Забезпечення достовірності результатів калібрувань та випробувань статистичними методами

Автор(и)

  • Oлександр Колбасін Державне підприємство “Харківський регіональний науково-виробничий центр стандартизації, метрології та сертифікації”, вул. Мироносицька, 36, 61002, Харків, Україна, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.24027/2306-7039.4.2021.250375

Ключові слова:

калібрування; випробування; внутрішньолабораторна перевірка; діаграма Пуанкаре; ANOVA

Анотація

Згідно з вимогами ISO/IEC 17025:2017, достовірність результатів випробувань та калібрувань забезпечується, серед іншого, валідацією застосовуваних методів та внутрішньолабораторною перевіркою отримуваних результатів. При цьому застосування статистичних методів має переваги при виявленні тенденцій та оцінюванні значущості можливих відхилень при варіюванні факторів, які впливають на результат вимірювання, але не піддаються повному контролю.

Стандарти ISO 5725 визначають низку таких методів, проте вибір конкретних методів залишається за лабораторією з огляду на вимоги щодо адекватності витрачених зусиль, ресурсів та часу цілям виконуваних робіт та ризикам отримання невідповідних результатів. При цьому лабораторія сама повинна певним чином визначити, які об’єкти калібрування (випробування) слід переважно використовувати в перевірках та яку періодичність перевірок слід передбачити.

У зв’язку з підвищенням точності та складності вимірювальних систем стає все більш очевидною необхідність застосування методів теорії випадкових процесів.

Показано, що використання діаграми Пуанкаре дозволяє комплексно, ефективно та наглядно оцінювати зміни у вимірювальному процесі з точки зору динаміки отримуваних результатів вимірювань.

Результати перевірок, наприклад, визначена проміжна прецизійність за факторами “час”, “оператор”, крім усього іншого, дає можливість у поєднанні з модельним підходом до оцінювання точності отримати більш реалістичну оцінку невизначеності вимірювань у лабораторії відповідно до ISO 21748.

У роботі аналізуються деякі практичні підходи (різного ступеня складності) до внутрішньолабораторних перевірок достовірності результатів калібрувань (випробувань), зокрема, з застосуванням ANOVA, Microsoft Office Excel та інших пакетів статистичних програм.

Посилання

ISO/IEC 17025:2017. General requirements for the competence of testing and calibration laboratories. 30 р.

Tested & Accepted Implementing ISO/IEC 17025:2017. United Nations Industrial Development Organisation (UNIDO), 2020. 72 р.

ISO 5725. Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results. Part 1 to Part 6.

ISO 21748:2017. Guidance for the use of repeatability, reproducibility and trueness estimates in measurement uncertainty evaluation. 38 p.

JCGM 100:201X CD Committee Draft. Evaluation of measurement data – Guide to uncertainty in measurement.

Elyasberg P.E. Izmeritelnaya informaciya: skolko eyo nuzhno? Kak eyo obrabatyvat? [Measuring information: how much is it needed? How to process it?] Moscow, Nauka Publ., 1983. 208 p. (in Russian).

Adler Yu., Shper V. Statistical Thinking and Metrology: Problems and Decisions. Metrology for Green Growth: proceedings of XX IMEKO World Congress, September 9−14, 2012, Busan, Republic of Korea.

Charki A., Pavese F. Data comparisons and uncertainty: a roadmap for gaining in competence and improving the reliability of results. International Journal of Metrology and Quality Engineering, 2019, vol. 10, no. 1, pp. 1–10. doi: https://doi.org/10.1051/ijmqe/2018016

ISO 16269-4:2010(en). Statistical interpretation of data – Part 4: Detection and treatment of outliers.

ISO 5479:1997(en). Statistical interpretation of data – Tests for departure from the normal distribution.

Rutherford A. ANOVA and ANCOVA. A GLM Approach. John Wiley & Sons, 2011. 360 p.

Опубліковано

2021-12-30

Номер

Розділ

Статті