Controlul Intern Al Calitatii ANEXA 2 La ILL 31 Listare

8/12/2019 Controlul Intern Al Calitatii ANEXA 2 La ILL 31 Listare

http://slidepdf.com/reader/full/controlul-intern-al-calitatii-anexa-2-la-ill-31-listare 1/11

ANEXA 2

CONTROLUL INTERN AL CALITATII

1. Generalitati

Utilizarea regulata a graficelor de control este cel mai important instrument pentru

supravegerea !e rutina a calitatii masuratorilor dintr-un laborator.

Graficele de control sunt instrumente vizuale de verificare a controlului statistic asupra

unui proces, de supraveghere a procesului de masurare si de diagnosticare a problemelor

intervenite in masuratori.

Totodata , ele servesc exactitatii, precizie si limitei de detectie.

TIPURI R!"#$%&$'I( & GR$)I! & !"%TR"( *I #$TRI$( &

R)RI%T$ P%TRU $%U#ITI P$R$#TRII

T$'( +"arametru Tip !e

gra#ic

!e

control

$aterial !e re#erinta recoman!at O%servatii

!onductivitate Grafic

++ micro*iemens/cm si/sau

+0.12 mili*iemens/cm

#R!3

#aterial propriu daca

concentratiile nu corespund

#T* Grafic

!eluloza microcristalina #R!3

p4 Grafic

.55 . 2.55 si +5.55 u.p4 #R!3 Posibil solutie tampon

preparata cf.*R I*"

!!" #n Grafic

#aterial propriu

!!"!r Grafic

4idrogeno ftalat de potasiu #R!3

!'" Grafic

6T6

*i #R!3

!lorura,

*ulfat

Grafic

!ertipur #R!3 #aterial propriu daca

concentratiile nu corespund

%"0,%" Grafic

!ertipur #R!3

$l,!u,%i Grafic

!ertipur #R!3

!d, )e, #n,

Pb

Grafic

!ertipur #R!3

Pentru unii parametri 7cel putin metale8, exista pe piata si alte tipuri de materiale

comerciale de referinta atestate, care pot fi folosite de asemenea.

"repararea materialelor proprii este descrisa in tabelul nr.

Trebuie retinut, insa, ca utilizarea materialelor proprii este mai putin sigura si

convenabila si furnizeaza mai putine informatii laboratorului cu privire la calitate.

+



2. "rincipii re#eritoare la gra#icele !e control

2.1.&e#initii

"ro%a !e control

Proba utilizata pentru controlul intern al calitatii si supusa aceleiasi 7sau unei parti dinaceeasi8 procedura de masurare ca si cea folosita pentru materialele analizate.

'aloare !e control

9aloare marcata pe un grafic de control

'aloare !e raspuns

9aloare obtinuta prin aplicarea procesului de masurare

Lot (sau sar)a* set* serie+

*et de masuratori efectuate in conditii de repetabilitate

Linie centrala (sau linie !e centru+

&efineste cea mai apropiata estimare a variabilei reprezentate

Limita !e averti,are -limita !e alerta

(imita superioara si inferioara in care se preconizeaza ca se vor gasi toate valorile de control

cu o probabilitate de :; <. $stfel se accepta ca o valoare de control din 05 se poate situa in

afara limitelor de avertizare.

Limita !e control

(imita superioara si inferioara in care se preconizeaza ca se vor situa ma=oritatea 7respectiv

::.2 <8 valorilor de control. $stfel se accepta ca trei valori de control din +555 7sau una din

8 se pot situa in afara limitelor de actiune.

2.2.Gra#ic X

Un grafic control in care media ponderata a unei serii de valori de control obtinute intr-o

perioada suficient de indelungata este utilizata ca linie centrala a graficului.

