קבלה בתעשיית הדפוס: שמירה על איכות עקבית

מה זה קבלה?

קבלה של הדגימה היא טכניקה בקרת איכות סטטיסטית המשמשת כדי לקבוע אם קבוצה של מוצרים עומדים בסטנדרטים איכותיים שנקבעו מראש על ידי בדיקת מדגם שנבחר באופן אקראי ולא כל יחידה. Origining בשנות ה-30 עם העבודה של הרולד דוד והארי רומג במעבדות בל, השיטה צברה בדיקות נרחבות במהלך מלחמת העולם השנייה, כאשר תחמושת וציוד צבאי זקוקים לבדיקה יעילה אך אמינה.

מושגים סטטיסטיים מרכזיים

קבלה יעילה נשענת על כמה רעיונות סטטיסטיים בסיסיים המגדירים את הסיכון והביצועים של כל תוכנית דגימה.הבנת מושגים אלה מסייעת למדפסות לבחור תוכניות מתאימות למטרות האיכות שלהם.

רמה באיכות גבוהה (AQL)

רמת האיכות המתקבלת היא אחוז המרבית של פריטים פגומים כי מדפסת רואה נסבלת עבור תהליך נתון.לדוגמה, AQL של 1.0% פירושו כי הרבה עם עד 1% פגמים מקובל בתנאים רגילים. AQL אינו מטרה להשיג אך סף: הרבה עם תעריפים על AQL% או מתחת ל- AQL נוטים להיות מקובלים ביותר כגון LT:0QQ% ו- 0Q%, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, לעומת ממוצע של טבלאות של טבלאות של טבלאות של טבלאות של טבלאות של DQL.

לוט סובלנות Percent Defective (LTPD)

LTPD, הידוע גם כרמת האיכות הניתנת לדחיית (RQL), הוא שיעור הפגם שתוכנית דגימה מיועדת לדחות עם הסתברות גבוהה.אם הרבה מכיל פגמים או מעל LTPD, התוכנית צריכה לדחות את זה רוב הזמן.ההבדל בין AQL ו- LTPD מגדיר את "אזור ההתנתקות" שבו אי הוודאות היא הגבוהה ביותר.

קידוד הפעלה (OC) Curve

עקומת OC היא ייצוג גרפי של ביצועי תוכנית דגימה.זה מבסס את ההסתברות לקבל הרבה (ציר חוצות) נגד הפגום בפועל של אחוז גדול (ציר הורסטינלי) עקומת OC אידיאלית יהיה פונקציה צעד - קבלת כל הרבה מתחת לקופסת AQL ודחיית כל השפע מעל פני Real עקומות הן S-צורה, איך פלאים אידיאליים ומבדילים בין תוכניות טובות יותר לשימוש.

תוכניות וסטנדרטים

הדפסים יכולים לבחור ממספר תוכניות סטנדרטיות של דגימה שפותחו ומדעוד לאורך עשרות שנים. הסטנדרטים הנפוצים ביותר הם ANSI / ASQ Z1.4 (בארה"ב) ו- ISO 2859 (בבינלאומית) סטנדרטים אלה מספקים טבלאות עבור רמות בדיקה רגילות, מוכודקות וצמצום, יחד עם החלפת כללים אשר מתאמתים על בסיס ההיסטוריה האיכותית האחרונה.

תוכנית תזמון יחיד

בתכנית דגימה אחת, המפקח בוחר מדגם אקראי בגודל של גודל (FLT:0nearFLT:1 מן השפע.If מספר הפריטים פגומים בדגם הוא פחות או שווה למספר קבלה (FLT:2cFLT 3:2cFLT 3: 3), הרבה מתקבל; אחרת, הוא דוחה את התוכנית הפשוטה והאינטואיטיבית ביותר, לדוגמה, עם מספר גדול של 950 מעלות צלזיוס, אך במידה רבה יותר מ-4%, לעומת זאת, יש צורך ב-4% של כפלה של כפל של כפלה של כפלה של 2.

