حساب عدم اليقين: 10 أخطاء فادحة يجب تجنبها

 

مقدمة

حساب عدم اليقين ليس بالأمر السهل. إنها مهارة تتطلب التعليم والتدريب وساعات من الممارسة لإتقانها. ولذلك، تُعدّ من أبرز عشر نقاط ضعف في عمليات تدقيق ISO/IEC 17025 .

سواءً كنتَ مبتدئًا أو خبيرًا في حساب عدم اليقين، فأنا متأكدٌ من أنك قد ارتكبتَ أخطاءً. بل إنني ارتكبتُ عددًا من الأخطاء على مر السنين.

لكن الهدف هو التعلم من الأخطاء. أفضل ما في التعلم من الأخطاء هو أنها ليست بالضرورة أخطاءك، بل يمكنك التعلم من أخطاء الآخرين. والفائدة هي إمكانية تحسين عملياتك على حساب معاناة الآخرين وإحباطاتهم.

يبدو جيدا جدا، أليس كذلك؟

حسنًا، في هذه المقالة، سأساعدك على تحسين قدرتك على حساب عدم اليقين. سأوضح لك الأخطاء العشرة الأكثر شيوعًا التي ترتكبها المختبرات عند حساب عدم اليقين في القياسات. كما سأعلمك كيفية تجنب هذه الأخطاء.

ونتيجة لذلك، يجب عليك أن تتعلم كيفية التخلص من هذه الحوادث من حسابات عدم اليقين الخاصة بك وتجنب أوجه القصور أثناء تدقيق ISO/IEC 17025.

إذا كنت مستعدًا للتعلم، فلنبدأ.

 

خلفية

أعمل في مجال علوم القياس منذ أربعة عشر عامًا. مع ذلك، لم أتعلم كيفية حساب عدم اليقين إلا في عام ٢٠٠٨.

عندما بدأتُ العمل، لم تكن حساباتي لعدم اليقين جيدة. بدت ميزانيات عدم اليقين سيئة، ولم تتضمن تأثيرات كافية لقياس عدم اليقين. استغرق الأمر مني بضع سنوات لإتقان هذه المهارة. خلال تلك الفترة، ارتكبتُ بعض الأخطاء السخيفة.

لذا، قررتُ البدء بتوثيق الأخطاء التي أرتكبها وتتبعها. ونتيجةً لذلك، تمكنتُ من تحديد الأخطاء التي أكررها باستمرار. لذلك، أنشأتُ قوائم تحقق لمساعدتي في إجراء فحوصات ضمان الجودة لتجنب هذه الأخطاء.

بالإضافة إلى ذلك، راقبتُ موظفيّ وتعقّبتُ الأخطاء الشائعة التي يرتكبونها عند تقدير عدم اليقين. وبفضل هذه المعلومات، استطعتُ تركيز جهودهم التدريبية على استهداف هذه الأخطاء وتحسين قدرتهم على حساب عدم اليقين.

لكن لم أتوقف عند هذا الحد. بدأتُ بطلب بيانات إحصائية (لنتائج التدقيق) من هيئات اعتماد ISO/IEC 17025 لمعرفة ما تُنتجه المختبرات الأخرى.

لقد قمت أيضًا بمراقبة وتتبع جميع الأخطاء التي ارتكبها عملائي وعملائي على مر السنين.

من خلال جميع البيانات التي جمعتها، تمكنتُ من تجميع قائمة بأكثر 25 خطأً شيوعًا يرتكبها الناس عند تقدير عدم اليقين في القياس. سأشارككم اليوم الأخطاء العشرة الأكثر شيوعًا، لتتجنبوها وتحسنوا تقديراتكم لعدم اليقين.

 

الأخطاء الأكثر شيوعًا عند حساب عدم اليقين

على مر السنين، جمعتُ قائمةً بالأخطاء التي يرتكبها الناس عند حساب عدم اليقين. فيما يلي قائمتي لأهم عشرة أخطاء.

