Methoden und Formeln für Annahmestichprobenprüfung nach Variablen (erstellen/vergleichen)

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Stichprobenumfang und kritische Distanz

Die Berechnung des Stichprobenumfangs n und der kritischen Distanz k hängt von der Anzahl der angegebenen Spezifikationsgrenzen sowie davon ab, ob die Standardabweichung bekannt ist.

Einzelne Spezifikationsgrenze und bekannte Standardabweichung

Der Stichprobenumfang wird wie folgt ausgedrückt:

Die kritische Distanz wird wie folgt ausgedrückt:

Dabei gilt Folgendes:

Notation

BegriffBeschreibung
Z1(1 – p1) * 100-tes Perzentil der Standardnormalverteilung
p1Annehmbare Qualitätsgrenzlage (AQL)
Z2(1 – p2) * 100-tes Perzentil der Standardnormalverteilung
p2Rückzuweisende Qualitätsgrenzlage (RQL)
Zα(1 – α) * 100-tes Perzentil der Standardnormalverteilung
αAbnehmerrisiko
Zβ(1 – β ) * 100-tes Perzentil der Standardnormalverteilung
βLieferantenrisiko

Einzelne Spezifikationsgrenze und unbekannte Standardabweichung

Die Notation ist dieselbe wie im Abschnitt für eine einzelne Spezifikationsgrenze und eine bekannte Standardabweichung. Der Stichprobenumfang wird wie folgt ausgedrückt:

Die kritische Distanz wird wie folgt ausgedrückt:

Beide Spezifikationsgrenzen und bekannte Standardabweichung

Die im Folgenden nicht definierte Notation ist dieselbe wie im Falle einer einzelnen Spezifikationsgrenze und einer bekannten Standardabweichung. Zuerst berechnet Minitab z:

Anschließend ermittelt Minitab p* aus der Standardnormalverteilung als Fläche des oberen Randbereichs, die z entspricht. Dies ist die minimale Wahrscheinlichkeit für eine fehlerhafte Einheit außerhalb einer der Spezifikationsgrenzen.

Die Methode, mit der Minitab den Stichprobenumfang und die kritische Distanz berechnet, hängt von diesem Wert von p* ab.

Sei p1 = AQL, p2 = RQL

  • Wenn 2p* ≤ (p1/ 2), liegen die zwei Spezifikationsgrenzen relativ weit auseinander, und die Berechnungen entsprechen den Plänen mit einzelnen Grenzen.
  • Wenn p1/ 2 < 2p* ≤ p1, liegen die beiden Spezifikationsgrenzen nicht so weit auseinander; dennoch liegen sie nicht so dicht beieinander, dass die minimale Wahrscheinlichkeit für eine fehlerhafte Einheit für bestimmte Mittelwerte ermittelt werden kann. Minitab bestimmt den Stichprobenumfang und die kritische Distanz iterativ.

Sei

μ = μ0+ m * h, wobei h = σ/100

Sei m = 1, 2, ...300. Für jedes μ wird Folgendes berechnet:

Hierbei ist Φ die kumulative Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung. Wenn Wahrsch (X<U) + Wahrsch (X>O) extrem nah an p1 liegt, ermittelt Minitab mit dem größeren Wert von Wahrsch (X<U) und Wahrsch (X>O) den Stichprobenumfang und die Annahmezahl.

Angenommen, Wahrsch (X<U) ist der größere Wert; dann sei pU = Wahrsch (X<U).

Der Stichprobenumfang wird wie folgt ausgedrückt:

Die kritische Distanz wird wie folgt ausgedrückt:

Dabei gilt Folgendes:

ZpU = (1 – pU) * 100-tes Perzentil der Standardnormalverteilung.

Wenn bereits alle m-Werte verwendet werden, aber die entsprechenden Wahrscheinlichkeiten kein p1 enthalten, dann ist p1 zu groß. Die bedeutet, dass der Mittelwert der Messwerte weit vom Mittelpunkt des Intervalls [U, O] entfernt ist. In diesem Fall kann eine Methode für eine einzelne Spezifikationsgrenze verwendet werden, und ZpU = Z1. Die Definition für Z1 ist dieselbe wie im Falle einer einzelnen Spezifikationsgrenze.

