PROJECT ÖSSZEFOGLALÓ. Ipari statisztikai program fejlesztése mérőrendszer elemzéshez és folyamat szabályozáshoz
|
|
- Kornél Szalai
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 PROJECT ÖSSZEFOGLALÓ Téma címe: Ipari statisztikai program fejlesztése mérőrendszer elemzéshez és folyamat szabályozáshoz Budapesti Műszaki Főiskola Regionális Oktatási és Innovációs Központ BMF-ROIK Témavezető: Kovács Józsefné, Főiskolai docens, Matematikai és programozási szakcsoport, Készítette: Lugosi László, Villamosmérnöki Kar, Számítástechnika Szak, Hálózatok Alkalmazása Modul Székesfehérvár, 008/009 tanév I félév
2 Bevezetés Tesztrendszerek és teszt mérések 3 Méréses mérőrendszer elemzés3 Ismételhetőség és reprodukálhatóság 4 Statisztikai folyamat szabályozás4 A program használata5 A program funkciói 9 GR&R és SPC Riportok 11 Gyakorlati alkalmazási lehetőségek13 Technikai részletek 13 A program ellenőrzése14 Függelék (Statisztikai Analízis) 14 Összefoglalás 19 A dolgozat témakörében megjelent publikációk19 Felhasznált irodalom0 Köszönetnyilvánítás 0 Bevezetés Dolgozatomban egy Quality Tool [1, ] nevű, ipari statisztikai szoftvert és annak alkalmazási lehetőségeit fogom bemutatni, melynek fő konstruktőre és fejlesztője voltam az elektronikai termékeket gyártó Elcoteq multinacionális vállalat Pécsi Mérnöki Szolgáltató Központjában tevékenykedő teszt mérnöki csoport tagjaként A gyakorlati tapasztalatok szerint a program jelentős támogatást nyújt a tömeggyártásban dolgozó tesztmérnökök számára a méréses mérőrendszer elemzés (Measurement System Analysis, MSA) [3, 4] és statisztikai folyamatszabályozás (Statistical Process Control, SPC) [3, 4] területén Ezen
3 minőségellenőrzéssel és minőségbiztosítással kapcsolatos (Quality Control), sztandard ipari módszerek - melyek matematikai statisztikai modellekre épülnek [4, 5] - fontos elemei a Six Sigma (6) [5] néven ismert minőségirányítási módszertannak és filozófiának, ami a mai komplex vállalatirányítási rendszer része, és alkalmazásával számottevően növelhető az előállított termékek minősége és ezzel együtt a profit Tesztrendszerek és teszt mérések A gyártási folyamatok különböző szakaszaiban a termékek részegységeit, ill a végterméket különböző tesztelési eljárásoknak vetik alá A tesztállomások a minőségjellemzőkre kiszabott követelmények teljesülését ellenőrzik A kommunikációs elektronikai termékekre vonatkozóan ezek a követelmények általában azok működését meghatározó mikroelektronikai áramkörök jellemzőit reprezentáló fizikai mennyiségek értékeinek megadott specifikációs határokon belüli előírását jelentik A gyártás során a tervezett tesztstratégia szerinti mérések több elemi teszt rutinból álló teszt-szekvenciának megfelelően hajtódnak végre automatizáltan, számítógéppel történő műszer és mérésvezérlés, valamint mérésadatgyűjtés által A mért adatok riportgenerálás után naplózott állományokban vagy adatbázisban kerülnek tárolásra Méréses mérőrendszer elemzés A hálózati mobil kommunikációs eszközök esetében a főbb tesztelési eljárások alatt a 3G mobilkommunikációt ellenörző rádiófrekvencás, négysávú GSM, GPS, WLAN és Bluetooth, valamit Auido méréseket hajtanak végre a teszterekbe épített szoftveralapú cél mérőműszerek Az LCD kijelzők, LED-ek és a billentyűzetek vizuális tesztelését képfeldolgozó alkalmazás teszi lehetővé A teszt riportokban a tulajdonképpeni digitális mérési jegyzőkönyvekben az egyes tesztlépésekhez tartozó mérési adatok találhatóak (alsó és felső specifikációs limitek, mért értékek, teszt státuszok), melyek az adatok sztatisztikai kiértékeléseihez szükségesek 3
4 A termékvonalakon új termékek bevezetésekor, teszterépítésnél vagy azok karbantartása után minden esetben szükséges mérőrendszer képesség elemzéseket végezni Az ezekből nyert eredmények döntik el, hogy a tesztmérőrendszer képes-e stabilan és a megkívánt pontossággal végrehajtani a mérési feladatokat, vagyis hogy átadható-e a tömeggyártásnak Ismételhetőség és reprodukálhatóság A leggyakrabban használt módszer a variancia analizísen alapuló méréses mérőrendszer elemzés, melynek segítségével megállapíthatjuk, hogy a mérőrendszerből származó mérési eredmények mennyire megbízhatóak Továbbá képet kapunk arról, hogy a folyamat teljes változékonyságának hány százaléka származik a mérőrendszerből és termékek közti különbségekből A mérésnek tulajdonítható ingadozás két forrásból származik, amiket megadó szórásösszetevők -az ismételhetőség és reprodukálhatóság - az úgynevezett (Gage Repeatability and Reproducibility) GR&R analízissel számszerűsíthetőek [Függelék (1)-(1)] A vizsgálathoz kiválasztunk megfelelő számú minta terméket, mindegyiket több teszteren, több alkalommal teszteli egy-egy operátor a méréseket véletlen sorrendben elvégezve A reprodukálhatóság varianciája az (Analysis of Variance) ANOVA módszerrel tovább bontható a teszterek közötti, illetve a teszterek és termékek közötti kölcsönhatásból eredő változékonyságra Elfogadható a mérőrendszer, ha a Total Gage R&R a specifikációs limitekből adódó tűrésmezőhöz viszonyítva 10% alatt van Statisztikai folyamat szabályozás A statisztikai folyamatszabályozás (SPC) az előállított termékek minőségének egyenletességét hivatott biztosítani Az SPC-hez tartozik egyrészt a folyamat képesség és folyamat teljesítmény vizsgálata, másrészt a sorozatgyártás statisztikai felügyelete és szabályozása Ha folyamat szórása relatívan kicsi és folyamatunk adatai a kontrol limitek közepe körüli ±3 tartományon belül 4
