Электробезопасность:
Осторожностью: При техническом обслуживании или ремонте на машинах CNC и их компонентах, вы всегда должны соблюдать основные меры предосторожности. Это снижает риск получения травм и механических повреждений.
Опасность: Перед началом выполнения любой работы внутри кабинета управления убедитесь, что световой индикатор высокого напряжения, расположенный на 320V Power Supply / Vector Drive, был выключен на протяжение не менее 5 минут.
Некоторые процедуры обслуживания могут быть опасными или опасными для жизни. НЕ пытайтесь процедуры, которые вы не в полной мере понять. Если у вас есть какие-либо сомнения по поводу выполнения процедуры обратитесь в Дилерский центр фирмы HAAS и запланируйте посещение службы.
Таблица симптомов
Перейти к диагностике / Система вкладке, чтобы увидеть версию прошивки FPGA. Она должна быть версия 1.09 или выше.
Примечание: Прошивка должна быть обновлена сертифицированным сервисным специалистом.
Сигналы об ошибке 161-164, 193, 276 НЕИСПРАВНОСТЬ ПРИВОДА ОСИ
Сигналы об ошибке 992 ИЗБЫТОЧНЫЙ ТОК УСИЛИТЕЛЯ
Сигнал об ошибке 645 ЗАМЫКАНИЕ УСИЛИТЕЛЯ НА ЗЕМЛЮ
Убедитесь, что у вас есть правильные параметры для типа оси двигателя.
Примечание: Двигатель оси Sigma-5 имеет разъем для кодера.
Сигнализации от 103 до 105 AXIS SERVO ERROR TOO LARGE, в процессе нулевой доходности. Оси нулевой возвращается в неправильном направлении.
Серийные неисправности связи данных / Электрический шум
Сервоприводы Sigma-5, бесконтактные кодеры выдавливят серийный сигнал данных к управлению. Если сигнал о последовательном данных отсутствует или становится ненадежным, элемент управления генерирует серийную ошибку передачи данных. Электрический шум может привести к тому, что сигнал о последовательном сборе данных от кодера станет ненадежным и вызовет ложные тревоги. Следуйте руководство по устранению неполадок ниже, чтобы помочь устранить шум в системе.
Фора 40 л. с. вектор с 6 проводов Используйте феррит P/N 64-1254.
Фора 40 л. с. вектор с 3 провода приводит Используйте феррит P/N 64-1252.
Фора 20 Л. с. векторный привод с 6 или 3 провода приводит Используйте феррит P/N 64-1252.
Концепция шести сигм, как и практически все методы контроля качества пришла в лабораторную диагностику из промышленного производства.
Суть метода, если говорить совсем просто, заключается в измерении и снижении количества брака в производстве.
Брак в лабораторной диагностике
Для целей данной статьи мы будем говорить только о контроле качества аналитического этапа количественных измерений (как например, практически вся биохимия).
Так вот приемлемыми будут считаться результаты, которые отличаются от истинного значения концентрации определяемого вещества не более чем на определенную, заранее заданную величину.
А если мы измерим этот образец очень много раз, то в силу конечной точности нашей аналитической системы получим много разных результатов, которые будут группироваться вокруг среднего значения и образуют кривую нормального распределения.
Где TEa это предельно допустимое отклонение от истинного значения в обе стороны (которое нам было уже известно), а Bais это смещение полученного на практике нашего среднего от истинного значения. И теперь мы получаем, что те результаты измерений, которые попали в диапазон истинное значение ± TEa считаются правильными, а те наши измерения, которые выпали за этот диапазон ошибочные (на рисунке красным цветом).
Конечно же сразу возникает вопрос, а какое отклонение от истинного значения концентрации считать предельно допустимым!? И, пожалуй, это самое слабое место в применении концепции шести сигм в лабораторной диагностике.
