Инженерная статистика
Инженерная статистика сочетает в себе инженерию и статистику с использованием научных методов анализа данных. Инженерная статистика включает в себя данные о производственных процессах, такие как: размеры компонентов, допуски , тип материала и контроль производственного процесса. В инженерном анализе используется множество методов, и они часто отображаются в виде гистограмм, чтобы дать визуальное представление данных, а не просто числовые значения. Примеры методов: [1] [2] [3] [4] [5] [6]
- Планирование экспериментов (DOE) — это методология постановки научных и инженерных задач с использованием статистических моделей. Протокол определяет процедуру рандомизации эксперимента и определяет первичный анализ данных, особенно при проверке гипотез. При вторичном анализе статистический аналитик дополнительно изучает данные, чтобы задать другие вопросы и помочь спланировать будущие эксперименты. В инженерных приложениях целью часто является оптимизация процесса или продукта, а не проверка научной гипотезы на ее прогностическую адекватность. [1] [2] [3] Использование оптимальных (или близких к оптимальным) конструкций снижает стоимость экспериментов. [2] [7]
- Контроль качества и контроль процессов используют статистику как инструмент для управления соответствием спецификациям производственных процессов и их продукции. [1] [2] [3]
- В инженерии времени и методов статистика используется для изучения повторяющихся операций в производстве, чтобы установить стандарты и найти оптимальные (в некотором смысле) производственные процедуры.
- Проектирование надежности , которое измеряет способность системы работать по назначению (и в течение времени) и имеет инструменты для улучшения производительности. [2] [8] [9] [10]
- Вероятностное проектирование, включающее использование вероятности при проектировании продуктов и систем.
- Идентификация системы использует статистические методы для построения математических моделей динамических систем на основе измеренных данных. Идентификация системы также включает в себя оптимальный план экспериментов для эффективного получения информативных данных для подбора таких моделей. [11] [12]
История [ править ]
Инженерная статистика восходит к 1000 году до нашей эры, когда были разработаны счеты как средство расчета числовых данных. В 1600-х годах началось развитие обработки информации для систематического анализа и обработки данных. В 1654 году логарифмической линейки разработал метод Роберт Биссакер для расширенных вычислений данных. В 1833 году британский математик Чарльз Бэббидж разработал идею автоматического компьютера, которая вдохновила разработчиков Гарвардского университета и IBM на разработку первого механического калькулятора с автоматическим последовательным управлением под названием MARK I. Интеграция компьютеров и калькуляторов в промышленность привела к появлению более эффективных средств анализа данных и положила начало инженерной статистике. [13] [6] [14]
Примеры [ править ]
план экспериментальный Факторный
Факторный эксперимент — это эксперимент, в котором, в отличие от стандартной экспериментальной философии изменения только одной независимой переменной и сохранения всех остальных постоянными, одновременно проверяются несколько независимых переменных. Благодаря такому дизайну инженеры-статистики могут видеть как прямые эффекты одной независимой переменной ( основной эффект ), так и потенциальные эффекты взаимодействия , которые возникают, когда несколько независимых переменных вместе дают другой результат, чем каждая из них по отдельности.
Шесть Сигм [ править ]
Шесть Сигм – это набор методов повышения надежности производственного процесса. В идеале все продукты должны иметь одинаковые характеристики, эквивалентные желаемым, но бесчисленные недостатки реального производства делают это невозможным. Предполагается, что фактические характеристики продукта сосредоточены вокруг среднего значения, при этом каждый отдельный продукт отклоняется на некоторую величину от этого среднего значения при нормальном распределении. Цель «Шести сигм» — гарантировать, что допустимые пределы спецификации отстоят на шесть стандартных отклонений от среднего значения распределения; другими словами, вероятность возникновения дефекта на каждом этапе производственного процесса составляет не более 0,00034%.
Примечания [ править ]
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Бокс, GE , Хантер, В.Г., Хантер, Дж.С., Хантер, В.Г., «Статистика для экспериментаторов: дизайн, инновации и открытия», 2-е издание, Wiley, 2005 г., ISBN 0-471-71813-0
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с д и Ву, К.Ф. Джефф; Хамада, Майкл (2002). Эксперименты: планирование, анализ и оптимизация параметров . Уайли. ISBN 0-471-25511-4 .