  • Wenn p1 < 2p* < p2, müssen die Spezifikationsgrenzen des Plans geprüft werden, da die minimale Wahrscheinlichkeit für eine fehlerhafte Einheit, die durch die beiden Spezifikationsgrenzen und die Standardabweichung bestimmt wird, größer als die annehmbare Qualitätsgrenzlage p1 ist. Sie können das Los zurückweisen oder einen Plan mit einer etwas höheren Wahrscheinlichkeit für eine fehlerhafte Einheit als p1 in Erwägung ziehen.
  • Wenn 2p* ≥ p2, muss das Los zurückgewiesen werden; die minimale Wahrscheinlichkeit für eine fehlerhafte Einheit, die durch die beiden Spezifikationsgrenzen und die Standardabweichung bestimmt wird, ist größer als die rückzuweisende Qualitätsgrenzlage. Sie können das Los zurückweisen, ohne dass Sie hierfür Produkte testen müssen.

Notation

BegriffBeschreibung
Uuntere Spezifikationsgrenze
Oobere Spezifikationsgrenze
σbekannte Standardabweichung

Beide Spezifikationsgrenzen und unbekannte Standardabweichung

Die Notation ist dieselbe wie in den vorangegangenen Abschnitten. Minitab legt die kritische Distanz auf den Wert fest, der im Fall der beiden separaten Pläne mit einer einzelnen Grenze gegeben ist:
Der Stichprobenumfang wird wie folgt ausgedrückt:
Wenn n > 2, berechnet Minitab die MSD mit den folgenden Schritten1.
  1. Sei
  2. Dann gilt Folgendes:
    wobei Beta die kumulative Verteilungsfunktion einer Betaverteilung mit den Formparametern α und b ist. Hier gilt: .
  3. Es werden die folgenden Größen definiert:
  4. Dann gilt Folgendes:
    wobei Beta-1 die inverse kumulative Verteilungsfunktion der Betaverteilung aus Schritt 2 ist.

Wenn n ≤ 2, kann die maximale Standardabweichung (MSD) nicht berechnet werden.

Annahmewahrscheinlichkeit

Sei p die Wahrscheinlichkeit für eine fehlerhafte Einheit; diese entspricht dem x-Wert eines Punkts auf einer OC-Kurve.

Einzelne Spezifikationsgrenze und bekannte Standardabweichung

Einzelne untere Spezifikationsgrenze und bekannte Standardabweichung
Wahrsch (X < U) = p.
Einzelne obere Spezifikationsgrenze und bekannte Standardabweichung
Wahrsch (X > U) = p.

Einzelne Spezifikationsgrenze und unbekannte Standardabweichung

Beide Spezifikationsgrenzen und bekannte Standardabweichung

Zuerst berechnet Minitab z

Anschließend ermittelt Minitab p* aus der Standardnormalverteilung als Fläche des oberen Randbereichs, die z entspricht. Dies ist die minimale Wahrscheinlichkeit für eine fehlerhafte Einheit außerhalb einer der Spezifikationsgrenzen.

Die Methode, mit der Minitab die Annahmewahrscheinlichkeit berechnet, hängt von diesem Wert von p* ab.

Sei p1 = AQL, p2 = RQL

  • Wenn 2p* ≤ (p1/ 2), liegen die zwei Spezifikationen relativ weit auseinander, und die Berechnungen für Stichprobenumfang und kritische Distanz folgen den Plänen mit einzelnen Grenzen.
  • Wenn p1/ 2 < 2p* ≤ p1, liegen die beiden Spezifikationsgrenzen nicht so weit auseinander; dennoch liegen sie nicht so dicht beieinander, dass die minimale Wahrscheinlichkeit für eine fehlerhafte Einheit für bestimmte Mittelwerte ermittelt werden kann.

Minitab ermittelt für jeden gegebenen Wert von p den Mittelwert μ der Messwerte; hierbei wird ein Algorithmus für Gittersuchvorgänge verwendet. Dann gilt Folgendes:

Beide Spezifikationsgrenzen und unbekannte Standardabweichung

Wenn sowohl eine obere als auch eine untere Spezifikationsgrenze vorhanden sind, die Standardabweichung jedoch unbekannt ist, verwendet Minitab die OC-Kurve für den Plan mit einer einzelnen Grenze, um eine Approximation des Falls mit beiden Spezifikationsgrenzen zu berechnen. Die für einen Plan mit einer einzelnen Spezifikationsgrenze mit gegebenen Werten für p1, p2, α und β abgeleitete OC-Kurve ist die Untergrenze für das Band von OC-Kurven für einen Plan mit beiden Spezifikationsgrenzen mit denselben Werten für p1, p2, α und β, und bei den meisten praktischen Anwendungen kann sie als OC-Kurve für den Plan mit beiden Spezifikationsgrenzen verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie in Duncan1.

  1. Duncan (1986). Quality Control and Industrial Statistics, 5th Edition.

Notation

BegriffBeschreibung
nStichprobenumfang
kkritische Distanz
σbekannte Standardabweichung
Zp(1 – p)-tes Perzentil aus der Standardnormalverteilung
Φkumulative Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung
T

nicht zentrale t-Verteilung mit Freiheitsgraden = n – 1 und dem Nichtzentralitätsparameter

Uuntere Spezifikationsgrenze
Oobere Spezifikationsgrenze

Rückweisewahrscheinlichkeit

Die Rückweisewahrscheinlichkeit (Pr) beschreibt die Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmtes Los gemäß einem bestimmten Plan für die Stichprobenprüfung und einem bestimmten Anteil fehlerhafter Einheiten im Eingangslos zurückgewiesen wird. Sie beträgt einfach 1 minus Annahmewahrscheinlichkeit.

Pr = 1 – Pa

Dabei gilt Folgendes:

Pa = Annahmewahrscheinlichkeit

Durchschlupf (AOQ)

Der Durchschlupf stellt das Qualitätsniveau des Produkts nach der Prüfung dar. Der Durchschlupf variiert mit dem Anteil fehlerhafter Einheiten im Eingangslos.

Notation

BegriffBeschreibung
PaAnnahmewahrscheinlichkeit
pAnteil fehlerhafter Einheiten im Eingangslos
NLosumfang
nStichprobenumfang

Durchschnittliche Gesamtprüfung (ATI)

Die durchschnittliche Gesamtprüfung stellt die durchschnittliche Anzahl von Prüfeinheiten auf einem bestimmten Eingangsqualitätsniveau und bei einer bestimmten Annahmewahrscheinlichkeit dar.

Notation

BegriffBeschreibung
PaAnnahmewahrscheinlichkeit
NLosumfang
nStichprobenumfang

Annahmebereich (AR)

Der Annahmebereich wird nur berechnet, wenn beide Spezifikationsgrenzen angegeben sind und die Standardabweichung unbekannt ist. Im Abschnitt zum Stichprobenumfang und zur kritischen Distanz finden Sie Definitionen für n und k sowie die Notation für die Gleichungen.

In der Darstellung des Annahmebereichs gibt die x-Achse den Mittelwert der Stichprobe und die y-Achse die Standardabweichung der Stichprobe an. Der Annahmebereich wird von den drei Funktionen der Standardabweichung der Stichprobe, des Mittelwerts der Stichprobe und der maximalen Standardabweichung (MSD) gebildet. Für Mittelwerte der Stichprobe, bei denen die Standardabweichung der Stichprobe die MSD übersteigt, stellt die Obergrenze des Annahmebereichs die MSD dar.

Wenn die Werte nahe an der oberen oder unteren Spezifikationsgrenze liegen, wird der Annahmebereich von diesen beiden Funktionen begrenzt:

Wenn sich der Mittelwert der Stichprobe der Mitte der Spezifikationsgrenzen annähert, werden die Koordinaten der Obergrenze des Annahmebereichs mit folgenden Schritten berechnet:
  1. Sei .
  2. Dann ist wobei Beta die kumulative Verteilungsfunktion einer Betaverteilung mit den Formparametern α und b ist. Hier gilt Folgendes: ..
  3. Es werden Paare aus den Anteilen p01 und p02 definiert, für die gilt: p02 + p01 = p*
  4. Dann
    wobei Beta-1 die inverse kumulative Verteilungsfunktion der Betaverteilung aus Schritt 2 ist.
  5. Für entsprechen die Koordinaten des Mittelwerts und der Standardabweichung folgenden Gleichungen:
1 Duncan, A. J. (1986). Quality Control and Industrial Statistics (5th ed.). Homewood, Ill: Irwin.
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