变量抽样验收（创建/比较） 的所有统计量和图形

解释

使用 LSL 和 USL 可以定义客户要求并评估过程是否生产可满足要求的项目。

Minitab 将过程数据与规格限进行比较以确定是验收还是拒收整个产品批次。

解释

消费者和供应商应当议定可接受的最高缺陷品率 (AQL)。消费者和供应商还应议定消费者在单个批次中所能容忍的最高缺陷品率 (RQL)。

在本例中，AQL 水平（每百万 100 个缺陷品）的验收概率为 0.95，拒收概率为 0.05。RQL 水平（每百万 100 个缺陷品）的验收概率为 0.10，拒收概率为 0.90。

解释

为了保护生产者的利益，在批次具有可验收的质量时将其拒收的风险必须很低。为了保护消费者的利益，在批次具有较差质量时将其验收的风险必须很低。

在本例中，AQL 水平 (1.5%) 的验收概率为 0.95，拒收概率为 0.05。RQL 水平的验收概率为 0.10，拒收概率为 0.90。

解释

在该示例中，样本数量为 104。您必须从整个产品批次中抽取 104 个项目。

解释

例如，假设您对塑料管的批次进行抽样。您的抽样计划是从一批货的 2500 个塑料管中随机抽取 104 个塑料管。壁厚的规格下限为 0.09 英寸。Minitab 确定临界距离为 3.55750。

如果 Z 值大于临界距离，且标准差小于最大标准差，则验收整个批次。否则，拒收整个批次。

解释

如果 Z 值大于临界距离，且标准差小于最大标准差，则验收整个批次。否则，拒收整个批次。

解释

如果 Z 值大于临界距离，且标准差小于最大标准差，则验收整个批次。否则，拒收整个批次。

解释

在本例中，AQL 水平（每百万 100 个缺陷品）的验收概率为 0.95，拒收概率为 0.05。RQL 水平（每百万 100 个缺陷品）的验收概率为 0.95，拒收概率为 0.05。

解释

在该示例中，当平均进厂质量水平为每百万 100 缺陷品时，平均检出质量为每百万 99.1 缺陷品。当平均进厂质量水平为每百万 300 缺陷品时，平均检出质量为每百万 28.6 缺陷品。进厂质量比检出质量差，因为对被拒收的批次进行 100% 检验，并且替换或重新返工所有不符合要求的部件。

当进厂质量水平为每百万 140.0 缺陷品时，将出现最差的平均检出缺陷品水平 (AOQL)，即每百万 104.6 缺陷品。

解释

在该示例中，当平均进厂质量水平为每百万 100 个缺陷品时，每批次检验的平均单位数是 223.2。这是因为 95% 的时间您将检验 104 个项目并通过该批次，而 5% 的时间您将拒收该批次并检验所有 2500 个项目。当平均进厂质量水平为每百万 300 缺陷品时，每批次检验的平均单位数为 2261.4，这几乎是整批货。

解释

在该示例中，如果每百万中的实际缺陷品数为 100，则基于样本验收此批次的概率为 0.950，拒收此批次的概率为 0.050。如果每百万中的实际缺陷品数为 300，则验收此批次的概率为 0.100，拒收此批次的概率为 0.900。

解释

在该示例中，进厂平均质量水平为每百万 100 缺陷品时，平均检出质量为每百万 91.1 缺陷品。当平均进厂质量水平为每百万 300 缺陷品时，平均检出质量为每百万 28.6 缺陷品。进厂质量比检出质量差，因为对被拒收的批次进行 100% 检验，并且替换或重新返工所有不符合要求的部件。

当进厂质量水平为每百万 140.0 缺陷品时，将出现最差的平均检出缺陷品水平 (AOQL)，即每百万 104.6 缺陷品。

解释

在该示例中，当平均进厂质量水平为每百万 100 缺陷品时，每批次检验的平均单位数是 223.2。这是因为 95% 的情况下，您将检验 104 个项目并通过该批次，而 5% 的情况下，您将拒收该批次并检验所有 2500 个项目。当平均进厂质量水平为每百万 300 缺陷品时，每批次检验的平均单位数量为 2261.4，这几乎是整批货。

解释

当样本标准差增加并接近最大值时，均值需要位于目标处，以便验收整个批次。如果过程变异不大且标准差较小，则均值可以在规格限之间变化。

在该示例中，您从一批 3600 个辊子中抽取 259 个样本。如果样本均值在规格限之间居中，则过程可以接受最大标准差 0.002753。当样本均值朝着一个规格限偏移时，变异（标准差）必须较小才能保持必要的批次验收质量水平。最坏的情况将是均值在规格限值处。在这种情况下，标准差必须为 0，而这是不可能的。