7 مصادر لعدم اليقين في القياس

مقدمة

هل تساءلت يومًا عن مصادر عدم اليقين في القياس التي يجب تضمينها في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك؟ لقد تساءلت، وأنا متأكد من أنك تساءلت أيضًا.

سأعرض لكم اليوم سبعة مصادر لعدم اليقين ينبغي إدراجها في كل ميزانية لعدم اليقين . والسبب الذي يدفعك إلى إدراج هذه المصادر في كل تقدير هو أنها عادةً ما تؤثر على كل قياس تُجريه.

سبب آخر لاستخدامها في ميزانية عدم اليقين هو أنها عوامل شائعة تُسهم في عدم اليقين، وتتطلبها العديد من هيئات الاعتماد. انظر الصورة أدناه أو اقرأ وثيقة متطلبات A2LA R205 ، ثم انتقل إلى القسم 4.7.1.

لمساعدتك في إنشاء ميزانيات عدم يقين أفضل وتقدير عدم يقين القياس بشكل أكثر ملاءمة، قمت بإنشاء قائمة تتضمن 7 مصادر لعدم اليقين في القياس والتي يجب أن تكون في كل ميزانية عدم يقين .

علاوة على ذلك، لن أكتفي بإخبارك ما هي مصادر عدم اليقين هذه، بل سأوضح لك كيفية تقييمها وحساب قيمتها باستخدام البيانات المتوفرة لديك بالفعل.

مصادر عدم اليقين

يمكن أن يتأثر عدم اليقين في القياس بعوامل عديدة. ومع ذلك، تندرج هذه العوامل ضمن إحدى الفئات الست الرئيسية التي تؤثر على عدم اليقين في القياس .

في المرة القادمة التي تبدأ فيها تحليل عدم اليقين والبحث عن مصادر عدم اليقين في القياس، ابدأ بالتفكير في المساهمين في عدم اليقين الذين يندرجون ضمن هذه الفئات.

الفئات الستة التي تؤثر على عدم اليقين في القياس هي:

معدات،
الوحدة قيد الاختبار
المشغل،
طريقة،
المعايرة، و
بيئة.

مصادر لكل ميزانية غير مؤكدة

في هذا الدليل، سأعرض لكم سبعة مصادر لعدم اليقين في القياس، والتي ينبغي إدراجها في كل ميزانية خاصة بعدم اليقين. ستتعلمون:

ما هم؛
كيفية حسابها؛ و
أمثلة لتطبيقها.

ينبغي أن تكون مصادر عدم اليقين السبعة المذكورة في هذا الدليل هي العوامل الرئيسية المساهمة في عدم اليقين التي تبدأ بها كل تحليل لعدم اليقين. بعد تقييم هذه المصادر السبعة، ستحتاج إلى مراعاة عوامل أخرى تساهم في عدم اليقين في اختبارك أو معايرتك.

سوف تتعلم عن هذا في نهاية الدليل.

فيما يلي قائمة بالمصادر السبعة لعدم اليقين في القياس التي ينبغي تضمينها في كل ميزانية عدم يقين:

القدرة على التكرار
إمكانية إعادة الإنتاج
استقرار
الانجراف
تحيز
دقة
عدم اليقين في المعيار المرجعي

في الأقسام أدناه، ستتعلم المزيد عن كل واحد من هؤلاء المساهمين في عدم اليقين في القياس.

انقر هنا لتحميل حاسبة 7 مصادر عدم اليقين مجانًا!

1. القدرة على التكرار

التكرارية مصدرٌ لعدم اليقين في القياس، ويجب تضمينها في ميزانية كل حالة عدم يقين. وهي حالة عدم يقين من النوع أ ، تتميز بتوزيع طبيعي حيث k=1.

يمكنك اختبار قابلية التكرار بنفسك عن طريق جمع قياسات متكررة في ظروف مماثلة (أي دون تغيير أي شيء). بعد ذلك، قيّم قابلية التكرار بحساب الانحراف المعياري وإضافته إلى ميزانية عدم اليقين .

تشترط معظم هيئات الاعتماد إمكانية التكرار في كل تحليل لعدم اليقين. إذا لم تُدرجها في ميزانية عدم اليقين، فمن المرجح أن تواجه نقصًا.

واصل القراءة لمعرفة المزيد عن إمكانية التكرار، بما في ذلك:

ما هو تعريف التكرار؟
كيفية حساب التكرار؟
مثال على إمكانية التكرار
أسئلة شائعة حول إمكانية التكرار

1.1 تعريف التكرار

وفقًا للمفردات في علم القياس ، يتم تعريف التكرار في القياس على النحو التالي:

1: دقة القياس في ظل مجموعة من شروط تكرار القياس (2.20)

انظر إلى الصورة أدناه لرؤية التعريف في VIM.

لتبسيط الأمر، فإن قابلية التكرار هي مدى تباين نتائج القياس في ظل ظروف مماثلة. يجب أن يبقى كل شيء في عمليتك كما هو دون أي تغييرات في المعدات، أو المُشغّل، أو الطريقة، أو الأيام، أو البيئة، إلخ. يجب تكرار كل قياس في ظروف قريبة قدر الإمكان من النتيجة الأصلية.

1.2 كم عدد العينات التي يجب عليك جمعها

يعتمد عدد العينات التي تجمعها على حالتك. ينصح معظم الناس بجمع ٢٠ إلى ٣٠ عينة. مع ذلك، لا ينطبق هذا على جميع الحالات.

قد تسمح لك بعض العمليات بجمع ٢٠ عينة، بينما قد تسمح لك عمليات أخرى بجمع ٣ إلى ٥ عينات فقط. اجمع فقط أكبر عدد ممكن من العينات في حالتك. استخدم المنطق السليم ولا تُبالغ في التفكير في عدد العينات التي يجب جمعها.

مع ذلك، يجب أن تعلم، وفقًا لنظرية الحد المركزي ، أن جمع المزيد من العينات يُقلل الانحراف المعياري. لذا، جمع المزيد من العينات يُقلل من عدم اليقين.

1.3 كيفية حساب التكرار

حساب التكرارية سهل لمجموعة بيانات واحدة. ببساطة، سجّل نتائجك واحسب الانحراف المعياري. هذا كل شيء.

اتبع الإرشادات أدناه لحساب القدرة على التكرار:

كرر القياس n عدد من المرات.
سجل نتائج كل قياس.
حساب الانحراف المعياري

إذا كنت بحاجة إلى حساب القدرة على التكرار لأكثر من مجموعة بيانات، فانقر فوق الرابط أدناه لمعرفة كيفية استخدام طريقة التباين المجمع.

حساب إمكانية التكرار لمجموعات متعددة من البيانات

1.4 مثال على حساب التكرار

في هذا المثال، سأتبع التعليمات المذكورة أعلاه لأوضح لك كيفية حساب التكرار خطوة بخطوة. كما سأرفق صورًا توضح كيفية حسابه.

1.4.1. كرر القياس (n) مرة

قم بإجراء قياسات متكررة متتالية مع الحفاظ على نفس نتائج القياس الأول. لا ترغب في تغيير أي شيء في إعداداتك أو إجراءاتك.

1.4.2. سجل نتائج كل قياس

سجّل نتائج قياساتك. يمكنك تدوينها على ورقة أو إدخالها في جدول بيانات أو آلة حاسبة. يُفضّل إدخال النتائج في جدول بيانات لأنه يُتيح لك تحليل البيانات في مايكروسوفت إكسل وحفظها.

1.4.3. حساب الانحراف المعياري

حلل النتائج بحساب الانحراف المعياري لقياساتك المتتالية. يمكنك استخدام صيغة الانحراف المعياري أدناه أو دالة STDEV في برنامج إكسل لتسهيل الحساب.

في الصورة أدناه، سترى الصيغة لحساب الانحراف المعياري.

لحساب الانحراف المعياري في Microsoft Excel، استخدم الوظيفة أدناه وانظر إلى الصورة للرجوع إليها.

=STDEV(الخلية ₁ : الخلية _n )

ملاحظة: إذا كنت تريد أن تمثل القدرة على التكرار مجموع جميع القياسات الخاصة بك، استخدم دالة Excel STDEV.P().

