Kontrol kualitas. Metode untuk mengevaluasi proses teknologi

di mana Ki adalah indikator kualitas parsial,

P adalah tanda kerja.

Pada gilirannya, indikator individu didefinisikan sebagai

di mana Kf adalah tingkat kualitas sebenarnya,

Ke - tingkat sampel terbaik (standar).

Dengan penilaian yang komprehensif dari kualitas p

Indikator aritmatika berbobot rata-rata juga dapat digunakan untuk produksi, ketika indikator relatif awal rata-rata Ki berbeda relatif sedikit satu sama lain:

, (2.7)

di mana Ki adalah pribadi indikator relatif kualitas;

Wi - koefisien indikator pembobotan (ditentukan oleh para ahli).

Jika nilai indikator kualitas ringkasan lebih besar dari satu, maka kita dapat menyimpulkan bahwa sampel produk yang bersangkutan lebih baik dari kualitas sampel dasar.

Jauh lebih sering, metode estimasi linier relatif digunakan untuk menilai tingkat kualitas. Dalam hal ini, penilaian integral tingkat kualitas ditemukan dengan rumus:

, (2.8)

di mana fi adalah tingkat kualitas sebenarnya,

Kei - tingkat referensi (normatif).

Rumus (2.6) juga dapat digunakan untuk menilai ketidakstabilan proses teknologi, sedangkan rumus untuk menghitung ringkasan indikator ketidakstabilan (Kn) berbentuk sebagai berikut:

, (2.9) AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA

di mana Kni adalah parameter proses aktual,

Pni - parameter normatif (ditentukan oleh peraturan teknologi);

i adalah jumlah parameter;

n adalah jumlah pengukuran.

Pendekatan yang dipertimbangkan juga dapat digunakan dalam tugas-tugas ketika perlu untuk memberikan penilaian ringkasan kualitas perusahaan, dengan mempertimbangkan banyak indikator. Untuk aplikasi mereka kondisi yang diperlukan adalah adanya nilai standar (referensi) yang dengannya Anda dapat membandingkan level indikator yang sebenarnya.

Contoh 1. Menurut metodologi penilaian umum kualitas Standar Negara Rusia, periksa kepatuhan kualitas lampu listrik dengan standar. Durasi rata-rata pembakaran lampu listrik dengan daya tertentu, yang diproduksi oleh perusahaan, adalah 420 jam. Nilai referensi dari kehidupan pelayanan adalah 450 jam. Koefisien tindakan yang bermanfaat memiliki nilai referensi 20 lm/W dan koefisien aktual 19 lm/W.

Tingkat kualitas sebenarnya dari lampu listrik yang dihasilkan adalah 11,3% lebih rendah dari referensi.

Contoh 2. Ada data tingkat kualitas dari jenis mesin cuci otomatis yang sama yang diproduksi oleh Vesta (Vyatka-Alenka) dan Ariston menurut data paspor. Berikan penilaian perbandingan tingkat kualitas peralatan mesin, jika koefisien bobot masing-masing faktor yang ditentukan oleh ahli adalah 0,31, 0,29, 0,03, 0,07, 0,3.

Tingkat kualitas mesin cuci	Satuan	"Alenka"	"Ariston"
Konsumsi air per siklus pencucian utama
Waktu siklus pencucian terlama pada 90 ° C hanya dengan air dingin
Konsumsi daya
Masa garansi

Untuk menentukan tingkat relatif kualitas mesin cuci, faktor kualitas komposit dihitung menurut metode yang diusulkan oleh Profesor V.A. Trapeznikov. Saat menghitung koefisien, sifat indikator juga diperhitungkan. Untuk indikator "positif", dengan peningkatan nilai yang kualitasnya meningkat, formula (2.4) dipilih, dan untuk indikator "negatif", dengan peningkatan nilai yang menurunkan kualitas produk , rumus kebalikannya digunakan.

Tingkat kualitas relatif dari mesin cuci otomatis Ariston adalah 11% lebih tinggi dari tingkat kualitas mesin cuci otomatis Vyatka-Alenka.

Contoh 3. Ada data hasil pengukuran parameter terkonsentrasi dari proses teknologi selama shift kerja.

