Brainscape's Knowledge GenomeTM

Browse over 1 million classes created by top students, professors, publishers, and experts.


See full index

Black Belt > Theorie > Flashcards

Theorie Flashcards

1
Q

Replication

A

Repliceren van een eerder experiment

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Repitition

A

Herhalen van een eerder uitgevoerde metingen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Order

A

Volgorde waarin de experimenten worden uitgevoerd

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

D optimal design

A

Design waarbij je toch een model kunt maken ook al zijn de middelen beperkt

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

block

A

Variabele die variantie in de responsvariabele verklaart die niet door de factoren zelf wordt veroorzaakt

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

interaction

A

reactie van variabelen op elkaar

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

confounding

A

factoren in het exeriment die niet wederzijds uitsluitbaar zijn

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

Weibull verdeling

A

Die lijkt op een Normaal Verdeling die een duw heeft gekregen en overhelt naar 1 kant

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

Box-Cox transformation.

A

De Box-Cox Transformation is een methode die niet-normaal verdeelde data kan transformeren, zodat deze wel normaal verdeeld wordt.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

six sigma niveau

A

3,4 kansen op de 1.000.000 mogelijkheden

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Hoe wordt uitval uitgedrukt?

A

Hoewel uitval wordt uitgedrukt in aantallen, zijn het geen continue data, maar kenmerk data. De uitval is namelijk een kenmerk van de CTQ

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
12
Q

Wat zeggen Kenmerk Data of Attribute Data?

A

Kenmerk data of Attribute data zeggen wat over de kwaliteit

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
13
Q

defective

A

Als een eenheid in haar geheel wordt afgekeurd, hebben we het over een defective

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
14
Q

defect

A

Als we het hebben over één van de kenmerken die samen het geel maken, dan hebben we het over een defect

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
15
Q

dispersie

A

Als je grote aantallen hebt, is het risico dat de defects of defectives letterlijk ondergesneeuwd raken in de grote aantallen. Door hiermee rekening te houden, dat noemen we dispersie (in het Engels dispersion), kunnen we veel beter verschillen opmerken.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
16
Q

P Chart

A

Veel discharges binnen de lijnen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
17
Q

Laney P chart

A

Lijnen aangepast om de discharges erin te houden

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
18
Q

CUSUM

A

CUSUM charts zijn dan ook geschikt om machine slijtage of kallibratie problemen te ontdekken.
CUSUM de waarden opgeteld

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
19
Q

EWMA

A

In tegenstelling tot de CUSUM maakt de EWMA gebruik van een exponentiële weging in plaats van alle waarden 1-op-1 bij elkaar op te tellen. Daarom is de EWMA populairder dan de CUSUM omdat de EWMA beter in staat is verschuivingen op te merken.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
20
Q

Moving Average chart

A

De Moving Average chart plot de ongewogen proces gemiddelden in de tijd.

Dat wordt gedaan door over telkens dezelfde periode (bijvoorbeeld 10 dagen) het gemiddelde te berekenen waarbij deze periode steeds een dag opschuift. Moving Averages zijn populair om trends te signaleren en worden niet alleen voor SPC gebruikt, maar ook in de financiële wereld.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
21
Q

Capability Analysis

A

hoeverre we in staat zijn aan de klantspecificaties te voldoen.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
22
Q

Welke data is Defectives?

A

binomiale data (binomial data)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
23
Q

Defects

A

Als je geen goed of fout hebt, maar meerdere kenmerken die voor bijvoorbeeld 1 product ‘fout’ kunnen zijn, is de definitie van Defects.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
24
Q

Wat voor verdeling gebruiken we bij defects?

A

Poisson verdeling

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
25
Q

8D

A

Ford techniek
Team contact
Beschrijf het probleem
Grondoorzaak analyse (Root Cause Analysis)
Ondernomen actie (tijdelijk)
Ondernomen actie (permanent)
Verificatie van de ondernomen actie en het effect
Preventie
Vieren met het team

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
26
Q

Fault Tree Analysis (FTA)

A

Gates
De gates vertegenwoordigen de output, ook wel de uitkomst of het effect.

Events
vertegenwoordigen de inputs in de Gates

AND / OR gate

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
27
Q

DPMO

A

DPMO’s en het bijbehorende Sigma level.
maakt duidelijk over hoeveel (mogelijke) defecten je het hebt

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
28
Q

Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ)

A

40 universele principes voor problemen op te lossen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
29
Q

Ishikiawa

A

Factoren en hun effect

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
30
Q

Beslisboom

A

Elementen die perse afhankelijk van elkaar hoeven te zijn

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
31
Q

RCA

A

Vinden van grondoorzaken (Root Cause Analysis)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
32
Q

Kruskal-Wallis test

A

Achterhalen of een kenmerk factor van invloed is op een continue CTQ

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
33
Q

Mann-Whitney test

A

Achterhalen of twee continue factoren met elkaar wilt vergelijken

kan worden gebruikt om te testen of er een verschil is tussen twee steekproeven (groepen), en de gegevens hoeven niet normaal verdeeld te zijn

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
34
Q

Welke techniek bij normaal verdeeld?

