Показатели точности измерений: показатель точности измерений – это… Что такое показатель точности измерений?

Содержание

показатель точности измерений – это… Что такое показатель точности измерений?

показатель точности измерений

3.4 показатель точности измерений: Установленная характеристика точности любого результата измерений, полученного при соблюдении требований и правил данной методики измерений.

Примечание – В качестве показателя точности методики измерений могут быть использованы характеристики погрешности измерений в соответствии с [5], показатели неопределенности измерений в соответствии с [6] и [7], показатели точности по ГОСТ Р ИСО 5725-1.

3.5 показатель точности измерений: Установленная характеристика точности любого результата измерений, полученного при соблюдении требований и правил данной методики измерений.

Примечание – В качестве показателя точности методики измерений могут быть использованы показатели неопределенности измерений в соответствии с ГОСТ Р ИСО 5725-1.

Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации. academic.ru. 2015.

  • показатель токсичности продуктов горения (лакокрасочного покрытия)
  • показатель точности метода испытаний

Полезное


Смотреть что такое “показатель точности измерений” в других словарях:

  • показатель точности результатов измерений — 3.1.3 показатель точности результатов измерений: Установленная характеристика точности результатов измерений, полученных по методике измерений. Примечание Характеристики точности указывают: неопределенность в соответствии с рекомендациями [1];… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • показатель точности метода испытаний — 3.14 показатель точности метода испытаний: Установленные характеристики погрешности для любого из совокупности результатов испытаний, полученного при соблюдении требований нормативного документа на метод испытаний (с учетом title= Государственная …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • показатель точности результатов испытаний — 3.20 показатель точности результатов испытаний: Установленные характеристики погрешности для любого из совокупности результатов испытаний, полученного при соблюдении требований нормативного документа (НД) на конкретную методику испытаний при ее… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • показатель — 3.7 показатель (indicator): Мера измерения, дающая качественную или количественную оценку определенных атрибутов, выведенную на основе аналитической модели, разработанной для определенных информационных потребностей. Источник …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • показатель динамической способности Ld — 3.8 показатель динамической способности Ld , дБ (dynamic capability index): Разность между показателем «давление остаточная интенсивность» и систематической ошибкой К: Ld = dрI0 К. Примечание В настоящем стандарте К = 10 дБ. Источник …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • показатель динамической способности Ld , дБ — 3.11 показатель динамической способности Ld , дБ (dynamic capability index): Индекс, вычисляемый по формуле (13) Примечание Для измерений в соответствии с настоящим стандартом показатель точности К = 10дБ.  соответствует расстоянию между… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Показатель воспроизводимости — 8. Показатель воспроизводимости Характеристики случайной составляющей погрешности (см. таблицу) Источник …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • показатель воспроизводимости метода испытаний — 3.15 показатель воспроизводимости метода испытаний: Установленные характеристики (оценки) степени близости результатов испытаний, полученных в условиях воспроизводимости (с учетом title= Государственная система обеспечения единства измерений.… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • показатель повторяемости метода испытаний — 3.17 показатель повторяемости метода испытаний: Установленные характеристики (оценка) степени близости единичных результатов испытаний, полученных в лабораториях в условиях повторяемости (с учетом title= Государственная система обеспечения… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • ГОСТ Р 8.563-2009: Государственная система обеспечения единства измерений. Методики (методы) измерений — Терминология ГОСТ Р 8.563 2009: Государственная система обеспечения единства измерений. Методики (методы) измерений оригинал документа: 3.5 арбитражная методика измерений: Методика измерений, применяемая при возникновении разногласий относительно …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

допускаемая и (или) приписанная неопределенность измерений или норма погрешности или приписанная характеристика погрешности измерений

Любое измеренное значение физической величины является неопределённым, иначе содержащим случайную, или систематическую, или ту и другую составляющие погрешности результата измерений.

В свою очередь, систематическая составляющая погрешности складывается из методической, инструментальной и субъективной составляющих.

Методические составляющие обусловлены неадекватностью выбранной модели объекта измерений его свойствам, отклонением от номинальных значений параметров функции, связывающей измеряемую величину с величиной на входе средства измерений, квантованием по уровню (при использовании средств измерений с аналого-цифровым преобразованием), вычислительными алгоритмами.

Инструментальные составляющие обусловлены основной погрешностью средства измерений, дополнительными погрешностями средства измерений, вариацией (гистерезисом) средства измерений, взаимодействием средства измерений с объектом измерений, динамическими составляющими, обусловленными инерционностью средства измерений, и связанные с отбором и приготовлением проб веществ.

Составляющие, обусловленные действиями оператора (субъективные составляющие) связаны с неточностью отсчетов результатов измерений со шкалы или диаграммы средства измерений, с воздействием оператора на объект и средства измерений (искажения температурного поля, механические воздействия и т.п.).

Согласно РМГ 29-99 погрешность результата измерения это отклонение результата измерения от истинного (действительного) значения измеряемой величины. Примечания: Истинное значение величины неизвестно, его применяют только в теоретических исследованиях. На практике используют принятое опорное значение величины,

хпоз

Погрешность измерения ∆xизм определяют по формуле:

Δхизм, = хизмпоз,

где ∆xизм-измеренное значение величины.

Согласно «ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002 Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1. Основные положения и определения»:

принятое опорное значение значение, которое служит в качестве согласованного для сравнения и получено как:

а) теоретическое или установленное значение, базирующееся на научных принципах;

b) приписанное или аттестованное значение, базирующееся на экспериментальных работах какой-либо национальной или международной организации;

с) согласованное или аттестованное значение, базирующееся на совместных экспериментальных работах под руководством научной или инженерной группы;

d) математическое ожидание измеряемой характеристики, то есть среднее значение заданной совокупности результатов измерений – лишь в случае, когда а), b) и с) недоступны.

точность степень близости результата измерений к принятому опорному значению.

В «МИ 1317-2004 Рекомендация. Государственная система обеспечения единства измерений. Результаты и характеристики погрешности измерений. Формы представления. Способы использования при испытаниях образцов продукции и контроле их параметров», установлены следующие группы характеристик погрешности измерений:

Задаваемые в качестве требуемых или допускаемых нормы характеристик погрешности измерений (нормы погрешности измерений).

Приписываемые любому результату измерений из совокупности результатов измерений, выполняемых по одной и той же аттестованной методики выполнения измерений

приписанные характеристики погрешности измерений.

Отражающие близость отдельного, экспериментально полученного результата измерений к истинному значению измеряемой величины статистические оценки характеристик погрешности измерений (статистические оценки погрешности измерений).

При массовых технических измерениях, выполняемых при технологической подготовке производства, в процессах разработки, испытаний, производства, контроля и эксплуатации (потребления) продукции, при товарообмене, торговле и др., преимущественно применяют нормы погрешности измерений, а также приписанные характеристики погрешности измерений Они представляют собой вероятностные характеристики (характеристики генеральной совокупности) случайной величины погрешности измерений.

При измерениях, выполняемых при проведении научных исследований и метрологических работ (определение физических констант, свойств и состава стандартных образцов, индивидуальном исследовании средств измерений и т. п.), преимущественно применяют статистические оценки погрешности измерений. Они представляют собой статистические (выборочные) характеристики случайной величины

погрешности измерений.

Приписанные характеристики погрешности измерений в методиках задаются в виде доверительных границ погрешности результата измерений наибольшего и наименьшего значения погрешности измерений, ограничивающие интервал, внутри которого с заданной вероятностью находится искомое (истинное) значение погрешности результата измерений. Например, в методике указано, что границы допустимой относительной погрешности, в пределах которых погрешность измерений находится с доверительной вероятностью 0.95, составляют ±25 %.

Физические величины. Единицы измерения физических величин. Международная система единиц физических величин (СИ). Основные и производные единицы физических величин СИ Внесистемные единицы Кратные и дольные единицы физических величин

Величина (измеримая) – характерный признак (атрибут) явления, тела или вещества, которое может выделяться качественно и определяться количественно.

Согласно РМГ 29-99:

физическая величина Одно из свойств физического объекта (физической системы, явления или процесса), общее в качественном отношении для многих физических объектов, но в количественном отношении индивидуальное для каждого из них.

единица измерения физической величины – физическая величина фиксированного размера, которой условно присвоено числовое значение, равное 1, и применяемая для количественного выражения однородных с ней физических величин.

В соответствии с «ГОСТ 8.417-2002 ГСИ. Единицы величин» все измеряемые величины можно классифицировать как системные и внесистемные, основные и дополнительные, кратные и дольные, размерные и безразмерные.

Согласно РМГ 29-99:

Основные единицы Международной системы единиц (СИ): метр (м), килограмм (кг), секунда (с), ампер (А), кельвин (К), моль (моль) и кандела (кд)

внесистемная единица физической величины единица физической величины, не входящая в принятую систему единиц.

Примечание. Внесистемные единицы (по отношению к единицам СИ) разделяются на четыре группы:

1 допускаемые наравне с единицами СИ;

2 допускаемые к применению в специальных областях;

3 временно допускаемые;

4 устаревшие (недопускаемые).

кратная единица физической величины единица физической величины, в целое число раз большая системной или внесистемной единицы.

Пример – единица длины 1 км = 103 м, т.е. кратная метру; единица частоты 1 МГц (мегагерц) = 106Гц, кратная герцу; единица активности радионуклидов 1 МБк (мегабеккерель) = 106Бк, кратная беккерелю.

дольная единица физической величины единица физической величины, в целое число раз меньшая системной или внесистемной единицы.

Пример – единица длины 1 нм (нанометр) = 10-9м, единица времени 1 мкс = 1·10-6с являются дольными соответственно от метра и секунды.

Основной единицей измерения количества частиц компонента (n) в Международной системе единиц физических величин (система СИ), принятой к применению в СССР в 1984 году, является 1 моль. 1 моль любого компонента, представляющий для нас интерес в виде электрона, протона, элемента (атома), изотопа, функциональной группы, в том числе иона, или молекулы, содержит 6,0221023 таких структурных единиц в каком-либо объёме или массе вещества. Тысячная часть 1 моль (дольная единица) обозначается ммоль (читается миллимоль).

Содержание компонента в пробах твердого вещества выражают через массовую долю компонента, м.д., г/т, %; в пробах газообразного вещества – через объёмную долю газообразного компонента, об.%; в пробах жидкого и газообразного вещества – через концентрацию компонента.

Концентрация компонента всегда является именованной величиной, она имеет смысл для конкретного компонента А. Это нашло отражение и в определении концентрации, в котором подчеркивается, что речь идет об относительном содержании данного компонента в объёме многокомпонентного жидкого или газообразного вещества.

В системе СИ основные наименования концентрации компонентов в объёме жидкого или газообразного вещества – это молярная концентрация компонента, моль/м3, и массовая концентрация компонента, кг/м3 [ГОСТ 8.417-2002 ГСИ. Единицы величин].