Oleh peraturan teknologi nilai standar adalah: tekanan - 100 kPa, keasaman - 6.0.

Tentukan dengan metode estimasi linier relatif ringkasan indikator relatif dari ketidakstabilan proses teknologi.

Nomor pengukuran	Tekanan	Keasaman	Jumlah deviasi relatif

Dalam proses permesinan benda kerja, proses teknologi apa pun, keakuratan pembuatannya dipengaruhi oleh sejumlah besar faktor berbeda. Jadi, misalnya, saat memproses bagian pada mesin, alat mesin, perangkat untuk memasang dan memperbaiki bagian dan alat pemotong, alat pemotong, benda kerja itu sendiri, pengatur peralatan, lingkungan dll. Karena tindakan berbagai faktor produksi indikator hasil akhir dari proses teknologi yang dipilih juga terus berubah.

Oleh karena itu, terlepas dari kenyataan bahwa suku cadang diproduksi menggunakan proses teknologi yang sama, dengan mode pemrosesan konstan dan dalam mode otomatis, yaitu, tanpa campur tangan manusia, semuanya berbeda satu sama lain dan dari prototipe "ideal" yang dihitung. Fenomena ini disebut dispersi variabel acak, khususnya akurasi pembuatan parameter output bagian.

Untuk menganalisis keakuratan suku cadang manufaktur dengan proses teknologi yang dipilih, kami menggunakan berbagai metode, memungkinkan untuk memperhitungkan pengaruh berbagai faktor produksi. Metode tersebut antara lain: metode pengamatan langsung atau metode scatter plot, metode analitik dan statistik.

Paling umum digunakan dalam pembuatan metode plot sebar, yang memungkinkan Anda untuk menentukan pengaruh faktor yang berubah secara teratur pada akurasi manufaktur. Metode ini membutuhkan cukup jumlah yang besar pengamatan dan digunakan dalam produksi skala besar.

Metode analitis memerlukan deskripsi matematis dari semua faktor utama yang mempengaruhi kesalahan pemrosesan, metode ini cukup melelahkan dan digunakan dalam kasus individu.

Metode Statistik berdasarkan prinsip-prinsip teori probabilitas dan statistik matematika. Dari teori probabilitas diketahui bahwa jika hamburan sejumlah besaran (ukuran, kekasaran permukaan, kekerasan material, dll.) bergantung pada aksi gabungan dari banyak faktor dengan urutan besarnya yang sama, yang acak, independen, atau bergantung lemah pada masing-masing faktor. lainnya, maka hamburannya mengikuti hukum distribusi normal atau hukum Gaussian.

Hukum teoretis distribusi normal dalam sistem koordinat di mana titik asal bertepatan dengan sumbu simetri kurva Z.2 atau dengan nilai deviasi rata-rata, dinyatakan dengan rumus

Y \u003d j (x) \u003d e - (3.2)

di mana adalah standar deviasi dari variabel acak;

- frekuensi yang sesuai dengan nilai X.

Untuk menganalisis keakuratan proses teknologi yang dipilih, dimensi sebenarnya dari kumpulan suku cadang diukur dan kurva distribusi dibuat.

Perbedaan antara dimensi aktual minimum dan maksimum

bagian yang diukur dibagi menjadi interval yang sama.

Tentukan jumlah ukuran bagian di masing-masing Gbr.3.2

selang.

