Cercetarea experimentala aplicata in cresterea calitatii produselor si serviciilor
Autor: Mihail Titu, Constantin Oprean, Alexandru Boroiu
Editura: A.G.I.R.
Format: 17,5x24,5 cm
Nr. pagini: 686
Coperta: legata
ISBN: 978-973-720-362-5
Anul aparitiei: 2011
PREFATA
Evenimentele recente care s-au petrecut la nivel mondial au demonstrat ca nu poate fi vorba in viitor de o dezvoltare durabila daca la acest nivel nu exista o stransa cooperare in ceea ce inseamna realizarea unei securitati solide privind protectia intregului ecosistem.
Se constata astazi ca dezvotarea economica se bazeaza in principal pe consumul de resurse tangibile care se gasesc intr-un raport invers proportional cu cresterea economica. Pe de alta parte dezvoltarea economica este insotita de un nivel crescut al gradului de poluare al mediului cu toate consecintele negativiste asupra dezvoltarii intregului ecosistem.
In aceste conditii strategiile importante privind dezvoltarea economica trebuie sa aiba in vedere reducerea cosumului de resurse tangibile si cresterea consumului de resurse intangibile. Se poate spune ca in viitor o organizatie care se va baza in principal pe resursele intangibile va reusi sa atinga un standard important de competitivitate si un nivel superior de dezvoltare durabila.
Exemplul Japoniei, care dupa cel de-al doilea Razboi Mondial, dupa distrugerea oraselor Nagasaki si Hirosima beneficiind de ajutorul Statelor Unite privind reconstructia acestor orase distruse, a solicitat in schimbul acesteia suportul financiar necesar investitiei in capitalul uman si anume in formarea culturii pentru calitate a poporului japonez. Acest lucru a dus la nivelul anilor 1970 - 1975 ca produsele ”Made in Japan” sa ocupe primul loc in lume in ceea ce inseamna calitate deschizand o poarta extraordinara pentru exportul acestor produse in intreaga lume si la nivelul de dezvoltare atins astazi de Japonia.
Iata de ce exemplul Japoniei reprezinta modelul real al dezvoltarii in viitor al organizatiilor noastre.
Un alt argument de existenta il reprezinta faptul ca resursele tangibile se gasesc in continua reducere ca urmare a distrugerii echilibrelor ecologice (consumul resurselor naturale este mai mare decat ritmul lor de regenerare). O organizatie care se bazeaza in principal pe aceste resurse pe cale de epuizare se poate gandi la disparitie odata cu epuizarea acestor resurse.
Integrarea Romaniei in Uniunea Europeana a condus la imbunatatirea calitatii produselor, serviciilor si implicit a proceselor, la diversificarea si perfectionarea productiei materiale. Sarcinile deosebite puse in fata industriei noastre in etapa actuala pot fi rezolvate integral si la un inalt nivel calitativ numai printr-o abordare stiintifica si o conducere optimala a proceselor tehnologice. Prin aplicarea stiintei ca forta productiva, munca oamenilor se deplaseaza din ce in ce mai mult spre activitatea de rationare si de luare a deciziilor, munca de actionare fiind preluata treptat de masini si utilaje automatizate. Pentru activitatea de rationare si de luare a deciziilor in managementul unui proces, stiinta pune la dispozitie mijloacele necesare sub forma de modele - fizice si matematice - capabile sa reactioneze la orice schimbare a conditiilor de lucru. Prelucrarea statistica a datelor experimentale sau de observatie este intalnita aproape in toate stiintele, de la cele sociale, medicale sau economice, pana la inginerie, fizica, chimie, biologie sau stiinte agricole. Abordarea cu consecventa a problemelor teoretice si experimentale dintr-un punct de vedere statistic, a dus la rezultate valoroase in cele mai diverse domenii ale stiintelor care apeleaza la prelucrarea datelor experimentale. In toate domeniile tehnice si economice cunoasterea proceselor si fenomenelor de orice natura se bazeaza pe prelucrarea si optimizarea unor informatii dobandite in urma efectuarii unor experimentari.
Deoarece cercetarea pe modele fizice prezinta unele dezavantaje importante, cum ar fi durata indelungata a cercetarii cu consum mare de munca intelectuala precum si imposibilitatea cuprinderii factorilor economici, tendinta actuala in managementul proceselor tehnologice este utilizarea pe scara tot mai larga a modelelor matematice. Acestea reproduc procesul cercetat cu ajutorul unor relatii functionale si permit gasirea conditiilor optime de actionare in timp real si cu cheltuieli materiale mult mai reduse decat in cazul utilizarii modelelor fizice.
Se cunoaste faptul ca cercetarea experimentala se realizeaza fara o logica prea bine definita, fara o programare a experimentarilor de laborator si fara a se stabili de la bun inceput cu precizie ceea ce trebuie sa se faca si de fapt ce se urmareste. De multe ori cei care experimenteaza ceva nou, fac in asa fel sa obtina ceea ce vor ei si, nu ce trebuie. Trebuie totusi facuta precizarea ca prelucrarea datelor experimentale nu se confunda cu statistica matematica; aceasta din urma este doar un instrument pretios, dar care nu se gresite. Experimentul a servit din totdeauna ca mijloc de cunoastere a realitatii inconjuratoare, fiind un criteriu de verificare a ipotezelor si teoriilor. Mult timp s-a crezut ca alegerea strategiei experimentului si realizarea sa sunt determinate de experienta si intuitia experimentatorului, matematica fiind utilizata doar la prelucrarea rezultatelor. Cresterea vertiginoasa a volumului cercetarilor experimentale a adus in centrul atentiei problema cresterii eficientei experimentului. A aparut in acest context teoria matematica a experimentului si in cadrul ei programarea (organizarea) experimentului. Experimentul se programeaza conform unui plan determinat, stabilit anterior, optim din punct de vedere al algoritmului modificarii factorilor, realizarea lui asigurand o influenta complexa asupra starilor variabile ale obiectului cercetat. Diversitatea scopurilor urmarite in cercetare genereaza o multitudine de programe experimentale, teoria experimentului matematic punand la dispozitie o serie de concepte necesare realizarii scopurilor cercetarii.