A

1-Sample t-test

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
35
Q

Welke techniek bij dataset niet-normaal verdeeld

A

1-Sample Wilcoxon test.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
36
Q

Wanneer gebruik je 1-sample Sign test

A

In alle overige gevallen gebruik je die methode als de 1 sample ttest en 1 sample wilcoxon test niet voldoet.

Als je wilt toetsen of het gemiddelde van een variabele (bijvoorbeeld lengte) in een populatie gelijk is aan een bepaalde, vooraf gespecificeerde, waarde

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
37
Q

Welke techniek gebruik je bij meerdere kenmerk factoren op de cotninue ctq? Als de data normaal verdeeld zijn?

A

ANOVA

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
38
Q

Welke techniek gebruik je bij meerdere kenmerk factoren op de cotninue ctq? Als de data NIET normaal verdeeld zijn?

A

Moods median test

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
39
Q

Welke methode gebruik je bij kenmerk factor op kenmerk factor?

A

chi-square test

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
40
Q

Welke methode gebruik je om de Verhouding tussen twee groepen te bepalen

A

2-proportion test

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
41
Q

Welke methode gebruik je als je het verschil op basis van de standaard afwijking op basis van de een normt wilt controleren?

A

1 sample variance test

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
42
Q

Welke methode gebruik je Als je het gemiddelde en standaard afwijking al kent

A

z-test

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
43
Q

Power Analysis

A

Power Analysis gebruiken we om vragen te beantwoorden zoals:

Is het sample groot genoeg?
Kunnen we een verschil opmerken?
Kunnen we conclusies trekken?

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
44
Q

Als we geinteresseert zijn in het gemiddelde bij een CTQ passen we toe?

A

T-Testen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
45
Q

Als we geinteresseert zijn in de standaard afwijking dan passen we toe?

A

F-Testen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
46
Q

Als de verdeling niet normaal verdeeld is, gebruiken we de?

A

Parametric Tests

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
47
Q

Wat is een opname eenheid?

A

fysische grootheid zoals temperatuur, druk, lengte enzovoorts meten

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
48
Q

Kalibreren

A

het vergelijken van een systeem of apparaat met een standaard om de eigenschappen vast te stellen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
49
Q

ijking

A
How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
50
Q

Justeren

A

Justeren is de apparatuur zo aanpassen dat de meetafwijking ten opzichte van de standaard lager is dan de toegestane afwijking voor de toepassing.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
51
Q

Gauge blocks

A

ook wel bekend als Gage blokken of Johansson gauges of slip gauges, zijn eenheden die exact een bepaalde lengte voorstellen en de blokken zijn zodanig samengesteld dat elke lengte ermee kan worden geconstrueerd.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
52
Q

Caliper

A

is een schuifmaat waarbij de de gauge blocks gebruikt om een maat te bepalen

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
53
Q

Precision

A

herhaalbaarheid (repeatability) en reproduceerbaarheid (reproducability)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
54
Q

Precision-to-Tolerance ratio (PTR)

A

is het vermogen van een meetsysteem om een verschil vast te stellen

55
Q

Gauge R&R (GRR)

A

vaststellen we de herhaalbaarheid (Repeatability) en de reproduceerbaarheid (Reproducability) van het meetinstrument (Gauge) vast

56
Q

Equipment Variation

A

Basis voor herhaalbaarheid

57
Q

Appraiser Variation

A

Reproduceerbaarheid

58
Q

Hoe bereken je Gauge R&R?

A

EV² + AV² en daar de wortel van

59
Q

Part to Part Variation

A

Schatting van de standaard afwijking tussen verschillende parts die zijn gemeten

60
Q

Total variation

A

Schatting van de standaard afwijking van de totale variantie

61
Q

Maximale percentage GRR?

A

Moet minder dan 10% zijn, tenzij niet bereikbaar Economisch dan maximaal 30%

62
Q

Hoeveel parts zijn nodig voor de AIAG MSA?

A

10

63
Q

Hoeveel parts zijn nodig voor de ANOVA methode bij MSA

A

5

64
Q

Control Chart Methode voor MSA

A

Verschillen buiten de control limits

65
Q

Attribute Agreement Analysis (AAA)

A

overeenstemming is over een bepaald attribuut tussen de operators onderling en de norm die bekend is

66
Q

Kappa

A

meet de mate van overeenstemming tussen verschillende deelnemers (appraisers) over een attribuut (kenmerk).

