Giới thiệu

Việc kiểm tra kỹ lưỡng là phương pháp kiểm soát chất lượng thống kê được dùng để quyết định có nên chấp nhận hay không, hoặc từ chối nhiều sản phẩm dựa trên việc kiểm tra mẫu không.

Những lỗi thường gặp khi uống rượu

1. Độ mạnh mẫu quá hạn

Chọn một kích thước mẫu quá nhỏ không thể thu được tốc độ kiểm tra và chi phí tối đa của con số này, dẫn đến khả năng chấp nhận mức độ sai (sự mạo hiểm của con số sai) hoặc từ chối khả năng xác định của con số đó (người sản xuất nhiều rủi ro). Ngược lại, một mẫu quá lớn thì tăng thời gian và chi phí không cải thiện được sự chính xác về quyết định. Chẳng hạn, kích cỡ mẫu thích hợp có thể phụ thuộc vào kích cỡ, chất lượng chấp nhận được (AQL), và độ nghiêm trọng của việc kiểm tra. Nhiều nhà điều chỉnh dựa trên trực giác, thay vì bàn thống kê như trong ZNSIQ1. 1. 284, 259. Để xem xét từ nhiều vật liệu, có thể tương đương với 1 phần trăm, nếu mức độ phân loại AQ, quá nhỏ, có thể là một mức độ kiểm tra, và dễ dàng nhận ra được, dựa trên mức độ kiểm tra.

2. Bỏ qua sự ngẫu nhiên hóa trong phần chọn mẫu

Chọn ngẫu nhiên đảm bảo mỗi món đồ trong lô có khả năng được chọn. Không có sự ngẫu nhiên, thanh tra có thể chọn một cách tiềm thức những món đẹp hoặc dễ dàng, để đưa ra sự thiên vị. Chẳng hạn, mẫu thử chỉ từ lớp trên cùng của một palele có thể bỏ qua những khiếm khuyết tập trung trong các lớp thấp hơn do xếp chồng hoặc xử lý. Sự ngẫu nhiên có thể đạt được thông qua các máy phát điện số ngẫu nhiên hoặc mẫu mẫu ngẫu nhiên. Tài liệu dùng để chứng minh rằng sự thiên vị đã bị giảm thiểu, thậm chí các đội có kinh nghiệm rơi vào thói quen “t quãng thời gian này tránh được.

3 Dùng tiêu chuẩn sai

Tiêu chuẩn mô phỏng chấp nhận được cập nhật định kỳ để phản ánh các thay đổi công nghiệp, yêu cầu chất lượng mới và các phương pháp thống kê tốt hơn. Việc sử dụng một tiêu chuẩn cũ (v. d., MIL-STD-105E) có thể dẫn đến kích cỡ mẫu không đúng hoặc tiêu chuẩn chấp nhận. Tương tự, áp dụng một tiêu chuẩn được thiết kế để sản xuất liên tục cho quá trình sắp xếp theo hàng hóa có thể gây ra kết quả không đáng tin cậy. Luôn luôn xác minh rằng tiêu chuẩn đã chọn (ANSI/Q1. 4, ISO 2859, hoặc kỹ nghệ không có tiêu chuẩn nào khác) là đúng cho kiểu mẫu hiện thời và phương pháp kiểm tra (t bộ phân loại mới nhất, và mạo hiểm. Hãy kiểm tra xem như [FT].

4 Tài liệu nghèo và giữ kỉ lục

Không có tài liệu rõ ràng, việc kiểm tra lại có thể sử dụng các tiêu chuẩn khác nhau, và xu hướng chất lượng khác nhau trở nên vô hình. Đối với mỗi sự kiện mẫu, ghi chép: nhiều mẫu nhận diện, số mẫu, số chấp nhận (Ac), số từ chối (số lần phân tích, số lần chọn mục tiêu, tính toán và thanh tra. Các hệ thống kỹ thuật số có dấu hiệu thời gian và dấu hiệu điện tử cũng được khuyến khích hỗ trợ để hỗ trợ khả năng nhận diện khách hàng hoặc thanh tra.

5. Giải thích sai kết quả

Ngay cả một mẫu được thực hiện đúng cũng có thể bị hiểu sai. Một lỗi chung đang xem tỷ lệ khiếm khuyết trong mẫu là ước tính chính xác của tỷ lệ khuyết tật. Mẫu chấp nhận được thiết kế để tạo một quyết định chấp nhận/ phân biệt hệ nhị phân, không phải để ước lượng chất lượng chính xác. Ví dụ, tìm điểm khuyết tật trong mẫu không bảo đảm số không trong số nhiều; nó chỉ có nghĩa là mẫu là không có khuyết tật không có khả năng bị lỗi. Một nhận lỗi sai: từ chối rất nhiều do lỗi không có nghĩa là không thể chấp nhận được cho mọi người sử dụng - có thể bảo thủ. Việc đào tạo nhân viên hiểu tính chất lượng thống kê và sự phân biệt giữa các tiêu chuẩn kiểm soát và giới hạn tự nhiên.

6. Áp dụng chứng nhận cấp 1

Sử dụng cùng mức độ AQL và kiểm tra cho tất cả các sản phẩm có thể được bỏ qua sự khác biệt trong chỉ tiêu, cung cấp đáng tin cậy và khả năng tiến trình. Thành phần an toàn nghiêm trọng nên có tỷ lệ AQL chặt chẽ hơn và có thể biến biến đổi mẫu đặc tính. Ngược lại, những thứ ít rủi ro có thể là ứng cử viên để kiểm tra. Kế hoạch phân loại dựa trên đánh giá rủi ro, hiệu suất cung cấp trước, và chi phí cho việc thông qua đơn vị lỗi. Tài liệu lý trí để xác minh các lựa chọn để biện minh chúng trong quá trình kiểm tra.