1. عدم حساب ميزانيات عدم اليقين أو عدم وجود ميزانيات عدم اليقين
2. عدم اتباع طريقة GUM لحساب عدم اليقين
3. لا يمكن تتبع القياسات
4. لا يشمل بيانات عدم اليقين من النوع أ
5. عدم مراعاة جميع التأثيرات على عدم اليقين في القياس
6. دمج وحدات القياس غير المتوافقة
7. عدم تحديث ميزانيات عدم اليقين
8. استخدام مواصفات عدم اليقين الخاصة بالشركة المصنعة
9. عدم الإبلاغ عن عدم اليقين لرقمين مهمين
10. الإبلاغ عن عدم اليقين الأصغر من عدم اليقين في إدارة المخاطر (CMC)

 

1. عدم حساب ميزانيات عدم اليقين أو عدم وجود ميزانيات عدم اليقين

المشكلة

من أكبر الأخطاء التي ترتكبها المختبرات عدم حساب عدم اليقين في القياسات. هذا يعني أنها لا تملك:
• ميزانيات عدم اليقين ،
• حسابات عدم اليقين،
• تقديرات عدم اليقين في تقارير الاختبار أو المعايرة.

تقضي العديد من المختبرات أشهرًا في التحضير لتدقيق الاعتماد وفقًا لمعيار ISO/IEC 17025، ولكنها لا تحسب أبدًا عدم اليقين أو تنشئ ميزانية واحدة لعدم اليقين.

نتيجةً لذلك، يقضون الأشهر القليلة التالية لتقييمهم في حساب عدم اليقين بشأن نطاق اعتمادهم. في بعض الحالات، يستغرق المختبر وقتًا طويلاً لإكمال العملية لدرجة أنه يضطر إلى إجراء تدقيق جديد بالكامل.

إن عدم حساب عدم اليقين خطأٌ باهظ الثمن. كان من الأفضل استثمار الوقت والمال في حل هذه المشكلة في مكانٍ آخر.

كيفية إصلاحه

لحل هذه المشكلة، ضع خطة للتحضير لتدقيق ISO/IEC 17025. تأكد من قراءة جميع متطلبات طلبك وجميع سياسات ومتطلبات هيئة الاعتماد الخاصة بك.

بعد ذلك، تأكد من وضع نطاق مقترح للاعتماد. بعد اكتمال النطاق، ستعرف الآن ما هي وظائف القياس التي تحتاج إلى ميزانيات عدم يقين.

الآن، احسب درجة عدم اليقين لكل معلمة قياس ضمن نطاق الاعتماد المقترح. إذا كان نطاقك كبيرًا جدًا بحيث لا يمكن إكماله في الوقت المحدد، وركّز على وظائف القياس الأكثر أهمية التي يجب اعتمادها.

إذا لم تكن متأكدًا من وظائف القياس الأكثر أهمية، فاجعل احتياجات عملائك هي دليلك.

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. قم بإنشاء خطة لتدقيق ISO/IEC 17025،
2. اقرأ سياسات ومتطلبات هيئة الاعتماد الخاصة بك،
3. تطوير نطاق مقترح للاعتماد،
4. قم بإنشاء ميزانيات عدم اليقين لكل وظيفة في النطاق المقترح.

 

2. عدم اتباع طريقة GUM لحساب عدم اليقين

المشكلة

هناك خطأ شائع آخر ترتكبه المختبرات عند تقدير عدم اليقين وهو عدم استخدام طريقة GUM.

يُشير مصطلح GUM إلى دليل التعبير عن عدم اليقين في القياس (GUM) . وهو الطريقة الأكثر شيوعًا التي تستخدمها مختبرات المعايرة والاختبار لتقدير عدم اليقين وفقًا لمعيار ISO/IEC 17025. في الواقع، تعتمد معظم مقالاتي وأدلتي على طريقة GUM.