الانحراف المعياري هو عدم اليقين المرتبط بالتكرار. أضفه إلى ميزانية عدم اليقين، وحدده بتوزيع طبيعي حيث k=1.

2. إمكانية إعادة الإنتاج

تُعدّ إمكانية إعادة الإنتاج مصدرًا لعدم اليقين في القياسات، لذا يجب عليك تضمينها في كل ميزانية لعدم اليقين. فهي تُظهر لك مدى التباين في قياساتك في ظل ظروف قابلة لإعادة الإنتاج.

تشترط معظم هيئات الاعتماد تضمين إمكانية التكرار في تحليل عدم اليقين. بناءً على عملية القياس المُتبعة، قد يطلب المُقيِّم الاطلاع على بياناتك من النوع "أ" والتحقق من تضمينها في ميزانية عدم اليقين.

ما يميز قابلية إعادة الإنتاج عن قابلية التكرار هو ضرورة تغيير شيء ما (متغير) في عملية القياس. إليك قائمة بأكثر خمسة أنواع شيوعًا لاختبارات إعادة الإنتاج .

2.1 5 أنواع من اختبارات إمكانية إعادة الإنتاج

فيما يلي قائمة بأكثر 5 أنواع شيوعًا لاختبارات إمكانية إعادة الإنتاج :

المشغل مقابل إمكانية إعادة إنتاج المشغل
المعدات مقابل إمكانية إعادة إنتاج المعدات
الطريقة مقابل إمكانية إعادة إنتاج الطريقة
إمكانية إعادة إنتاج اليوم مقابل اليوم
البيئة مقابل إمكانية إعادة إنتاج البيئة

اختيار نوع اختبار إعادة الإنتاج الذي تُجريه يعود إليك. مع ذلك، يُمكنك استخدام الجدول أدناه للعثور على توصيات عامة.

2.2 تعريف إمكانية إعادة الإنتاج

وفقًا لمفردات علم القياس (VIM)، يتم تعريف إمكانية إعادة الإنتاج على النحو التالي:

1: دقة القياس في ظل ظروف إمكانية إعادة إنتاج القياس (2.21)

في الصورة أدناه، ستشاهد تعريف إمكانية إعادة الإنتاج في VIM.

2.3 كيفية حساب إمكانية إعادة الإنتاج

حساب قابلية التكرار سهل. أجرِ اختبارًا للتكرار، ثم غيّر متغيرًا واحدًا، ثم أجرِ اختبارًا آخر للتكرار. ثم قيّم التباين في النتائج.

اتبع الإرشادات أدناه لحساب عدم اليقين بسبب إمكانية التكرار:

إجراء اختبار التكرار
حساب المتوسط أو المعدل للنتائج
تغيير متغير واحد:

المشغلين،
معدات،
طُرق،
الوقت، أو
البيئات،

إجراء اختبار تكرار جديد
حساب المتوسط أو المعدل للنتائج
حساب الانحراف المعياري لمتوسطات الاختبار.

إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة، انظر إلى الصور أدناه للحصول على الإرشادات.

2.4 مثال على حساب إمكانية إعادة الإنتاج (التفاصيل الكاملة)

في هذا المثال، سأتبع التعليمات المذكورة أعلاه لأوضح لك كيفية حساب قابلية التكرار خطوة بخطوة. كما سأرفق صورًا توضح كيفية حسابها.

2.4.1 إجراء اختبار التكرار

أجرِ اختبارًا للتكرار بإجراء قياسات متكررة متتالية، وسجّل نتائجك. ستحتاج إليها لتقييم إمكانية التكرار.

2.4.2 احسب متوسط النتائج

قم بحساب المتوسط أو المعدل للنتائج باستخدام الصيغة أدناه أو دالة AVERAGE في Excel.

فيما يلي الصيغة لحساب المتوسط أو المعدل لنتائجك.

إذا كنت تفضل استخدام برنامج جدول بيانات، استخدم الدالة AVERAGE.

=AVERAGE(الخلية ₁ : الخلية _n )

2.4.3 تغيير متغير واحد

لإجراء اختبار إعادة إنتاج ، عليك تغيير متغير واحد وإعادة إنتاج النتائج. المتغير الذي تغيره يعود إليك. مع ذلك، هناك بعض التوصيات الشائعة بناءً على نوع مختبرك.

تتضمن المتغيرات الشائعة المستخدمة لاختبار إمكانية إعادة الإنتاج ما يلي:

المشغلون - الأفضل للمختبرات التي بها مشغلين متعددين (الأكثر شيوعًا)
المعدات - الأفضل للمختبرات التي تحتوي على أكثر من معيار/معدات
الأساليب - من الأفضل للمختبرات استخدام أكثر من طريقة واحدة
الوقت (على سبيل المثال أيام) - الأفضل للمختبرات التي يعمل بها مشغل واحد
البيئات (على سبيل المثال، المختبر مقابل الميدان) - الأفضل للمختبرات التي تعمل في المختبر والميدان

2.4.4 إجراء اختبار تكرار آخر

قم بإجراء اختبار تكرار آخر باستخدام المتغير الجديد من خلال إجراء قياسات متتالية متكررة وتسجيل نتائجك.

2.4.5 احسب متوسط النتائج

احسب المتوسط أو المعدل لنتائج اختبار التكرار الثاني.

2.4.6 حساب الانحراف المعياري للنتائج

احسب الانحراف المعياري للقيمتين المتوسطتين المحسوبتين في الخطوات السابقة. سيُحدد هذا إمكانية تكرار نتائج الاختبار أو القياس.

أضف إمكانية إعادة الإنتاج المحسوبة إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك وقم بوصفها بأنها حالة عدم يقين من النوع أ مع توزيع طبيعي حيث k = 1.

3. الاستقرار

يُعدّ الاستقرار مصدرًا لعدم اليقين في القياس، وينبغي إدراجه في معظم ميزانيات عدم اليقين. وهو تأثير يُمكنك من خلاله:

اختبر نفسك
احسب من نتائج المعايرة الخاصة بك، أو
يمكنك العثور على مواصفات الشركة المصنعة في هذه الصفحة.

الاستقرار هو عدم يقين عشوائي يُستخدم لتقييم التباين في قياساتك بمرور الوقت. يُخلط عادةً بينه وبين الانجراف، وهو عدم يقين منهجي (سنتناوله لاحقًا).

باختصار، يحدد الاستقرار مدى استقرار عملية القياس الخاصة بك بمرور الوقت.

إذا كنت معتمدًا لدى A2LA، فإن مستندات متطلبات R205 الخاصة بها تشير إلى هذا باسم " استقرار المعيار المرجعي ".

3.1 تعريف الاستقرار

وفقًا لمفردات علم القياس (VIM)، يتم تعريف الاستقرار على النحو التالي:

1: خاصية أداة القياس، حيث تظل خصائصها المترولوجية ثابتة مع مرور الوقت (4.19)

لتبسيط الأمر، فهو عبارة عن تقييم لتحديد مدى استقرار أو تناسق قياساتك بمرور الوقت.

3.2 كيفية حساب الاستقرار

3.2.1 الطريقة أ: مواصفات الشركة المصنعة

في هذا القسم، سوف تتعلم كيفية استخدام مواصفات دقة الشركة المصنعة لتحقيق الاستقرار.

استخدم هذا الخيار إذا كنت:

احصل على تقرير معايرة واحد فقط (أي عادةً معدات جديدة).
لا أريد حساب الاستقرار من نتائج المعايرة السابقة.
لا مانع من المبالغة في تقدير حالة عدم اليقين في CMC.
لا مانع من أن يكون عدم اليقين في CMC أكبر من دقة المعدات.
تفضيل مخاطرة أقل في نتائج القياس الخاصة بك.

تحذير: من المرجح أن تُسبب هذه الطريقة مبالغة في تقدير عدم اليقين في القياس. تأكد من مراعاة متطلبات مختبرك ومتطلبات عميلك قبل استخدام هذه الطريقة. بالإضافة إلى ذلك، ضع في اعتبارك المخاطر المرتبطة بقدراتك على القياس (مثل TUR) وقواعد اتخاذ القرار.

