קבלה וגישה ניהול האיכותית הכוללת

קבלה וניהול איכות והערכה

קבלת הדגימה היא טכניקה בקרת איכות סטטיסטית המאפשרת לארגונים לקבל החלטות על אצילות שלמות של מוצרים המבוססים על בדיקה של מדגם מייצג.כאשר משולב במסגרת ניהול איכות כוללת הכוללת (TQM) מסגרת, קבלת הדגימה הופכת ליותר מאשר רק שער עובר-פאל; היא הופכת כלי אסטרטגי לשיפור מתמשך, ניהול הספק, והפחתה.

מה זה קבלה?

בליבה, הדגימה קבלה כוללת בחירה של דגימה אקראית משפע או אצווה, בדיקת כל יחידה במדגם להתאמה לקריטריונים המפורטים, ולאחר מכן באמצעות מספר הפגמים הנצפה לקבל או לדחות את כל הסכום. ההנחה הבסיסית היא כי הדגימה מייצגת את כל המנה. שיטה זו משמשת באופן נרחב כאשר 100% בדיקה היא לא מעשיית, הרסנית או בלתי-מרוסנת.

תנאי מפתח ב-AQL) כוללים את רמת האיכות הגבוהה ביותר שעדיין נחשבת מקובלת, וה-FLT:2Lotסובלנות Percent Defective 1 (LT) 1, שהיא הרמה האיכות הגרועה ביותר שעדיין נחשבת מקובלת, ו-FLT:2 קבלה של סובלנות לסובלנות גבוהה של ארגונים סטנדרטיים (LTPD)FLT:3, שהיא הרמה האיכות שתוכנית הדגימה מיועדת לדחיית הסתברות גבוהה של ארגונים סטנדרטיים (D) ו-D.

היסטוריה ואבולוציה של קבלה

קבלת הדגימה יש שורשים בתחילת המאה ה-20, בעיקר בעבודתם של הרולד פ.ג'אג' והארי ג' רומג במעבדות בל בשנות ה-20 וה-30 של המאה ה-20, הטבלאות המדגימות שלהם, הידועות בשם שולחנות דודג'-רומריג, סיפקו דרך שיטתית לעצב תוכניות חד-פעמיות כפולות.

האבולוציה של קבלת הדגימה גם מקבילים את השינוי משליטה איכותית ממוקדת בדיקה לניהול איכות מוחלט.בעידן TQM, חלוצי על ידי W. אדוארדס Deming, ג'וזף ג'ראן, ופיליפ קרוסבי, הדגש עבר למניעת פגמים במקום לגלות אותם לאחר ייצור.קבלת דגימה, בעוד כלי מבוסס זיהוי, היה reframeed כמקור של שיפור יעיל של פעולות, במקום לעשות שימוש יעיל של חומר טוב, יכול להיות רק כדי לבצע פעולות, במקום לעשות שימוש טוב.

כיום, קבלת הדגימה נותרה רלוונטית בתעשיות שבהן 100% בדיקה אינה אפשרית, כגון תרופות, ייצור מזון, אלקטרוניקה ואווירה.תוכנות ניהול איכות מודרנית:0(ראה המדריך המפורט של ASQ)FLT:1 עכשיו משלב תוכניות דגימה עם איסוף נתונים בזמן אמת, המאפשר התאמה דינמי של גדלים המבוססים על שיעורי פגם היסטוריים ואמינות הספק.

תוכניות קבלה

תוכניות רווקות

הצורה הפשוטה ביותר: מדגם אקראי יחיד בגודל n נמשך מן הרוב.ההרבה מתקבל אם מספר פגמים שנמצאו במדגם הוא או מתחת מספר קבלה שנקבע מראש c. אם פגמים עולים על c, הרבה הוא נדחה. sampling אחד קל לנהל ודורש הכשרה מינימלית, אבל זה עשוי להוביל לדגימות גדולות יותר מאשר תוכניות הסתגלות.

