Rất nhiều thiết bị sản xuất yêu cầu hiệu chuẩn định kỳ như một phần tài liệu mà thiết bị được kiểm soát. Các công ty bán thiết bị biết điều này và đôi khi làm giảm giá thiết bị và đưa ra một thỏa thuận dịch vụ đắt tiền (tốt hơn là bán một dịch vụ lâu dài hơn một sản phẩm một lần).

Nhưng sẽ không hợp lệ khi sử dụng dự phòng và giảm hiệu chuẩn - cơ hội nào để cả hai trôi hoặc phá vỡ cùng một lúc (VÀ quá trình này vượt khỏi tầm kiểm soát). Nếu một người đi ra ngoài thì chỉ cần thời gian để ra lệnh hiệu chuẩn ..

Một ví dụ có thể là hệ thống giám sát như logger nhiệt độ. Có hai logger (có lẽ từ các nhà sản xuất khác nhau) và chỉ cần hiệu chỉnh.

Có ai có một số tranh luận tại sao điều này KHÔNG phải là một ý tưởng tốt?

Cập nhật

Cảm ơn bạn rất nhiều vì sự quan tâm lớn trong chủ đề!

Tôi đã thay đổi tiêu đề để sử dụng thuật ngữ hiệu chuẩn định kỳ thay vì chỉ hiệu chuẩn - để rõ ràng hơn. Tôi cũng muốn giải thích thêm một chút về ý nghĩa của tôi bằng cách hiệu chuẩn định kỳ và trạng thái kiểm soát đã được chứng minh .

Trong hướng dẫn EU EU cho thiết bị xử lý, quy định như sau:

5.3 Hiệu chuẩn

5.30 Thiết bị kiểm soát, cân, đo lường, giám sát và thử nghiệm rất quan trọng để đảm bảo chất lượng của các sản phẩm trung gian hoặc API nên được hiệu chuẩn theo quy trình bằng văn bản và lịch trình được thiết lập.

5.31 Hiệu chuẩn thiết bị nên được thực hiện bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn có thể truy nguyên theo các tiêu chuẩn được chứng nhận, nếu có.

5.32 Hồ sơ của các hiệu chuẩn này cần được duy trì.

5.33 Cần biết và kiểm tra trạng thái hiệu chuẩn hiện tại của thiết bị quan trọng.

5.34 Không nên sử dụng các dụng cụ không đáp ứng tiêu chí hiệu chuẩn.

5.35 Các sai lệch so với các tiêu chuẩn hiệu chuẩn được phê duyệt trên các thiết bị quan trọng cần được nghiên cứu để xác định xem những điều này có thể có ảnh hưởng đến chất lượng của (các) trung gian hoặc API được sản xuất bằng thiết bị này kể từ lần hiệu chuẩn thành công cuối cùng hay không.

Hướng dẫn của EU đối với GMP vol. 4 phần II

Ngành công nghiệp này thường sử dụng hai hiệu chuẩn để chứng minh / chứng minh rằng thiết bị đã được kiểm soát toàn bộ thời gian sản xuất (khoảng thời gian giữa hiệu chuẩn trước / bắt đầu và sau / kết thúc ).

Quan điểm của tôi là dường như cả hai thiết bị đều đo sai VÀ quá trình này nằm ngoài tầm kiểm soát (trừ khi nguyên nhân gốc ảnh hưởng đến cả các phép đo và điều kiện). Ý tưởng về sự dư thừa thay vì hiệu chuẩn được bắt nguồn từ nguyên tắc tách rời hệ thống kiểm soát và giám sát - vì sự trôi dạt sẽ không bị bắt và quá trình sau đó có thể vượt khỏi tầm kiểm soát / thông số kỹ thuật.

Có một vài vấn đề cơ bản. Tiền đề của ý tưởng này là các lỗi của từng thiết bị đo sẽ cân bằng, do đó, với đủ thiết bị, giá trị trung bình sẽ giữ được độ chính xác cao. Nếu không, ít nhất bạn sẽ có thể nhận thấy sự khác biệt giữa hai thiết bị và biết khi nào cần hiệu chỉnh lại. Đối với một số loại phép đo, điều này gần đúng, nhưng đối với các loại khác thì không.

