แนะนํา

การ ยอม รับ ตัว อย่าง เปรียบ เทียบ เป็น วิธี ควบคุม คุณภาพ ทาง สถิติ ที่ ใช้ เพื่อ ตัดสิน ใจ ว่า จะ ยอม รับ หรือ ปฏิเสธ ผลิตภัณฑ์ หลาย อย่าง ที่ อาศัย การ วิเคราะห์ อย่าง ถูก ต้อง เมื่อ ทํา การ ตรวจ สอบ ค่า ใช้ จ่าย ที่ มี ค่า แต่ ถึง อย่าง นั้น ผู้ เชี่ยวชาญ ที่ มี ประสบการณ์ ก็ อาจ ตก เป็น เหยื่อ ของ สิ่ง ที่ ไม่ ถูก ต้อง ได้

ข้อ ผิด พลาด ทั่ว ไป ใน การ ยอม รับ

1. การลดขนาดตัวอย่างแบบไม่เท่ากัน

การเลือกขนาดตัวอย่างที่เล็กเกินไปล้มเหลวในการตรวจจับความบกพร่องของมาก นําไปสู่ความเป็นไปได้สูงของการยอมรับการจับ ฉลากไม่ดี (ความเสี่ยงของผู้จําหน่าย) หรือปฏิเสธปริมาณที่มาก (ความ เสี่ยงของผู้จําหน่าย) ตัวอย่างขนาดใหญ่เกินขนาดการตรวจสอบและต้นทุนที่ต่ําเกินไป โดยไม่ได้เพิ่มค่าโดยมีคุณภาพในการตัดสินใจที่มีความสําคัญ ตัวอย่างที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับขนาดมาก (QL) และระดับความแรงที่ยอมรับได้หลายราย ผู้เชี่ยวชาญมักจะพึ่งพาข้อมูลสถิติที่มากกว่าค่าสถิติใน ANIS/SUI1 หรือ 2859 ตัวอย่าง 20 ของสินค้าที่ดูมีมาก อาจจะดูมีมากถึง 10,000 รายการ แต่ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นเล็กเกินไปที่จะตรวจสอบได้ว่าเป็นความบกพร่องที่ต่ําเกินไป

2. ผมไม่สนใจการสุ่มในการเลือกตัวอย่าง

การสุ่มเลือก มั่นใจได้ว่าทุกรายการในจํานวนมากมีโอกาสเท่ากันในการถูกเลือก โดยไม่มีการสุ่มเลือก ผู้ตรวจสอบอาจเลือกรายการที่ดูง่ายหรือง่ายในการเข้าถึง อคติ ตัวอย่างเช่น การสุ่มตัวอย่างจากชั้นบนสุดของพาเล็ท อาจพลาดความบกพร่องที่ทับซ้อนชั้นล่าง เนื่องจากขาดการเรียงหรือจัดการ การสุ่มสามารถประสบความสําเร็จได้โดยสุ่มตัวเลขหรือตัวอย่างการสุ่มด้วยการเริ่มต้นอย่างสุ่ม เอกสารวิธีที่ใช้แสดงอคตินั้นสามารถแสดงให้เห็นว่า อคตินั้นลดน้อยลงได้ แม้จะมีประสบการณ์จากการตกเป็นนิสัย “ความบกพร่อง" ก็หลีกเลี่ยงการสุ่มนี้

3. ใช้ มาตรฐาน ที่ กําหนด ไว้ หรือ ไม่ ก็ ต่ํา กว่า มาตรฐาน

มาตรฐานตัวอย่างมีการปรับปรุงเป็นระยะ ๆ เพื่อสะท้อนการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรม, ความต้องการคุณภาพใหม่ และวิธีการทางสถิติที่ดีขึ้น โดยใช้มาตรฐานที่หมดอายุ (เช่น MILD-105E โดยไม่มีผู้สืบทอด) สามารถนําไปสู่ขนาดตัวอย่างไม่ถูกต้อง หรือเกณฑ์การยอมรับใน ทํานองเดียวกัน การใช้มาตรฐานมาตรฐานมาตรฐานสําหรับการผลิตต่อ ๆ ไป อาจส่งผลที่เชื่อถือไม่ได้ มักจะตรวจสอบว่ามาตรฐานที่ถูกเลือก (ANII/ASQ1.8, ISO, หรือ ISO-MIM) และวิธีการตรวจสอบแบบล่าสุดของคุณ ในปัจจุบัน (ต.ต.ต.ต.ต.

4. เอกสารที่ใช้ไม่ได้และเก็บรักษาแผ่นเสียง

บันทึกการสุ่มหรือแก้ไขข้อมูลอย่างสมบูรณ์แบบ, จํานวนตัวอย่าง, การพบข้อบกพร่อง, และการตัดสินใจสุดท้าย จะก่อให้เกิดปัญหาระหว่างการตรวจสอบ, การวิเคราะห์ราก, และกระบวนการการปรับปรุง

5. การตีความผลการ Sampling ผิด

แม้ตัวอย่างการประมวลผลอย่างถูกต้อง ก็สามารถเข้าใจผิดได้ ข้อผิดพลาดทั่วไปคือการรักษาอัตราการบกพร่องของตัวอย่าง เป็นการประเมินค่าที่แน่นอนของอัตราการบกพร่องของจํานวนตัวอย่าง ตัวอย่างการยอมรับนั้นถูกออกแบบมาให้ตัดสินใจแบบไบนารี ไม่ใช่ประเมินคุณภาพของจํานวนที่ละเอียด ตัวอย่าง การหาข้อบกพร่องเป็นศูนย์ ไม่รับประกันความบกพร่องของข้อบกพร่องในหลาย ๆ ตัวหนังสือนี้ จะหมายถึง การเข้าใจผิดของตัวอย่างอื่น: การปฏิเสธความบกพร่องหลายประการนั้น ไม่ได้หมายถึงการใช้งานทั้งหมดโดยอัตโนมัติ