اتبع التعليمات أدناه للعثور على الاستقرار:

قم بمراجعة دليل المستخدم وبيانات الجهاز.
ابحث عن مواصفات الدقة أو الاستقرار للوظيفة التي يتم تقييمها.
إذا لزم الأمر، قم بحساب الاستقرار من مواصفات الشركة المصنعة.
أضف القيمة إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك من أجل:

الاستقرار أو
استقرار معيار المرجع.

3.2.2 الطريقة ب: تسامح المعايرة

في هذا القسم، سوف تتعلم كيفية استخدام تحمّلات المعايرة لتحقيق الاستقرار.

استخدم هذا الخيار إذا كنت:

احصل على تقرير معايرة واحد فقط (أي عادةً معدات جديدة).
لا أريد حساب الاستقرار من نتائج المعايرة السابقة.
لا مانع من المبالغة في تقدير حالة عدم اليقين في CMC.
لا مانع من أن يكون عدم اليقين في CMC أكبر من دقة المعدات.
تفضيل مخاطرة أقل في نتائج القياس الخاصة بك.

اتبع التعليمات أدناه للعثور على الاستقرار:

قم بمراجعة تقرير المعايرة الأحدث للمعدات.
العثور على التسامح المعايرة للوظيفة التي يتم تقييمها.
إذا لزم الأمر، قم بحساب عدم اليقين من تحمّلات المعايرة.

العثور على القيم الحدية العليا والسفلى.
اطرح قيمة الحد الأعلى من قيمة الحد الأدنى.
قسم النتيجة على اثنين (أي 2).

أضف القيمة إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك من أجل:

الاستقرار أو
استقرار معيار المرجع.

3.2.3 الطريقة ج: بيانات المعايرة السابقة

في هذا القسم، سوف تتعلم كيفية حساب الاستقرار من نتائج المعايرة الخاصة بك.

استخدم هذا الخيار إذا كنت:

احصل على 3 أو أكثر من تقارير المعايرة (أي التقارير الحالية والسابقة).
نريد عدم يقين CMC أصغر (أي أصغر عادةً، ولكن يمكن أن يكون أكبر).
لا مانع من تحديث ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك بعد كل معايرة.
لا تمانع في زيادة المخاطر في نتائج القياس الخاصة بك.

تحذير: ستمنحك هذه الطريقة درجة عدم يقين في القياس أكثر اتساقًا مع أداء أجهزتك. عادةً ما تكون درجات عدم اليقين في CMC أقل من دقة أجهزتك، ولكنها قد تكون أكبر إذا لم يكن أداء أجهزتك ثابتًا أو مستقرًا. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب هذه الطريقة تحديثًا أكثر تكرارًا، مما يزيد من خطر حدوث قصور في التدقيق إذا لم تُحدّث ميزانيات عدم اليقين.

اتبع التعليمات لحساب الاستقرار:

قم بمراجعة تقارير المعايرة الثلاثة الأخيرة.
سجل النتائج من كل تقرير معايرة.
احسب الانحراف المعياري لنتائج المعايرة.

3.3 مثال على حساب الاستقرار

في هذا المثال، سأتبع التعليمات المذكورة أعلاه لأوضح لكم كيفية حساب الاستقرار خطوة بخطوة. كما سأرفق صورًا توضح كيفية حسابه.

3.3.1. راجع تقارير المعايرة الثلاثة الأخيرة.

احصل على آخر ثلاثة تقارير معايرة للمعدات التي تُقيّمها. بعد ذلك، ابحث عن نتائج المعايرة المرتبطة بنقطة الاختبار التي تُقدّر عدم اليقين عندها.

3.3.2. سجّل نتائج كل تقرير معايرة.

سجّل النتائج في جدول بيانات إكسل. انظر الصورة أدناه كمرجع.

3.3.3. احسب الانحراف المعياري لنتائج المعايرة.

احسب الانحراف المعياري لنتائج المعايرة المدخلة في جدول البيانات باستخدام الدالة STDEV.

في الصورة أدناه، ستشاهد كيفية استخدام الدالة STDEV في Microsoft Excel لحساب الانحراف المعياري.

=STDEV(الخلية ₁ : الخلية _n )

أخيرًا، أدخل النتائج في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك وقم بتصنيفها على أنها عدم يقين من النوع B مع توزيع طبيعي حيث k=1.

3.4 تحديد خصائص الاستقرار

وبناءً على إجماع العديد من الأساليب القياسية وأدلة عدم اليقين في القياس، يمكن وصف الاستقرار باستخدام أحد التوزيعات التالية:

التوزيع الطبيعي
التوزيع المستطيلي، أو
التوزيع المثلثي.

3.4.1 التوزيع الطبيعي (الخيار أ)

إذا قمت بحساب الاستقرار باعتباره انحرافًا معياريًا باستخدام بياناتك الخاصة، فقم بتوصيف الاستقرار باستخدام التوزيع الطبيعي حيث k=1.

ملحوظة: يوصى بذلك في JCGM 100:2008، الأقسام 4.3.3 و4.3.4.

3.4.2 التوزيع الطبيعي (الخيار ب)

إذا قمت بحساب الاستقرار من مواصفات الشركة المصنعة أو تحمّلات المعايرة، وذكرت الشركة المصنعة مستوى ثقة معينًا (على سبيل المثال 68% أو 95% أو 99%) أو عامل تغطية (على سبيل المثال 1 أو 2 أو 2.58)، فقم بتوصيف الاستقرار باستخدام التوزيع الطبيعي حيث يعتمد المقسوم k على مستوى الثقة المذكور أو عامل التغطية.

ملحوظة: يوصى بذلك في JCGM 100:2008، الأقسام 4.3.3 و4.3.4.

3.4.3 التوزيع المستطيلي

إذا قمت بحساب الاستقرار من مواصفات الشركة المصنعة أو تحمّلات المعايرة، فإن الشركة المصنعة لا تحدد مستوى ثقة معينًا (على سبيل المثال 68% أو 95% أو 99%) أو عامل تغطية (على سبيل المثال 1 أو 2 أو 2.58)، ولا تعرف أين ستكون النتيجة داخل الفاصل الزمني، ثم قم بتوصيف الاستقرار باستخدام التوزيع المستطيل مع الجذر التربيعي لثلاثة مقسوم.

ملاحظة: هذه هي الطريقة الأكثر موصى بها ومقبولة من قبل المقيمين ومرشدي عدم اليقين.

3.4.4 التوزيع المثلثي

إذا قمت بحساب الاستقرار من مواصفات الشركة المصنعة أو تحمّلات المعايرة، فإن الشركة المصنعة لا تحدد مستوى ثقة معينًا (على سبيل المثال 68% أو 95% أو 99%) أو عامل تغطية (على سبيل المثال 1 أو 2 أو 2.58) ومن المتوقع أن تقع قيمة الهدف في وسط الفاصل الزمني، ثم قم بتوصيف الاستقرار باستخدام توزيع مثلث مع الجذر التربيعي لستة مقسوم.

ملاحظة: هذه طريقة بديلة موصى بها في JCGM 100:2008، الأقسام 4.3.9، 4.4.6، وF.2.3.3. وهي غير معروفة جيدًا.

3.5 تحذير: الاستقرار يتعارض مع الانجراف

من المهم تذكر أن الاستقرار قد يتداخل مع الانحراف . هذا يعني أن الاستقرار والانحراف قد يحتويان على بعض البيانات المتشابهة، مما قد يؤدي إلى المبالغة في تقدير عدم اليقين لديك من خلال حساب العوامل المساهمة في عدم اليقين مرتين.

إذا كان بإمكانك حساب كلٍّ من الاستقرار والانحراف باستخدام نتائج تقارير المعايرة، فمن المرجح أن تتداخل عناصر عدم اليقين لأنها تُقيّم البيانات نفسها. ورغم اختلاف أساليب التقييم، ستتضمن النتائج عناصر من بعضها البعض. لذلك، عليك التأكد مما يلي:

قم بتقييم نتائجك،
حدد أكبر مساهم في عدم اليقين (أي الاستقرار أو الانحراف)،
أضفها إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك، و
احذف المساهم الآخر في عدم اليقين (أي الاستقرار أو الانحراف).

