THÔNG TIN KHÓA HỌC:

Trong các dự án cải tiến, số liệu chỉ có giá trị khi phép đo đủ tin cậy. Thiết bị đọc lệch, cách đo khác nhau giữa những người thực hiện hoặc điều kiện đo không phù hợp đều có thể khiến nhóm đánh giá sai tình trạng sản phẩm và đưa ra quyết định thiếu chính xác. Khóa học tập trung vào phân tích hệ thống đo lường, đặc biệt là độ lặp lại và độ tái lập đối với các đại lượng liên tục như đường kính, độ dày, trọng lượng và nhiệt độ. Người học được hướng dẫn các bước tính toán, sử dụng bảng hằng số, xác định tỷ lệ biến thiên và số mức phân biệt. Nội dung còn giải thích những kết quả quan trọng trong bảng phân tích phương sai và các yếu tố cần lưu ý khi đánh giá hệ thống đo. Thông qua những bộ số liệu giả định về đường kính trục và độ dày tấm, khóa học giúp người học hiểu cách phân biệt biến thiên thực tế của sản phẩm với biến thiên phát sinh từ thiết bị và người đo. Kiến thức có thể vận dụng trong giai đoạn đo của phương pháp DMAIC, hỗ trợ người dẫn dự án đánh giá độ tin cậy của dữ liệu trước khi phân tích nguyên nhân và đề xuất cải tiến.

NỘI DUNG KHOÁ HỌC:

    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)
    1. (Included in full purchase)

Bắt đầu đánh giá hệ thống đo trước khi phân tích dữ liệu.

Đo lường đáng tin cậy là nền tảng cho quyết định cải tiến.