Endüstriniz için Doğru Kabul Planı Seçin

Herhangi bir örnekleme planı için, kabul edilebilir kalite seviyesi (AQL), üreticinin çoğu zaman kabul etmeye istekli olduğunu (örneğin,% 95 olasılık) tüketicinin kabul edilebilir ve yüksek bir olasılıkla reddedilmesi gereken kalite seviyesini tanımlar (örneğin, kabul edilebilir bir planla 10 olasılık).

Kabul Koşulları Sampling Planları

Sampling planları, birçok örneğin nasıl çekildiği ve kararın nasıl ulaştığı ile geniş bir şekilde kategorize edilir.Her tür denetim çaba, esneklik ve istatistiksel verimlilik arasında ticaret sunar.

Tek Sampling Plan

En basit ve en yaygın kullanılan plan. tek bir rastgele boyut örneği:0)[Dönetici:0)[Düzg:0)) Çok düşük hacimli denetim için iyi çalışır veya testin yıkıcı olduğu durumlarda.

Çift Sampling Plan

Ortalama örnek büyüklüğü azaltmak için, çift örnekleme planı, ilk örneğin sonucunun (Dördüncü) değiştirilebilirse, [FONT=0) = 8 = 9 = 9)))[Üye Olmayanlar (Döneticiler)[Döneticiler)[değiştir | kaynağı değiştirmişler (Dönemli) = 9)

Birden çok ve Sequential Sampling Planları

Bu planlar, birkaç eşdeğer örneği izin vererek çift örnekleme fikrini genişletir. Birden fazla örneklemede, sabit bir dizi örneke kadar (ortalama yedi) son karardan önce izin verilir. Sequential örnekleme, genellikle sürekli üretimde kullanılır, her bir birim test edildikten sonra bir karara izin verir. Bu planlar, test edilmemiş ve gerçek zamanlı veri analizi talep eder.

Attribute vs. Değişken Sampling Planları

Attribute plan her öğeyi uygun veya nonconformasyon olarak sınıflandırır (örneğin, go/no-go ölçümler). Değişken planlar ölçümler (örneğin, çekme, çekme gücü) kullanır ve bunları spesifikasyon sınırlarına kıyasla karşılaştırır. Değişken planlar ölçümlerin dağılımını gerektirir, ancak bilinen bir dağıtım (genellikle normal) ve daha sofistike analizleri varsayırlar.

Sürekli Sampling Planları (CSP)

Çok fazla plandan farklı olarak, sürekli örnekleme planları (örneğin, CSP-1, CSP-2) sürekli bir ürün akışına uygulanır.Görünmüş kaliteye dayanan süreç% 100 denetim ve örneklem arasında değişir. CSPs, yüksek hacimli montaj hatlarında yaygındır.

Plan Seçimi için Anahtar İstatistiksel Önlemler

AQL ve LTPD'nin ötesinde, karar vericiler ek ölçümler anlamalıdır:

• [Üye Olmayanlar İçindekiler:0)Average Outgoing Quality (AOQ)) – Örnek planı uygulamak ve tekrarlama işlemine başvurmaktan sonra beklenen ortalama kalite (görüler ve geri yükleme kusurlarıyla) AOQ, müşteriye teslim edilen son kaliteli tahmin etmeye yardımcı olur.
• [0]Average Outgoing Quality Limit (AOQL)[Dönetici:0)[değiştir | kaynağı değiştir] – mümkün olan tüm kaliteli seviyelerin üzerindeki en kötü AOQ., bir tüketicinin her zaman plan altında alacağı en yüksek hata oranını temsil eder (örneğin yeniden birleşme ile).
• [FONT:0]Average Total Muayene (ATI))[değiştir | kaynağı değiştir] - her ikisine de göz kulak asılmış ve% 100 denetimli bir sürü reddedilmiş. ATI etkiler denetim maliyeti ve aktarım.
• [FONT:0)Producer'in Riski (α) ve Tüketici Riski (LR)) - genellikle% 5 ve% 10 olarak ayarlanabilir, ancak ürün kritikliğine göre ayarlanabilir.

Bir plan seçmek bu önlemleri dengelemeyi içerir. Örneğin, düşük AQL ve dik OC eğrisi ile bir plan yüksek ayrıma sahip olacaktır ancak daha büyük örnek boyutlarda talep eder.

