Для некоторых заказчиков их области применения имеют решающее значение до такой степени, что им необходимо знать чистоту жидкости в конкретных точках. Большее количество тестов и/или более длительное время тестирования обеспечат более репрезентативный результат (см. «Какие факторы могут влиять на концентрацию и распределение частиц в моей системе»).

Однако с течением времени важно отслеживать изменения и проводить объективную оценку для принятия необходимых мер для поддержания качества системы на нужном уровне. Если Вам требуются результаты в определенных точках, то отслеживание изменений может быть выполнено в рамках ввода Вашего оборудования в эксплуатацию для получения информации с самого первого дня.

Обычно диаграммы предварительного контроля используются для отслеживания информации из систем. Приемлемая чистота или уровень влажности должны быть установлены на предельном уровне в пределах верхнего контрольного предела (красный аварийный сигнал), чтобы система всегда работала так, как задумано. Также рекомендуется использовать подробные подсчеты при анализе данных, поскольку их можно использовать более точно и с большей гибкостью.

При анализе Ваших данных мы рекомендуем работать с минимум 4 стандартными отклонениями от среднего значения (желтая сигнализация), обеспечивая 99,3%-ную степень достоверности при прогнозировании следующего результата. Если Вы анализируете данные в течение 1 дня, попробуйте брать значение данных через заданные интервалы в течение этого рабочего дня, чтобы учесть любые изменения в распределении системы.

В статистике и теории вероятностей стандартное отклонение показывает, насколько велико отклонение или «разброс» от среднего. Низкое стандартное отклонение указывает на то, что результаты имеют тенденцию быть очень близкими к среднему, тогда как высокое стандартное отклонение указывает, что результаты разбросаны по большому диапазону значений.

Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии набора данных. Полезное свойство стандартного отклонения состоит в том, что, в отличие от дисперсии, оно выражается в тех же единицах, что и данные.

Как обсуждалось в предыдущих разделах, большинство систем неоднородны по своей природе. Загрязняющие вещества в Вашем процессе распределены неравномерно, поэтому данные от приборов могут меняться в течение одной минуты.

Возможности процесса — это способность системы поддерживать заданный рабочий уровень. В большинстве случаев необходимо учитывать средние значения вместе со стандартным отклонением, чтобы получить воспроизводимый и прогнозируемый результат. Средний результат сам по себе может быть источником ошибки.

Знание возможностей Вашей системы может помочь вам в принятии решений по замене фильтров или добавлению фильтров в Вашу систему. В зависимости от того, насколько эффективна Ваша система, она может увеличивать или сокращать время между заменами элементов.