What Variazione Non Movimento Media Metodo Eliminare

Capitoli Quattro (MC e TF) Che due numeri sono contenuti nel rapporto giornaliero al CEO della Walt Disney Parks amp Resorts per quanto riguarda i sei parchi di Orlando a. ieri previsto presenze e ieri effettiva partecipazione b. ieri la frequenza reale e oggi Previsione presenze c. ieri presenze e oggi previsto previsti presenza d. Yesterdays presenza reale e ultimi anni effettivi di presenza e. presenze di ieri previsto e la media giornaliera errore di previsione anno-to-date Un movimento previsione media di sei mesi è meglio di un mobile a tre mesi previsione media se la domanda a. è piuttosto stabile b. sta cambiando a causa di recenti sforzi promozionali c. segue una tendenza verso il basso d. segue un andamento stagionale che si ripete due volte l'anno e. segue una tendenza all'aumento Per un determinato prodotto domanda, l'equazione tendenza serie temporale è di 53 - 4 X. Il segno negativo sul versante dell'equazione a. è un'impossibilità matematica b. è un'indicazione che la previsione è di parte, con le previsioni valori inferiori a valori reali c. è un'indicazione che la domanda del prodotto è in declino d. implica che il coefficiente di determinazione sarà anche negativo e. implica che il RSFE sarà negativa Quale delle seguenti affermazioni è vera per quanto riguarda le due costanti lisciatura della previsione Compresi Trend (FIT) Modello A. Una costante è positiva, mentre l'altro è negativo. b. Essi sono chiamati MAD e RSFE. c. Alpha è sempre minore di beta. d. Una costante leviga la intercetta di regressione, mentre l'altro leviga la pendenza della regressione. e. I loro valori sono determinate indipendentemente. La domanda di un determinato prodotto si prevede un aumento di 800 unità al mese in media tutti i 12 mesi dell'anno. Il prodotto segue un andamento stagionale, per il quale l'indice mensile Gennaio è 1.25. Qual è la previsione di vendite destagionalizzato per gennaio a. 640 unità b. 798,75 unità c. 800 unità d. 1000 unità e. Non può essere calcolata con le informazioni fornite Un indice stagionale per una serie mensile sta per essere calcolato sulla base di tre anni accumulo di dati. I tre valori di luglio precedenti erano 110, 150, e 130. La media di tutte mesi è 190. L'indice stagionale approssimativa per luglio è una. 0,487 b. 0,684 c. 1.462 d. 2.053 e. non può essere calcolata con la gestione delle informazioni givenOpperations - Capitolo 3 Quale dei seguenti sarebbe un vantaggio di utilizzare un composito forza vendita per sviluppare una domanda prevista A. Il personale di vendita è meno influenzato da mutevoli esigenze dei clienti. B. La forza vendita può facilmente distinguere tra i desideri dei clienti e le azioni probabili. C. Il personale di vendita è spesso consapevole di clienti progetti per il futuro. D. I venditori sono meno probabilità di essere influenzato dai recenti eventi. E. I venditori sono meno probabilità di essere viziate da quote di vendita. C. Il personale di vendita è spesso consapevole di clienti progetti per il futuro. I membri della forza vendita dovrebbe essere il legame più stretto organizzazioni con i propri clienti. Quale frase descrive più da vicino la tecnica di A. associativa previsione B. sondaggio tra i consumatori C. serie di questionari Delphi D. sviluppato in India E. dati storici C. serie di questionari I questionari sono un modo di promuovere un consenso tra prospettive divergenti. Che non è una caratteristica di semplici medie mobili applicate ai dati temporali A. attenua variazioni casuali nei dati B. pesi ciascun valore storico ugualmente C. ritarda cambiamenti nei dati D. richiede solo ultimi periodi di previsione e dati effettivi E. leviga reale variazioni nei dati D. richiede solo ultimi periodi di previsione e dati effettivi semplici medie mobili possono richiedere più periodi di dati. In tendenza aggiustato livellamento esponenziale, la previsione di tendenza aggiustato consiste in: A. una previsione esponenziale levigata e un fattore tendenza levigata. B. una previsione esponenziale levigata e un valore stimato di tendenza. C. la vecchia previsione regolata da un fattore di tendenza. D. il vecchio meteorologiche e un fattore tendenza levigata. E. una media mobile e un fattore di tendenza. A. una previsione esponenziale levigata e un fattore di tendenza levigata. Sia variazione casuale e la tendenza vengono smussate in