תוכניות כפולות

ב דגימה כפולה, מדגם ראשון בגודל N1 נלקח.אם מספר פגמים הוא או מתחת למספר קבלה c1, הרבה מתקבל.אם פגמים עולים על מספר דחייה (שם r1 > c1), את הרוב נדחה.אם הפגמים נופל בין c1 ל- r1, מדגם שני של גודל n2 הוא נמשך או נדחה על בסיס דגימות נמוכות מאוד, אם זה יכול להפחית את הפגמים הכלכליים הכפולים מאוד.

תוכניות מרובות וקיימות

אלה מרחיבים את הרעיון של דגימה כפולה בשלבים מרובים.בכמה דגימה, עד לדגימות k ניתן לקחת באופן שווה, עם קריטריונים קבלה, דחייה, או המשך בכל שלב. דגימה בולטת לוקח את זה עד לנקודת הקצה ההגיוני שלה, לבדוק פריט אחד בזמן ועדכון שלטון ההחלטה לאחר כל התבוננות יקרה.

סליחות לעומת משתנים

(הקבלה יכולה להיות מבוססת על ההרחבה:0atbutes FLT:1 (פס / FLT) או FLT:2variablesFLT 3: (ממדים כגון אורך, משקל, או מולטי) או אמפלינג הוא פשוט בשימוש נרחב, אך משתנים מספקים מידע נוסף עבור מדגם ZQ בדרך כלל דורש את המידות של קריטריונים של קריטריונים סטנדרטיים או סטנדרטיים.

קבלת הסכמה תוך גישה ניהול האיכותית הכוללת

ניהול איכות מוחלט הוא פילוסופיה ניהולית המבקשת לשלב את כל הפונקציות הארגוניות - שיווק, עיצוב, ייצור, שירות לקוחות וכו ' - להתמקד במתן צרכי הלקוח ושיפור מתמיד תהליכים. קבלת הדגימה משתלבת לתוך TQM ככלי אימות משוב, לא כתחליף לשליטה בתהליך. במערכת TQM בוגרת, המטרה היא לייצר פלטה ללא פגם, כך דגימה הופך להיות סוכן ביקורת נמוך יותר מאשר ⁇ ראשוני.

אדוארדס דמינג הזהיר מפני הסתמכות יתר על פיקוח המוני, בטענה כי איכות חייבת להיבנות בתהליך.קבלת דגימה, כאשר נעשה שימוש כראוי בסביבת TQM, משרתת מספר מטרות מותאמות:

(FLT:0) הבטחת איכות גבוהה: חומרים נכנסים מספקים מדגימים כדי להבטיח עמידה במפרט.נתוני ה-Sampling משותפים עם ספקים כחלק משותפות לשיפור איכות שיתופית.
(ב) ⁇ :0) ,החזרו על ידי ה-[[1924]]: [[1924]]]]]] ו[[1924]], [[1924]], [[1924]]]]
ניהול:0Risk Management:FLT:1 מספק מנגנון רשמי לניהול הסיכון של שחרור מוצרים פגומים כאשר 100% בדיקה אינה אפשרית.
(FLT:0) אופטימיזציה של מקור: 1 על ידי הדגימה במקום לבדוק הכל, משאבים חופשיים לפעילויות למניעת מניעה כגון הכשרה, תהליך מחדש עיצוב ותכנון איכות.

קבלת קבלה מפצה לתוך מערכת TQM דורשת היערכות זהירה עם מדיניות האיכות של הארגון.לדוגמה, חברה מחויבת לאיכות של שישה sigma (3.4 פגמים למיליון הזדמנויות) עדיין יכול להשתמש קבלת קבלה עבור נמוך כרכים, חלקים בעלות גבוהה, אבל את גודל הדגימה ואת קריטריונים קבלה יש להתאים כדי לשקף שיעורי פגם נמוכים מאוד.