0.9 bij automotive norm en 0.7 als minimum

67
Q

Fleiss’ Kappa

A

appraisers willekeurig zijn gekozen

68
Q

Cohen’s Kappa

A

een statistische maatstaf die de mate van overeenstemming tussen twee of meer beoordelaars beoordeelt voor kwalitatieve (categorische) items.

69
Q

OEE Berekening

A

beschikbaarheid x prestatie x kwaliteit

70
Q

Wanneer is iets significant?

A

Als de gemeten p-waarde kleiner is dan de 0,05 of 0,10 dan wordt het effect als statistisch significant beschouwd. (ook wel 5% kans)

71
Q

Correction, over-production, inventory, and
motion are all examples of

A. waste
B. 5S target areas
C. noise
D. value-added activities

A

Waste

72
Q

For a normal distribution, two standard deviations
on each side of the mean would include what
percentage of the total population?

A. 47%
B. 68%
C. 95%
D. 99%

A

95

73
Q

Waarom een Pareto chart?

A

Om het grootste effect te achterhalen bij meerdere grote effecten

74
Q

Wat gebeurt er als je de groep van een x-bar vergroot?

A

UCL daalt, de LCL stijgt

75
Q

Wanneer is Kendall’s coëfficiënt beter dan een normale Kappa?

A

Als kenmerken gerankschikt zijn volgens een 1,5 likert schaal. Kendall’s coefficient houdt rekening met de ordening van de kenmerken.

76
Q

Wat is continue data?

A

Continue gegevens zijn gegevens die kunnen worden gemeten en opgesplitst in kleinere delen en nog betekenis hebben. Geld, temperatuur, tijd, volume (zoals volume van het water of lucht) en grootte zijn continue data.

77
Q

Wat zijn de keuzes bij een Attribute Gage Study?

A

Accept of Reject

78
Q

Wat is BIAS?

A

Bias geeft aan hoe accuraat een meetinstrument is.

79
Q

Wat is Linearty?

A

Linearty geeft aan hoe accuraat de metingen zijn en geeft de verschillen aan, die je mogelijk ook later kunt verwachten

80
Q

Wat is het doel van een Attribute Gage Study?

A

Het vaststellen van de Bias van een systeem.

81
Q

Wat is een crossed design? (Destructive Testing)

A

Als je herhaling kan inbouwen in een meting is het een crossed design meeting.

82
Q

Wat is een nested design? (Destructive Testing)

A

Als herhaling NIET ingebouwd kan worden in een meting. Bijvoorbeeld koekjes die je verkruimeld. Dat kan maar 1 keer

83
Q

Welke techniek gebruik je als je twijfelt aan metingen?

A

Gage R&R

84
Q

Welke techniek gebruik je als je twijfels over de manier waarop de meetingen zijn verkregen?

A

Attribute Agreement Analysis

85
Q

Als een er constante afwijking is tussen wat het moet zijn en wat het is, spreken van een?

A

Bias

86
Q

Wanneer liggen alle metingen kort bij elkaar

A

Bij een precieze meting

87
Q

Wanneer kunnen metingen verder van elkaar afliggen? Bij welke meting?

A

Bij een accurate meting

88
Q

De bijdrage die het meetsysteem mag doen bij een AIAG is?

A

1% (Contribution Variation)

89
Q

Hoe berekenen we de PTR?

A

Door de standaard afwijking maal 6 te doen (of 5,15 bij geen six sigma) en te delen door de UCL en LCL.

90
Q

Hoe kan de Equipment Variation gemeten worden?

A

De AIAG methode voor MSA op basis van de ranges van metingen van de operators

91
Q

Hoe wordt de overeenstemming tussen deelnemers over een attribuut genoemd?

A

Kappa

92
Q

Wat is causaliteit

A

De wet van oorzaak en gevolg. Iets vindt plaats als gevolg van gebeurtenissen die plaats hebben gevonden.

93
Q

Wat is Correlatie

A

De statistische samenhang tussen twee variabelen.

94
Q

Wat is correlatie coëfficiënt?

A

Geeft aan hoeverre er samenhang is tussen factoren

95
Q

Wat geeft een variantie van 100% aan?

A

Dat het perfect voorspellend is

96
Q

Wat geeft een variantie van 0% aan?

A

Er is geen enkele voorspellende waarde tussen twee variabelen

97
Q

Enkelevoudige Regressie is wat?

A

1 onafhankelijke variabel voorspelt een afhankelijke variabel

98
Q

Meervoudige Regressie is wat?

A

Als meerdere onafhankelijke variabels een afhankelijke variabel voorspelt

99
Q

Hoe noemen we het als meerdere onafhankelijke variabels in een regressie elkaar beinvloeden?

A

Multicollineariteit

100
Q

Als we het over positief en negatief hebben in een regressie dan spreken we van?