modelli TAF. Nel modello additivo per stagionalità, stagionalità è espresso come un adeguamento alla media nel modello moltiplicativo, stagionalità è espresso come un adeguamento alla media. A. percentuale quantità quantità quantità quantità percentuale B. C. D. percentuale percentuale E. quantitativa qualitativa percentuale A. quantità Il modello additivo aggiunge semplicemente una regolazione stagionale alla previsione destagionalizzata. Il modello moltiplicativo regola la previsione destagionalizzato moltiplicandolo per una stagione relativa o di un indice. tecniche di previsione generalmente assumono: A. assenza di casualità. B. continuità di qualche sistema causale sottostante. C. una relazione lineare tra tempo e la domanda. D. precisione che aumenta il più lontano nel tempo secondo le previsioni. E. accuratezza che è migliore quando i singoli elementi, piuttosto che gruppi di elementi, vengono presi in considerazione. B. continuità di qualche sistema causale sottostante. tecniche di previsione in genere si presuppone che lo stesso sistema causale sottostante che esisteva in passato, continuerà ad esistere in futuro. Un approccio manageriale verso la previsione che cerca di influenzare attivamente la domanda è: A. reattivo. B. proattivo. C. influente. D. protratta. E. retroattiva. Semplicemente rispondendo alla domanda è un livellamento esponenziale reattivo serie approach. time vs. Moving metodo di smoothing esponenziale - la media fornisce valori livellati per tutti i periodi di tempo rilevate - le (valori medi in movimento) spostando metodo della media non fornisce valori livellati per il primo e ultima serie di periodi - quando smoothing serie temporale al tempo t, livellamento esponenziale considera tutti i dati disponibili a t (yt, yt-1.), mentre il metodo della media mobile considera solo le osservazioni nel calcolo del valore medio. La componente di trend di una serie storica può essere lineare lineare o non è facile isolare la componente di trend utilizzando per trend lineare utilizzare il modello per trend non lineare con una (maggiore) il cambiamento di pendenza utilizzare il modello quadratico Per misurare la componente di trend , iniziare ridenominazione anni 1,2,3 ect per identificare variazione ciclica utilizziamo la percentuale della trincea - Determinare linea di tendenza (dalla regressione) - compute il valore yt tendenza per ciascun periodo t Calcoli la percentuale di tendenza (ytyhat (t)) 100 procedura per la scelta del modello - utilizzare alcune delle osservazioni di sviluppare diversi modelli concorrenti forcasting run dei modelli sul resto delle osservazioni - calc l'accuratezza di ogni modello utilizzando sia il criterio MAD e SSFE - use il modello che genera il valore MAD basso, a meno che sia importante evitare (anche pochi) grandi errori, in questo caso utilizzare modelli migliori come indicato dal basso rapporto medio SSE stagionale per un quarto calcolare la media di ytyhatt per tutti i periodi e dividere per il numero di periodi Percentuale di tendenza viene utilizzato per identificare 2017 Quizlet Inc. Control grafici strumenti per la variazione comprensione Autore: G Robin Henderson Data: 18 2013 Copyright: L'immagine appare per gentile concessione di iStock Photo. Tutte le cifre sono copyright dei G Robin Henderson tranne schizzo di Deming che viene utilizzato per gentile concessione della Fondazione Deming e Tom Nolan. La carta di controllo fa un lavoro meraviglioso con una vasta gamma di applicazioni. Funziona. pensiero statistico W Edwards Deming è un requisito essenziale per il miglioramento dei processi in tutti i settori dell'attività umana. L'affermazione che il pensiero statistico un giorno sarà necessario per la cittadinanza efficiente la capacità di leggere e scrivere è spesso attribuita all'autore H. G. Wells, ma si crede di essere una versione parafrasato da Sam Wilks 1950 discorso presidenziale alla American Statistical Association. Nella seconda edizione del pensiero statistico. Hoerl e Snee (2012) dello stato: il pensiero di statistica è una filosofia di apprendimento e di azione sulla base di questi principi fondamentali: 1. Tutto il lavoro avviene in un sistema di processi interconnessi 2. Variazione esiste in tutti i processi 3. Comprendere e ridurre la variazione sono le chiavi per successo. Carte di controllo, o grafici comportamento dei processi, sono strumenti per la comprensione