תוכניות כפולות ומספריות של

תוכניות כפולות דגימה לתת הזדמנות שנייה: לקחת מדגם ראשוני; אם ספירת הפגם היא מאוד נמוכה, לקבל מיד; אם גבוה מאוד, לדחות מיד; אם בין, לקחת מדגם שני לשלב תוצאות. עבור עבודות הדפסה שבו פגמים הם נדירים או תכופים, כפול דגימה לעתים קרובות להפחית את המאמץ הכולל של בדיקות.

המונחים: mital Sampling

הדגימה הסינטיבית בודקת פריטים אחד על ידי אחד, עדכון ההחלטה לקבל / ביטול לאחר כל פריט.זה היעיל ביותר מבחינת גודל דגימה ממוצע, במיוחד כאשר שיעור הפגם האמיתי הוא רחוק מן AQL. המפקח מבסס תוצאות מצטברות על גרף עם גבולות גבוהים ונמוכים יותר.

יישום קבלה הדפסה

פיזור קבלה ביעילות דורש הכנה זהירה ושילוב לתוך זרימת עבודה איכותית קיימת. להלן השלבים העיקריים והשיקולים עבור המדפסת.

Defining Defects in Printed Materials

לפני ש-Sampling מתחיל, המדפסת חייבת להגדיר בבירור מה מהווה פגם.קטגוריות נפוצות כוללות סטיית צבע (למשל, דלתא E > 2.5 בהשוואה של הוכחת-ל-דפסה), שגיאות רישום (חומרה של צלחות צבע מעבר ל- 0.1 מ"מ), blemishes משטח (scratches, hickies, אבק גדול מ-0.5 מ"מ), בעיות להתאמה טקסט, ב- skmearsears, ו-reatives, ו-recereative Optreativesulatings, או מחסנים, עלולים ל-bsp; מחסנים, חסימתיים (למשל, חסימתיים (למשל, מחסנים) עלולים ל-bstratingrretial Sculatingtial Optial Opptancedancedial Optial Opretial Optial Optial Scepting) או מחסנים) עלולים ל-Semstrating (מפסודה, חסימתיים (מתאים ל-Semstrating מחסנים) עלולים ל-Semstrating מחסנים ל-Sapating מחסנים) ל-Semishes

בחירת גודל הדגימה ומספר קבלה

בחירת גודל הדגימה תלויה בגודל רב, רמת בדיקה (I, II, או III), וטבלאות תקן AQL. מ- ANSI/ASQ Z1.4 או ISO 2859 מספקות מכתבי קוד המבוססים על קלטות אלה.לדוגמה, הרבה 35,000 סדינים (מכתב קוד M) עם AQL של 1.0% ושיחות בדיקה רגילות עבור מדגם של 315 ו- קבלה של 7.

טכניקות של פשטות

אקראיות אמיתית חיונית להקצאת סטטיסטית תקפה.במתקן הדפסה, ניתן להשיג זאת על ידי הקצאת מספרים זמניים לכל יחידה ברבים ושימוש במחולל מספר אקראי כדי לבחור פריטים לבדיקה. Alternatively, sampling שיטתי (לסלק כל FLT:0kkLT 1) יכול לשמש אם תהליך הייצור יציב ואין דפוס תקופתי הגרוע ביותר, שבו ניתן לחלק את הטיות הטובה ביותר, או לדגימה, כאשר הוא צפוי, אם הוא ללא קשר לדגימה, אם הוא מתאים, אם הוא, אם הוא, או לחיקוי, אם הוא, אם הוא מתאים לחיקוי, אם הוא מתאים יותר, אם הוא אפשרי, אם הוא, אם הוא, אם הוא מתאים יותר, אם הוא מתאים יותר, או מדגימה, אם הוא מתאים יותר, אם הוא יכול להיות מדגימה, או מדגימה, אם הוא מתאים יותר, אם הוא, אם הוא אפשרי, אם הוא, אם הוא מתאים ל-ל, אם הוא אפשרי, אם הוא מתאים יותר, או מדגימה, אם הוא מתאים יותר, אם הוא יכול להיות מחולק, אם הוא מתאים יותר, אם הוא, אם הוא מתאים יותר, אם הוא, אם הוא, אם הוא, אם הוא, אם הוא אפשרי, אם הוא אפשרי, אם הוא מתאים ל