Vấn đề lớn đầu tiên là một số loại thiết bị đo sẽ luôn có xu hướng trôi theo cùng một hướng. Ví dụ: nếu thiết bị của bạn so sánh một lực với lò xo, thì lò xo đó sẽ yếu dần theo thời gian vì nó mệt mỏi, không bao giờ mạnh hơn, vì vậy tất cả các giá trị đo của bạn sẽ trôi theo cùng một hướng. Ở đây, tính trung bình các kết quả từ nhiều thiết bị sẽ không có ích và thậm chí bạn sẽ không nhận thấy lỗi vì các lò xo sẽ ​​phân rã với tốc độ gần như nhau.

Vấn đề cơ bản khác là ngay cả đối với một phép đo trong đó các lỗi là song phương và ngẫu nhiên, sẽ cần rất nhiều thiết bị để tự tin thống kê rằng trung bình của bạn là tốt. Chỉ cần sử dụng hai hoặc ba thiết bị - tất cả các lỗi cũng có thể theo cùng một hướng, vì vậy giá trị trung bình của bạn vẫn sẽ sai. Bạn sẽ cần rất nhiều thiết bị đo lường để có được độ chính xác trung bình.

Ngoài hai nguyên tắc cơ bản này, có một loạt lý do thực tế để sử dụng các thiết bị đo hiệu chuẩn khi giá trị quan trọng. Một là việc xử lý mẫu để đo nó nhiều lần sẽ tốn nhiều thời gian hơn, máy móc và / hoặc xử lý làm tăng chi phí và rủi ro thiệt hại. Một điều nữa là đối với hầu hết các công việc được điều chỉnh bởi một tiêu chuẩn, các đơn vị sẽ được xác định theo giá trị tuyệt đối (thường là hằng số vật lý, nhưng đôi khi là tạo tác) và nếu các phép đo của bạn không liên quan đến giá trị đó, bạn không thể chắc chắn rằng những người khác sẽ đồng ý với họ. Đối với một số công việc quan trọng, một dòng dõi có thể theo dõi đến hằng số được thiết lập bởi chính phủ được yêu cầu đằng sau mỗi phép đo.

Vì tất cả những lý do này, hầu như luôn luôn tốt hơn khi sử dụng một công cụ được hiệu chuẩn định kỳ thay vì một loạt các công cụ không chính xác và cố gắng lấy trung bình thống kê.

Dựa trên chỉnh sửa của bạn, tôi nghĩ rằng tôi hiểu rằng bạn không muốn tránh hiệu chuẩn hoàn toàn, chỉ để giảm tần suất và giảm nguy cơ thiết bị bị trôi ra khỏi thông số kỹ thuật (nhưng trong thời gian hiệu chuẩn) sẽ dẫn đến thất bại sản phẩm cuối cùng của bạn. Đây là một điểm tốt - có một phân tích rủi ro được thực hiện đối với các lỗi quy trình dựa trên tần suất hỏng hóc của thiết bị, tần suất của các lỗi trong quá trình kiểm soát và chi phí của một sản phẩm bị lỗi. Dựa trên các yếu tố đó, bạn có thể thêm hai thiết bị, có thể chỉ một trong số đó là trong chu trình hiệu chuẩn được chỉ định, với thiết bị thứ hai chỉ hoạt động như một máy theo dõi sự cố. Nếu hai công cụ không đồng ý, bạn sẽ không chắc chắn điều đó đúng, nhưng ít nhất bạn sẽ biết rằng có điều gì đó không ổn và kiểm tra hiệu chuẩn. Không có gì sai với ý tưởng này, và nó có thể sẽ giúp phát hiện một số lỗi đột ngột, mặc dù điểm mà các lỗi chế độ chung sẽ không được phát hiện. Mặt khác, có lẽ không phải là một tác động kinh tế lớn để giữ cả hai thiết bị trong thời gian hiệu chuẩn của chúng, (nghĩa là không giảm khoảng thời gian hiệu chuẩn) và sau đó bạn có thể tin tưởng hơn vào kết quả của mình.

Chủ đề là - như dễ dàng nhìn thấy từ độ dài và số lượng câu trả lời - không dễ dàng. Điều này cũng có nghĩa là nó phụ thuộc nhiều vào từng trường hợp cụ thể để trả lời chủ đề này.