Сначала считаем предельно допустимую аналитическую вариацию:
Где CVi внутрииндивидуальный коэффициент вариации для данного показателя. То есть колебания данного показателя у одного индивидуума, обусловленные различными физиологическими причинами.
Далее вычисляем предельно допустимое смещение:
И теперь наконец вычисляем нашу предельно допустимую ошибку измерения:
Используя приведенный выше метод получаем:
Таким образом предельно допустимая ошибка измерения не должна превышать 7 %. В вышеприведенном примере, если мы измеряем образец с концентрацией глюкозы 5.56 ммоль/л максимальная ошибка 5.56 * 0.07 = 0.39, и соответственно мы должны попадать в диапазон 5.17-5.95.
Нужно сразу оговориться, что данный способ получения значения TEa не является единственным. Кроме того, что эту ошибку можно напрямую взять из литературных данных, во многих странах величина предельно допустимой ошибки регулируется государственными органами. Например, в США Centers for Medicare & Medicaid Services напрямую регулирует данный показатель для приблизительно восьмидесяти лабораторных тестов.
Важно понимать, что данный показатель может быть разным у разных лабораторий, так как берется из разных источников и даже если две лаборатории вычисляю его по приведенной выше формуле, они вполне могут брать разные значения коэффициентов биологической вариации.
Прежде чем переходить непосредственно к сигмаметрии нужно также отметить, что, проводя большое количество измерений показателя в одном и том же образце лаборатория, кроме того, устанавливает такие параметры своей системы как стандартное отклонение (SD) и смещение (Bias). Как правило стандартное отклонение лаборатория вычисляет, просто анализируя несколько раз контрольные материалы для внутрилабораторного контроля качества (не менее 20 измерений в разных сериях). И с этим особых вопросов не возникает. Из этих же измерений лаборатория определяет свое среднее значение для каждого показателя в конкретном контрольном материале.
На всякий случай кратко опишу как это происходит.
То есть установка истинного значения производится на стороне провайдера внешнего контроля качества.
Вообще, наиболее предпочтительным с точки зрения здравого смысла способом установки истинного значения является измерение тех же контрольных материалов референсным методом. Но на момент написания статьи в РФ не существует ни одной программы внешнего контроля качества, которая предоставляла бы данную услугу. Поэтому истинное значение показателя устанавливается провайдером как среднее значение в каждой конкретной группе. При этом лаборатории группируются по используемому оборудованию и реагентам. То есть, например, вычисляется среднее значение глюкозы, которое намерили все лаборатории работающие на приборе “А” в одном и том же контрольном материале и смещение каждой лаборатории это отклонение ее результата от среднего в данной группе.
Плавно переходим к сигмаметрии
После того, как лаборатория тем или иным способом определилась с предельной ошибкой, которую она считает для себя приемлемой, а также вычислила свои значения стандартного отклонения и смещения можно переходить непосредственно к методу шести сигм.
Теперь для каждого теста лаборатория должна вычислить показатель сигмаметрии по формуле:
Либо, для вычисления могут быть использованы процентные величины.
Физический смысл данного показателя следующий: он показывает во сколько раз расстояние от вашего среднего до ближайшей границы недопустимых результатов больше вашего коэффициента вариации (стандартного отклонения).
Чем больше данный показатель, тем меньше вероятность того, что при измерении вы выйдите за допустимые пределы и, соответственно, тем меньше лаборатория выдает результатов, которые считаются неправильными.
Зная показатель сигмаметрии, можно вычислить DPOM, а также для этого существуют заранее составленные таблицы.
Таким образом показатель сигмаметрии как бы является критерием качества выполнения лабораторией определенного теста. Чем он больше, тем меньше лаборатория выдает неправильных результатов по данному тесту.
Из таблицы видно, что при достижении значения критерия равного шести сигмам, на один миллион в среднем выпадает всего три дефекта. Данный показатель считает очень хорошим и именно от этой цифры метод и получил свое название.