A

Covariantie

101
Q

Volgens welke techniek gedragen defectives zich?

A

Bionomale Verdeling

102
Q

Volgens welke techniek gedraagt een defect zich?

A

Poisson Verdeling

103
Q

Wat zijn vormen van Binaire Logistic Regression?

A

Ja, Nee, Aan, Uit enzovoort

104
Q

Wat zijn vormen van Ordinale Logistic Regression?

A

Natuurlijke volgorde zaken, zoals de eerste, tweede, derde enz

105
Q

Wat onderzoeken we bij een DoE (Design of Experiment?)

A

De relatie tussen een aantal onafhankelijke variabele en de afhankelijke variabelen. Ook wel de uitkomst van een proces. Je kunt deze methode gebruiken als er geen historische data is.

106
Q

Hoe noemen we een factor die niet beheerst kan worden (economisch) maar wel effect kan hebben op de uitkomst van een experiment zonder er zelf onderdeel van te zijn?

A

Ruis

107
Q

Hoe noemen we variantie in een model die niet verklaard kan worden vanuit de inputfactoren?

A

Error

108
Q

Welke methode gebruiken we als we het effect van 1 factor op de uitkomst willen vaststellen?

A

One way Anova

109
Q

Welke methode gebruiken we als we het effect van 2 tot 4 factoren op de uitkomst willen vaststellen?

A

RCBD - Randomized Complete Block Design

110
Q

Wat is verschil met Latin Square Design ten aanzien van Randomized Complete Block Design?

A

Je kutn 2 factoren weg laten door ze tegen elkaar af te strepen

111
Q

Fractioral Fractorial Experiment

A

Is een experiment waarbij een gedeelte van alle mogelijke combinaties op factoren op twee niveau worden bestudeerd, hoog en laag.

112
Q

Taguchi

A

Robuust Engineering. Je kiest zelf onderbouwd welke factoren relevant zijn om te onderzoeken

113
Q

Tukey Test

A

Onderlinge verdeling van factoren met elkaar vergelijken als je de verdeling niet kent

114
Q

Response surface

A

Manier om te bepalen in een kubus test welke instellingen de optimale instellingen zijn

115
Q

Wanneer gebruik je een composite design

A

Bij een tweedegraads vergelijking

116
Q

Wat is een Pugh Matrix?

A

Een beslissing maak tool (Decision making tool)

117
Q

Pilot

A

Het testen van de oplossing in een bescherme omgeving om te kijken hoe de oplossing zich operationeel gedraagt

118
Q

4 pijlers van TMAP?

A

Fasering, Technieken, Infrastructuur, Organisatie

119
Q

Out of Control Plan (OCAP)

A

Wat moeten we doen als een van de instellingen uit de pas loopt? Dit wordt beschreven in het Out of Control Plan ook wel OCAP

120
Q

Hoshin kanri

A

”Hoshin kanri is het proces van het internaliseren van het beleid van continue verbetering, in alle lagen van de organisatie. Het roept iedereen op om het beleid te vertalen in het licht van de eigen verantwoordelijkheden, zolang ze maar tijd besteden aan verbetering in de gekozen richting.”

121
Q

Wanneer heb je kans op een Type I en Type II fout?

A

Als de normen waarop je het besluit gaat nemen niet van te voren zijn vastgelegd in een Pugh Matrix

122
Q

Wat staat centraal in een Six Sigma Oplossing?

A

De data zodat je specificaties kan toetsen

123
Q

KPOV Key Process Output Variables

A

Kritisch voor de kwaliteit van de output

124
Q

KPIV Key Process Input Variables

A

Kritisch voor de kwaliteit van de input

125
Q

CTP Critical-to-Process

A

Kritisch voor de omgevingsfactoren

126
Q

CTS Critical-to-Safety

A

Kritisch voor de veiligheid

127
Q

CTD Critical-to-Delivery

A

Kritisch voor de levertijden

128
Q

Wat is een manier om te vergelijken?

A

Benchmarken

129
Q

CTC Critical-to-Cost

A

Kritisch voor kosten

130
Q

Hoe kan de voice of the customer (VOC) vertaald worden naar CTQ?

A

KANO\

131
Q

Wat kun je doen als de klantvragen nog vaag zijn tijdens een VOC en Kano?

A

Quality Function Development (QFD) bedacht door Yoji Akao. Hierbij vertaal je klant eisen naar technische eisen en bekijken we de instellingen die nog zijn om het in 1 keer goed te doen

131
Q

Wat zijn de stappen in Project Management Body of Knowledge (PMBOK)

A

initiëren
planning
uitvoer
monitoren en control
afsluiten

132
Q
A

Black Belt (2 decks)

Brainscape helps you reach your goals faster, through stronger study habits.
© 2024 Bold Learning Solutions. Terms and Conditions