導入事例

受容サンプリングは、サンプルを検査に基づいて多くの製品を受容または拒否するかどうかを決定するために使用される統計品質管理方法です。 正しく実行されると、欠陥のある項目を渡す危険で検査コストをバランスよくします。 しかし、経験豊富な品質管理の専門家は、手順の信頼性を損なう罠に落ちることができます。 受諾サンプリングの最も一般的な間違いを理解し、それらを回避する方法を学ぶ - 一貫した製品の品質を維持し、廃棄物を減らし、顧客記事を満足させるための不可欠です。 このルートは、頻繁に起こりうるエラーが発生した、それらの要件に基づいて検証されます。

受容体サンプリングにおける一般的な間違い

1. 不十分なサンプル サイズの決定

不良ロット(消費者のリスク)を受け入れるか、または良いロット(プロデューサーのリスク)を拒否する可能性が高いために、ロットの真の欠陥率をキャプチャする余りに小さなサンプルサイズを選択すること。 逆に、大小のサンプルは、決定精度で有意な改善なしで検査時間とコストを増加させます。 適切なサンプルサイズは、ロットサイズ、許容品質レベル(AQL)、検査の重度に依存します。 そのような欠陥は、ZQ / よりもはるかに少ないサンプルが、またはISO 値が異なります。 ANSIは、そのような欠陥が、ISO またはISO よりもはるかに小さい場合、はるかに小さい。

2. サンプル選択におけるランダム化の無視

ランダムな選択は、多くのすべての項目が選択されているのと同じ機会を持っていることを確認します。ランダム化せずに、検査官は、選択バイアスを導入し、良いか、到達しやすい項目を潜在的に選ぶことができます。例えば、パレットのトップ層からのみサンプリングは、スタックや処理が悪いため、下層に集中する欠陥を欠く可能性があります。真のランダム化は、ランダムな数発生器やランダムな開始を伴う系統的なサンプリングによって達成することができます。この方法が偏見を避けるために使用される文書は、「この習慣を回避する」のは、このチームを最小限に制限する」。

3. 処理されたか、または不適切な標準を使用して

受諾書のサンプリング基準は、業界の変化、新しい品質要件、およびより良い統計手法を反映しるために定期的に更新されます。 obsolete 規格(例、MIL-STD-105E の成功者なし)を使用して、誤ったサンプルサイズや受諾基準を導きます。 同様に、連続製造用に設計された標準を適用することは、信頼性のない結果をもたらす可能性があります。 常に選択した標準 (ANSI/ASQ Z1.4、ISO 2859、または業界固有の規範) が、および製品の種類(LTF)と、および製品の種類(LTF)を検証します。

4. 貧しい文書および記録取得

検針計画、サンプル番号、欠陥発見、最終決定の不完全または解体されたレコードは、監査、根本原因分析、およびプロセス改善の間に問題を作成します。 明確な文書なし、繰り返し検査は異なる基準を使用する可能性があり、品質動向は見えないようになります。 各サンプリングイベントのために、記録:ロット識別、サンプルサイズ、受諾番号(RE)、欠陥の発見、処分決定、および検査官。 電子的時間の経過とともに、デジタルシステムが推奨される場合や、または、顧客の不満の通知が推奨されます。

5. 見解を解釈する 採取結果

正しく実行されたサンプルでさえ、誤解を招くことができます。 一般的なエラーは、ロット欠陥率の正確な推定としてサンプル欠陥率を扱います。 受諾サンプリングは、ロットの品質を正確に推定するだけでなく、バイナリ/レジェクトの決定を受け入れるように設計されています。 例えば、サンプル内のゼロ欠陥を見つけることは、ロット内のゼロ欠陥を保証するものではありません。 サンプルは欠陥のない手段です。 別の誤訳: サンプルが欠陥の欠陥を除外する: 欠陥が自動的に判断されると、すべての人が受け入れを許容しないかどうかは、制限が、制限される可能性があります。

6. 1つのサイズ-Fits-Allの基準を適用して下さい

すべての製品に同じAQLと検査レベルを使用して、重要な点、サプライヤーの信頼性、およびプロセス能力の違いを無視します。重要な安全コンポーネントは、属性のサンプリングの代わりにAQLと可変サンプリングを締める必要があります。逆に、リスクの低いリスク項目は、検査の減少候補になるかもしれません。 リスク評価、過去のサプライヤーのパフォーマンス、欠陥ユニットを渡すコストに基づいて、テイラーサンプリング計画。 それらを監査中に正当化するために選択のための合理的な計画を文書化します。

7. ロットサイズ変化の影響を無視する

表からのサンプリング計画は、ロットサイズが定義された範囲内で落ちると仮定します。ロットサイズが選択された範囲に広く異なる場合、動作特性(OC)曲線が変化し、保護に影響を与えます。例えば、500のロットで設計された計画を使用して、異なる消費者/プロデューサーリスクを生成します。常にサンプリング計画で指定されたロットサイズ範囲を確認し、必要に応じて調整します。スイッチングルール(通常、タイト、縮小)を使用して、サイズや品質レベルを変更するために適応してください。

ルートは、アクセプタンスサンプリングエラーの原因を発生させます

多くの間違いは、不十分な訓練、統計的理解の欠如、または時間/コストの圧力から成ります。 生産期限が織機を閉じると、サンプリングは急いでいるかもしれません、ランダム化がスキップされるか、またはサンプルサイズがカットされる。 もう1つの根本的な原因は、定期的なレビューなしで、従来の慣行に過剰に依存しています。 長年に渡って品質システムを更新していない組織は、業界最高の慣行と整列しない限り、未使用のMIL-STD計画または内部規則を使用することがあります。 さらに、コミュニケーションは、さまざまな手順を検証することができます。

一般的な間違いを避けるための最善のプラクティス

統計的サンプリング計画の役割

ANSI/ASQ Z1.4 や ISO 2859 などの統計的なサンプリング計画は、十分に確立された動作特性に基づいて構築されています。サンプルサイズコード、通常/タイデント/リデュース検査、および品質動向に対応する変更ルールを定義します。これらの計画を使用して、正しく推測を排除します。この計画には、単一、ダブル、および複数の度サンプリングのためのテーブルが含まれます。シングルサンプリングは最も簡単です。ダブル、複数のサンプリングは、品質が良好である場合、総合検査品質を低下させることができます。 常に、ISO 9001 およびISO の規格に準拠した規格が異なります。

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受入サンプリングにおける一般的な間違いを避けるには、規律、訓練、および基準遵守が必要です。 不適切なサンプルサイズ、非ランダム選択、古い基準、悪い文書、結果の誤解釈、および1つのサイズのフィット - 基準は、すべての検査の決定の信頼性を劣化させます。 最適なプラクティスを実装することにより、統計計画、ランダム化選択、レコードの維持、トレーニングスタッフ、および監査手順 - 組織化は、消費者とリスクの生産者の両方を著しく削減することができます。 適切な意思決定を行う場合、適切な方法では、適切な品質向上ツールが提供されます。