הערכת יעילותה של קבלה בפרויקטי שיפור מתמיד

הקדמה: התפקיד של קבלה של ניהול איכות מודרני

קבלת הדגימה היא טכניקה בקרת איכות סטטיסטית המסייעת לארגונים להחליט אם לקבל או לדחות קבוצה של מוצרים המבוססים על בדיקת דגימה ייצוגית ולא כל יחידה. בפרויקטים של שיפור מתמשך - בין אם מושרשים ב Lean, Six Sigma, או ניהול איכות מוחלט - קבלת הדגימה מספקת דרך מעשית לאזן עלויות בדיקה עם אבטחת איכות.

בעוד 100% בדיקה עשוי להיות נחוץ עבור פריטים בסיכון גבוה (כגון שתלים רפואיים או רכיבי מטוסים), קבלת הדגימה יעילה הרבה יותר עבור ייצור גדול כרכים.זה גם משמש כילאה משוב עבור יוזמות שיפור: כאשר עלייה של דגימות, צוותים יכולים לחקור סיבות שורש וליישם פעולות נכונות לפני הבעיה עולה.

שיטות קבלה

בחירת תוכנית הדגימה הנכונה היא קריטית.השיטות הנפוצות ביותר שונות באופן שבו דגימות נמשכים והחלטות מתקבלות:

« « תזמון משתנה

(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(FLT:0) samplingFLT:1 , מודד מאפיין מתמשך (למשל, קוטר, כוח רבייה) ומשתמש בהקצאות סטטיסטית כדי להחליט על המנה.זה בדרך כלל דורש גודל מדגם קטן יותר עבור אותה רמה של הגנה.

תוכניות רווקות, כפולות, מרובות

(ב) ⁇ :0 samplinglingFLT:1 ; דוגמה אחת נמשכת אם מספר פגמים הוא או מתחת למספר הקבלה, המנה מתקבלת; אחרת היא נדחתה.
(FLT:0) samplingFLT:1 ; מדגם ראשוני קטן יותר נלקח.אם ספירת הפגם נופל בטווח ביניים, מדגם שני נמשך.
(FLT:0) מרבים הדגימה של ההרחבה:1) - דגימות הסתברותיות נלקחות, עם החלטות אפשריות לאחר כל שלב.זה לעתים קרובות מצמצם את זמן הבדיקה הכולל אך מוסיף מורכבות אדמיניסטרטיבית.

המונחים: mital Sampling

ב-Sampling, פריטים נבדקים אחד בכל פעם, ולאחר כל בדיקה החלטה התקבלה לקבל, לדחות או להמשיך דגימה.זוהי השיטה היעילה ביותר מבחינת גודל הדגימה, אך דורש מעקב בזמן אמת, בדרך כלל עם כלי תוכנה.

קרנות סטטיסטיות של קבלה

קבלת הדגימה בנויה על תורת ההסתברות. פרמטרים מרכזיים מגדירים את ההגנה המוצעת על ידי כל תוכנית:

(FLT:0) רמה איכותית (AQL)BuildFLT) 1:1 - אחוז הפגמים המקסימלי שנחשב משביע רצון (רמת האיכות "טובה") תוכניות מנבאות נועדו לקבל מנות של איכות AQL רוב הזמן.
(ב) [15] ,"התחילה של מהפכת ה-Valvet tolerance Percent Defective" (LTPD) 1 - רמת הפגם שנחשבת לבלתי מקובלת.
(FLT:0) הסיכון של פרופודור (α)veFLT:1) - ההסתברות לדחות אצווה העומדת ב- AQL. להגדיר בדרך כלל 5% או 10%.
(הסיכון של β) ,0 (β)verph:1) - ההסתברות לקבל אצווה שנמצאת או מעל LTPD.

(ה-FLT:0) אופרט אופייסטי (OC) עקומת מדרגה ראשונה מראה באופן גרפי את ההסתברות לקבלה עבור רמות איכות שונות.הבנת עקומת OC חיונית לבחירת תוכנית שמתאימה לסובלנות הסיכון של הארגון.

