תכנון תוכניות קבלה עבור ייצור גבוה

הבנה של הסכמה

בסביבות ייצור בינוניות גבוהות, האיזון בין דרך חישוב ואבטחת איכות הוא אתגר קבוע.קבלה דגימה מספקת מסגרת סטטיסטית המאפשרת ליצרנים לקבל החלטות מושכלות על ייצור שלם המבוסס על בדיקה רק תת-קבוצה ייצוגית. Origining בשנות ה-30 עם העבודה של הרולד דודג במעבדות בל, קבלת קבלה הפכה אבן הפינה של בקרת איכות תעשייתית, במיוחד במהלך מלחמת העולם השנייה כאשר הם מוצאים פגמים קלים למדי, אך לא דורשות של מספר מדויק של ניתוח יעיל של מחלות, אלא גם על בסיס יעיל של מספר מדויק של מחלות, אלא גם על בסיס יעיל של מספר מדויק של מחלות, או מומים, אלא על בסיס יעיל של מספר מומים, אך ורק על בסיס מומים של מספר מומים, אך ורק על בסיס יעיל של מספר מומים, או מומים של מספר מומים של מספר מכריע של מומים של מומים של מספר מדויק של מומים, אך ורק על בסיס מומים של מחלות בחירה, אך ורק על בסיס יעיל של פגום של מספר יעיל של מספר יעיל של מחלות מתמטיות, אך ורק על בסיס מומים אקראית של מומים, אך ורק עלה, אך ורק על בסיס מומים של מספר מומים של מספר מומים אקראית של מומים, אך ורק על בסיס מומים אקראיות, אך ורק על בסיס

המשמעת מסתמכת רבות על תורת ההסתברות, במיוחד על ההפצה היפר-גיאומטית כאשר הדגימה ללא תחליף משפע סופי, או על ההתפלגות ה- binomial כאשר גדלים גדולים יחסית לדגימה.בפרקטיקה, תוכניות הדגימה קבלה מוצמדות לסטנדרטים כגון MIL-STD-105 (כיום עדיין בעלי השפעה), ANSI/Q1.4 ו-ISO59 אלה מספקים טבלאות של יעילות גבוהה עבור תהליכים סטנדרטיים סטנדרטיים אלה.

תוכניות מפתח של תוכניות

כל תוכנית דגימת קבלה מוגדרת על ידי מערך פרמטרים הקובעים את הכוח והעלות המתפוררים שלה.הבנת הרכיבים האלה לעומק חיונית להתאמה אישית של תוכניות להקשרים גבוהים.

גודל הדגימה (n)

גודל הדגימה הוא מספר יחידות הנמשכות מן השפע ובדיקה.בייצור גבוה, גודל הדגימה:0) , גודלו של גודל הדגימה משפיע ישירות על עלויות בדיקה ומחזור זמן (FLT:1 גדול יותר דגימות לספק הערכות מדויקות יותר של איכות אך עבודה גבוהה יותר, ציוד, ועלויות זמן. תקנים בדרך כלל מספקים קודים בגודל מדגם עם גודל רב.

מספר קבלה (c)

מספר הקבלה 0 הוא המספר המקסימלי של יחידות פגומים המותרות בדגימה עבור הרבה לקבל.זה עובד ב- tdendem עם מספר דחייה (בדרך כלל c + 1 עבור תוכניות דגימה יחיד) תוכנית עם מספר קבלה קטן (למשל, c= 0) הוא מאוד נוקשה אבל עשוי להוביל דחייה תכופה של הרבה כי הם עדיין מקובל יחסית ל- AQLconverse, מספר גדול יותר של מקבלות לקוח (אך) אבל יכול להיות מוגבל של פחות מ- 0.

גודל לוט (N)

גודלו של תוכנית הדגימה (בייצור גבוה, הרבה יכול לנוע בין אלפי ל מיליוני יחידות (כאשר גדלים גדולים מאוד, ההתפלגות היפרגיאומטית מתקרבת ל-Bomial, כלומר גודלו של הרבה ירד השפעה שולית על המאפיינים התפעוליים של התוכנית (אך גודל גדול עדיין חשוב עבור לוגיסטיקה: עלייה משמעותית בהפסד אם הרבה נדחתה, ו- 18 מעלות בדיקה סטנדרטיות) עבור גודל של מדדי גבוה מאוד של מדדי בדיקה (SDF) עבור גודל 2.

