Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. magisterské studium

Transkript

1 Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky magisterské studium studijní obor "Řízení jakosti" školní rok 2009/2010

2 Management jakosti A 1. Koncepce managementu jakosti, charakteristiky a účel, normy ISO ř. 9000, struktura, účel. 2. Základní principy managementu jakosti. 3. Úloha vedení organizací v systémech managementu jakosti. 4. Benchmarking, význam a postupy. 5. Měření spokojenosti a loajality zákazníků. 6. Řízení dokumentů a záznamů, účel a postupy. 7. Ekonomika jakosti, oblasti, výdaje vztahující se k jakosti. 8. Základní procesy managementu jakosti v nakupování partnerství s dodavateli. 9. Základní procesy managementu jakosti při realizaci produktů. 10. Ověřování shody/technická kontrola produktů, účel, druhy a formy organizace. 11. Postupy řízení neshodných produktů, nápravná a preventivní opatření. 12. Postupy měření výkonnosti procesů, systémů a organizací, Balanced Scorecard. 13. Postupy a význam interních auditů v systémech managementu jakosti. 14. EFQM Model Excelence, struktura a možnosti využití. 15. Sebehodnocení, význam a postupy. 16. Hodnotící rámec RADAR a jeho využití. 17. Role a význam lidského faktoru/personálního řízení v systémech managementu jakosti, efektivní využívání lidských zdrojů v procesu řízení jakosti. 18. Výchova a vzdělávání pracovníků k jakosti, výchovné programy, výcvik jako proces, měření efektivnosti výcviku, certifikace personálu. 19. Motivace, komunikace a informovanost v systémech managementu jakosti (motivátory, stimulátory, demotivátory), pracovní motivace, motivační programy, formy motivace. 20. Týmová práce při řízení jakosti, tvůrčí typ (charakteristika), formy týmových činností v oblasti managementu jakosti. Týmy zlepšování jakosti - kroužky jakosti, KAIZEN, IIP (Investors in People). 21. Podniková kultura a TQM. 22. Osobní kvalita základem všech ostatních kvalit, měření spokojenosti zaměstnanců.

3 23. Učící se organizace, řízení znalostí jako součást komplexní podnikové integrace. 24. Etika v podnikání. Společenská odpovědnost organizací a udržitelný rozvoj. 25. Akreditace zkušebních a kalibračních laboratoří. 26. Certifikace - rozdělení. Oblasti certifikace. 27. Metody řízení laboratoří od regionů po jednotlivé laboratoře. 28. Odhady nejistot zkoušení a měření. 29. Validace zkušebních a kalibračních metod a postupů. 30. Zavádění systémů managementu jakosti v laboratořích. Metody plánování a zlepšování jakosti B 1. Plánování jakosti, obsah a význam. Plány jakosti. 2. Plánování jakosti produktů podle J. M. Jurana a postupem APQP. 3. Metoda QFD, její účel a použití. Dům jakosti a jeho kvantitativní vyhodnocení. Čtyřmaticový přístup. Matice matic. 4. Přezkoumání návrhu. 5. Metoda FMEA, její účel a oblasti použití. FMEA návrhu produktu. FMEA procesu. 6. Analýza stromu poruchových stavů (metoda FTA). 7. Analýza způsobilosti procesů. Druhy indexů způsobilosti a jejich interpretace. 8. Faktory ovlivňující vypovídací schopnost indexů způsobilosti. Hodnocení způsobilosti procesu v případě neměřitelných znaků jakosti. Způsobilost výrobních zařízení. 9. Statistické vlastnosti systémů měření. Hodnocení systémů měření pomocí indexů způsobilosti. Analýza opakovatelnosti a reprodukovatelnosti měření. 10. Afinitní diagram. Diagram vzájemných vztahů. Systematický diagram. 11. Maticový diagram. Analýza údajů v matici a její metody. Určování "vzdáleností" mezi vícerozměrnými proměnnými. Mapy. 12. Plošné diagramy. 13. Diagram PDPC. Rozhodovací diagramy.