Phần I:
Nếu chúng ta xác định rằng tham số quá trình ( ) sẽ được theo dõi. Phép đo ( ) của tham số quá trình luôn chứa độ không đảm bảo ( ). Vì vậy, hãy nêu mô hình sau:m $p$$m$$u$

$m = p + u$

Mục đích của mọi hiệu chuẩn là xác định độ không đảm bảo. Nói một cách nghiêm túc, độ không đảm bảo chỉ có thể được chỉ định cho hiệu chuẩn đã được thực hiện. Tuy nhiên, một giả định rất hợp lý là, sự không chắc chắn sẽ không thay đổi đáng kể. Nhưng, nó sẽ thay đổi theo thời gian. Vì vậy, mô hình sẽ trông như thế này:

$m = p + u(t)$

Dự phòng dự kiến ​​của bạn có tác động khác nhau đến sự không chắc chắn, tùy thuộc vào cách đạt được dự phòng. Một cách có thể là đo cùng một tham số quá trình với một cảm biến bổ sung cùng loại (1). Một cách khác là sử dụng một cảm biến khác (2) hoặc thậm chí quan sát một tham số quá trình khác với một cảm biến khác (3).

Chỉ cần sử dụng cùng một cảm biến để quan sát cùng một tham số rất có thể sẽ có sự suy giảm tương tự về chất lượng hiệu chuẩn. Do nguyên nhân của sự xuống cấp không thay đổi, nên cả hai tín hiệu cảm biến có thể có độ không chắc chắn cao hơn theo thời gian.

Hai tùy chọn khác có khả năng đưa ra một mô hình không chắc chắn, điều này sẽ không làm cho việc hiệu chuẩn là không cần thiết nhưng có thể làm tăng thời gian hiệu chuẩn lại.

Phần II:
Trong mọi trường hợp, có một sự khác biệt đáng kể giữa lỗi và độ không đảm bảo . Nếu có thể biết lỗi của mọi phép đo, người ta có thể dễ dàng bù đắp cho điều đó.
Nhưng điều duy nhất hiệu chuẩn có thể cung cấp là độ không đảm bảo của phép đo. Hoặc đặt nó theo cách khác xung quanh việc hiệu chuẩn sẽ cung cấp cho bạn ước tính mức độ nhất định có thể là trong (thường) 95% của tất cả các phép đo, giá trị được trả về sẽ nằm trong khoảng xác định xung quanh giá trị thực. Hình dưới đây cho thấy giới hạn trên và dưới của độ không đảm bảo giả định mô hình suy giảm rất đơn giản.

Giả sử bạn muốn giữ tham số quy trình của mình ở mức "1" và độ không chắc chắn của bạn có giá trị ban đầu là +/- 10% (rất lớn nhưng đẹp hơn để minh họa). Lý do bạn phải kiểm soát tham số ở vị trí đầu tiên là vì bạn cần chứng minh rằng quy trình (hoặc sản phẩm) của bạn có chất lượng cụ thể. Vì nó có thể dễ dàng được nhìn thấy mà không cần hiệu chuẩn lại (giới hạn m + và m-, chấm) sau một thời gian tưởng tượng, độ không đảm bảo đã tăng đều đặn. Bằng cách hiệu chỉnh lại ở giữa khoảng thời gian, bạn giảm được độ không đảm bảo (m + r và mr, solid).

Từ mô tả của bạn, tôi giả định rằng bạn cần báo cáo hoặc lưu hiệu chuẩn trước và sau mỗi giai đoạn cùng với nhật ký đo lường của quy trình để chứng minh chất lượng của bạn trong toàn bộ chu trình sản xuất.

Đó là điều hoàn toàn dễ hiểu để giảm nỗ lực và chi phí liên quan đến việc hiệu chuẩn lại. Cách duy nhất để làm điều đó là thu thập thêm kiến ​​thức về quy trình cụ thể này.
Ngay bây giờ, phương pháp vũ phu là hiệu chỉnh hai lần và cho rằng sự không chắc chắn ở giữa các hiệu chuẩn đó nằm trong hai hiệu chuẩn.
Nếu có thể có được một mô hình tốt hơn cho sự suy giảm độ không đảm bảo, số lượng hiệu chuẩn có thể được giảm. Tuy nhiên, để có một mô hình tốt hơn, cần phải kết hợp một số hiệu chuẩn lớn hơn. Một cách có thể là sử dụng tất cả các hiệu chuẩn và hiệu chuẩn lại có sẵn. Có thể phát triển sự hiểu biết tốt hơn về độ không đảm bảo và từ đó phát triển một mô hình tốt hơn sẽ kéo dài khoảng thời gian hiệu chuẩn.