إذا قيّمتَ الاستقرار عبر اختبار أو مراقبة عملية ما على مدار الوقت، فمن غير المرجح أن يتداخل الاستقرار والانحراف. يمكنك على الأرجح تضمين كليهما في ميزانية عدم اليقين، ولكن لا يزال يتعين عليك تقييم نتائجك قبل القيام بذلك.

4. الانجراف

الانحراف هو مصدر عدم يقين في القياس، وينبغي إدراجه في ميزانية كل حالة عدم يقين. وهو تأثير يمكنك حسابه من تقارير المعايرة لمعرفة مدى تغير الخطأ في قياساتك بمرور الوقت.

الانحراف هو عدم يقين منهجي. يُخلط عادةً بينه وبين الاستقرار (لسبب وجيه)، وهو عدم يقين عشوائي. في جوهره، يُحدد الانحراف كيفية تغير الخطأ في عملية القياس بمرور الوقت، ومدى مساهمته في تقديرك لعدم اليقين في القياس.

4.1 تعريف الانجراف

وفقًا لمفردات علم القياس (VIM)، يتم تعريف الانجراف على النحو التالي:

1: التغيير المستمر أو التدريجي في المؤشر بمرور الوقت، بسبب التغيرات في الخصائص المترولوجية لأداة القياس (4.21)

في الصورة أدناه، يمكنك رؤية تعريف الانجراف من VIM.

4.2 كيفية حساب الانحراف

4.2.1 الطريقة أ: الانحراف منذ آخر معايرة

في هذا القسم، سوف تتعلم كيفية حساب الانحراف منذ المعايرة الأخيرة باستخدام البيانات من تقارير المعايرة الخاصة بك.

تحذير: قد تؤدي هذه الطريقة إلى المبالغة في تقدير عدم يقين CMC أو التقليل منه. قد لا يكون تقييم الانحراف بين معايرتين فقط أفضل مؤشر للانحراف المستقبلي. قد تؤدي فترات المعايرة ذات الانحراف الأقل إلى التقليل من تقدير عدم يقين CMC، بينما قد تؤدي فترات المعايرة ذات الانحراف الأكبر إلى المبالغة في تقدير عدم يقين CMC.

لا تُدرِج الانحراف في ميزانية عدم اليقين إذا كانت مُدرَجة بالفعل في الاستقرار. ستُبالغ على الأرجح في تقدير عدم اليقين في إدارة مخاطر الكوارث (CMC).

فيما يلي، ستشاهد الصيغة لحساب الانحراف من تقريري المعايرة الأخيرين.

أين،
U _D = عدم اليقين في الانجراف
y ₂ = أحدث نتيجة معايرة
y ₁ = نتيجة المعايرة السابقة

اتبع هذه التعليمات لحساب الانجراف:

قم بمراجعة تقارير المعايرة الأخيرة الخاصة بك.
سجل النتائج من كل تقرير معايرة.
احسب الفرق بين النتيجتين
أضف القيمة إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك لـ Drift.

4.2.2 الطريقة ب: متوسط الانحراف بين المعايرات

في هذا القسم، سوف تتعلم كيفية حساب الانحراف المتوسط باستخدام البيانات من تقارير المعايرة الخاصة بك.

فيما يلي، ستشاهد الصيغة لحساب الانحراف من تقريري المعايرة الأخيرين.

أين،
U _D = عدم اليقين في الانجراف
I = فترة المعايرة (بالأيام)
δy = الفرق أو التغير في القيمة
δt = عدد الأيام بين المعايرة

تحذير: ستمنحك هذه الطريقة دقة قياس أكثر اتساقًا مع أداء جهازك. في بعض الأحيان، قد يكون الانحراف المحسوب أكبر من دقة جهازك أو تسامح المعايرة. في هذه الحالة، يُنصح بتعديل فترة المعايرة لتقليل مقدار الانحراف. بالإضافة إلى ذلك، تتطلب هذه الطريقة تحديثًا أكثر تكرارًا، مما يزيد من خطر حدوث قصور في التدقيق إذا لم تُحدّث ميزانيات عدم اليقين.

لا تُدرِج الانحراف في ميزانية عدم اليقين إذا كانت مُدرَجة بالفعل في الاستقرار. ستُبالغ على الأرجح في تقدير عدم اليقين في إدارة مخاطر الكوارث (CMC).

في هذا القسم، سوف تتعلم كيفية حساب الانحراف باستخدام البيانات من تقارير المعايرة الخاصة بك.

اتبع هذه التعليمات لحساب الانجراف:

قم بمراجعة تقارير المعايرة الثلاثة الأخيرة.
سجل النتائج من كل تقرير معايرة.
سجل التاريخ الذي تم فيه إجراء كل معايرة.
احسب معدل الانجراف اليومي المتوسط.
اضرب متوسط معدل الانجراف اليومي في فترة المعايرة (بالأيام).
أضف القيمة إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك لـ Drift.

4.3 مثال لحساب متوسط الانحراف منذ آخر معايرة

في هذا المثال، سأتبع التعليمات المذكورة أعلاه لأوضح لك كيفية حساب الانحراف منذ آخر معايرة خطوة بخطوة. كما سأرفق صورًا توضح كيفية حسابه.

4.3.1. راجع تقريري المعايرة الأخيرين.

ابدأ تقييم الانحراف بمراجعة تقريري المعايرة الأخيرين. في الصورة أدناه، سترى نتائج المعايرة من آخر معايرتين لنقطة الاختبار قيد التقييم لتحليل عدم اليقين.

4.3.2. سجّل نتائج كل تقرير معايرة.

سجّل النتائج في جدول بيانات لتقييمها. انظر الصورة أدناه كمثال.

4.3.3. احسب الفرق بين النتائج.

الآن، احسب الفرق بين النتيجتين (أي اطرح النتيجة الحالية من النتيجة السابقة). انظر إلى الصورة أدناه كمثال.

أخيرًا، أضف النتائج إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك وقم بتصنيفها على أنها عدم يقين من النوع ب مع مستطيل به جذر مربع لثلاثة.

4.4 مثال لحساب متوسط الانحراف

في هذا المثال، سأتبع التعليمات المذكورة أعلاه لأوضح لك كيفية حساب الانحراف خطوة بخطوة. كما سأرفق صورًا توضح كيفية حسابه.

4.4.1. راجع تقارير المعايرة الثلاثة الأخيرة.

ابدأ تقييم الانحراف بمراجعة آخر ثلاثة تقارير معايرة. في الصورة أدناه، سترى نتائج المعايرة للسنوات الثلاث الماضية لنقطة الاختبار التي يتم تقييمها لتحليل عدم اليقين.

4.4.2. سجّل نتائج كل تقرير معايرة.

سجّل النتائج في جدول بيانات لتقييمها. انظر الصورة أدناه كمثال.

4.4.3. سجّل تاريخ إجراء كل معايرة.

بعد ذلك، سجّل تاريخ كل معايرة. ستجد هذا التاريخ في تقارير المعايرة نفسها التي حصلت فيها على النتائج.

تأكد من ربط تاريخ المعايرة الصحيح بالنتيجة. هذه التواريخ مهمة لحساب معدل الانحراف اليومي.

4.4.4. احسب متوسط معدل الانجراف اليومي.

الآن، احسب متوسط معدل الانحراف بين كل معايرة. تتطلب هذه العملية بضع خطوات، لذا ستجد أدناه تعليمات وصورًا لمساعدتك في إكمالها.

أولاً، قم بحساب معدل الانجراف بين المعايرة الأحدث والأخيرة.

اطرح نتيجة المعايرة الأحدث من نتيجة المعايرة السابقة،
اطرح تاريخ المعايرة الأحدث من تاريخ المعايرة السابق،
قسّم النتيجة في الخطوة 1 على النتيجة في الخطوة 2.

انظر إلى الصورة أدناه. الصيغة موجودة داخل المستطيل الأحمر.

بعد ذلك، قم بحساب معدل الانجراف بين المعايرة الأخيرة والمعايرة السابقة (أي قبل معايرتين).

اطرح نتيجة المعايرة الأخيرة من نتيجة المعايرة السابقة،
اطرح تاريخ المعايرة الأخير من تاريخ المعايرة السابق،
قسّم النتيجة في الخطوة 1 على النتيجة في الخطوة 2.

انظر إلى الصورة أدناه. الصيغة موجودة داخل المستطيل الأحمر.