5 helyezkednek el normális eloszlást követve, és ennek sem az átlaga sem a szórása sem az alakja nem változik jelentősen, akkor a folyamatunk szabályozott, azaz veszélyes zavaroktól mentes Az ilyen folyamatot hat szigma folyamatképességűnek mondjuk A leglényegesebb számszerű folyamatjellemzők a folyamatképesség index (Cpk) és a folyamat-teljesítmény index (Ppk) [Függelék ()-(37)] Ezek az indexek rövidtávú (pillanatfelvételekből) és hosszútávú megfigyelésekből származnak és az egyes mintákon belüli, illetve az átfogó, összes mintára vonatkozó szórásból vannak meghatározva A Cpk index azt mutatja meg, hogy a folyamatot mennyire vezetik a tolerancia közép mentén és mennyire szisztematikus a szórás az idő folyamán A Ppk index pedig arra ad választ, hogy a szabályozott folyamatban előállított termékek mekkora hányada várható a specifikált határokon belül Az ipari gyakorlatban az 167 érték fölötti indexek számítanak elfogadhatónak (ez 057 ppm-nél kisebb hibaarányt jelent) A program használata A fejlesztett program (1 ábra) ezeknek a statisztikai analíziseknek az elvégzéséhez nyújt segítséget A teszter alkalmazások által mentett vevő specifikus log fájlokat közvetlenül beolvassa és különböző típusú konvertereken keresztül egy jól definiált XML fájl formátumra alakítja: Teszter LOG állomány -> XML konvertálás egy pédája 5
6 1 ábra: A Quality Tool program grafikus felhasználói felülete Ebből egy - a felhasználóval interaktív kapcsolatban lévő- elemző algoritmus a kiértékeléshez, a számításokhoz és riportoláshoz szükséges adatok gyűjtését és szűrését teszi lehetővé Kiválaszthatóak azon tesztállomások, termékek és tesztlépések, melyekre elemzéseket kívánunk véghezvinni Egy maximum 1500 tesztlépésből álló teszt szekvenciára vonatkozóan a program GR&R analízis esetén képes feldolgozni 18 teszter, 64 termék és 3 ismételt mérés adatait, SPC analíziskor pedig egyszerre 4096 termék adatait Az elemzések numerikus és grafikus eredményeit Excel worksheet-eken riportolja Lehetőséget biztosít a felhasználónak számos környezeti változó és kontrol paraméter alapértelmezés szerinti beállítására Ezenfelül részletes felhsználói dokumentációt is rendelkezésre bocsátottunk A továbbiakban a GR&R és SPC elemzések programunkkal való elvégzésének módját ismertetem: első lépésként a file menüből betöltjük a logfájlokat kiválasztva a megfelelő konvertert Majd kiválasztjuk a megfelelő állomásokat, termékeket, 6
7 Primary Input List of Tester (txt, xml, html, xls) LOG Files from a Folder Choosing a Built in Converter According to the Customer Specific Tester data file format Converting Process Pre Data Checking, Selecting Numeric Limit TestStand Sequence Steps with Pass/Fail Status; Exclusion of Insufficient Data Quality Manager Set or Edit Preferences, Converter Parameters; Add External Converter code in DLL Secondary Input Storage Measurements Data in Structured Common XML File XML Parser Filling of Station, Product and Test Data Sheets in the corresponding Modules View Test Data with an XML Editor or Internet Browser Data Filtering Designate Stations, Products and Measurements to be investigated; Interactive Setting the Number of Replicates Adjustment of New Limits for Recalculation Calculations Using Numerical-Statistical Object Oriented C++ Library Functions Output to Excel Workbook GR&R or PCA and PPA Tables Control Charts or Histograms Summary Sheet Determine the type of Statistical Analysis and the Output Mode GR&R or SPC Excel Worksheets or Text File Output to Excel Workbook Simplified Repeatability Tables & Comparing Diagrams Output to Formatted Text File GR&R Tables or PCA and PPA Tables View Results with a simple Text Editor (eg Notepad, Edit Plus) Saving User Defined Attributes Update settingsini file and registry ábra: A program blokkvázlata 7
8 tesztlépéseket az ismétlések számát, a GR&R riport opciót és a Calculate gombra klikkelünk A nem megfelelő ismétlési számok pirossal vannak jelölve A bal felső modulban fennt, egymás mellett az állomások listája látható, baloldalon pedig a termékekhez tartozó szériaszámok A bal alsó modulban az egyes tesztlépések, az alsó és felső határok, a mérés numerikus eredménye és státusza található A jobboldali modulban az összes elvégzett tesztelésre felvannak sorolva a szériaszámok és állomások, ahonnan szintén végezhetünk szelekciót Az összefoglaló riportban a teljes és komponensenkénti GR&R-nak a türéshatárra, illetve a teljes változékonyságra vonatkozó százalékos arányai vannak feltüntetve lépésenként A zölddel jelölt értékek elfogadhatóak, a sárgával feltételesen elfogadhatóak, a pirosak esetében a rendszer javítása szükséges A grafikus riportok négy vagy hat szabványos kontrol kártyából állnak, melyek segítik a hibák feltárását és a rendszer működésébe való beavatkozási mód megtalálását A táblázatos riportban a részletes numerikus ANOVA és GR&R számítások eredményei vannak feltüntetve SPC analízis esetén az előzőekhez hasonlóan kell eljárni az adatbeolvasáskor Ilyenkor egy terméket csak egyszer tesztelünk, ezért az ismétlések száma egy Ha több tesztert jelölünk ki, akkor azok egészére fog vonatkozni az elemzés A Capability opció választása után a Calculate gombra klikkelve elindul a számolás és riport generálás Az összefoglaló riportban a Cpk és Ppk indexek, a folyamatot jellemző átlag és szórás valamint a PPM szintek találhatóak Itt is színezések jelzik, hogy az indexek megfelelnek-e az elfogadási kritériumnak A garfikus riportban a mérési értékekből származó empiríkus relatív gyakoriságsűrűség van együtt ábrázolva a mintákon belüli szórással, illetve átfogó folyamatszórással és az ezekhez tartozú folyamat átlagok együttesével meghatározott Gauss sűrűségfüggvényekkel A táblázatos riportban a folyamat adatai továbbá a folyamatképesség és folyamat-teljesítmény elemzések részletes számítási eredményei vannak feltüntetve megfigyelt és várható PPM szintekkel együtt 8
9 A program funkciói A főmenü Options -> Preferences almenüpontját kiválasztva beállíthatóak azon output könyvtárak és alapértelmezett állomány nevek, melyek tartalmazni fogják az XLS vagy TXT riportokat Ezek a környezeti változók a registry-ben lesznek tárolva (3 ábra) 3 ábra: Könyvtárakra vonatkozó környezeti beállítások A File -> Open Dir menüpontból lehetőség nyílik teljes könytárak és azok alkönyvtárai input LOG állományainak beolvasására (4 ábra) 4 ábra: Mérési jegyzőkönyvek input dialógusa 9
10 A Preferences dialógus ablakban lehet beállítani az adat kiértékeléshez és mérőrendszer valamint folyamat minősítéséhez szükséges határ értékeket (5-6 ábrák) 5 ábra: GR&R kiértékeléshez tűrés adatok megadása 6 ábra: SPC kiértékeléshez tűrés adatok megadása 10
