בחירת תוכנית הקבלה הנכונה לתעשייה שלך

יצרנים, יבואנים וצוותי אבטחת איכות מתמודדים עם דילמה קבועה: כיצד לאמת איכות המוצר מבלי לבדוק כל יחידה אחת.קבלת תוכניות דגימה לפתור בעיה זו על ידי מתן שיטת סאונד סטטיסטית לקבל או לדחות הרבה על בסיס בדיקת הדגימה נציג.התוכנית הנכונה מפחיתה עלויות בדיקה וזמן שמירה על ביטחון באיכות המוצר.

תוכניות קבלה

[ה]התוכנית של קבלה מגדירה שני מספרים מרכזיים: גודל הדגימה שניתן לבדוק מכל הגרלות (FLT:0ncioFLT:1) ומספר מקסימלי של פריטים פגומים המותרים בדגימה זו (קבלת β:2crea) לדחיית הסיכון של גודל הרע (מקסימום של LTC) לפני שחוק ההחלטה הוא פשוט: אם מספר פגמים במדגם הוא מקבל את הסיכון המדויק של 2cLT5 (ה-F) אם הוא רק משקף את הסיכון של 2.

עבור כל תוכנית דגימה, רמת האיכות המקובלת (AQL) מגדירה את השפע האיכותי ביותר שהמפיק מוכן לקבל את רוב הזמן (למשל, 95% הסתברות) הרבה סובלנות אחוז פגומים (LTPD) מגדיר את רמת האיכות שהצרכן רואה לא מתקבל על הדעת ורוצה לדחות עם הסתברות גבוהה (למשל, 10% הסתברות קבלה).

תוכניות קבלה

תוכניות נפיחות מסווגות באופן רחב על ידי כמה דגימות נמשכים וכיצד ההחלטה מגיעה.כל סוג מציע עצירות בין מאמץ בדיקה, גמישות ויעילות סטטיסטית.

תוכנית תזמון יחיד

התוכנית הפשוטה ביותר והשימושית ביותר. מדגם אקראי יחיד בגודל FLT:0 â € 1 נלקח מן הכלל.אם מספר פגמים שנמצאו הוא ⁇ FLT:2cofLT 3:2cph 3: מקבל; אחרת, דחה את התוכנית הוא קל לנהל ולא דורש ענפי החלטה נוספים.

תוכנית כפולה

(ב) [17] , [17] , [17] , [17] , [17] , [17] , [17] , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

תוכניות מרובות וקיימות

תוכניות אלה מרחיבות את הרעיון של דגימה כפולה על ידי מתן מספר דגימות הסתברותיות. ברבים דגימה, עד מספר קבוע של דגימות (בעיקר 7) מותר לפני החלטה סופית. דגימה, לעתים קרובות בשימוש בייצור רציף, אישורים החלטה לאחר כל יחידה בודדת נבדק. תוכניות אלה ממזערות את גודל הדגימה הממוצע, אך דורשות תהליך בקרה קפדנית וניתוח בזמן אמתי נתונים הם יעילים ביותר כאשר הם חוקרים במהירות.

תוכניות שונות של Spling

תוכניות Attribute מסווגות כל פריט בהתאם או לא-conforming (למשל, go / no-go Measures) תוכניות שונות להשתמש מדידות (למשל, קוטר, חוזק רב-ile) ולהשוות אותם נגד מגבלות ספציפיות. תוכניות שונות דורשות הרבה יותר מדגימות קטנות יותר כי הם ממנפים את חלוקת המדידות, אבל הם מניחים הפצה ידועה (בדרך כלל נורמלי) וניתוח מתוחכם יותר כגון ANSI / ISO 39.

תוכניות תזמון רציף (CSP)

בניגוד לתוכניות רבות-על-ידי-לוט, תוכניות דגימה רציפה (למשל, CSP-1, CSP-2) מוחלות על זרימה רציפה של מוצרים.התהליך משתנה בין 100% בדיקה ו דגימה המבוססת על האיכות הנצפה. CSPs נפוצים בקווי ייצור בנפח גבוה שבו יצירת דיסקרטיות היא לא מעשית.

מדדים סטטיסטיים מרכזיים לבחירת התוכנית

מעבר ל-AQL ו- LTPD, מקבלי ההחלטות חייבים להבין מדדים נוספים:

• (FLT:0) איכות יוצאת דופן (AOQ)BuildFLT) 1:1 - האיכות הממוצעת הצפויה לאחר יישום תוכנית הדגימה ותיקון נדחה הרבה (על ידי בדיקת והחלפת פגמים).
• (FLT:0) קיצור של Quality Limit (AOQLrea)FLT:1 - AOQ הגרוע ביותר האפשרי על כל רמות איכות הנכנסות.זה מייצג את שיעור הפגם המקסימלי שצרכנים יקבלו אי פעם תחת התוכנית (עם תיקון).
• (ב) ⁇ :0) הערכה מוחלטת (ATI)IRLT) 1:1 - מספר היחידות הצפויות נבדקו במידה רבה, בהתחשב בדגם ובבדיקה של 100% של הרבה דחו.
• הסיכון של פרופורטור (α) והסיכון של הצרכן (β)igFLT:1 - בדרך כלל נקבע ב-5% ו-10%, בהתאמה, אך ניתן להתאים אותו בהתאם להשפעות קריטיות של המוצר.