Sistemele pot fi studiate la randul lor prin diferite metode. Indiferent de metoda folosita la baza acestor teorii sta “conceptul de modelare”. Modelarea este metoda de studiere a proceselor tehnologice (obiectelor tehnologice) unde se experimenteaza asupra unui obiect oarecare (model) si nu asupra “originalului”. Pentru toate acestea se utilizeaza experimentul.
Nici o metoda statistica, prin ea insasi nu poate sa impiedice greseala, inexactitatea, rationamentul fals sau concluziile gresite. Datele primare trebuie sa fie obtinute corect, metodele de analiza trebuie aplicate adecvat, iar cel care interpreteaza rezultatele este necesar sa cunoasca bine nu numai metodele statisticii ci si domeniul in care acestea sunt aplicate; din acest motiv este necesar sau recomandat lucrul in echipa. Metodele statistice trebuie considerate ca unelte care, in mainile unor experimentatori abili si aplicate corect la situatii pentru care au fost create, dau rezultate folositoare. O conditie foarte importanta pentru realizarea unei prelucrari corecte a unui sir de date experimentale este ca specialistul care prelucreaza datele sa cunoasca temeinic experimentul din care provin datele precum si toate detaliile privind modul si conditiile in care s-au desfasurat masurarile, scopul experimentului, natura fizica a parametrilor masurati sau neglijati, scopul prelucrarii datelor, destinatia datelor etc. Aceste cerinte sunt satisfacute de la sine daca prelucrarea si interpretarea datelor se face de catre o persoana care a participat efectiv la efectuarea experimentului si a masurarilor. Un element de importanta capitala in abordarea oricarei cercetari experimentale, finalizate prin modelarea si/sau optimizarea unei functii obiectiv il reprezinta proiectarea adecvata a experimentelor, si ulterior, prelucrarea datelor experimentale. In literatura de specialitate se acrediteaza tot mai adesea ideea (verificata prin aplicarea in practica a metodei experimentelor factoriale) conform careia, experimentul factorial este atat de puternic incat, chiar daca este utilizat ineficient, el da rezultate mai bune decat majoritatea celorlalte metode de prelucrare a datelor experimentale.
Ca atare, aspectele teoretice tratate in cartea de fata au o adresabilitate extrem de larga, din punct de vedere al domeniului stiintific in care pot fi aplicate.
In acest context, cartea se adreseaza: studentilor de la facultatile cu profil de inginerie, stiinte, stiinte economice, medicina, psihologie, sociologie, etc, cercetatorilor si doctoranzilor in diferite ramuri stiintifice, inginerilor de diverse specialitati, medicilor sau chimistilor, etc, dar si acelor persoane interesate in valorificarea valentelor unei cercetari experimentale moderne.
Cartea este astfel structurata, incat sa faca posibila dezvoltarea unei gandiri tehnico-economice eficiente, a unui proces de invatare mai simplu, stimulativ si accesibil, avand la baza o succesiune logica a elementelor care o compun.
Sibiu, Romania
Autorii
CUPRINS:
1. CALITATEA SI MANAGEMENTUL CALITATII IN ORGANIZATIA BAZATA PE CUNOSTINTE
1.1. Conceptul de calitate a produselor si serviciilor in viziune moderna
1.2. Managementul calitatii in contextul managementului bazat pe cunostinte
1.3. Politici si strategii in managementul calitatii din perspectiva economiei, organizatiei si managementului bazate pe cunostinte
1.4. Functiile managementului calitatii din perspectiva economiei, organizatiei si managementului bazate pe cunostinte
1.4.1. Procesul planificarii calitatii si diagnosticul calitatii in viziune moderna
1.4.1.1. Procesul planificarii calitatii in contextul orientarii spre client si a managementului bazat pe cunostinte
1.4.1.2. Diagnosticul calitatii in managementul bazat pe cunostinte
1.4.2. Organizarea conceperii operationalizarii si realizarii calitatii in „organizatia care invata”
1.4.3. Coordonarea activitatilor referitoare la calitate in managementul bazat pe cunostinte
1.4.4. Posibilitati de remodelare a sistemului decizional si a functiei de antrenare a personalului pentru realizarea calitatii