10. Показатели точности и формы представления результатов измерений.

ГОСТом установлены показатели точности измерений: 1) интервал, в котором погрешности измерений находятся с заданной вероятностью, 2) интервал, в котором систематич. составл. погрешности измерений находится с заданной вероятностью, 3) числ. хар-ки составл. погрешности измерения, 4) числовые хар-ки случ. составл. погрешности измерения, 5) функция распределения (плотность вероятности систематической составляющей погрешности измерений), 6) функция распределения случайной составляющей погрешности измерения.

При выражении точности измерения интервалов, к которым с установленной вероятностью находятся суммарные погрешности измерений установлена форма представления рез-ов измерения A; ∆ от ∆H до ∆В; P, где A – результат измерения в единицах измеряемой величины, ∆ – погрешность, ∆H,∆B – нижние/верхние ее границы, Р – установленная вероятность, с которой погрешность измерения находящаяся в этих границах. Если границы погрешности симметричны, то A±∆;P.

11. Суммирование погрешностей.

Систематические погрешности (СП), если они известны или достаточно точно определены суммируют алгебраически, т.е. с учетом собственного знака. Нередко СП по своей природе носит характер случайной, иногда при суммировании все погрешности рассматриваются как случайные. Случайные погрешности суммируют с учетом их взаимных корреляционных связей. Обычно информация о мере корреляции связей отсутствует, поэтому на практике рассматривают 2 крайних случая – когда коэффициент корреляции =0 или =1. При этом некоррелированные погрешности, т.е. вызванные взаимонезависимыми источниками или причинами, суммируются геометрически. δ=√(∑i=1Nδi2). Случайные погрешности сильно или жестко коррелированные (коэффициент корреляции=1) суммируются с учетом следующих предпосылок. Если данная причина вызывает в различных узлах прибора измерение погрешности в одном и том же направлении, то погрешности складываются δ12. Если же изменение противоположно, то погрешности вычитаются δ=|δ12|.

12. Характеристики случайных погрешностей и их оценки.

Результат измеряемой величины всегда содержит систематич. и случ. погрешности, поэтому погрешность результатов измерения в общем случае – случ. величина, тогда систематич. погрешность – M(X) этой величины, а случ. погрешность – центрированная случ. величина. Полным описанием величины, а следовательно и погрешности являются ее закон распределения. Основными числ. хар-ками законов распред. явл. – M(X) и D.

Как числовая характеристика погрешности M(X) показывает нам смещенность результатов измерения относительно истинного значения измеряемой величины. D погрешности хар-зует степень рассеивания (разброса) отдельных знаний погрешности относительно мат. ожидания. Чем меньше дисперсия, тем меньше разброс, тем точнее выполнено измерение.

Дисперсия выражается в единицах погрешности в квадрате, это не удобно, поэтому в качестве хар-ки точности используют среднее квадратическое отклонение σ=√D, выраж. в единицах погрешности.

Когда распределение погрешности теоретически неограниченно, например при норм. з-не распред. погрешность может быть любой по значению. В этом случае можно говорить лишь об интервале, за границы которого погрешность не выйдет с некоторой вероятностью. Этот интервал называют доверительным, характеризующую его вероятность – доверительной, (1%,5%), а границы этого интервала – доверительными значениями погрешности.

Измерения и точность—ArcGIS Pro | Документация

Что такое измерения?

Измерение – наблюдаемое числовое значение, которое оценивает истинный размер чего-либо. Все измерения являются оценками истинного размера, и таким образом все измерения будут иметь некоторую степень неопределенности.

Неточность в измерениях лучше всего можно объяснить, рассмотрев следующий пример: несколько человек просят рассчитать объем воды в аквариуме с помощью рулетки. Для этого они должны измерить длину и ширину аквариума, и глубину воды. Их просят измерять как можно точнее, фиксируя доли единиц измерения на ленте рулетки. Каждый человек получит немного отличающуюся величину объема по своим оценкам, но большинство вычисленных объемов будут близки к истинному значению. Некоторые вычисления, тем не менее, могут быть неверны из-за ошибок в одном или нескольких измерениях.

Неточность измерений возможна по следующим причинам:

  • Наблюдатель дает собственную оценку.
  • Возможна погрешность в измерительных приборах.
  • Среда влияет на точность измерений.
  • Не всегда возможно предвидеть поведение оборудования, наблюдателя и среды.

Погрешности измерения в сравнении с ошибками измерения

Неточность измерения называется погрешностью; все измерения содержат некоторую степень погрешности. Ошибки измерений отличаются от погрешностей, и встречаются, если измерение было выполнено некорректно. Ошибки измерения должны быть исключены из расчета или оценки значения.

При обследовании границ участков могут встречаться как погрешности измерений, так и ошибки измерений. Чтобы значения измерений были как можно ближе к истинным значениям границ участка, необходимо сделать следующее:

  • Найти и удалить ошибки измерений.
  • Применить математические и статистические методы, такие как уравнивание методом наименьших квадратов, чтобы учесть погрешность измерений и максимально приблизиться к истинным значениям.

Что означает избыточность измерений?

Случайная погрешность измерений может быть выявлена и минимизирована путем многократного повторения измерений одной и той же величины, например, многократного измерения расстояния между двумя точками. Однако этого недостаточно для обнаружения систематических ошибок, например ошибок калибровки измерительной ленты.

Для обнаружения и минимизации как случайных, так и систематических ошибок, стандартной рекомендацией является создание сети измерений, в которой каждая точка измеряется из нескольких различных точек. Координаты, вычисленные по измерениям от различных точек, можно сравнить друг с другом для выявления ошибок. Если для одной точки полученный набор координат существенно отличается от других координат, вычисленных другими измерениями – это указывает на ошибку и называется выбросом.

Чем выше избыточность измерений в сети, тем больше вероятность обнаружения и исправления ошибок.

Измерение из точки Sp2 вычисляет координату для точки Sp5, которая значительно отличается от других измерений

Точность измерений

Линейные размеры и координаты точек получаются из геодезических измерений, имеющих соответствующую степень точности. Линейные измерения и координаты также содержат связанные показатели точности. Как правило, чем позднее были проведены геодезические измерения, тем они точнее.

Среднеквадратичное отклонение

Среднеквадратичное отклонение – это мера разброса значений измерений при многократном проведении одного и того же целевого измерения. Например, если бы геодезист измерял одну и ту же целевую точку многократно одним и тем же инструментом, он хотел бы, чтобы разброс или диапазон значений были как можно ближе друг к другу. (Другими словами, среднеквадратичное отклонение должно быть как можно меньше). Среднеквадратичное отклонение указывает на точность измерений.

Среднеквадратичное отклонение измерений

В наборе данных участков среднеквадратичное отклонение содержится в полях Direction Accuracy и Distance Accuracy для линейных измерений участков. В целом значения среднеквадратичного отклонения измерений ниже (точность выше), если взяты более поздние показания измерений. При выполнении анализа по методу наименьших квадратов если среднеквадратичное отклонение не указано, по умолчанию используется 30 секунд для направлений и 0.15 метров (0.59 футов) для расстояний.

Значения среднеквадратичного отклонения в полях Direction Accuracy и Distance Accuracy работают как весы на линиях участков в уравнивании по методу наименьших квадратов. Чем меньше значение среднеквадратичного отклонения, тем выше точность и выше вес в уравнивании по методу наименьших квадратов. Измерения с более высокими весами оказывают большее влияние на результаты уравнивания по методу наименьших квадратов.

Значения среднеквадратичного отклонения используются как веса для линий участков и при проверке смежности, и при уравнивании методом наименьших квадратов.

Среднеквадратичное отклонение точек

Значения среднеквадратичного отклонения задаются для точек, если они используются в качестве взвешенных опорных точек в уравнивании методом наименьших квадратов. Значения среднеквадратичного отклонения указываются в поле XY Accuracy в точечном классе объектов набора данных участков. Значения среднеквадратичного отклонения указываются только для точек, если они используются как взвешенные точки во взвешенном уравнивании методом наименьших квадратов.

Чем меньше значение среднеквадратичного отклонения, тем выше точность точки и выше ее вес в уравнивании. Точки с более высокими значениями веса сильнее ограничивают уравнивание, оказывают большее влияние на результат уравнивания и, соответственно, их координаты корректируются менее значительно.

Более подробно о точках при проведении уравнивания по методу наименьших квадратов

Априорная точность

Значения среднеквадратичного отклонения в полях Direction Accuracy, Distance Accuracy и XY Accuracy априори являются оценками и используются в уравнивании по методу наименьших квадратов при анализе сети измерений участков.

Термин “априори” в статистике означает принятие некоторой информации, основанной на внешних знаниях, о которой известно, что она является правильной. Например, при обследовании участков мы принимаем, что записи с измерениями, сделанные не так давно, более точны, чем измерения более старых записей. То есть мы предполагаем, что недавние измерения выполнены на более современном оборудовании, соответственно они более точны, чем измерения, выполненные на старом оборудовании.

Если среднеквадратичное отклонение не указано для измерений, по умолчанию используется 30 секунд для направления и 0.15 метров (0.59 футов) для расстояний. Если среднеквадратичное отклонение для точки не указано, она считается свободной, плавающей точкой в уравнивании.

Что такое аттестованные МИ, и для чего они нужны

МИ ПКФ-09-001

МИ уровней магнитного поля промышленной частоты
с использованием анализаторов ОКТАВА-110А и Экофизика

ФР.1.34.2009.06533

П6-70, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА

Бесплатная электронная копия

МИ ПКФ-09-002

МИ уровней электрического поля промышленной частоты с использованием анализаторов ОКТАВА-110А и Экофизика

ФР.1.34.2009.06646

П6-71, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА

Бесплатная электронная копия

МИ ПКФ-10-003

МИ напряженности электрического и магнитного полей с использованием анализаторов спектра Октава-110А и Экофизика

ФР.1.34.2010.06943

П6-70, П6-71, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА

Бесплатная электронная копия

МИ ПКФ-10-004

МИ напряженности электрического и магнитных полей
в полосе частот 5–2000 Гц с исключением влияния полей промышленной частоты 50 Гц с использованием анализаторов спектра Октава-110А и Экофизика в режиме 1/3-октавного анализа

ФР.1.34.2010.07718

П6-70, П6-71, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА

Бесплатная электронная копия

МИ ПКФ-10-005

МИ напряженности переменных электрического и магнитных полей на рабочих местах, оборудованных ПЭВМ, с использованием анализаторов спектра
Октава-110А(ЭКО) и Экофизика

ФР.1.34.2010.07719

П6-70, П6-71, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА

Бесплатная электронная копия

МИ ПКФ-12-006

Однократные прямые измерения уровней звука,
звукового давления и ускорения приборами серий
ОКТАВА и ЭКОФИЗИКА

Приложение к РЭ

ОКТАВА-110А,
ОКТАВА-110А-ЭКО, ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110В, ЭКОФИЗИКА-111В

Бесплатная электронная копия

МИ ПКФ-14-007 c дополнением 1

МИ виброускорения в жилых и общественных помещениях

ФР.1.36.2014.17499

ОКТАВА-101ВМ, ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА-110В

Авторизованная бумажная копия (запросить счет)

МИ ПКФ-12-007.1

Вибрация трансформаторов. Методика выполнения измерений.

