Vaka Çalışması: Atıkları Kabul Etmeli Yenileme Teknikleri

Modern İmalatta Kalite Kontrolün Meydanlaştırılması

Üretim ortamlarında, yüksek kaliteli standartları korumak için atıkları azaltmak için baskı acımasızdır. Geleneksel% 100 denetim - her bir öğeyi kontrol etmek - tüm üretim topluları hakkında veri odaklı kararlar almak için rastgele örnekleme kullanan bir dizi tekniktir. Bu yaklaşım sadece kontrol maliyetlerini azaltır, ancak aynı zamanda malzeme kaybını aşırı kullanım yoluyla azaltır ve birçok kuruluş için, çözüm kabul edilemez hata seviyelerini kabul edilemez hale getirir.

Bu vaka çalışması, otomotiv, tıbbi ve tüketici elektronik sektörlerine hizmet eden orta büyüklükte bir elektronik üreticisinin, geleneksel kabul örnekleme planlarını benimsemeye yönelik kalite kontrol operasyonlarını dönüştürerek dönüşüme neden olduğunu inceler. Şirket, reddedilen toplularda% 25 düşüş elde etti ve ölçülebilir bir düşüş - tüm yolculuklarını yaparken, herhangi bir endüstriye daha etkili bir kalite yönetimi için uygulanabilir ilkeleri çıkarabiliriz.

Kabulü Sampling: İstatistiksel Bir Vakıf

Örneklemenin ne olduğunu anlamak ve neden işe yaradığını anlamak için vaka çalışmasını ayrıntılı olarak keşfetmeden önce, tüm çok fazla (veya toplu) kabul edip reddetmeye karar vermek için rastgele bir örnek değerlendirmek veya reddetmeye karar vermek önemlidir; yerine, örnek kanıtlara dayalı bir kural sağlar.

Anahtar Parametreler ve Terminoloji

Her örnekleme planı birkaç kritik parametre tarafından tanımlanır:

• [Üye Olmayan Kalite Seviyesi (AQL)) - çok sayıda kabul edilebilir kabul edilen yanlış maddenin maksimum yüzdesi. Örneğin, AQL% 1, kullanıcının rutin bir sonuç olarak% 1'e kadar kabul etmesi gerekir.
• [FONT:0)Lot Tolerance Percent Defective (LTPD)[DÜT:1)[T:0)))[değiştir | kaynağı değiştir] • Tüketicinin kabul edilemez gördüğü hata seviyesi. Planlar bu seviyede veya yukarıda çok fazla reddetme olasılığına sahip olmak için tasarlanmıştır.
• [FONT=0]Producer'in Riski (α)) – aslında AQL ile tanıştığı çok fazla reddetme olasılığı (örneğin, iyi çok yanlış reddedildi).
• [FONT=0)Consumer'in Riski (Fe)[DÜDÜT:1) - LTPD'nin üzerinde veya üstünde olan çok fazla kabul edilebilir.
• [FONT=0)Operating Characteristic (OC) Curve) - gerçek çok hata yüzdesinin bir işlevi olarak çok fazla kabul olasılığını gösteren bir grafik. eğri, planın ayrımcı gücünü gösterir.

Sampling planları, ANSI/ASQ Z1.4 (eski MIL-STD-105E) ve ISO 2859 gibi belgelerde standartlaştırılmıştır. Bu standartlar, AQL seviyelerinin hesaplanmış örnek boyutlarını ve kabul/değerlendirme rakamlarını sağlar, çok fazla boyut ve denetim ciddiyetle kontrol eder.

Sampling Planlarının Türleri

Üreticiler, ihtiyaçlarına bağlı olarak birkaç plan türü arasından seçim yapabilirler:

• [FONT=0) Tek Sampling Planı[[Dönetici: Tek bir boyut örneği çizilir. Eğer örnekteki kusurların sayısı ≤ c (acceptance numarası), çok kabul edilir; aksi takdirde idare edilir.
• [FONT:0] Çift Sampling Planı[[Dönetici: Daha küçük bir ilk örnek alınır. Hata sayısına dayanarak, çok kabul edilebilir, reddedilebilir veya ikinci bir örnek çizilebilir. Bu, kaliteli ya da çok kötü olduğunda toplam denetim çabası azaltılabilir.
• [FONT:0) Çok sayıda ve Sequential Sampling Planları[[Dönetici:0): Çift planı birden çok aşamaya veya kolektif eşdeğer analize uzatın. Bunlar daha verimli ama daha karmaşık bir kayıt tutma gerektirir.