variazione. L'idea di base della carta di controllo è stato introdotto in una nota scritta dal dottor Walter Shewhart il 16 maggio 1924 presso la Western Electric Company negli Stati Uniti d'America (Ryan 2000). Tuttavia, David Salsburg (2001) nel suo libro The Lady di degustazione del tè: come Statistiche rivoluzionato la scienza nel XX secolo suggerisce che la formulazione matematica di un grafico di controllo è stato proposto per la prima da WS Gosset (Studente di t-test fama) e che un controllo grafico è apparso anche in precedenza in un libro di testo scritto da GU Yule. Shewhart distinguere tra due tipi di variazione. Da un lato v'è possibilità o causa comune variazione variazione casuale che è inerente al processo utilizzato per creare il prodotto o servizio. D'altra parte c'è speciale causa variazione variazione non casuale che è estraneo al processo e che potrebbe richiedere la rimozione per ripristinare le prestazioni del processo di uno stato desiderato. Nonostante sia stato sviluppato in origine come uno strumento statistico per le applicazioni industriali, le varie forme di carte di controllo sono stati successivamente sviluppati per applicazioni in una vasta gamma di settori tra cui sanità e settore dei servizi in generale. W Edwards Deming è stato influenzato dal lavoro Shewharts ed è diventato un sostenitore forte del dispiegamento di strumenti statistici per il miglioramento della qualità. Eppure oggi la distinzione tra variazione comune e speciale causa non è nota come ampiamente come merita di essere. Una breve biografia on-line di Shewhart è stato creato da O'Connor e Robertson (2013). In uno dei suoi famosi seminari, il dottor Deming ha citato l'esempio di uno studente di vecchia scuola di 11 anni, Patrick Nolan, che ha imparato la distinzione attraverso il monitoraggio del momento del suo arrivo in pullman nella sua scuola. In sostanza un grafico di controllo è costituito da una trama temporale ordinata dei dati con linee orizzontali che rappresentano i limiti di variazione causa comune. punti di dati che non rientrano banda comune variante causa indicano la possibile presenza di variazione speciale causa. Un abbozzo di grafico Patricks creato da Dr. Deming apparsa L a nuova economia è illustrato nella Figura 1. Figura 1. Sketch dal Dr. Deming di un grafico di controllo di dati Patrick Nolans. cause speciali sono stati identificati corrispondenti ai due punti al di fuori dei limiti in un'occasione c'era un nuovo driver sul percorso e sul secondo c'è stato un problema con il meccanismo porta-chiusura. Ci sono molti tipi di carta di controllo. Ad esempio, il software statistico ampiamente utilizzato Minitab (minitaben-usproductsminitab) offre un menu con 24 tipi. Consideriamo sotto il grafico di controllo per singole misurazioni, un tipo di grafico che Donald Wheeler (1993) presenta in intesa Varietà insieme con l'immagine di un coltellino svizzero per indicare la sua versatilità. Un grafico di controllo per singole misurazioni consideri un processo di fabbricazione per l'olio lubrificante in cui la viscosità bersaglio è 9,0 cSt a 100 ° C. Le misurazioni della viscosità sono state effettuate in uscita ad intervalli di 15 minuti durante un ciclo di produzione, con la prima osservazione compiuti alle 08:00. La figura 2 mostra un grafico di controllo dei dati creati volta 25 osservazioni erano disponibili. Tutti i grafici di questa sezione sono state create utilizzando Minitab dettagli su come farlo possono essere trovati a Henderson (2011). Figura 2. tabella di controllo dei primi 25 misure di viscosità. Essenzialmente è un grafico conduzione dei dati rivestiti mediante l'aggiunta di una linea centrale alla media dei valori dei dati iniziali 25 (8.98) e tre limiti di controllo sigma inferiore e superiore. I limiti sono posti a media più meno tre deviazioni standard cioè a 7.93 e 10.03. Shewhart (1931) ha sostenuto per esperienza che l'impiego di tre limiti sigma aveva senso economico. La deviazione standard deve essere definita sulla base dei dati. È convenzionale non stimare la deviazione standard attraverso l'applicazione della consueta formula per la deviazione standard campione alla serie di 25 misurazioni ma mediante un metodo basato sulla variabilità locale piuttosto che globale. Il razionale per questo approccio è che, se i dati preliminari comprende qualsiasi variante speciale causa che il creatore grafico ignora, quindi l'uso di