الآن، يجب أن يكون لديك معدلا انجراف. احسب متوسط معدلي الانجراف. مع ذلك، قد يكون هذا الأمر صعبًا، لأن معدلات الانجراف قد تكون موجبة أو سالبة، مما قد يؤثر على حساب متوسط معدل الانجراف. لحل هذه المشكلة، ستحتاج إلى حساب القيمة المطلقة لكل معدل انجراف.

احسب القيمة المطلقة لمعدل الانجراف الأول،
احسب القيمة المطلقة لمعدل الانجراف الثاني،
احسب متوسط النتائج في الخطوة 1 والخطوة 2.

انظر إلى الصورة أدناه. الصيغة موجودة داخل المستطيل الأحمر.

4.4.5. اضرب متوسط معدل الانجراف اليومي في فترة المعايرة (بالأيام).

في الخطوة الأخيرة، اضرب متوسط معدل الانجراف اليومي في عدد أيام فترة المعايرة. فترة ١٢ شهرًا ستكون ٣٦٥.٢٥ يومًا.

إذا كانت فترة معايرة جهازك ١٢ شهرًا، فاضرب متوسط معدل الانحراف اليومي في ٣٦٥٫٢٥. ستكون النتيجة متوسط معدل الانحراف على مدار ١٢ شهرًا.

إذا استخدمتَ فترة معايرة مختلفة، فسيختلف عدد الأيام التي ستحتاج إلى ضرب نتيجتك بها. انظر إلى الصورة أدناه للاطلاع على مضاعفات مختلفة بناءً على فترة المعايرة.

أخيرًا، أدخل النتائج في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك وقم بتصنيفها على أنها عدم يقين من النوع ب مع توزيع مستطيل مع الجذر التربيعي للعدد ثلاثة.

4.5 توصيف الانجراف

بناءً على إجماع العديد من الطرق القياسية وأدلة عدم اليقين في القياس، يتميز الانجراف عادةً باستخدام توزيع مستطيل مع جذر مربع لثلاثة.

لذلك، قد ترغب في تحديد توزيع مستطيل في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك وقسمة الانحراف على الجذر التربيعي للعدد ثلاثة.

فيما يلي، ستشاهد الصيغة لتحويل الانحراف إلى عدم يقين قياسي بنسبة ثقة 68% حيث k=1.

5. التحيز

الانحياز هو مصدر لعدم اليقين في القياس، ويمكن إضافته اختياريًا إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك . قد تعرفه باسم "الخطأ". يُعلمك بمدى دقة قياساتك مقارنةً بقيمة مستهدفة أو اسمية.

التحيز خطأ منهجي وليس عدم يقين. ومع ذلك، قد يُسهم في عدم اليقين إذا لم يُؤخذ في الاعتبار عند إجراء القياسات. لذلك، سيُعلّمك هذا القسم كيفية التعامل مع التحيز في تحليل عدم اليقين.

5.2 تعريف التحيز

وفقًا لمفردات علم القياس (VIM)، يتم تعريف التحيز على النحو التالي:

1: تقدير خطأ القياس المنهجي (2.18)
2: متوسط الإشارة المتكررة مطروحًا منها قيمة الكمية المرجعية (4.20)

في الصورة أدناه، يمكنك رؤية تعريف تحيز القياس من VIM.

في الصورة التالية، سوف ترى تعريف تحيز الأداة في VIM.

5.3 متى يتم تضمين التحيز في ميزانية عدم اليقين

لتحديد ما إذا كان ينبغي عليك تضمين التحيز في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك أم لا، اقرأ السيناريوهات التالية وشاهد أيها ينطبق بشكل أفضل على عملية القياس الخاصة بك.

السيناريو 1: أقوم بمعايرة المعدات باستخدام معيار قياس يوضح القيمة الاسمية والنتيجة فقط.

إذا قمت بمعايرة المعدات مقارنة بالقيمة الاسمية أو المستهدفة، فلا تقم بإضافة التحيز إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

السيناريو 2: أقوم بمعايرة المعدات باستخدام معيار مرجعي معروف وأبلغ عن كل من القيمة القياسية وقيمة الوحدة قيد الاختبار.

إذا قمت بمعايرة المعدات باستخدام القيمة المعتمدة لمعيار القياس الخاص بك ونتيجة UUT، فلا تقم بإضافة التحيز إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

السيناريو 3: أقوم بإجراء الاختبارات أو القياسات ولا أقوم بإجراء أي تصحيحات على نتائجي.

إذا لم تقم بتصحيح نتائج القياس الخاصة بك فيما يتعلق بالتحيز، فعليك أن تقوم بتضمين التحيز في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

السيناريو 4: أقوم بإجراء الاختبارات أو القياسات وأقوم بتصحيح نتائجي باستخدام قيمة مرجعية معروفة أو عامل تصحيح.

إذا قمت بتصحيح نتائج القياس الخاصة بك بحثًا عن التحيز أو الخطأ، فلا تقم بتضمين التحيز في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

السيناريو 5: الاستقرار أو الانحراف، في تحليل عدم اليقين الخاص بي، يعتمد على دقة الشركة المصنعة أو تحمل المعايرة.

إذا استخدمتَ مواصفات الدقة أو تسامح المعايرة الخاص بالشركة المصنعة للاستقرار، فلا تُضمِّن التحيز في تحليل عدم اليقين طالما أن أداء جهازك أو معيارك يتوافق مع المواصفات أو التسامحات. وإلا، فستُبالغ في تقدير عدم اليقين.

إذا كانت معداتك أو معاييرك لا تتوافق مع المواصفات أو التسامحات، فلا بد من تضمين التحيز في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

5.3 كيفية حساب التحيز

في هذا القسم، سوف تتعلم كيفية حساب التحيز باستخدام نتائج المعايرة الخاصة بك.

لتبسيط الأمر، احسب الفرق بين النتيجة والمرجع. الفرق هو الخطأ المنهجي أو التحيز الذي ترغب في إضافته إلى عدم اليقين.

اتبع التعليمات لحساب التحيز:

قم بمراجعة تقرير المعايرة الأخير الخاص بك.
العثور على القيمة المقاسة أو المؤشر.
العثور على القيمة المرجعية أو القياسية.
احسب الفرق

ومع ذلك، تأتي النتائج والمراجع بأشكال متعددة. لذا، سأقدم لكم بعض السيناريوهات لمساعدتكم على ربط المفهوم بكم وبمختبركم.

5.3.1 المقارنة بمعيار القياس

إذا قمت بالمقارنة بمعيار القياس (أي المعايرة)، فاحسب التحيز عن طريق طرح النتيجة المقاسة من القيمة القياسية.

التحيز = القيمة المقاسة – القيمة القياسية

5.3.2 المقارنة بقيمة مرجعية

إذا قمت بمقارنة النتيجة بقيمة مرجعية، فاحسب التحيز عن طريق طرح القيمة المشار إليها من القيمة المرجعية.

التحيز = الإشارة – القيمة المرجعية

5.3.3 حساب التحيز في Microsoft Excel

يمكنك حساب التحيز في مايكروسوفت إكسل باستخدام الصيغة أدناه. اطرح خلية من الأخرى. ستشاهد أمثلة على هذه العملية الحسابية لاحقًا في هذا القسم.

التحيز = الخلية ₂ – الخلية ₁

5.4 مثال على حساب التحيز

في هذا المثال، سأتبع التعليمات المذكورة أعلاه لأوضح لك كيفية حساب الانحياز خطوة بخطوة. كما سأرفق صورًا توضح كيفية حسابه.

5.4.1. راجع تقرير المعايرة الأخير.

قم بإلقاء نظرة على تقرير المعايرة الأخير لديك وابحث عن نقطة الاختبار التي تقوم بتقييمها.

5.4.2. أوجد قيمة "كما هو يسار" أو نتيجة القياس.

الآن، ابحث عن نتيجة قياس "على اليسار" في تقرير المعايرة. انظر المثال في الصورة أدناه.

5.4.3. أوجد القيمة الاسمية أو القيمة القياسية.

بعد ذلك، ابحث عن القيمة "الاسمية" أو "القياسية" أو "المرجعية" في تقرير المعايرة. انظر المثال في الصورة أدناه.