Приложение к РЭ

ЭКОФИЗИКА-110А

Бесплатная электронная копия

МИ ПКФ-14-008

Порядок работы на шумомере-виброметре, анализаторе спектра Экофизика-110А с пробником напряжения П-300

Приложение к РЭ

ЭКОФИЗИКА-110А

Бесплатная электронная копия

МИ ПКФ-14-009 с изменением 1

Методика измерений средних по времени (эквивалентных) уровней звука и уровней звукового давления в помещениях жилых и общественных зданий при постоянном и колеблющемся (непрерывном) временном характере шума

ФР.1.36.2014.18050

ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А. ОКТАВА-111

Авторизованная бумажная копия (запросить счет)

МИ ПКФ-14-010 с изменением 1

Методика измерений эквивалентного уровня звука на рабочем месте на основе стратегии трудовой функции

ФР.1.36.2014.17745

ОКТАВА-121, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ОКТАФОН-110, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-111

Авторизованная бумажная копия (запросить счет)

МИ ПКФ-14-011 с изменением 1

Методика измерений эквивалентного уровня звука на рабочем месте на основе стратегии рабочей операции

ФР.1.36.2014.17749

ОКТАВА-121, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ОКТАФОН-110, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-111

Авторизованная бумажная копия (запросить счет)

МИ ПКФ-14-012 Методика измерений  уровней звукового давления в инфразвуковом диапазоне частот в  помещениях жилых и общественных зданий ФР.1.36.2014.18001 ЭКОФИЗИКА-110А,
ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А 
Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-15-013 Методика измерений эквивалентных и максимальных уровней звука в помещениях жилых и общественных зданий при шуме, состоящем из единичных акустических событий и создаваемого внутренним инженерным оборудованием. ФР. 1.36.2016.23848 ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА,
ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А 
Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-14-014 Методика измерений  ускорения общей производственной вибрации, передающейся через ноги стоящего человека ФР.1.36.2014.18774 ОКТАВА-101ВМ, ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА-110В Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-14-015 с Изменением 1 Методика измерений эквивалентных и максимальных уровней звука авиационного шума на селитебной территории ФР.1.36.2015.19725 ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ОКТАФОН, Октава-111 Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-14-016 Методика измерений уровней звукового давления в инфразвуковом диапазоне частот на рабочих местах в производственных помещениях и на территории  ФР.1.36.2014.18773 ЭКОФИЗИКА-110А,
ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А 
Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-14-017 с Изменением 1 Методика измерений ускорения общей вибрации, передающейся через сиденье на водителей и пассажиров автомобильных транспортных средств ФР.1.36.2015.19727 ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-101ВМ, ЭКОФИЗИКА-110В, ЭКОФИЗИКА-111В Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-15-018 с Изменением  1 Методика измерений ускорения локальной вибрации, передающейся на руки водителей автомобильных транспортных средств через руль ФР.1.36.2015.20494 ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА, ОКТАВА-110А,  ОКТАВА-101ВМ, ОКТАВА-110В(ЭКО), ЭКОФИЗИКА-110В, ЭКОФИЗИКА-111В Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-14-019 Методика измерений эквивалентного уровня звука на рабочих местах в кабинах локомотивов на основе стратегии рабочих операций скоростных режимов ФР.1.36.2015.19726

ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, 

ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, 

ОКТАФОН-110, ОКТАВА-121

Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МР ПКФ-14-021 Применение портативных виброкалибраторов с виброметрами ОКТАВА-101В, ОКТАВА-101ВМ, ОКТАВА-110А, ОКТАВА-110А-ЭКО, ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА-110В, ЭКОФИЗИКА Приложение к РЭ

ОКТАВА-101В, ОКТАВА-101ВМ, ОКТАВА-110А,
ОКТАВА-110А-ЭКО,

ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА-110В,

ЭКОФИЗИКА

Бесплатная электронная копия
МИ ПКФ-15-022 с Изменением 1 Методика измерений локальной вибрации ручной машины в условиях эксплуатации на рабочих местах ФР.1.36.2015.21530 ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА, ОКТАВА-101ВМ, ОКТАВА-110В(ЭКО), ЭКОФИЗИКА-110В, ЭКОФИЗИКА-111В Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-15-023 Методика измерений  напряженности электрического поля частоты 50 Гц на рабочем месте, в помещениях жилых и общественных зданий и на территории

ФР.1.34.2015.21531

П6-71, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А Авторизованная бумажная копия, только в составе Сборников №2 или №3 (запросить счет)
МИ ПКФ-15-024

Методика измерений напряженности магнитного поля частоты 50 Гц на рабочем месте, в помещениях жилых и общественных зданий и на территории

ФР.1.31.2015.21853 П6-70, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А Авторизованная бумажная копия, только в составе Сборников №2 ил №3 (запросить счет)
МИ ПКФ-15-027 Методика измерений
уровней звука и звукового давления от железнодорожных транспортных средств на территории, в помещениях
жилых и общественных зданий
ФР.1.36.2015.21529

ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, 

ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ОКТАФОН-110

Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-16-029 Методика измерений скорости и ускорения вибрации строительных конструкций и грунтов ФР. 1.36.2016.24830 ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА-110В, ЭКОФИЗИКА-111В. Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-16-031 Методика измерений ускорения общей вибрации в помещении методом спектрального анализа ФР.1.31.2016.23847 ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА-110В Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ НПФ-15-032 Методика измерений уровней звука и звукового давления излучения источников звука. ФР. 1.36.2016.23826

ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, 

ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, АССИСТЕНТ, ШИ-01, ОКТАВА-101А

Бесплатная бумажная копия (предоставляется в рамках МСИ)
МИ НПФ-17-032 Методика измерений уровней звука и звукового давления излучения источников звука. ФР. 1.36.2017.26200

ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, 

ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, АССИСТЕНТ, ШИ-01, ОКТАВА-101А

Бесплатная бумажная копия (предоставляется в рамках МСИ)
МИ НПФ-16-033 Методика измерений вибрации ручной машины. ФР. 1.36.2016.23850 ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА-110В, ОКТАВА-110В/101ВМ, АССИСТЕНТ, ШИ-01, ОКТАВА-101В Бесплатная бумажная копия (предоставляется в рамках МСИ)
МИ НПФ-16-034 Методика измерений напряженности магнитного поля частоты 50 Гц на рабочем месте при межлабораторных сличительных испытаниях ФР. 1.31.2016.23846 П6-70, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, П3-80-ЕН500, П3-81, П3-50, П3-60, П3-70/1 Бесплатная бумажная копия (предоставляется в рамках МСИ)
МИ ПКФ-16-036 Методика измерений частоты вибрационных и звуковых сигналов анализаторами спектра Экофизика-X ФР. 1.36.2016.23849 ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ НПФ-16-037 Методика измерения освещённости и коэффициента пульсации на рабочем месте при межлабораторных сличительных испытаниях ФР.1.36.2016.24728 Эколайт-01, еЛайт, Аргус-01, Аргус-07, ТКА-Люкс, ТКА-ПКМ (0X). Бесплатная бумажная копия (предоставляется в рамках МСИ)
МИ ПКФ-16-038 Методика измерения напряженности электрического поля в полосах частот 5-2000 Гц, 10-30 кГц, 2-400 кГц на рабочем месте ФР.1.34.2016.24730 П6-71, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А. Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-16-039 Методика измерений напряженности магнитного поля в полосах частот 5 – 2000 Гц, 10 – 30 кГц, 2 – 400 кГц на рабочем месте ФР. 1.34.2016.24829 П6-70, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А. Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-16-041 Методика измерения пиковых корректированных по C уровней звука на рабочих местах ФР.1.36.2016.24729 ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ОКТАФОН-110А,  ОКТАВА-121, ОКТАВА-111 Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-17-046 Методика измерений индекса тепловой нагрузки среды в производственных помещениях ФР. 1.32.2017.28156 ЭкоТерма-1 Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-17-047 Методика измерения коэффициента ослабления геомагнитного поля ФР. 1.34.2018.29381 П3-81 в исполнении П3-81-01 Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ НПФ-18-052 Методика измерений
напряженности электрического поля частоты 50 Гц на рабочем месте при межлабораторных сличительных испытаниях
ФР.1.34.2019.33965 П3-80-EH500, П6-71 с анализаторами спектра ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА, ЭКОФИЗИКА-110А, П3-50 Бесплатная бумажная копия (предоставляется в рамках МСИ)
МИ ПКФ-19-053

Методика измерений
уровня звукового давления воздушного ультразвука
в контрольной точке

ФР.1.36.2019.33962 ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-19-054 Методика измерений
уровня звукового давления воздушного ультразвука
на рабочем месте
ФР.1.36.2019.34716 ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ НПФ-20-055 Методика измерений уровней звука излучения источников звука ФР.1.36.2020.36637

ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА, Ассистент, ШИ‑01, ОКТАВА-101АМ, ОКТАВА-111

Бесплатная бумажная копия (предоставляется в рамках МСИ)
МИ ПКФ-19-056 Методика измерений уровня звукового давления инфразвука в контрольной точке ФР.1.36.2019.35890

ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА

Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-20-059 Методика измерений уровня звукового давления в октавных (третьоктавных) полосах частот 31,5 – 16000 Гц (25 – 20000 Гц) в контрольной точке ФР.1.36.2020.36638  ЭКОФИЗИКА-110А, ОКТАВА-110А-ЭКО, ОКТАВА-110А, ЭКОФИЗИКА, ОКТАВА-111 Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ НПФ-20-060 Методика измерений корректированного ускорения с частотными коррекциями Wk и Wm ФР.1.36.2020.37817 Экофизика-110А, Экофизика-110В, Экофизика-111В, Экофизика, ОКТАВА-110В/101ВМ, Ассистент Бесплатная бумажная копия (предоставляется в рамках МСИ)
МИ ПКФ-20-063 Методика однократных измерений октавных и третьоктавных уровней виброскорости с использованием акселерометров ФР.1.36.2021.38873 ЭКОФИЗИКА-110А, ЭКОФИЗИКА-110В,  ЭКОФИЗИКА-111В, ЭКОФИЗИКА. Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-064 Методика измерений высоких уровней напряженности электрического поля частоты 50 Гц ФР.1.34.2021.39273 П6-71 с анализаторами спектра Экофизика, Экофизика-110А, Октава-110А Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-065 Методика измерений виброускорения, виброскорости и виброперемещения в режиме “Виброконтроль” прибора Экофизика-110А ФР.1.36.2021.39281 Экофизика-110А Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-066 Методика измерений напряженности электрического и магнитного полей с использованием анализаторов спектра Экофизика-110А ФР.1.34.2021.39722 П6-70 и П6-71 с анализатором спектра Экофизика-110А Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-067 Методика измерений высоких уровней напряженности электрического поля частоты 50 Гц измерителем П3-80 ФР.1.34.2021.39277 П3-80-EH500 Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-068 Методика измерений высоких уровней напряженности электрического поля в полосе частот 10-30 кГц ФР.1.34.2021.39278 П6-71 с анализаторами спектра  Экофизика, Экофизика-110А Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-069 Методика измерений высоких уровней напряженности электрического поля в полосе частот 10-30 кГц измерителем П3-80 ФР.1.34.2021.39280 П3-80-EH500 Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-070

