创建变量抽样验收方案示例
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假设您每周收到 2" 塑料管段,用在您每次出货的单件货物的组装操作中。批次大小为 2500。

您决定实施一个抽样方案以验证管壁厚度。管道的管壁厚度的规格下限为 0.09"。您与供应商议定 AQL 为每百万 100 个不良品,RQL 为每百万 300 个不良品。

1    选择统计 > 质量工具 > 按变量抽样验收 > 创建/比较

2    选择创建抽样方案

3    在质量水平的单位中,选择每百万缺陷数

5    在可接受质量水平 (AQL) 中,输入 100。在可拒收质量水平(RQL 或 LTPD)中,输入 300

6    在生产者风险 (Alpha) 中,输入 0.05。在消费者风险 (Beta) 中,输入 0.10

7    在规格下限中,输入 0.09

8    历史标准差中,输入 0.025

9    在批次大小中,输入 2500。单击确定

会话窗口输出

按变量分组抽样验收 - 创建/比较

 

 

以每百万缺陷数表示的批次质量

 

 

规格下限 (LSL)                  0.09

历史标准差                      0.025

批次大小                        2500

 

可接受质量水平 (AQL):           100

生产者风险 (α)                 0.05

 

可拒收质量水平(RQL 或 LTPD):  300

消费者风险 (β)                 0.1

 

 

生成的计划

 

样本数量           104

临界距离(k 值):  3.55750

 

规格下限 Z 值 =(均值 - 规格下限)/历史标准差

如果规格下限 Z 值 ≥ k,则接受批次;否则拒绝。

 

 

每百万

缺陷数  接受概率  拒绝概率   AOQ     ATI

   100     0.950     0.050  91.1   223.2

   300     0.100     0.900  28.6  2261.4

 

平均交付质量限 (AOQL) = 104.6(以 140.0 每百万缺陷数)。

图形窗口输出

图形 - 按变量抽样验收

 

解释结果

对于每个 2500 个管段的批次,您需要随机选择并检验其中的 104 个。根据随机样本的测量值,确定均值和标准差以计算 Z 值。Z = (均值 - 规格下限)/ 标准差。如果历史标准差已知,则可以使用该值。

如果 Z.LSL 大于临界距离(在本例中 k = 3.55750),则接受整个批次;否则,拒收整个批次。

在本例中,AQL(每百万 100 个不良品)下接受的概率为 0.95,拒收的概率为 0.05。在建立抽样方案时,消费者和供应商议定大约有 95% 的时间会接受每百万 100 个不良品的批次,以保护生产者的利益。RQL(每百万 300 个不良品)下接受的概率为 0.10,拒收的概率为 0.90。消费者和供应商议定多数情况下将拒收每百万 300 个不良品的批次,以保护消费者的利益。

拒收批次时,抽样验收过程通常要求采取纠正措施。如果纠正措施是执行 100% 检验并将不良品项目返工,则平均检出质量 (AOQ) 表示批次的平均质量,平均总检验数 (ATI) 表示进一步筛选后所检验项的平均数量。

在 AQL 下,平均检出质量水平 (AOQ) 为每百万 91.1 个不良品,在 RQL 下为每百万 28.6 个不良品。导致这一点的原因是当批次质量非常好或非常差时检出质量都会很好,因为将返工并重新检验较差的批次。平均检出质量限 (AOQL) 表示最差情况下的检出质量水平。

每批次的平均总检验数 (ATI) 表示在特定质量水平和接受概率下检验的平均管件数。对于每百万 100 个不良品的质量水平,每批次检验的平均管件总数为 223.2。对于每百万 300 个不良品的质量水平,每批次检验的平均管件总数为 2261.4。

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