1.4.5. Asigurarea calitatii - barometrul managementului bazat pe cunostinte
1.4.6. Controlul si auditul calitatii in viziune moderna
1.4.7. Imbunatatirea calitatii - fundamentul managementului bazat pe cunostinte
1.4.8. Modele de evaluare a performantelor si a excelentei organizatiilor bazate pe cunostinte.
1.5. Principiile managementului calitatii in organizatia bazata pe cunostinte
1.5.1. Focalizarea catre client (utilizator, consumator)
1.5.2. Leadership
1.5.3. Implicarea intregului personal
1.5.4. Abordarea bazata pe procese
1.5.5. Abordarea sistemica a managementului
1.5.6. Imbunatatirea continua
1.5.7. Luarea deciziilor pe baza faptelor
1.5.8. Relatii reciproc avantajoase cu toti furnizorii
1.6. Managementul calitatii totale
1.6.1. Conceptul de calitate totala
1.6.2. Filozofia moderna a calitatii si a managementului calitatii totale
1.6.3. Cerinte ale managementului calitatii totale
1.6.3.1. Cerinte derivate din orientarea spre client
1.6.3.2. Cerinte derivate dintre relatia client - furnizor
1.6.3.3. Calitatea in centrul schimbarii si al managementului organizatiei
1.6.3.4. Strategia „Zero defecte”
1.6.3.5. Imbunatatirea continua
1.7. Gestiunea calitatii si managementul calitatii
1.7.1. Organizarea si functionarea departamentului calitate si rolul acestuia in organizatia bazata pe cunostinte
1.7.2. Asigurarea interna a calitatii
1.7.3. Asigurarea externa a calitatii
1.7.4. Tendinte actuale si de perspectiva privind sistemul de organizare a activitatii referitoare la calitate
1.8. Auditul calitatii
1.8.1. Cadrul conceptual al auditului calitatii
1.8.2. Obiectivele generale si importanta auditului calitatii
1.8.3. Tipuri de audituri ale calitatii
1.9. Certificarea calitatii si acreditarea
1.9.1. Cadrul conceptual
1.9.2. Acreditarea
1.9.3. Declaratia de conformitate
1.10. Analiza diagnostic a calitatii produselor si serviciilor
1.10.1. Costurile calitatii din perspectiva economiei, organizatiei si managementului bazate pe cunostinte
1.10.1.1. Definirea costurilor referitoare la calitate
1.10.1.2. Categorii de costuri referitoare la calitate
1.10.1.3. Determinarea costurilor referitoare la calitate
1.10.1.4. Analiza costurilor referitoare la calitate
1.10.1.5. Optimizarea costurilor calitatii in economia organizatiilor industriale moderne
1.10.2. Metode traditionale si moderne de analiza si diagnosticare a nivelului tehnic si calitativ al produselor in contextul economiei, organizatiei si managementului bazate pe cunostinte
1.10.2.1. Analiza calitatii pe baza coeficientului generalizator
1.10.2.2. Analiza calitatii pe baza coeficientului mediu de eficienta economica a valorii de intrebuintare a produsului
1.10.2.3. Analiza calitatii pe baza ratei defectelor
1.10.2.4. Analiza calitatii pe baza gradului de disponibilitate
1.10.2.5. Analiza calitatii pe baza gradului de reinnoire a productiei
1.10.2.6. Analiza diagnostic a calitatii pe baza raportului cheltuielilor in procesul de utilizare a bunurilor fata de pretul de vanzare-cumparare
1.10.3. Analiza calitatii loturilor de produse
1.10.4. Cuantificarea si evaluarea reflectarii calitatii produselor in performantele economico - financiare ale organizatiilor industriale moderne
1.10.5. Concluzii
2. CERCETAREA EXPERIMENTALA - COMPONENTA A ASIGURARII SI MANAGEMENTULUI CALITATII - O ABORDARE APARTE
2.1. Consideratii teoretice generale
2.1.1. Planurile experimentale
2.1.2. Strategii de cercetare a unui fenomen
2.1.2.1. Procesul de achizitionare de cunostinte
2.1.2.1.1. Definirea problemei si inventarierea cunostintelor
2.1.2.1.2. Strategia de alegere a metodei experimentale
2.1.2.1.3. Analiza rezultatelor
2.1.2.1.4. Achizitionarea progresiva de informatii
2.1.2.2. Studiul unui fenomen
2.1.2.2.1. Metoda clasica
2.1.2.2.2. Metoda planurilor experimentale
2.1.3. Planurile experimentale si sistemele de calcul
2.2. Variabilele unui plan experimental
2.2.1. Generalitati
2.2.2. Clasificarea variabilelor independente
2.2.3. Selectia variabilelor independente
2.2.4. Selectia functiilor obiectiv (a functiilor de raspuns)
2.3. Constructia planurilor experimentale
2.3.1. Planuri factoriale complete cu doua niveluri 2k
2.3.1.1. Plan factorial complet cu doua niveluri si doi factori 22
2.3.1.1.1. Efectul mediu
2.3.1.1.2. Reprezentarea grafica a efectului mediu
2.3.1.2. Notiunea de interactiune
2.3.1.3. Plan factorial complet cu trei factori 23 si cu doua niveluri
