čeština

6

- popsat význam statistických odhadů a posoudit vliv náhodných a vymezitelných vlivů včetně stability procesů, SPC a regulace procesů;
- kategorizovat zdroje variability a použít grafickou analýzu dat včetně stratifikace zdrojů variability;
- znázornit polohu a variabilitu s využitím histogramu, krabicového grafu a praktikovat normální pravděpodobnostní graf pro posuzování normality;
- aplikovat stratifikaci dat a vysvětlit zdroje variability;
- odhadnout výběrový průměr a výběrovou odchylku, odhadovat hodnoty parametrů kvality za použití modelu normálního rozdělení;
- popsat rozdíl mezi základním a výběrovým souborem, rozlišit rozdíl mezi parametry populace a výběrovými charakteristikami;
- popsat vlastnosti reprezentativního výběru a docenit roli výběrové chyby;
- charakterizovat kvalitu naměřených dat ve vztahu k metrologii a uplatňování procesů měření, navrhnout analýzu systému měření, docenit význam operační definice;
- popsat zdroje variability dat, ať už skutečnou variabilitou měřeného parametrů, tak variabilitou danou systémem měření;
- vysvětlit koncepci six sigma jako soubor nástrojů pro zlepšování procesů a produktů, respective jako přístup pro zlepšování procesů (roli a výběr six sigma projektů, vytvořit zakladací listinu projektu);
- rozlišit náklady na nejakost, rozlišit náklady na nekvalitu (COPQ), popsat roli systému management jakosti;
- rozlišit pět etap metodologie DMAIC, popsat význam fází definování, měření, analýzy, implementace opatření a řízení; znázornit rozdíl mezi PDCA cyklem a DMAIC metodologií;
- diskutovat určení kritických parametrů výstupu (CTQ), aplikovat nakreslení stromu rozpadu požadavků a využít Kanovu analýzu;
- popsat stanovení hlasu zákazníka (LSL, USL) a zhodnocení hlasu procesu (LCL, UCL), posoudit analyzované grafické a numerické vyjádření, analyzovat výsledky analýzy způsobilosti procesu;
- vyjmenovat fáze životního cyklu vývojového projektu, vyjmenovat náplň těchto fází a charakterizovat vlastnosti projektu, aplikovat založení zakládací listiny projektu,
- aplikovat využití metody logického rámce a využití struktury rozpadu (WBS), praktikovat využití síťového diagramu a určení přednostních závislostí, odhadování doby trvání činností metodou PERT, vykreslení Ganttova diagramu;
- chápat praktikování efektivní komunikace a spolupráce projektového týmu, demonstrovat myšlenky transakční analýzy, praktikovat prezentační dovednosti, aplikovat brainstorming a brainwriting pro týmové řešení problémů;
- popsat vývoje přístupů k managementu jakosti, vyjádřit rozdíl mezi represivním a preventivním přístupem, definovat problém, strukturovaně řešit problém, prostřednictvím diagramu rybí kosti popsat kauzální faktory;
- využít sedm základních nástrojů, interpretovat Paretův graf, identifikovat vymezitelné zdroje variability v regulačním diagramu, aplikovat kontrolní formuláře, popsat proces mapou procesu, využít korelační diagram;
- pochopit devět kroků používaných metodou G8D, řešit problémy s nekvalitou, vyplnit tabulku G8D reportu, diskutovat rozdíl mezi dílčími kroky, chápat vazbu mezi definováním problému, určením a prokázáním kořenových příčin a přijetím opatření;
- aplikovat statistické vyhodnocování vzniku poruch, diskutovat význam FMEA analýzy pro prevenci, realizace FMEA analýzy – od funkcí, přes typy vad, kritičnosti, příčin, očekávaného výstkytu, způsobů detekce, odhalitelnosti, až po RPN a návrh preventivních opatření.

Z oblasti aplikované matematiky by měl být student schopen:
- vysvětlit základní pojmy z oblasti pravděpodobnosti
a statistiky (aritmetický průměr, rozložení náhodné veličiny,
pravděpodobnost jevu),
- ví jak určit odhad základních charakteritik statistického
souboru (aritmetický průměr, median, modus, rozptyl,
směrodatnou odchylku, rozdělení do tříd a práce s třídami),
- dokáže pracovat s náhodnou veličinou a jejími číselnými
charakteristikami (střední hodnota, rozptyl, směrodatná
odchylka, kvantily, modus, medián),
- zvládne provést statistické testy (t-test, F-test, párový test)
a dokáže provádět
Student, který si zapíše předmět, by měl být schopen:
- znát základy statistiky, umí zpracovat data na počítači,
- umět vybrat a aplikovat nástroje kvantitativní analýzy, umět
interpretovat výsledky statistických šetření,
- umět samostatně vyhledávat data a informace.