בחירת תוכנית כוללת איזון אמצעים אלה.לדוגמה, תוכנית עם עקומת AQL נמוכה ו OC תלולה תהיה אפליה גבוהה אבל הביקוש לגדלי מדגם גדולים יותר.

גורמים לשקול בעת בחירת תוכנית

הגורמים הבאים צריכים להוביל את תהליך הבחירה שלך:

• (FLT:0) מוצרים קריטיים וסיכון בטיחותי.FLT:1 עבור מכשירים רפואיים, רכיבי אווירוקל, או מוצרי מזון, עלות הכישלון היא קיצונית. השתמש בתוכניות הדוקות עם AQLs נמוך (למשל, 0.010% או פחות) וחשב 100% בדיקה עבור מאפיינים קריטיים.
• (FLT:0) הערכת עלויות וזמן.FLT:1 מבחנים הרסניים או מדידות יקרות לטובת גדלים מדגם קטן, ביצוע תוכניות כפולות או חיוניות אטרקטיביות. תוכניות אטטריאבל עשוי להיות זול יותר ליחידה אם ללכת / לא-גו מדמונים זמינים.
• (FLT:0 Production Volume and Lot Size.FLT:1 תהליכים מתמשכים של CSP תוכניות. Lot-by-lot תוכניות להתאים חלקיקים.גדלים גדולים יותר יכולים להצדיק גדלים מדגם גדול יותר, אבל גודל הדגימה אינו בקנה מידה לגודל גדול; רמות יעילות סטטיסטית.
• (FLT:0) היסטוריית איכות של אספ"ד:1ההה אם ספק מספק באופן עקבי איכות כמעט מושלמת, אתה יכול להשתמש בדגימה מופחתת (למשל, נורמלי לעומת כללי מעבר מוכווצים ב MIL-STD-1916).
• דרישות ההרחבה והלקוח (FLT:0) דרישות הפיקוח והלקוח (FLT:1 ), תעשיות רבות מחייבות סטנדרטים ספציפיים (למשל, רכב IATF 16949 מתייחסות לתוכניות דגימה ספציפיות).
• (FLT:0)Ease of Administration and Training.FLT3) תוכניות תכונה אחת קלות ליישום באתרים מרובים ושינויים.תכניות מורכבות יותר דורשות אוריינות סטטיסטית ועקבות ממושמעות.
• (ב) אם הפגמים הם עצמאיים ופרקטיים, תכונות חיקוי (ב) אם הם בעלי ערך שונים או 100%, אם הם כוללים סטיות, לשקול stratification או 100% בדיקה.

הסכמה משותפת לתקני Spling Standards

באמצעות בחירת תכנית סימולציות סטנדרטית מוכרת ומבטיחה מקבילות על פני שרשרת האספקה.הלהלן הם הסטנדרטים המשפיעים ביותר:

MIL-STD-105E / ANSI/ASQ Z1.4 / ISO 2859-1

שלושת הסטנדרטים הללו הם למעשה שווי ערך (MIL-STD-105E משולב ב- ANSI Z1.4, ו- ISO 2859-1 הוא המקביל הבינלאומי) הם מספקים תוכניות דגימה איכויות שאינדקס AQL וגודל רב.הם כוללים שלושה רמות בדיקה (I, II, III) והחלפת כללים בין רמת הבקרה הרגילה, ההדקה והפחתה.

MIL-STD-1916

הצבת סטנדרטים צבאיים קודמים, MIL-STD-1916 מדגישה את בקרת התהליך ומשתמשת במשתנה, תכונה, או sampling מתמשך המבוסס על גישה סטנדרטית מועדפת יותר.זה קישורים דגימה לאיכות המוכחת של הספק והוא יותר תואמים עם תוכניות מודרניות של אפס-defect.

ANSI/ASQ Z1.9 / ISO 3951-1 (Variable Sampling)

תקנים אלה מספקים תוכניות דגימה משתנה עבור הרבה על ידי הרבה ביקורת.הם דורשים חישוב משמעות המדגם ו סטייה סטנדרטית, ולאחר מכן השוואת סטטיסטיקה (למשל, FLT:0ZuaFLT:1 או (FLT:2kuaFLT 3: 3) לערך קריטי.

ISO 14560

תקן זה מתייחס קבלה דגימה עבור שיעור פריטים שאינם מתואמים כאשר רמת האיכות באה לידי ביטוי בחלקים למיליון (ppm) הוא מספק תוכניות עם AQLs נמוך מאוד (למשל, 10 ppm) המשמש בתעשיות אמינות גבוהה.