11 GR&R és SPC Riportok Az Open Result File gombra kattintva az egyes teszt lépésekhez tartozó táblázatos és grafikonos Excel riportok válnak láthatóvá a számítások végeztével (7-8 ábrák) A GR&R táblázatok és ellenörző kártyák segítenek megtalálni és elhárítani az esetleges hiba tényezőket, melyek származhatnak a tesztelésre használt mérő műszerekből, az alkalmazott mérési módszerből vagy magából a termékből, illetve technológia folyamatból 7ábra: ANOVA és GR&R Excel táblázatos riportok 8 ábra: Ellenörző kártyák grafikus Excel riportja 11
12 SPC riport esetében a folymat képesség és teljesítmény indexek mellett a megifgyelt és várható PPM szintek is számítva vannak (9ábra) Az ábrán pedig ellenőrizhető, hogy mennyiben tér el az empírikus eloszlás a várt normális eloszlástól (10 ábra) Ha a hisztogramban több csúcs vagy anomális eloszlás látható, akkor mindenképpen beavatkozás szükséges 9 ábra: SPC elemzés Excel táblázatos riportja PPM szintekkel 10 ábra: SPC hisztogtam és Gauss görbék grafikus Excel riportja 1
13 Gyakorlati alkalmazási lehetőségek A méréses mérőrendszer elemzés, továbbá tesz állomások hitelesítése és minősítése mellett az alkalmazás jó aszissztenciát nyújt a termékvonalak teszt mérnökei számára a selejt arány csökkentéséhez - azaz kihozatal növeléséhez, az időszakos minőség ellenőrzéshez és folyamat szabályozáshoz Így közvetetten hatással van a teszt rendszerek és ezzel együtt a termelési költségek csökkenésére A program segítségével elvégezhetőek olyan kísérlet tervezések (Design of Experiments, DOE) [5], melyekkel az ipari gyakorlatban pénzügyileg hatékony termelési folyamatokat lehet szervezni Az alkalmazás használata olyan nem elhanyagolható éves megtakarítást eredményez, melyek egyrészt a hamarabb megvalósítható yield növekedésből, másrészt a hibás termékek javítását végző szakemberek ráfordított munkaórái csökkenéséből erednek Technikai részletek A program objektum orientált forrás kód komponensei Borland C++Builder 50 (Enterprise Site, Build 134, Update Pack 1) és Borland Delphi 50 (Enterprise, Build 618, Update Pack 1) vizuális program fejlesztő rendszerben íródtak - felhasználva a [6] munkában található numerikus matematikai algoritmusokat - Microsoft Windows XP Professional (Version 51600, Service Pack ) operációs rendszer alatt A program működése részben ActiveX technológiára épül, illetve Object Linking and Embedding (OLE) Component Object Model (COM) model felhasználására Minimális hardware és software erőforrás követelmények: Számítógép: IMB kompatibilis Personal Computer Operációs rendszer: MS Windows NT/000/XP Processzor: 3-bit Intel Pentium III / IV 1GHz CPU Rendszer memória: 51 Mbyte RAM memória Képernyő felbontás: Super VGA 104x768 pixels 13
14 Software környezet: MS Office Excel 000 vagy későbbi verzió Merev lemez: Nagy adatátviteli sebességű típus ajánlott legalább 0 Mbyte szabad hellyel A program ellenőrzése Az alkalmazást nagyszámú és széleskörű teszt próbák ellenőrizték, melyek valós tesztrendszer elemzési feltételek mellett lettek elvégezve Több teszt számolás eredményét hasonlítottuk össze jól ismert, vagy az irodalomban megtalálható publikus adatokkal Ezen kívül a MatLab (version 71 Realase 14) numerikus matematikai, valamint a MiniTab (Relase 141) statisztikai program rendszerekkel nyert eredményeket szintén összehasonlítottuk az általunk kapott értékekkel Függelék (Statisztikai Analízis) Three dimensional data array of samples for GR&R and ANOVA study Factor Parts Factor Operators Means for Factor Parts j = 1 j = j = b X 111 X 11 X 1b1 i = 1 X 11 X 11 X 11n X 1 X 1 X 1n X 1b X 1bn X 1b X 1 X 11 X 1 X b1 i = X 1 X 1 X 1n X X X n X b X bn X b X 14
15 X a11 X a1 X ab1 i = a X a1 X a1 X a X a X ab X ab X a1n X an X abn X a Means for Factor Operators X 1 X b X X Grand Mean Analysis of Variance Sum of squares a ( SS Part = bn x i x ) (1) i= 1 b ( SS Oparator = an x j x ) () j= 1 a b n ( i= 1 j= 1 k = 1 x ijk x ij SS = ) (3) Repeatability a b n ( SS Total = x ijk x ) (4) i= 1 j= 1 k = 1 ( SS + SS SS ) SS + Operator Part = SSTotal Part Operator Repeatability (5) Degree of freedom DF Part = a 1 (6) DF DF Operator = b 1 (7) Operator Part DF Repeatability = ( 1)( b 1) a (8) ( 1) = a b n (9) 15
16 DF Total = a bn 1 (10) Mean squares SS Part MS Part = (11) DFPart SSOperator MS Operator = (1) DF MS Operator Part Operator SSOperator Part = (13) DF Operator Part SSRepeatability MS Repeatabiity = (14) DF Repeatability Gage Repeatability and Reproducibility Study = MS (15) Repeatability Repeatability MSOperator MS Operator Part Operator = an (16) MS MS Operator Part Repeatability Operator Part = n (17) MSPart MS Operator Part Part-to-Part = bn (18) = + (19) Reproducibility TotalGageR&R Operator Repeatability Operator Part = + (0) TotalVariation Total Gage R&R Reproducibility = + (1) Part-to-Part Capability and Performance Analysis (Normal) Formulas Definitions T LSL USL = Target = Lower Specification Limit = Upper Specification Limit 16
17 m = midpoint of LSL and USL x = estimate of process mean Within = StdDev(Within) = estimate of within subgroup process standard n deviation = total number of (nonmissing) observations c 4 ( n) = unbiasing constant for group size of n Overall = StdDev(Overall) = estimate of overall standard deviation Historical = StdDev(Historical) = historical standard deviation x i = the ith observation ν Tolerance = sigma tolerance One Dimension Data Array of Samples for SPC Index Samples 1 X 1 X n X n Capability Indexes USL - LSL Cp = ν () Tolerance Tolerance Within USL - x CPU = (3) ν Tolerance Within x LSL CPL = (4) ν Within { CPU, CPL} Cpk = min (5) 17
