การ สาธิต การ ทํา งาน ใน วิศวกรรม

การ หา เหตุ ผล ใน เรื่อง ความ สามารถ ใน การ ควบคุม คุณภาพ

ในการผลิตวิศวกรรมชั้นสูง การตัดสินใจยอมรับหรือปฏิเสธงานส่วนใหญ่นั้นไม่ค่อยมาจากการตรวจสอบทั่วไป ค่าธรรมเนียม, เวลา, และความเสียหายของการทดสอบจํานวนมากนั้น ส่งผลให้การตรวจสอบไม่ตรงตามมาตรฐานทั้งหมด

สภาวะ ของ เนื้อ เยื่อ

อัตราการยอมรับตัวอย่างขึ้นอยู่กับทฤษฎีความน่าจะเป็น เพื่อเชื่อมโยงผลของตัวอย่างไปยังลักษณะประชากร สมมุติฐานพื้นฐานคือ กลุ่มตัวอย่างนี้ถูกวาดอย่างสุ่มจากพื้นที่ และกระบวนการผลิตนั้นเสถียรพอที่จะให้พื้นที่ส่วนใหญ่เป็นตัวแสดงได้ การกระจายของสถิติที่สําคัญที่เกี่ยวข้อง คือ การกระจายแบบทวินาม (สําหรับข้อมูลคุณลักษณะ เช่น พาส/ phail) และการกระจายตัวพอยสัน (มักใช้สําหรับข้อบกพร่องต่อหน่วย) การเข้าใจการกระจายตัวเหล่านี้ ทําให้สามารถคํานวณความบกพร่องของตัวเลขในสัดส่วนที่ปรากฎในสัดส่วนจริงได้

ผู้ ผลิต และ ผู้ บริโภค เสี่ยง

แผนตัวอย่างทุกรูปแบบเกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาด 2 ประเภท [FLT: 0] ความผิดพลาด หรือ ความเสี่ยงของ Profile (FLT:3) เป็นความเป็นไปได้ของการปฏิเสธคุณภาพที่ยอมรับได้อย่างมาก (AQL) นี้ลงโทษผู้จําหน่ายเพื่อการผลิตที่ดี [FLT: 4] ความผิดพลาด[FTLT] [FT] – – consimps [FLE] concess [FLLT] conversity] [LLT] conson] ความเสี่ยง (LLT][LT] UN][LLLL] ความเป็นไปได้ มีความบกพร่องมาก ความเป็นไปได้ที่ยอมรับการทุจริตของอัตราความบกพร่องสูง (LTLLLLLLLLLLLLLLLLLDD) นี้จะเปิดเผยคุณภาพต่อผู้จําหน่ายคุณภาพของลูกค้าผู้จําหน่ายที่ 0-0-0-0-0.

อักขระ โอ เปรา (โอซี) เคอร์ฟ

เส้นโค้ง OC เป็นเครื่องมือกราฟิกที่สําคัญที่สุดในการยอมรับตัวอย่าง มันพลอตความน่าจะเป็นที่จะยอมรับได้มาก (แกน) ต่อต้านส่วนย่อยที่บกพร่องของพื้นที่ (แกน x) เส้นโค้ง OC อุดมคติจะเป็นฟังก์ชันขั้นตอน: ยอมรับทั้งหมดใต้ AQL, ปฏิเสธค่าข้างบน ความเป็นจริง เส้นโค้งนี้เรียบ เส้นโค้งแบบชันคือเส้นโค้งแบบชันแบบชัน, เส้นโค้งชันที่ตัดขวางมากขึ้น, เส้นโค้ง OC ใช้แผนการทํามุมต่างๆ กราฟ [FN] กราฟ (FNFL) วิศวกรรม: โครงสร้างแบบย่อ (FTL) กํากับและแบบย่อแบบ OC) โครงสร้างแบบย่อ (C) โครงสร้างแบบ 2 แบบ และแบบแบบตัวแบบแบบตัวอย่าง (FC) ทิศทางแบบตัวแบบตัวแบบแบบตัวอย่าง (F) ไมโครค.ศ.

การ ออก แบบ แผนการ ทํา ให้ โลก เป็น สถาน ที่ ที่ มี ความ สุข

การออกแบบแผนการที่มีประสิทธิภาพ ต้องการการกําหนดพารามิเตอร์สี่ค่า: ขนาดมาก (N), ขนาดของมาก (n), จํานวนการยอมรับ (c) – จํานวนที่ยอมรับได้สูงสุดของข้อผิดพลาดในตัวอย่าง), และจํานวนที่ปฏิเสธ (r - c++ สําหรับแผนเดียว) ซึ่งถูกเลือกให้พบกับ AQL, LTD, และ ⁇ โพรเซสมักเกี่ยวข้องกับการคํานวณแบบลินเฟิล: เลือกการทดลอง n และ การคํานวณ, เส้นโค้ง OC, แล้วปรับขอบเขต (Effect) หลายๆ คนใช้ตาราง (EIX/ SQ1) หรือ exceptegration.

