Георгий Лейбович пишет:

Александр Запорожцев пишет:

Имитацией мы займемся со студентами - выдам им такие задания. - А Вы готовы отвечать на их вопросы?
У меня возник еще один вопрос - Можно лли считать развитием идей Шухарта подход Тагути (проектирование робастных процессов), подход 6 сигм (планирование эксперимента для поиска оптимальных значений параметра процесса) и точку зрения Гараедаги о нелинейной замисимости параметров процесс, что не позволяет найти оптимальное соотвношение параметров? Не знаю, возможно и Уверен, что нет

Почему Вас постоянно интересуют несущественные для текущего обсуждения вещи, а существенные при этом выпадают? Или Вы их не различаете?

Предполагаю - это издержки "профессии". Eму, (АЗ), нужно "заинтересовать" студентов. Да и себя.

По Шухарту , он только в 'особых случаях' (<0.3%) - должен говорить по существу.

В остальных - 'common cases' (>99.7) - и с 'Average Man' и c 'High-Brow Pure Scientist' - о вещах "несущественных"

Георгий Лейбович пишет:

Почему Вас постоянно интересуют несущественные для текущего обсуждения вещи, а существенные при этом выпадают? Или Вы их не различаете?

Я же использую системное мышление - строю контекст любого вопроса, а не зарываюсь вглубь) А если серьезно - то ответ очевиден. Готовлю лекцию по TQM и в истории развития идей в области качества можно проследить как развиваются эти идеи. От Шухарта к Демингу, далее Тагути и вспомнилась книга Гаердаги, где этот вопрос трактуется по своему. Так как я их различаю и поэтому задаю вопрос - ведь проблема то одна.

Александр Филонов пишет:

По Шухарту, он только в 'особых случаях' (<0.3%) - должен говорить по существу.

Я то думаю, что во всех перечисленных случаях я говорю по существу - как рассматривать несоответствия. Можно солаться на Шухарта и сказать, что мы не виноваты - это природа так устроена (вариабельна) А можно биться о стуну и искать причины вариабельности и не находить их

Александр Запорожцев пишет:

Я то думаю, что во всех перечисленных случаях я говорю по существу - как рассматривать несоответствия. Можно солаться на Шухарта и сказать, что мы не виноваты - это природа так устроена (вариабельна) А можно биться о стуну и искать причины вариабельности и не находить их

.Задача о немецких танках .

Александр Запорожцев пишет:

У меня возник еще один вопрос - Можно ли считать развитием идей Шухарта подход Тагути ...

Думаю даже внимательный читатель уже потерял мысль, что Вы подразумеваете под 'идеями Шухарта'.

Напомню.



Эту же идею, (методы Шухарта нужны для выдвижения гипотез), Вы последовательно продвигаете и в своей схеме .# 55099 . И в желании заменить PDSA и простые карты KKШ на рабочих местах одной большой PDСA на глобальном уровне. Вы против подхода by ' everyone, everywhere, everyday ', (TQM в понимании Tагути и Шухарта).

В качестве контраргумента - статья Ю.П. Адлера . Цитирую:

"Другими словами, мы хотим обратить внимание на то, что где-то с начала 80-х годов благодаря в первую очередь д-ру Демингу появилось новое направление в интерпретации ККШ – направление, опирающееся на операциональный подход, в котором ККШ трактуется как операциональное определение стабильного или нестабильного процесса (о понятии "операциональных определений" см. [Деминг (2007); Нив (2005); Адлер, Шпер (2003, №3)]).

Ниже мы будем называть этот подход операциональным, или подходом Шухарта–Деминга, чтобы отличать его от традиционного статистического.

Важность появления такого подхода и приведенных выше разъяснений Деминга была вызвана тем фактом, что к этому моменту времени в большинстве публикаций по ККШ стала преобладать точка зрения статистиков: "Техника контрольных карт – по сути дела не что иное, как статистический метод проверки определенной статистической гипотезы…"[Шторм (1970, с.262)].

Действительно, профессиональные статистики увидели в ККШ:

- новый инструмент решения старой статистической задачи – проверки гипотез;
- практически неограниченные возможности для постановки и решения новых статистических задач.

Но этот подход представляется многим специалистам, включая и авторов данного обзора, слишком узким и далеким от реальной жизни."

Александр Запорожцев пишет:

Покупаю! Заплатил! Жду доставку

Получил, начал читать

Александр Запорожцев пишет:

Результат наглядный - максимальный выброс имеет точка в отрицательной области №4 - (-2.47), в то время как в положительной области не ни одной точки
Из 10 точек дискретного распределения только одна точка дала выброс = 2.13
Вывод - данный способ не подходит. Может есть какие то идеи по этому поводу?

Кстати, Вы или студенты строили второй график - размахов (R-составляющую)? Может быть, там обнаружится какой-то признак? Очень советую проверить.

Георгий Лейбович пишет:

Александр Запорожцев пишет:

Результат наглядный - максимальный выброс имеет точка в отрицательной области №4 - (-2.47), в то время как в положительной области не ни одной точки
Из 10 точек дискретного распределения только одна точка дала выброс = 2.13
Вывод - данный способ не подходит. Может есть какие то идеи по этому поводу?

Кстати, Вы или студенты строили второй график - размахов (R-составляющую?) Может быть, там обнаружится какой-то признак? Очень советую проветить.

Вот размахи

Но я думаю, формировать наоры данных для иллюстрации возможностей анализа поведения процеессов нужно на основе модели вмешательства. Попробую те модели, которые Вы предложили. Посмотрим, что получиться.

Я не понимаю, что это за картинка. Какое ЭТО имеет отношение к mR_ср диаграмме??? Мы об одном и том же говорим? А если Вы не считали Средний скользящий размах (mR_ср), то как посчитали границы для Х и разбили на 6 зон?
Проясните, пожалуйста, как Вы строите XmR_ср диаграмму. Думаю, что в книге Чамберса и Уилера эта операция (построение карты для индивидуальных значений) должна быть описана.
Может быть, всё это отложить до времени, когда Вы прочитаете Понимание вариабельности?

Георгий Лейбович пишет:

Может быть, всё это отложить до времени, когда Вы прочитаете Понимание вариабельности?

Книгу читаю, но нужно найти время для работы по моделированию вариабельности