18 Cpm = Performance Indexes ν Tolerance USL - LSL 1 n -1 n ( ) x i T i= 1 {( USL - T ), ( T - LSL) } Tolerance Within (6) min CCpk = (7) ν USL - LSL Pp = ν (8) Tolerance Tolerance Overall USL - x PPU = (9) ν Tolerance Overall x LSL PPL = (30) ν Overall { PPU, PPL} Ppk = min (31) Methods of Estimating Standard Deviations Historical standard deviation Sample mean n 1 ( Historical) = ( x i x) = StdDev (3) Historical Overall standard deviation i n i= 1 n 1 i= 1 n 1 x = x (33) 1 1 = StdDev(Overall) = = (34) Overall c 4 ( ) Historical c 4 ( n) c 4 ( n) n 1 i= 1 n ( x i x) n Γ n 1 n =, (35) n 1 Γ Within standard deviation by Avarage Moving Range Method 18
19 MR Within = StdDev(Within) = (36) d ( w) MR i = the ith moving range = max[x i,,x i-w+1 ] min[x i,,x i-w+1 ], for i = w,, n MR MR = w + L+ MR n - w + 1 n (37) Összefoglalás Természetesen vannak kereskedelmi forgalomban olyan évtizedek óta fejlesztett, nagyszabású, rengeteg beépített tudással rendelkező statisztikai, matematikai programrendszerek, mint például a MiniTab vagy MatLab, amelyekkel a bemutatott elemzések elvégezhetőek Azonban az igen nagyszámú és a különböző termékek miatt egymástól alapvetően eltérő tesztállomások, a nemritkán ezer feletti teszt-lépések száma és az elemzésekben figyelembe veendő nagyelemű minták megnehezítik ezen programok használatát Ugyanis ezekhez a robosztus rendszerekhez különböző segédprogramok, makrók és manuális beavatkozások szükségesek az adatgyűjtés, adatszűrés, számolás és riportolás műveleteinek elvégzéséhez, amelyek sokszor még így is lassan mennek végbe Programunk ezen célfeladatokra van kiélezve és egy közepes teljesítményű laptopon, ipari környezetben képes ezeket a funkciókat gyorsan és hatékonyan ellátni, így a termelést helyben támogatni A dolgozat témakörében megjelent publikációk [1] L Lugosi, B Merkl, R Salk, Á Jankó: A Review about the Quality Tool Industrial Statistical Service Software,Proceedings of microcad International Scientific Conference, Section O: Applied Information Engineering pp (008) [] Á Jankó, L Lugosi: Balancing between cost and tester acceptance in case of new product introduction for PCB assembly, 31 st International Spring Seminar on Electronics Technology (ISSE), Realiability and Lifetime Prediction, Section F: Manufacturing processes, process simulation 19
20 and optimization Abstract Proceedings F031 6 (008) Article published by the Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) 466 (008) Felhasznált irodalom [3] Automotive Industry Action Group (AIAG): Measurement System Analysis Reference Manual; Chrysler, Ford, General Motors Supplier Quality Requirements Task Force (00) [4] National Institute of Standard and Technology (NIST), Gaithersburg, MD , USA: Engineering Statistics Handbook (007) (Online access Ref: [5] Thomas Pyzdek: The Six Sigma Handbook, A Complete Guide for Green Belts, Black Belts, and Managers at All Levels, nd Edition, McGraw-Hill Professional (003) [6] W H Press, Saul A Teukolsky, W T Wetterling, B P Flannery, Numerical Recipies in C++, The Art of Scientific Computing, Cambridge University Press (00) Köszönetnyilvánítás A fent dokumentált munkát a Gazdasági Versenyképesség Operatív Program (No GVOP /30) valamint a Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Program (K+F+I) támogatta 0
Statisztikai folyamatszabályozás Minitab szoftverrel
Statisztikai folyamatszabályozás Minitab szoftverrel A Minitab általános statisztikai szoftvert elsősorban statisztikai feladatok megoldására (oktatásra és minőségfejlesztésre) használják, és másodsorban
RészletesebbenMSA - mérőrendszer elemzés (MSA - measurement systems analysis)
Mi értünk mérőrendszer alatt? MSA - mérőrendszer elemzés (MSA - measurement systems analysis) Ahhoz, hogy valamilyen termék, folyamatparamétert értékelni, összehasonlítani tudjunk pl.: elvárt értékkel,
RészletesebbenÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18)
ÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18) Előadó: Lakat Károly, L.K. Quality Bt. 2017 szeptember 27 EOQ MNB Szakbizottsági ülés Minitab 18 újdonságai Session ablak megújítása
RészletesebbenMinőségirányítási rendszerek 9. előadás
Minőségirányítási rendszerek 9. előadás 013.05.03. MÉRŐESZKÖZÖK MÉRÉSTECHNIKAI TULAJDONSÁGAI Mérőeszköz rendszeres hibája (Systematic Error of Measurement) alatt ugyanannak az értéknek megismételhetőségi
RészletesebbenMinőség-képességi index (Process capability)
Minőség-képességi index (Process capability) Folyamatképesség 68 12. példa Egy gyártási folyamatban a minőségi jellemző becsült várható értéke µ250.727 egység, a variancia négyzetgyökének becslése σ 1.286
RészletesebbenMinőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT
Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT Bedzsula Bálint gyakornok Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Q. épület A.314. bedzsula@mvt.bme.hu http://doodle.com/bedzsula.mvt Az előző előadás
RészletesebbenMINŐSÉGÜGYI STATISZTIKAI MÓDSZEREK. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota ÓE BGK
MINŐSÉGÜGYI STATISZTIKAI MÓDSZEREK Dr. Drégelyi-Kiss Ágota ÓE BGK e-mail: dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu 1 STATISZTIKA CÉLJA Sokaság Következtetés bizonytalansága Véletlenszerű és reprezentatív mintavétel
RészletesebbenMinőségellenőrzés. Miről lesz szó? STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Minőségszabályozás. Mikor jó egy folyamat? Ellenőrzés Szabályozás
STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Erdei János Miről lesz szó? Mit értünk folyamatok stabilitásán, szabályozottságán? Mit jelent a folyamatképesség, és hogyan mérhetjük azt? Hogyan vehetjük észre a
RészletesebbenBudapesti kihelyezett Six Sigma képzés
Partner a változásban Budapesti kihelyezett Six Sigma képzés 2018. ősz Green Belt képzési tematika Draft tájékoztató 2 1 GB képzés tematika: a tartalmi elemek fő fejezetei A képzés jellemzően az alábbiakban
RészletesebbenHat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája
Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája Megjegyzések: A tanfolyamon haszáljuk: - Minitab statisztikai (demo) és - Companion by Minitab projektek menedzselésére szolgáló (demo) szoftvert, átadunk: - egy
RészletesebbenAZ SPC gyakorlati kérdései és alkalmazási tapasztalatai