Методика измерений

высоких уровней напряженности

электростатического поля

ФР.1.34.2021.39721 П3-80-E Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-071 Методика измерений напряженности магнитного поля измерителем индукции и индукции магнитного поля измерителем напряженности магнитного поля ФР.1.34.2021.40662 П3-81 в исполнении П3-81-01, П3-81 в исполнении П3-81-02, П3-80, П6-70/П6-73 Авторизованная бумажная копия (запросить счет)
МИ ПКФ-21-072 Методика измерений локальной вибрации на рабочем месте кузнеца при работе с автоматическим кузнечно-прессовым оборудованием ФР.1.36.2021.40663 Экофизика-110А, Экофизика, Экофизика-110В, Экофизика-111В, ОКТАВА-110В, Октава-101ВМ Авторизованная бумажная копия (запросить счет)

Аттестация методик (методов) измерений в Москве, цены разработки МВИ

Метод измерений (МИ) — это комплексная разработка, которая включает совокупность конкретно описанных операций, выполнение которых обеспечивает получение результатов с установленными показателями точности. Иногда данные работы называют методикой выполнения измерений (МВИ).

Аттестация методик (методов) измерений включает исследование и подтверждение соответствия МИ установленным метрологическим требованиям. Гарантировать получение результатов с установленными показателями точности могут только аттестованные и утвержденные в установленном порядке МИ. Аттестация проводится в соответствии с требованиями приказа Минпромторга от 15 декабря 2015 года N 4091 и ГОСТ Р 8.563-2009 «Государственная система обеспечения единства измерений. Методики (методы) измерений».

Документы, предназначенные для применения в сфере государственного регулирования обеспечения единства измерений и содержащие методики измерений (стандарты, технические условия, конструкторские, технологические документы и т.п.), должны включать сведения:

  • об аттестации методик;
  • об их наличии в Федеральном информационном фонде по обеспечению единства измерений.

ИЦРМ предоставляет услугу аттестации МИ. Компания прошла аккредитацию, сотрудники имеют успешный опыт выполнения подобных проектов. Сотрудники ООО «ИРЦМ» будут рады помочь с разработкой методов и методики аттестации.

Какие документы нужно предоставить

Заявитель МИ должен предоставить:

  • проект документа с ее описанием;
  • исходные данные на разработку методики;
  • программу и результаты оценивания показателей точности измерений, включая материалы теоретических и экспериментальных исследований.

Как проходит экспертиза

Аттестация методик измерений включает:

  • рассмотрение представленных документов,
  • выполнение теоретических и дополнительных экспериментальных исследований,
  • оформление результатов.

На основании замечаний нашего эксперта разработчики корректируют те или иные положения проекта.

Рассмотрение

Критерии аттестации полученной методики измерений:

  • полнота изложения требований и описания операций;
  • наличие и обоснованность показателей точности;
  • соответствие требованиям нормативно-правовых документов в области обеспечения единства измерений.

Исследования

В ходе проводимых исследований подтверждают следующее:

  • метод измерения соответствует целевому назначению;
  • условия выполнения измерений соответствует требованиям к применению данной методики;
  • показатели точности и форма представления результатов соответствуют метрологическим требованиям к измерениям;
  • обеспечивается прослеживаемость результатов измерений к государственным первичным эталонам единиц величин;
  • запись результатов соответствует требованиям к единицам величин, шкалам величин, допущенных к применению в Российской Федерации.

После экспертизы и устранения всех замечаний формируется заключение о соответствии МИ, в которое включают данные о выборе метода и СИ, стандартных образцов и других средств, математическую модель, последовательность операций по разработке, выбор показателей точности и т.д.

Оформление

На заключительном этапе оформляют свидетельство об аттестации методики (метода) измерений, которое содержит выводы о соответствии МИ метрологическим требованиям. К свидетельству об аттестации прилагают бюджет неопределенности (структуру суммарной погрешности) и протокол дополнительных экспериментальных исследований (в случае, если они проводились).

ФГУП ВНИИОФИ : Всероссийский научно-исследовательский институт оптико-физических измерений

Погрешность средства измерений (англ. error (of indication) of a measuring instrument) – разность между показанием средства измерений и истинным (действительным) значением измеряемой физической величины.

Систематическая погрешность средства измерений (англ. bias error of a measuring instrument) – составляющая погрешности средства измерений, принимаемая за постоянную или закономерную изменяющуюся.
Примечание. Систематическая погрешность данного средства измерений, как правило, будет отличаться от систематической погрешности другого экземпляра средства измерений этого же типа, вследствие чего для группы однотипных средств измерений систематическая погрешность может иногда рассматриваться как случайная погрешность.

Случайная погрешность средства измерений (англ. repeatability error of a measuring instrument) – составляющая погрешности средства измерений, изменяющаяся случайным образом.

Абсолютная погрешность средства измерений – погрешность средства измерений, выраженная в единицах измеряемой физической величины.

Относительная погрешность средства измерений – погрешность средства измерений, выраженная отношением абсолютной погрешности средства измерений к результату измерений или к действительному значению измеренной физической величины.

Приведенная погрешность средства измерений (англ. reducial error of a measuring instrument) – относительная погрешность, выраженная отношением абсолютной погрешности средства измерений к условно принятому значению величины, постоянному во всем диапазоне измерений или в части диапазона.
Примечания:

  • Условно принятое значение величины называют нормирующим значением. Часто за нормирующее значение принимают верхний предел измерений.
  • Приведенную погрешность обычно выражают в процентах.

Основная погрешность средства измерений (англ. intrinsic error of a measuring instrument) – погрешность средства измерений, применяемого в нормальных условиях.

Дополнительная погрешность средства измерений (англ. complementary error of a measuring instrument) – составляющая погрешности средства измерений, возникающая дополнительно к основной погрешности вследствие отклонения какой-либо из влияющих величин от нормального ее значения или вследствие ее выхода за пределы нормальной области значений.

Статическая погрешность средства измерений – погрешность средства измерений, применяемого при измерении физической величины, принимаемой за неизменную.

Динамическая погрешность средства измерений – погрешность средства измерений, возникающая при измерении изменяющейся (в процессе измерений) физической величины.

Погрешность меры – разность между номинальным значением меры и действительным значением воспроизводимой ею величины.

Стабильность средства измерений (англ. stability) – качественная характеристика средства измерений, отражающая неизменность во времени его метрологических характеристик.
Примечание. В качестве количественной оценки стабильности служит нестабильность средства измерений.

Нестабильность средства измерений – изменение метрологических характеристик средства измерений за установленный интервал времени.
Примечания:

  • Для ряда средств измерений, особенно некоторых мер, нестабильность является одной из важнейших точностных характеристик. Для нормальных элементов обычно нестабильность устанавливается за год.
  • Нестабильность определяют на основании длительных исследований средства измерений, при этом полезны периодические сличения с более стабильными средствами измерений.

Точность средства измерений (англ. accuracy of a measuring instrument) – характеристика качества средства измерений, отражающая близость его погрешности к нулю.
Примечание. Считается, что чем меньше погрешность, тем точнее средство измерений.

Класс точности средств измерений (англ. accuracy class) – обобщенная характеристика данного типа средств измерений, как правило, отражающая уровень их точности, выражаемая пределами допускаемых основной и дополнительных погрешностей, а также другими характеристиками, влияющими на точность.
Примечания:

  • Класс точности дает возможность судить о том, в каких пределах находится погрешность средства измерений одного типа, но не является непосредственным показателем точности измерений, выполняемых с помощью каждого из этих средств. Это важно при выборе средств измерений в зависимости от заданной точности измерений.
  • Класс точности средств измерений конкретного типа устанавливают в стандартах технических требований (условий) или в других нормативных документах.

Предел допускаемой погрешности средства измерений – наибольшее значение погрешности средств измерений, устанавливаемое нормативным документом для данного типа средств измерений, при котором оно еще признается годным к применению.
Примечания:

  • При превышении установленного предела погрешности средство измерений признается негодным для применения (в данном классе точности).
  • Обычно устанавливают пределы допускаемой погрешности, то есть границы зоны, за которую не должна выходить погрешность.

Пример. Для 100-миллиметровой концевой меры длины 1-го класса точности пределы допускаемой погрешности +/- 50 мкм.

Нормируемые метрологические характеристики типа средства измерений – совокупность метрологических характеристик данного типа средств измерений, устанавливаемая нормативными документами на средства измерений.

Точностные характеристики средства измерений – совокупность метрологических характеристик средства измерений, влияющих на погрешность измерения.
Примечание. К точностным характеристикам относят погрешность средства измерений, нестабильность, порог чувствительности, дрейф нуля и др.

 

Вернуться к списку разделов

Циферблатный индикатор, прибор для измерения точности 0,01 мм, Циферблатный индикатор, диапазон измерения 0-10 мм: Amazon.com: Industrial & Scientific


В настоящее время недоступен.
Мы не знаем, когда и появится ли этот товар в наличии.
  • Убедитесь, что это подходит введя номер вашей модели.
  • Используется для измерения биения вала, тяги вала, люфта шестерни.
  • Высокая чувствительность, стабильность и надежность. Легко читать и работать.
  • Простая конструкция, удобство использования и обслуживания
  • Закаленные шестерни и рейки из нержавеющей стали обеспечивают длительную защиту от выхода индикатора из строя в результате ударов или износа.
  • Маленький счетчик поворотов внутри циферблата может подсчитывать обороты иглы
]]>
Характеристики этого продукта
Фирменное наименование Ёсу
Ean 07121
  • 176
  • Кол-во позиций 1
    Номер детали Yosoo-9276
    Код UNSPSC 41110000
    UPC 7121
  • 176
  • Использование индикаторов точности для исправления погрешности измерений при обследовании

    Автор

    Включено в список:
    • Da Silva, Damião Nóbrega
    • Скиннер, Крис Дж.

