Умная метрология
Эта статья содержит контент, написанный как реклама . ( декабрь 2023 г. ) |
«Умная метрология» — это современный подход к промышленной метрологии . Название было предложено Жаном-Мишелем Поу и Лораном Леблоном, французским метеорологом и французским статистиком. Этот термин был придуман в их книге « Умная метрология: метрология инструментов и метрология решений» . [1] Затем его приняла Deltamu , французская компания, предоставляющая услуги в области промышленной метрологии .
Подход, продвигаемый Smart Metrology, предполагает использование данных и информации, в том числе предоставляемых большими данными . [2] реализовать подход, основанный на трех столпах метрологии [3] ( неопределенность , [4] калибровка и прослеживаемость ) в промышленном применении. [5]
Подход
[ редактировать ]Подход, предложенный Smart Metrology, полностью соответствует рекомендациям ISO 9001 . Обычная метрология часто рассматривается как чистая стоимость и фактически не соответствует стандартам качества ISO 9001.
Инновации
[ редактировать ]Умная метрология [1] следует другой подход в соответствии со следующими шагами:
- Измерительное оборудование контролируется с использованием исторических и соответствующих данных, чтобы выявить наличие сомнений. Если такое сомнение существует, оборудование калибруется.
- Доступная ( априорная ) информация используется путем применения передовых статистических подходов, таких как байесовский вывод , для мониторинга и используется в процессе принятия решений. [6] [7]
- Интервалы калибровки не были фиксированными.
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Jump up to: а б Поу, Жан-Мишель. (2016). Умная метрология: от приборной метрологии к метрологии решений . Леблон, Лоран (19... – ...; специалист по промышленной статистике), Нордон, Дидье. Ла-Плен-Сен-Дени: издания AFNOR. ISBN 978-2-12-465545-8 . OCLC 952466728 .
- ^ Мари, Лука; Петри, Дарио (2017). «Метрологическая культура в контексте больших данных: управление уверенностью в принятии решений на основе данных» . Журнал IEEE Instrumentation & Measurement . 20 (5): 4–20. дои : 10.1109/MIM.2017.8036688 . ISSN 1094-6969 . S2CID 19784029 .
- ^ Ферреро, Алессандро (2015). «Основы метрологии» . Журнал IEEE Instrumentation & Measurement . 18 (6): 7–11. дои : 10.1109/MIM.2015.7335771 . hdl : 11311/984646 . ISSN 1094-6969 . S2CID 20051541 .
- ^ JCGM 100:2008, Оценка данных измерений. Руководство по выражению неопределенности в измерениях, 2008 г., https://www.bipm.org/utils/common/documents/jcgm/JCGM_100_2008_E.pdf.
- ^ Лаццари, Аннарита; Поу, Жан-Мишель; Дюбуа, Кристоф; Леблон, Лоран (2017). «Умная метрология: важность метрологии решений в эпоху больших данных» . Журнал IEEE Instrumentation & Measurement . 20 (6): 22–29. дои : 10.1109/MIM.2017.8121947 . ISSN 1094-6969 . S2CID 22216034 .
- ^ Поу, Жан-Мишель; Леблон, Лоран (2018). «Руководство ISO/IEC 98-4: Коперниканская революция в метрологии» . Журнал IEEE Instrumentation & Measurement . 21 (5): 6–10. дои : 10.1109/MIM.2018.8515699 . ISSN 1094-6969 . S2CID 53232687 .
- ^ Ферреро, Алессандро; Саликоне, Симона; Джетти, Харша Вардхана (2019). «Байесовский подход к оценке неопределенности: всегда ли он работает?». В Газале, Сандрин (ред.). 19-й Международный конгресс по метрологии (CIM2019) . ЭДП наук. п. 16002. doi : 10.1051/metrology/201916002 . ISBN 978-2-7598-9069-9 .