tali metodi attenua l'effetto negativo tale causa variazione speciale può avere sulla posizione dei limiti del grafico. Storicamente le gamme di coppie consecutive di osservazioni, spostamento intervalli, hanno fornito il metodo più diffuso di stima della deviazione standard I dettagli dei calcoli saranno descritte in seguito il punto principale da notare è che tutti i punti di dati in figura 2 giacciono tra le linee tranviarie formate dai limiti del grafico suggerendo così che solo variazione causa comune è presente. Figura 3. Schema di un processo che esegue in maniera prevedibile stabile. In questa fase stiamo usando il grafico di controllo per decidere se abbiamo un processo che è stabile e affidabile nel tempo, entro limiti di variazione dovute a cause comuni solo (Scenario 1 Figura 3), o un processo che è instabile e imprevedibile nel tempo , sia con corrente e speciale causa variazione prestazioni interessano, (Scenario 2 Figura 4). Questo è indicato come fase I applicazione delle carte di controllo. Negli schemi delle curve blu rappresentano le distribuzioni statistiche sottostanti che possono essere considerati per ottenere l'osservazione fatta nel punto corrispondente nel tempo. Con solo causa comune variazione presente possiamo pensare osservazioni successive essendo ceduto dalla stessa distribuzione per tutto il tempo. Con variazione causa speciale presente anche possiamo pensare osservazioni successive essendo ricavate da distribuzioni che cambiano con il tempo. Figura 4. schematica di un processo instabile, prestazioni imprevedibili. Esame del diagramma di figura 2 rivela nessun punto oltre i limiti del grafico così si è deciso di stendere il grafico con i limiti e linea centrale per un ulteriore controllo del processo. Questo è indicato come l'applicazione di fase II di carte di controllo. Nel corso della giornata con dati aggiuntivi tracciata la tabella è apparso come nella Figura 5. Figura 5. schema di controllo con un segnale di fornire la prova di variazione speciale causa. Il punto sul grafico corrispondente alla misura della viscosità fatta alle 18:15 giace sopra del limite superiore grafico, fornendo così la prova che una causa speciale potrebbe disturbare il processo. successiva indagine da parte del team di processo ha rivelato un filtro ostruito che è stata sostituita. Si potrebbe quindi procedere a continuare a monitorare viscosità utilizzando la tabella con i limiti stabiliti utilizzando i primi 25 osservazioni. Nel caso di grandi cambiamenti nel processo potrebbe essere opportuno ricominciare cioè l'intero processo di rilevamento di prendere un'altra serie di misurazioni della viscosità iniziale e tracciare un grafico iniziale. Se non ci sono punti esterni dei limiti su questo nuovo schema allora potrebbe essere adottata per ulteriore monitoraggio di routine. Nella sua prefazione alla comprensione Statistical Process Control da Wheeler e Chambers (1992), Deming si riferisce alla storia del Shewharts percezione di due tipi di variazione come segue. (La citazione che appare all'inizio di questo articolo è dalla stessa fonte.) In che modo il problema si pone La gestione della Western Electric Company, l'impianto di Hawthorne, Chicago, ha cercato di 160.160 ottenere l'uniformità, in modo che una compagnia telefonica che ha acquistato il loro prodotto potrebbe dipendere da esso. Lo scopo era nobile. Their160160methods però erano follia. Hanno preso l'azione, fatto qualche tipo di cambiamento a ogni segno di partenza da uniformità. Essi were160160smart abbastanza e onesto basta osservare che le loro azioni solo reso questo peggio. Hanno cercato aiuto. Il problema è andato to160Dr. Shewhart Oltre ad un punto su tre limiti sigma forniscono prove della presenza di variazione speciale causa, altri tre criteri ampiamente utilizzati sono: 8 punti in fila su stesso lato della linea centrale 2 di 3 punti più di 2 deviazioni standard dalla linea centrale (stesso lato) 4 su 5 punti più di 1 deviazione standard dalla linea centrale (stesso lato) Questi test, insieme con il criterio precedentemente discusso, sono indicati come Western Electric Company regole. Quando i restanti tre criteri vengono applicati tabella precedentemente mostrata in figura 5 ora appare come mostrato nella figura 6. Si noti che le linee orizzontali sono state aggiunte a due deviazioni standard entrambi i lati della media. Figura 6. Prove alternative della presenza