変数抜取検査計画の比較 - 例

入検2インチパイプの肉厚を確認するために製造エンジニアが変数抜取計画を作成しました。パイプの肉厚の下方規格は0.09インチです。エンジニアと供給業者は、AQLが100万個あたりの不良品数100、RQLが100万個あたりの不良品数300で合意します。この規格に基づいて、エンジニアは2500本のパイプのロットからランダムに104本を選び、測定します。計算されたZ値が限界距離(3.55750)より大きい場合、エンジニアはロット全体を合格とします。

シフト責任者は、104本のパイプを測定するのは時間がかかりすぎると考えています。責任者は、50本のように測定するパイプの本数を減らしたいと考えています。エンジニアは、いくつかの異なる抜取計画を調べ、各計画のリスクとメリットを判断することに同意します。

  1. 統計 > 品質ツール > 変数抜取検査 > 作成/比較を選択します。
  2. ドロップダウンリストから、ユーザー定義による抜取計画の比較を選択します。
  3. 品質水準の単位で、 100万個あたりの不良品数を選択します。
  4. 合格品質水準 (AQL)に「100」と入力します。
  5. 不合格となる品質水準 (RQLまたはLTPD)に「300」と入力します。
  6. サンプルサイズに「50 75 100 104」と入力します。
  7. 限界距離 (k値)に「3.5575」と入力します。
  8. 下側規格に「0.09」と入力します。
  9. 標準偏差の経験値に「0.025」と入力します。
  10. ロットサイズに「2500」と入力します。
  11. OKをクリックします。

結果を解釈する

エンジニアは、異なる抜取計画のグラフを比較し、サンプルサイズ100と104の抜取計画がほとんど同じであることに気づきます。AQLとRQLの合格確率の変化は、0.5%未満です(0.95 – 0.947)。AOQの変化とATIの変化も最小限です。

エンジニアは、サンプルサイズ50では十分な品質水準を維持できないとも決断します。サンプルサイズ50の場合、RQL(300 PPM)でのロットの合格確率は18.7%です。さらに、合格とすべきAQL(100 PPM)でのロットの不合格確率は12.7%となり、生産者にとっては高すぎる数値です。

エンジニアは、75本の抜取計画を積極的に検討します。供給業者がパイプの厚さのばらつきを減らすことに同意すれば、合格確率のリスクは合理的であるように思えます。エンジニアは、パイプ75~100本の他のサンプルサイズを調べることを決断します。

変数抜取検査 - 作成/比較

100万個あたりの不良品数におけるロット品質

方法 下側規格 (LSL) 0.09 標準偏差の経験値 0.025 ロットサイズ 2500 合格品質水準 (AQL) 100 不合格となる品質水準 (RQLまたはLTPD) 300
ユーザー定義の計画を比較 100万 サンプ 個あた ルサイ 限界距 りの不 不合格 ズ(n) 離 (k) 良品数 合格確率 確率 AOQ ATI 50 3.5575 100 0.873 0.127 85.6 360.4 50 3.5575 300 0.187 0.813 54.9 2042.6 75 3.5575 100 0.919 0.081 89.1 271.3 75 3.5575 300 0.138 0.862 40.1 2165.8 100 3.5575 100 0.947 0.053 90.9 227.5 100 3.5575 300 0.104 0.896 30.0 2250.3 104 3.5575 100 0.950 0.050 91.1 223.2 104 3.5575 300 0.100 0.900 28.6 2261.3
平均出検品質限界 (AOQL) 100万個あ サンプル 限界距 たりの不 サイズ 離 (k) AOQL 良品数 50 3.5575 96.8 148.3 75 3.5575 101.0 141.9 100 3.5575 104.2 140.1 104 3.5575 104.6 140.0 Z.LSL = (平均 - 下方規格)/標準偏差の経験値 Z.LSLがk以上の場合はロットを合格とし、それ以外の場合は不合格とします。
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