Laboratório Médio Em Movimento

Calculando a média móvel Este VI calcula e exibe a média móvel, usando um número pré-selecionado. Primeiro, o VI inicializa dois registros de deslocamento. O registro de deslocamento superior é inicializado com um elemento e, continuamente, adiciona o valor anterior com o novo valor. Este registro de deslocamento mantém o total das últimas x medições. Depois de dividir os resultados da função de adicionar com o valor pré-selecionado, o VI calcula o valor médio móvel. O registro de deslocamento inferior contém uma matriz com a dimensão Média. Este registro de deslocamento mantém todos os valores da medida. A função de substituição substitui o novo valor após cada loop. Este VI é muito eficiente e rápido porque usa a função de elemento de substituição dentro do loop while e ele inicializa a matriz antes de entrar no loop. Este VI foi criado no LabVIEW 6.1. Bookmark Amount ShareEnsuring Quality Using IT Algorithms - Exemplo de Caso: Laboratório de Patologia Química da Universidade de Michigan Selecione uma opção abaixo: Moderador: Nancy Haley, Consultora Clínica Senior Siemens Healthcare Diagnostics, Inc. Tarrytown, NY Orador: Eric Vasbinder, Supervisor de Automação Química Patologia Química Laboratório University of Michigan Health System Ann Arbor, MI Cada laboratório quer alcançar a mais alta qualidade possível e cumprir seu compromisso de entregar resultados oportunos. No entanto, o gerenciamento de Controle de Qualidade (QC) é freqüentemente um processo manual e demorado que pode aumentar o tempo de resposta e o risco de erros. Neste seminário web, Eric Vasbinder, do Hospital da Universidade de Michigan, demonstrará técnicas comprovadas, como médias móveis para pacientes e regras Westgard para gerenciar proativamente problemas de controle de qualidade. Ao longo dos últimos 7 anos, a Universidade de Michigan conseguiu reduzir os erros em 73 e aumentar o volume 97, mantendo o número de pessoal. Conheça as dicas e técnicas que funcionaram para este laboratório progressivo para otimizar o controle de qualidade com o sistema de gerenciamento de dados CentraLink. Saiba como gerir proativamente o QC e prevenir problemas antes de ocorrer. Avaliar o tamanho do lote correto para as médias móveis do paciente. Explore os benefícios de integrar o QC com seu processo de gerenciamento de dados; Identificar as áreas problemáticas e redirecionar amostras para minimizar o atraso e o desperdício de reagente; a Siemens continua fornecendo educação Oportunidades em temas-chave importantes para a ciência laboratorial e a implementação clínica. Convidamo-lo a participar de outros webinars da Siemens meetme. netsiemenswebinars e a verificar frequentemente. Como seu parceiro confiável, a Siemens está empenhada em ajudá-lo a permanecer na vanguarda da medicina de laboratório. LAB 1 - MOVING AVERAGE - EPT 432 Production Management. Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o resto do documento. Pré-visualização de texto sem formatação: EPT 432 Módulo de laboratório de gestão de produção LAB 1 PREVISÃO 1.0 OBJETIVO 1. Descreva métodos quantitativos e qualitativos. 2. Descreva MA, MWA, Suavização exponencial, MAD, MSE, MAPE e Suavização exponencial com ajustes de tendência. 3. Como calcular MA, MWA, MAD, MSE, MAPE, Suavização exponencial e Suavização exponencial com ajustes de tendência 4. Usando software (ex: Excel) para calcular todos os problemas ditos 2.0 INTRODUÇÃO Métodos quantitativos (a previsão é feita de forma subjetiva pelo previsor ) São diferentes dos métodos qualitativos porque se baseiam na modelagem matemática. Em métodos quantitativos, existem alguns tipos de modelo para mostrar esse método, como na Tabela 1: -1. Opinião executiva - Método de previsão em que o grupo de gerentes desenvolve coletivamente 2. Pesquisa de mercado - Abordagem de previsão que depende de pesquisas e entrevistas para determinar as preferências dos clientes 3. Método Delphi - Abordagem da previsão em que uma previsão é o produto de um consenso entre uma Grupo de especialistas Tabela 1: Modelos de previsão qualitativa Tipo Características Força Fraquezas Opinião dos executivos Um grupo de gerentes se encontra e apresenta uma previsão Bom para a previsão de produtos estratégicos ou novos Uma opinião de pessoas pode dominar a previsão Pesquisa de mercado Utiliza pesquisas e entrevistas para identificar as preferências dos clientes Bom determinante das preferências dos clientes Pode ser difícil desenvolver um bom questionário Método Delphi Procura desenvolver um consenso entre um grupo de especialistas Excelente para prever a demanda de produtos a longo prazo, mudanças tecnológicas e avanços científicos. Tempo para desenvolver Page 1 of 18 EPT 432 Módulo de Laboratório de Gerenciamento de Produção Os métodos quantitativos também podem ser divididos em duas categorias (ver tabela 2): - 1. Modelos de séries temporais - Com base no pressuposto de que uma previsão pode ser gerada a partir da informação contida em uma série temporal de dados. A série temporal é uma série de observações tomadas ao longo do tempo 2. Modelos ocasionais - com base no pressuposto de que a variável que está sendo prevista está relacionada a outras variáveis ​​no ambiente. Tabela 2: Modelos de previsão quantitativa Tipo Descrição Força Fraqueza Série de tempo Modelos Uso ingênuo últimos períodos reais Valor como uma previsão Simples e fácil de usar Apenas bom se os dados mudam pouco de período para período Mídias simples Utiliza uma média de dados passados ​​como uma previsão Bom padrão de nível Requer transportar muitos dados Média de movimento simples Um método de previsão em que apenas n Das observações mais recentes são calculadas apenas são boas para o padrão de nível Importante para selecionar a média móvel adequada Média de movimento ponderada Um método de previsão onde n das observações mais recentes são médias e observações passadas podem ter pesos diferentes. Bom padrão de nível permite colocar pesos diferentes em Demandas passadas Seleção de pesos exige bom julgamento Suavização exponencial Um método médio ponderado Re com pesos em declínio exponencial à medida que os dados se tornam mais velhos Fornece excelentes resultados de previsão para curto a médio. Ver documento completo Clique para editar os detalhes do documento