Ví dụ, với các cảm biến sẽ suy giảm theo cách được mô tả trong hình trên, một giải pháp có thể là thay đổi các tham số điều khiển của điều khiển hệ thống sản xuất theo thời gian. Nhưng cách để làm điều này hoặc nếu điều này thậm chí có thể rất phụ thuộc vào quá trình của bạn mà chúng tôi chưa biết.

Cuối cùng, mặc dù nó phản trực giác có các cảm biến dư thừa không nhất thiết làm giảm độ không chắc chắn.
Bằng cách thêm một cảm biến bổ sung cùng loại vào hệ thống, về cơ bản bạn sẽ nhân đôi số lượng phép đo giữ độ không đảm bảo như nhau. Cách duy nhất một cảm biến dự phòng làm giảm độ không đảm bảo là khi phép đo cảm biến đầu tiên không đại diện cho hệ thống và không chỉ có độ không chắc chắn từ cảm biến mà còn có các dao động bổ sung từ chính hệ thống. Hãy nghĩ về một phép đo như bắn vào một mục tiêu. Tùy thuộc vào kỹ năng của bạn, bạn sẽ có một xác suất nhất định đánh vào mắt bò. Điều đó có nghĩa là bằng cách bắn thường xuyên hơn, bạn chỉ tăng lực đánh vào mắt bò nhưng bạn không bao giờ giảm độ lây lan của ảnh. Mọi phát bắn đều có xác suất trúng mắt con bò đực giống nhau. Tương tự như vậy, đo thường xuyên hơn sẽ tăng cơ hội đo giá trị "đúng", nhưng điều này không được quan tâm ở đây.

Tóm tắt:

1. Thêm cảm biến vào phép đo không nhất thiết làm giảm độ không đảm bảo của phép đo kết hợp.

2. Có hai cảm biến cùng loại sẽ không thay đổi tốc độ xuống cấp của giá trị đo kết hợp so với một cảm biến.

3. Nếu khả năng lớn là một cảm biến sẽ trả về các giá trị sai trong quá trình sản xuất, thì việc có các cảm biến dư thừa có ý nghĩa rất lớn. Nhưng , điều này không liên quan gì đến sự không chắc chắn của các giá trị. Trong trường hợp này, hiệu chuẩn sau sẽ tiết lộ rằng quy trình không được giám sát đúng cách do lỗi cảm biến nên không có cách nào để đảm bảo chất lượng của hoạt động sản xuất. Trong trường hợp hỏng cảm biến, cảm biến khác sẽ khởi động và cung cấp (tốt nhất) chất lượng tương tự như một cảm biến sẽ sống sót trong toàn bộ quá trình sản xuất.

4. Cách duy nhất để giảm số lượng hiệu chuẩn là thu thập tất cả các hiệu chuẩn từ quá khứ và cố gắng xây dựng mô hình suy giảm cảm biến từ đó có thể cho thấy số lượng hiệu chuẩn hiện tại là cao không cần thiết.

5. Bằng cách sử dụng các loại cảm biến khác nhau hoặc đo các tham số quá trình, có thể đưa ra một mô hình không chắc chắn làm suy giảm chậm hơn và mạnh mẽ hơn đối với lỗi cảm biến.

Có hai thiết bị đo thường là một ý tưởng tồi để tránh hiệu chuẩn lại . Nếu các thiết bị cho kết quả khác nhau, bạn không biết cái nào đúng cho đến khi bạn hiệu chỉnh lại hoặc thực hiện một số phát hiện lỗi. Tất nhiên hai cách đọc khác nhau cho bạn biết có gì đó không ổn với hệ thống đo lường, đó là thông tin nhiều hơn là chỉ đọc sai.

Nếu bạn có ba thiết bị trở lên, thường sử dụng "biểu quyết đa số" để quyết định rằng một thiết bị đang cung cấp dữ liệu xấu và nên bỏ qua.