Kurva dibangun dalam urutan berikut. Absis menunjukkan bidang dispersi ukuran, yang didefinisikan sebagai perbedaan antara maksimum aktual dan ukuran minimal X f.maks - X f.min. = 6, dalam skala yang dipilih. Dari tengah setiap interval, di sepanjang sumbu y, frekuensi relatif diplot W \u003d m / N, di mana m adalah jumlah ukuran bagian yang termasuk dalam interval ini, N adalah jumlah total bagian yang diukur kelompok. Berdasarkan titik-titik yang diperoleh, kurva patah dari distribusi ukuran sebenarnya dibangun.Semakin besar batch bagian, semakin halus kurva patahnya, dan dalam penampilannya mendekati kurva hukum distribusi normal (kurva Gaussian) Gambar 3.3 Pada grafik, penunjukan X d min dan X d max menentukan nilai maks dan min yang diizinkan dari ukuran terkontrol atau batas toleransi, nilai yang ditentukan oleh konstruktor. Wilayah A saya dan B saya sesuai dengan nilai pernikahan yang dapat diperbaiki dan tidak dapat diperbaiki, dan nilai a saya mendefinisikan offset pusat pengelompokan dimensi relatif terhadap tengah bidang toleransi. Kurva distribusi normal adalah simetris terhadap sumbu yang bersesuaian dengan absis M (x) atau X CP, mean aritmatika dari deviasi. Rata-rata aritmatika dari deviasi disebut pusat pengelompokan ukuran atau pusat dispersi dari variabel acak.

Gbr.3.3

Kurva teoritis hamburan ukuran normal meluas di kedua arah sepanjang sumbu absis tanpa batas, mendekati sumbu ini secara asimtotik. Untuk perhitungan teoretis, batas deviasi (bila menggunakan hukum hamburan normal), dinyatakan dalam pecahan standar deviasi, biasanya dibatasi oleh nilai dan bidang hamburan 6.

Luas daerah di bawah kurva distribusi normal, yaitu di

di zona terbatas 6, adalah 99,73% dari total luas dan hanya 0,27% melampaui bidang hamburan.

Jika seluruh area di bawah kurva distribusi normal diambil sebagai 100% atau sebagai satu unit, maka area yang tidak diarsir akan sesuai dengan fraksi deviasi dari variabel acak yang sesuai dengan interval .

Dengan peningkatan interval hamburan lebih dari area di bawah kurva meningkat sedikit, dengan penurunan ke area di bawah kurva secara tajam

sedang menyusut.

Sifat dispersi ukuran paling jelas diungkapkan dengan menggambar apa yang disebut kurva distribusi. Untuk mendapatkan kurva distribusi yang andal, disarankan untuk mendapatkan setidaknya 200 - 300 pengukuran nilai aktual dari ukuran tertentu, dalam banyak kasus, namun, hasil yang dapat diterima secara praktis dapat diperoleh dengan sejumlah pengukuran sekitar 100.

Jumlah bagian yang akan diukur untuk menentukan deviasi standar tergantung pada akurasi yang Anda inginkan untuk menentukan deviasi ini.

Dari statistik matematis diketahui bahwa kesalahan root mean square dalam menentukan nilai root mean square adalah:

di mana N adalah jumlah pengukuran, dan E adalah kesalahan dalam pecahan .

Untuk mendapatkan dengan akurasi 5%, perlu untuk menyelesaikan persamaan

, dari mana N 200.

Untuk menentukan standar deviasi dengan akurasi 10%, 50 bagian harus diukur.

Bentuk kurva distribusi aktual tergantung pada proses manufaktur yang dipertimbangkan, jumlah bagian yang diukur dan sejumlah faktor lainnya.

Perbedaan antara dimensi maksimum bagian-bagian dari kumpulan tertentu, "bidang dispersi" - mencirikan besarnya kesalahan acak. Kesalahan sistematis, yang konstan dalam batch, tidak mempengaruhi bentuk kurva distribusi - itu hanya menyebabkan pergeseran seluruh kurva ke arah sumbu x.

Jika akurasi manufaktur dipengaruhi oleh faktor produksi yang berubah secara teratur, maka kurva distribusi normal akan asimetris terhadap pusat pengelompokan. Konstruksi dan studi kurva distribusi untuk berbagai operasi memungkinkan kami untuk menarik sejumlah kesimpulan terkait dengan keakuratan pemrosesan; dan, pertama-tama, mereka memungkinkan untuk memisahkan pengaruh kesalahan sistematis konstan dari pengaruh kesalahan acak.