di variazione speciale causa. Il verificarsi di due su tre punti oltre due deviazioni standard dalla linea centrale e sia sopra esso, fornisce la prova precedente, per 45 minuti, la presenza di variazione speciale causa influenzare il processo. I tre punti rilevanti sono indicati in figura 6. In impiegando diagrammi di Shewhart un equilibrio da trovare tra avere troppe regole di rilevamento e aumento del rischio associato di segnali falsi allarmi di variazione speciale causa e il rischio di non rilevare le variazioni di processo tempestivamente. La conseguenza di fare un qualche tipo di cambiamento a ogni segno di partenza da uniformità si riferisce a come la manomissione. Ciò può essere illustrato dalla simulazione per la viscosità dell'olio. Immaginare che gli agenti di processo hanno una impostazione di viscosità che viene posto al valore bersaglio di 9,0 e che il controllo dopo le prime 25 osservazioni sono state fatte che un operatore inizia a sorvegliare il processo e che regola il processo sulla base di ogni nuova osservazione, segue. Se la viscosità è osservata 9.2, per esempio, ridurre l'impostazione del controllo di 0,2 e se la viscosità osservato è 8.9, per esempio, aumentare l'impostazione del controllo di 0,1. dati simulati per questo scenario vengono visualizzati in Figura 7. Figura 7. Carte di controllo di dati di processo con manomissione applicata per l'elaborazione. Non ci sono segnali che forniscono la prova di variazione speciale causa da questo grafico. Tuttavia il grafico di controllo dei range di movimento illustrate nella Figura 8 non forniscono evidenza di un cambiamento di processo. Infatti si può dimostrare che il tipo di manomissione simulato variabilità processo aumento da 40. Deming (1986) discute manomissione e descrive esperimenti imbuto che possono essere utilizzati per illustrare le sue conseguenze. Henderson (2011) presenta simulazioni di esperimenti imbuto e visualizza i grafici di controllo associati valore individuale. Figura tabella gamma 8. Moving fornire la prova di variazione speciale causa. Creazione di carte di controllo Alcuni sostengono che quando qualcuno sta usando carte di controllo per la prima volta che c'è merito nel tracciare i dati utilizzando carta e penna e nel fare i calcoli relativi a mano. Non v'è dubbio che il software è sempre utilizzato per creare grafici in pratica. In questa sezione le classifiche sono state create utilizzando il software di foglio di calcolo di Microsoft Excel. (L'American Society for Quality (asq. orgindex. aspx) fornisce un modello di Microsoft Excel gratuito per la creazione di Shewhart media e carte di controllo gamma che i lettori possono trovare anche di valore). Consideriamo un grafico di controllo delle manhours settimanali persi per attrezzature X. I dati e le formule per i calcoli necessari in Excel sono illustrati nella tabella 1, con i valori di dati 21 nella seconda colonna, con l'intestazione X. Qui 20 range di movimento sono disponibili . Il valore atteso della gamma di campioni casuali di dimensione n da una distribuzione normale con deviazione standard è d2. Considerandoli osservazioni consecutivi come campioni di n 2, divisione della gamma media mobile per d2, che è 1.128 per n 2, produce la stima deviazione standard 6,87 e valori limite di controllo di 61.10 e 102.33. A rigor di termini questa procedura di stima deve essere utilizzata solo con i dati normalmente distribuiti, ma ha dimostrato di essere affidabile per i dati non normalmente distribuiti. Tabella 1. Formule devono creare grafico di controllo in Excel. Dopo aver trovato alcuna prova di variazione speciale causa che colpisce manhour perdite per reparto X ora possiamo roll-out il grafico con la linea centrale e limiti calcolati per il monitoraggio futuro. Tabella dati 3.160Additional sulla perdita di ore uomo seguenti progetto di miglioramento. Figura tabella 10. Controllo dei dati di perdita ore lavorate in per le prime 40 settimane. I due punti di sotto del limite inferiore tabella dimostrano che le modifiche sono state efficaci e che una nuova fase di esecuzione processo è stato inserito. Quindi possiamo calcolare una nuova linea centrale e limiti per i dati da settimana 31 in poi, come mostrato in Figura 11. La nuova linea centrale è al valore 65,1 rispetto al valore mezzeria originali 87.1. Così le tabelle forniscono la prova di una diminuzione della perdita settimanale media di