แผน เดียว, สอง ต่อ, และ แบบ ต่อเนื่อง

[FLT: 0]. example เป็นตัวอย่างที่ง่ายที่สุด: สุ่มตัวอย่างขนาด n ถ้าค่าของข้อบกพร่องเป็น n ถ้าจํานวนของ access ⁇ c, ยอมรับ; มิฉะนั้น สุ่มตัวอย่าง ให้โอกาสที่สอง: ลองสุ่มตัวอย่างที่มีขนาด n1 ดู ถ้ามีข้อบกพร่อง n1 , ⁇ ; r1, ถ้าปฏิเสธ, ถ้าค่า r1 และ r1, an1 สัดส่วนที่สอง มีค่า n2 มีค่ารวมแล้ว [0] ค่าไม่เท่ากันกับค่า c2 ค่าที่ 2 นี้มักทําให้แผนตรวจสอบดีขึ้น.

[FLT: 0] ขอบเขตส่วนบน (requetial lines ทําต่อไป: หน่วยตรวจสอบ (หน่วยตรวจ) ทีละ 1 หน่วย หลังจากแต่ละหน่วย จํานวนจุดบกพร่องสะสมจะถูกเปรียบเทียบกับขอบเขตบน (reques) และเขตต่ํากว่า (รับ) การแบ่งเขต (รับ) ต่อเนื่องจนกระทั่งขอบเขต 1 ขอบเขต นี่เป็นแผนที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในสัดส่วนตัวอย่าง โดยเฉพาะเมื่อคุณภาพของค่านั้นอยู่ ไม่มากก็แย่เหมือนกัน AIS/ Z1 และแผนหลายอัน

เลือก ชนิด แผนการ ที่ ถูก ต้อง

การ ตัดสิน ใจ ของ คุณ จะ ทํา ให้ คุณ มี ความ สุข มาก ขึ้น ได้ อย่าง ไร?

การ แจก จ่าย สถิติ ใน การ ยอม รับ

แบบ จําลอง ของ บิ โน มิว

เมื่อสุ่มตัวอย่างจากจํานวนมาก (โดยทั่วไปคือ N > 10n) และในการวิเคราะห์ข้อบกพร่องของคุณลักษณะ (เช่น ผ่าน/ fil) การกระจายตัวทวินามจําลองจํานวนข้อบกพร่องในตัวอย่าง ความน่าจะเป็นที่จะสังเกตค่า x บกพร่องใน n รายการ มีส่วนบกพร่องเป็นจํานวนเท่า คือ P(n), p^(n, x). x^(-p). เส้นโค้ง OC การแปลงเป็นตัวเลขคํานวณจากค่า 0 ถึง c แบบจําลองนี้ถือว่ามีขนาดมากโดยประมาณ โดยประมาณ

การ สังเคราะห์ โพ เซส สัน

เมื่ออัตราบกพร่องต่ํา (p < 0.1) และขนาดตัวอย่างใหญ่ การกระจายตัวปัวซองจะให้ค่าประมาณที่ใกล้เคียง พารามิเตอร์ ⁇ = n * p นี้คํานวณอย่างง่าย และมักใช้ในตารางอุตสาหกรรม ความน่าจะเป็นที่จะรับจํานวนมากจะกลายเป็นผลรวมของ poisson enter สําหรับ 0 ถึง c dictions โมเดลโพยสันยังถูกใช้สําหรับข้อบกพร่องต่อหน่วย (ไม่จํากัด) แทน

พิจารณาค่าเรขาคณิตของ Hyperg

สําหรับขนาดที่เล็ก (เช่น N < 10n) การแก้ไขจํานวนประชากรจํากัดกลายเป็นเรื่องสําคัญ การจัดจําหน่ายค่าเรขาคณิตแบบไฮเปอร์จีควรจะถูกใช้แทนความทวินาม เพราะการสุ่มตัวอย่างไม่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสําคัญ ในกรณีดังกล่าว เส้นโค้งของ OC จะชันสูงขึ้น และความเสี่ยงของผู้บริโภคจะลดลงสําหรับแผนที่กําหนด มาตรฐานมากมายจัดโต๊ะสําหรับค่าความจุน้อย

โปรแกรม ที่ ใช้ ได้ จริง ข้าม อุตสาหกรรม

การ ทดแทน ด้วย อัตโนมัติ

ตัวอย่างของการรับข้อมูลถูกใช้เพื่อนําเข้าวัตถุดิบดิบและองค์ประกอบย่อยที่เข้ามา ตัวอย่างเช่น ผู้จัดจําหน่ายรายหนึ่งอาจเลือกใช้แผ่นเบรคจากการส่ง 5000 แผ่น โดยใช้แผนเดี่ยวที่มี n=125 และ c3 (AQ=1. 0%, LTPD=5.0%) ผู้ผลิตสามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วว่าจะยอมรับจํานวนมากหรือไม่ หรือปฏิเสธ และไม่สามารถส่งส่วนบกพร่องเข้าเส้นทางการรวมกิจการได้ โดยจะลดค่าใช้จ่ายขั้นต่ํา เช่น IF9 ส่วนมากต้องใช้รูปแบบตัวอย่าง

