Abstract
Dieses Dokument legt den Prozess und die Methodik für den Aufbau, den Betrieb und die Pflege von statistischen Kontrollkarten fest, um zu beurteilen, ob die Durchführung eines genormten Prüfverfahrens durch ein bestimmtes Laboratorium unter statistischer Prozesskontrolle erfolgt und wie der Zustand „unter statistischer Prozesskontrolle“ festgestellt und validiert wird.
Es legt Kontrollkarten fest, die sich am besten für die vom ISO/TC 28 festgelegten Prüfverfahren eignen, bei denen die vorherrschende Schwankung infolge gemeinsamer Ursachen mit den Bedingungen der Ausführung durch mehrere Bearbeiter über lange Zeiträume verbunden ist. Die für die Feststellung des Zustands „unter statistischer Prozesskontrolle“ festgelegten Kontrollkarten sind: „Einzelwert“ (I, en: individual), „gleitende Spannweite von 2“ (MR2, en: moving range of 2) und entweder der „exponentiell gewichtete gleitende Mittelwert“ (EWMA, en: exponentially weighted moving average) oder „zonenbasierte Laufregeln“ [en: zone-based run rules; ähnlich den Laufregeln von Western Electric (WE) [3]] als Empfindlichkeitsverbesserungsstrategie zur Unterstützung der I Karte.
Die in diesem Dokument angegebenen Verfahrensweisen wurden in erster Linie für numerische Ergebnisse entwickelt, die durch Prüfung von Kontrollproben erhalten wurden, die aus einer homogenen Quelle von Mineralölerzeugnissen und verwandten Produkten bezogen und in einer Weise aufbereitet wurden, die die Homogenität der interessierenden Eigenschaften beim Vergleich von Kontrollproben miteinander bewahrt. Wenn das Prüfverfahren es zulässt, wird ein zertifiziertes Referenzmaterial (CRM) als Kontrollprobe verwendet, vorausgesetzt, die Zusammensetzung der Probe ist repräsentativ für das zu prüfende Material und es handelt sich nicht um eine reine Verbindung; in diesem Fall legt das Laboratorium am besten seinen eigenen Mittelwert für die CRM-Probe fest.
Dieses Dokument ist anzuwenden für interessierende Eigenschaften, die (bekanntermaßen) über die Zeit stabil sind, und für Datensätze mit einer Auflösung, die ausreicht, um die Validierung der Annahme zu stützen, dass sich die Datenverteilung näherungsweise durch das Modell der (Gaußschen) Normalverteilung darstellen lässt. Für Situationen, in denen sich die Annahme nicht validieren lässt, werden Problemlösungsstrategien empfohlen.
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