2.3.1.4. Construirea planurilor factoriale complete cu doua niveluri
2.3.2. Planuri factoriale fractionate (reduse) cu doua niveluri 2k-p
2.3.2.1. Planuri factoriale 2 3-1
2.3.2.2. Construirea planurilor factoriale fractionate (reduse)
2.3.3. Planuri factoriale cu trei niveluri 3k
2.3.3.1. Planul factorial complet cu doi factori si trei niveluri 32
2.3.3.2. Plan factorial complet cu trei factori si trei niveluri 33
2.3.3.3. Plan factorial fractionate cu trei factori si trei niveluri
2.3.4. Rezolutia planurilor factoriale reduse
2.3.5. Planuri factoriale speciale
2.3.5.1. Planul experimental Plackett-Burman
2.3.5.2. Metoda lui Taguchi Taguchi
2.3.5.3. Planul experimental Central Compozit
2.3.5.3.1. Planurile factoriale central compozite cu doi factori
2.3.5.3.2. Planurile factoriale central compozite cu trei factori
2.3.5.4 .Planul experimental Box-Behnken
2.3.5.5. Planul experimental Doehlert
2.3.5.6.Planul experimental D-optimal
2.3.5.7. Eficienta planurilor experimentale
2.4. Analiza si evaluarea planurilor experimentale
2.4.1. Evaluarea primara a datelor experimentale
2.4.1.1. Replicate plot
2.4.1.2. Numarul de stare
2.4.1.3. Scatter plot
2.4.1.4. Reprezentarea grafica a raspunsurilor sub forma de histograma
2.4.1.5. Analizarea raspunsurilor cu ajutorul statisticii descriptive
2.4.2. Analiza regresionala
2.4.2.1. Analiza regresionala utilizand metoda celor mai mici patrate
2.4.2.1.1. Regresie lineara cu o singura variabila independenta. Exemplul 1 - Model de ordinul intai
2.4.2.1.2. Regresie lineara cu doua variabile independente. Exemplul 2. Formularea comprimatelor
2.4.2.1.3. Regresie multi-liniara utilizand metoda celor mai mici patrate
2.4.2.2. Analiza regresionala utilizand ca metoda Analiza Ultimelor Patrare Partiale (Partial Least Squares - PLS
2.4.2.3. Analiza regresionala utilizand ca metoda Analiza Componentelor Principale (Principal Component Analysis - PCA
2.4.3. Analiza variantei (ANOVA)
2.4.3.1. Un singur factor. Exemplul 1
2.4.3.1.1. Analiza variantei in cazul unui model liniar
2.4.3.1.2. Testarea semnificatiei: testul F
2.4.3.2. Plan factorial complet 22 si replicare in centrul domeniului experimental. Exemplul 2
2.4.3.3. Analiza statistica a semnificatiei coeficientilor
2.4.3.3.1. Variatia
2.4.3.3.2. Semnificatia
2.4.3.3.3. Intervalul de incredere
2.4.4. R2 si Q2
2.4.5. Reprezentarea grafica a probabilitatii normale functie de reziduu
2.5. Interpretarea planurilor experimentale
2.5.1. Analiza coeficientilor ecuatiei polinomiale
2.5.2. Analiza suprafetelor de raspuns
2.5.2.1. Analiza suprafetelor de raspuns si predictia in cazul unui model de ordinul intai
2.5.2.2. Analiza suprafetelor de raspuns si predictia in cazul unui model de ordinul doi
2.5.2.3. Forma generala a unui model matematic folosit in analiza suprafetelor de raspuns
2.6. Alegerea tipului de plan experimental
2.6.1. Alegerea modelului matematic
2.6.2. Alegerea domeniului experimental
3. CONSIDERATII TEORETICE GENERALE SI NOTIUNI FUNDAMENTALE PRIVIND CERCETAREA EXPERIMENTALA APLICATA IN CRESTEREA CALITATII PRODUSELOR SI SERVICIILOR
3.1. Prelucrarea datelor experimentale
3.2. Unitati de masura si erori de masurare in cercetarea experimentala
3.2.1. Marimi fizice. Masurarea marimilor fizice
3.2.2. Unitati de masura
3.2.2.1. Unitati de masura SI fundamentale
3.2.2.2. Unitati de masura SI derivate
3.2.2.3. Unitati de masura SI suplimentare
3.2.2.4. Alte unitati de masura
3.2.2.5. Unitati de masura anglo-saxone
3.2.2.6. Constante
3.3. Erori de masurare. Caracteristici ale metodelor de masurare
3.4. Principii generale fundamentale cu privire la conceptele de baza in domeniul abordat
3.4.1. Conceptul de variabila aleatoare
3.4.2. Conceptul de densitate de repartitie
3.4.3. Indicatori specifici
3.4.4. Repartitii existente in prelucrarea statistica experimentala
3.4.4.1. Generalitati
3.4.4.2. Repartitia binomiala
3.4.4.3. Repartitia Poisson
3.4.4.4. Repartitia normala
3.4.4.5. Repartitia lognormala
3.4.4.6. Repartitii derivate din cea normala
3.5. Teoria selectiei aplicata in cercetarea experimentala si prelucrarea datelor
3.5.1. Generalitati
3.5.2. Obiective ale teoriei selectiei
3.5.3. Tehnici de selectie
3.5.4. Esantionul
3.5.5. Probe de probabilitati
3.5.6. Selectii
3.5.6.1. Selectii aleatoare
3.5.6.2. Selectii dirijate
3.5.6.3. Selectii stratificate
3.5.6.4. Selectii specifice
3.6. Teoria estimatiei aplicata in cercetarea experimentala si prelucrarea datelor
