Detail předmětu
Statistické řízení procesů
FSI-XRP Ak. rok: 2023/2024 Letní semestr
Předmět „Statistické řízení procesů“ seznámí studenty s metodami řízení procesů, systémové a statistické analýzy aplikovatelnými v řízení podniku i dílčích procesů. Studenti rovněž pochopí pravidla identifikace procesů a výběru statistických znaků procesů sériové a kusové výroby. Studenti zvládnou pravidla sběru a třídění dat, jejich analýzu a využití pro statistickou regulaci procesů.
Jazyk výuky
čeština
Počet kreditů
5
Garant předmětu
Zajišťuje ústav
Vstupní znalosti
Znalosti technologií a materiálů. Znalosti fyziky a aplikované statistiky. Znalosti managementu kvality.
Pravidla hodnocení a ukončení předmětu
Podmínky udělení zápočtu: Aktivní účast ve cvičení, vypracování a obhájení analýz dle zadání vyučujícího.
Zkouška je kombinovaná písemná a ústní. Klasifikační hodnocení studenta klasifikačním stupněm ECTS: výborně (90-100 bodů), velmi dobře (80-89 bodů), dobře (70-79 bodů), uspokojivě (60-69 bodů), dostatečně (50-59 bodů), nevyhovující (0-49 bodů).
Účast na přednáškách je doporučena. Účast ve cvičení je jednou z podmínek udělení zápočtu. Za omluvenou nepřítomnost může učitel stanovit vhodný způsob náhrady.
Učební cíle
Cílem předmětu „Statistické řízení procesů“ je seznámit studenty se základními statistickými metodami řízení kvality. Dalším cílem je naučit studenty využívat skutečnost, že reálné procesy jsou náhodné, a proto racionální přístup k jejich řízení spočívá v aplikacích statistických metod. Třetím cílem je naučit studenty aplikovat statistické nástroje řízení na standardní i specifické podnikové procesy a navrhovat odpovídající nápravná opatření v rámci zdokonalování systémů řízení kvality.
Předmět „Statistické řízení procesů“ umožňuje studentům získat znalosti o metodách statistického řízení kvality jako součásti komplexního řízení kvality firem. Studenti rovněž zvládnou identifikaci procesů vhodných pro statistické řízení a naučí se aplikovat jednotlivé metody statistického řízení kvality při řešení problémů, které mohou vznikat ve výrobních podnicích i v organizacích poskytujících služby. Studenti se také naučí identifikovat rozhodující a podpůrné procesy a aplikovat jednotlivé metody statistického řízení kvality v praxi.
Použití předmětu ve studijních plánech
Program N-KSB-P: Kvalita, spolehlivost a bezpečnost, magisterský navazující, povinný
Program N-SLE-P: Slévárenská technologie, magisterský navazující, povinně volitelný
Program RRTES_P: Řízení rizik technických a ekonomických systémů, magisterský navazující
specializace RRTS: Řízení rizik technických systémů, povinně volitelný
Typ (způsob) výuky
Přednáška
26 hod., nepovinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Procesy životního cyklu produktu. Variabilita procesů. Statistické nástroje řízení procesů.
2. Identifikace různých typů procesů. Výběr znaků pro statistické řízení procesů. Základní a výběrový statistický soubor, charakteristiky polohy a variability.
3. Sběr dat, statistické tabulky a grafy. Teoretická rozdělení a jejich využití při statistickém řízení procesů.
4. Histogramy četností jako nástroje řízení kvality. Identifikace
systematických vlivů pomocí histogramů. Testy shody naměřených dat s teoretickým rozdělením.
5. Analýza příčin a následků – Ishikawův diagram.
6. Rozhodování o životně důležitých a nevýznamných příčinách – Paretova analýza.
7. Statistická regulace procesů. Obecná pravidla pro statistickou regulaci.
8. Statistická regulace měřením. Regulační diagramy.
9. Způsobilost procesů. Indexy krátkodobé a dlouhodobé způsobilosti.
10. Způsobilost měřidel.
11. Statistická regulace srovnáváním. Regulační diagramy.
12. Využití regresní a korelační analýzy při řízení procesů.
13. Metodika žurnálu kvality.
Cvičení s počítačovou podporou
26 hod., povinná
Vyučující / Lektor
Osnova
1. Popisná statistika, základy práce se statistickým softwarem.
2. Rozdělení pravděpodobnosti – vlastnosti a využití.
3. Histogramy, testy shody.
4. Analýza příčin a následků – Ishikawův diagram.
5. Paretova analýza. Zadání úkolu 1.
6. Prezentace řešení – úkol 1.
7. – 9. Regulační diagramy.
10. Způsobilost procesu. Zadání úkolu 2.
11. Prezentace řešení – úkol 2.
12. Způsobilost měřidel. Zadání úkolu 3.
13. Prezentace řešení – úkol 3. Zápočet.