haku: @keyword statistical quality control / yhteensä: 3
hakutulos-lista
viite: 3 / 3
« edellinen | seuraava »
Tekijä:Wulff, Tommi
Työn nimi:Tilastollisen laadunvalvonnan työkalut sataprosenttisessa reaaliaikamittauksessa
Statistical tools for quality control at 100% real-time measurement
Julkaisutyyppi:Diplomityö
Julkaisuvuosi:2011
Sivut:vii + 72 s. + liitt.      Kieli:   fin
Koulu/Laitos/Osasto:Koneenrakennustekniikan laitos
Oppiaine:Auto- ja työkonetekniikka   (Kon-16)
Valvoja:Juhala, Matti
Ohjaaja:Tuominen, Valtteri
OEVS:
Sähköinen arkistokappale on luettavissa Aalto Thesis Databasen kautta.
Ohje
sulje

Digitaalisten opinnäytteiden lukeminen Aalto-yliopiston Harald Herlin -oppimiskeskuksen suljetussa verkossa

Oppimiskeskuksen suljetussa verkossa voi lukea sellaisia digitaalisia ja digitoituja opinnäytteitä, joille ei ole saatu julkaisulupaa avoimessa verkossa.

Oppimiskeskuksen yhteystiedot ja aukioloajat: https://learningcentre.aalto.fi/fi/harald-herlin-oppimiskeskus/

Opinnäytteitä voi lukea Oppimiskeskuksen asiakaskoneilla, joita löytyy kaikista kerroksista.

Kirjautuminen asiakaskoneille

  • Aalto-yliopistolaiset kirjautuvat asiakaskoneille Aalto-tunnuksella ja salasanalla.
  • Muut asiakkaat kirjautuvat asiakaskoneille yhteistunnuksilla.

Opinnäytteen avaaminen

  • Asiakaskoneiden työpöydältä löytyy kuvake:

    Aalto Thesis Database

  • Kuvaketta klikkaamalla pääset hakemaan ja avaamaan etsimäsi opinnäytteen Aaltodoc-tietokannasta. Opinnäytetiedosto löytyy klikkaamalla viitetietojen OEV- tai OEVS-kentän linkkiä.

Opinnäytteen lukeminen

  • Opinnäytettä voi lukea asiakaskoneen ruudulta tai sen voi tulostaa paperille.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi tallentaa muistitikulle tai lähettää sähköpostilla.
  • Opinnäytetiedoston sisältöä ei voi kopioida.
  • Opinnäytetiedostoa ei voi muokata.

Opinnäytteen tulostus

  • Opinnäytteen voi tulostaa itselleen henkilökohtaiseen opiskelu- ja tutkimuskäyttöön.
  • Aalto-yliopiston opiskelijat ja henkilökunta voivat tulostaa mustavalkotulosteita Oppimiskeskuksen SecurePrint-laitteille, kun tietokoneelle kirjaudutaan omilla Aalto-tunnuksilla. Väritulostus on mahdollista asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Väritulostaminen on maksullista Aalto-yliopiston opiskelijoille ja henkilökunnalle.
  • Ulkopuoliset asiakkaat voivat tulostaa mustavalko- ja väritulosteita Oppimiskeskuksen asiakaspalvelupisteen tulostimelle u90203-psc3. Tulostaminen on maksullista.
Sijainti:P1 Ark Aalto  3999   | Arkisto
Avainsanat:SPC
statistical quality control
Real-Time measurement
SPC
tilastollinen laadunvalvonta
reaaliaikamittaus
Tiivistelmä (fin): Tilastollinen laadunvalvonta on sen alkuajoista lähtien vahvasti nojautunut oletukseen, että tuotantoprosessin ollessa stabiili voidaan prosessin laatua valvoa mittaamalla otoksia tuotannosta ja näin estimoida tuotannon laatua.
Mittaustekniikoiden kehittyessä on tullut mahdollisuus mitata koko tuotanto.
Sataprosenttisella reaaliaikamittauksella voidaan mitata koko tuotanto ilman, että tuotannon laatua tarvitsee estimoida.

Tässä työssä tutkitaan tilastollisten laadunvalvontatyökalujen soveltuvuutta sataprosenttiseen reaaliaikamittaukseen.
Työssä tutkittavat menetelmät ovat diskreetti sääntömalli, juokseva keskiarvo, Studentin t-testi ja x2-testi.

Tutkimuksen perusteella voitiin todeta, että Studentin t-testi soveltuu parhaiten prosessin keskiarvon siirtymisen tarkkailumenetelmäksi.
Keskihajonnan kasvun tarkkailuun parhaiten soveltui x2-testi.
Tiivistelmä (eng): Statistical quality control has since its early days relied heavily on the assumption that the production of a stable process can be monitored by measuring the quality of the samples of production and thus to estimate the quality of production.
Development of measurement techniques has provided possibility to measure the entire production.
With 100% Real-Time measurement the whole production can be measured, without the need to estimate the quality of production.

This paper examines the suitability of statistical quality tools for 100% Real-Time measurement.
Studied methods are the discrete model, running average, Student's t-test and x2-test.

The study showed that the Student's t-test is best suited to the transition of the average of the process.
Standard deviation growth was best seen with x2-test.
ED:2012-01-25
INSSI tietueen numero: 43843
+ lisää koriin
« edellinen | seuraava »
INSSI