3.6.1. Generalitati
3.6.2. Estimarea parametrilor pentru o repartitie normala a datelor experimentale
3.6.3. Estimari ale dispersiei
3.6.4. Extinderea domeniului de cercetare cu privire la metodele de estimare
3.7. Verificarea ipotezelor enuntate in cercetarea experimentala
3.7.1. Conceptul de ipoteza statistica
3.7.2. Algoritmul verificarii ipotezelor statistice
3.7.3. Teste statistice
3.7.4. Verificarea ipotezelor statistice explicate prin aplicatii tipice
3.7.4.1. Verificarea ipotezelor privind dispersia populatiei
3.7.4.2. Verificarea ipotezelor privind media populatiei
4. METODE CLASICE UTILIZATE IN CERCETAREA EXPERIMENTALA APLICATA IN SCOPUL CRESTERII CALITATII PRODUSELOR SI SERVICIILOR
4.1. Metoda analizei dispersionale
4.1.1. Concepte de baza ale metodei analizei dispersionale
4.1.2. Metoda analizei dispersionale unifactoriale
4.1.2.1. Enuntarea studiului de caz in metoda abordata
4.1.2.2. Algoritmul utilizat pentru aplicarea metodei analizei dispersionale
4.1.3. Contraste si comparatii intre medii ale nivelurilor
4.1.3.1. Conceptul de contrast
4.1.3.2. Metode aplicate pentru compararea contrastelor
4.1.4. Analiza rezidurilor utilizand metoda analizei dispersionale unifactoriale
4.1.5. Metoda analizei dispersionale multifactoriale
4.1.5.1. Efecte si interactiuni in cazul utilizarii metodei analizei dispersionale multifactoriale
4.1.5.2. Analiza bifactoriala utilizand o singura observatie in celula
4.1.6 Proiectarea experimentelor utilizand metoda analizei dispersionale
4.1.6.1. Experimente in blocuri complet randomizate
4.1.6.1.1. Definirea experimentului
4.1.6.1.2. Metodologia de proiectare a experimentului
4.1.6.1.3. Prelucrarea rezultatelor experimentale
4.1.6.1.4. Elemente suplimentare pentru interpretarea rezultatelor experimentelor in blocuri complet randomizate
4.1.6.2. Experimente in patrate latine
4.1.6.3. Experimente in patrate greco-latine
4.1.6.4. Experimente in blocuri incomplete
4.1.6.4.1. Experimente in blocuri incomplete echilibrate
4.1.6.4.2. Experimente in blocuri incomplete partial echilibrate
4.2. Metoda analizei regresionale
4.2.1. Concepte de baza ale metodei analizei regresionale
4.2.2. Metoda analizei regresionale liniare simple
4.2.3. Regresia liniara simpla. Testarea ipotezelor enuntate
4.2.4. Regresia liniara simpla. Estimarea intervalelor de incredere stabilite
4.2.5. Verificarea adecvantei modelului liniar de regresie
4.2.5.1. Metodologia de analiza a reziduurilor
4.2.5.2. Testarea adecvantei modelelor regresionale utilizand metode consacrate
4.2.5.3. Coeficientul de determinare in cazul regresiei liniare simple
4.2.6. Metoda analizei regresionale liniare multiple
4.2.7. Verificarea ipotezelor statistice in cazul metodei analizei regresionale liniare multiple
4.2.8. Modele de regresie liniara alternative
4.3. Metoda celor mai mici patrate
4.3.1. Consideratii teoretice cu privire la aceasta metoda clasica
4.3.2. Formularea studiului de caz pentru metoda celor mai mici patrate
4.3.3. Identificarea si determinarea coeficientilor de regresie
5. METODE DE TIP ACTIV UTILIZATE IN CERCETAREA EXPERIMENTALA APLICATA IN CRESTEREA CALITATII PRODUSELOR SI SERVICIILOR
5.1. Metoda experimentului factorial
5.1.1. Strategia experimentului factorial. Strategii de experimentare
5.1.2. Planuri de experimente optimale
5.1.2.1. Strategia experimentului clasic. Strategia experimentului factorial
5.1.2.2. Criterii de optim
5.1.2.2.1. Criteriul matricii unitate
5.1.2.2.2.Criteriul determinantului maxim
5.1.2.2.3. Criteriul urmei minime
5.1.2.2.4. Criteriul „cel mai mare sa fie cat mai mic”
5.1.2.3. Posibilitati de amplasare a datelor experimentale
5.1.2.3.1. Cazul unui singur factor de influenta
5.1.2.3.2. Cazul a doi factori de influenta
5.1.2.3.3. Cazul a k factori de influenta
5.1.3. Consideratii teoretice fundamentale si specifice cu privire la metoda experimentului factorial
5.1.3.1. Concepte specifice aplicate in cadrul metodei experimentului factorial
5.1.3.2. Concepte fundamentale aplicate in cadrul metodei experimentului factorial
5.1.4. Posibilitati de elaborare a unor modele asociate experimentelor de tip factorial
5.1.4.1. Enuntarea studiului de caz pentru situatia experimentului factorial cu doi factori de influenta
5.1.4.2. Aplicarea metodei analizei dispersionale pentru analiza modelului bifactorial
5.1.4.2.1. Identificarea si explicitarea parametrilor modelului bifactorial
