Вот один пример из биографии моего отца. При штамповке пластин электромагнитов для LEB — одного из колец супер-коллайдера необходима точность 12,5 микрон. Зацените — это соответствует линейному расширению при нагреве пластин на один градус, то есть температурный режим при штамповке должен выдерживаться на порядок точнее. Теперь russian classic: лето 30 градусов или зима — минус 20, цех, стотонные пресса, грохот такой, что кони приседают, слабонервные спрыгивают с фаянса, все в масле, пыль столбом… и 0,1 градуса?! Так вот, для организации этого для России глубоко нетривиального техпроцесса оказалось существенно понимание дальнейшей судьбы пластин — как именно они собираются, как именно мотается обмотка, где именно проходит будущий пролетный канал и летит со световой почти скоростью пучок элементарных частиц, которым недолго осталось быть элементарными, в итоге — где именно и какие именно допуска нужны.
Примеров таких много. Выбирая обувь и одежду, мы ориентируемся на размеры — но примерка, увы, необходима. Это означает, что система размеров разработана плохо, что Диор не привлек к работе хороших метрологов. Можно возразить, что при системе с большим количеством параметров изготовитель не смог бы обеспечить наполнения (а если смог бы изготовитель, не справился бы продавец: при двух параметрах мне надо иметь в продаже десятки размеров для каждой модели, при трех — в несколько раз больше). Но более детальное описание сократило бы время на поиск нужного в оффлайновом магазине и увеличило бы количество покупок в онлайне. Последнее означает, что система «размеров одежды» вероятно будет совершенствоваться.
Другой — и технический, и бытовой — пример — измерение шероховатости. Все понимают, что такое шероховатый и гладкий, и любая женщина, покупая сумочку, проверяет, «как она руке». Но как численно охарактеризовать эту самую шероховатость? Даже если считать, что нам известен истинный профиль вдоль какого-то направления и что именно его нам и надо характеризовать? Способов превратить функцию в число много, даже в ГОСТе есть шесть параметров характеристики шероховатости поверхности.
Погрешности: что и как контролировать
Выбор контролируемых параметров, схемы измерений, метода и объема контроля делается с учетом выходных параметров изделия, его конструкции и технологии, требований и потребностей того, кто применяет контролируемые изделия. Опять же, в данном случае метролог должен знать не только заказчика, но и изделие. Вот пример, простой и понятный любому хорошо гаджетированному студенту.
Пусть надо характеризовать емкость гальванического элемента. Но емкость зависит от критерия и от режима разряда (далеко не только от него, но про температуру не будем). Причем если режим непрерывный, то от типа и величины нагрузки (разряд на постоянное сопротивление и какое именно или разряд постоянным током и каким именно), а если импульсный? А если так называемый повторно-кратковременный? Без модели применения в голове выбрать режим испытаний невозможно. Конечно, может оказаться, что чудовищное разнообразие режимов относительно просто сказывается на параметрах, например в простейшей модели (идеальная эдс + внутреннее сопротивление + саморазряд) это так, но чтобы выдвинуть такую гипотезу, надо иметь в голове еще более сложную модель — модель источника. Нос вытащил — увяз хвост вместе с пропеллером…
При контроле параметров изделия важна функция распределения измеренных значений (мы не о погрешностях, а о правильно измеренных значениях). Функция распределения позволяет контролировать ход технологического процесса и регулировать его, не дожидаясь появления брака. Например, если функция распределения нормальна, то ее расширение и сдвиг очевидно говорят о двух разных вида разрегулирования процесса, а отклонения от нормального распределения могут указывать и на более тонкие эффекты. При исследовании функции распределения на каком-то интервале может случиться так, что в крайней точке реально измеряется не количество объектов, попадающих в эту точку, а интеграл от этой точки и далее.
Функция распределения может нести информацию о глубоко скрытых параметрах явления, например, распределение по росту сотрудников организации — о том, что ведутся работы по дешифровке радиограмм: Нил Стивенсон «Криптономикон» (в тексте см. «гистограммы»)