9alorile de control pentru proba de control aleasa sunt reprezentate pe grafic pe masura ce seobtin.9alorile de control pot fi ori o singura valoare de raspuns 7Grafic 8 pentru proba de

control, ori media ponderata a doua sau mai multe valori de raspuns 7grafic 8 pentru o proba

de control dintr-un lot. *e recomanda utilizarea graficelor , deoarece mediile ponderate sunt

mai putin influentate de valorile extreme decat valorile individuale. Totodata, graficele sunt

alegerea logica atunci cand se aplica Grafice R , de asemenea recomandate.

Intr-un grafic exista linia centrala, limita superioara si inferioara de avertizare si limita

superioara si inferioara de control. (imitele reprezinta de doua si respective de trei ori

abaterea standard a mediilor ponderate pe un lot.

0



Graficul poate fi construit si cu a=utorul unei valori cunoscute, certificate, luata ca linie

centrala si limite de avertizare si control luate in functie de limitele acceptabile ale

incertitudinii.

Un caz special de grafic se bazeaza pe verificarile de recuperare. In acest caz valoarea de

control este recuperarea unei probe contaminate si graficele de control se vor numi grafice &.recuperarea se calculeaza ca diferenta 7de aici si numle graficului8 dintre valorile de raspuns

pentru o proba naturala si cea pentru aceeasi proba contaminata cu o cantitate cunoscuta de

substanta standard. *e poate utiliza !ombichec>, solutie R0.

2..Gra#ic R

Un Grafic R este un grafic de control in care domeniul mediei ponderate a unor masuratori

repetate este utilizat ca linie centrala, valorile de control fiind diferenta dintre cea mai mare si

cea mai mica valoare de raspuns penru o proba de control dintr-un lot.

Graficele R se utilizeaza in mod normal numai cu limite de control, bazate pe abaterea

standard din cadrul fiecarui lot 7sau repetabilitate8. In practica, limitele de actiune se bazeaza

adeseori pe domeniul de variatie, care este proportional cu abaterea standard din cadrul unui

lot.

$tunci cand se folosesc probe naturale ca probe de control, in locul Graficului R 7graficul

domeniului relativ8 se utilizeaza in mod normal Graficul &. $cesta deoarece domeniul este in

mod normal proportional cu concentratia probei. &aca se utilizeaza probe naturale, care au

concentratii variabile deoarece nu sunt aceleasi in fiecare lot datorita lipsei de stabilitate, este

mai indicat sa se utilizeze un grafic de control in care valoarea de control sa fie domeniul de

variatie relativ.

2./.Constructia gra#icelor !e control

Graficele de control *he?hart sunt usor de construit, utilizat si interpretat. le sunt cu

deosebire utile pentru usurinta recunoasterii valorilor de control excentrice izolate. ste deci

necesar ca procesul de masurare sa fie in stare de control statistic, ceea ce inseamna ca

analistul trebuie sa fie familiarizat cu metoda, ca sursele importante de erori sa fie cunoscute

si ca metoda sa fie validate, pentru a asigura obtinerea unei calitati suficiente a masuratorii.

0electarea gra#icului !e controlGraficul R 7si Graficul &8 dau posibilitatea controlarii partii din eroarea aleatorie datorata

variatiilor aceluiasi lot. &aca proba de control este blanc>, devine cu atat mai posibila

verificarea limitei de detectie.

roarea sistematica este verificata cu a=utorul graficului 7sau graficului r<8, care in plus

dau posibilitatea verificarii tendintelor si a altor distributii nealeatorii ale valorilor

masuratorilor. In plus,graficul ofera informatii cu privire la partea de eroare aleatorie ce

poate fi atribuita variatiilor dintre loturi.

$legerea unei combinatii de grafice de control ofera prin urmare posibilitatea de a

supraveghea@• eroarea aleatorie



• eroarea sistematica

• situatiile scapate de sub control

• limita de detectie

2..0electarea pro%elor !e control

$legerea probei de control depinde de matrice, de metoda de masurare, de !#$ si de

caracteristicile de performanta care trebuie supravegheate." privire generala asupra catorva dintre cele mai frcvent probe de control si grafice de control

este prezentat inA. urmat de informatii cu privire la fiecare tip de proba de control.