5.1.4.2.2. Verificarea adecvantei modelului bifactorial
5.1.4.2.3. Estimarea parametrilor modelului bifactorial
5.1.4.3. Prezentarea unor cazuri specifice particulare de analiza a unui model bifactorial
5.1.4.3.1. Cazul lipsei interactiunii intre factorii de influenta
5.1.4.3.2. Cazul unui experiment cu o singura determinare
5.1.4.3.3. Cazul modelului bifactorial cu efecte aleatoare
5.1.4.3.4. Cazul modelului bifactorial cu efecte mixte
5.1.4.4. Experimentul factorial privit in cazul general
5.1.4.4.1. Aplicarea metodei analizei dispersionale pentru analiza modelului asociat
5.1.4.4.2. Modelul matematic aferent experimentului factorial
5.1.4.4.3. Interpretarea rezultatelor. Trasarea suprafetelor de raspuns si a curbelor de nivel constant
5.1.4.4.4. Prezentarea experimentelor factoriale neechilibrate
5.2. Proiectarea experimentelor factoriale complete
5.2.1. Proiectarea experimentelor factoriale complete de ordinul I
5.2.1.1. Formularea unor decizii preliminare in vederea proiectarii experimentelor factoriale
5.2.1.2. Proiectarea matricilor-program ale experimentelor factoriale complete de ordinul I
5.2.1.3. Experimente factoriale complete cu doi si trei factori de influenta
5.2.1.4. Proiectarea experimentelor factoriale complete cu k factori de influenta
5.2.1.4.1. Identificarea si calculul coeficientilor de regresie ai modelului asociat experimentelor factoriale de tipul experiment factorial complet EFC 2k
5.2.1.4.2. Proiectarea experimente factoriale complete. Experiment factorial complet EFC 2k cu o singura replica
5.2.1.4.3. Proiectarea experimentelor factoriale complete. Experiment factorial complet EFC 2k cu determinari in punctul central al experimentului
5.2.1.5. Proiectarea experimentelor factoriale complete. Experiment factorial complet EFC 2k in blocuri
5.2.1.5.1. Experimente factoriale complete. Experiment factorial complet EFC 2k in doua blocuri
5.2.1.5.2. Experimente factoriale complete. Experiment factorial complet EFC 2k in patru blocuri
5.2.1.5.3. Experimente factoriale complete. Experiment factorial complet EFC 2k in 2p blocuri
5.2.1.5.4. Experimente factoriale complete in blocuri cu suprapuneri partiale
5.2.2. Identificarea si analiza modelului matematic si luarea deciziilor in urma modelarii utilizand experimente factoriale de ordinul I
5.2.2.1. Modelul matematic asociat experimentelor factoriale de ordinul I
5.2.2.2. Metodologia de calcul si de analiza a modelului matematic explicitat
5.2.2.2.1. Explicitarea modelului matematic polinomial
5.2.2.2.2. Calculul si estimarea erorii experimentale si a dispersiei coeficientilor de regresie pentru modelul matematic polinomial
5.2.2.2.3. Identificarea semnificatiei statistice a coeficientilor modelului matematic polinomial
5.2.2.2.4. Calculul si estimarea valorilor functiei obiectiv utilizand modelul matematic polinomial si testarea adecvantei sale
5.2.2.3. Integrarea metodei analizei dispersionale in modelarea prin experimente factoriale
5.2.2.4. Efectuarea unei analize a rezidurilor si a erorilor de estimare pe suprafata de raspuns
5.2.2.5. Strategii de operationalizare si implicatii majore ale modului in care sunt realizate determinarile experimentale asupra analizei experimentelor de tip factorial
5.2.2.5.1. Importanta ordinii de realizare a determinarilor
5.2.2.5.2. Cazul in care functia obiectiv prezinta o variatie aleatoare
5.2.2.5.3. Cazul in care functia obiectiv prezinta o variatie sistematica
5.2.2.6. Luarea deciziilor in urma modelarii prin experimente factoriale de ordinul I
5.2.2.7. Posibilitati de evidentiere a deplasarii pe suprafata de raspuns dupa directia pantei maxime
5.3. Proiectarea experimentelor factoriale fractionare si a celor de ordin superior
5.3.1. Proiectarea experimentelor factoriale fractionare
5.3.1.1. Definirea experimentelor factoriale fractionare
5.3.1.2. Generarea contrastelor
5.3.1.3. Proiectarea experimentelor factoriale fractionare 2k-p
5.3.1.4. Rezolutia experimentelor factoriale fractionare
5.3.2. Proiectarea experimentelor factoriale de ordin superior
5.3.2.1. Generalitati cu privire la experimentele factoriale de ordin superior
5.3.2.2. Proiectarea experimentelor factoriale de tip 3k
5.3.2.2.1. Elemente de constructie a experimentelor factoriale 3k
5.3.2.2.2. Experimente factoriale de tipul 32 si 33
5.3.2.2.3. Cazul general al experimentelor de tipul 3k
5.3.2.2.4. Experimente factoriale 3k structurate in blocuri