إذا كنت لا تستخدم هذه الطريقة، فاستعد للحصول على نقص أثناء التقييم الخاص بك؛ إلا إذا كنت تستطيع تبرير سبب عدم استخدامها بشكل كافٍ.

كيفية إصلاحه

لحل هذه المشكلة، تعلّم كيفية استخدام طريقة GUM من خلال قراءة دليل التعبير عن عدم اليقين في القياس. بعد ذلك، طبّق ما تعلمته عمليًا. جرّب استخدام حاسبة عدم اليقين أو برنامجًا لتسهيل العملية.

إذا وجدتَ دليل GUM مُعقّدًا للغاية، فحاول تنزيل دليل عدم اليقين الخاص بي: 7 خطوات لحساب عدم يقين القياس . إنه سهل القراءة والفهم. بالإضافة إلى ذلك، فهو مُكتوب كإجراء لمساعدتك على تعلّم وتطبيق العملية الصحيحة لحساب عدم اليقين.

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. اقرأ دليل التعبير عن عدم اليقين في القياس،
2. احسب عدم اليقين باستخدام طريقة GUM،
3. استخدم حاسبة عدم اليقين أو برنامجًا لتسهيل العملية.

 

3. لا يمكن تتبع القياسات

المشكلة

الخطأ الأكبر الذي ترتكبه المختبرات عند حساب عدم اليقين هو أنها لا تمتلك القدرة على تتبع القياسات .

يُعدّ تتبع القياسات أمرًا بالغ الأهمية لعملية تحليل عدم اليقين. يجب أن تتوفر لديك هذه الميزة لتقدير عدم اليقين بشكل صحيح. فبدونها، ستكون نتائجك غير موثوقة تمامًا.

بدءًا من تطبيق وحدة النظام الدولي للوحدات (SI)، ستزداد درجة عدم اليقين المرتبطة بنتائج القياس مع كل معايرة تُجرى بعد ذلك. كلما تقدمت في سلسلة التتبع، زاد احتمال عدم اليقين لديك.

لذلك، يجب معرفة عدم اليقين في القياسات المرتبطة بمعايرة معداتك. علاوة على ذلك، يجب التأكد من إمكانية تتبع نتائج القياسات. فبدون هذه المعلومات، يصعب حساب عدم اليقين بثقة.

كيفية إصلاحه

لإصلاح هذه المشكلة، تأكد من إمكانية تتبع القياسات. أولًا، معايرة جهازك في مختبر معتمد وفقًا لمعيار ISO/IEC 17025. بعد ذلك، تأكد من احتواء تقارير المعايرة على بيانات "كما وُجدت" و"كما تُركت". وأخيرًا، تأكد من احتواء تقارير المعايرة على تقديرات لعدم اليقين في القياس.

يجب عليك معرفة درجة عدم اليقين المرتبطة بمعايرة جهازك. تُعرف هذه الدرجة بـ "عدم يقين المعيار المرجعي" أو "عدم يقين المعايرة". لا يمكن أن تقل درجة عدم اليقين التي تحسبها لاحقًا عن هذه الدرجة.

بعد ذلك، عليك معرفة نتائج قياسك (أي بيانات "كما وجدت" و"كما تركت") لتحديد مدى التحيز في نتائج قياسك . لذا، يمكنك إما تصحيح التحيز أو تضمينه في تحليل عدم اليقين إذا لم يكن كذلك.

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. قم بمعايرة معداتك بواسطة مختبر معتمد وفقًا لمعيار ISO/IEC 17025،
2. تأكد من أن تقارير المعايرة الخاصة بك تحتوي على بيانات "كما تم العثور عليها" و"كما تم تركها"،
3. تأكد من أن تقاريرك تحتوي على تقديرات لعدم اليقين في القياس.