5.4.4. احسب الفرق.

اطرح نتيجة "كما هو يسارًا" من القيمة "الاسمية" أو "القياسية" لحساب التحيز.

5.5 تحديد خصائص التحيز

بناءً على إجماع العديد من الطرق القياسية وأدلة عدم اليقين في القياس، يتميز التحيز عادةً باستخدام توزيع مستطيل مع جذر مربع لثلاثة.

لذلك، قد ترغب في تحديد توزيع مستطيل في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك وقسمة التحيز على الجذر التربيعي لثلاثة.

فيما يلي، ستشاهد الصيغة لتحويل التحيز إلى عدم يقين قياسي بنسبة ثقة 68% حيث k=1.

في حالات أخرى، يُمكن تقييم الانحياز كعدم يقين معياري بنسبة ثقة 68% حيث k=1. هذا لا يتطلب تحويلًا إضافيًا إلى عدم يقين معياري. لذا، ميّزه بتوزيع طبيعي في موازنة عدم اليقين لديك بقاسم واحد.

6. القرار

الدقة مصدرٌ لعدم اليقين في القياس، ويجب تضمينه في كل ميزانية لعدم اليقين. الهدف هو مراعاة القيود التي يفرضها الدقة على قدرات القياس لديك.

عند تضمين الحل في تحليل عدم اليقين الخاص بك ، قد تحتاج إلى النظر في واحد أو أكثر من الأمور التالية:

حل معدات الاختبار أو القياس،
حل العينة أو العنصر أو المنتج أو الوحدة قيد الاختبار (UUT)، و(أو)
حل النتيجة المبلغ عنها.

بالإضافة إلى ذلك، قد تختلف الدقة باختلاف نوع الجهاز أو المُعدة أو النتيجة المُقيّمة. كما يُمكن تقييم الدقة بعدة طرق (مثل الدقة الكاملة أو نصف الدقة).

في هذا القسم سوف تتعلم كل شيء عن القرار وكيفية تقييمه.

6.1 تعريف القرار

وفقًا لمفردات علم القياس (VIM)، يتم تعريف الدقة على النحو التالي:

1: أصغر تغيير في الكمية التي يتم قياسها والذي يسبب تغييرًا ملحوظًا في المؤشر المقابل (4.14)

في الصورة أدناه، يمكنك رؤية تعريف الدقة من VIM.

6.2 كيفية إيجاد الحل

إيجاد الدقة أمر بسيط، لكن تحديد مكان البحث يعتمد على نظام القياس المُستخدم. لذا، لننظر في أنواع مختلفة من الأنظمة، بما في ذلك:

الأجهزة الرقمية
الأجهزة التناظرية
المعايير المرجعية/القطع الأثرية
المواد المرجعية
نتائج الاختبار

6.2.1 دقة الأجهزة الرقمية

اتبع الإرشادات أدناه للعثور على دقة الأجهزة الرقمية:

انظر إلى الشاشة الرقمية لنظام القياس أو المعدات،
أوجد الرقم الأقل أهمية، و
لاحظ أصغر تغيير تدريجي؛ أو
قم بإلقاء نظرة على المواصفات الموجودة في أدلة المعدات وبياناتها.

6.2.2 دقة الأجهزة التناظرية

اتبع الإرشادات أدناه للعثور على دقة الأجهزة التناظرية:

انظر إلى المقياس التناظري لنظام القياس أو المعدات،
ابحث عن العلامات (أي الخطوط) على المقياس التناظري، و
تحديد الفاصل الزمني بين علامات المقياس؛ أو
قم بإلقاء نظرة على المواصفات الموجودة في أدلة المعدات وبياناتها.

6.2.3 حل المعايير المرجعية والتحف الفنية

اتبع الإرشادات أدناه للعثور على دقة القطع الأثرية (على سبيل المثال، كتل القياس، والكتل القياسية، وما إلى ذلك):

انظر إلى أحدث تقرير معايرة للقطعة الأثرية،
العثور على القيمة المعتمدة للقطعة الأثرية،
أوجد الرقم الأقل أهمية، و
تحديد دقة القيمة المعتمدة.

6.2.4 حل المواد المرجعية

اتبع الإرشادات أدناه للعثور على دقة المواد المرجعية:

انظر إلى شهادة تحليل المواد المرجعية أو الملصق،
إيجاد القيمة المعتمدة للمواد المرجعية،
أوجد الرقم الأقل أهمية، و
تحديد دقة القيمة المعتمدة.

6.2.5 حل نتائج الاختبار

اتبع الإرشادات أدناه للعثور على دقة نتائج الاختبار:

انظر إلى تقرير الاختبار أو طريقة الاختبار،
ابحث عن نتيجة الاختبار (في التقرير) أو متطلبات إعداد التقارير (في الطريقة)،
إيجاد الرقم الأقل أهمية لنتيجة الاختبار أو دقة التقرير في الطريقة، و
تحديد الدقة.

6.3 أمثلة على عدم اليقين في الدقة

في هذا القسم، سوف ترى بعض الأمثلة على الدقة من أنواع مختلفة من المعايير والأجهزة.

6.3.1 دقة الأجهزة الرقمية

في الصورة أدناه، سترى دقة جهاز رقمي (مثل جهاز قياس متعدد رقمي). تذكر أن تنظر إلى الرقم الأقل دلالةً وتحدد أصغر تغيير تدريجي. يحدث هذا عادةً على فترات 0.5، 1، 2، أو 5.

6.3.2 دقة الأجهزة التناظرية

في الصورة أدناه، سترى دقة مقياس تناظري (أي مقياس ضغط). تذكر مراعاة المسافة بين العلامات، وعرض العلامات، وعرض الإبرة أو المؤشر. بناءً على هذه العوامل، يمكنك تحديد درجة عدم اليقين في دقة جهاز القياس أو الوحدة قيد الاختبار.

6.3.3 حل المعايير المرجعية والتحف الفنية

في الصورة أدناه، ترى أنه يجب عليك مراجعة تقارير المعايرة لتحديد دقة القطعة الأثرية. انظر إلى القيمة المُعتمدة أو الخطأ المُبلغ عنه للقطعة الأثرية، ثم ابحث عن الرقم الأقل دلالةً في القيمة المُبلغ عنها. ستكون هذه هي الدقة.

6.3.4 حل المواد المرجعية

في الصورة أدناه، لاحظ ضرورة مراجعة شهادة التحليل لتحديد دقة المادة المرجعية. انظر إلى القيمة المعتمدة للمادة المرجعية، ثم ابحث عن الرقم الأقل دلالة من القيمة المُبلغ عنها. ستكون هذه هي الدقة.

6.3.5 حل نتائج الاختبار

في الصورة أدناه، انظر إلى مقتطف من طريقة اختبار. لاحظ أن الطريقة تُحدد دقة النتيجة المُبلغ عنها. استخدم هذه الدقة.

بعد تحديد دقة الحل، أضفها إلى ميزانية عدم اليقين. انظر إلى الصورة أدناه لمعرفة كيفية ذلك. صِف دقة الحل بأنها عدم يقين من النوع ب بتوزيع مستطيل .

عند اختيار التوزيع المستطيلي، يمكنك تقييم الدقة الكاملة باستخدام الجذر التربيعي للعدد 3، أو نصف الدقة باستخدام الجذر التربيعي للعدد 12. الخيار متروك لك، وعادةً ما يكون كلا الخيارين مقبولين.

6.4 توصيف الدقة

عادةً ما يُوصف الدقة باستخدام توزيع مستطيل ذي جذر تربيعي لثلاثة. ومع ذلك، يمكن تقييم الدقة على النحو التالي:

الدقة الكاملة أو
نصف الدقة

6.4.1 الدقة الكاملة

عندما يتم تقييم الدقة على أنها الدقة الكاملة أو قيمتها الفعلية، يتم تمييزها بتوزيع مستطيل مع الجذر التربيعي للعدد ثلاثة.

فيما يلي، ستشاهد الصيغة لتحويل الدقة إلى عدم يقين قياسي بنسبة ثقة 68% حيث k=1.

6.4.1 نصف الدقة

عندما يتم تقييم الدقة على أنها نصف الدقة أو نصف قيمتها الفعلية، فإنها تتميز بتوزيع مستطيل مع قاسم الجذر التربيعي لـ 12.