תכנון תוכניות יעילות לייצור גבוה

יצירת תוכנית דגימה לייצור גבוה של מוצרים דורש מעבר לטבלאות מדף.אסטרטגיות ושינויים הבאים משמשים בדרך כלל כדי לייעל את האיזון בין אבטחת איכות ויעילות תפעולית.

1.שימוש בתוכניות סטנדרטיות

(התכניות הסטנדרטיות כגון ANSI/ASQ Z1.4, ISO 2859, וה- MIL-STD-105E הן נקודות התחלה בלתי מהימנות, הן מובנות באופן נרחב, מקובלות על לקוחות ורגולטורים, ומגיעות עם שולחנות שנקבעו ל- 3, מוכווצים, והפחתה של ה-SampQ: 0Using תוכנית סטנדרטית מפחיתה את הנטל של משאבים כדי להצדיק את המתודולוגיה 1:1-i) במהלך רמה 2, אם אתה יכול להיות רגיל, אם אתה יכול להפחית את רמת בדיקה כללית (Ip) באופן כללי, אם אתה יכול להיות נמוך יותר, אם אתה יכול להיות נמוך יותר, אם אתה יכול להיות נמוך יותר, אם אתה יכול להיות נמוך יותר, אם אתה יכול להפחית את רמת בדיקה (בדרך כלל, אם אתה יכול להיות נמוך יותר) עם זאת, אם אתה יכול להיות נמוך יותר).

יישום תוכניות מוכפלות או מופחתות

(א) תקן ANSI/ASQ Z1.4 כולל מערכת החלפת הכללה (כאשר מספר מסוים של מתגים בשורה מתקבלים, ניתן לעבור להתאמה:0reduced CheckFLT:1 (גודל מדגם קטן יותר) אם רבים נדחו, אתה עובר ל-FLT:2tightened CheckFLT 3 (מדגם גדול יותר, קבלה קטנה יותר).

3.הרגישות והמשתנה

(התוכנית המדגם המסורתית) דורשת גודל מדגם קבוע לפני קבלת החלטה (FLT:0Sequential samplingsph 1) מאפשר לך לבדוק יחידות אחת בכל פעם ולקבל החלטה מיידית כאשר הראיות המצטברות מצביעות על קבלה או דחייה באופן דרמטי על גודל הדגימה הממוצע, במיוחד עבור הרבה מאוד טוב או רע.

4.Del-Lot Sampling

ב-Delt-lot דגימה, רק חלק קטן של הרבה נבדקים.לדוגמה, אם ההיסטוריה האיכותית של 20 ה-Switch האחרונות עומדת בקריטריונים, ייתכן שתבחן רק כל שליש.השיטה הזו יעילה מאוד עבור מוצרים בעלי ערך גבוה, ירידה נמוכה של תהליכים (FLT:0) במיוחד מתאים לתהליכים מתקדמים, יציבים של 1LT:1, כגון הזרקת עובש או ייצור כימי מתמשך, כאשר אתה מקבל מספר 1/10).

שיקולים סטטיסטיים וניתוח סיכונים

כל תוכנית קבלה היא הימור סטטיסטי עם שני סיכונים טבועה.הבנה של עקומת המאפיין התפעולי (OC) חיונית לתכנון תוכניות העומדות בדרישות המפיק והצרכניפ.

הסיכון של המפיק (α) והסיכון של הצרכן (β)

(ה) חישובים של פרופ' פרופ' פריץ' (FLT:103) הוא ההסתברות לדחות את העודף של ה- OLT:0 (או ליתר דיוק) של AQL.FLT:2Consumer's risk of Dep3FLT5) הוא ההסתברות לקבל הרבה פגום שווה ערך או גרוע יותר מהאיכות המוגבלת (LQ) או לדחות את רמת האיכות הגבוהה (RQ) בדרך כלל גבוהה, אם כי אם כי אם כי יש לך יותר מ- β-D) או יותר מ-D)

איכות יוצאת ממוצעת (AOQ) ו-AOQL

(הופנה מהדף sampling Program, the Quality of Deliver product (אחרי בדיקת תיקון של הרבה) אינו דומה לתכונת ה-AFLT:0) Average Out Goes Quality (AOQ) של דגם 1DFLT, המתאר את השבר הצפוי במוצר, לאחר יישום תוכנית הקבלה (הנחה של הרבה, נבדקים 100% יחידות ללא הודעה) או להחליף את ה-AQ.