    Abstract

    Показатель точности – это наблюдаемая переменная, которая связана с размером ошибки измерения. Базовая и расширенная модели представлены для представления свойств двоичного индикатора точности. Показано, что при определенных допущениях показатель точности может идентифицировать модель ошибки измерения. Представлен подход к оценке функции распределения вместе с методологией оценки дисперсии. Этот подход применяется к данным о доходах из британского панельного обследования домохозяйств, где показателем точности является то, соблюдается ли расчетная ведомость или нет.Исследование по валидации обеспечивает обоснование предположений моделирования

    Рекомендуемая ссылка

  • Да Силва, Дамиан Нобрега и Скиннер, Крис Дж., 2014. « Использование индикаторов точности для исправления погрешности измерения обзора », Интернет-документы LSE Research по экономике 51256, Лондонская школа экономики и политических наук, Библиотека Лондонской школы экономики.
  • Рукоятка: RePEc: ehl: lserod: 51256

    Скачать полный текст от издателя

    Исправления

    Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами.Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления, пожалуйста, укажите идентификатор этого элемента: RePEc: ehl: lserod: 51256 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь:. Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/lsepsuk.html .

    Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь.Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

    У нас нет библиографических ссылок на этот товар. Вы можете помочь добавить их, используя эту форму .

    Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого элемента ссылки. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, поскольку там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

    По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: LSERO Manager (адрес электронной почты указан ниже). Общие контактные данные провайдера: https://edirc.repec.org/data/lsepsuk.html .

    Обратите внимание, что исправления могут занять пару недель, чтобы отфильтровать различные сервисы RePEc.

    В чем разница между точностью и точностью?

    При определении объема проекта очень важно иметь точность и точность.

    В чем разница между точностью и точностью?

    При оценке проекта вы хотите максимально приблизиться к реальной рабочей нагрузке. Определение объема означает, что вы и ваш клиент выясняете и документируете список конкретных целей проекта. Это могут быть особенности, функциональные возможности, результаты, сроки и, в конечном итоге, стоимость проекта. Объем проекта помогает в планировании ресурсов и управлении временем проекта. Точность и прецизионность используются в контексте измерения, например.g., размер проекта, и поэтому они оба полезны при определении объема работ.

    Точность и прецизионность схожи только в том, что они оба относятся к качеству измерения, но это очень разные показатели измерения.

    Точность – это степень близости к истинному значению. Точность – это степень, в которой инструмент или процесс повторяют одно и то же значение. Другими словами, точность – это степень достоверности, а точность – это степень воспроизводимости.

    Что означает точность?

    Если измерение является точным, это означает, что оно близко соответствует принятому стандарту для этого измерения. Например, если мы оцениваем размер проекта как x, а фактический размер готового проекта равен x или очень близок к нему, то это верно, но может быть неточным. Чем ближе измерения системы к принятому значению, тем более точной считается система.

    Люди все время совершают ошибки, но если вы используете программное обеспечение для управления проектами, которое помогает определить объем, вы начнете получать более точное измерение проекта и усовершенствованный процесс.

    Что означает точность?

    Точное измерение означает, что оно согласуется с другими измерениями того же самого. Что касается масштабов проекта, давайте в качестве примера возьмем оценку рабочей нагрузки. Если мы оценим размер нескольких проектов, и все они, в конце концов, будут близки к нашим прогнозам или равны им, тогда мы сможем понять точность наших оценок. Но в первую очередь каждый проект должен быть максимально точным.

    Как соотносятся термины

    Точность можно определить с помощью одного измерения, в то время как для оценки точности требуется несколько измерений.Например, глядя на изображение выше, только по одной выпущенной пуле, можно понять, является ли оно точным, но необходимо сделать несколько попыток, чтобы определить, является ли результат точным. Пули, попавшие ближе к цели, считаются более точными. Если выпущено большое количество пуль, точность будет зависеть от размера группы пуль, а не от того, насколько они близки к цели.

    Короче говоря, мы можем сказать, что мы хотим, чтобы все наши оценки сначала попадали в цель (с точностью до определенного предела), а потом мы можем сконцентрироваться на точности.Чем больше вы работаете с конкретным клиентом, выполняете отдельные проекты и четко определяете задачи, тем точнее становится ваш объем. В этом смысле цель состоит в том, чтобы как можно скорее добиться точности и со временем повысить точность определения объема ваших проектов.

    Я надеюсь, что это прояснило, как правильно использовать эти два термина, и, как всегда, не стесняйтесь обращаться к нам за дополнительной информацией.

    Читать дальше:

    Отчет

    – Индикаторы S&E 2018 | NSF

    Ошибка, связанная с отсутствием выборки, относится к ошибке, связанной с проектированием, сбором данных и процедурами обработки.Ошибка, не связанная с выборкой, может возникать на каждом этапе процесса обследования, и ее часто трудно измерить. Источники ошибок, не связанных с выборкой, в обследованиях имеют аналоги для административных записей: цели и процессы, с помощью которых создаются записи, влияют на то, насколько хорошо записи отражают концепции, представляющие интерес для соответствующих групп населения (например, патенты, журнальные статьи, иммигранты, ученые и инженеры ). Ниже приводится краткое описание пяти источников ошибок, не связанных с выборкой. Для удобства описания относятся к образцам, но они также применимы к переписям и административным записям.

    Спецификация ошибка . Вопросы опроса часто не позволяют полностью измерить концепцию, для которой они предназначены в качестве индикаторов. Например, количество патентов не дает точного определения количества изобретений.

    Coverag e ошибка . Основа выборки, список членов целевой совокупности, используемый для отбора респондентов обследования, может быть неточным или неполным. Если в структуре есть упущения, дублирование или другие недостатки, опрос будет менее репрезентативным, поскольку охват целевой группы неточен.Ошибки кадра часто требуют больших усилий для исправления.

    Отсутствие ответа ошибка . Ошибка отсутствия ответа может возникнуть, если не все члены выборки ответят на опрос. Показатели отклика указывают долю членов выборки, которые ответили на опрос. Уровень отклика не всегда указывает на ошибку отсутствия ответа.

    Отсутствие ответа может привести к смещению в связи с отсутствием ответов , которое возникает, когда люди или учреждения, которые отвечают на вопрос или на опрос в целом, систематически отличаются от тех, кто не отвечает.Например, в обследованиях населения страны полное или частичное отсутствие ответов часто более вероятно среди респондентов с более низким доходом или менее образованных респондентов. Свидетельства систематической ошибки, связанной с неполучением ответов, являются важным фактором при принятии решения о том, следует ли включать данные обследования в показатели .

    Руководители высококачественных опросов, например, в федеральной статистической системе США, изучают закономерности неполучения ответов, чтобы оценить, может ли и как неполучение ответов повлиять на оценки обследований. Индикаторы отмечают случаи, когда в отчетных данных может наблюдаться существенная систематическая ошибка, связанная с неполучением ответов.

    Измерение e rror. Есть много источников ошибок измерения, но респонденты, интервьюеры, способ администрирования и анкеты обследования являются наиболее распространенными. Сознательно или непреднамеренно респонденты могут предоставить неверную информацию. Интервьюеры могут влиять на ответы респондентов или неправильно записывать их ответы. Анкета может быть источником ошибок, если в ней есть двусмысленные, плохо сформулированные или сбивающие с толку вопросы, инструкции или термины, или если структура анкеты сбивает с толку.

    Кроме того, записи или системы информации, на которые может ссылаться респондент, способ сбора данных и настройки для администрации обследования могут способствовать ошибке измерения. Представления о том, будут ли данные рассматриваться как конфиденциальные, могут повлиять на точность ответов опроса на деликатные вопросы, например, о прибыли от бизнеса или личных доходах.

    Обработка e rror. Ошибки обработки включают ошибки в записи, проверке, кодировании и подготовке данных обследования, чтобы подготовить их к анализу.

    Что такое показатели производительности и метрология? Типы показателей качества

    Глоссарий качества Определение: Метрики

    Показатели эффективности

    определяются как цифры и данные, отражающие действия, способности и общее качество организации. Существует множество различных форм показателей эффективности, включая продажи, прибыль, рентабельность инвестиций, удовлетворенность клиентов, отзывы клиентов, личные отзывы, общее качество и репутацию на рынке. Показатели производительности могут значительно отличаться при просмотре в разных отраслях.

    Показатели эффективности являются неотъемлемой частью успеха организации. Важно, чтобы организации выбрали свои основные показатели эффективности и сосредоточились на этих областях, потому что эти показатели помогают направлять и оценивать успех организации. Ключевые факторы успеха полезны только в том случае, если они признаны и отслеживаются. Также необходимо тщательно управлять бизнес-измерениями, чтобы убедиться, что они дают правильные ответы и задаются правильные вопросы.

    Традиционно предприятия рассматривают следующие финансовые показатели как показатели успеха:

    • Рентабельность вложенного капитала или рентабельность инвестиций (ROI)
    • Прибыль
    • Доля рынка
    • Рост прибыли
    • Цена акции

    Нефинансовые показатели также полезны для оценки, составления отчетов и достижения успеха.В частности, нефинансовые показатели успеха Критерии качества работы Малкольма Болдриджа Национальной премии качества включают:

    Организации в большинстве отраслей полагаются на эти показатели, а также на:

    • Быстро, быстро выводя на рынок
    • База постоянных клиентов
    • Превосходные процессы обеспечения качества и своевременности
    • Механизмы, обеспечивающие обучение, рост и постоянное совершенствование

    Организации могут определять свои собственные показатели эффективности в ключевых областях.Такие показатели часто полезны, потому что они сводят сложные измерения и результаты к одному значению, которое можно отслеживать, управлять и улучшать. Однако эти «ярлыки» могут вводить в заблуждение, когда используются либо для улучшения процесса, либо для другой обратной связи, такой как продвижение по службе, признание или компенсация.

    Что такое метрология?

    Метрология, или наука об измерениях, способствует бизнес-измерениям, а также более традиционным инженерным и научным измерениям.

    В области метрологии разработан и внедрен подход, известный как обеспечение измерений, который аналогичен обеспечению качества продукции в производстве.Обеспечение измерений использует методы управления и статистики для:

    • Оценить работу измерительной системы
    • Убедитесь, что он измеряет желаемые количества с требуемой точностью и прецизионностью
    • Контролировать работу измерительной системы

    Необходимые измерения производительности

    Следующие ниже требования к измерению эффективности одинаковы, независимо от того, измеряете ли вы бизнес, услуги, процессы или лабораторные параметры.Вместе они составляют план измерения.