Planları Planlarken dikkate almak için

Aşağıdaki faktörler seçim sürecinizi sürmeli:

• [FONT=0]Sağlık ve Güvenlik Riskini Ürüncelalize etmek.[DÜT:1] Tıbbi cihazlar, havacılık bileşenleri veya gıda ürünleri için, başarısızlık maliyeti aşırıdır. Düşük AQLs (örneğin, 0.0, 0.0 veya daha az) ile sıkı plan kullanın ve kritik özellikler için% 100 denetim düşünün.
• [FONTD:0]Inspection Cost and Time.[D: 1) Destructive testleri veya pahalı ölçümler küçük örnek boyutlarına tercih edilir, çift veya eşdeğer planlar cazip hale getirir. Attribute planları, eğer go/no-go ölçümler mevcutsa ünite başına daha ucuz olabilir.
• [FONT:0)Ürün Cilt ve LÖHÇ Boyut.[DÜT:1] Yüksek hacimli sürekli süreçler CSP programlarından faydalanır. L-by-lot planları uygun parlar. Büyük çok fazla boyut daha büyük örnek boyutları haklı çıkarabilir, ancak örnek büyüklüğü çok boyutta ölçekler ölçeklendirmez; istatistiksel verimlilik plazleri.
• [FONT=0)Conserv Quality History[[DDDD-1] Bir tedarikçi sürekli olarak yakın mükemmel bir kalite sağlarsa, örnekleme kullanabilirsiniz (örneğin, MIL-ST-1916). Zavallı tarih daha sıkı denetimli denetimler.
• [FONT:0]Yönerge ve Müşteri Gereksinimleri.[DÜT:1] Birçok endüstri özel standartlar (örneğin, otomotiv IATF vid referansları özel örnekleme planlarını) her zaman sözleşme koşullarını kontrol edin.
• [FONT=0]Ease of Administration and Education.[D][D][/FONT][/FONT=0]Ease of Administration and Education.[[Döneticileri ve değişimleri ile ilgili en kolay uygulama planlarının uygulanması.
• [FONT:0) Doğa Defects[[Döneticiler bağımsız ve rastgele, örnekleme çalışırsa, farklı tabakalaşma veya% 100 denetim düşünün.

Yaygın Kabul Standartları

Bilinen bir standart basitleştirilmiş plan seçimi kullanarak ve tedarik zincirinde tutarlılık sağlar. Aşağıdaki en etkili standartlar:

MIL-STD-105E / ANSI/ASQ Z1.4 / ISO 2859-1

Bu üç standart aslında eşdeğerdir (MIL-STD-105E normal olarak dahil edildi ve II. Seviye II genel üretimde en yaygın seçim olarak kaldı.Ancak, MIL-STD-105E tarafından indekslenen özellikler ABD'nin normal, III) ve kontrol kuralları dahil edildi.

MIL-STD-1916

Daha önceki askeri standartları yeniden yükleyin, MIL-STD-1916, süreç kontrolünü vurgulamaktadır ve tercih edilen standart bir yaklaşıma dayanan değişken, nitelik veya sürekli örnekleme kullanır.Profect programları ile daha uyumlu olan bağlantı örnekleridir.

ANSI/ASQ Z1.9 / ISO 3951-1 (Variable Sampling)

Bu standartlar, çok fazla doz denetim için değişken örnekleme planları sağlar. Örnek anlamına gelir ve standart sapmayı hesaplamak gerekir, sonra bir istatistikle karşılaştırılır (örneğin, [[Döneticileri:0)ZDÜDÜDÜDÜye Olmayanlar[DÜye Olmayanlar İçin Alternatif Yaklaşımlar[DÜye Olmayanlar İçin Alternatif Yaklaşımlar) veya Arasındaki Farklar[Döneticileri/dönüşümler)

ISO 14560

Bu standart, yüksek kullanılabilirlik endüstrilerinde kullanılan aşırı düşük AQL'larla (örneğin, 10 ppm) planların yer aldığı zaman, yüksek performanslı endüstrilerde kullanılan.

Yazara dayalı kaynaklar için dış bağlantılar anlayışınızı derinleştirebilir:

• [FONT:0)ASQ: Kabul Sampling).
• [FONT=0) ISO 2859-1: Örnekler tarafından denetim için basitleştirme prosedürleri[DÜT 1: 1).
• [FONT=0)NIST/SEMATECH e-Handbook: Kabul Sampling).