PRB%T$R *!4#$TI!$ $ TIPURI("R & GR$)I! & !"%TR"( *I $(

&"#%IU(UI & $P(I!$'I(IT$T $( $!*T"R$

T$'( 0

GR$)I! &

!"%TR"(

PR"'$ &

!"%TR"(

9$("$R &

!"%TR"(

GR$)I!U( PR#IT *UPR$9G4R$

R"RII

$($T"RII

R"RII

*I*T#$TI!

(I#ITI &

&T!TI

Grafic

Grafic &

I #edia ponderata a

rezultatelor analizelor unei probe sintetice, material de

referinta sau alta proba de

control de concentratiecunoscuta masurate in

acelasi lot

C C

III #edia ponderata arecuperarii standardului

adaugat unei probe naturale

masurata in acelasi lot

C C

I9 #edia ponderata a valoriloroarbe masurate in acelasi

lot

C C

GraficR

Grafic R

I &iferenta dintre valoarea

cea mai mare si cea maimica a rezultatului pentru o

proba de control sintetica,

material de referinta saualta proba de control stabila

masurate in acelasi lot

II &iferenta dintre valoarea


proba de control naturala

stabila masurate in acelasilot

I9 &iferenta dintre valoarea

cea mai mare si cea mai

mica a rezultatului pentru o proba oarba masurate in

acelasi lot

9 &iferenta dintre valoarea


proba naturala masurate inacelasi lot



Graficele de control se bazeaza pe masuratori repetate ale urmatoarelor tipuri !e pro%e !e

control

I proba sintetica sau material de referinta

II proba naturala stabilaIII recuperarea contaminantului dintr-o proba naturala

I9 proba oarba

9 proba naturala de stabilitate limitata

"ro%a !e control !e tip I 3 pro%a sintetica sau material !e re#erinta

$naliza repetata in fiecare lot a unei probe de control de concentratie cunoscuta ne da

posibilitatea sa utilizam domeniul de variatie 7sau abaterea standard8 ca indicatie referitoare laeroarea aleatorie a masuratorii. #edia ponderata da un indiciu asupra influentei exercitate de

erorile sistematice. &aca se utilizeaza o proba sintetica, trebuie sa se interpreteze cu mare

atentie estimarea erorii aleatorii, respective a preciziei, deoarece in general precizia este mai

mare in analiza probelor sintetice comparative cu cele care au o matrice a probei DrealaE.

stimarea precizie va fi mai realista daca exista si este utilizat materialul de referinta pentru

matrice.

Probele de control de tipul I pot fi preparate in laborator in ma=oritatea cazurilor si de aceea

sunt in general disponibile. *e recomanda de aceea pentru ma=oritatea masuratorilor de mediu.

"ro%a !e control !e tipul II 3 pro%a naturala sta%ile

Probele de control de tipul II ofera o imagine realista a erorii aleatorii din cadrul aceluiasi lot

in cazul probelor naturale. Proba de control se alege in general la intamplare dintre materialele

de analizat aduse in laborator pentru masuratori.

&eoarece precizia nu va fi in general acceasi pentru probele sintetice si cele naturale, probele

de control de tipul II trebuie in mod normal sa fie incluse in control, daca nu exista dovezi

clare ca precizia este comparabila pentru probele sintetice si cele naturale.

"ro%a !e control !e tipul III 3 recuperare !intr4o pro%a naturala contaminata

Probele de control de tipul I si II nu ofera informatii directe cu privire la erorile sistematice

datorita matricei probelor, decat daca pentru proba de control de tipul I se foloseste un

material de referinta pentru matrice. &eoarece materialele de referinta sunt putine, probabil ca

nu va fi cazul. &aca metoda de masurare se alege cu consideratia necesara fata de posibile

interferente, eroarea datorata matricei va fi in mod normal o sursa nesemnificativa de erori.