5.3.2.2.5. Replici fractionare ale experimentelor factoriale de tipul 3k
5.3.2.3. Proiectarea experimentelor factoriale central-compuse
5.3.2.3.1. Proiectarea structurii experimentelor factoriale central-compuse
5.3.2.3.2. Experimente factoriale central-compuse de ordinul II rotabile
6. METODA TAGUCHI UTILIZATA IN CERCETAREA EXPERIMENTALA APLICATA IN CRESTEREA CALITATII PRODUSELOR SI SERVICIILOR
6.1. Introducere in metoda Taguchi
6.2. Taguchi si managementul calitatii
6.3. Metoda Taguchi in practica calitatii
6.4. Proiectarea planurilor experimentale utilizand metoda Taguchi
6.4.1. Experimente cu variatia unui factor o singura data
6.4.2. Experimente cu un plan factorial complet
6.4.3. Experimente cu un plan factorial fractionat
6.5. Ortogonalitatea planurilor de experimentare
6.6. Interactiuni si grade de libertate
6.7. Matrici de experimentare fractionate
6.8. Proiectarea planurilor experimentale utilizand metoda clasica
6.9. Functia pierdere a calitatii
6.10. Raportul semnal/zgomot
6.11. Raporturi intre metoda clasica si metoda Taguchi
6.12. Modelarea si optimizarea criteriilor
6.13. Planurile metodei Taguchi pentru produse
6.14. Concluzii si strategii cu privire la utilizarea metodei Taguchi in cercetarea experimentala si managementul calitatii
7. METODA EFPRO UTILIZATA IN CERCETAREA EXPERIMENTALA APLICATA IN CRESTEREA CALITATII PRODUSELOR SI SERVICIILOR
7.1. Modelul unui proces eficient
7.2. Ameliorarea unui proces
7.3. Conceperea planului actiune si evidentierea factorilor de reusita
7.4. Metoda EFPRO prezentata comparativ cu alte metode utilizate in cercetarea experimentala
7.5. Implementarea metodei EFPRO intr-o organizatie bazata pe cunostinte
8. METODE DE OPTIMIZARE UTILIZATE IN CERCETAREA EXPERIMENTALA APLICATA IN CRESTEREA CALITATII PRODUSELOR SI SERVICIILOR
8.1. Optimizarea fara restrictii
8.1.1. Metoda Box-Wilson
8.1.2. Determinarea coordonatelor optimului cu ajutorul modelelor neliniare reprezentate prin polinoame de gradul doi
8.1.2.1. Curbe de nivel pentru domeniul cvasistationar
8.1.2.2. Transformarea canonica a ecuatiei de regresie
8.1.2.3. Stabilirea regimurilor optimale
8.1.3. Efecte ternare de interactiune
8.2. Optimizarea in conditii de restrictie
8.2.1. Programare liniara
8.2.1.1. Notiunea de matrice simplex
8.2.1.2. Algoritm simplex
8.2.1.3. Algoritmul reducerii matricelor simplex
8.2.1.4. Rezolvarea problemei canonice
8.2.1.5. Problema generala in cadrul programarii liniare
8.2.2. Programarea neliniara
8.2.2.1. Metoda multiplicatorilor Lagrange
8.2.2.2. Programe patratice
8.2.2.3. Metoda gradientului
8.3. Optimizarea adaptiva
8.3.1. Metoda programarii evolutive (EVOP)
8.3.1.1. Principiul metodei programarii evolutive (EVOP)
8.3.1.2. Descrierea metodei si modul de calcul
8.3.1.3. Interpretarea calculelor metodei programarii evolutive (EVOP)
8.3.2. Metoda simplexurilor
BIBLIOGRAFIE
ANEXE
Anexa 1. Valorile functiei ? (z) = ; ? (-z) = -? (z)
Anexa 2. Valorile critice ale repartitiei Student (t) ? test unilateral pentru test bilateral se considera ?/2
Anexa 3. Valori critice ale repartitiei ?2
Anexa 4. Valori critice ale criteriului (raportului) F? ,?1, ?2 ; ? = 0,05
Anexa 5. Valori critice ale criteriului (raportului) G? ,?, k ; ? = 0,05
Anexa 6. Valori ale diferentelor semnificative r?(p, f) pentru testul Duncan
Anexa 7. Teorema asupra dispersiilor
Anexa 8. Calculul erorilor de estimare ale efectelor in cazul experimentelor factoriale de ordinul i
DESPRE AUTORI:
Prof. univ. dr. ing. dr. ec. Mihail Aurel TITU a absolvit cursurile de zi ale Facultatii de Inginerie Hermann Oberth (profil mecanic, 1994) si ale Facultatii de Stiinte Economice (2003) de la Universitatea Lucian Blaga din Sibiu. Are studii de tip Masterat in Ingineria Tehnologica in Sisteme Integrate de Masini (1995) si in Stiinta si ingineria Calculatoarelor (2001). Este doctor in Inginerie din 1999, Doctor in Economie - Management din 2007 cu o bogata experienta in invatamantul superior de peste 16 ani. Are specializari in strainatate (Germania, Franta, Elvetia, Olanda, Cehia, Belgia, Ungaria s.a.) in domeniile: managementul calitatii, managementul inovarii, managementul universitar, managementul strategic si inginerie industriala. In prezent este Directorul Departamentului Protectia Proprietatii Intelectuale de la Universitatea Lucian Blaga din Sibiu si a Centrului PATLIB Sibiu a Oficiului de Stat pentru Inventii si Marci si a Oficiului European de Brevete.