 

4. لا يشمل بيانات عدم اليقين من النوع أ

المشكلة

تُعد بيانات النوع "أ" مهمة في تحليل عدم اليقين، إذ تُمكّنك من تحديد التباين الفعلي المرتبط بعمليات القياس. وهي بيانات حقيقية جمعتها من خلال إجراء التجارب. إضافةً إلى ذلك، تشترط معظم هيئات الاعتماد الآن تضمينها في تحليل عدم اليقين.

الأشكال الأكثر شيوعًا لبيانات النوع (أ) المضمنة في تحليل عدم اليقين؛
• القدرة على التكرار
• إمكانية إعادة الإنتاج
• استقرار

لا تُدرج العديد من المختبرات بيانات النوع "أ" في تحليلات عدم اليقين. ونتيجةً لذلك، تُواجه نقصًا في البيانات خلال تدقيقها وفقًا لمعيار ISO/IEC 17025.

لذلك، يقوم المقيمون عادة بتمييز أقسام نطاق الاعتماد الخاص بهم بعلامة "TBD"، ويطلبون من المختبرات تحديث ميزانيات عدم اليقين الخاصة بها باستخدام بيانات النوع A.

كيفية إصلاحه

لإصلاح ذلك، ضع خطة وابدأ الاختبار. أولًا، عليك إجراء اختبار التكرار ، ثم تجربة إعادة الإنتاج .

بعد ذلك، عليك تحليل النتائج إحصائيًا وإضافتها إلى ميزانيات عدم اليقين. إذا كنت بحاجة إلى مساعدة في التحليل، فقد أعددتُ دليلًا إحصائيًا رائعًا لتحليل عدم اليقين .

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. إنشاء خطة،
2. قم بإجراء اختبار التكرار،
3. قم بإجراء اختبار قابلية التكرار،
4. تحليل النتائج،
5. أضف النتائج إلى ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك.

 

5. عدم مراعاة جميع التأثيرات على عدم اليقين في القياس

المشكلة

يمكن أن يتأثر عدم اليقين في نتائج القياس بعوامل عديدة ومختلفة. إذا لم تأخذها في الاعتبار في تحليل عدم اليقين، فقد تواجه مشكلة.

بعض التأثيرات المشتركة على عدم اليقين في القياس ؛
• المشغل
• بيئة
• معدات
• طريقة
• المعايرة

عادةً ما يؤدي حساب عدم اليقين دون مراعاة جميع التأثيرات إلى تقديرات غير كافية أو مُقلَّلة من أهميتها. على الأرجح، سيجد مُدقِّق حساباتك أنك قدَّرتَ عدم اليقين بشكل غير صحيح، وسيُشير إليكَ بوجود خلل.

ونتيجة لذلك، سوف تقضي الأشهر القليلة القادمة في البحث والاختبار وتحليل التأثيرات الجديدة التي ستدرجها في تحليل عدم اليقين الخاص بك.

على الرغم من أن العديد من المدققين سيجعلونك تشعر وكأنك فعلت شيئًا خاطئًا، إلا أنه في معظم الأحيان، ليس هذا هو الحال.

عادةً ما يحدث هذا الخطأ لأن الناس (مثلك) لم يكونوا على دراية بوجود بعض هذه التأثيرات. لا تقلق، هذا يحدث لنا جميعًا.

كيفية إصلاحه

ولإصلاح ذلك، قم بإجراء بعض الأبحاث وتعلم شيئًا جديدًا حول عمليات القياس الخاصة بك.

أولاً، ابحث عن مواد مرجعية قد تساعدك في تحديد مصادر جديدة للشك. إليك بعض المصادر الجيدة للبحث:
• الكتب المدرسية
• أدلة الصناعة
• المقالات الصحفية
• أوراق المؤتمرات
• نتائج من مختبرات أخرى

بعد ذلك، حدد مصادر عدم اليقين الجديدة وسجّل نتائجك. من المفيد دائمًا توثيق مصادر عدم اليقين الجديدة التي اكتشفتها وكيفية تأثيرها على نتائج قياسك. تدوين الملاحظات الجيدة أمر بالغ الأهمية، خاصةً عندما يرغب المُقيِّم في معرفة المزيد عن تأثير مُحدد.