Insa in cazurile in care compozitia probelor este foarte variabila, poate deveni necesar sa se

controleze interferentele. $ceasta se face utilizand proba de control de tipul III, care va scoate

in evidenta interferentele ce influenteaza marimea raspunsului. Interferentele care adauga sau

scad o valoare constanta dintr-un semnal 7ex. !lorura in masurarea cererii chimice de oxigen8

;



nu vor fi scoase in evidenta de proba de control de tipul III. $cest tip de interferente nu poate

fi controlat decat printr-o alegere =udicioasa a metodei.

"ro%a !e control !e tipul I' 3 pro%a oar%a

Proba de control de tipul I9 este necesara pentru supravegherea limitei de detectie.

Totodata,acest tip de proba serveste la evidentierea contaminarilor sau a anumitor tipuri deerori in prepararea reactivilor. rorile pe probe oarbe determina erori sistematice la

concentratii mici, care deci pot fi controlate tot cu a=utorul probelor de control de tipul I9.

"ro%a !e control !e tipul ' 3 pro%a naturala cu sta%ilitate limitata

In cazurile in care un parametru este atat de instabil incat pot aparea schimbari chiar in

perioada de timp necesara analizarii unui singur lot, va fi necesara utilizarea probelor de

control de tipul 9. Proba poate fi aleasa aleatoriu din randul materialelor de analiza aduse in

laborator pentru masuratori. In asemenea situatii F din fericire rare F utilizarea unei probe de

control stabile ar da o masura nerealista a erorii aleatorii, prezentand astfel o precizie mai

buna decat aceea care poate fi realizata cu materialele reale de analiza.

xista materiale de referinta pentru matrice pentru matrice pentru unele combinatii de parametri si matrici. $stfel de materiale sunt deosebit de valoroase pentru punerea in evidenta

a interferentelor care determina o deviere constanta a rezultatului masuratorii. Raritatea si

costul face uneori prohibitive utilizarea materialelor de referinta pentru matrice cu

regularitatea cu care se folosesc alte materiale de control.ste insa recomandabil sa se include

materiale de referinta pentru matrice cat mai frecvent posibil, la intervale ce vot fi specificate

in sistemul calitatii in laborato,precum si ca in interpretarea rezultatelor sa se utilizeze grafice

de control.

.Constructia gra#icelor !e control

In constructia graficelor de control se folosesc doua abordari.

Prima abordare priveste utilizarea cerintelor privind calitatea masuratorilor, fie pe baza unor

reguli practice de bun simt, fie a obiectivelor referitoare la calitatea datelor, luand eroarea

aleatorie, respectiv abaterea standard ca linie centrala a unui grafic R si pentru calcularea

limitelor de avertizare si de actiune si concentratiile cunoscute ale probelor de control ca linie

centrala intr-un grafic X.$ceasta abordare nu ofera insa informatii cu privire la nivelul de

calitate a masuratorii realizat, ci mai curand o indicatie a D ceea ce nu ne-ar baga in buclucE si

astfel nu informeaza in mod curent asupra calitatii efective a masuratorilor.

!ealalta abordare presupune utilizarea ca baza a estimarilor statistice privind calitateamasuratorilor ce se pot obtine in laboratorul propriu. $ceasta este si abordarea recomandabila.

Totusi,estimarile calitatii obtinute prin abordarea statistica trebuie comparate cu cerintele

privind calitatea.

$tunci cand se incepe controlul intern al calitatii, primele limite de avertizare si de actiune

pot fi stabilite pe baza preciziei estimate masurate pentru validarea metodei. &upa ce se

colecteaa un numar suficient de valori de control 7cel putin +5-+;8, puteti face prima

evaluare statistica a datelor si, pe baza acestei evaluari, puteti reevalua limitele de avertizare si

de actiune.

In primul rand, datele trebuie verificate pentru a se vedea daca procesul masurarii este din punct de vedere statistic sub control. &aca este asa, se pot calcula estimativ media ponderata

H



si abaterea standard. (inia centrala, limitele de avertizare si de actiune se calculeaza apoi

conform descrierii din tabelul .