AZ SPC gyakorlati kérdései és alkalmazási tapasztalatai Kemény Sándor BME Vegyipari Műveletek Tanszék kemeny@mail.bme.hu EOQ 006. szept. 1. 1 A gyakorlatban minden másképpen van? Helmholtz: Nincs praktikusabb
RészletesebbenMINİSÉGSZABÁLYOZÁS. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota e-mail: dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu http://uni-obuda.hu/users/dregelyia
MINİSÉGSZABÁLYOZÁS A GÉPIPARBAN Dr. Drégelyi-Kiss Ágota e-mail: dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu http://uni-obuda.hu/users/dregelyia ISO 9000:2008 A STATISZTIKAI MÓDSZEREK HASZNÁLATÁRÓL A statisztikai módszerek
RészletesebbenMérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (specializáció választás a 4. félévben, specializációra lépés feltétele: az egyik szigorlat
RészletesebbenTöbb laboratórium összehasonlítása, körmérés
Több oratórium összehasonlítása, körmérés colorative test, round robin a rendszeres hibák ellenőrzése, számszerűsítése Statistical Manual of AOAC, W. J. Youden: Statistical Techniques for Colorative Tests,
RészletesebbenDefine Measure Analyze Improve Control. F(x), M(ξ),
5.5.5. Six Sigma Minőségmenedzsment Statisztikai folyamatszabályozási (SPC) rendszer Erdei János Egy fegyelmezett és erősen mennyiségi szemléletű folyamatfejlesztési megközelítés, amely a gyártási, szolgáltatási
Részletesebbeneseményvezérelt megoldások Vizuális programozás 5. előadás
Programozási architektúrák, eseményvezérelt megoldások Vizuális programozás 5. előadás Komponens-alapú programozás Kezdelteges formája, az első komponensek: DLL-ek Black box ujrahasznosítható kód Függvényeket
RészletesebbenMezőgazdasági betakarítási folyamatok szimulációja
Mezőgazdasági betakarítási folyamatok szimulációja 1 Mezőgazdasági betakarítási folyamatok szimulációja DR. BENKŐJÁNOS SZIE Gépészmérnöki Kar, Műszaki Menedzsment Intézet A folyamat szimuláció a valós
RészletesebbenIATF 16949:2016 szabvány fontos kapcsolódó kézikönyvei (5 Core Tools):
APQP IATF 16949:2016 szabvány fontos kapcsolódó kézikönyvei (5 Core Tools): PPAP (Production Part Approval Process) Gyártás jóváhagyási folyamat APQP (Advanced Product Quality Planning and Control Plans)
RészletesebbenSzıdy Noémi Fekete Öves Tóth Csaba László Fekete Öves április 12.
Six Sigma Workshop Szıdy Noémi Fekete Öves Tóth Csaba László Fekete Öves 202. április 2. . Példa Ön egy biztonságtechnikai terméket gyárt, szerel össze. A készterméket vevıje külföldrıl, on-line ellenırzi.
RészletesebbenKérem, ismerkedjen meg a DigitAudit program AuditTeszt moduljának Adatok tesztelése menüpontjával.
Tisztelt Felhasználó! Kérem, ismerkedjen meg a DigitAudit program AuditTeszt moduljának Adatok tesztelése menüpontjával. A program céljai: A programot azért fejlesztettük ki, hogy segítséget adjunk a nagytömegű
RészletesebbenEsetelemzés az SPSS használatával
Esetelemzés az SPSS használatával A gepj.sav fileban négy különböző típusú, összesen 80 db gépkocsi üzemanyag fogyasztási adatai találhatók. Vizsgálja meg, hogy befolyásolja-e az üzemanyag fogyasztás mértékét
RészletesebbenAdatkezelő szoftver. Továbbfejlesztett termékvizsgálat-felügyelet Fokozott minőség és gyártási hatékonyság
Adatkezelő szoftver ProdX Inspect szoftver Fokozott termelékenység Páratlan termékminőség Magas fokú biztonság Teljesen átlátható folyamatok Továbbfejlesztett termékvizsgálat-felügyelet Fokozott minőség
RészletesebbenAdatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com
Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések
RészletesebbenCash Flow Navigátor Tanácsadó Kft. Képzések. Tel.: +36 30 650 7588 info@cashflownavigator.hu Skype: nfeher01
Cash Flow Navigátor Tanácsadó Kft. Képzések Tel.: +36 30 650 7588 info@cashflownavigator.hu Skype: nfeher01 A Cash Flow Navigátor Tanácsadó Kft. Cégjegyzékszám: 20 09 066702 Adószám: 13443715-2-20 Főtevékenység:
RészletesebbenMérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time)
Mérnök informatikus (BSc) alapszak levelező tagozat (BIL) / BSc in Engineering Information Technology (Part Time) (A képzés közös része, szakirányválasztás a 3. félév végén) Tárgykód Félév Tárgynév Tárgy
RészletesebbenTelepítési útmutató a Solid Edge ST7-es verziójához Solid Edge
Telepítési útmutató a Solid Edge ST7-es verziójához Solid Edge Tartalomjegyzék Bevezetés 2 Szükséges hardver és szoftver konfiguráció 3 Testreszabások lementése előző Solid Edge verzióból 4 Előző Solid
RészletesebbenMatlab Fuzzy Logic Toolbox
Matlab Fuzzy Logic Toolbox The Future looks Fuzzy Newsweek, May, 28, 1990. A fuzzy irányítási rendszerek vizsgálatára Windows alatt futó Matlab programcsomag szimulációs eszközeit és a Matlab-ra ráépülő
RészletesebbenBMD Rendszerkövetelmények
BMD Rendszerkövetelmények Rendszerkövetelmények BMD 1. SZERVER Az alábbiakban áttekintést nyerhet azokról a szerver rendszerkövetelményekről, melyek szükségesek a BMD zavartalan működéséhez. Ezen felül
RészletesebbenVBA makrók aláírása Office XP/2002/2003 esetén
VBA makrók aláírása Office XP/2002/2003 esetén Windows tanúsítványtárban és kriptográfia eszközökön található tanúsítványok esetén Office XP/2002/2003 alkalmazással 1(11) 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék...
RészletesebbenSZOFTVEREK A SORBANÁLLÁSI ELMÉLET OKTATÁSÁBAN
SZOFTVEREK A SORBANÁLLÁSI ELMÉLET OKTATÁSÁBAN Almási Béla, almasi@math.klte.hu Sztrik János, jsztrik@math.klte.hu KLTE Matematikai és Informatikai Intézet Abstract This paper gives a short review on software
RészletesebbenMinitab 16 újdonságai május 18
Minitab 16 újdonságai 2010. május 18 Minitab 16 köszöntése! A Minitab statisztikai szoftver új verziója több mint hetven újdonságot tartalmaz beleértve az erősebb statisztikai képességet, egy új menüt
RészletesebbenCorrelation & Linear Regression in SPSS
Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation
RészletesebbenGeokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka
Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:
RészletesebbenWindows rendszeradminisztráció és Microsoft szerveralkalmazások támogatása. 7. óra. Kocsis Gergely, Kelenföldi Szilárd 2015.04.16.