Elektronik üretim durumunda, şirket, ANSI/ASQ Z1.4'e dayanan tek bir örnekleme planı seçti, normal denetim seviyesi II. Bu, farklı ürün hatları için basit ve istatistiksel rigor arasında iyi bir denge sundu.

Vaka Çalışması Şirketi Profil ve İlk Durum

Şirket, bağlayıcılar, sensörler ve kontrol modülleri dahil olmak üzere elektronik bileşenler üreten orta büyüklükte bir üreticidir.Müşterileri otomotiv, tıbbi cihaz şirketleri ve endüstriyel otomasyon sağlayıcılarıdır. Kabul örnekleme, kaliteli bölüm her bileşeninin% 100 görsel ve işlevsel denetimine dayanıyordu.Bu yaklaşım, yüksek hurda oranların% 8-10'u (% 8-20'i) yüksek oranda arttı.Rejected parlatılmış toplu taşımalar veya maliyet ve malzeme kaybının iyileştirilmesine yol açtı.

Yönetim mevcut sürecin güvenilmez olduğunu kabul etti. Onlar bir yönteme ihtiyaç duyuyordu:

• Hatalı ürünleri müşterilere sunma riskini artırmak olmadan denetim çabasını azaltın.
• Küçük dalgalanmalar nedeniyle başarısız olan toplulardan gereksiz tasarruflar.
• Kısa bir süre rekabetçi kalmak için zaman yol açar.

Kabulü Uygulama Sampling: Adım Tarafından Adım

Kaliteli mühendislik ekibi, dış danışman tarafından yardımcı oldu, dört ay boyunca bir fazlanmış bir rollout tasarladı. onların yaklaşımları pratik kısıtlamalarla dengeleniyor.

Aşama 1 - Ürün Sınıflaması ve AQL Set

Tüm bileşenler aynı kalite riski taşımaz. Güvenlik-kırık tıbbi cihazlarda kullanılan yüksek çözünürlük sensörleri son derece düşük hata oranlarına ihtiyaç duyarken, tüketici elektronikleri için daha az kritik bağlantılar biraz daha yüksek hata seviyelerine tahammül edebilir. Ekip üç kategoriye sınıflandırıldı:

• [FONT:0)Critical (Kategory A): ), AQL 0.65% - tıbbi implantlarda ve otomotiv frenleme sistemlerinde kullanılır.
• [FONT:0)Major (Kategory B): AQL 1.0% - genel endüstriyel sensörler ve kontrol modülleri.
• [Üye Olmayanlar C: [Dönetici: %2,4,0)) AQL 2.5% - kritik olmayan bağlantılar ve basit pasif bileşenler.

Bu AQL değerleri müşteri gereksinimlerine göre seçilmiş, tarihi kusur verilere ve mühendislik ve satışlarla ilgili kabul edilebilir risk seviyelerini kabul edilmiştir.

2. Aşama - Sampling Plan Standardının Seçimi

Seçenekleri gözden geçirdikten sonra, ekip ANSI/ASQ Z1.4-2003 (R2018) standardına sahip oldu. Normal denetim Seviye II'yi seçti, bu da belirli bir çok boyut için orta örnek boyutu sağlar. Örneğin, Kategori B'den çok fazla birim (AQL 1.0%) bir kabul numarasına sahip olmak, 2'nin kabul edilmesi gerekir.

Ayrıca geçiş kuralları da kurdular: normal denetimde kabul edilen 10 ardışık bir sürüdan sonra, denetimin (küçük örnek boyut) azaltılabilmesi için hareket ederlerdi.Eğer çok şey reddedilirse, daha sonraki birçok (örneğin ölçekler) için denetimleri sıkılacaklardır.

3. Aşama - Personel Eğitimi ve Pilot Rollout

Eğitim kritikti. Tüm denetçiler ve üretim denetçileri, örnekleme teorisini, rastgele seçim yöntemlerini kapsayan iki günlük bir atölyeye katıldılar ve standart göz masalarının uygun kullanımı daha sonra üç ürün hattında (her kategoriden biri) kabul edilebilir bulundu. Pilot sırasında, kaliteli ekip, örnekleme kararlarını doğrulamak için% 100 denetimle iki kez reddedildi.