Допустим лаборатория определила предельную ошибку для измерения концентрации глюкозы как 7%.
Вычисляем показатель сигмаметрии для глюкозы в данной лаборатории:
Таким образом лаборатория выполняет данное исследование на уровне 4 сигм.
Графическое отображение сигмаметрии
Теперь давайте сделаем следующее преобразование: построим график по оси абсцисс которого будем откладывать коэффициент вариации, а по оси ординат будем откладывать смещение при каком-то определенном значении предельно допустимой ошибки.
Получившийся график называется график выбора метода (method decision chart).
Значение всех возможных сочетаний CV и Bias соответствующих какому-либо конкретному значения сигмаметрии на данном графике будет выглядеть в виде прямой линии, пересекающей ось y в точке TEa и ось x в точке TEa/Sigma-metric.
Соответственно все точки, лежащие на графике выше и правее определенной прямой, будут иметь значение показателя сигмаметрии меньше, чем данная прямая. И наоборот, точки, лежащие ближе к началу координат от определенной прямой, будут иметь значение сигмаметрии больше, чем данная прямая.
Проще говоря, чем ближе точка к началу координат, тем лучше.
Данный график получил такое название, потому что он позволяет в графическом и наглядном виде выбрать лучший метод для измерения того или иного показателя.
Например, нужно выбрать между двумя наборами для измерения глюкозы.
Из инструкций к данным наборам нам известны следующие их аналитические характеристики:
Какой набор предпочтительнее, с большим коэффициентом вариации, но с меньшим смещением или наоборот, с большим смещением, но меньшим коэффициентом вариации? Интуитивно ответ не очевиден. Но если отложить данные точки на графике выбора метода (при фиксированном TEa=7%), то мы получим следующую картину:
Из данного графика видно, что метод А обладает показателем сигмаметрии больше 4 (так как лежит ближе к началу координат от линии 4 Сигмы), в то время как метод В обладает показателем сигмаметрии больше трех, но меньше четырех.
Следовательно, при прочих равных условиях выбор метода А более предпочтителен для лаборатории так как он позволит получать меньшее количество ошибочных результатов чем метод В.
Следует сказать, что все то же самое мы можем получить и просто подставив соответствующие показатели в формулу для вычисления сигмаметрии:
Что мы и наблюдаем на графике.
Основным недостатком приведенного выше графика является его зависимость от конкретного значения TEa. Для каждого значения TEa требуется отдельный график, кроме того, отдельный график требуется для каждого аналита, например отдельно для глюкозы, отдельно для билирубина. Но данное ограничение легко преодолеть если принять значение TEa за 100%, а CV и Bias выразить в процентах от TEa. Тогда у нас получиться универсальный график для всех тестов, и значений TEa.
Практическое применение сигмаметрии
Допустим лаборатория совершила этот подвиг, и подсчитала показатели сигмаметрии для своих тестов (хотя бы для некоторых). Что это может дать в практическом плане кроме ощущения своего превосходства над конкурентами 
Оказывается, в зависимости от показателя сигмаметрии для каждого теста можно изменить правила проведения статистического контроля качества.
Поясним это более детально. Например, всем в лаборатории известные правила Вестгарда, которые в их классическом варианте начинаются с проверки на выход контрольной точки за пределы Xср±2S, далее выход за 3S и т. д., в результате лаборатория решает являются ли результаты приемлемыми или требуются какие-либо корректирующие действия. Приведу тут на всякий случай эту схему:
Так вот данный подход к контролю качества учитывает только аналитические свойства системы и никак не связан с какими-либо реальными требованиями по точности измерения какого бы то ни было биологического показателя. То есть мы измеряем показатель с максимальной точностью, которую нам предоставляет наша аналитическая система и контролируем его точно так же, любой выход за пределы данной схемы считается нарушением и выходом системы из под контроля.