Windows rendszeradminisztráció és Microsoft szerveralkalmazások támogatása 7. óra Kocsis Gergely, Kelenföldi Szilárd 2015.04.16. Group Policy alapok Group Policy A group policy (csoportházirend) a Windows
RészletesebbenKísérlettervezés alapfogalmak
Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement
RészletesebbenYou created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (
4.6 4. 4.8 4.4 4.0 4.6 4. 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 Run: Run: Run: Run: 4 Run: 5 Run: 6 4.6 4. 4.8 4.4 4.0 4.6 4. 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5
RészletesebbenHat Szigma Testre Szabva (Six Sigma for You 6S4U)
Hat Szigma Testre Szabva (Six Sigma for You 6S4U) A Six Sigma módszertant az elmúlt 20 évben az igazán nagy vállalatok alkalmazták úgy, hogy minden számba jöhető embert kiképeztek Green Belt-nek. A tapasztalatok
RészletesebbenMérési útmutató a Mobil infokommunikáció laboratórium 1. méréseihez
Mérési útmutató a Mobil infokommunikáció laboratórium 1. méréseihez GSM II. Mérés helye: Hálózati rendszerek és Szolgáltatások Tanszék Mobil Kommunikáció és Kvantumtechnológiák Laboratórium I.B.113. Összeállította:
RészletesebbenTeljesítményprognosztizáló program FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV
Teljesítményprognosztizáló FELHASZNÁLÓI KÉZIKÖNYV Tartalomjegyzék 1. A szoftver feladata...3 2. Rendszerigény...3 3. A szoftver telepítése...3 4. A szoftver használata...3 4.1. Beállítások...3 4.1.1. Elszámolási
RészletesebbenÜzleti intelligencia eszköztár a SAS 9.2 platformon
Üzleti intelligencia eszköztár a SAS 9.2 platformon Portik Imre SAS Magyarország Témakörök Bevezetés SAS BI eszköztár 9.2 BI újdonságok A közeljövő Q&A SAS Enterprise BI Server Riportkészítés Lekérdezés
RészletesebbenHogyan kell 3D tartalmat megtekinteni egy BenQ kivetítőn? Minimális rendszerkövetelmények 3D tartalom lejátszásához BenQ kivetítőn:
Hogyan kell 3D tartalmat megtekinteni egy BenQ kivetítőn? Az Ön BenQ kivetítője támogatja a háromdimenziós (3D) tartalom lejátszását a D-Sub, Komponens, HDMI, Videó és S-Video bemeneteken keresztül. Kompatibilis
RészletesebbenHanthy László Tel.: 06 20 9420052
Hanthy László Tel.: 06 20 9420052 Néhány probléma a gyártási folyamatok statisztikai szabályzásával kapcsolatban Miben kellene segíteni az SPC alkalmazóit? Hanthy László T: 06(20)9420052 Megválaszolandó
RészletesebbenFelhasználói segédlet a Web of Knowledge / Web of Science adatbázis használatához
Felhasználói segédlet a Web of Knowledge / Web of Science adatbázis használatához Az adatbázis elérése, regisztrálás, belépés Az adatbázis az arra jogosult intézmények és felhsználói kör számára a http://eisz.om.hu
RészletesebbenSzabványok. ISO 9000, ISO 9001, ISO 9004 és más minőségirányítási szabványok SZABVÁNY CÍMEK NEMZETKÖZI EURÓPAI NEMZETI MEGJEGYZÉS
A MINŐSÉGIRÁNYÍTÁS Szabványok Szabványok 9000, 9001, 9004 és más minőségirányítási szabványok SZABVÁNY CÍMEK NEMZETKÖZI EURÓPAI NEMZETI MEGJEGYZÉS Minőségirányítási rendszerek. Alapok és szótár 9000:2005
RészletesebbenMérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben
Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben Tantárgy Tárgykód I. félév ősz II. félév tavasz Algoritmusok
Részletesebben2013.03.11. Az SPC alapjai. Az SPC alapjai SPC 5. 5. Az SPC (Statistic Process Control) módszer. Dr. Illés Balázs
SPC 5 5. Az SPC (Statistic Process Control) módszer Dr. Illés Balázs BUDAPESTI MŰSZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM ELEKTRONIKAI TECHNOLÓGIA TANSZÉK Az SPC alapjai SPC (Statistical Process Controll) =
RészletesebbenIf Japan can why can t we? NBC News Folyamatos fejlesztés (continuous improvement) A management szerepe. 6 sigma 1. 6 sigma 2
The Origin of Six Sigma Excerpted from Harry, Mikel, and Schroeder, Richard,"Six Sigma - The Breakthrough Management Strategy Revolutionizing Corporation", Doubleday, New York, 2000, pp.9-11. Motorola,
RészletesebbenIntervenciós röntgen berendezés teljesítményszabályozójának automatizált tesztelése
Intervenciós röntgen berendezés teljesítményszabályozójának automatizált tesztelése Somogyi Ferenc Attila 2016. December 07. Szoftver verifikáció és validáció kiselőadás Forrás Mathijs Schuts and Jozef
Részletesebben*#Discount~ Kaspersky Internet Security - multidevice 2015 best software to buy for mac ]
*#Discount~ Kaspersky Internet Security - multidevice 2015 best software to buy for mac ] Description: Elonyök Az összes csatlakoztatott eszköz védelme egy licenccel használható, könnyen kezelheto megoldás
RészletesebbenDigitális aláíró program telepítése az ERA rendszeren
Digitális aláíró program telepítése az ERA rendszeren Az ERA felületen a digitális aláírásokat a Ponte webes digitális aláíró program (Ponte WDAP) segítségével lehet létrehozni, amely egy ActiveX alapú,
RészletesebbenImage Processor BarCode Service. Felhasználói és üzemeltetői kézikönyv
Image Processor BarCode Service Áttekintés CIP-BarCode alkalmazás a Canon Image Processor programcsomag egyik tagja. A program feladata, hogy sokoldalú eszközt biztosítson képállományok dokumentumkezelési
RészletesebbenBiomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)
RészletesebbenA szoftverfejlesztés eszközei
A szoftverfejlesztés eszközei Fejleszt! eszközök Segédeszközök (szoftverek) programok és fejlesztési dokumentáció írásához elemzéséhez teszteléséhez karbantartásához 2 Történet (hw) Lyukkártya válogató
RészletesebbenDebitTray program Leírás
DebitTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés Egy-egy kintlévőséghez tartozó határidő elmulasztásának komoly következménye lehet. Éppen ezért a Kintlévőség kezelő program főmenü ablakában a program
RészletesebbenAz SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai
A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.3 Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai Tárgyszavak: statisztikai folyamatszabályozás; Shewhart-féle szabályozókártya; többváltozós szabályozás.