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б с Логотетис, Н.; Винн, HP (1989). Качество через дизайн: экспериментальный дизайн, автономный контроль качества и вклад Тагучи . Оксфордский ISBN UP 0-19-851993-1 .
- ^ Хогг, Роберт В. и Ледолтер, Дж. (1992). Прикладная статистика для инженеров и физиков . Макмиллан, Нью-Йорк.
- ^ Уолпол, Рональд; Майерс, Раймонд; Да, Кейинг. Вероятность и статистика для инженеров и ученых . Pearson Education, 2002, 7-е издание, стр. 237
- ^ Jump up to: Перейти обратно: а б Рао, Сингиресу (2002). Прикладные численные методы инженеров и ученых . Река Аппер-Сэддл, Нью-Джерси: Прентис-Холл. ISBN 013089480X .
- ^ Аткинсон, AC; Донев А.Н.; Тобиас, Р.Д. (2007). Оптимальные экспериментальные планы с использованием SAS . Издательство Оксфордского университета. стр. 511+xvi. ISBN 978-0-19-929660-6 .
- ^ Барлоу, Ричард Э. (1998). Инженерная надежность . Серия ASA-SIAM по статистике и прикладной теории вероятности. Общество промышленной и прикладной математики (SIAM), Филадельфия, Пенсильвания; Американская статистическая ассоциация, Александрия, Вирджиния. стр. хх+199. ISBN 0-89871-405-2 . МР 1621421 .
- ^ Нельсон, Уэйн Б., (2004), Ускоренное тестирование - статистические модели, планы тестирования и анализ данных , John Wiley & Sons, Нью-Йорк, ISBN 0-471-69736-2
- ^ ЛогоВинн
- ^ Гудвин, Грэм К.; Пейн, Роберт Л. (1977). Идентификация динамической системы: планирование эксперимента и анализ данных . Академическая пресса. ISBN 0-12-289750-1 .
- ^ Уолтер, Эрик; Пронцато, Люк (1997). Идентификация параметрических моделей по экспериментальным данным . Спрингер.
- ^ Редакторы Британской энциклопедии. «Линейка» . Британская энциклопедия . Британская энциклопедия Inc. Проверено 17 апреля 2018 г.
{{cite web}}:|last1=имеет общее имя ( справка ) - ^ Монтгомери, Дуглас; Рангер, Джордж; Хубеле, Норма (21 декабря 2010 г.). Инженерная статистика (5-е изд.). ISBN 978-0470631478 .
Ссылки [ править ]
- Аткинсон, AC; Донев А.Н.; Тобиас, Р.Д. (2007). Оптимальные экспериментальные планы с использованием SAS . Издательство Оксфордского университета. стр. 511+xvi. ISBN 978-0-19-929660-6 .
- Бокс, GE , Хантер, В.Г., Хантер, Дж.С., Хантер, В.Г., «Статистика для экспериментаторов: дизайн, инновации и открытия», 2-е издание, Wiley, 2005 г., ISBN 0-471-71813-0
- Логотетис, Н.; Винн, HP (1989). Качество через дизайн: экспериментальный дизайн, автономный контроль качества и вклад Тагучи . Оксфордский ISBN UP 0-19-851993-1 .
- Рао, Сингиресу (2002). Прикладные численные методы инженеров и ученых . Река Аппер-Сэддл, Нью-Джерси: Прентис-Холл. ISBN 013089480X .
- Редакторы Британской энциклопедии. «Линейка» . Британская энциклопедия . Британская энциклопедия Inc. Проверено 17 апреля 2018 г.
- Монтгомери, Дуглас; Рангер, Джордж; Хубеле, Норма (21 декабря 2010 г.). Инженерная статистика (5-е изд.). ISBN 978-0470631478 .
Внешние ссылки [ править ]
СМИ, связанные с инженерной статистикой, на Викискладе?