فيما يلي، ستشاهد الصيغة لتحويل نصف الدقة إلى عدم يقين قياسي بنسبة ثقة 68% حيث k=1.

ملاحظة: ميّزت العديد من الطرق القياسية وأدلة عدم اليقين في القياس الدقة باستخدام توزيع مستطيل ذي جذر تربيعي لاثني عشر مقسومًا. قد تُشير بعض الوثائق إلى هذا الخطأ باسم خطأ التقريب أو عدم اليقين في التقريب.

6.5 الدقة الكاملة مقابل نصف الدقة

يمكن تقييم الدقة بدقة كاملة (R) أو نصف دقة (0.5R). في كثير من الحالات، يُنصح بتقييم نصف الدقة لعدم اليقين في الدقة.

الاختيار متروك لك.

في معظم الحالات، من المناسب والمُوصى به إضافة نصف الدقة إلى ميزانية عدم اليقين. في بعض الحالات، أرى أن ذلك غير مُناسب. مع ذلك، يبقى هذا الموضوع محل جدل. لذا، فكّر في تقييم عدم اليقين في الدقة بنصف الدقة أو 0.5R، ولاحظ تأثير ذلك على تحليل عدم اليقين.

على الرغم من سهولة الأمر، يمكنك تحويل الدقة إلى نصف الدقة عن طريق ضربها في 0.5 أو يمكنك قسمتها على اثنين.

خيار آخر هو استخدام التوزيع المستطيلي حيث يكون المقسوم عليه هو الجذر التربيعي لـ ١٢ أو √١٢. النتيجة هي نفسها ٠٫٥R مقسومًا على الجذر التربيعي لـ ٣.

إذا كان الدقة عاملاً هاماً أو مهيمناً في تحليل عدم اليقين، فمن المفيد استخدام نصف الدقة. أما إذا كانت الدقة ضئيلة أو لا تُذكر، فلن تجد أي فائدة من استخدامها.

6.6 تضمين أو عدم تضمين قرار UUT أو DUT.

عند إجراء تحليل عدم اليقين، يوصى أحيانًا بتضمين دقة الجهاز أو العنصر أو العينة أو المنتج أو الوحدة التي يتم اختبارها.

عادةً، إذا كنتَ مختبرًا للاختبارات، فلن تحتاج إلى تضمين دقة UUT. مع ذلك، يجب عليك التحقق من ذلك من خلال طريقة الاختبار الخاصة بك، والممارسات الصناعية القياسية، ومتطلبات هيئة الاعتماد.

إذا كنتَ مختبر معايرة، فأنتَ مُلزمٌ بإدراج دقة UUT في تحليل عدم اليقين. سواءٌ أكنتَ تُفضّل إدراج دقة UUT في ميزانية عدم اليقين (التي تدعم نطاق اعتمادك) أو أثناء المعايرة، فالأمر متروكٌ لك. في النهاية، يجب إدراجها ضمن عدم اليقين المُوسّع المُبلغ عنه في تقارير المعايرة.

تأكد من الرجوع إلى ILAC P14 للحصول على مزيد من المعلومات.

6.7 إيجابيات وسلبيات: تضمين حل UUT في ميزانيات عدم اليقين الخاصة بك

إن تضمين دقة UUT في ميزانيات عدم اليقين الخاصة بـ CMC له إيجابيات وسلبيات. من إيجابياته أنه قد يمنعك من إجراء المزيد من تحليلات عدم اليقين. من سلبياته أنه قد يُبالغ في تقدير عدم اليقين (في بعض الحالات) و/أو يتطلب منك إزالة دقة UUT واستبدالها لوحدات UUT مختلفة.

يعتمد تحديد ما إذا كان ينبغي عليك تضمين دقة UUT في ميزانية عدم اليقين على مختبرك وعملياته. يمكنك أدناه قراءة عدة سيناريوهات ومعرفة أي النتائج تنطبق بشكل أفضل على عملية القياس لديك.

السيناريو 1: إذا قام مختبرك بتقدير عدم اليقين في القياس لعملية قياس واحدة حيث لا يتغير دقة UUT مطلقًا، فقم بإضافة دقة UUT إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

في السيناريو 1، سوف تستفيد من إضافة دقة UUT إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك لأن دقة UUT لا تتغير أبدًا، مثل معايرة كتلة القياس أو الوزن القياسي أو نوع آخر من الأجهزة.

إن إضافة دقة UUT إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك يمنعك من حساب عدم اليقين في القياس بعد كل اختبار أو معايرة.

السيناريو 2: إذا قام مختبرك بتقدير عدم اليقين في القياس لوظيفة أو معلمة قياس حيث يمكن أن يختلف دقة UUT، فلا تقم بإضافة دقة UUT إلى ميزانية عدم اليقين الخاصة بك.

في السيناريو الثاني، لن تُضيف دقة UUT إلى ميزانية عدم اليقين لديك لأنها قابلة للتغيير في أي وقت. لذلك، ستستفيد من إضافة دقة UUT إلى ميزانية عدم اليقين في المعايرة وقت المعايرة.

مرة أخرى، تأكد من قراءة سياسة ILAC P14 لحساب عدم اليقين في المعايرة.

7. عدم اليقين في المعيار المرجعي

يُعدّ عدم اليقين في المعايير المرجعية مصدرًا لعدم اليقين في القياس، وينبغي إدراجه في كل ميزانية عدم يقين. يُمكنك رصد هذا التأثير من خلال مراجعة تقارير المعايرة أو شهادات التحليل.

عدم اليقين في المعيار المرجعي هو عدم يقين منهجي. ينشأ هذا عدم اليقين من معايرة معداتك أو المواد المرجعية المعتمدة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن تتبع قيمته إلى معيار وطني أو دولي، وهذا ما يبرر أهميته البالغة. ولذلك، يُطلق عليه الكثيرون عدم يقين المعايرة أو عدم اليقين القابل للتتبع.

"أرى أن المزيد من المختبرات تعاني من نقص بسبب ترك عدم اليقين في المعايير المرجعية خارج ميزانية عدم اليقين الخاصة بها."

تحصل العديد من المختبرات على نقص أثناء التقييم لـ:

ترك عدم اليقين القياسي المرجعي خارج ميزانية عدم اليقين الخاصة بهم،
نسيان تحديثه ليتوافق مع تقرير المعايرة أو شهادة التحليل، أو
عدم معايرة معداتهم من قبل مورد مؤهل.

لا ترتكب نفس الخطأ. عاير معداتك في مختبر معتمد وفقًا لمعيار ISO/IEC 17025، أو اشترِ موادك المرجعية من مُصنِّع معتمد، وأدرج نسبة عدم اليقين في المعيار المرجعي ضمن ميزانية عدم اليقين.

7.1 تعريف عدم اليقين في المعيار المرجعي

باستخدام تعريف معدّل من المفردات في علم القياس (VIM)، يتم تعريف عدم اليقين المعياري المرجعي على النحو التالي:

1: عدم اليقين بشأن معيار القياس المخصص لمعايرة معايير القياس الأخرى لكميات من نوع معين في منظمة معينة أو في موقع معين

هو تعريف مُعدّل يعتمد على معيار القياس المرجعي. في الصورة أدناه، يُمكنك رؤية تعريف معيار القياس المرجعي (5.6) من VIM.

يُطلق على عدم اليقين المعياري المرجعي عادةً اسم أو يُشار إليه باسم:

عدم اليقين في المعايرة، و(أو)
عدم اليقين القابل للتتبع

7.2 كيفية إيجاد عدم اليقين في المعيار المرجعي

يمكن العثور على عدم اليقين في المعايير المرجعية في تقارير المعايرة وشهادات التحليل. اتبع التعليمات التالية للعثور على عدم اليقين في المعايير المرجعية:

قم بمراجعة أحدث تقرير معايرة أو شهادة التحليل الخاصة بك.
العثور على التقدير المبلغ عنه لعدم اليقين في القياس

7.3 مثال على إيجاد عدم اليقين في المعيار المرجعي

في هذا المثال، سأتبع التعليمات المذكورة أعلاه لأوضح لك كيفية حساب معامل عدم اليقين المعياري المرجعي خطوة بخطوة. كما سأرفق صورًا توضح كيفية حسابه.

