Архив номеров

Аналитика для менеджера

Уважаемый читатель!

Контроль качества, надзор или сертификация продукции обычно опираются на количественные данные, представленные в протоколах лабораторных исследований. Но если целиком доверять получаемым цифрам, то велика вероятность ошибки, поскольку измерения всегда выполняются с погрешностью и, как правило, имеют выборочный характер. Известно, что неопределенность измерительной информации накапливается даже в процессе калибровки средств измерений. Поэтому лаборатория представляет вам, коллеги-менеджеры, детерминированные значения величин, по существу, случайные цифры. А раз так, для того, чтобы сделать вывод о качестве и безопасности продукции, необходим рискориентированный статистический анализ. Ведь известно, что именно в условиях цифровой экономики особенно необходимо учитывать такие факторы, как случайная составляющая погрешности измерений.

Конечно, значение количественной информации невозможно переоценить. Но без планирования эксперимента и анализа полученных данных контролировать риск ошибки не получится — это приводит к ложным заключениям о качестве некачественной продукции или о браковке качественной.

Недостаточно критичное отношение к экспериментальным данным и отказ от интервальной оценки статистических параметров при небольшом обычно объеме выборки имеют печальные последствия: рынок заполнен некачественными товарами, формально отвечающими установленным требованиям. Классическая теория управления подсказывает, что контроль качества требует от лиц, принимающих решения, готовности как минимум пересматривать первона­чальное мнение после ознакомления с частотой повторяемости данных, удовлетворяющих и не удовлетворяющих установленным требованиям.

Это позволяет провести апостериорную оценку соответствия, которую далее можно использовать при анализе функции полезности, характеризующей объем продукции по отношению к уровню выгоды для потребителя в целях завоевания его доверия.

Между тем нарастающее несоответствие между предложениями рынка и снижением доверия потребителей к информации о качестве продукции делают актуальной концепцию статистического контроля качества, оценку риска ошибки, а также формирования оптимальной системы планирования и анализа результатов лабораторной деятельности.

Поэтому приглашаем проверить, насколько вы готовы анализировать количественные данные из лабораторных протоколов и делать заключения о вероятности соответствия или несоответствия продукции установленным требованиям, и даже давать рекомендации лаборатории по ее дальнейшей работе.

Предлагаем двигаться step-by-step, начиная с простейших примеров.

Тема 1

Вычисление вероятности с непосредственным подсчетом числа исходов

Примеры по планированию эксперимента и анализу лабораторных протоколов

1. На испытание представлены образцы пищевой продукции с загрязняющим веществом в концентрации ниже предельно допустимого (✔) и выше этого норматива (✘): ✔, ✘, ✔, ✔, ✘, ✔, ✘, ✔, ✔, ✘, ✘, ✔. Какова вероятность того, что уже первый опыт позволит обнаружить несоответствующий образец?

2. 500 лабораторных протоколов пронумерованы порядковыми номерами. Эти протоколы необходимо случайным образом раздать для анализа пяти инспекторам. Чему равна вероятность того, что наугад извлеченный протокол будет иметь номер, кратный числу инспекторов?

3. Шуточная задача в 1 действие. 90 лабораторных протоколов зашифрованы двузначными номерами. Какова вероятность того, что наудачу выбранный протокол зашифрован числом с двумя одинаковыми цифрами?

Присылайте правильные ответы в редакцию и получите подарок от РИА «Стандарты и качество».

Ваши решения направляйте в редакцию по адресу: mos@mirq.ru.

Первые три читателя, приславшие правильные ответы, получают ПРИЗ — интересную книгу о качестве.

«Контроль качества продукции» Апрель 2019

10.04.2019

448
Поделиться:

Подписка