RészletesebbenBevezetés az SAP világába
Bevezetés az SAP világába Zolnai László zolnai@elte.hu http://zolnai.web.elte.hu/bev_sap.html 2. Belépés az SAP rendszerbe 1 Tartalom Alapfogalmak - A nyúl ürege Belépés a rendszerbe - A piros pirula A
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok
Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével
RészletesebbenVBA makrók aláírása Office 2007 esetén
VBA makrók aláírása Office 2007 esetén Windows tanúsítványtárban és/vagy kriptográfia eszközökön található tanúsítványok esetén Office 2007 alkalmazással 1(10) 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék...
RészletesebbenA J2EE fejlesztési si platform (application. model) 1.4 platform. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem
A J2EE fejlesztési si platform (application model) 1.4 platform Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Utolsó módosítás: 2007. 11.13. A J2EE application model A Java szabványok -
RészletesebbenSelling Platform Telepítési útmutató Gyakori hibák és megoldások
Selling Platform Telepítési útmutató Gyakori hibák és megoldások 265ced1609a17cf1a5979880a2ad364653895ae8 Index _ Amadeus szoftvertelepítő 3 _ Rendszerkövetelmények 3 Támogatott operációs rendszerek 3
RészletesebbenKockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével
Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése
RészletesebbenSzemélyügyi nyilvántartás szoftver
Személyügyi nyilvántartás szoftver A nexonhr személyügyi nyilvántartás szoftver a személyügyi, továbbképzési és munkaköri adatok kezelését teszi lehetővé. A szoftver támogatja a HR adminisztrációs feladatokat,
RészletesebbenElemi alkalmazások fejlesztése IV. Adatbázis-kezelés ActiveX vezérlıkkel - 1
ADATBÁZIS-KEZELÉS ACTIVEX VEZÉRLİK ALKALMAZÁSÁVAL I.... 1 ACTIVEX... 1 ACTIVEX CONTROL... 1 SAJÁT ACTIVEX VEZÉRLİ LÉTREHOZÁSA... 1 circctrl.cpp... 2 Háttérszín tulajdonság hozzárendelése a vezérlıhöz...
RészletesebbenDigitális fényképezőgép Szoftver útmutató
EPSON Digitális fényképezőgép / Digitális fényképezőgép Szoftver útmutató Minden jog fenntartva. Jelen kézikönyv a SEIKO EPSON CORPORATION előzetes írásbeli engedélye nélkül sem részben sem egészben nem
RészletesebbenDesign of Programming V 5 -
Gazdaságinformatikus (BSc) alapszak nappali tagozat (BGI) / BSc programme in Business Information Technology (Full Time) A mintatantervben szereplő tárgyakon felül a tanulmányok során további 10 kredit
RészletesebbenDesign of Programming V 5 -
Gazdaságinformatikus (BSc) alapszak nappali tagozat (BGI) / BSc programme in Business Information Technology (Full Time) A mintatantervben szereplő tárgyakon felül a tanulmányok során további 10 kredit
RészletesebbenAdvanced Product Quality Planning APQP
Advanced Product Quality Planning 1 IATF 16949:2016 szabvány fontos kapcsolódó kézikönyvei (5 Core Tools): PPAP (Production Part Approval Process) Gyártás jóváhagyási folyamat (Advanced Product Quality
RészletesebbenA Q-DAS CAMERA koncepció fázisai
Q-DAS - fıbb referenciák 32012.09.25. Q-DAS-ismertetı Q-DAS - fıbb referenciák 4 Q-DAS-ismertetı A Q-DAS CAMERA koncepció fázisai COLLECTING (adatgyőjt jtés) procella Q-DAS -adatformátumok Folyamat-ismeret
RészletesebbenSzoftver-technológia II. Tervezési minták. Irodalom. Szoftver-technológia II.
Tervezési minták Irodalom Steven R. Schach: Object Oriented & Classical Software Engineering, McGRAW-HILL, 6th edition, 2005, chapter 8. E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J. Vlissides:Design patterns: Elements
RészletesebbenSPC egyszerően, olcsón, eredményesen
SPC egyszerően, olcsón, eredményesen Rába Tivadar Six Sigma Black Belt BorgWarner Turbo System April 7, 2007 1 Mi az SPC? Miért pont SPC? Tán Show Program for Costumer? Szakértık Statisztikai folyamat
RészletesebbenV. Félév Információs rendszerek tervezése Komplex információs rendszerek tervezése dr. Illyés László - adjunktus
V. Félév Információs rendszerek tervezése Komplex információs rendszerek tervezése dr. Illyés László - adjunktus 1 Az előadás tartalma A GI helye az informatikában Az előadás tartalmának magyarázata A
RészletesebbenAlkalmazás technológiai frissítés migrációs és üzemeltetési tapasztalatok
Alkalmazás technológiai frissítés migrációs és üzemeltetési tapasztalatok Informix 11.50 upgrade esettanulmány 2011. január. 31. Átalakítandó architektúra (2009) Alapvetően az üzleti logikát tárolt eljárásokkal
RészletesebbenAz OECD PISA adatbázis elemzése
Az OECD PISA adatbázis elemzése A program Emlékeztető a múlt hétről A PISA val kapcsolatos honlapok tartalma és az online elérhető dokumentáció A PISA adatbázisának felépítése A PISA makróinak használata,
RészletesebbenKIRA. KIRA rendszer. Telepítési útmutató v1
KIRA rendszer Telepítési útmutató v1 1. Bevezetés A dokumentáció, illetve a dokumentáció mellékleteként megtalálható állományok segítségével készíthető fel a kliens oldali számítógép a KIRA rendszer működtetésére.