Metody vyučování zahrnují přednášky, cvičení na počítači a laboratoře. Předmět využívá e-learning (Moodle). Student odevzdává jeden samostatný projekt.

Hodnocení studentů: výborně(90-100 bodů), velmi dobře (80-89 bodů), dobře (70-79 bodů), uspokojivě(60-69 bodů), uspokojivě(50-59 bodů), nevyhovující(0-49 bodů). Rozdělení bodů podle vyhlášky na začátku kurzu (semestru).

Úvod do řízení procesů, zdroje variability
Procesní přístup (SIPOC, IPO, metriky)
Metrologie a uplatňování procesů měření, operační definice a analýza systému měření
Operativní řízení procesů, stratifikace zdrojů variability
Primární metodické postupy v řízení technologických procesů
Statistické metody a rozhodování na základě dat
Variabilita procesu a její zdroje, statistické řízení procesů (SPC).
Hodnocení stability procesu, stroje či technologie
Hodnocení způsobilosti procesu, stroje a technologie
Plánování jakosti a technologičnost konstrukce
Techniky plánovaného experimentu (DOE)
Six sigma, zlepšovací projekty, DMAIC
Ekonomické aspekty řízení procesů a principy lean managementu

Rozvoj kompetencí studentů ve vztahu k oblasti studia.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

Novotný, R. Řízení technologických procesů. FEKT VUT v Brně, 2015.
Novotný, R. Řízení technologických procesů - prezentace. FEKT VUT v Brně, 2015.

39 hod., nepovinná

1. SIPOC diagram, určení kritických parametrů jakosti (CTQ) včetně tolerancí, zmapování procesu, prezentování výsledků skupin. Situační studie řešená formou týmové práce.
2. Rozbor příčin problému vzniku neshod, diagram příčin a následků, diagram vzájemných vztahů, nominální skupinová metoda, prezentování výsledků skupiny. Situační studie řešená formou týmové práce, prezentování a srovnání výsledků skupin.
3. FMEA analýza technologického procesu – případová studie s výstupem ve formě FMEA tabulky a určení doporučených nápravných opatření. Prezentování a srovnání výsledků jednotlivých skupin.
4. Prezentace témat studentských prací, kolokvium k tématu a poskytnutí zpětné vazby k prezentaci – blok I.
5. Uplatnění metod popisné statistiky při prokazování jakosti a posuzování výsledků dosahovaných různými technologiemi. Stratifikace dat, grafická a numerická analýza v tabulkovém procesoru a specializovaném softwaru. Cvičení na počítači.
6. Aplikace metod induktivní statistiky při prokazování jakosti – t-test, ANOVA, chí-kvadrát – situační studie ve formě analytických příkladů řešených v tabulkovém procesoru Excel. Cvičení na počítači.
7. Prezentace témat studentských prací, kolokvium k tématu a poskytnutí zpětné vazby k prezentaci – blok II.
8. Analýza reprodukovatelnosti a opakovatelnosti s využitím metody průměr rozpětí, určení složky variability zapříčiněné reprodukovatelností a složky dané opakovatelností. Vytvoření standardního postupu měření, naplánování experimentu pro ověření systému měření a vyhodnocení dat v tabulkovém procesoru.
9. Regulační diagramy měřením a srovnáváním, určení kontrolních limitů a logických podskupin. Simulační studie, zpracování v tabulkovém procesoru. Cvičení na počítači.
10. Posuzování způsobilosti technologie. Analytické příklady řešené v tabulkovém procesoru.
11. Optimalizace technologického procesu s využitím technik plánovaného experimentu Případová studie s využitím virtuální laboratoře. Cvičení na počítači.
12. Prezentace témat studentských prací, kolokvium k tématu a poskytnutí zpětné vazby k prezentaci – blok III.
13. Řešení problémů s nejakostí v podmínkách průmyslové organizace - situační studie využívající akčního učení ve formě případové studie typu bludiště.