変数抜取検査計画の作成 - 例

製造エンジニアは毎週組み立て工程用に2インチプラスチックパイプセグメントの出荷を受け取ります。ロットサイズは2500本です。

エンジニアはパイプの肉厚を確認するために抜取計画を作成することを決断します。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。

  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、抜取計画の作成を選択します。
  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. 生産者リスク (α)に「0.05」と入力します。
  7. 消費者リスク (β)に「0.10」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

2500本のパイプセグメントの各ロットについて、エンジニアは104本のパイプをランダムに選んで厚さを測定します。

Z.LSLが限界距離(この場合はk = 3.55750)より大きい場合、エンジニアはロット全体を合格と判定します。そうでない場合、エンジニアはロット全体を不合格と判定します。

この例の場合、AQL(100万個当たりの不良品数100)の合格確率は0.95、不合格確率は0.05です。生産者を守るため、エンジニアと供給業者は100万個あたりの不良品数が100のロットの合格率は約95%ということで合意しました。RQL(100万個あたりの不良品数300)の合格確率は0.10、不合格確率は0.90です。消費者を守るため、エンジニアと供給業者は100万個あたりの不良品数が300のロットはほとんど不合格とすることで合意しました。

ロット全体を不合格にする場合、通常、不良品を交換または再加工して100%検査を行います。このタイプの検査は修正検査と呼ばれます。100%検査と再加工の影響を理解するには、次のメトリックを使用します。
  • 平均出検品質(AOQ)は、追加の検査と再加工後のロットの平均品質を表します。AOQ水準は、AQLの100万個あたりの不良品数が91.1、RQLの100万個あたりの不良品数が28.6となっています。100万個あたりの不良品数140で平均出検品質限界(AOQL)は140.6であり、これは最悪出検品質水準を表します。
  • 平均検査数(ATI)は、追加の検査と再加工後に検査する平均数を表します。ロットあたりのATIは、特定の品質水準のパイプの平均検査量を表します。100万個あたりの不良品数が100という品質水準の場合、ロットあたりの平均検査量は223.2本です。100万個あたりの不良品数が300という品質水準の場合、ロットあたりの平均検査量は2261.4本です。

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 生産者リスク (α) 0.05 不合格となる品質水準 (RQLまたはLTPD) 300 消費者リスク (β) 0.1
生成された計画 サンプルサイズ 104 限界距離 (k値) 3.55750 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。
100万 個あた りの不 不合格 良品数 合格確率 確率 AOQ ATI 100 0.950 0.050 91.1 223.2 300 0.100 0.900 28.6 2261.4
平均出検品質限界 (AOQL) 100万個あ たりの不 AOQL 良品数 104.6 140.0
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