بعد ذلك، اختبر مصادرك الجديدة لتحديد مدى تأثيرها على نتائج قياسك. إذا لم تتمكن من اختبار تأثيراتك الجديدة، أنصحك على الأقل بتضمين التأثير في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك وإضافة ملاحظة تُشير إلى عدم قدرتك على تحديد حجم التأثير.

مع ذلك، يُنصح بمراجعة نتائج مختبرات أخرى تُجري قياسات مماثلة لمعرفة البيانات التي توصلت إليها. قد تتمكن من استخدام بيانات من تحليلاتها.

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. قم ببعض الأبحاث،
2. تحديد مصادر جديدة لعدم اليقين،
3. الاختبار والقياس والتحليل،
4. قم بتضمين النتائج في ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك.

 

6. دمج وحدات القياس غير المتوافقة

المشكلة

إن الجمع بين وحدات قياس غير متوافقة أشبه بخلط الزيت والماء؛ فهو غير فعال. ستُخطئ في حساب عدم اليقين في عملية القياس، وستحصل في النهاية على نتائج مُبالغ فيها أو مُقلّلة منها بشكل كبير.

فكّر في شيءٍ مألوف، مثل المال. لا يمكنك جمع ٢٠ دولارًا أمريكيًا و٢٠ يورو وادّعاء أن لديك ٤٠ دولارًا أمريكيًا أو ٤٠ يورو. يجب عليك أولًا تحويل واحد إلى وحدةٍ متوافقةٍ لتحديد إجمالي المبلغ الفعلي الذي تملكه.

وحدات القياس تعمل بنفس الطريقة. لا يمكنك جمع الفولت والأمبير معًا؛ ولا يمكنك جمع الأقدام والأمتار معًا (دون تحويل أولًا). هذا لا يعمل.

يتعين عليك تحويل مصادر عدم اليقين الخاصة بك إلى وحدات قياس مماثلة لحساب عدم اليقين المشترك بشكل صحيح.

كيفية إصلاحه

لإصلاح ذلك، حوّل مصادر عدم اليقين إلى وحدات قياس مماثلة. لتحقيق ذلك، حاول استخدام إحدى هذه الطرق لدمج عدم اليقين مع وحدات قياس مختلفة ؛
• معاملات الحساسية
• عدم اليقين الجزئي
• المحاكاة الرياضية

من خلال استخدام أي من هذه الطرق الثلاث، يمكنك تحويل تأثيرات عدم اليقين لديك إلى وحدات قياس مماثلة جاهزة لحساب عدم اليقين المشترك .

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. حدد وحدة القياس المطلوبة لتحليل عدم اليقين.
2. قم بتحويل مصادر عدم اليقين الخاصة بك إلى وحدات مماثلة.
3. احسب عدم اليقين لعملية القياس الخاصة بك.

 

7. عدم تحديث ميزانيات عدم اليقين

المشكلة

قد يكون حساب عدم اليقين مُحبطًا. إذا كنت تشعر بعدم الارتياح أثناء القيام بذلك، فغالبًا ستكون سعيدًا جدًا بعد أن أنشأت جميع ميزانيات عدم اليقين اللازمة لتغطية نطاق اعتمادك.

على غرار العديد من المختبرات، قد تعتقد أنك لن تحتاج إلى حساب عدم اليقين لنطاق الاعتماد الخاص بك مرة أخرى.

حسنا، أنت مخطئ!