Pentru graficul X , se utilizeaza abaterea standard a mediilor ponderate 705* calculata fie

direct din datele de control intern al calitatii, fie pe baza abaterilor standard din fiecare lot si

dintre loturi8 deoarece fiecare valoare de control este obtinuta din loturi diferite.(inia centralaeste fie o valoare cunoscuta, fie media ponderata a probei de control respective, obtinuta prin

analiza statistica a datelor din utilizarea anteriora a probei de control. #edia ponderata nu

poate fi deci folosita decat ca estimare bruta, din lipsa de date, in momentul initierii

controlului intern al calitatii pentru o anumita proba de control.

(inia centrala si limitele de actiune dintr-un grafic R se bazeaza pe media ponderata a

domeniului de variatie a probei de control respective daca exista date din utilizarile anterioare

ale probei de control. &aca nu exista, se va folosi abaterea standard din cadrul unui lot

7repetabilitatea, 068. 06 este proportional cu domeniul, cu un factor !2. (imita superioara de

actiune se calculeaza din valoarea medie ponderate a domeniului, utilizandu-se factorul &/.

$mbii factori indicate in ta%elul !e mai )os pentru diferite serii de masuratori.

)$!T"RI & !$(!U($R $ $'$TRII *T$%&$R& *I !"%*TRU!TI$

GR$)I!("R R

%r. de duplicate

pe lot

(inie centrala /

abatere standard

(imita inferioara

de actiune

(imita

superioara de

actiune

Grade de

libertata

d0 & & df/m

0 +.+01 5 .0H2 5.11

+.H: 5 0.;2; +.10

0.5;: 5 0.010 0.2; 0.0H 5 0.++; .H0

CALCULE "ENTRU GRA7ICELE &E CONTROL

T$'(

GR$)I! & !"%TR"( !$(!U(Graficul (inie centrala 7(!8

(imita de alerta

(imita de actiune

med sau o valoare cunoscuta

(! 0*x J (! 0*KRT

77*xL C *?L8/n8

(! *KRT 77*xL C *?L8/n8

Graficul R (inie centrala 7(!8

(imita superioara actiune

R med J d0 M *?

& M R med

2



(imita inferioara actiune &

Grafic & (inie centrala 7(!8

(imita de avertizare7alerta8

(imita de actiune

&med sau o valoare

cunoscuta

(! 0*KRT7 0N *x 8J (!

0 *KRT 707*bL C*?L/n880au (! 0 *&med

(! *KRT70 N*x 8J(!

*KRT707sbL Cs?L/n88

0au (! *&med

Graficul R (inie centrala 7(!8


(imita inferioara actiune

r med J d0 M *? M+55/ med

& M r med

&Graficul R, orb7blan>8 (inie centrala 7(!8


(imita inferioara actiune

R med J d0M*? J d0M("&/

70Mt5.:;7f8 M *KRT77 + C+/n88 =

aprox. d0M("&/;

& M R med

&

Pentru masurarea recuperarii dintr-o proba naturala contaminate 7proba de control de tip III8

se utilizeaza un grafic &. $cesta este, dupa cum am aratat mai sus, o aplicatie speciala agraficului . In pregatirea unui grafic & se presupune ca abaterea standard pentru proba

naturala si pentru cea contaminata sunt aceleasi. Recuperarea contaminarii se calculeaza din

diferenta dintre valorile masurate pentru proba naturala si pentru cea contaminate. &eoarece

variatia 7patratul abaterii standard8 este aceeasi pentru ambele probe, variatia diferentei este

de 0 ori valoarea variatiei pentru masurarea probei naturale si abaterea standard obtinuta va

sta apoi la baza construirii limitelor de avertizare si de actiune. (inia centrala poate fi aleasa

ca fiind media ponderata a recuperarii sau contaminarea cunoscuta.