Selanjutnya, studi yang sama memungkinkan dalam beberapa kasus untuk memprediksi nilai kesalahan acak, berdasarkan kumpulan bagian yang diperiksa sebelumnya. Sejumlah karya tentang studi kurva distribusi ukuran bagian menunjukkan

kemiripan kurva distribusi aktual dengan kurva distribusi normal, persamaannya adalah:

(3.4)

di mana x saya adalah koordinat kurva saat ini,

X adalah mean aritmatika dari semua nilai,

(3.5)

di sini … M N- jumlah bagian dengan penyimpangan, x1,x2 .... x n

Penyimpangan kuadrat rata-rata dimensi, ditentukan oleh rumus

(3.7)

Dalam rumus (3.26 dan 3.27)

N adalah jumlah total bagian yang diukur, dan

m adalah jumlah bagian dengan deviasi ukuran yang sama.

Jika distribusi ukuran (atau penyimpangan) aktual secara praktis

Gbr.3.4

mendekati hukum distribusi normal, maka dapat dicirikan sepenuhnya oleh nilai standar deviasi. Dari sini, pertidaksamaan wajib dapat diturunkan yang menghubungkan nilai toleransi untuk ukuran tertentu () dan nilai simpangan baku:.

Pada Gambar.3.4. kasus diberikan ketika bidang toleransi sama dengan bidang dispersi ukuran, tanpa adanya kesalahan sistematis yang disebabkan oleh pengaturan mesin yang salah.

Untuk mendapatkan dimensi bagian yang diperlukan, dalam proses pemesinan, mesin diatur dengan harapan mendapatkan pusat pengelompokan () di tengah bidang toleransi. Dalam praktiknya, berbagai opsi untuk pengaruh faktor acak pada sifat lokasi dan besarnya medan dispersi relatif terhadap medan toleransi dimungkinkan. Secara khusus, Gbr.3.5 dan Gbr.3.6 menunjukkan kasus ketika pusat pengelompokan bertepatan dengan tengah lapangan

Gbr.3.5 Gbr.3.6

toleransi, dan atau . Dalam kasus pertama, semua bagian memenuhi persyaratan untuk akurasi manufaktur. Dalam kasus kedua, pernikahan muncul sebagai A . yang dapat dikoreksi saya, dan B . yang tidak dapat diperbaiki saya. Untuk mengecualikan kemungkinan cacat, perlu untuk mengubah proses teknologi pemrosesan, dan khususnya, mengubah mode pemrosesan atau menggunakan lebih banyak peralatan presisi tinggi.

Jika pengaturan mesin, untuk melakukan ukuran tertentu, dibuat dengan kesalahan a saya, dan nilai Gbr.3.7 atau Gbr.3.8, maka cacat muncul, dapat diperbaiki atau tidak dapat diperbaiki, atau keduanya sekaligus.

Gbr.3.7 Gbr.3.8

Jumlah perkawinan tergantung pada besarnya kesalahan sistematis dan pada proses pembuatan yang dipilih.

Nilai kesalahan sistematik a saya ditentukan oleh rumus

(3.9)

Jumlah perkawinan atau jumlah penyimpangan yang melampaui batas-batas bidang toleransi akan ditentukan oleh rumus-rumus.

Luas i = 0,5 dimana t a = (3,10)

Area B B i = 0,5 Teorema limit pusat: jumlah variabel acak independen yang didistribusikan secara sewenang-wenang, tunduk pada pengaruh yang sama, mematuhi

Nama tes: "Metode statistik manajemen kualitas produk" Ditujukan untuk siswa dengan spesialisasi: 050732- "Standarisasi, metrologi, dan sertifikasi" tahun pertama DOT Teks pertanyaan 1 Kuantitatif

PR STATISTIK MATEMATIKA Data awal Sampel yang besar diberikan, dengan ukuran n 00..49 3.548 4.409 5.08 0.39.096 5.4 4.586 4.49.678 4.08 3.993 4.3 6.9 -.48 5.8 5.07 3.859.

GOST 23616-79* (ST SEV 4234-83) Grup Zh02 STANDAR NEGARA KESATUAN SSR Sistem untuk memastikan keakuratan parameter geometris dalam konstruksi KONTROL AKURASI Sistem untuk memastikan keakuratan

Kuliah. Statistik matematika. Tugas utama statistik matematika adalah pengembangan metode untuk memperoleh kesimpulan berbasis ilmiah tentang fenomena massa dan proses dari data pengamatan dan eksperimen.

