합격 표본 추출의 정의

합격 표본 추출은 품질 관리의 주요 성분이며, 불량품을 통과시키는 비용에 비해 검정 비용이 높거나 파괴 검사를 하는 경우에 유용합니다. 이 방법은 100% 검사 및 검사를 전혀 하지 않는 경우 대신 사용할 수 있는 방법입니다. 특히 공급자 공정의 품질을 알 수 없는 경우 합격 표본 추출이 100% 검사에 비해 좋은 방법이 될 수도 있습니다. 합격 표본 추출은 제품의 속성 또는 측정값에 대해 수행할 수 있습니다.

합격 표본 추출은 대표 표본의 데이터를 바탕으로 공급 품목의 특정 로트를 합격시키거나 기각시킬 수 있는 검사 계획을 만드는 데 사용할 수 있습니다.

계수형 합격 표본 추출 계획의 예

예를 들어, 마이크로칩 10,000개가 배달되었습니다. 2,500개의 배송품을 전부 검사할 수도 없고 검사하고 싶지도 않을 것입니다. 계수형 표본 추출을 통해 검사해야 할 마이크로칩의 개수(표본 크기)와 해당 표본에서 허용되는 결점의 수(합격 수)를 결정할 수 있습니다.

이 경우 합격 품질 수준(AQL)을 1.5%, 불합격 품질 수준(RQL)을 5.0%로 가정하며 알파 = 0.05, 베타 = 0.1로 가정합니다. Minitab은 209개의 칩을 검사해야 함을 나타내는 표본 추출 계획을 생성합니다. 206개 마이크로칩을 검사했는데 불량품 수가 6개 이하이면 전체 배송품을 모두 합격시킵니다. 불량 칩이 7개 이상이면 전체 배송품을 기각시켜야 합니다.

계량형 합격 표본 추출 계획의 예

예를 들어 매주 2500개의 플라스틱 파이프가 배송되는데 벽 두께 측정값이 규격을 충족하는지 확인해야 합니다. 배송품을 모두 검사할 수도 없고 검사하고 싶지도 않을 것입니다. 계량형 표본 추출 계획을 통해 측정해야 하는 파이프 수(표본 크기)와 전체 로트를 합격시키거나 기각시키는 기준(임계 거리)을 결정할 수 있습니다.

이 경우 파이프 벽 두께의 규격 하한은 0.09"입니다. 합격 품질 수준(AQL)이 백만 개당 불량품 100개이고 불합격 품질 수준(RQL)이 백만 개당 불량품 300개라고 공급업체와 합의한 다음 알파 = 0.05, 베타 = 0.1이라고 가정합니다. Minitab은 760개의 파이프를 검사해야 함을 나타내는 표본 추출 계획을 생성하고 임계 거리가 3.55748이라고 표시합니다. 그런 다음 760개의 파이프 표본을 측정하고 Minitab의 합격/기각 도구를 사용하여 배송품을 합격시켜야 하는지 기각시켜야 하는지 나타낼 수 있습니다.