&aca se utilizeaza date din masuratorile de probe naturale 7proba de control de tipul II sau 98,

graficul de control ales este Graficul R. !onstructia acestui tip de grafic de control este

aceeasi ca pentru Graficul R utilizand insa ca baza domeniul relative, care este proportional cuabatere standard relativa 706-Xme!+.

Pentru probele de control de tipul I9 7oarbe8 limita de detectie poate fi evaluate dintr-un

Grafic R, construit la fel cum am descris anterior. $baterea standard astfel rezultata pentru un

lot se utilizeaza apoi pentru calcularea limitei de detectie sau limita de detectie necesara se

poate utiliza pentru a calcula abaterea standard corespunzatoare din cadrul unui lot.

&atele trebuie colectate in mod sistematic. $ceasta se poate face cu a=utorul unui program de

computer sau manual in format standardizat. Un exemplu de formular penru colectarea

manuala si procesarea datelor pentru grafice X si R este prezentata in #igura !e mai )os

1



$ETO&A A"ARAT U$

&ata 5+.5+.5

1

+.+0.51

#$*U-

R$T"RI

!od proba +0

Rezultate +

0

(otul >itului de reactivi

7se noteaza doar in datacand se deschide

ambala=ul8

*emnatura

executant*U#$

#&I

$RIT#TI!$ med

$mplitudine R

4.Interpretarea zilnica a graficelor de control

Utilizarea zilnica a datelor din graficele de control este o privire generala imediata, vizuala, a

masurii in care exista un control statistic asupra masuratorilor si astfel se poate observa dacaare loc o schimbare ma=ora a erorii aleatorii sau sistematice.

Pentru detectarea neregulilor sunt recomandate urmatoarel criterii 7I*"/TR +;58@

• + valoare de control se situeaza in afara limitelor de controlO

• 0 valori consecutive de control se situeaza in afara limitelor de avertizareO

• 2 valori consecutive prezinta o tendinta crescatoare sau descrescatoare.

Pentru graficele med se aplica in plus criteriul urmator@

• +5 din ++ valori consecutive de control de aceeasi parte a linie centraleO

si pentru graficele R un criteriu suplimentar este@

• 2 valori consecutive se afla deasupra linie centrale.

&aca se observa ca masuratorile pe probe de control nu sunt in situatie de control statistic,

este probabil ca acelasi lucru se va intampla si cu analizele de probe reale. &e aceea este

important sa se identifice si sa se elimine cauza erorii, pentru a readuce masuratorile in

situatie de control statistic.

:



&aca este detectata o situatie care a scapat de sub control, se pune problema ce este de facut

cu rezultatele analizelor de materiale efectuate in perioada in care a fost detectata neregula.

&aca eroarea poate fi corectata imediat, de exemplu prin corectarea unei erori de calcul,

atunci aceasta este masura recomandata. &aca problema nu este asa de simpla, nu se pot face

recomandari generale. !ele mai bune alternative sunt urmatoarele @

• repetarea masuratorii dupa corectarea problemei

• prezentarea rezultatelor insotite de o nota privind fiabilitatea mai scazuta a datelor

• necomunicarea rezultatelor pentru probele respective

Interpretarea nu este numai o chestiune de statistica, ci priveste si experienta si puterea de

=udecata a celui ce efectueaza analizele. " masura care insa nu trebuie niciodata adoptata este

aceea de a incerca pregatirea unor factori de corectie din datele de control pentru corecturi, iar

numarul de valori de control pentru un singur lot este atat de mic incat incertitudinea oricarui

factor de corectie va fi foarte mare. $ceasta se va reflecta in incertitudinea valorilor

DcorectateE si exista sansa ca acuratetea sa nu se imbunatateasca in nici un fel.

5.Utilizarea pe termen lung a datelor din graficele de control

&atele obtinute in controlul intern al calitatii trebuie utilizate zilnic, asa cum am aratat in

sectiunea anterioara. Insa prin analiza statistica periodica a datelor de control intern al calitatii

se pot obtine si multe informatii utile privind calitatea analizelor 7caracteristicile de

performanta8.

