|
Vyučující
|
|
|
|
Obsah předmětu
|
- Binární aritmetika a reprezentace dat v počítači. Databáze a její struktura, reprezentace datových typů. Základní příkazy SQL. Příkaz Select. Výběr a filtrace dat. - Základy pravděpodobnosti. Jednorozměrné diskrétní a spojité pravděpodobnostní modely a jejich vlastnosti. Simulace náhodných dat. Proces měření. Variabilita a stabilita. Definice kvality. - Hypergeometrické rozdělení. Statistická přejímka a její parametry. Operační charakteristika. - Odhady parametrů a momentů pravděpodobnostního modelu a jejich vlastnosti. Robustní metody odhadu. Pravděpodobnostní aritmetika normálního rozdělení, výpočet extrémních kvantilů. - Principy měření kvality. Indexy způsobilosti a výkonnosti a jejich modifikace. Stabilita procesu. Autokorelace, příčiny a projevy. Autoregresní modely, vyhlazení, spline a lokální regrese. - Pravděpodobnostní interpretace Cpk, Ppk. Metrika PDPM. Agregace jednorozměrných indexů, volume scaling. Sériová a cross-product agregace. Globální hodnocení kvality. - Vícerozměrné indexy způsobilosti, MCPI. Agregace indexů MCPI. Index QIPF a hodnocení příležitostí. - Zobecněné indexy způsobilosti a výkonnosti, procesy s variabilní specifikací. Korekce vychýlení. - Identifikace zdrojů pro zvýšení kvality. Lineární regrese a Anova. - Case study. Analýza a vyhodnocení komplexního výrobního systému a identifikace nestability.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
|
Samostatná práce studentů (studium textů, literatury, problémové úkoly,výzkum, pisemná práce), Samostatná výzkumná činnost studenta, Individuální konzultace, Seminář
|
|
Výstupy z učení
|
Obsahem předmětu jsou praktické i teoretické základy algoritmizace sběru a správy technologických, laboratorních a zkušebních dat a jejich vyhodnocování z hlediska kvality výroby, stability procesů ve větších výrobních jednotkách a korporátních firmách s více výrobními závody. Věnuje se nástrojům sběru, uchování a správy dat, matematickým pravděpodobnostním modelům a statistickým metodám a jejich využití při měření kvality a stability, numerickým a informačním aspektům a počítačové aritmetice. Předmět je zaměřen teoreticky i aplikačně na problémy filtrace a validace dat, měření způsobilosti a výkonnosti procesu, jeho stability, řešením speciálních případů singularity, nedeterminovanosti a eficience. Cílem předmětu je poskytnout matematické a technické nástroje pro škálované hodnocení výkonnosti na úrovni operace/produktu až po úroveň strukturované korporace a metody agregace, globální komparace a posouzení trendů efektivity a kvality produkce za účelem optimálního manažerského rozhodování.
Student získá detailní znalosti problematiky v oblasti podle schválení oborovou radou
|
|
Předpoklady
|
Nespecifikováno
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
nespecifikováno
Ústní zkouška před komisí jmenovanou děkanem písemná seminární práce
|
|
Doporučená literatura
|
-
R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna: R Foundation for Statistical, 2012.
-
KUPKA, K. Darwin. Definice a popis jazyka. Pardubice: TriloByte, 2011.
-
MELOUN M., MILITKÝ, J. Interaktivní statistická analýza dat. Praha: Karolinum, 2012. ISBN 978-8-024-62173-9.
-
RYAN, T.P. Statistical Methods for Quality Improvement. New York: Wiley-Interscience, 2000. ISBN 9780471 197751.
|