שילוב עם הפקה Workflow

(קבלה) לא צריכה להיות פעילות לאחר הפקה עמידה.זה עובד הכי טוב בשילוב עם בקרת תהליך inline, כגון דנסטומטריה או ספקטרום של ספקטרום במהלך הריצה.לדוגמה, מדפסת עשויה להשתמש בגרפים תהליך סטטיסטי (SPC) כדי לפקח על צפיפות הצבעים כל 500 סדינים ולאחר מכן לבצע הדגימה בסוף הריצה.

היתרונות של Printers

כאשר ייושמו נכון, הדגימה קבלה מציעה יתרונות משמעותיים על פני גישות בקרת איכות אחרות.

• יעילות:0 (FLT:1) , Inspecting שבריר של הרבה להפחית באופן דרסטי את השימוש בעבודה וציוד.עבור התחלה טיפוסית של 50,000 סדינים, מדגם 200-גליון הוא 0.4% מסך - הרבה יותר זול מ-100% בדיקה.
• (FLT:0) שיפור הנזק: 1FLT בכל פעם שדף מודפס מטופל, הוא מסתכן באפיות, טביעות אצבע או מתפתל.
• (FLT:0) ריגטור סטאטיסטי: החלטות LT:1 מבוססות על תורת ההסתברות, לא ניחושים.
• (FLT:0) גילוי מוקדם: המחשה 1 (ראה: ⁇ ) אם הדגימה מתבצעת במהלך הייצור ולא לאחר השלמתו, ניתן לתפוס בעיות ולתקן לפני כמויות גדולות מבוזבזות.חלק מהמתקנים ליישם כללים "stop-and-fix" כאשר מדגם מראה ספירת פגם מדאיגה.
• (FLT:0) אבטחת לקוחות: FLT:1u קונים גדולים רבים (למשל, חברות תרופות, מוצרי רכב) דורשים ספקים לעקוב אחר סטנדרטים מוכרים של דגימה.
• (FLT:0) נתונים לשיפור: FLT:1 תוצאות של קבלת אישור מספק רשומות יקרות ערך של שיעורי פגם וסוגים.לאורך זמן, נתונים אלה מזינים ניתוח שורש ותוכניות שיפור מתמשך כגון Six Sigma.

אתגרים ומגבלות

קבלת הדגימה אינה תרופה-כל.דפסים חייבים להיות מודעים למגבלות שלה ולמכשולים פוטנציאליים.

• (FLT:0) טעות של דגימה: 1FLT כל מדגם עשוי להטעות את הרבה.אפילו תוכנית מעוצבת היטב יש סיכוי סטטיסטי (סיכון של מחנך) לדחות הרבה טוב או (סיכון של הצרכן) של קבלת הרבה רע.
• תרבות ה-FLT:0 (Quality Culture: FLT:1) קבלה של sampling יכולה לפתות צוותים "לספק איכות" במקום לבנות אותה לתוך התהליך.Over-reliance on Final sampling עשוי תהליך של חוסר יציבות במסכה שיש לתקן את הזרם.
• (FLT:0) מורכבות של קליבריזציה: ⁇ 1 בדפוס, פגמים אינם בינאריים.שינוי צבע קל עשוי להיות מקובל על לקוח אחד, אך לא אחר. יישום עקבי של הגדרות פגומות על פני שינויים ומפקחים דורש הכשרה ו calibration.
• (הפסקה:0) ⁇ : 1:1 אם דגימה מתרחשת לאחר כל השפע מיוצר, דחייה פירושה עבודה מחדש או מחיקת כל המנה.זה יכול להיות יקר ועיכוב משלוחים.
• דרישות ההרחבה:0 (FLT:1 כמה תעשיות, כגון מכשיר רפואי תווית או אריזה מזון, עשויים לחייב 100% בדיקה עבור תכונות קריטיות (למשל, תאריכי תפוגה מדויקים).
• (FLT:0) , 000 קטנות: ⁇ 1 (למשל, 50 סדינים), גודל הדגימה הנדרש עשוי להיות כמעט כל השפע, ניכוי היתרון של דגימה.במקרים כאלה, 100% בדיקה או תוכנית c=0 דגימה (מספר קבלה) מתאים יותר.