MVDubatovskaya Teori Probabilitas dan Statistik Matematika Kuliah 7 Estimasi interval parameter distribusi Untuk sampel kecil, estimasi titik dapat berbeda secara signifikan dari yang diestimasi

Standardisasi, sertifikasi dan manajemen mutu dalam proses OMD 5 KONTROL KUALITAS SELEKTIF PADA FITUR KUANTITATIF Rumyantsev MI, profesor., Ph.D. teknologi Sciences, Magnitogorsk, 2006-2013 di bawah adaptif

Kerja Praktek Mengolah dan menganalisis hasil simulasi Tugas. Periksa hipotesis kesesuaian distribusi empiris dengan distribusi teoritis menggunakan kriteria Pearson dan Kolmogorov

Volga State Technological University Departemen RTiMBS Pedoman pelaksanaan pekerjaan laboratorium 1 dalam disiplin "Otomasi pemrosesan data eksperimental" Definisi

METODE STATISTIK SYARAT DAN DEFINISI MANAJEMEN KUALITAS PRODUK GOST 15895-77 KOMITE STANDARDISASI DAN METROLOGI USSR Moscow G

1. Tempat disiplin dalam struktur program pendidikan Disiplin "Metode pengendalian dan statistik" adalah disiplin bagian variabel. Program kerja disusun sesuai dengan kebutuhan

CONTOH TUGAS untuk disiplin: "Metode statistik pengendalian kualitas produk" Tugas 1. Untuk mengetahui alasan pernikahan, daftar periksa disusun dengan asumsi bahwa alasannya mungkin pekerja,

Ryabushko IDZ lainnya dapat ditemukan di http://mathpro.ru/dz_ryabushko_besplatno.html IDZ-8. Temukan hukum distribusi dari variabel acak tertentu X dan fungsi distribusinya F (X). Hitung matematika

UDC 658.512-52 + 621:658.562 PENGENDALIAN PROSES TEKNOLOGI PEMBUATAN KATUP BUANG MENGGUNAKAN METODE STATISTIK N.V. Syreyshchikova Hasil implementasi sistem statistik

FITUR PERENCANAAN OPERASIONAL DAN PRODUKSI PADA KOMPLEKS PENGELASAN PIPA LISTRIK UNTUK PRODUKSI PIPA DIAMETER BESAR (VYKSA) Badikov G.A. Kandidat Ilmu Teknik, Associate Professor Departemen IBM-2, Negara Bagian Moskow

PELAJARAN PRAKTIS 6 “Mengolah hasil pengukuran dengan ketelitian yang sama, bebas dari kesalahan sistematis” Pelajaran ini dikhususkan untuk memecahkan masalah perhitungan kesalahan pengukuran presisi yang sama

8. Pernyataan masalah pengujian hipotesis statistik Contoh _kz Pertimbangkan masalah pengujian hipotesis statistik menggunakan contoh. Contoh _kz (uji dua sisi). Sebagai hasil dari pengukuran berulang dari beberapa

UDC 658.562.64 PENERAPAN METODE STATISTIK PADA MANAJEMEN KUALITAS TABLET Petukhova NA, Kerdyashova IE FSBEI HE "Penza State University of Architecture and Construction" E-mail: [dilindungi email],

ANALISIS ARMY SEPATU G O D A R S T A N D A R S O U Z A S R SHOES ARMY TERHADAP AKURASI DAN STABILITAS PROSES TEKNOLOGI. dan V GOST 24441-80 Publikasi resmi KOMITE NEGARA USSR

Tunduk pada salinan pendaftaran. Sistem sertifikasi sukarela "Daftar Militer" Metodologi untuk menilai efektivitas sistem manajemen mutu organisasi Moskow 202 Perhatian! Dokumen ini dilarang untuk direproduksi.

Kementerian Pendidikan Federasi Rusia UNIVERSITAS TEKNOLOGI NEGARA SIBERIAN TIMUR Departemen "Metrologi, standardisasi dan sertifikasi" STATISTIK KONTROL ARUS Metodologi

Perkiraan tugas untuk mempersiapkan ujian matematika dengan topik "Teori Probabilitas dan Statistik Matematika" untuk siswa khusus 270100 semester 4 Bagian 1. Teori probabilitas. 1. Kombinatorik.

