계량형 합격 표본 추출 계획 생성의 예

한 제조 엔지니어가 조립 공정을 위해 매주 2인치 플라스틱 파이프를 납품 받습니다. 로트 크기는 2500입니다.

엔지니어는 파이프 벽 두께를 확인하기 위해 표본 추출 계획을 구현하기로 결정합니다. 파이프 벽 두께의 규격 하한은 0.09인치입니다. 엔지니어와 공급업체는 AQL이 백만개당 불량 수 100이고 RQL은 백만개당 불량 수 300임에 동의합니다.

  1. 통계분석 > 품질 도구 > 계량형 합격 표본 추출 > 생성/비교을 선택합니다.
  2. 드롭다운 리스트에서 표본 추출 계획 생성을 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. 생산자 위험(알파)0.05를 입력합니다.
  7. 소비자 위험(베타)0.10을 입력합니다.
  8. 규격 하한0.09를 입력합니다.
  9. 과거 표준 편차0.025를 입력합니다.
  10. 로트 크기2500을 입력합니다.
  11. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

2500개의 각 파이프 로트에 대해 엔지니어는 104개를 랜덤하게 선택하여 두께를 측정해야 합니다.

Z.LSL에서 임계 거리가 k = 3.55750보다 큰 경우 엔지니어는 로트 전체를 합격시킵니다. 그렇지 않은 경우 로트 전체를 불합격시킵니다.

이 경우 AQL(백만개당 불량 수 100)에서 합격 확률은 0.95이고 불합격 확률은 0.05입니다. 엔지니어와 공급업체는 생산자를 보호하기 위해 약 95%의 경우 백만개당 불량 수가 100개인 로트를 합격시키게 되는 것입니다. RQL(백만개당 불량 수 300)에서 합격 확률은 0.10이고 기각 확률은 0.90입니다. 엔지니어와 공급업체는 소비자를 보호하기 위해 대부분의 경우 백만개당 불량 수가 300개인 로트를 기각하게 되는 것입니다.

로트 전체가 불합격되면 일반적으로 불량품을 교체하거나 재작업한 후 100% 검사를 받습니다. 이러한 유형의 검사를 수정 검사라고 합니다. 100% 검사 및 재작업의 영향을 확인하려면 다음 기준을 사용하십시오.
  • 평균 출검 품질(AOQ)은 추가 검사 및 재작업 후 로트의 평균 품질을 나타냅니다. AOQ 수준은 AQL에서 백만개당 불량 수 91.1개이고, RQL에서는 백만개당 불량 수 28.6개입니다. 백만개당 불량 수 140개에서 평균 출검 품질 한계(AOQL) = 140.6으로, 더 나쁜 출검 품질 수준을 나타냅니다.
  • 평균 총검사량(ATI)은 추가 검사 및 재작업 후 검사한 평균 품목 수를 나타냅니다. 로트당 ATI는 특정 품질 수준과 합격 확률에서 검사한 평균 파이프 수를 나타냅니다. 백만개당 불량 수 100개의 품질 수준의 경우 로트당 검사한 파이프의 평균 총 개수는 223.2입니다. 백만개당 불량 수 300개의 품질 수준의 경우 로트당 검사한 파이프의 평균 총 개수는 2261.4입니다.

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 생산자 위험(α) 0.05 불합격 품질 수준(RQL 또는 LTPD) 300 소비자 위험(β) 0.1
생성된 계획 표본 크기 104 임계 거리(k 값) 3.55750 Z.LSL = (평균 - 규격 하한)/과거 표준 편차 Z.LSL ≥ k인 경우 로트를 합격시키고 그렇지 않은 경우 불합격시킵니다.
백만 번당 불량품 수 합격 확률 기각 확률 AOQ ATI 100 0.950 0.050 91.1 223.2 300 0.100 0.900 28.6 2261.4
평균 출검 품질 한계(AOQL) 백만 번당 AOQL 불량품 수 104.6 140.0
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