06:32 Не совсем верно. Проблема не в том что была отключена радиостанция, а в том что по одной радиоволне шел прием и общих публичных сообщений (поздравления с рождеством) и служебных (информация о айсберге) т.е. нужно было иметь 2 разные частоты для разных типов сообщений, тогда радисту не нужно было отключать всю станцию целиком, а достаточно было отключать только конкретную волну для приема публичный сообщений (или иметь 2 независимые рации для служебных и публичных сообщений). И отключения приема на одной волне, позволило принять служебное сообщение на другой волне.
Игорь, привет. Сейчас как раз уперся в похожую историю и вот такой возник вопрос. Почему Женева предлагает описывать причинно следственные связи логикой первого порядка. Как видно из лекции есть и иные способы, собсна в чем pros and cons того или иного подхода? И какой выбрал бы ты для описания тех или иных зависимостей?
Спасибо за интерес к теме. Диаграмма Исикавы, как мне думается, была предложена в качестве инструмента анализа рисков для менеджеров среднего звена в промышленности. Исикава, как бы заранее предложил структуру рыбьего скелета, состоящего из шести М: Люди, материалы, оборудование, методы осуществления процессов, методы управления и проблемы измерения качества продукции и качества процессов. Далее, достаточно было определить ответственного за каждое М и можно было управлять рисками с помощью заранее определённого шаблона. Это не требовало специализированных знаний в менеджменте качества, в управлении рисками. Причинно-следственные диаграммы с обратной связью применяются в случае, если факторы влияют друг на друга и можно определить математическую зависимость этого влияния. Как если бы, в случае Титаника, была бы обнаружена связь между фактором «скоростной режим» и фактором «пассажиры». Таким образом, рыбий скелет чаще используется лишь для классификации причин, а ПСД с обратной связью используется, когда требуется найти зависимость или корреляцию между этими причинами. Из этих причин строят системы дифференциальных уравнений и находят прогнозные значения одних параметров (факторов) при изменении - других.
06:32 Не совсем верно. Проблема не в том что была отключена радиостанция, а в том что по одной радиоволне шел прием и общих публичных сообщений (поздравления с рождеством) и служебных (информация о айсберге) т.е. нужно было иметь 2 разные частоты для разных типов сообщений, тогда радисту не нужно было отключать всю станцию целиком, а достаточно было отключать только конкретную волну для приема публичный сообщений (или иметь 2 независимые рации для служебных и публичных сообщений). И отключения приема на одной волне, позволило принять служебное сообщение на другой волне.
Да, спасибо за замечание. Давно смотрел фильм, не помню нюансы.
Игорь, привет. Сейчас как раз уперся в похожую историю и вот такой возник вопрос. Почему Женева предлагает описывать причинно следственные связи логикой первого порядка. Как видно из лекции есть и иные способы, собсна в чем pros and cons того или иного подхода? И какой выбрал бы ты для описания тех или иных зависимостей?
Спасибо за интерес к теме.
Диаграмма Исикавы, как мне думается, была предложена в качестве инструмента анализа рисков для менеджеров среднего звена в промышленности.
Исикава, как бы заранее предложил структуру рыбьего скелета, состоящего из шести М:
Люди, материалы, оборудование, методы осуществления процессов, методы управления и проблемы измерения качества продукции и качества процессов.
Далее, достаточно было определить ответственного за каждое М и можно было управлять рисками с помощью заранее определённого шаблона. Это не требовало специализированных знаний в менеджменте качества, в управлении рисками.
Причинно-следственные диаграммы с обратной связью применяются в случае, если факторы влияют друг на друга и можно определить математическую зависимость этого влияния.
Как если бы, в случае Титаника, была бы обнаружена связь между фактором «скоростной режим» и фактором «пассажиры».
Таким образом, рыбий скелет чаще используется лишь для классификации причин, а ПСД с обратной связью используется, когда требуется найти зависимость или корреляцию между этими причинами. Из этих причин строят системы дифференциальных уравнений и находят прогнозные значения одних параметров (факторов) при изменении - других.