RészletesebbenBlackBerry Professional Server szoftver
BlackBerry Professional Server szoftver Telepítési útmutató 1. Telepítési útmutató A következő dokumentum csatolt ábrák segítségével mutatja be a BlackBerry Professional Server szoftver telepítését. A
RészletesebbenJárműinformatika A járműinformatikai fejlesztés
Járműinformatika A járműinformatikai fejlesztés 2016/2017. tanév, II. félév Dr. Kovács Szilveszter E-mail: szkovacs@iit.uni-miskolc.hu Informatika Intézet 107/a. Tel: (46) 565-111 / 21-07 A járműfejlesztés
RészletesebbenLövedékálló védőmellény megfelelőségének elemzése lenyomatmélységek (traumahatás) alapján
Lövedékálló védőmellény megfelelőségének elemzése lenyomatmélységek (traumahatás) alapján Eur.Ing. Frank György c. docens az SzVMSzK Szakmai Kollégium elnöke SzVMSzK mérnök szakértő (B5) A lövedékálló
RészletesebbenContractTray program Leírás
ContractTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés Egy-egy szerződéshez tartozó határidő elmulasztásának komoly gazdasági következménye lehet. Éppen ezért a Szerződés kezelő program főmenü ablakában a
RészletesebbenSix Sigma és Lean menedzselésének eszköze a Companion by Minitab
Six Sigma és Lean menedzselésének eszköze a Companion by Minitab Lakat Károly L.K.Quality Bt. EOQ MNB 2019 február 28. L.K. Quality Bt. EOQ MNB Hat Szigma, Lean és Statisztikai Módszerek 1 Minőségi topográfia
RészletesebbenTERC V.I.P. hardverkulcs regisztráció
TERC V.I.P. hardverkulcs regisztráció 2014. második félévétől kezdődően a TERC V.I.P. költségvetés-készítő program hardverkulcsát regisztrálniuk kell a felhasználóknak azon a számítógépen, melyeken futtatni
RészletesebbenMechatronika és mikroszámítógépek 2017/2018 I. félév. Bevezetés a C nyelvbe
Mechatronika és mikroszámítógépek 2017/2018 I. félév Bevezetés a C nyelvbe A C programozási nyelv A C egy általános célú programozási nyelv, melyet Dennis Ritchie fejlesztett ki Ken Thompson segítségével
RészletesebbenA Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél
A Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél Sebestyén László 2004. november 16. Rekord nyereséget jelentett a Siemens 2004. november 11. csütörtök, 16:10 Szeptemberben végződött
RészletesebbenCsatlakozás a BME eduroam hálózatához Setting up the BUTE eduroam network
Csatlakozás a BME eduroam hálózatához Setting up the BUTE eduroam network Table of Contents Windows 7... 2 Windows 8... 6 Windows Phone... 11 Android... 12 iphone... 14 Linux (Debian)... 20 Sebők Márton
RészletesebbenHecPoll a vezérlő rendszer
a vezérlő rendszer Az előnyei: Könnyű Integráció Ergonomikus kivitel Több nyelvűség Multi-Kliens támogatás Import / Export Interfész 2 Egyszerű integráció Csatlakozás a meglévő modern IT rendszerhez Egyszerű
RészletesebbenElső lépések. File/New. A mentés helyét érdemes módosítani! Pl. Dokumentumok. Fájlnév: pl. Proba
Első lépések File/New A mentés helyét érdemes módosítani! Pl. Dokumentumok Fájlnév: pl. Proba (megj. ékezetes karaktereket nem használhatunk a fájlnévben) 1 Konvejor pálya elkészítése System/New Rendszer
RészletesebbenSAS Enterprise BI Server
SAS Enterprise BI Server Portik Imre vezető szoftverkonzulens SAS Institute, Magyarország A SAS helye a világban 280 iroda 51 országban 10,043 alkalmazott 4 millió felhasználó világszerte 41,765 ügyfél
RészletesebbenFelhasználói segédlet a Scopus adatbázis használatához
Felhasználói segédlet a Scopus adatbázis használatához Az adatbázis elérése, regisztrálás, belépés Az adatbázis címe: http://www.scopus.com Az adatbázis csak regisztrált, jogosultsággal rendelkező intézmények,
RészletesebbenKockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével
Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program
RészletesebbenSzoftver-technológia I.
Szoftver technológia I. Oktatók Sziray József B602 Heckenast Tamás B603 2 Tananyag Elektronikus segédletek www.sze.hu/~sziray/ www.sze.hu/~heckenas/okt/ (www.sze.hu/~orbang/) Nyomtatott könyv Ian Sommerville:
RészletesebbenStatistical Process Control (SPC), Statisztikai Folyamatszabályozás
Statistical Process Control (), Statisztikai Folyamatszabályozás 1 2 2 A statisztikai folyamatszabályozás () koncepcióját először Dr Walter Shewhart fejlesztette ki a Bell laboratóriumokban, az 1920-as
RészletesebbenSzéchenyi István Egyetem www.sze.hu/~herno
Oldal: 1/6 A feladat során megismerkedünk a C# és a LabVIEW összekapcsolásának egy lehetőségével, pontosabban nagyon egyszerű C#- ban írt kódból fordítunk DLL-t, amit meghívunk LabVIEW-ból. Az eljárás
RészletesebbenCavity Eye, az intelligens szerszám. Dr. Szűcs András CTO
Cavity Eye, az intelligens szerszám Dr. Szűcs András CTO 2016. 11. 08 1 Tartalom Bemutatkozás Cavity Eye technológia; Esettanulmányok; 2 Mi a Cavity Eye? Ahol a tervezés végződik és a sorozat gyártás kezdődik
RészletesebbenSzoftver alapfogalmak
Szoftver alapfogalmak Azon a programok algoritmusok, eljárások, és hozzájuk tartozó dokumentációk összessége, melyek a számítógép működéséhez szükségesek. (nem kézzel fogható, szellemi termékek) Algoritmus
RészletesebbenStatistical Inference
Petra Petrovics Statistical Inference 1 st lecture Descriptive Statistics Inferential - it is concerned only with collecting and describing data Population - it is used when tentative conclusions about
RészletesebbenSummer of LabVIEW The Sunny Side of System Design
Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design 30th June - 18th July 1 Adatbázis kapcsolatok, adattárolás és a LabVIEW Ványi Zoltán Hungary Kft. Agenda az előadás tematikája Bevezető - bemutatkozás
RészletesebbenAnalitikai megoldások IBM Power és FlashSystem alapokon. Mosolygó Ferenc - Avnet
Analitikai megoldások IBM Power és FlashSystem alapokon Mosolygó Ferenc - Avnet Bevezető Legfontosabb elvárásaink az adatbázisokkal szemben Teljesítmény Lekérdezések, riportok és válaszok gyors megjelenítése
RészletesebbenLabVIEW példák és bemutatók KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR
LabVIEW példák és bemutatók KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR LabVIEW-ról National Instruments (NI) által fejlesztett Grafikus programfejlesztő környezet, méréstechnikai, vezérlési, jelfeldolgozási feladatok
RészletesebbenStatisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák
Statisztikai hipotézisvizsgálatok Paraméteres statisztikai próbák 1. Magyarországon a lakosság élelmiszerre fordított kiadásainak 2000-ben átlagosan 140 ezer Ft/fő volt. Egy kérdőíves felmérés során Veszprém
RészletesebbenServiceTray program Leírás
ServiceTray program Leírás Budapest 2015 Bevezetés szerviz munkalapok státuszai a Törölve és Lezárva státuszt leszámítva a munkalap különböző nyitott állapotát jelzik, melyek valamilyen tevékenységet jeleznek.
Részletesebben