$naliza statistica trebuie efectuata la intervale de timp prestabilite, pe baza frecventei

analizelor. $naliza statistica trebuie facuta fie ca limitele de avertizare si de actiune sunt

stabilite pe baze statistice, fie pe baza cerintelor privind calitatea. #edia ponderata, abaterilestandard dintr-un lot si dintre mai multe loturi pot fi calculate si comparate cu cele obtinute in

perioada anterioara pentru a se vedea daca apare o schimbare.

• compararea mediilor ponderate pe cele mai recente doua perioade cu a=utorul

distributiei t a lui *tudentO

• compararea domeniilor pentru ultimele doua perioade prin compararea abaterilor

standard corespunzatoare cu a=utorul testului ).

&aca se observa o diferenta semnificativa in oricare dintre aceste teste, pot fi actualizate

limitele de avertizare si de actiune in graficele de control si eventual si datele privind

caracteristicile de performanta ale metodelor. "rice schimbare aparuta trebuie evaluata inraport cu cerintele referitoare la calitatea datelor. &aca se are in vedere actualizarea

caracteristicilor de performanta, atunci trebuie facute urmatoarele calcule @

• comparare a mediei ponderate 7grafice X si &8 pentru perioada anterioara cu valoarea

desemnata 7DadevarataE8 a probei de control. $ceasta da masura erorii sistematiceO

• calcularea abaterii standard dintre mai multe loturi utilizand date combinate din

graficele X si R pentru aceeasi proba de controlO

• calcularea limitei de detectie dintr-un Grafic R penrtu probele oarbe.

Testele statistice nu sunt aplicabile decat daca rezultatele sunt distribuite aleator. $ceastaipoteza poate fi evaluata cu a=utorul testelor secventiale.

+5



" secventa este definita ca o serie de date 7sau valori8 identice in raport cu o proprietate

specifica.

Intr-un test secvential sunt evaluate doua tipuri de serii. $cestea sunt aceleasi cu cele

verificate in utilizarea zilnica a graficelor de control @

a8 pozitia datelor deasupra sau dedesubtul liniei centrale a graficului X

b8 valoare crescatoare sau descrescatoare comparative cu observarea anterioara a

graficului .

$plicatia practica a testelor secventiale este demonstrata in %"R&T*T RP"RT TR ;H:

7Internal ualit control8 5.0552 pg 0-

Grafice de control pentru calculul incertitudinii masuratorii

Utilizarea regulata a graficelor de control ofera o foarte buna baza de calculare a incertitudiniimasuratorilor, deoarece ele arata modul in care rezultatele variaza de la o zi la alta pentru

fiecare parametru. In mod traditional, multe laboratoare au utilizat direct valoarea abaterii

standard din graficul de control ca valoare a incertitudinii masuratorii. Insa principiile

moderne privind incertitudinea masuratorii arata ca este vorba de mai multe componente, nu

doar de abaterea standard.

In raportul %ordtestE#anual de calcul al incertitudinii masuratorii pentru laboratoarele de

mediuE 7 raport %ordtest ;2 la ???.nordtest.org8 este descrisa o metoda relativ simpla, cu

care se poate calcula incertitudinea masuratorilor cu a=utorul urmatoarelor componente @

• abaterea standard dintr-un grafic de control

•

subiectivitatea metodei 7pe baza de materiale de referinta atestate sau teste de performanta8

• un factor de acoperire, in mod normal 0, pentru a se a=unge la o probabilitate de :;<

ca doua rezultate sa nu difere prin mai mult decat valoarea calculata a incertitudinii

masuratorii

#P( de calcul se gasesc in #$%U$( I%*TRUIR K$/K! 055; de #i>ael 3rsell

7proiect Phare R"0550/555-;1H.5.+8

++

http://www.nordtest.org/

http://www.nordtest.org/

Controlul Intern Al Calitatii ANEXA 2 La ILL 31 Listare

Documents

Transcript of Controlul Intern Al Calitatii ANEXA 2 La ILL 31 Listare