Но, как мы помним идеология шести сигм предполагает учитывание не только аналитических свойств системы, но и предельно допустимую ошибку показателя, а значит, для тестов, у которых показатели сигмаметрии достаточно высоки требования по контролю качества могут быть ослаблены, так как точность измерения, которую предполагает подход, использующий “классические” правила Вестгарда является избыточной.
Как можно заметить из схемы если показатель сигмаметрии для вашего теста 6 и более сигм, то вам даже не обязательно придерживаться правила 12S, то есть вам просто достаточно следить чтобы контроль не выходил за пределы 3S и это уже является достаточным основанием считать, что система находится под контролем и спокойно выдавать результаты пациентам.
Кроме того, если ваши показатели сигмаметрии достаточно высоки, то можно уменьшить, как количество уровней контрольных материалов, так и частоту проведения внутрилабораторного контроля качества.
Но не стоит радоваться раньше времени. Как следует из той же схемы, если ваши показатели сигмаметрии не так хороши, как хотелось бы, то это влечет за собой ужесточение требований к проведению внутрилабораторного контроля.
Для тех, кто хочет копнуть глубже
Если вы дочитали до этого момента, то вы уже должны иметь общее представление о применении концепции шести сигм в лабораторной диагностике и, вообще-то говоря, уже совершили достаточно серьезное интеллектуальное усилие. Но если вы хотите страдать еще больше понимать тему лучше, то добро пожаловать в следующую главу.
Что-то тут не так
Внимательный читатель мог заметить следующую странную вещь: допустим вы работаете с нулевым смещением (Bias = 0%), а ваш коэффициент вариации при этом равен межиндивидуальному коэффициенту вариации в популяции (CVa = CVg), при этом сделаем еще одно допущение и предположим, что предельно допустимая ошибка в шесть раз больше вашего CV, а следовательно и ровно в шесть раз больше межидивидуального CV тоже (TEa = 6CVa = 6CVg).
Тогда если посчитать показатель сигмаметрии, то окажется, что вы работаете ровно на уровне 6 сигм.
Теперь давайте построим график распределения для такой ситуации.
Так вот, если все самостоятельно пересчитать, то получается, что в интервал допустимых значений (истинное значение ± TEa) попадает более 99.999% всех наших результатов. В то время, как за пределы TEa выпадает около 1.97×10 −7 % всех результатов. То есть если округлять до целого из одного миллиона результатов мы должны ожидать ноль результатов, выходящих за пределы допустимой ошибки измерения, а также напомню, что данный показатель называется количеством дефектов на миллион DPMO (defects per million opportunities).
То есть по нашим расчетам при показателе сигмаметрии равном шести DPMO должен равняться нулю.
Но как мы видим из таблиц по сигмаметрии, одна из которых приведена выше в этой статье DPMO на уровне 6 сигм считается равным 3.4
Как такое может быть!?
Так происходит, потому что на самом деле во все таблицы неявно заложено дополнительное смещение в 1.5 сигмы, поэтому даже если вы работаете в описанных выше условиях ваш график распределения на самом деле выглядит так:
Ваше среднее при этом искусственно сдвинуто на 1.5 сигмы относительно истинного значения.
Как принято говорить в таких случаях: так исторически сложилось.
Когда в свое время специалисты компании Motorola еще только начинали разрабатывать данный метод для бизнес-процессов ими было справедливо подмечено, что величина смещения не находится на постоянном уровне, а имеет тенденцию ухудшаться по целому ряду причин, учесть все из которых не представляется возможным. Поэтому в показатель сигмаметрии просто была включена дополнительная величина погрешности в 1.5 сигмы.
Соответственно, в приведенном выше примере вы будите работать не на уровне 6 сигм, который мы самостоятельно статистически рассчитали, а на фактическом уровне в 4.5 сигмы.