עקרונות TQM מפתח כי underpinpling יעיל

(ב) ,0) להתמקד: FLT:1 יש להסיק קריטריונים של הלקוח, לא נוחות פנימית.
(ב) שיפור מתמיד: 1FLT:1 יש לנתח נתונים על פני זמן כדי לזהות מגמות, לא רק לקבלת החלטות / הסרת.
(ב) העצמה של עובדיה: 1FLT 1 יש לאמן את הפקחים והמפקחים להבין את ההגיון המפיץ ולעמוד באנומליות.
(הופנה מהדף LT:0) קבלת החלטות מונחות על ידי נתונים: FLT:1Build ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

יתרונות ומגבלות ב-TQM Context

יתרונות

(הפחתת:0) הפחתה: 1FLT (Sampling) מורידה עלויות בדיקה בהשוואה ל-100% בדיקות, במיוחד עבור בדיקות בינוניות או הרסניות.
(FLT:0) חשיפה ביצועית של סובייקר: FLT:1ential קבלה היסטורית מספק בסיס כמותי עבור דירוגי הספק וביקורת.
(ב) ⁇ :0) ,1 (ב) ,5 ⁇ ) ב[[1924]], ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) ,0) הבטחת הלקוח: תוכנית הדגימה המתועדת של Applied , מספקת עדות לשליטה איכותית ללקוחות ול הרגולטורים.

הגבלות

(הפסקה:0) של טעות: 1FLT תמיד יש סיכוי כלשהו לקבל הרבה רע (סיכון של הצרכן) או לדחות הרבה טוב (סיכון של פרודוקטרינר).
(ב) לא לשפר את איכות: 1FLT 1 לבדו אינו מפחית פגמים; זה רק מסווג הרבה שיפורים דורש פעולה על התהליך.
(ב) [13] עידוד שקיפות: מעל ל-1 (בהמשך) יכול להרתיע השקעות בשיפור תהליכים ו-100% מניעה.
(FLT:0) מורכב:0 (Complexity:FLT:1) עיצוב ותחזוקה של תוכניות דגימה מתאימות דורש מומחיות סטטיסטית ובדיקה מתמשכת כמו איכות התהליך משתפר.

קרנות סטטיסטיות: AQL, LTPD, ו- OC Curve

כדי לתכנן תוכנית דגימה משמעותית, על מתרגלים להבין שלושה מושגים בסיסיים:

(FLT:0) רמת איכות גבוהה (AQLigue): 1 אחוז הפגם המקסימלי שנחשב מקובל כתהליך ממוצע.בדרך כלל נקבע על ידי הסכמה בין מפיק וצרכן. הרבה עם שיעור פגם שווה ל-AQL יש הסתברות גבוהה (למשל, 95%) של קבלת הסכמה.
(FLT:0) לסובלנות ל- LTPD (LTPD): 1 לרמה הפגם שהצרכן רואה כבלתי מתקבל על הדעת.הרבה ב- LTPD צריך להיות הסתברות נמוכה (למשל 10%) של קבלת הסיכון של הצרכן הוא ההסתברות לקבל הרבה ב- LTPD.
(FLT:0) אופרט אופייסטי (OC) Curvemia:FLT:1 A גרפן המשיל את ההסתברות של קבלה רבה נגד שיעור הפגם הגדול בפועל.צורה של עקומת OC נקבעת על ידי גודל הדגימה N ו- קבלה מספר עקומות c. Steeper מעוקלות טוב יותר בין טוב לרע אבל דורש דגימות גדולות יותר.

טבלאות סטנדרטיות (למשל, FLT:0) קבלתו של NIST sampling משאבים sampling FundFLT:1) לספק תוכניות מראש עבור רמות AQLs שונות, גדלים רבים, ובדיקה (רגיל, מודוק, מופחת), בחירת מאזן רמת בדיקה עלות דגימה נגד הסיכון של קבלת החלטות שגויות.

