계량형 합격 표본 추출 계획 비교의 예

한 제조 엔지니어가 수입하는 2인치 파이프의 벽 두께를 확인하기 위해 계량형 표본 추출 계획을 구현했습니다. 파이프 벽 두께의 규격 하한은 0.09인치입니다. 엔지니어와 공급업체는 AQL이 백만개당 불량 수 100이고 RQL은 백만개당 불량 수 300임에 동의합니다. 이러한 규격을 기반으로 엔지니어는 2500개 파이프 로트당 104개의 파이프를 랜덤하게 선택하여 측정합니다. 계산된 Z-값이 임계 거리(3.55750)보다 큰 경우 엔지니어는 로트 전체를 합격시킵니다.

교대조 관리자는 104개의 파이프를 측정하는 데 너무 많은 시간이 걸린다는 점을 우려합니다. 관리자는 더 적은 수(예: 50개)의 파이프를 측정하고자 합니다. 엔지니어는 다른 표본 추출 계획을 조사하여 각 계획의 위험과 이점을 확인한다는 데 동의합니다.

  1. 통계분석 > 품질 도구 > 계량형 합격 표본 추출 > 생성/비교을 선택합니다.
  2. 드롭다운 리스트에서 사용자 정의의 표본 추출 계획 비교을 선택합니다.
  3. 품질 수준의 단위에서 백만개당 불량 수을 선택합니다.
  4. 합격 품질 수준(AQL)100을 입력합니다.
  5. 불합격 품질 수준(RQL 또는 LTPD)300을 입력합니다.
  6. 표본 크기50 75 100 104를 입력합니다.
  7. 임계 거리(k 값)3.5575를 입력합니다.
  8. 규격 하한0.09를 입력합니다.
  9. 과거 표준 편차0.025를 입력합니다.
  10. 로트 크기2500을 입력합니다.
  11. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

엔지니어는 여러 표본 추출 계획의 그래프를 비교하고 표본 크기가 100인 표본 추출 계획과 104인 표본 추출 계획이 매우 유사하다는 것을 확인합니다. AQL 및 RQL에서의 합격 확률은 0.5%(0.95 – 0.947) 미만으로 변경됩니다. AOQ 변경과 ATI 변경도 매우 적습니다.

엔지니어는 또한 표본 크기가 50이면 품질 수준이 충분히 보호되지 않는다는 것을 확인합니다. 표본 크기가 50일 때 RQL(300 PPM)에서 로트의 합격 확률은 18.7%입니다. 또한 AQL(100 PPM)에서 합격시켜야 할 로트의 불합격 확률도 12.7%로, 생산자에게는 너무 높습니다..

엔지니어는 파이프 75개의 표본 추출 계획을 고려할 의사가 있습니다. 공급업체가 파이프 두께 변동성을 줄이는 데 동의할 경우 합격 확률의 위험은 적절한 것으로 보입니다. 엔지니어는 75와 100 사이의 다른 표본 크기를 조사하기로 결정합니다.

계량형 합격 표본 추출 - 생성/비교

로트 품질(백만 번당 불량품 수)

방법 규격 하한(LSL) 0.09 과거 표준 편차 0.025 로트 크기 2500 합격 품질 수준(AQL) 100 불합격 품질 수준(RQL 또는 LTPD) 300
사용자 정의 계획 비교 백만 번당 표본 임계 불량품 크기(n) 거리(k) 수 합격 확률 기각 확률 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
평균 출검 품질 한계(AOQL) 표본 임계 백만 번당 크기 거리(k) AOQL 불량품 수 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 = (평균 - 규격 하한)/과거 표준 편차 Z.LSL ≥ k인 경우 로트를 합격시키고 그렇지 않은 경우 불합격시킵니다.
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