Lembaga Penelitian Semua-Rusia untuk Sertifikasi (VNIIS) dari Standar Negara Rusia REKOMENDASI ​​untuk menilai akurasi dan stabilitas proses teknologi (peralatan) R 506012091 DAFTAR ISI Moskow

Topik: Statistik matematika Disiplin: Matematika Penulis: Nefedova GA. (0;0). (5;5) 3. (0;5) 4. (5;5) 5. (0;0).

UNIVERSITAS TEKNIS PENERBANGAN SIPIL NEGARA MOSKOW Timoshenko, A.N. Kozlov V.V. SERTIFIKASI Trofimov METODE DAN ALGORITMA PENGOLAHAN ORGANISASI PENYEDIAAN BAHAN BAKAR PENERBANGAN

Perusahaan Kesatuan Negara Federal "Institut Penelitian Metrologi Ilmiah Ural" (FGUP "UNIIM") REKOMENDASI ​​GOSSTANDARD RUSIA Sistem negara untuk memastikan keseragaman pengukuran

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN ILMU FEDERASI RUSIA Institusi Pendidikan Tinggi Otonomi Negara Federal "UNVERSITAS POLITEKNIK PENELITIAN NASIONAL TOMSK"

GOST R 50779.2196 STANDAR NEGARA ORGANISASI RUSIA METODE STATISTIK ATURAN PENENTUAN DAN METODE PERHITUNGAN KARAKTERISTIK STATISTIK DARI DATA SAMPEL Bagian 1. DISTRIBUSI NORMAL

Elemen statistik matematika. Contoh. Untuk menentukan keakuratan alat pengukur, kesalahan sistematis yang hampir nol, lima pengukuran independen dilakukan, hasilnya

Elemen statistik matematika Statistik matematika adalah bagian dari disiplin matematika terapan umum "Teori Probabilitas dan Statistik Matematika", namun,

Sekolah Tinggi Kewirausahaan "Teori Probabilitas dan Statistik Matematika" Tugas Kontrol Untuk siswa departemen korespondensi Tver 2011

KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN ILMU FEDERASI RUSIA UNIVERSITAS TEKNIK NEGARA NIZHNY NOVGOROD

Populasi dan sampel Estimasi titik dan sifat-sifatnya Teorema limit pusat Rata-rata sampel, varians sampel Populasi Kumpulan populasi dari semua

PENGGUNAAN METODE STATISTIK DALAM MANAJEMEN PROSES Zherep N.S., Dvadnenko M.V. Universitas Teknologi Negeri Kuban Krasnodar, Rusia PENGGUNAAN METODE STATISTIK DALAM PROSES

Kementerian Pendidikan Republik Belarus EE "Universitas Teknologi Negeri Itebsk" 6. Elemen statistik matematika. Departemen Matematika Teoritis dan Terapan. 90 80 70 60

Tugas 1. PERHITUNGAN PARAMETER LANDING Hitung parameter pendaratan 56G7/h6; tulis semua jenis penunjukan penyimpangan maksimum dimensi pada desain dan gambar kerja; menghitung pengukur untuk verifikasi

ATAS PERTANYAAN PENGUKURAN KONTROL STABILITAS DI LABORATORIUM PENGUJIAN Kasimova N.V. Institusi Pendidikan Tinggi Anggaran Negara Federal "Negara Orenburg

distribusi eksponensial. 1) Distribusi r.v. X tunduk pada hukum eksponensial dengan parameter 5. Tulis dan hitung M X DX. f x Distribusi eksponensial dengan parameter memiliki kerapatan probabilitas:

STANDAR NEGARA UNI METODE STATISTIK SSR SYARAT DAN DEFINISI MANAJEMEN KUALITAS PRODUK GOST 1589577 KOMITE STANDARDISASI DAN METROLOGI USSR STANDAR NEGARA PERSATUAN Moskow