7.3.1 قم بمراجعة أحدث تقرير معايرة أو شهادة تحليل.

راجع أحدث تقرير معايرة أو شهادة تحليل. ابحث عن القيمة المُبلغ عنها التي تُقدّر بها عدم اليقين.

7.3.2 إيجاد التقدير المبلغ عنه لعدم اليقين في القياس

بعد حصولك على تقرير المعايرة أو شهادة التحليل، ابحث عن عدم اليقين الموسع المُبلغ عنه والمرتبط بقيمة عدم اليقين التي تُقدّرها. هذا هو معيار عدم اليقين المرجعي لديك.

في الصورة أدناه، ستشاهد حالة عدم اليقين الموسعة المرتبطة بقيمة 10 فولت تيار مستمر التي أقوم بتقييم عدم اليقين فيها في ميزانية عدم اليقين الخاصة بي.

أخيرًا، أدخل عدم اليقين القياسي المرجعي في ميزانية عدم اليقين الخاصة بك وقم بتصنيفه على أنه عدم يقين من النوع B مع توزيع طبيعي حيث k=2.

تم الإبلاغ عن عدم اليقين الموسع في الشهادات المعتمدة بنسبة ثقة 95%. لهذا السبب ستستخدم توزيعًا طبيعيًا حيث k = 2.

7.4 المزيد من الأمثلة على عدم اليقين في المعايير المرجعية في الشهادات

لا يُذكر دائمًا عدم اليقين في المعيار المرجعي بجانب كل نتيجة. بدلًا من ذلك، قد تُبلغ المختبرات المعتمدة عن عدم اليقين في أقسام أخرى من الشهادة. تأكد من مراجعة الشهادة كاملةً للعثور عليها. قد تجد عدم اليقين في المعيار المرجعي في:

قسم الملاحظات أو التعليقات،
بيانات إخلاء المسؤولية،
قسم خاص به، أو
الملحق للتقرير.

في الصورة أدناه، ستشاهد أن عدم اليقين في المعيار المرجعي تم الإبلاغ عنه في قسم خاص به من التقرير حيث تم الإبلاغ عن جميع حالات عدم اليقين المرتبطة به معًا.

في الصورة التالية، ستشاهد عدم اليقين المعياري المرجعي لمحلول منظم الرقم الهيدروجيني المذكور في أعلى شهادة التحليل.

إذا لم تجد في تقريرك أي شكوك حول معيار مرجعي، وكان تقريرًا معتمدًا، فقد تكون حصلت على شهادة مبسطة. تواصل مع المختبر واطلب تقريرًا كاملًا. ستحتاج إليه لتحليل الشكوك.

7.5 أحدث حالات عدم اليقين مقابل متوسط حالات عدم اليقين

عند تقييم عدم اليقين في المعيار المرجعي، هناك طريقتان شائعتان:

الإبلاغ عن أحدث عدم اليقين في المعيار المرجعي، أو
حساب متوسط عدم اليقين في المعيار المرجعي

يُدرج معظم الأشخاص أحدثَ عدمِ يقينٍ في المعيار المرجعي من تقارير المعايرة أو شهادات التحليل. هذا ما أوصي به عادةً، وهو ما أعتمده لتقييم عدمِ يقينِ المعيار المرجعي.

ومع ذلك، هناك بعض الأشخاص الذين يقومون بمتوسط القيم الثلاث الأخيرة من معيار عدم اليقين المرجعي الخاص بهم ويضعون المتوسط المحسوب في ميزانية عدم اليقين الخاصة بهم.

كلا النهجين مقبول. لذا، استخدم الطريقة الأنسب لك.

إذا كنت تسعى إلى خفض تقديراتك لعدم اليقين في القياس ، فاستخدم الطريقة التي تمنحك أصغر نتيجة.

8. مصادر عدم اليقين الأخرى

على الرغم من أنه من المستحسن تضمين هذه المصادر السبعة لعدم اليقين في كل ميزانية عدم يقين، إلا أن هناك العديد من العوامل الأخرى المساهمة في عدم اليقين والتي يجب عليك تضمينها في تحليل عدم اليقين الخاص بك.

لا يُمكن سردها جميعًا في هذا الدليل، لأن لكل دالة اختبار أو قياس مجموعتها الخاصة من عوامل عدم اليقين. لذلك، ستحتاج إلى إجراء بحث للعثور على مصادر عدم اليقين المرتبطة بدالة الاختبار أو القياس.

8.1 أين تجد مصادر عدم اليقين؟

بعض الأماكن الرائعة للعثور على مصادر عدم اليقين في القياس هي؛

البحث عبر الإنترنت،
أدلة عدم اليقين،
تقارير المعايرة،
شهادات التحليل،
طرق الاختبار/المعايرة،
كتيبات المعدات،
بيانات المعدات،
الأدلة الفنية،
ملاحظات التطبيق،
الأوراق البيضاء،
المقالات الصحفية
أوراق المؤتمرات،
الكتب المدرسية،
ميزانيات عدم اليقين للمختبرات الأخرى، و
خبراء في مجال اختبار المعايرة

8.2 مصادر عدم اليقين في عملية القياس الخاصة بك

بعد ذلك، قيّم عملية القياس ومعادلاتها لتحديد مصادر إضافية لعدم اليقين في القياس تتعلق باختبارك أو معايرتك. تُدرج العديد من الطرق القياسية مصادر عدم اليقين المتعلقة بالاختبار أو المعايرة. إذا كانت لديك معادلة، فإن كل متغير فيها يُعد مصدرًا محتملًا لعدم اليقين. لذا، يمكن أن تكون الطرق والمعادلات مفيدة للغاية.

بالإضافة إلى ذلك، ضع في اعتبارك مصادر عدم اليقين الشائعة لمعرفة ما إذا كان أي منها مرتبطًا بعملية الاختبار أو المعايرة المحددة لديك.

بعض الفئات الرئيسية لمصادر عدم اليقين هي:

معدات
طريقة
المشغل
العنصر/الوحدة قيد الاختبار
معايرة
بيئة

8.3 مصادر عدم اليقين البيئية

أخيرًا، يمكن أن تكون مصادر عدم اليقين البيئية واسعة النطاق. تأمل مصادر عدم اليقين التالية لمعرفة ما إذا كان أيٌّ منها مرتبطًا بعملية الاختبار أو المعايرة الخاصة بك.

بعض المصادر البيئية الشائعة لعدم اليقين هي:

درجة حرارة ،
الرطوبة النسبية
الضغط الجوي،
الجاذبية المحلية
ارتفاع،
كثافة الهواء،
طفو الهواء
اهتزاز،
ضوضاء،
الاستنارة،
المغناطيسية،
EMI/EMF، و
الأوساخ/الغبار

لذا، تأكد من مراعاة مصادر أخرى لعدم اليقين في تحليلك إذا كانت ذات صلة بعملية الاختبار أو القياس الخاصة بك.

إذا لم تجد ما تبحث عنه بعد البحث في مصادر المعلومات هذه، تواصل معي! سيسعدني مساعدتك، أو حتى إعداد ميزانية خاصة بك .

خاتمة

في هذه المقالة، ستتعرف على مصادر عدم اليقين السبعة في القياس التي يجب تضمينها في كل ميزانية. بالإضافة إلى ذلك، سيوضح لك هذا الدليل كيفية حساب كل منها (مع تعليمات مفصلة) باستخدام البيانات المتوفرة لديك.

نأمل أن يكون هذا الدليل مفيدًا لكم، وأنكم ستستخدمونه كمرجع لمساعدتكم في تقدير عدم اليقين. إذا كان لديكم أي شيء ترغبون في إضافته، فأخبروني به.

الآن، أريدك أن تقوم بتنزيل الدليل الخاص بي، وتجربة هذه الحسابات بنفسك، وتضمين هذه العوامل المساهمة في عدم اليقين في القياس في ميزانية عدم اليقين التالية الخاصة بك.

إذا كنت ترغب في حاسبة تحسب تلقائيًا جميع مصادر عدم اليقين هذه، فراجع حاسبة عدم اليقين السهلة لبرنامج إكسل. إنها أداة رائعة لإنشاء ميزانيات عدم اليقين بسهولة.