עבור מתרגלים הפועלים בסביבה שיפור מתמשך, היכרות עם ANSI /ASQ Z1.4 (attribute) ו- Z1.9 (תמיד ניתן) סטנדרטים אלה מציעים טבלאות מראש חישוביות והחלפת כללים (רגיל, מואץ, מופחת בדיקה) שמתאימים אינטנסיביות דגימה המבוססת על היסטוריה עדכנית.

תפקיד קבלת ההסכמה לשיפור מתמיד

שיטות לשיפור מתמיד כגון DMAIC (Define, Measure, Analyze, שיפור, בקרה) וייצור Lean להסתמך על החלטות המונעות על ידי נתונים.קבלת דגימה כי זרימת נתונים ללא מכריע התהליך עם פיקוח על תפקידים ספציפיים כוללים:

(הפסקה:0) ממורמרים יציבות (FLT:1) – מדגימה באופן קבוע מתהליך יציב יכולה לזהות שינויים או סיבות מיוחדות מוקדם.
(ב) ,0) ,ההתאמת פעולות שיפור (FLT:1), לאחר יישום שינוי, הדגימה יכולה לאשר האם שיעור הפגם אכן ירד.
(FLT:0) העלאת בדיקה עולה 1:1 - 100% בדיקה עבור כל אצווה היא לעתים רחוקות כלכלית.Spling חינם צוות איכות לעבוד על אמצעים מונעים וניתוח שורש.
(FLT:0) רכישת איכות הספק 1FLT: פיזור חומרים נכנס הוא יישום קלאסי.

לדוגמה, בפרויקט Six Sigma המתמקד בצמצום פגמים באריזות, תוכנית קבלה מעוצבת היטב יכול לעקוב אחר פגמים אצווה בעוד צוות השיפור בודק פרמטרים חדשים של חותם.תוצאות הדגימה לספק משוב מיידי על אם השינויים הם עובדים.

הערכת יעילות: מסובכים ושיקולים

כדי לקבוע אם הדגימה קבלה תורמת לשיפור מתמשך, ארגונים חייבים להעריך כמה ממדים:

« « « אזהרות עם מטרות איכות

תוכנית הדגימה של AQL צריכה להתאים לציפיות של הלקוח.אם התוכנית נוקשה מדי, זה עשוי לדחות הרבה מקובל (סיכון מפיק גבוה); אם הוא יכול לתת באמצעות מוצרים פגומים.

השפעה על שיעורי Defect ו- Rework

לעקוב אחר שיעור הפגם הכולל לפני ואחרי יישום התוכנית דגימה.תוכנית דגימה מגובה היטב צריך להתאים עם מגמה כלפי מטה בפגמים כמו בעיות מזוהות ותיקונים.

חיסכון בעלויות

חישוב עלויות בדיקה הכוללות (מעבדה, ציוד, זמן השבת) עם דגימה לעומת 100% בדיקה.בנוסף לגורם גם בעלות של פגמים לא מחוסנים (הלקוח חוזר, תביעות אחריות) להשתמש מסגרת ניתוח של FLT:0 עלות-תועלת מששת משאבי Sigmaph:1 כדי לכמת חיסכון.

« « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « « «

הנפיחות יעילה רק אם מפקחים עוקבים אחר התוכנית נכונה.מפעילי סקר ומשגיחים: האם דגימות באמת אקראיות? האם הם רואים ערך בתוצאות? קבוצות מחוסמות יכולות לערער את תוקף התוכנית.

סודיות ותוכנית הרובוסטנס

ביקורת על רשומות הדגימה: האם גדלים מדגם עקביים?האם קריטריונים קבלה / הסרת מוחל נכון? השוו את שיעור הפגם בדגימה עם שיעור הפגם בפועל מ 100% בדיקות (אם בכלל) כדי לאמת את הדיוק של התוכנית.

הגבלות ומכשולים לזהות

קבלת הדגימה אינה אתגרים משותפים.