Aşama 4 - ERP ile Tam İşbirlik ve İnterasyon

Pilotun başarısından sonra, örnekleme planları tüm ürün hatlarına gönderildi. Kaliteli veriler, şirketin ERP ve MES sistemlerine entegre edildi.Her bir denetçi mevcut lot için gerekli olan bir tablet taşıdı ve denetim sonuçlarına gerçek zamanlı olarak girdiler.

Altı Aydan Sonra Sayısal Sonuçlar

Şirket, ilk altı aylık uygulamadan verileri derledi. Sonuçlar birden fazla boyutta zorlayıcıydi:

• [FONT:0)Inspection time% 40 oranında azaltıldı.[DÜDÜT:1] Her birim denetlemek yerine, işçiler sadece ürünlerin yaklaşık 15 ila 25'i incelediler (çok büyüklükte ve AQL) Bu, haftada 200'den fazla denetimli saatler, süreç iyileştirme ve örnekleme planı bakımı için ücretsiz olarak.
• [FONT:0)Rejected pares% 25 oranında azaldı.[DÜDÜT:1]% 100 denetim altında, birçok kişi, tesadüfen izole edilen kusurları (gerçek toplu kaliteyi yansıtamaz) tam bir çok reddedilmeyi tetikledi.
• [FONT:0)Overall atık (scrap + rework)% 8,5 ila 5,2 arasında düştü.[DÜT:1) Bu 38,8 atıkdaki göreceli azalma, şirket tarafından yılda yaklaşık 470.000 dolar tasarruf etti.
• [FONT:0)Müşteri hataları istikrarlı kaldı.[DÜDÜT:1] Örnek olarak serbest bırakılan bileşenler için alan başarısızlığı oranı% 0.08 idi -statist olarak% 0.07'den% 100 denetim altında, bu kaliteyi onaylayan% 0.07'den itibaren ayırt edilebilir.
• [[0)Lead zamanları% 15'e kadar kısaltılır.[DÜT 1:0) Hızlı denetim kararları, fabrika zemini daha hızlı bir şekilde hareket ettirilir,% 88'den% 95'e kadar teslimat yapmak anlamına gelir.

Dersler Öğrendi ve En İyi Uygulamalar

Şirketin başarısı zorluklar olmadan gelmedi. Çeşitli görüşler, kabul örnekleme göz önüne alındığında herhangi bir organizasyon için değerli olduğunu ortaya çıkardı.

Random Sampling'in Eleştirel Rolü

Kabul örneklemenin istatistiki temeli, [[0)random seçimi[[Dönetici: 1), ilk haftalarda, denetimtörler bazen "parçalı-tavılı" birimlerde temsil edildiler veya en zor erişim yerlerinden kaçındılar. Bu önyargılı Eğitim ve nokta denetimleri davranışı düzeltti, ancak doğru prosedürlerle ve mümkün olan, rastgele örneklemenin doğru sayıda nesille uygulanması gerektiğini belirtti.

Süreç İstikrar Önlem Bir Önlem

Kabul örneği, üretim sürecinde istatistiksel kontrolde en iyi şekilde çalışır.Eğer süreç yüksek değişkenliğe sahipse veya sürüklenmemelidir, örnek sonuçlar ilk önce önemli olmayan öngörülebilir tahminörler haline gelir. Şirket zaten İstatistiksel Süreç Kontrolü (SPC) için yatırım yaptı.

Tüketicinin Riskini Unutma

Birçok ilk kez kullanıcı sadece yapımcının riskine odaklanır (çok iyi bir sürü gerektirir). Ancak, üreticinin müşteriyle en aza indirmek için bir AQL ayarlaması gereken bir AQL'u çok fazla gerektirir.) Şirketin AQL değerleri seçimi müşteri özellikleri tarafından bilgilendi - daha katı şartlara sahip AQL'ler ile üreticinin tanışması gereken bir araya gelmek zorunda kaldı.

Sampling Planlarının Düzenli İncelenmesi

Üretim süreçleri, ürün tasarımları ve müşteri gereksinimleri gelişti. Şirket, kaliteli takımın ihtiyaç duyduğu bir çeyrek incelemeyi, AQL'leri güncellemeyi ve farklı bir plan türüne geçiş yapmayı daha fazla hızlandıracak.