خذ في الاعتبار حقيقة أن الأشياء تتغير بمرور الوقت، بما في ذلك عدم اليقين في القياس.
• أداء معداتك مختلف،
• لديك فنيين مختلفين،
• لقد قام الفنيون لديك بتحسين مهاراتهم،
• أنت تستخدم أساليب مختلفة، أو
• تستخدم مختبرات مختلفة لمعايرة معداتك.

يمكن أن تستمر القائمة أعلاه إلى الأبد.

يتأثر عدم اليقين في نتائج القياس بعوامل عديدة، مما يتطلب تحديث ميزانيات عدم اليقين بانتظام. على الأقل، أنصحك بتحديث ميزانيات عدم اليقين مرة واحدة على الأقل قبل كل تدقيق وفقًا لمعيار ISO/IEC 17025.

كيفية إصلاحه

لإصلاح ذلك، قم بإنشاء خطة وقم بتنفيذها.

حاول تحديث ميزانيات عدم اليقين في كل مرة تُعاير فيها معاييرك المرجعية. آخر ما ترغب بفعله عند التحضير للتدقيق هو حساب عدم اليقين لكامل نطاق اعتمادك.

بدلًا من ذلك، حاول تقسيم هذه المهمة إلى مهام أصغر يمكنك تنفيذها على مدار العام. عند استعادة معاييرك من المعايرة، حدِّث ميزانيات عدم اليقين.

إنه ببساطة أسهل بكثير للإدارة.

المكافأة: بالإضافة إلى ذلك، سوف تتمكن من تحسين قدرتك على تقدير عدم اليقين لأنك تقوم بذلك بشكل متكرر.

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. إنشاء خطة،
2. تنفيذه، و
3. تحديث ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك

 

8. استخدام مواصفات عدم اليقين الخاصة بالشركة المصنعة

المشكلة

من المعروف أن العديد من المصنّعين ينشرون مواصفات عدم اليقين في أدلة الاستخدام وبيانات المواصفات الخاصة بهم. ومع ذلك، هذا لا يعني أن نتائج قياسك ستُعطي نفس درجة عدم اليقين.

بناءً على عملية القياس المُتبعة، ستُعطي نسبة عدم اليقين المُقدّرة نتائج أكبر أو أصغر من نسبة عدم اليقين المُعلنة من قِبَل المُصنِّع. في معظم الحالات، ستكون نسبة عدم اليقين في القياس أكبر من القيم التي يُعلن عنها المُصنِّع.

المشكلة التي تواجهها معظم المختبرات أثناء تدقيق ISO/IEC 17025 هي أن ميزانية عدم اليقين الخاصة بها لا تشمل إلا عدم اليقين الذي نشرته الشركة المصنعة. عادةً، لا يقبل المُقيّمون هذا إلا إذا كان هناك مبرر لاستخدام مواصفات الشركة المصنعة.

الآن، هناك أوقات يكون فيها استخدام مواصفات عدم اليقين في التصنيع مقبولاً، ولكن على الأرجح أن هذه ليست حالتك.

كيفية إصلاحه

لإصلاح ذلك، قم بإجراء تحليل عدم اليقين الخاص بك. اجمع بعض بيانات النوع أ وراجع تقارير المعايرة. بعد ذلك، حلل بياناتك واستخدم ميزانية عدم اليقين أو حاسبة لتقدير عدم اليقين.

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. قم بإجراء تحليل عدم اليقين الخاص بك،
2. جمع بعض البيانات من النوع أ،
3. راجع تقارير المعايرة الخاصة بك،
4. تحليل نتائجك،
5. قم بتقدير عدم اليقين باستخدام الميزانية أو الآلة الحاسبة.

 

9. عدم الإبلاغ عن عدم اليقين لرقمين مهمين

المشكلة

من السهل نسبيًا تقريب قيمة عدم اليقين المحسوبة إلى رقمين معنويين والإبلاغ عنها. ومع ذلك، يبدو أن العديد من المختبرات لا تُحسن القيام بذلك. لذلك، يُشار إليها بعيب خلال تدقيقها وفقًا لمعيار ISO/IEC 17025.