Như các câu trả lời khác đã nói, bạn cũng cần xem xét các nguyên nhân gây ra lỗi "chế độ chung" ảnh hưởng đến mọi thiết bị theo cùng một cách - không chỉ những thứ "không thể kiểm soát" như điều kiện môi trường, mà cả các vấn đề như sử dụng nguồn điện thông thường, có thể có đi ra khỏi đặc điểm kỹ thuật mà không có bất kỳ dấu hiệu nào và ảnh hưởng đến đầu ra của tất cả các thiết bị.

Nó luôn luôn là một sự đánh đổi. Thông thường giữa kinh tế và chính xác.

Nếu bạn có hai bộ ghi nhiệt độ và một bộ giảm hiệu chuẩn, nhưng bạn không biết cái nào, thì bây giờ bạn có độ không đảm bảo lớn hơn nhiều trong các quan sát nhiệt độ của bạn. Và bạn đã nhận được gấp đôi hóa đơn cho việc hiệu chuẩn lại.

Điều hay ho của bộ hiệu chỉnh, là trong hầu hết các trường hợp, điều này mang đến cho bạn một ý tưởng khá hợp lý về việc phân phối lỗi trên các quan sát của bạn, và điều đó giúp cho việc giải quyết chúng dễ dàng hơn nhiều. Trong khi việc có N bit của bộ không được hiệu chuẩn sẽ cho bạn rất nhiều sự không chắc chắn về việc phân phối lỗi thực sự là gì, điều này khiến việc quản lý và giải quyết chúng khó khăn hơn nhiều. Vì vậy, bạn đã có một hệ thống mà bạn đã trả thêm tiền để dự phòng, nhưng không bù cho độ chính xác giảm.

Nếu bạn phải hiệu chỉnh mỗi lần một trong những người ghi âm của bạn không đồng ý với người khác, cuối cùng bạn có thể thực hiện hơn hai lần hiệu chỉnh lại mà bạn hiện đang làm.

Và nếu hai đầu ghi bị mất hiệu chuẩn, nhưng đồng bộ với nhau, thì bạn sẽ bỏ lỡ một hiệu chuẩn quan trọng. Và hiểu được sự phân phối của những thất bại ở chế độ chung như vậy thực sự khó khăn; vì vậy một lần nữa, bạn sẽ không có phân phối lỗi đã biết mà bạn có thể đo lường và quản lý; thay vào đó, bạn sẽ có một phân phối lỗi không xác định và điều đó sẽ làm tăng chi phí của bạn.

Các phép đo độc lập hơn với cùng độ chính xác chỉ thay đổi cấu hình xác suất của lỗi, không phải là trường hợp xấu nhất.

Một ví dụ điển hình là lăn hai con xúc xắc. Bạn có thể xem xét mỗi khuôn là cung cấp giá trị trung bình 3,5 ± 2,5. Bất kỳ một cuộn của bất kỳ một người chết nào cũng có thể ở bất cứ đâu trong phạm vi đó với xác suất như nhau. Tuy nhiên, trung bình của hai con xúc xắc có một hình tam giác. Sáu kết hợp khác nhau có thể dẫn đến 3,5, trong khi chỉ có một kết hợp mỗi kết quả trong 1 hoặc 6.

Lăn nhiều xúc xắc thu hẹp xác suất trung bình khoảng 3,5, nhưng xác suất 1 hoặc 6 không bao giờ xuống 0. Trường hợp xấu nhất vẫn giống như trước đây. Không có số lượng xúc xắc thêm có thể thay đổi trường hợp xấu nhất.

Vì hầu hết thời gian cho các phép đo sản xuất, chúng tôi quan tâm đến lỗi trường hợp xấu nhất, nhiều phép đo không giúp ích được gì.

Và, lưu ý rằng trường hợp trung bình tốt hơn của nhiều con xúc xắc chỉ hoạt động vì mỗi phép đo (mỗi lần chết) là độc lập với các trường hợp khác. Quá trình đo lường giống nhau, thậm chí được thực hiện độc lập bởi các công cụ khác nhau, có thể có một số nguồn lỗi phổ biến. Ví dụ, nhiệt độ, áp suất khí quyển, tuổi, v.v., tất cả đều có thể ảnh hưởng đến các dụng cụ khác nhau đo cùng một thứ theo cùng một cách.

Thật hiếm khi bạn có được các phép đo thực sự độc lập, và sau đó bạn chỉ nhận được câu trả lời trung bình tốt hơn, không phải là trường hợp xấu nhất tốt hơn.