Data Systems ile entegrasyon Sürekli İyileştirme

Örnekleme sürecini sayısallaştırmaya göre, şirket, örnek hataların çok fazla tasarruflara işaret ettiği zengin bir veri kümesini bir araya getirdi. Bu veriler, problem ürünlerini veya süreçleri erken tespit etmek için kullanıldı. Örneğin, belirli bir bağlantı modeli sürekli olarak kabul edilen sayıya yakın örnek hataları olsaydı, sadece kabul / kararlara ihtiyaç duymadı.

Kabul Koşulları Sampling

Bu vaka çalışması elektronik üretime odaklanırken, kabul örneği birçok endüstride yaygın olarak uygulanır:

• [FONT:0)Logistics ve warehousing[Dönetici: tedarikçilerden gelen gönderileri tüm gönderiyi kabul edip geri dönmemeye karar vermek için tedarikçilerden getiriyor.
• [FONT:0)Pharmaceuticals ve sağlık): Antialite veya potency için bir üretim topluluğundan rastgele transkript test (törüntü test% 100 denetim imkansız hale getirir).
• [FONT:0)Göge işleme[[DÜT:1): Kilo uyum veya kirlenme için paketler.
• [FONT:0)Software testi[[[Dönetici: Test vakalarının regresyon süitlerinden bir test örneği kullanarak bir yazılım serbest bırakılmasını kabul etmek veya reddetmek için yenidengresyon setlerinden test vakalarını istatistiksel olarak temel örnekleme kullanın.
• [FONT:0)Konstruction[[Dönetici: Aptal beton silindirleri veya toprak örneklerini bir toplu kabul etmek veya reddetmek için.

Anahtar, testin yıkıcı, pahalı olduğu veya% 100 denetimin pratik olmayan senaryolarda bile, atık ve denetim zamanındaki azalma genellikle sadece kullanımını onaylar.

Sonuç: Lean Quality için Sürdürülebilir Bir Yol

Bu elektronik üreticinin durumu, kabul örneklemenin kaliteli bir uzlaşma olmadığını gösteriyor ancak stratejik bir optimizasyon.% 100 denetimden istatistiksel olarak ses örneklemeye kadar hareket ederek, şirket% 38'den fazla tasarruf azalttı ve teslimat performansı geliştirdi - tüm müşteri hataları oranları kayanın üst düzeylerinde tutarken.

Kabul edilen kuruluşlar için anahtar taksitler, uygun AQL ayarının gerekliliğini, ürün kritikliğine dayanan, personel eğitimi, süreç istikrarı için SPC ile entegrasyon ve dinamik geçiş kurallarının kullanımı (normal/daha yüksek / ortaya çıkar) disiplinle uygulanan zaman, kabul örneği, müşteriye ulaşmadan önce, sadece iyi ürünlerin müşteriye ulaşmasına olan güvenden ödün verme.

Örnekleme standartları ve en iyi uygulamaları kabul etmeyi daha fazla okuma için aşağıdaki kaynaklar önerilir:

• [FONT=0]ANSI/ASQ Z1.4-2003 (R2018))[FONT=0)[değiştir | kaynağı değiştir]
• [FONT=0]NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistics Methods[Dönetici: 1) Bölüm 7: Ürün ve Süreç Karşılaştırmaları. Örnekleme planlarını ve OC eğrilerini tasarlama konusunda ayrıntılı rehberlik içerir ([DDDDDDDDDDönlendirme:2).
• [FONT=0) ISO 2859-1:1999[Dönetici: Sampling programları, çok fazla doz denetim için kabul edilebilir bir kalite sınırı (AQL) tarafından indekslendi.
• [FONT=0)Case Çalışması[[[Dönetici: 1))[[Dönetici ve Sistem Mühendisleri Enstitüsü (IISE) tarafından gerçek dünya örneklerini birden çok endüstriden sunar ([Dönem:2).

İstatistiksel örneklemeyi kucaklayarak, üreticiler atıkları ve kaliteyi azaltmanın dual hedefine ulaşabilir - günümüzde kaynak-bilinçli ve müşteri odaklı pazarlarda giderek daha önemli olan bir denge.