กระบวนการควบคุมคุณภาพมักต้องใช้ข้อมูลเพื่อตรวจสอบว่าผลิตภัณฑ์นั้นตรงกับมาตรฐานที่กําหนดหรือไม่ โดยใช้ไลบรารี Python เช่น NumPy และ SciPy ช่วยลดการคํานวณของมาตรการทางสถิติต่าง ๆ ที่จําเป็นสําหรับการประเมินคุณภาพ
การ เข้าใจ วิธี การ รักษา แบบ พื้น ฐาน
ค่าสถิติพื้นฐานรวมถึงค่าเฉลี่ย, ค่ามัธยฐาน, และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน. เมตรนี้ช่วยระบุแนวโน้มของศูนย์กลาง และความแปรปรวนภายในชุดข้อมูล
การคํานวณค่าด้วย NumPy
NumPy ให้ฟังก์ชันตรงไปตรงมาสําหรับการคํานวณสถิติทั่วไป ตัวอย่างเช่น [FLT: 0] คํานวณค่าเฉลี่ย ในขณะที่ คํานวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
รหัสตัวอย่าง:
[FLT: 3]
[FLT: 4]
[FLT: 5]
ใช้ SciPY สําหรับการวัดคุณภาพขั้นสูง
SciPy ขยายความสามารถ NumPy โดยนําเสนอฟังก์ชันสําหรับสถิติที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การเบ้, kurtosis, และการทดสอบสมมติฐาน
ตัวอย่างเช่น เพื่อคํานวณความเบ้:
[FLT: 6]
[FLT: 7]
โปรแกรมในการควบคุมคุณภาพ
การ ตรวจ สอบ ความ จํา เหล่า นี้ ตลอด เวลา สามารถ ตรวจ พบ แนว โน้ม หรือ ความ ผิด ปกติ ใน กระบวนการ ผลิต.
การ คํานวณ ด้วย แรม พี และ ซี พี เพิ่ม ประสิทธิภาพ และ ความ แม่นยํา ใน การ ประเมิน คุณภาพ.