وفقًا للقسم 7.2.6 من دليل التعبير عن عدم اليقين في نتائج القياس ، " لا ينبغي إعطاء القيم العددية لعدم اليقين الموسع U بعدد مفرط من الأرقام. وعادةً ما يكفي اقتباس U إلى رقمين معنويين على الأكثر ."

وفقًا للقسم 6.3 من ILAC P14:01/2013: سياسة ILAC بشأن عدم اليقين في المعايرة ، " يجب إعطاء القيمة العددية لعدم اليقين الموسع، على الأكثر، لرقمين مهمين ".

كما ترى، يجب عليك الإبلاغ عن عدم اليقين المحسوب لديك إلى رقمين مهمين.

بعض الأسباب الشائعة لحدوث هذا الخطأ…
1. لم يكن الموظفون على علم بما يعنيه الرقم المهم،
2. الرقابة أثناء فحص ضمان الجودة،
3. الإبلاغ عن أخطاء/قيود البرامج.

مع أن الأسباب المذكورة أعلاه قد تنطبق عليك، إلا أنها ليست مبررًا للتغاضي عن الإبلاغ عن حالات عدم اليقين التي تصل إلى رقمين مهمين. سيظل مُراجع حساباتك يُصنفك على أنك غير مُطابق للمواصفات.

كيفية إصلاحه

لإصلاح هذه المشكلة، تعرّف على المزيد حول الأرقام المعنوية وكيفية التقريب إلى رقمين معنويين. جرّب هذه العملية.
1. تعلم ما هو الرقم المهم،
2. تعلم كيفية التقريب إلى رقمين مهمين،
3. تقريب عدم اليقين المحسوب إلى رقمين مهمين،
4. تأكد من نتائجك مرة أخرى.

أولاً وقبل كل شيء، ما هو الرقم المهم؟

وفقًا لقاموس ميريام وبستر، فإن الرقم المهم هو " أي من أرقام العدد الذي يبدأ بالرقم الأبعد إلى اليسار والذي ليس صفرًا وينتهي بالرقم الأخير الأبعد إلى اليمين والذي ليس صفرًا أو هو صفر ولكنه يعتبر دقيقًا ".

انظر إلى الصورة أدناه. إليك مثالان على الإبلاغ عن عدم اليقين لرقمين معنويين.

الآن، عليك إيجاد أول رقمين معنويين. بعد ذلك، عليك تقريب الرقم المعنوي الثاني لأقرب قيمة (باستخدام التقريب التقليدي ). وأخيرًا، قم بتوسيع نطاق عدم اليقين إلى رقمين معنويين.

الملخص

لتلخيص ما تعلمته؛
1. أوجد أول رقمين معنويين،
2. تقريب الرقم المهم الثالث إلى أقرب صفر،
3. أبلغ عن عدم اليقين لديك إلى رقمين مهمين،
4. تأكد من نتائجك مرة أخرى.

نصيحة احترافية: حاول استخدام التدوين العلمي لتسهيل العملية.

 

10. الإبلاغ عن عدم اليقين الأصغر من عدم اليقين في إدارة المخاطر (CMC)

المشكلة

عادةً ما يكون عدم اليقين في CMC المدرج في نطاق الاعتماد الخاص بك هو أفضل عدم يقين في نتائج القياس التي يمكن لمختبرك تقديمها في ظل الظروف العادية.

عندما تُبلغ عن عدم يقين أقل مما هو مُدرج في نطاق اعتمادك، فأنت تُواجه مشكلة. أنت تُخالف القواعد!

وفقًا لـ ILAC P14، القسم 3.2، فإن CMC تعني قدرة المعايرة والقياس المتاحة لعملائك في ظل الظروف العادية.