יישום קבלה במערכת TQM

יישום מוצלח הולך מעבר לבחירת תוכנית משולחן.זה דורש רכישה ארגונית, תיעוד ברור, ו הלולאה משוב לשיפור תהליכים.כאן השלבים הקריטיים:

דרישות איכות:0 (Define Quality דרישות:FLT:1hil) זיהוי מאפיינים איכותיים קריטיים עבור כל מוצר או תהליך. סיווג פגמים (קרי, גדול, קטן) מסייע להגדיר AQLs המתאים.
(FLT:0) קביעת רמת הביקורת: FLT:1 השתמש בגודל רב והיסטוריית האיכות ההיסטורית לבחור רגיל, מוכוד, או מופחתת בדיקה כטבלאות סטנדרטיות.
(FLT:0Select את סוג התוכנית של תוכנית הדגימה: IRLT:1) בחר יחיד, כפול או מספר מבוסס על על עלות, טבע הרסני ומומחיות זמינה.
(FLT:0) אנשי סגל: רכזי 1:1 חייבים להבין כיצד לדגימה אקראית, כיצד לסווג פגמים וכיצד לתעד נתונים.
(FLT:0) אינטגרט עם בקרת תהליכים: FIRLT:1 השתמש תרשימים שליטה לצד הדגימה כדי לפקח על יציבות התהליך.
(FLT:0) Review ועדכון תוכניות: 1.As תהליך יכולת משתפר, תוכניות דגימה עשוי להיות מותאם לגודלי מדגם קטנים יותר או רמות בדיקה מופחתות.
(FLT:0)Leverage Quality Management תוכנה:FLT:1 פלטפורמות מודרניות (FLT:2(כמו CMS Directus ללא ראש, אשר ניתן להשתמש בו כדי לבנות מסדי נתונים איכותיים מותאם אישית) ,FLT 3) לאפשר לארגונים לדיגיטליזציה של תוכניות דגימה, ללכוד תוצאות בדיקה וליצור דוחות בזמן אמת.

מגמות מודרניות ושילוב תוכנה

העלייה של התעשייה 4.0 והטרנספורמציה הדיגיטלית השפיעה על קבלת הדגימה.במקום על בסיס נייר ידני, ארגונים רבים משתמשים כעת במכשירים ניידים עבור לכידת נתונים, עם תוכניות דגימה המתוכננות למערכת איכות מרכזית. לוחות עת בזמן אמת יכולים להראות שיעורי קבלה על ידי ספק, על ידי קו המוצר, או על ידי פגם מסוים מערכות מתקדמות אפילו להשתמש במחשב כדי להתאים את התדרים מדגימים המבוססים על מודלים דינמית של סיכון מצופה של מודלים פגומים.

אינטגרציה עם פלטפורמה כמו Directus מאפשרת לצוותים איכותיים לבנות זרמי עבודה מותאמים אישית ללא מנעול ספק נוקשה.לדוגמה, חברה יכולה ליצור מסד נתונים של הרבה, לקשר אותם לתוצאות בדיקה נכנסות, ולחשב באופן אוטומטי אם לקבל או לדחות על בסיס כללים מדגימים מראש.הגמישות של פלטפורמות כאלה תומכת בטבע הרהרטיבי של TQM - כאשר שיפור קצבי תהליך מניעה למטה, תוכנית הדגימות יכול להיות מותאם במהירות.

אזכורים חיצוניים לקריאה נוספת:

(ב) ,0) , קבלת ה-Sampling GuideFalLT 1
(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(ב) ,0) ויקיפדיה (הקבלה)

מסקנה

קבלת הדגימה נותרה מרכיב קול מעשי וסטטיסטי של אסטרטגיה מקיפה ניהול איכות.כאשר הוא מיושם בחשיבה, היא מספקת את ארגוני הנתונים צריכים לאמת איכות, לנהל ביצועים ספק, ולשמור על אמון הלקוחות - כל זאת תוך שמירה על משאבי בדיקה.המפתח אינו לטפל ב-Sampling כמו סוף כשלעצמו, אבל כמנגנון משוב שמזין שיפור מתמשך.