению, когда верхний и нижний допуски различны. Данное обозначение эквивалентно обозначению "±" для симметричных границ поля допуска. Это обозначение дает возможность проводить сравнение показателя процесса с установленными требованиями в терминах параметров положения и разброса.
необходимо помнить, что оценка 
2.7.2 индекс воспроизводимости процесса | en | process capability index |
fr | indice d'aptitude | |
Примечание 1 - Часто индекс воспроизводимости процесса выражают в виде разности границ поля допуска, деленной на длину опорного интервала (2.5.7) для процесса в состоянии статистической управляемости (2.2.7)
Примечание 2 - Для нормального распределения длина опорного интервала равна Примечание 3 - Для других распределений длину опорного интервала можно оценить, используя метод, представленный в ISO/TR 22514-4. | du processus | |
2.7.3 нижний индекс воспроизводимости процесса | en | lower process capability index |
fr | indice d'aptitude | |
Примечание 1 - Часто нижний индекс воспроизводимости процесса выражают в виде разности квантиля
Примечание 2 - Для нормального распределения длина нижнего опорного интервала равна Примечание 3 - Для других распределений длину опорного интервала можно оценить, используя метод, представленный в ISO/TR 22514-4. | du processus | |
2.7.4 верхний индекс воспроизводимости процесса | en | upper process capability index |
fr | indice d'aptitude | |
Примечание 1 - Часто верхний индекс воспроизводимости процесса выражают в виде разности верхней границы поля допуска и квантиля
Примечание 2 - Для нормального распределения длина нижнего опорного интервала равна Примечание 3 - Для других распределений длину верхнего опорного интервала можно оценить, используя метод, представленный в ISO/TR 22514-4. | du processus | |
2.7.5 меньший индекс воспроизводимости процесса | en | minimum process capability index |
fr | indice d'aptitude du processus minimal | |
2.7.6 обратный индекс воспроизводимости процесса: Величина, обратная к индексу воспроизводимости процесса (2.7.2). | en | process capability ratio |
Примечание - Обратный индекс воспроизводимости процесса часто выражают в процентах. | fr | rapport d'aptitude du processus |
2.7.7 индекс вариации процесса | en | process variation index |
Примечание 1 - Если целевое значение
Примечание 2 - Если имеется дрейф процесса от целевого значения или возрастает изменчивость процесса (2.1.1), значение индекса возрастает. При индексе, близком к нулю, процесс близок к своему целевому значению. Примечание 3 - Данный индекс полезен в тех ситуациях, когда целевое значение предпочтительно, но нет установленного поля допуска (3.1.6) для оценки воспроизводимости процесса. Такие ситуации включают непродуктивное статистическое управление процессом (2.1.8) и данные экспериментов. | fr | indice de variation de processus |
.
(см. 2.7.1, примечания).
и нижней границы поля допуска, деленной на длину нижнего опорного интервала (2.5.8) для процесса в состоянии статистической управляемости (2.2.7)
.
(см. 2.7.1, примечания), а 
представляет собой среднее и медиану.
представляет собой медиану.
.
, деленной на длину нижнего опорного интервала (2.5.9) для процесса в состоянии статистической управляемости (2.2.7)
.
(см. 2.7.1, примечания), а 
представляет собой среднее и медиану.
представляет собой медиану.
.