קישורים חיצוניים למשאבים סמכותיים יכולים להעמיק את ההבנה שלך:

• (ב) ,0) ,(ה) , ,(ה) ,(ה) , ⁇ ⁇
• (ב) ויקרא י"א: ויקרא י"ד: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (ב) ,0) ,NIST/SEMATECH e-Handbook: קבלה של סמפלינג'ר 1

יישומים תעשייתיים-חלקיים

התוכנית האופטימלית משתנה מאוד על פני מגזרים. להלן דוגמאות של איך דגימת קבלה מותאם לתעשיות שונות:

• (FLT:0) מנוע אוטומטי.Automotive.FLT:1 , הדגשה אפס-defect. חברות רבות מנשות 100% בדיקה עבור תכונות קריטיות בטיחות או שימוש ב-משתנה עם AQLs נמוך מאוד.The AIAG Core Toolss References iSI/ASQ Z1.4 ו- Z1.9 לאישור חלק הייצור (PPAP).
• (FLT:0)Pharm ואת מכשירים רפואיים.BuildFLT:1 â ¢ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
• (FLT:0) אלקטרוניקה ו Semiconductor.FreaLT:1 וגבוה לכל יחידה.תכניות מפצפות רציף (CSPs) נפוצים בקווים של התאספות. Burn-in בדיקות עשויים להשתמש בדגימה משתנה כדי לזהות כישלונות מוקדמים. AQLs לעתים קרובות מובעים בעמימות.
• (FLT:0 Food and Beverage.FLT:1 Attribute sampling נפוץ עבור בדיקות חושיות ומיקרוביולוגיות.תוכניות חייבות לקחת בחשבון עבור הרבה-to-lotability ושילוב פוטנציאלי של זיהום. דגימה מבוססת סיכונים מונחה על ידי ניתוח סיכונים ונקודות בקרה קריטיות (HACCP) לעתים קרובות על תקנים גנריים.
• (FLT:0)Textiles ו- Apparel.veFLT:1) שימוש ב- ANSI / ASQ Z1.4, רמה נורמלית II, עם AQLs החל מ- 1.0% עד 4.0% עבור פגמים חזותיים.

יישום התוכנית הנכונה

בחירת תכנית הדגימה האידיאלית היא רק הצעד הראשון.כדי לבצע אותה ביעילות, לעקוב אחר שיטות העבודה הטובות ביותר:

1. (FLT:0)Define AQL ו- LTPD בהתבסס על סיכון עסקי.FreaLT:1 , בעלי עניין של הנדסה, ייצור, שרשרת אספקה ושירות לקוחות. השתמש בעובי OC כדי לדמיין כיצד התוכנית מתנהגת ברמות איכות שונות.
2. (FLT:0) בחר את התקן המתאים למוצר שלך ולמדידה הקלדה.FLT ( 1:1 התחל עם רמת בדיקה ברירת המחדל והחלפת נורמלי, ולאחר מכן להסתגל בהתבסס על ההיסטוריה של הביצועים.
3. (FLT:0) מדגם מדגם בגודל של שימוש בטבלאות סטנדרטיות או בתוכנה סטטיסטית.Felo:1 Tools כגון Minitab או R יכול ליצור תוכניות מותאמות אישית, לחשב עקומות OC, ולהעריך את איכות המסחר-off.
4. (FLT:0) ביצוע התוכנית והרכבת כל אנשי הצוות.IRLT:1 נהלים ברורים, פיזור הוראות, והוראות החלטות להפחית את השגיאה האנושית.מנעו הוראות לטיפול ברבים דחויים (למשל, 100% מיון, חזרה לספק).
5. (FLT:0)Monitor מתכננת יעילות ומתאמת לאורך זמן.BuildFLT:1) לעקוב אחר שיעור השפע בפועל שנדחתה, ומספר התלונות של הצרכנים.אם התוכנית דוחה הרבה טוב (סיכון גבוה) או עובר יותר מדי רע (סיכון צרכני גבוה), להעריך מחדש את גודל AQL ודגימה.
6. (FLT:0) אינטגרט עם ניהול איכות הספק.IRLT:1) לבדיקה נכנסת, השתמש החלפת כללים כדי לתגמל ספקים עקביים עם מופחת דגימה או להסלים ספקים כושלים כדי להדק את הבדיקה.

חברות רבות נהנים משלבת קבלה עם בקרת תהליכים סטטיסטית (SPC) SPC לפקח על התהליך בזמן אמת, בעוד קבלה מאמת את המוצר הסופי יחד, הן מספקות מסגרת אבטחת איכות מקיפה.

מסקנה

בחירת תוכנית הדגימה הנכונה היא החלטה אסטרטגית המשפיעה ישירות על איכות המוצר, עלויות בדיקה, מערכות יחסים הספקיות וסיפוק הלקוחות.אין תוכנית אחת מתאימה לכל התעשיות; הבחירה הנכונה תלויה איזון הקפדה סטטיסטית עם מגבלות מעשיות כמו תקציב, בדיקות תאימות, דרישות רגולטוריות. על ידי הבנת סוגי היסוד של תוכניות, את האמצעים הסטטיסטיים ואת הסטנדרטים הרלוונטיים בתעשייה, אנשי מקצוע איכותיים יכולים להתאים מיפוי של מערכת ההפעלה והעיצוב שלך מספק את הסטנדרטים הדרושים כדי להפעיל את הסטנדרטים החיוניים שלך.