6. ปรับใช้หนึ่ง-ศูนย์-ห้า-ออล คริเทีย

การใช้ AQL และการตรวจสอบระดับเดียวกันสําหรับผลิตภัณฑ์ทั้งหมด ไม่สนใจความแตกต่างในความซับซ้อน ความปลอดภัยของผู้จําหน่าย และความสามารถในการดําเนินการที่สําคัญ องค์ประกอบความปลอดภัยควรมีการเพิ่มความเข้มงวด และตัวแปรต่าง ๆ แทนการใช้คุณลักษณะตัวอย่าง ตัวแปรต่าง ๆ ตัวแปรนั้น อาจหมายถึง ตัวแปรที่มีความเสี่ยงต่ําสําหรับการตรวจสอบ แบบจําลองตัวอย่างจากความเสี่ยงที่อยู่บนการประเมินความเสี่ยง การผลิตที่ผ่านมา และค่าใช้จ่ายในการผ่านหน่วยที่บกพร่อง เอกสารที่มีเหตุผลในการเลือก พิสูจน์ว่าพวกเขามีสิทธิ์ตัดสินใจทําการตรวจสอบ

7. การ ละเลย ผล กระทบ ของ ความ หลาก หลาย ของ ความ หลาก หลาย ของ ความ หลาก หลาย ของ ความ หลาก หลาย ของ ความ หลาก หลาย ของ ความ หลาก หลาย ของ ดวง ตา

การวางผังจากตาราง สันนิษฐานได้ว่าจํานวนมาก ล้มอยู่ในช่วงที่กําหนด เมื่อมากที่แตกต่างกันไป จะสัมพันธ์กับช่วงที่เลือกไว้ ลักษณะการทํางานของเส้นโค้งปฏิบัติการ (OC) เปลี่ยนแปลง โดยจะมีผลต่อแผนป้องกันที่วางไว้มากมาย เช่น การใช้แผนออกแบบสําหรับผู้บริโภค/ ผู้จัดทํา 500 คน จะสร้างความเสี่ยงที่แตกต่างกันไป ดูขนาดของพื้นที่ที่ระบุไว้ในแผนที่และปรับให้พอดี โดยพิจารณาใช้กฏที่ตั้งไว้ (ปกติแล้ว) เพื่อปรับให้มีขนาดและคุณภาพของตาราง

สาเหตุ ของ การ ยอม รับ ผิด

การ ทํา อย่าง นี้ อาจ ทํา ให้ เกิด ปัญหา หลาย อย่าง เช่น การ ทํา งาน อย่าง ขยัน ขัน แข็ง และ มี ความ สมดุล มาก ขึ้น แต่ การ ทํา งาน หนัก เกิน ไป อาจ ทํา ให้ เกิด ปัญหา ได้ ง่าย ขึ้น ถ้า คุณ มี ความ สามารถ ใน การ คิด และ ทํา งาน มาก ขึ้น

กิจ ปฏิบัติ ที่ ดี ที่ สุด เพื่อ หลีก เลี่ยง ความ ผิด พลาด ที่ เกิด ขึ้น บ่อย ๆ

บทบาท ของ แผนการ ที่ จะ วาง แผน เดิน ทาง

SURISTIDS language simpleal simpleation signational เช่น ANSI/ASQ Z1.4 และ ISO 2859 ถูกสร้างขึ้นบนลักษณะการดําเนินการที่จัดจําหน่ายอย่างดี โดยมันนิยามรหัสตัวอย่าง, การตรวจความจุปกติ/ การปรับโครงสร้าง, การปรับเปลี่ยนสถานะ, การปรับเปลี่ยนสัดส่วน, การปรับเปลี่ยน, การปรับเปลี่ยนคุณภาพ, และการเปลี่ยนกฏเกณฑ์ที่ตอบสนองคุณภาพต่ํา การใช้แผนเหล่านี้กําจัดการเดาได้อย่างถูกต้อง แผนการนี้รวมไปถึงตารางสําหรับซิงเกิล, และตัวอย่างหลายแบบ ตัวอย่าง สุ่มสามารถลดคุณภาพการสุ่มได้ และลดคุณภาพทั้งหมดเมื่อดูคุณภาพทั้งหมดได้ (I, III, 3) โดยเพิ่มระดับความชอบของการเลือกแบบ มาตรา 2 เสมอ โดยเพิ่มระดับความลําเอียง ดูจากการแบ่งเขตที่ 2 เสมอ เมื่อมีการใช้ความเหลื่อม่งที่ยอมรับได้เมื่อมีการใช้ความเหลื่อมแนงน้อย และข้อมูล ตัวแปรที่น้อยที่สุด ตัวแปรที่มีโอกาสมาก

รูปแบบการวน

การหลีกเลี่ยงความผิดพลาดทั่วไปในเรื่องการยอมรับตัวอย่างนั้น จําเป็นต้องมีวินัย การฝึก และการรักษาความยืดหยุ่นในมาตรฐาน การคัดเลือกตัวอย่างที่ขาดความยืดหยุ่น การคัดเลือกแบบไม่แบ่งเขตการปกครอง มาตรฐานที่ล้าสมัย เอกสารเอกสารที่ยากจน ผลการเรียนการเข้าใจผิด และเกณฑ์ทั้งหมดทั้งหมด