    • Определение цели: Почему проводится измерение? Какой процесс или переменная измеряется? Для чего будут использоваться полученные данные?
    • Заявление о требуемых показателях эффективности измерения (точность, прецизионность, разрешающая способность): Они могут определяться политикой организации, соблюдением опубликованного стандарта или анализом требований, основанным на использовании, способности измерения и т. Д.
    • Единица измерения или переменная и заявление о том, почему измерение этой конкретной переменной поддерживает цель измерения.
    • Оперативное определение: Подробное, но понятное описание процесса измерения.
      • Пример. Оперативное определение для измерения времени цикла продажи-выполнения может быть таким: «Измеряемый временной интервал начинается, когда отдел продаж помещает подтвержденную форму заказа в поле« Исходящий заказ на продажу », и заканчивается, когда завершено, штучный заказ доставляется на погрузочную площадку для самовывоза.”
    • План анализа: Типичным примером является ежемесячный отчет, в котором сравниваются с предыдущим месяцем, годом за год и годом до даты. Различные временные рамки обеспечивают больший контекст и позволяют представить данные в графическом виде.
      • Контрольная диаграмма – это простой шаблон плана анализа. Он предоставляет графический контекст, который показывает непрерывность изменений во времени, а также некоторый анализ (контрольные пределы), который позволяет зрителю различать общие причины, особые причины и случайные вариации.


    Внедрение и управление метрической системой

    Ресурсы по показателям производительности

    Вы также можете искать ресурсы по метрикам в статьях, тематических исследованиях и публикациях.

    Связанные темы

    Статьи и примеры использования

    Повышение производительности на рабочем месте: использование аналитики, показателей приборной панели и программных навыков для улучшения результатов (PDF) Получив задание по повышению производительности складских помещений для промышленного распределительного центра в Западной Канаде, «Черный пояс по бережливому производству и шести сигмам» обнаружил различия между «человеческими» и «автоматизированными» бизнес-процессами.

    Круглый стол по статистике: метрики неопределенности ( Quality Progress ) Взгляд на вероятность, свидетельства и редко используемый аддитивный показатель.

    Мера за меру: по своим меркам вы их узнаете ( Quality Progress ) Измерения настолько банальны и универсальны, что иногда кажутся частью воздуха. Они такие обычные, что их не замечают. Тем не менее, они играют важную роль в нашей жизни и в том, как мы ведем себя.

    Образование метролога ( Quality Progress ) Метрология – интересная, подробная и обширная профессия, которая позволяет членам сосредоточиться на многих различных элементах.Узнайте больше о том, как найти свой путь в этой области, с помощью конкретных курсов и вариантов обучения в лучших школах сегодняшнего дня.

    Меры сложности системы программного обеспечения ( Software Quality Professional ) Прогнозирование и мониторинг качества на ранних этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения может помочь предоставить первоначальные оценки качества программного продукта.

    Выдержки из «Эффективного измерения эффективности бизнеса», материалов Ежегодного конгресса по качеству ASQ и Практическое измерение производительности: ключ к успеху , ASQ Quality Press.

    Замена существующих индикаторов давления на индикаторы Mensor

    1. Дом
    2. Знания
    3. Калибровочные решения
    4. Давление

    Замена существующих индикаторов давления на новейший индикатор Mensor

    Индикаторы давления

    Mensor, также известные как цифровые манометры, представляют собой прецизионные устройства для измерения давления.Они используются в лабораториях и на производственных участках в качестве эталонов для переноса или вторичных эталонов для калибровки или проверки полевых приборов давления. Их небольшая занимаемая площадь позволяет использовать их на лабораторном столе, в стойке или в портативном приложении. Индикаторы давления Mensor обеспечивают непревзойденную надежность работы, гарантируя длительную бесперебойную работу. Замена существующих индикаторов давления индикаторами давления Mensor дает множество преимуществ. Mensor предлагает несколько моделей с разными характеристиками:

    Цифровой манометр CPG2500
    Цифровой манометр CPG2400
    Цифровой манометр CPG1500

    Диапазон давления и точность измерения

    При замене существующего индикатора давления важно проверить диапазон, точность и характеристики.Индикаторы давления Mensor покрывают диапазон давления от 0 до 10 дюймов водяного столба до 150 000 фунтов на квадратный дюйм. Индикаторы поставляются с одним или до трех внутренних настраиваемых преобразователей. Все индикаторы Mensor имеют точность либо% полной шкалы (% FS), либо% показания (% IS), либо их комбинацию в одном приборе. Кроме того, для CPG2500 доступны внешние преобразователи.

    Заменяемый индикатор выбирается в зависимости от точности существующего индикатора или точности тестируемого устройства.Стандартная практика рекомендует, чтобы точность измерения индикатора была как минимум в четыре раза выше, чем у тестируемого устройства.

    CPG2500 CPG2400 CPG1500
    Стандартный диапазон
    0… 0,36 до 10 000 фунтов на кв. Дюйм 0… 0,36 до 6000 фунтов на кв. Дюйм 0… 1,5 до 150 000 фунтов на кв. Дюйм
    Премиум-диапазон
    0… 12 до 42000 фунтов на кв. Дюйм НЕТ НЕТ
    Точность
    0.От 01% полной шкалы до 0,008% IS-33 0,03% полной шкалы от 0,1% полной шкалы до 0,05% полной шкалы
    Преобразователь
    До 3-х внутренних; 1 внешний 1 1
    Съемный преобразователь
    Есть Нет Нет
    Связь

    Local: 7-дюймовый цветной сенсорный ЖК-экран

    Удаленный: RS-232, IEEE-488, USB, Ethernet

    Локальный: Монохромный ЖК-дисплей 128×64 со светодиодной подсветкой

    Удаленный: RS-232 или RS-485

    Local: 5 ½ разряда, дополнительная информация, гистограмма и подсветка

    Пульт: WIKA Wireless


    Барометрический эталон
    CPG2500 может иметь дополнительный внутренний эталонный барометрический преобразователь, который можно использовать для считывания барометрического давления или для имитации манометрического давления с абсолютного преобразователя или абсолютного давления с манометрического преобразователя.Кроме того, внутренний преобразователь в CPG2400 и CPG1500 можно настроить как прецизионный барометр.

    Гарантия и услуги по калибровке
    На всю продукцию, произведенную Mensor, дается гарантия на отсутствие дефектов изготовления и материалов в течение двух лет с даты отгрузки.

    Индикаторы и преобразователи

    можно обслуживать и / или откалибровывать в специализированных сервисных и калибровочных центрах компании Mensor по всему миру. Прослеживаемость до национального стандарта страны доступна в каждом месте.

    Выводы из практического примера

    5.2.1. Достаточно ли управляема точность прогнозов?

    Задача дистрибьюторов заключалась в том, чтобы указать на «неограниченный» спрос, которого они ожидали в ближайшие 12 месяцев. Это была непростая задача даже для тех дистрибьюторов, которые потратили много времени и усилий на то, чтобы сделать свои прогнозы правильными. Структура спроса вряд ли была стабильной в большинстве стран, и дистрибьюторам было трудно предсказать, сколько они смогут продать.Это отсутствие контроля над спросом очень подчеркивалось менеджерами по продажам дистрибьюторов, когда они ссылались на конкретную экономическую и политическую ситуацию на своих рынках. Показательным примером является неожиданный кризис, вызванный «арабскими весенними революциями» 2011 года на Ближнем Востоке:

    Посмотрите, в эти исключительные дни в Египте в наши дни у нас такого никогда не было, потому что это впервые. беды в Египте на мой взгляд больше 50 лет. В своей жизни мы этого не видели.Так что это очень сложно, и никто, даже если я могу сказать, что мы делаем хороший прогноз, но никто в наши дни не может сделать правильный прогноз. (Менеджер по продажам египетского дистрибьютора)

    Однако не только такие исключительные события затрудняли прогнозирование. Также важную роль играют более повседневные условия, такие как «торговая культура» в конкретном географическом регионе, которая может характеризоваться краткосрочными сделками, а не долгосрочным планированием:

    Если вы рассмотрите, например, Россию, где в целом не так много бизнес-планирования, и есть много предприятий, которые очень сильно зависят от решений в последнюю минуту о том, получите вы это или нет.(Менеджер по планированию спроса).

    Аналогичным образом, в некоторых странах часто происходили нормативные изменения, влияющие на уровень ведения бизнеса. Например, BDM, ответственный за Пакистан, объяснил влияние недавних налоговых изменений в Пакистане:

    В конкретной стране произойдут более тонкие изменения, которые могут повлиять на [фактические заказы]. Классическим примером может служить Пакистан. Правительство недавно в течение двух недель изменило пошлину с 5% до 17% на определенные [продукты].Теперь это окажет влияние. Хотя это применимо ко всем, возможно, это отвлечет некоторых клиентов, которые планировали что-то сделать. (BDM отвечает за Пакистан)

    Как показывают эти примеры, управляемость точности прогнозов зависит от относительной (не) определенности спроса. Чем более неопределенным будет спрос, тем менее целесообразным будет управлять процессом прогнозирования, в основном используя точность прогноза в качестве меры результатов для контроля дистрибьюторов «на расстоянии».Назвать точность прогноза мерой, позволяющей установить истину (например, Brüggen & Luft, 2011 ; Chow et al., 1994 ; Waller, 1988 ), тогда также кажется проблематичным, учитывая, что проблема не только (или в первую очередь ), что дистрибьюторы не хотят говорить правду, но что «правда» им в основном неизвестна.

    Проблема управляемости была частично также внутренней, в том смысле, что те менеджеры внутри организации-дистрибьютора, которые отвечали за планирование спроса, не всегда имели «последнее слово» по поводу единиц, которые будут запланированы.Действительно, в некоторых дистрибьюторских организациях менеджерам по продажам приходилось согласовывать свои прогнозы с финансовыми отделами. BDM объяснил нам, что иногда объемы, запрошенные коммерческим отделом, не были теми, которые в конечном итоге были одобрены финансовым отделом дистрибьютора, что мешало PowerCo понять базовый рыночный спрос:

    Мы получаем планировщик спроса из коммерческого отдела, руководители [подразделений], руководители продавцов.Если он чего-то хочет, а финансовый работник не ставит это, ставит 10 и говорит «нет», тогда весь процесс бросается … вы должны действительно убедиться, что у вас есть разумное согласование в этой организации, и иногда нам приходится сводить их вместе. Но поскольку это довольно большие организации, соберите этих двух руководителей отделов вместе и скажите: «Слушайте, ребята, нам нужны данные от одного человека, нет смысла [продажи] говорить, что мне нужно 10 наборов, а вы, финансы, не будете». поставил 10 комплектов в запас, это побеждает цель.Это просто делает нас неточными, поэтому нам нужно понять, если вам неудобно то, что он делает, то какой уровень запасов или запасов вам удобен, а затем получить согласие и затем работать на этой основе. Если он немного ниже, то, по крайней мере, мы получим точность. Но мы не хотим такого отсутствия согласия внутри одной компании. (BDM)

    Кроме того, возникла концептуальная проблема с измерением точности прогнозов, которая привела к проблеме управляемости. Напомним, что точность прогнозов дистрибьюторов основывалась на «неограниченном» спросе в том смысле, что прогнозируемые заказы сравнивались с заказами, так как размещены покупателями, заказов, а не с фактически выполненными заказами.Это было сочтено важным во избежание того, чтобы ограничения поставок повлияли на точность продаж дистрибьюторов. Однако полностью исключить влияние ограничений предложения не удалось. Это было связано с тем, что было известно, что клиенты иногда ожидают проблем с доставкой со стороны PowerCo (например, недоступность продукта или длительное время выполнения заказа) и, как следствие, решают не размещать заказ (даже если эти заказы были правильно спрогнозированы. ). Фактически, существовала устоявшаяся практика неформального опроса в отделе обслуживания клиентов, а затем принятия решения о том, размещать заказ или нет:

    Итак, большая часть неограниченного спроса обычно просто обсуждалась по телефону между дистрибьютором и службой поддержки клиентов с помощью простого … простого ответа … простого вопроса: «У нас есть клиент, который просит 50 единиц в следующие три недели.Сможем ли мы произвести их в ближайшие три недели? » – “Нет, мы не.” – “Хорошо.” (Менеджер по планированию спроса).