Este autor si coautor a peste 45 carti/manuale, 284 lucrari stiintifice (comunicate si publicate), 12 brevete de inventie si a unui portofoliu de peste 50 de contracte de cercetare stiintifica la nivel national si international. Este membru a numeroase organisme si organizatii profesionale nationale si internationale, Editor al Revistei Management and Sustainable Development, Managing Editor al Revistei Nonconventional Technologies, membru in comitetele unor prestigioase reviste nationale si internationale si a unor Proceeding-uri. Este medaliat cu AUR la Salonul Mondial de Inventii de la Geneva (2008, 2009, 2010, 2011), la Salonul Mondial de Inventii de la Brussels (2007, 2008, 2009, 2010, 2011), la Salonul Intenational de Inventica de la Moscova (2010), la Salonul International de Inventica de la Varsovia (2010), la Salonul International de Inventica de la Zagreb (2010, 2011), la Salonul International de Inventica de la Iasi (2011) si la Salonul International de inventica INVENKA Bucuresti (2008, 2009, 2010, 2011). Este medaliat cu ARGINT la Saloanul Mondial de Inventii de la Brussels (2008), Salonul International de inventica din Kuweit (2010), Salonul International de Inventica de la Cluj Napoca (2010, 2011), etc, etc. Este castigatorul Meritului European pentru Inovare in grad de cavaler (Brussels 2008) si al Meritului European pentru Inovare in grad de ofiter (Brussels 2010).
Prof. univ. dr. DHC ing. Constantin OPREAN este absolvent al Universitatii Politehnica din Bucuresti, Facultatea de Tehnologia Constructiilor de Masini (1971), doctor inginer (1985), conducator stiintific de doctorat (1992), cu o experienta bogata in invatamantul superior de peste 30 de ani. In prezent este RECTORUL Universitatii Lucian Blaga din Sibiu. Are specializari in strainatate (SUA, Franta, Marea Britanie, Germania, Australia s.a.) in domeniile: managementul calitatii, managementul universitar, managementul strategic, managementul sanatatii si securitatii in munca si inginerie industriala.
Este autor si coautor a peste 48 carti/manuale, 350 lucrari stiintifice (comunicate si publicate), 26 brevete de inventie si a unui portofoliu de peste 70 de contracte de cercetare stiintifica la nivel national si international. Este membru a numeroase organisme si organizatii profesionale nationale si internationale, Editorul Sef al Revistei „Management and Sustainable Development", membru in comitetele unor prestigioase reviste nationale si internationale (Global Journal of Engineering Education; World Transactions on Engineering and Technology Education, National Technologies Review, Management si Inginerie economica, Management si Marketing, Revista de Management Comparat International, Academic Journal of Manufacturing Engineering, The Romanian Journal of Business Ethics, Revista Institutului National de Metrologie si Biroului Roman de Metrologie Legala).
Este Doctor Honoris Causa al Universitatii din Oradea (2005), al Academiei de Stiinte Economice a Moldovei din Chisinau (2008), al Universitatii Valahia din Targoviste (2008), si Universitatii „Eftimie Murgu” din Resita (2011) si a fost distins cu Ordinul „Meritul pentru invatamant” in grad de Mare Ofiter (Presedintia Romaniei, 2004) si cu Diploma si Medalia de Aur a Centrului International UNESCO pentru Educatie in Inginerie, Melbourne, Australia, precum si alte distinctii. Este medaliat cu AUR la Salonul Mondial de Inventii de la Geneva (2008, 2009, 2010, 2011), la Salonul Mondial de Inventii de la Brussels (2007, 2008, 2009, 2010, 2011), la Salonul Intenational de Inventica de la Moscova (2010), la Salonul International de Inventica de la Varsovia (2010), la Salonul International de Inventica de la Zagreb (2010, 2011), la Salonul International de Inventica de la Iasi (2011) si la Salonul International de inventica INVENKA Bucuresti (2008, 2009, 2010, 2011). Este medaliat cu ARGINT la Saloanul Mondial de Inventii de la Brussels (2008), Salonul International de inventica din Kuweit (2010), Salonul International de Inventica de la Cluj Napoca (2010, 2011) etc. etc. Este castigatorul Meritului European pentru Inovare in grad de cavaler (Brussels 2008) si al Meritului European pentru Inovare in grad de ofiter (Brussels 2010). In fiecare an la Salonul Mondial de Inventii de la Geneva, decerneaza din partea Universitatii Lucian Blaga din Sibiu, Premiul „LAUS INGENII CAUSA” si face parte dintre cele mai importante personalitatii ale Prezidiului Salonului Mondial de Inventii de la Geneva.
Prof. univ. dr. ing. Alexandru BOROIU a absolvit Institutul Politehnic Bucuresti, Facultatea de Transporturi, specializarea Autovehicule Rutiere (1983) si a obtinut titlul de doctor in Inginerie Mecanica la Universitatea Transilvania din Brasov in anul 2000. Are o bogata experienta in invatamantul superior, din 1992 fiind cadru didactic titular in Catedra Automobile din Facultatea de Mecanica si Tehnologie a Universitatii din Pitesti. Are specializari in strainatate (Franta, Belgia, Grecia) in domeniile: managementul calitatii, fiabilitate, mentenanta autovehiculelor.
Este autor si coautor a peste 20 carti/manuale, 160 lucrari stiintifice (comunicate si publicate), si a participat la elaborarea a peste 30 de contracte de cercetare stiintifica. Este membru a numeroase organisme si organizatii profesionale, nationale si internationale, si colaborator permanent al Revistei Mentenanta si Distributie Industriala.
In perioada 2004 - 2008 a fost Director al Departamentului pentru Calitatea Invatamantului in Universitatea din Pitesti, iar din 2008 este Sef al Catedrei de Automobile.
Este responsabil ECTS pentru programul de studii de licenta Ingineria Transporturilor si a Traficului si titular al cursurilor: Managementul Calitatii, Fiabilitatea Autovehiculelor, Mentenanta Autovehiculelor.