4 14. Síťový graf, postup zpracování a vyhodnocení. Časové rezervy činností a jejich stanovení. Ganttův diagram. 15. Zlepšování jakosti metodou Quality Journal. Základy managementu projektů. 16. Aplikace statistické indukce v řízení jakosti. Techniky náhodného výběru. 17. Variabilita procesu. Statistická analýza variability procesu. Nástroje snižování variability a neustálého zdokonalování procesu. 18. Komplexní statistická analýza dat (metody ověřování základních předpokladů o datech). 19. Vývojové diagramy. Struktura, postup při sestavování, druhy. Časté chyby při tvorbě vývojových diagramů. Praktické příklady uplatnění vývojových diagramů v oblasti řízení jakosti. Bodové diagramy. Teoretické příklady. Postup při sestavení, analýza bodového diagramu. Příklady, praktické aplikace. 20. Metody vyhledávání a identifikace příčin variability procesu. Charakteristika metod, postup při aplikaci, příklady praktického použití v oblasti řízení jakosti. 21. Principy statistické regulace. Teoretické základy. Chyba I. a II. druhu. Charakteristika základního nástroje SPC (struktura, konstrukce, interpretace). 22. Shewhartovy regulační diagramy pro SPC měřením. 23. Shewhartovy regulační diagramy pro SPC srovnáváním. 24. Netradiční metody statistické regulace procesu (předpoklady o datech, vybrané metody SPC). 25. Státní normy pokrývající oblast statistické regulace procesu. 26. Statistická přejímka (principy, cíle, základní pojmy, členění). 27. Základní systémy statistického přejímek srovnáním a měřením. Volba vhodného přejímacího plánu. Srovnání přejímek z hlediska hospodárnosti. 28. Statistická přejímka srovnáváním. 29. Statistická přejímka měřením. 30. Státní normy pokrývající oblast statistických přejímek.

5 Statistické metody managementu jakosti C 1. Elementární jev, náhodný pokus, pravděpodobnostní prostor, operace s jevy, vlastnosti operací, speciální jevy. 2. Klasická, statistická a geometrická definice pravděpodobnosti vysvětlení pojmů, vlastnosti, Kolgomorovovy axiomy teorie pravděpodobnosti. 3. Podmíněná pravděpodobnost definice, věta o pravděpodobnosti průniku, nezávislost jevů, věta o pravděpodobnosti sjednocení, úplná pravděpodobnost, Bayesův vzorec, opakované nezávislé a závislé pokusy. 4. Diskrétní náhodná proměnná vysvětlení pojmu, zákon rozdělení pravděpodobnosti, definice p(x) a F(x), vlastnosti, vzájemné vztahy, rozdělení rovnoměrné, binomické a jeho aproximace, hypergeometrické, Poissonovo, Pascalovo. 5. Spojitá náhodná proměnná - vysvětlení pojmu, zákon rozdělení pravděpodobnosti, definice f(x) a F(x), vlastnosti, vzájemné vztahy, rozdělení rovnoměrné, exponenciální. 6. Normální rozdělení (tabelování distribuční funkce, pravidlo 3 sigma), Pearsonovo rozdělení, Fischerovo a Studentovo rozdělení definice, graf, vlastnosti. 7. Obecné a centrální momenty k-tého řádu, vztahy, přehled používaných momentů, význam, vlastnosti střední hodnoty a rozptylu, modus, momentová vytvořující funkce. 8. Náhodný vektor definice p, F, f, vlastnosti a vzájemné vztahy, střední hodnota, variační matice, koeficient korelace. 9. Základní a výběrový statistický soubor, variační řada, četnost, výběrové a základní charakteristiky, střední hodnota, rozptyl, kvantily. 10. Věta o jednom a o dvou výběrech z normálního rozdělení, jejich použití. 11. Teorie odhadu bodové odhady, intervalové odhady parametrů základního souboru s normálním rozdělením. 12. Testování hypotéz obecný postup, F- test, jednovýběrový a dvouvýběrový t-test, znaménkový test, Grubbsův test.

6 13. Grafické metody analýzy dat histogram, histogram s nerovnoměrným rozdělením, box plot. 14. Regresní analýza princip, předpoklady, základní věty regresní analýzy. 15. Korelační analýza princip, index korelace, Spearmanův koeficient korelace. Kontingenční tabulky. 16. Časové řady dekompozice časové řady, metoda klouzavých průměrů a exponenciální vyrovnání. 17. Autokorelační funkce, charakteristiky klasické analýzy časových řad. 18. Boxovy - Jenkinsovy modely AR, MA, ARMA a ARIMA: obecný tvar, vlastnosti, vzájemné vztahy. 19. Metodika určení typu a řádu modelu,výpočet koeficientu modelu AR. 20. Konstrukce predikčního modelu. 21. Multikolinearita: identifikace, odstranění. 22. Autokorelace: identifikace, odstranění. 23. Heteroskedasticita: identifikace, odstranění. 24. Graf interakcí, graf plánu experimentu pro dva faktory, úsečkový graf. 25. Taguchiho ztrátové funkce L(Y), SL(Y), TSL(Y) a jejich využití. 26. Úplné faktorové plány, výpočet efektu faktoru, lineární a kvadratický model. 27. Úplné faktorové plány: hodnocení významnosti efektu (test, grafická metoda). 28. Částečné faktorové plány: nalezení zaměnitelných faktorů, sestavení neúplného plánu. 29. ANOVA: Jednoduché třídění. 30. Box-Behnkenovy modely.