    Это привело к так называемым «упущенным продажам», и эти упущенные продажи, очевидно, отрицательно повлияли на точность прогнозов дистрибьюторов. Поэтому заставить дистрибьюторов отвечать за точные прогнозы продаж было проблематично, пока существовали ограничения предложения, потому что дистрибьюторы всегда могли утверждать, что эти ограничения поставок привели к потерям продаж по сравнению с правильно спрогнозированными объемами продаж.Как сказал менеджер по планированию спроса:

    Эта мера не способствует улучшению, потому что мне нет смысла обращаться в отдел продаж и к дистрибьюторам, говоря, что они делают неточные прогнозы, когда одна из причин неточности связана не с их прогнозом. , но поставить ограничение.

    Использование точности прогнозов для измерения и стимулирования дистрибьюторов требует разделения деятельности на стороне спроса и деятельности на стороне предложения.Если это невозможно, как в нашем случае, вероятно, возникнут опасения по поводу действительности этой меры.

    В связи с этими проблемами, связанными с контролируемостью дистрибьюторов над точностью прогнозов, определение целевых уровней точности прогнозов для дистрибьюторов было нетривиальной задачей для планирования спроса. Ясно, что цель 95% точности, указанная консультантами, была недостижима в краткосрочной и среднесрочной перспективе. В целях мотивации и оценки такие нереалистичные цели все чаще рассматривались как имеющие ограниченное применение.Таким образом, возник вопрос, что может быть более полезной целью, которую следует сообщить дистрибьюторам:

    И сегодня проблема, особенно когда мы говорим о клиентах, мы идем к дистрибьюторам и говорим: «Послушайте, вот ваш Точность прогнозов ». Мы говорим им:« Послушайте, у вас есть ошибка, которая составляет 50 процентов; только 50 процентов точности прогноза ». Они возвращаются к нам и говорят:« Хорошо, но где мне взять? Я не могу добиться 200-процентной точности прогноза. Каков уровень на самом деле? »(Менеджер по планированию спроса)

    Менеджер по планированию спроса хотел бы иметь отраслевые эталоны, чтобы иметь возможность лучше обосновать определенный уровень точности, но такие эталоны не были доступны для фирмы. .Он также признал, что иметь одни и те же цели для всех дистрибьюторов было несколько проблематично, учитывая, что точность прогнозов зависела от объема. Низкое количество заказанных абсолютных единиц (объема) сопровождалось высоким потенциальным отклонением в точности:

    […] Другая проблема заключается в том, что эта цель должна сильно меняться в зависимости от объема бизнеса. Иногда у дистрибьюторов есть слишком маленькие количества для определенных моделей, и в конечном итоге вы получаете [неточность]. Таким образом, хотя эта общая цель имеет смысл на региональном уровне, когда дело доходит до уровня дистрибьютора, она очень сложна.(Менеджер по планированию спроса)

    Подводя итог, мы можем видеть, что различные ситуационные факторы и условия поставили под сомнение управляемость меры точности прогноза. Частично они располагались на рынке и, таким образом, были внешними по отношению к организации; отчасти они являются результатом специфической практики, распространенной в PowerCo и ее дистрибьюторах. Оба типа проблем управляемости ограничивают полезность меры точности прогноза как инструмента контроля результатов. В частности, проблемы управляемости, связанные с внутриорганизационными и межорганизационными практиками, подчеркивают специфический характер прогнозирования в бизнес-организациях, где результаты продаж, затрат и прибыли являются не просто внешними факторами, которые необходимо правильно прогнозировать (аналогично прогнозу погоды), но и являются обычно также цели и субъекты организации могут активно действовать, чтобы повлиять на результат.Таким образом, точность планирования продаж зависит не только от навыков планирования дистрибьюторов, но и от способности более широкой межорганизационной сети реализовать планы. Как показывает наш случай, взаимозависимости между спросом, производством и предложением, усиленные конкретными практиками, такими как перекрестное потребление между классами спроса, значительно ограничивают возможности дистрибьюторов контролировать и их готовность нести ответственность за результаты точности прогнозов.

    5.2.2. Желателен ли сильный упор на точность прогнозов?

    Помимо незнания будущего спроса и отсутствия влияния на него, были также проблемы с мотивацией, связанные с использованием точности прогнозов в качестве показателя эффективности для дистрибьюторов.Очевидно, было сложно убедить дистрибьюторов в важности тщательного и трудоемкого процесса прогнозирования. Как сказал один менеджер, «трудно убедить продавцов в том, что они тратят время с пользой».

    Чтобы повысить точность прогнозов дистрибьюторов, PowerCo посчитала необходимым показать дистрибьюторам, что они получают выгоду, если они прогнозируют точные данные. Потенциальные выгоды для дистрибьюторов будут заключаться в сокращении времени выполнения заказа и гарантированном наличии прогнозируемого спроса.Однако невозможно было четко показать, в какой степени точные прогнозы на самом деле привели к этим обещанным выгодам. Это произошло потому, что повышение точности прогнозов не было единственным фактором, влияющим на доступность и время выполнения заказа. Общий уровень спроса, ограничения, вызванные поставщиками, и складская политика заводов сыграли важную роль в этом отношении:

    Они [дистрибьюторы] каждый месяц вкладывают время, они выполняют свою работу, они хотят получать прибыль. Теперь, когда мы также измеряем работу, они вернутся к нам, вероятно, даже с большим желанием, срочностью и давлением, чтобы увидеть результат.Возврат, который мы должны дать, – это сокращение времени выполнения заказа. Это единственное, на что они возражают. Это основная причина, по которой мы просим их дать нам прогноз, и мы внедряем полное планирование спроса и синхронизированный процесс планирования. Так что было бы здорово показать корреляцию между хорошей точностью прогнозов и сокращением времени выполнения заказа. И то, что мы не смогли сделать, точно показывает эту корреляцию. Мы не можем сделать это, прежде всего, из-за нескольких ограничений предложения […] Если клиенты начнут понимать, что на самом деле вы продолжаете испытывать эти ограничения предложения, какой смысл мне давать вам прогноз.Мы потеряем их интерес. (Менеджер по планированию спроса)

    Не совсем понятно, как взаимосвязаны точность прогнозов, время выполнения, политика запасов и ограничения предложения. Некоторые полагали, что точность прогнозов и доступность / время выполнения не коррелировали, потому что прогнозы дистрибьюторов не всегда воспринимались достаточно «серьезно» на уровне завода. Это означало, что своевременные прогнозы не всегда обеспечивали доступность прогнозируемого продукта, даже если заказ поступал в соответствии с прогнозом.Как сказал главный планировщик,

    Я думаю, что, к сожалению, со временем у людей, которые предоставляют нам эту жизненно важную информацию, может сложиться впечатление, что мы не воспринимаем ее так серьезно; поэтому они не воспринимают это так серьезно, и, возможно, мы получаем смешанные сигналы.

    Неспособность всегда обеспечивать своевременную поставку правильно прогнозируемых продуктов была связана с практикой «перекрестного потребления» по разным классам спроса. Класс спроса включает группу клиентов, обычно сгруппированных по регионам.PowerCo представила эту концепцию, чтобы связать прогноз и фактические заказы. Если прогнозные заказы потреблялись только фактическими заказами в пределах (а не между) классами спроса, дистрибьюторы для определенного региона получали бы продукты, если они правильно спрогнозировали их. Таким образом, классы спроса рассматривались как важные для создания отчетности за прогнозы и для кредитования тех дистрибьюторов, которые прогнозируют точно. Однако в какой-то момент от использования классов спроса отказались, поскольку PowerCo начала разрешать «потребление» прогнозов по разным классам спроса.То есть, клиент будет обслуживаться, если в системе был “ доступный ” прогнозный заказ (и, следовательно, продукт, произведенный для этого прогноза), даже если прогноз исходил не от того же клиента (или из региона клиента). .

    Во время нашего исследования возросло ощущение того, что такая практика перекрестного потребления является проблематичной, поскольку она не создает стимулов для дистрибьюторов предоставлять более точные прогнозы. Это также создало особые проблемы для мелких клиентов, которые не могли размещать твердые заказы так же легко, как крупные клиенты:

    Мелкие дистрибьюторы не могли совершать покупки заранее, потому что у них нет складских помещений, у них нет иметь финансовую доступность.Им необходимо, чтобы конечный пользователь сделал им заказ, прежде чем они смогут заказать его на завод. Вследствие того, что они не могли размещать заказы заранее, это приводило к тому, что они всегда страдали от ограниченной доступности, особенно по сравнению с более крупными дистрибьюторами, которые могли спекулировать и размещать заказы заранее. Чтобы компенсировать такое поведение, мы говорили, что хотим в идеале избавиться от принципа «первым пришел – первым обслужен», мы хотим иметь возможность предлагать более выгодные сроки выполнения тем клиентам или группе клиентов, которые придерживаются своего плана.В некотором роде признание того, что их точность прогнозов улучшает наш план, и использовать это как правило для назначения единиц. (Менеджер по планированию спроса)

    Тем не менее, повторная реализация концепции классов спроса столкнулась с техническими ограничениями нового инструмента Oracle. Более того, аргументы в пользу использования таких классов спроса также были оспорены. В конце концов, перекрестное потребление заказов было более эффективным способом согласования спроса и предложения (так как все доступные прогнозные заказы будут израсходованы) и в среднем лучше для удовлетворения потребностей клиентов.