Bagian: Teori probabilitas dan statistik matematis Topik: Estimasi statistik parameter distribusi Dosen Pakhomova E.G. 05 5. Titik estimasi statistik parameter distribusi Statistik

Estimasi parameter 30 5. ESTIMASI PARAMETER UMUM 5.. Pendahuluan

Kuliah 5. Indikator variasi Indikator utama variasi Variasi nilai-nilai suatu sifat adalah yang paling menarik dalam studi fenomena dan proses sosial-ekonomi. volatilitas variasi,

(ISO 1886-90) INTERNATIONAL ST A N D A R T V O L O C N A S T E C L CARBON DAN SEBAGAI BESTOS Statistical Acceptance Control Plans Publikasi resmi

STANDAR NEGARA REPUBLIK BELARUS STB GOST R 50779.44-2003 Metode Statistik

Subjek: Statistik Tugas diunduh dari situs MatBuroru Data TUGAS tersedia untuk pemilihan mekanis 6% toko perusahaan perdagangan berdasarkan nilai aset tetap (miliar rubel): 4,9 3,1 3,9 1.7.8 1.8.9 7, 1,5 4,7

2 Daftar Isi 1 Ruang Lingkup... 4 2 Tujuan.... 4 3 Rujukan normatif... 4 4 Istilah, definisi dan singkatan... 5 5 Pengendalian teknis, fungsi utamanya... 5 6 Organisasi dan pelaksanaan pengendalian

DI DAN. Gnatyuk, 4 Bab 4 Paragraf 4 4.4. Penilaian kecukupan pemodelan Penilaian kecukupan model adaptif dinamis konsumsi daya technocenosis mencakup dua prosedur utama. Yang pertama adalah

Pekerjaan kursus "Penelitian keandalan sistem" Pekerjaan kursus harus berisi bagian berikut. Pengantar. Konsep dasar keandalan sistem Teori probabilitas (tugas 7.0 7.80) ... Teorema perkalian

PENGANTAR STATISTIK Soal : 1. Konsep statistik 2. Statistika sebagai ilmu 3. Data statistik 4. Tahapan penelitian statistik Kata “statistik” berasal dari kata latin “status” kedudukan

Standar Negara Federasi Rusia ATURAN BETON UNTUK PENGENDALIAN KEKUATAN GOST R 18105-2008 Daftar Isi..2 Referensi normatif.2 Istilah dan definisi 3 1. Ketentuan dasar 5 2. Penentuan kekuatan

UNIVERSITAS TEKNIS NEGARA MOSCOW dinamai N.E. BAUMANA SP Erkovich APLIKASI ANALISIS REGRESI DAN KORELASI UNTUK STUDI KETERGANTUNGAN PADA PRAKTEK FISIK. Moskow, 994.

Standardisasi, sertifikasi dan manajemen mutu dalam proses OMD 2 ANALISIS PELUANG DAN MANAJEMEN PROSES TEKNOLOGI Rumyantsev M.I., prof., Ph.D. teknologi sains, 2006-2013 di bawah edisi adaptif

MEMPELAJARI PERATURAN STATISTIK PELUBUHAN RADIOAKTIF Pekerjaan laboratorium 8 Tujuan pekerjaan: 1. Konfirmasi sifat statistik acak dari proses peluruhan radioaktif inti .. Pengenalan

Mustafaeva D.G., Mustafaev M.G. MENINGKATKAN EFISIENSI PROSES PRODUKSI 7.7. PRINSIP-PRINSIP METODOLOGI DAN SISTEM-TEKNIS PENINGKATAN EFISIENSI FUNGSI DAN ORGANISASI PRODUKSI

Tunduk pada salinan pendaftaran. Sistem sertifikasi sukarela "Daftar Militer" Metodologi untuk menilai kematangan sistem manajemen mutu organisasi Moskow 2016 Kata Pengantar Sistem sertifikasi sukarela "Militer

Statistika matematika adalah ilmu yang mempelajari metode pengolahan data eksperimen yang diperoleh sebagai hasil pengamatan terhadap fenomena acak. Dalam hal ini, tugas-tugas berikut diselesaikan: ü deskripsi fenomena