(FLT:0) דגימות לא מייצגות 1 (FLT:1), אם מפקחים נמנעים או תומכים במקומות מסוימים ב אצווה (הטיה מודעת או לא מודעת), הדגימה כבר לא משקפת את האיכות האמיתית של אצווה.
(FLT:0)Failure כדי לזהות פגמים נמוכים כפליים 1 (למשל, 50 ppm), אפילו דגימות גדולות עלולות להחמיץ יחידה פגומה.
(FLT:0Risks of Many-by-lot ThinkingcioFLT:1) - קבלת הדגימה מתמקדת בחבילות בודדות, לא בתהליך.שיפור מתמשך דורש מעבר להשגה אצווה לעבד יציבות ונתונים ארוכי טווח.
(FLT:0)Administrative OverheadFLT:1hil - שמירה על תוכניות דגימה, מפקחי הדרכה, ותיעוד תוצאות לוקח זמן.אם הארגון חסר משמעת, דגימה יכול להפוך תרגיל קופסא.
(FLT:0Misunderstanding OC עקומות ההרחבה 1) - בחירת תוכנית ללא הבנה המאפיינים התפעוליים שלה יכול להוביל סיכון מופרז או בדיקה מוגזמת.

כדי להפחית את המלכודות האלה, לשלב את קבלת הדגימה עם כלים איכותיים אחרים: ⁇ בקרה עבור ניטור תהליכים, FMEA עבור הערכת סיכונים פרואקטיבית, וביקורת על תהליך תקופתי.

Best Practices for Implementing Acceptance

(FLT:0Select את התוכנית הנכונהFLT:1) - השתמש בסטנדרטים שפורסמו (למשל, ANSI / ASQ Z1.4, ISO 2859) או עיצוב תוכנית אישית באמצעות עקומות OC. התאמת התוכנית לסיכון המוצר נפח הייצור.
(FLT:0)Train all המעורביםFLT:1 - מפקח חייב להבין דגימה אקראית, ההגדרה של פגם, וכיצד להקליט תוצאות. מהנדסים ומנהלים צריך לתפוס AQL, LTPD, ומפיק / סיכונים שתלטניים.
(FLT:0)Document and CommunicationsFLT:1 - כתוב נהלים ברורים לתדירות דגימה, מיקום הדגימה, טיפול בקשיים דחופים, ופעולה תיקון גורמת לשותפים תוצאות עם ייצור וצוותים איכותיים באופן קבוע.
(FLT:0) Review and updateFLT:1) - דרישות איכות ויכולות תהליך להשתנות. Revisit sampling תוכניות לפחות מדי שנה או לאחר שינויים משמעותיים בתהליך.
(FLT:0) אינטגרראט עם מחזורי שיפור של 1FLT: השתמש בפלטים כמו קלטות לניתוח Pareto, ניתוח שורש ואירועי Kaizen.המטרה היא לא רק לקבל או לדחות הרבה, אלא גם לנהוג שיפור איכות הכולל.

מסקנה

קבלת הדגימה נותרה כלי יקר ערך ב ערכת הכלים של שיפור מתמיד.כאשר היא מתוכננת כראוי והוצא להורג, היא מספקת דרך יעילה עלות לפקח על איכות, להגן על לקוחות, ולכוון את תשומת הלב לבעיות שחשובות ביותר.היעילות שלה, עם זאת, תלויה בשקיקה סטטיסטית, הכשרה נכונה, ומחויבות לפעול על הנתונים שהיא מגלה.

בעוד ארגונים מתקדמים לעבר מטרות אפס-defect וטכנולוגיות תעשייה 4.0, קבלת הדגימה מתפתחת במקום להיעלם. גישות היברידיות המשלבות דגימה עם חיישנים בזמן אמת וניתוחים חיזוי מתעוררים.לא משנה לטכנולוגיה, העיקרון הליבה הוא: הדגימה אינטליגנטית מאפשרת לצוותים לאסוף מידע איכותי ללא טובע בנתונים.

לקריאה נוספת, ה-UFLT:0 סטטיסטיקות הנדסה נציבות המחקר מציע הדרכה טכנית מעמיקה של הנחיית 1 על תוכניות דגימה ועקום OC.בנוסף, FLT:2 ISO 2859-1 (תחילת דגימה) ו- ISO 3951 (מפרק קבוע) מספקים סטנדרטים בינלאומיים של 3, אשר יכול להיות מותאם לכל שיפור מתמשך.