새 합격 표본 추출 계획의 표본 크기 및 합격 기준 결정
합격 표본 추출 계획을 생성하는 경우 제품 로트에서 검사할 품목 수를 결정하고 합격 로트에서 허용되는 불량품의 수를 결정해야 합니다.
Minitab에서는 사용자가 지정한 로트 크기, AQL, RQL, 생산자의 위험(α), 소비자의 위험(β)을 사용하여 특정 표본 크기 및 합격 수로 적절한 표본 추출 계획을 결정합니다.
생성된 계획
| 표본 크기 | 52 |
|---|---|
| 합격 수 | 2 |
| 불량률 | 합격 확률 | 기각 확률 | AOQ | ATI |
|---|---|---|---|---|
| 1.5 | 0.957 | 0.043 | 1.420 | 266.2 |
| 10.0 | 0.097 | 0.903 | 0.956 | 4521.9 |
주요 결과: 표본 크기, 합격 수
이 결과에서 표본 크기는 52입니다. 제품의 전체 로트에서 52개의 항목을 표본으로 추출해야 합니다. 합격 수는 2입니다. 불량품이 2개 이하이면 불량품을 교체하고 로트 전체를 합격시킵니다. 불량품이 3개 이상이면 로트 전체를 불합격시킵니다.
대체 계획의 로트 합격 또는 불합격 확률 비교
합격 표본 추출 계획을 생성한 후 전체 표본 크기를 줄이거나 검사 공정이 더 잘 일치하도록 하기 위해 표본 크기 및 합격 수를 변경할 수 있습니다. 예를 들어, 더 편리하기 때문에 조작자가 10개 단위로 품목을 표본 추출할 수도 있습니다.
표본 크기, 합격 수 또는 둘 다를 변경하여 계획을 비교하고 합격 위험이 어떻게 달라지는지 확인할 수 있습니다.
사용자 정의 계획 비교
| 표본 크기(n) | 합격 수(c) | 불량률 | 합격 확률 | 기각 확률 | AOQ | ATI |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 40 | 1 | 1.5 | 0.879 | 0.121 | 1.308 | 639.6 |
| 40 | 1 | 10.0 | 0.080 | 0.920 | 0.798 | 4600.9 |
| 50 | 1 | 1.5 | 0.827 | 0.173 | 1.229 | 904.8 |
| 50 | 1 | 10.0 | 0.034 | 0.966 | 0.334 | 4832.8 |
| 60 | 1 | 1.5 | 0.773 | 0.227 | 1.145 | 1182.5 |
| 60 | 1 | 10.0 | 0.014 | 0.986 | 0.136 | 4931.9 |
| 40 | 2 | 1.5 | 0.978 | 0.022 | 1.455 | 149.5 |
| 40 | 2 | 10.0 | 0.223 | 0.777 | 2.210 | 3894.9 |
| 50 | 2 | 1.5 | 0.961 | 0.039 | 1.427 | 244.3 |
| 50 | 2 | 10.0 | 0.112 | 0.888 | 1.106 | 4446.9 |
| 60 | 2 | 1.5 | 0.939 | 0.061 | 1.391 | 363.7 |
| 60 | 2 | 10.0 | 0.053 | 0.947 | 0.524 | 4738.0 |
주요 결과: 합격 확률, 불합격 확률
각 표본 크기에서 합격 수가 1일 때 AQL에서의 합격 확률은 합격 수가 2일 때의 합격 확률보다 작습니다.
각 표본 크기에서 합격 수가 1일 때 RQL에서의 불합격 확률은 합격 수가 2일 때의 불합격 확률보다 큽습니다.
합격 표본 추출 계획 그래프는 표본 추출 계획을 시각적으로 비교하는 데 도움이 됩니다. 표본 크기가 50이고 합격 수가 2인 계획이 AQL에서의 목표 α 위험 5% 및 RQL에서의 목표 β 위험 10%와 가장 일치합니다.
축소된 표본 크기가 40이고 합격 수가 1인 계획에서 품질 수준이 1.5%인 로트를 불합격시킬 위험은 12.1%입니다. 이는 축소된 표본 크기에 대한 합격 위험일 수도 있습니다. 그러나 표본 크기가 40이고 합격 수가 2인 경우 RQL에서 합격 확률(0.223)이 너무 높습니다.