גישות איכות השוואתיות

קבלה של דגימה היא כלי אחד ערכת כלים רחבה יותר.דפסים לעתים קרובות משלבים אותו עם שיטות אחרות לתוצאות אופטימליות.

• בדיקה אחרונה ב-3 ביולי 2008. ^ FLT:0.100%: 100%: FLT:1 Testingining Every פיסת מידע מספקת אבטחה מקסימלית אבל הוא איטי, יקר ו נוטה לעייפות מפקח.מערכות ראייה אוטומטיות יכולות לבצע 100% בדיקה במהירות גבוהה, אך הן דורשות השקעה משמעותית בבירה.קבלת הדגימה נותרה יעילה עבור ריצות שבהן לא כל גיליון קריטי.
• (FLT:0) בקרת תהליכים סטאטיסטיים (SPC): קיד 1 (SPC) מפקח על התהליך במהלך הייצור באמצעות ⁇ בקרה, במטרה למנוע פגמים לפני שהם מתרחשים.קבלה מאמת את הפלט יחד, הם יוצרים שילוב חזק: SPC תופס שינויים בזמן אמת, בעוד דגימה מספקת אימות סופי.
• (FLT:0)Automated inline:FreaLT:1 , הדפסה מודרנית ניתן מצויד מצלמות לבדוק כל גיליון עבור צבע, רישום, ופגמים במהירות ייצור מלאה.מערכות אלה לייצר כמויות עצומות של נתונים אבל יכול דגל או אפילו לדדינים פגומים באופן מיידי.קבלת הדגימה יכול לשמש לתכונות כי מערכת אוטומטית לא יכול למדוד (למשל, דיוק, או דיוק, תחושה של דיוק).
• (ב) [ה]המספר קבלה של 0 [x]: תוכניות: ההרחבה 1 [ה] עבור יישומים קריטיים, כמה מדפסות לאמץ תוכניות c=0, שבו אפילו פגם אחד במדגם מוביל לדחייה.בעוד מחרוזת, תוכניות אלה דורשות דגימות גדולות יותר כדי לשמור על הסיכון לצרכן כתוכנית C=1.FLT:2NIST קווים מנחים ל-FLT 3LT 3D.

מחקר: הדפסת שיווק של קול-צדדי

מדפסת מסחרית בגודל בינוני המייצרת 100,000 עותקים של חוברת צבעונית עבור מותג מותרות רצה להפחית את עלויות הבדיקה תוך שמירה על AQL של 1.0%. הם השתמשו בעבר 100% בדיקה חזותית על ידי צוות של שישה מפקחים, אשר גרם צווארי בקבוק וטיפול פגמים.המדפסת אימצה 0.1% מגובה בדיקה רגילה של AQQ Z1.4 $ 2. עבור גודל של 100,000, הקוד היה N, הדורש מספר בדיקות דם נמוך של 10 מ"מ"מ, אך לא היה נתון בדיקה אחרונה ב סנטימטר) לפני כן, אך לא היה נמוך של 10.