Endüstri-Specific Applications

En iyi plan, sektörler boyunca büyük ölçüde değişir. Aşağıda, kabul örneğinin farklı endüstrilere nasıl uyarlandığına dair örnekler şunlardır:

• [FONT:0)Automotive.[[DÜT:1] Strict zero-defect vurgusu. Birçok şirket güvenlik-kritik özellikler için% 100 inceleme veya çok düşük AQLs ile değişken örnekleme işlemine izin verdi. AIAG Core Tools kılavuzları ANSI/ASQ Z1.4 ve Z1.9.
• [FONT:0)Pharmaceuticals ve Medical devices. Düzenleme organları (FDA, EU MDR) genellikle, en sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık yapılan oylamada yapılan örneklemeler yıkıcı testlerde (örneğin, sterillik) gereklidir.
• [FONT=0)Electronics ve yarı iletkenler.[DÜDÜDÜDÜSTRİYELER:0)Electronics ve yarı iletkenlik.[DÜDÜSTRİYELER:0) Sürekli örnekleme planları (CSP) montaj hatlarında yaygındır. Burn-in testleri erken başarısızlıkları tespit etmek için değişken örneklemler kullanabilir. AQLs genellikle ppm.
• [FONT:0) Gıda ve İçecek.[[DÜDÜT:1] Attribute örneği, sensör ve mikrobiyoloji testleri için yaygındır. Planlar çok fazla değişkenlik ve potansiyel konteynırasyon kümesi için dikkate alınmalıdır.
• [FONT=0)Textiles and Apparel.[[Dönetici/ASQ Z1.4, normal seviye II, görme hataları için% 1.0% 4.0'dan gelen AQL'ler ile. İlk örnekler sınır çizgisinde kullanılabilir.

Doğru Planı Uygulamayı Uygulayın

İdeal kabul örnekleme planını seçmek sadece ilk adımdır. Etkili bir şekilde operasyonelleştirmek için, bu en iyi uygulamaları takip edin:

1. [FONT:0) AQL ve LTPD'yi iş riski üzerine ilan eder.[[D: 1) Mühendislik, üretim, tedarik zinciri ve müşteri hizmetlerinden Engage paydaşları. Planın çeşitli kaliteli seviyelerde nasıl davrandığını görselleştirmek için OC eğrisini kullanın.
2. [[0)Ürün ve ölçüm türüniz için standart uygun olanı varsayın.[DDKT:1) varsayılan denetim seviyesi ve normal geçiş ile başlayın, sonra performans tarihine göre ayarlayın.
3. [FONT:0) Standart masaları veya istatistiksel yazılımı kullanarak örnek büyüklüğün belirlenmesi.) Minitab veya R gibi araçlar özel planlar üretebilir, OC eğrileri hesaplar ve maliyet kalitesi ticaret-off değerlendirebilir.
4. [FONT:0] Plan ve trenin tüm personelini saklı tutar.[DÜT:1] Clear prosedürleri, örnekleme talimatları ve karar kuralları insan hatasını azaltır.Birçokları işlemek için talimatlar içerir (örneğin,% 100 çeşit, tedarikçiye geri dön).
5. [FONT:0] Zaman boyunca performans ve ayarlamayı planlayın.[DD:0) Birçok kişinin sayısını kontrol edin, gerçek hata oranı bulundu ve tüketici şikayetleri sayısı birçok iyi (yüksek müşteri riski) reddeder veya çok fazla kötü olanları (yüksek tüketici riski) geri alır.
6. [FONT:0) tedarikçi kalitesi yönetimi ile birlikte iç içe geçmiş durumda.[DÜT:1] Gelen denetim için, indirgenmiş tedarikçilere indirgenmiş örnekleme veya denetimli başarısız tedarikçilere karar vermek için geçiş kuralları kullanın.

Birçok şirket, istatistiksel süreç kontrolü (SPC) ile kabul örneklemesini birleştirerek, gerçek zamanlı olarak süreci izler, örnekleme örneği nihai ürünü doğrular. Birlikte, kapsamlı bir kalite güvence çerçevesi sağlar.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Doğru kabul örnekleme planını seçmek, doğrudan ürün kalitesini, denetim maliyetlerini, tedarikçi ilişkilerini ve müşteri memnuniyetini etkileyen stratejik bir karardır; doğru seçim, ürününüzü kritik ve operasyonel bağlam gibi dengelemeye bağlıdır, o zaman bu kılavuzda açıklanan standartları ve araçları kullanarak, gereksiz bir maliyet olmadan güvenilir bir şekilde tasarlayabilir.