بالإضافة إلى ذلك، في القسم 6.5، تنص السياسة على أن "... لا يجوز لمختبرات المعايرة المعتمدة الإبلاغ عن عدم يقين في القياس أقل من عدم اليقين في CMC الذي تم اعتماد المختبر من أجله ".

كيفية إصلاحه

لتجنب ذلك، قم بتنفيذ هذه العملية لتقدير عدم اليقين؛
1. اقرأ ILAC P14،
2. احسب عدم اليقين لنتائج المعايرة باستخدام؛

أ. عدم اليقين في CMC الخاص بك،
ب. قرار الجامعة، و
ج. إمكانية تكرار UUT.

3. تأكد من أن درجة عدم اليقين المحسوبة لديك أكبر من درجة عدم اليقين في CMC.

إذا طبّقتَ هذه العملية، فيجب أن يكون تقدير عدم اليقين لديك دائمًا أكبر من تقدير عدم اليقين في CMC المنشور في نطاق اعتمادك. وللتأكد، تحقق دائمًا من نتائجك.

نصيحة احترافية: أوصي بجعلها جزءًا من عملية ضمان الجودة الخاصة بك عند مراجعة تقارير المعايرة قبل إصدار الشهادات لعميلك.

إذا كان بإمكانك تقديم نتائج قياس ذات درجة أقل من عدم اليقين، فحاول التواصل مع مسؤول الاعتماد لديك لمعرفة كيفية تحديث نطاق اعتمادك. يتطلب هذا الأمر إجراءات ورقية أقل بكثير من الرد على نتائج التدقيق.

 

الأخطاء الأكثر شيوعًا عند حساب عدم اليقين

فيما يلي قائمة بخمسة عشر خطأً شائعًا يرتكبها الناس عند حساب عدم اليقين. بعض هذه الأخطاء مشروط بكيفية عمل مختبرك. سأشرح هذه الأخطاء بمزيد من التفصيل لاحقًا.

11. عدم تضمين دقة UUT وقابلية التكرار في تحليلك
12. عدم تضمين تحيز القياس في تحليلك
13. عدم حساب عدم اليقين لكل نقطة اختبار
14. الإبلاغ عن عدم اليقين في CMC مباشرةً من نطاق الاعتماد الخاص بك
15. عدم توسيع نطاق عدم اليقين إلى 95٪
16. الإبلاغ بشكل غير صحيح عن عدم اليقين في القياس
17. تقريب غير صحيح لعدم اليقين
18. عدم استخدام ميزانية عدم اليقين
19. حساب عدم اليقين في القياس بشكل غير صحيح
20. تضمين حل UUT مرتين في تحليل عدم اليقين الخاص بك
21. عدم حساب أهمية تأثيرات عدم اليقين لديك
22. عدم استخدام المعادلات لتقدير عدم اليقين
23. عدم استخدام جدول T للطالب لإيجاد عوامل التغطية
24. عدم تلقي تدريب كافٍ بشأن عدم اليقين
25. عدم طلب المساعدة من متخصص عند الحاجة إليها

 

خاتمة

حساب عدم اليقين ليس بالأمر السهل. لذا، من الشائع جدًا أن يرتكب الناس أخطاءً. استخدم المعلومات الواردة في هذه المقالة لتجنّب الوقوع في أخطاء مماثلة.

أيٌّ من الأخطاء المذكورة في هذه المقالة قد يُسبب لك نقصًا أثناء تدقيق ISO/IEC 17025. لذا، خصص وقتًا لتصحيح هذه الأخطاء الآن لتجنب أي مشاكل لاحقًا. لا أحد يُحبّ قضاء ساعات من وقته الثمين في تصحيح عيوب التدقيق.

الآن، أخبرني قصتك. إذا ارتكبتَ أحد هذه الأخطاء ووُجِّهَ إليكَ نقصٌ ما، فاترك تعليقًا أدناه وأخبرني بالخطأ الذي ارتكبتَه.