製造エンジニアは、2インチのパイプを受け入れる際、肉厚を確認するために変数抜取検査計画を実行しました。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100万個の不良品数100、RQLが100万個の不良品数300で合意します。この規定値に基づいて、エンジニアは2500本のロットごとに104本のパイプを無作為に抽出して測定します。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。
当直長は、パイプを104本測定すると時間がかかりすぎると心配しています。当直長は、50本など、本数を減らして測定することを好んでいます。エンジニアは、複数の異なる抜取計画を調べて、各計画のデメリットとメリットを判断することに同意します。
- を選択します。
- 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。
- 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。
- 合格品質水準 (AQL)に、「100」と入力します。
- 不合格となる品質水準 (RQLまたはLTPD)に、「300」と入力します。
- サンプルサイズに、50 75 100 104と入力します。
- 限界距離 (k値)に、「3.55750」と入力します。
- 下側規格に、「0.09」と入力します。
- 標準偏差の経験値に、「0.025」と入力します。
- ロットサイズに、「2500」と入力します。
- 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、標本サイズがパイプ100本とパイプ104本の抜取計画がよく似ていることに気付きます。AQLとRQLの合格確率の変化は、わずか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。
エンジニアはまた、パイプ50本の標本サイズでは品質レベルを十分に守れないと判断します。標本サイズ50本で。RQL(300PPM)のロットの合格確率は、18.7%です。さらに、合格とすべきAQL(100PPM)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。
エンジニアはパイプ75本の抜取計画を検討します。供給業者がパイプの肉厚の変動を低減させることに同意すれば、合格確率のリスクは妥当に見えます。エンジニアは、パイプ75~100本の他の標本サイズを調査することにしました。