circa 12 ore uomo. Figura tabella 11. Controllo dei dati di perdita manhours per le due fasi. In questo secondo esempio di utilizzo di un grafico di controllo per singole misurazioni dei segnali di variazione speciale causa erano quelli ammessi. In altre situazioni causa particolare variante potrebbe essere ad esempio sgradita nel caso dell'esempio Viscosità considerata prima se la media del processo discosta significativamente dalla porta quindi dovrebbero essere prese per spostare la media al valore bersaglio passaggi. Erano tabella riveduta manhours persi per produrre segnali di punti che cadono al di sopra del limite superiore, allora questo potrebbe fornire la prova che manhour perdite sono nuovamente aumentate. Azione sarebbe poi tenuto a cercare ed eliminare le cause speciali al fine di ottenere il processo di nuovo in pista. Montgomery (2009) afferma che indica che, quando usato in questo modo il grafico di controllo diventa un registro in cui i tempi di interventi di processo e la loro successiva effetto sulle prestazioni del processo è facilmente visibile. In questo articolo abbiamo scalfito la superficie di un vasto argomento. Per i lettori che desiderano saperne di più, Caulcutt (2004) ha pubblicato due articoli nel significato rivista che sono disponibili on-line (significancemagazine. orgviewindex. html) e sono altamente informativo. Per i dettagli tecnici sui grafici discussi ed altri i riferimenti di Henderson (2011), Montgomery (2009) e Wheeler e Chambers (1993) può essere consultato. Nel metodo statistico dal punto di vista di controllo di qualità. Shewhart (1939) ha scritto: Il contributo a lungo raggio di statistiche non dipende tanto su come ottenere un sacco di statistici altamente qualificati nel settore come it160does nella creazione di una generazione statisticamente mentalità di fisici, chimici, ingegneri e altri che in qualsiasi modo hanno a160hand nello sviluppare e dirigere i processi di produzione di domani. Ottanta anni sono trascorsi e l'autore ritiene che non siamo riusciti a rispondere pienamente alle Shewharts sfida che dovrebbe essere ampliato per includere la creazione di persone statisticamente mentalità in tutte le sfere di attività di business e di servizio, nella politica e nel giornalismo. Tutti dovrebbero conoscere la variazione comuni e speciali causa e essere armati di un semplice strumento grafico che distingue tra i due la carta di controllo di Shewhart. Dopo tutto, un bambino di 11 anni riusciva a capire che l'autore desidera ringraziare per l'incoraggiamento dato da Alison Oliver a Wiley ed i commenti più utili da un anonimo recensore. (1) Caulcutt, R. (2004) Gestione dal fatto. Significato . 1 (1): 3638. (2) Caulcutt, R. (2004) Carte di controllo nella pratica. Significato . 1 (2): 8184. (3) Deming, W. E. (1986) uscire dalla crisi. Cambridge: MIT Press. (4) Deming, W. E. (2000) The New Economics. 2nd edn. Cambridge: MIT Press. (5) Henderson, G. R. (2011) Six Sigma miglioramento della qualità con Minitab. 2nd edn. Chichester, John Wiley Sons Ltd. amp (6) Hoerl, R. W. e Snee, R. D. (2012) Thinking statistici: Migliorare Business Performance. 2nd edn. Hoboken, NJ, John Wiley amp Sons, Inc. (7) OConnor, J. J. e Robertson E. F. (2013) La storia della matematica MacTutor Archivio www-groups. dcs. st-and. ac. uk historyBiographiesShewhart. html 160 (accessibile 26 Settembre, 2013) (8) Montgomery, in corrente continua, (2009) Introduzione al controllo statistico della qualità. 6 ° edn. Hoboken, NJ: John Wiley amp Sons, Inc. (9) Ryan, T. P. (2000) Metodi statistici per il miglioramento della qualità. 2nd edn. New York: John Wiley amp Sons, Inc. (10) Salsburg, D. (2001) The Lady di degustazione del tè Come Statistica rivoluzionato la scienza nel XX secolo. W. H. Freeman and Company, New York. (11) Shewhart, W. A. (1931) il controllo economico di qualità del prodotto fabbricato. New York: D. Van Nostrand. disponibile in edizione 50 ° anniversario pubblicato nel 1980 dalla American Society for Quality, Milwaukee, WI anche. (12) Shewhart, W. A. (1939) Metodo statistico dal punto di vista del Controllo Qualità. Graduate School del Dipartimento dell'Agricoltura, Washington (13) Wheeler, D. J. (1993) Variazione Comprendere la chiave per la gestione del Caos. Knoxville, TN: SPC Press. (14) Wheeler, D. J. e Chambers, D. S. (1992) Capire Statistical Process Control. 2nd edn. Knoxville, TN: SPC Press. Argomenti correlati