В некоторых источниках делают разделение на краткосрочную величину сигмаметрии (short term), это та, которую мы честно вычислили сами, и долгосрочную (long term), это та у которой еще полторы сигмы в нагрузку. Соответственно DPMO 4.5 краткосрочных показателей сигмаметри в точности равны DPMO при 6 долгосрочных.
Заключительный штрих
Ранее в статье уже шла речь, о том, что в зависимости от значения показателя сигмаметрии для каждого лабораторного теста могут быть изменены правила проведения внутрилабораторного контроля качества. Давайте немного подробнее остановимся из каких соображений это делается.
Графически это можно представить следующим образом:
Как мы видим из графика мы имеем несколько функций распределения вероятности обнаружения сдвига в зависимости от того, какие правила принятия решений мы используем. Данные функции имеют, выражаясь лабораторным языком, разные значения чувствительности и специфичности при принятии решения. Выражаясь строго математически, эти функции имеют разные вероятности ошибок первого и второго рода при принятии решения о наличии или отсутствии систематического сдвига.
Например, используя самый жесткий критерий 12s (однократный выход контроля за пределы двух стандартных отклонений) мы имеем наиболее чувствительный к смещению метод, но он же и метод, который будет наиболее склонен к ложному срабатыванию. Как видно на графике он срабатывает практически в 10% случаев, когда никакого смещения нет вообще. С другой стороны, если выбрать правило браковать серию только если контроль выйдет за пределы 3.5 стандартных отклонений это практически гарантированно убережет нас от ложных срабатываний, но смещение, если оно случиться, мы заметим только тогда, когда оно уже будет катастрофически велико.
Следовательно, нужно исходить из того, какая величина смещения будет предельно допустимой. Считается, что предельно допустимая систематическая ошибка (ΔSEcrit), которая должна быть обнаружена статистическими методами рассчитывается из уравнения:
Отсюда следует, что ось абсцисс на графике может быть представлена в виде шкалы сигмаметрии со сдвигом на 1.65 (верхняя шкала на графике).
Исходя из практических соображений набор правил выбирается так, чтобы вероятность обнаружения ошибки была около 90%, в то время как вероятность ложного срабатывания менее 5%.
То есть если представлять процесс упрощенно, то на графике откладывается вертикальная линия, соответствующая текущему показателю сигмаметрии, и ищутся кривые, пересекающие данную линию на уровне примерно 0.9, так же желательно, чтобы эти кривые пересекали ось ординат на значениях менее 0.05 и применяются правила соответствующие данным кривым.
Например, на следующем графике представлен вариант кривой, которая при работе на уровне сигмаметрии 4 дает вероятность обнаружения сдвига около 91% с вероятностью ложного срабатывания около 3%, и соответствует набору правил 13s/22s/R4s/41s
Кроме того, из приведенного выше уравнения мы опять-таки можем выразить смещение как функцию от стандартного отклонения при зафиксированных значениях TEa и ΔSEcrit.
Графическое изображение данной функции дает нам картину очень похожую на график выбора метода. Только теперь линии на графике соответствуют максимальным значениям смещения и коэффициента вариации для различных наборов правил статистического контроля качества. Такой график называется operating specifications chart (OPSpecs).
Для выбора конкретного набора правил на графике ставят точку, соответствующую смещению и вариации вашего метода. Правила, линии которых проходят выше точки подходят для вашего метода. Естественно, на практике, из экономических соображений, выбирают не любую линию, лежащую выше точки, а ближайшую к ней.
Для изображенного на графике гипотетического метода А с его характеристиками смещения и вариации должен быть выбран набор правил 13s/22s/R4s/41s
Как видно из графика, чем дальше метод находится от начала координат, то есть чем больше смещение и вариация, тем более жесткие правила должны к нему применяться.
https://www. haascnc. com/ru/service/troubleshooting-and-how-to/troubleshooting/sigma-5—axis-servo-motor-and-cables—troubleshooting-guide. html
https://medlabdiag. ru/articles/19/