בחירת AQL ו-RQL

AQL (רמת איכות גבוהה) הוא הממוצע הגרוע ביותר שאתה מחשיב מקובל כתהליך ממוצע.זה לא מפרט עבור אנשים רבים, אבל עבור התהליך הכולל. RQL (רמת איכות מופרזת) הוא הרמה מעל אשר הרבה נחשב בלתי מתקבל על הדעת, ואתה רוצה לקבל הרבה רק עם הסתברות קטנה (סיכון של קוסמטיקה) בייצור גבוה, כלומר, כלומר, רזולוציה גבוהה יותר של AQ (בדרך כלל, על ידי מספר פעמים) הוא נמוך יותר, כלומר, עבור אלקטרוניקה גבוהה יותר.

יישום מעשי עבור High-Volume Lines

תרגם תיאוריה לפרקטיקה על קו ייצור בנפח גבוה דורש שילוב עם מערכות תפעוליות ושיקול של גורמים אנושיים.

הערכה אוטומטית והתאמות בזמן אמת

מפעלים מודרניים בעלי רמות גבוהות משתמשים בתחנות בדיקה אוטומטיות (מערכות ויזואליות, לתאם מכונות מדידה, בדיקות דליפות) שיכולים לבדוק 100% יחידות במהירות קו.במקרים כאלה, תפקיד של שינויים דגימת קבלה מ-FLT:0batch ההחלטה לעבד מעקב אחר מוצר מפואר (FLT:1) תוכנית הדגימה ניתן להשתמש עבור החלטות "stop or Continue" במרווחים קבועים, כל שעה, אם יש צורך ב- 50 יחידות של קבלת אישורים, או מספר כפול, אם הוא מספר זה, אם הוא מספר כפול של LT) או מספר טבלאות (או מספר LT) או מספר , אם הוא מספר LT) או מספר זה, אם הוא מספר הפחתה של מספר ריצוף גבוה יותר מצטמצם (או מספר ⁇ ) או מספר , אם הוא מספר .

צמצום עלויות Inspection באמצעות רדינל

(לא כל מאפיין צריך את אותה רמה של בדיקה; שימוש בגישה מבוססת סיכון: 003) 1 ; תכונות קריטיות (בטיחות, תפקוד) מוכווצות תוכניות או 100% בדיקה אוטומטית; מאפיינים עיקריים (הטוב, ביצועים) מקבלים תוכניות נורמליות; מאפיינים קטנים (appearance, האריזה) מופחתים או דלגו על תוכניות מסוג BLTF; 2, אך תוכניות לדרגה 3, כולל של מספר 3, כולל של מספר 1F) של מספר כפול של מספר קריטריונים (מספרים, כולל של סימולציות, כולל של מספר 4.

אימון ושקיפות

אפילו התוכנית הטובה ביותר של הדגימה נכשלת אם מפקחים אינם מאוימים כראוי.בסביבות דגימה גבוהה, עייפות מפקחת ומחזור הם חששות אמיתיים.FLT:0) לספק הוראות עבודה ברורות, סיועים חזותיים, וביקורת תקופתית FLT 1 של ביצועים. השתמש תמיכה ברזולוציה אוטומטית: מפקח נכנס תוצאות מדגם לתוך מסוף, והמערכת אומרת להם לקבל או לדחות את הפירושים, למנוע LT2 יעיל באמת.

מסקנה

תכנון תוכניות קבלה עבור ייצור גבוה בנפח אינו תרגיל בגודל אחד בגודל אחד מתאים לכל.זה דורש הבנה מעמיקה של עקרונות סטטיסטיים, מגבלות תפעוליות, סיכונים עסקיים. על ידי מינוף תוכניות סטנדרטיות כבסיס, התאמה דינמית רמות בדיקה המבוססות על ביצועי תהליך, ושילוב של אוטומציה מודרנית וכלי תוכנה, יצרנים יכולים להשיג אבטחת איכות חזקה ללא הקרבה באמצעות המפתח הוא יתרון משמעותי, כמו גם שינוי משמעותי של יעילות בשוק, תוך כדי צמצום משאבים דינמיים של ניהול סיכונים.