    Другой набор мотивационных проблем касался потенциальных конфликтов стимулов, вызванных существующими показателями эффективности, которые, как считалось, работали против показателя точности прогнозов. Такие конфликты особенно заметны на уровне дистрибьюторов и менеджеров по развитию бизнеса (BDM). BDM были основным связующим звеном между заводами и дистрибьюторами. Таким образом, мотивация дистрибьюторов к выделению ресурсов на прогнозирование во многом зависела от этих BDM.Однако эффективность BDM измерялась, главным образом, в сравнении с целевыми показателями продаж, согласованными в процессе годового бюджетирования (AOP). BDM не были особенно заинтересованы в повышении точности прогнозов:

    И я думаю, что отчасти проблема в том, что когда мы делаем прогноз, они [дистрибьюторы] принимают большой вклад от BDM, которые на самом деле работают на местах в разных странах. Я не думаю, что эти BDM обязательно берут на себя ответственность за инвентарь, который у нас есть, потому что они этого не видят.Для них всегда важно увеличить доход. Но с моей точки зрения, вы должны получить прибыль, но вы должны получить ее в нужные сроки. Мне не помогает то, что вы прогнозируете 50 миллионов долларов каждый месяц, тогда у меня ничего не будет в одном и 100 миллионов в следующий, вы наберете свое число, но я полностью не синхронизирован, потому что у меня тонны запасов. (Менеджер по снабжению)

    Эта проблема была связана с показателями производительности в более общем плане. Продавцы оценивались только по рентабельности (ROANA), в то время как люди с завода в основном измерялись по заводским показателям, включая оборачиваемость запасов.Некоторые руководители завода описали эту систему измерения как причину «разъединения» между функциями. Несмотря на то, что показатель ROANA включает запасы как часть чистых активов, менеджеры по снабжению утверждали, что для менеджеров по продажам запасы будут иметь гораздо меньшее значение, чем для менеджеров по снабжению. Таким образом, BDM и RGM будут стимулироваться к превышению своих годовых планов продаж с точки зрения показателей выручки, а не к достижению ежемесячных прогнозов продаж с точки зрения единиц продукта. Как сказал финансовый менеджер, «они измеряются в основном по валовой марже и тому подобному (…), и даже превышая план, они, вероятно, получат гораздо больше преимуществ, чем его невыполнение, тогда как для нас дисперсия абсолютна.’

    Для дистрибьюторов самым важным инструментом контроля был DAOP. DAOP был годовой целью, которая послужила основой для продления контрактов с дистрибьюторами. Ежемесячные прогнозы, напротив, должны были соответствовать реалистичным ожиданиям относительно рыночного спроса:

    Поскольку DAOP – это документ со списком ключевых стратегических инициатив, которые дистрибьютор собирается предпринять в следующем году, но у него также есть план относительно того, сколько единиц каждой модели [продукта] они планируют продать в следующем году.Итак, есть момент времени, когда этот план должен согласовываться с прогнозом, с планом спроса, который они представляют. Затем, по мере продвижения вперед, цель остается неизменной, но прогноз, план спроса каждый месяц может меняться. […] Мы надеемся, что ситуация становится более реалистичной и приближается к фактическому спросу. (Менеджер по планированию спроса)

    Точность прогноза как показатель эффективности противоречила целевым показателям DAOP, таким как продажи и доля рынка, поскольку «превосходство» было хорошо с точки зрения DAOP, но плохо с точки зрения точности прогноза.Для дистрибьюторов достижение целевых показателей DAOP воспринималось как гораздо более актуальное, чем достижение высокой точности прогнозов:

    Точность планировщика спроса – это один критерий, хорошо, другой – другая реальность – это количество проданных вами единиц. Итак, если DAOP составляет 3 миллиона, может быть, мы на 30% точны, но если мы достигли 3 миллионов DAOP, то, наконец, цель достигнута, вот и все. (…) Помимо точности планировщика спроса, требуются и другие вещи, такие как организационная структура, доля рынка, например, если мы разделяем 30% рынка – очевидно, мы не разделяем это прямо сейчас – но если у нас есть 30 % доли рынка.Итак, очевидно, что у нас не очень хорошее планирование спроса, но у нас очень и очень хороший рынок, так что, на мой взгляд, это не единственная цель. Есть и другие цели, поэтому вы должны включить их. (Менеджер по продажам независимой дистрибьюторской организации в Пакистане)

    Считалось, что помимо отсутствия мотивации работать над достижением целей точности прогнозов, сильная ориентация на целевые показатели доходов влияет и, следовательно, искажает сам процесс прогнозирования. То есть, дистрибьюторы, BDM и RGM подозревались менеджерами завода в том, что они управляли прогнозом в отношении целей DAOP и AOP, а не основывали прогноз на текущей рыночной ситуации:

    В [PowerCo] мы руководствуемся годовым поведением, достигая наших показателей AOP.То есть, даже если SP сообщает вам, скажем, например, AOP установлен на уровне 100 миллионов долларов дохода, а синхронизированный процесс сообщает вам, что 60 миллионов будут вашим доходом, а спрос люди прогнозируют 100, даже если они не могут продавать. Потому что AOP равен 100, и они не хотят, чтобы им задавали вопросы о том, почему вам не хватает номера AOP. (Менеджер по снабжению)

    Для BDM, DAOP был естественной точкой сравнения для прогнозов, так что не только текущая рыночная ситуация, статус заказов и тенденции могли влиять на прогноз, но и чтобы они проверяли прогнозы своих дистрибьюторов в отношении их соответствие DAOP:

    Что ж, очевидно, мы установили бизнес-план на x миллионов, и если приходит план спроса, и в общей сложности в нем говорится, что они собираются сделать 30% этого, тогда моя работа в качестве Менеджер по развитию бизнеса должен понять, как нам восполнить этот пробел.Я не могу просто продолжать и говорить: «О, хорошо, я рад, что вы делаете 30% того, о чем мы договорились, это бесполезно». Итак, мы работаем с ними, чтобы сказать, а почему есть пробел? Вы понимаете, что есть пробел? И, вероятно, иногда они идут и покупают много мелких [продуктов], и это выглядит очень впечатляюще, но, конечно, когда вы переходите к более крупным [продуктам], которые на самом деле приносят доллары с точки зрения плана выручки и дохода для корпорации, это не там. (…) Они (дистрибьюторы) должны помнить об этих целях, потому что какой смысл в том, чтобы мы согласовывали план, а затем (…) они фактически отправляли нам прогнозы, говоря, что они собираются сделать 30% того, что они предсказали. ? … Проблема в том, что, я думаю, вам также нужно быть внимательным, чтобы они не использовали планировщик спроса для того, что мы называем «накормить обезьяну», дайте мне ответ, который я хочу услышать.Скажем, нет, эти [продукты] пополняют их бюджеты в конце года, а на самом деле они этого не делают. Так что я говорю: «О, прекрасно, это говорит об этом». Так что мы должны помнить об этом. (BDM)

    Поскольку на прогнозы влияли цели, определенные с помощью DAOP, прогнозы не обязательно отражали «наиболее правдивую» оценку будущего спроса (Hope & Fraser, 2003 ). Наличие показателя эффективности для точности прогнозов должно помочь избежать именно такого поведения (Brüggen & Luft, 2011 ; Chow et al., 1994 ), но очевидно, что давление «соответствовать DAOP» было выше, чем стимул предоставить полностью «честный» прогноз. Следовательно, в этом случае характеристика точности прогноза как показателя эффективности, “ обеспечивающего истинность ” (Brüggen & Luft, 2011 ; Chow et al., 1994 ), подвергается сомнению не столько из-за проблем управляемости (см. Выше). ), но конкурирующими целями (в данном случае целью достижения или даже превышения годового целевого показателя продаж по сравнению сцель достижения точности прогноза продаж).

    5.2.3. Реагирование на опасения

    Вышеупомянутые проблемы присутствовали на протяжении всего периода нашего наблюдения. Тем не менее, мы могли наблюдать, что со временем PowerCo разработала несколько инициатив по управлению процессом прогнозирования, которые вышли за рамки простого измерения уровня точности.

    Одним из них было упростить информацию, передаваемую дистрибьюторам, чтобы избежать громоздких дискуссий о «правильном» измерении (и уровне стремления) точности прогнозов.В частности, указание на то, что дистрибьюторы постоянно завышали или недооценивали прогнозы, помогло PowerCo заявить о проблеме с прогнозом:

    Что мне нравится, так это то, что в последнее время мы демонстрируем [точность прогноза] измерения, но также просто подчеркивая, есть ли систематическая ошибка завышенного или заниженного прогноза, что, на мой взгляд, очень хорошо, потому что это то, что вы можете легко измерить, и как продавец, который представляет прогноз, вы не можете сказать: Нет, это неправильно ».Или вы не можете найти оправдания. В случае, когда постоянно в течение 4, 5, 6 месяцев мера показывает, что вы завышали прогноз, тогда вам определенно нужно что-то сделать с точки зрения того, как вы прогнозируете. Вы знаете, что в следующий раз вам нужно разработать тот же прогноз, что и раньше, но затем уменьшить его до некоторого уровня, потому что история говорит вам, что вы завышаете прогноз. (…) Это очень легко понять, и также легко принять меры, чтобы исправить это. (Менеджер по планированию спроса)

    Кроме того, были усилены усилия по «обучению» дистрибьюторов важности точного прогнозирования.Сообщение просто о результатах было сочтено недостаточным в этом отношении; Было необходимо более тесное взаимодействие с дистрибьюторами. В приведенном ниже примере менеджер по развитию бизнеса объясняет, что необходимо общаться не только с руководителем продаж дистрибьютора, но и с людьми, которые «снабжают данными»:

    Одна из [задач BDM] – убедиться, что торговый персонал, наши дистрибьюторы, полностью оценивают этот процесс. Я недавно был в Пакистане, и обычно мы имеем дело с лидерами продаж у дистрибьютора, мы работаем с ними и даем им представление о том, почему это важный процесс, но если люди, которые скармливают им данные, которые затем скармливают данные нам, если они не понимают важности процесса, как он работает, то вы получаете еще одну причину возможной ошибки.И мы обнаружили, что это было довольно интересно, у нас было, кажется, 15-20 продавцов из Пакистана, и я действительно показал им настоящую ошибку … Я думаю, что в одном фрагменте данных говорится, что они на 900% неточны в своем прогнозе по этой конкретной модели. Теперь я сказал, были бы вы счастливы, если бы ваша зарплата была неточной на 900%? Так что … они не стали бы этого делать, и после хорошего часового обсуждения они действительно начали понимать реальную потребность в них, даже несмотря на то, что они находятся на более низком уровне внутри организации, необходимость для них понимать и предоставлять качественные данные, насколько они могут, своим начальство, которое затем скармливает это нам самим, а затем это приводит к результату.(Менеджер по развитию бизнеса)

    Менеджер по планированию спроса подтвердил, что уделяется повышенное внимание участию в тесном диалоге с дистрибьюторами, чтобы подробно обсудить их вклады в процесс планирования:

    Да, и идея этого изменилась: «Хорошо, мы получили ваш прогноз, спасибо, не могли бы вы предоставить нам дополнительную качественную информацию», так что это была настройка в самом начале.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *