¿Qué es una curva de calidad saliente promedio (AOQ)?

La gráfica de calidad saliente promedio (AOQ) grafica la relación entre la calidad del material entrante y la calidad del material saliente, suponiendo que los lotes rechazados se inspeccionarán en un 100% y que se realizará una inspección de rectificación de los elementos defectuosos. En una inspección de rectificación, los elementos defectuosos se retiran, reparan o cambian.

Cuando se grafica la curva AOQ, los niveles de calidad salientes son evidentes.

Por ejemplo, usted toma una muestra de 52 bolígrafos de un envío de 5000. Si el % real de defectuosos es 1.5%, la calidad saliente promedio es 1.42% de defectuosos.

Además de la curva AOQ, usted debe examinar también las curvas OC y las curvas ATI cuando se requiere inspección de rectificación.

¿Qué es el límite de calidad saliente promedio (AOQL)?

El límite de calidad saliente promedio (AOQL) representa el % máximo de defectuosos en el producto saliente.

La calidad saliente promedio (AOQ) depende de la calidad entrante, la probabilidad de que se acepte el lote y los tamaños de la muestra y el lote. Cuando la calidad entrante es muy buena, la calidad saliente es muy buena. Cuando la calidad entrante es muy mala, se rechaza todo el lote. Por lo tanto, la calidad saliente también es muy buena, porque el lote será rechazado y no pasarán las piezas malas. Cuando la calidad entrante no es muy buena o no es muy mala, la calidad saliente empeora y el % de defectuosos en el nivel saliente se acerca a un máximo conocido como Límite de calidad saliente promedio (AOQL).

Utilice una curva AOQ para elegir un plan de muestreo adecuado

Puede comparar curvas AOQ para ayudar a elegir el plan de muestreo adecuado. En este caso, el supervisor del turno piensa que un muestreo de 52 bolígrafos de un universo de 5000 es demasiado. Puede desarrollar curvas para varios tamaños de muestra y números de aceptación para ilustrar el creciente riesgo de los niveles de calidad salientes. Además de la curva AOQ, usted debe examinar también las curvas OC y las curvas ATI para seleccionar el plan de muestreo adecuado.

Si el tamaño de la muestra es 35 (línea roja) y el % de defectuosos es 1.5%, la calidad saliente promedio es de 1.37% de defectuosos.