อิเล็กทรอนิกส์ และ ระบบ นํา ร่อง แบบ กึ่ง

การ ใช้ เกม คอมพิวเตอร์ เป็น วิธี ที่ ดี ที่ สุด ใน การ ตรวจ สอบ ความ เสี่ยง ของ ผู้ บริโภค

อุปกรณ์ ทาง การ แพทย์ และ อุปกรณ์ ทาง การ แพทย์

การ ทดสอบ ความ สามารถ ใน การ คิด แบบ สอบ ถาม จะ ช่วย ให้ คุณ มั่น ใจ ว่า คุณ จะ ทํา อย่าง ไร เพื่อ จะ ไม่ ต้อง เจอ กับ ปัญหา ร้าย แรง

ขอบเขตและการป้องกัน

MIL-STD-1916 (ปัจจุบันคือ partsed but ed) ให้คุณสมบัติและตัวแปรสําหรับผู้รับจ้างของรัฐบาล การโฟกัสอยู่ที่ความน่าเชื่อถือสูงและสามารถติดตามได้ แผนตัวอย่างแบบคู่นั้นมักใช้กันเพื่อลดขนาดตัวอย่าง ในขณะที่ยังเลือกปฏิบัติสูง ทีมวิศวกรรมต้องบันทึกผลการพิสูจน์ทางสถิติสําหรับทุกแผนการที่ใช้

เหนือ กว่า แอททริบิวต์: การ ทํา Sampling

แอททริบิวต์ตัวอย่าง (defective/ Nonbojective) ตรงไปตรงมา แต่ไม่มีประสิทธิภาพในการวัดต่อเนื่อง ตัวแปรตัวอย่างจะใช้ค่าวัดจริง (เช่น เส้นผ่านศูนย์กลาง, ค่าความจุสี, ค่าความเข้ม, ค่าสถิติ, ค่าสถิติ, ค่าสถิติปกติ โดยปกติแล้ว จะคิดค่าเฉลี่ยปกติ และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพื่อประมาณค่าความบกพร่องของจํานวนมาก ตัวแปรต้องการค่าตัวอย่างที่เล็กกว่าสําหรับค่าแบ่งประเภทเดียวกัน ทําให้การวัดนั้นน่าสนใจขึ้น และการกระจายแบบง่าย ตัวแปร ANSAS/ Z1.9 ตัวแปรต่าง ๆ ตัวแปรต่าง ๆ ควรใช้ค่าตัวแปรปกติ

หลุม พราง และ การ หลอก ลวง ที่ มี อยู่ ทั่ว ไป

• [FLT: 0]Confoling Taily from example with load found value: ตัวอย่างที่ดี รับคํายืนยันไม่ได้มาก; มีข้อผิดพลาดเกิดขึ้นเสมอ. เส้นโค้ง OC ทําให้เกิดความเสี่ยงนี้.
• [FLT: 0] แผนรับศูนย์โดยไม่ต้องยอมรับโดยพื้นฐานทางสถิติ: หลายคนที่คิดว่าแผน c=0 นั้น “สมบูรณ์" แต่บ่อยครั้งที่ผู้บริโภคจะมีความเสี่ยงน้อย หากขนาดตัวอย่างนั้นใหญ่พอ
• [FLT: 0] ไม่สนใจความเสี่ยงของผู้ผลิต: แผนที่เข้มงวดเกินเหตุสามารถปฏิเสธการจับฉลากที่ดีได้หลายอย่าง ทําให้ห่วงโซ่อุปทาน . เอคิว ควรจะเป็นจริง.
• [FLT: 0] การวางแผนมาตรฐานโดยไม่ให้ข้อสันนิษฐานที่ถูกต้อง: [[FLT: 1) Lot Homogenity, สุ่มตัวอย่าง และกระบวนการความเสถียรต้องได้รับการยืนยัน ข้อบกพร่องที่ยึดเหนี่ยวสามารถยกเลิกสมมติฐานแบบทวินามได้
• [FLT: 0] การจัดการปรับแผน : ขณะที่กระบวนการปรับปรุง กระบวนการนี้อาจจะกลายเป็นแผนที่อนุรักษ์เกินไป การทบทวนเป็นธรรมดาเป็นสิ่งจําเป็น

รูปแบบการวน

โครงสร้างทางสถิติของตัวอย่างการยอมรับของตัวอย่างให้วิศวกรมีวิธีการที่มีความเสี่ยงในการรับรองคุณภาพ โดยเข้าใจเส้นโค้ง OC , ความเสี่ยงของผู้ผลิตและผู้บริโภค, และแผนตัวอย่างที่เหมาะสม ทีมวิศวกรรมสามารถออกแบบการตรวจสอบค่าสมดุลของค่าใช้จ่าย, คุณภาพ และคุณภาพ ไม่ว่าจะเป็นการใช้คุณลักษณะหรือตัวแปรต่าง ๆ จะใช้เหตุผลเชิงสถิติอย่างรัดกุมมากกว่าการใช้ระเบียบในการผลิตอย่างเข้มงวด