מגמות עתידיות

הנוהג של הדגימה קבלה מתפתח כהתקדמות טכנולוגית.דפסים צריכים לצפות בהתפתחויות אלה כדי להישאר תחרותיים.

• (FLT:0) אינטליגנציה מלאכותית עבור סיווג פגם: מודלים של למידת מכונה 1 Machine מאומן על אלפי דגימות מודפסות יכול לסווג פגמים מהירים יותר ועקביות יותר מאשר פקחים אנושיים.
• (FLT:0) לוחות נתונים בזמן אמת: FLT:1 פלטפורמות מבוססות ענן מאפשרות כעת מנהלי הדפסה לראות תוצאות דגימה ממספר הודעות ומיקומים בזמן אמת בשילוב עם נתונים היסטוריים, לוחות נתונים אלה יכולים להמליץ על התאמות תוכנית דגימה (למשל, מעבר מבדיקה רגילה) באופן אוטומטי.
• (FLT:0) אינטגרציה עם MIS/ERP:BuildFLT) 1:1 נתונים מרתיעים יכולים לזרום ישירות לתוך מערכות מידע ניהול כדי להפעיל מחדש הזמנות, לעדכן ציוני איכות וליצור דירוגים של הספק.
• (FLT:0) תוכניות דגימה של אמפלינג: ההרחבה החדשה ושיטות מאפשרות התאמה דינמית של גודל מדגם מבוסס על שיעורי פגם בזמן אמת.לדוגמה, אם העיתונות פועלת היטב עבור 10,000 הסדינים, גודל הדגימה עשוי להיות מופחת; אם ריצה מתחילה בצורה גרועה, גודל הדגימה עולה.
• שיטות בדיקה לא הרסניות: FLT:0 (לא-destructive Testing Method: FIRLT:1); מכשירים כמו ספקטרום, מסטיקה, ובדיקות קליפה הופכות מהר יותר ויותר ניידות, ומאפשרות ליותר תכונות להיות מדגימות ללא הדגימות.זה מרחיב את היקף הקבלה מעבר לבדיקה חזותית.

מסקנה

קבלת הדגימה נותרה אבן הפינה של בקרת איכות בתעשיית הדפוס, המציעה דרך נשמעת סטטיסטית ויעילה עלות להבטיח כי חומרים מודפסים לעמוד בדרישות הלקוח.על ידי הבנת מושגים מרכזיים כמו AQL, LTPD, ועקום OC, בחירת סטנדרטים מתאימים ותוכניות, ושילוב של דגימה מתמשכת עם בקרת תהליכים ואוטומציה, המדפסת יכולה להשיג עקביות גבוהה ללא עלויות בדיקה מופרזת, תוך כדי לא מגבלות, יישום יעיל של שיפור יעיל של תאים, אלא שיפור יעיל יותר ויותר של תאים, אך תמיכה, אך יעיל של תאים ללא טיפול יעיל יותר ויותר, יישום יעיל של תהליכי צילום, יישום יעיל של תהליכי בקרת איכות, אך מסייע יותר ויותר, אך יישום יעיל של תהליכי צילום, אך מסייע שיפור יעיל יותר ויותר, יישום יעיל של ממשקיבית, אך מסייע שיפור יעיל יותר ויותר, יישום יעיל של תהליכי צילום, יישום יעיל של תהליכי צילום, אך יעיל של ממשקיבית, אך יעיל יותר ויותר עם בקרת מוצר יעיל של תהליכי צילום, אך יעיל של תהליכי בקרה ואוטומציה של ממשקיבית, אך מסייע שיפור יעיל יותר ויותר עם בקרת תהליכים ללא בקרת תהליכים של מוצר יעיל יותר ויותר יעיל של ניהול יעיל של ניהול יעיל של ממשקיבית, אך יישום יעיל של ניהול יעיל של ניהול יעיל של ניהול יעיל יותר ויותר, אך יישום יעיל יותר ויותר יעיל של ניהול