7, lờ đi tác dụng của việc kích thước của Lót

Việc vẽ các kế hoạch từ bảng tính độ giảm rất nhiều kích cỡ nằm trong phạm vi xác định. Khi kích cỡ khác nhau tùy theo phạm vi đã chọn, tính năng hoạt động (C) thay đổi đường cong, ảnh hưởng đến sự bảo vệ được cung cấp. Lấy thí dụ, dùng một kế hoạch được thiết kế cho rất nhiều điểm nhỏ, khoảng 1,001–1 trên nhiều mức độ sẽ tạo ra rủi ro khác nhau cho người tiêu dùng/ người sản xuất. Luôn luôn kiểm tra các phạm vi kích cỡ được xác định trong kế hoạch mẫu và điều chỉnh. Hãy xem xét cách chuyển đổi (bình thường, thắt chặt) để thích ứng với kích cỡ và chất lượng.

Nguyên nhân căn bản của việc chấp nhận lỗi

Nhiều lỗi bắt nguồn từ việc đào tạo không đầy đủ, thiếu sự hiểu biết thống kê, hay áp lực thời gian/giá trị. Khi sắp xếp thời hạn sản xuất, việc lấy mẫu có thể bị bỏ qua, hoặc cắt kích cỡ mẫu. Một nguyên nhân gốc khác là quá đáng về các thực hành di sản mà không cần xem xét định kỳ. Các tổ chức mà chưa cập nhật hệ thống chất lượng trong nhiều năm vẫn có thể sử dụng các kế hoạch MIL-ST hay các quy tắc nội bộ lỗi thời mà không còn liên hệ với các thực hành tốt nhất. Hơn nữa, sự thiếu hụt liên lạc giữa việc mua, sản xuất và các nhóm chất lượng có thể dẫn đến ứng dụng không cân bằng trong các thủ tục khác nhau qua các công nghệ sản phẩm.

Những thực hành tốt nhất để tránh những lỗi thường gặp

  • Dùng bản vẽ thử hợp lệ thống kê. Chuyển đổi sang ANSI/ASQ Z1.4- 23 hoặc ISO 2859-1 để lấy mẫu tính, và điều chỉnh cấp AQL, và nhiều kích cỡ. Hãy dùng phần mềm thống kê để tạo đường cong OC và hiểu các rủi ro.
  • [FLT: 0] Mô phỏng đúng ngẫu nhiên. [FLT: 1] dùng bảng số ngẫu nhiên hoặc tự động công cụ mẫu. Để xử lý các tiến trình liên tục, hãy dùng khoảng thời gian ngẫu nhiên. Hãy đưa ra phương pháp và xác minh rằng không có khuynh hướng nào có chủ ý.
  • Hãy giữ tiêu chuẩn [FLT: 1] giao cho một thành viên nhóm việc theo dõi cập nhật ) [FLT:] và tiêu chuẩn cơ thể.
  • [FLT: 0] Ghi chép tỉ mỉ. Dùng dạng chuẩn (paper or graph) để ghi chép tất cả các dữ liệu thích hợp. Lưu trữ ít nhất là thời gian lưu trữ cần thiết (thường là 3–5 năm).
  • nhân viên đào tạo thường xuyên. bao gồm các khái niệm thống kê, các phương pháp thử nghiệm chính xác, các lỗi phổ biến, và tài liệu hướng dẫn thích hợp. Gồm các bài tập tay bằng cách sử dụng thực tế hoặc mô phỏng lô.
  • Các cuộc kiểm tra tuần hoàn. Các tiến trình kiểm tra nội bộ có thể phát hiện sự lệch hướng trước khi gây ra vấn đề chất lượng nghiêm trọng. Hãy dùng danh sách dựa trên tiêu chuẩn bạn làm theo.
  • [FLT: 0] Biến khi thích hợp ) để đo đạc các chiều không gian quan trọng hoặc các biến thể, các dự án thử nghiệm (v. d., ANSI/ASQ Z1. 9) cung cấp thêm thông tin trên mỗi mẫu, và có thể giảm kích cỡ mẫu trong khi bảo vệ.
  • Đối chiếu với toàn bộ quản lý chất lượng. [FLT: 1] không phải là một hoạt động đứng vững. Nó nên được liên kết với các phân loại chất lượng, khả năng xử lý các tính năng và hệ thống hành động sửa chữa.

Vai trò của việc xem xét các kế hoạch bị hủy hoại

Các dự án mẫu như ANSI/ASQ Z1.4 và ISO 2859 được xây dựng trên các tính năng hoạt động tốt. Các chương trình này xác định mã kích cỡ mẫu, kiểm tra bình thường/ vừa vặn, và chuyển đổi các quy tắc phản ứng với xu hướng chất lượng. Dùng đúng các kế hoạch này loại bỏ hoạt động phỏng đoán. Các kế hoạch này bao gồm bảng cho một, hai, nhiều mẫu. Mẫu đơn giản hơn; kiểm tra tổng hợp/ thu nhỏ có thể giảm khi chất lượng tốt. Luôn luôn chọn mức độ kiểm tra (I, III) dựa trên mức độ phân biệt đối xử. II là phổ biến nhất khi tôi phân biệt đối xử với sự phân biệt đối xử ít hơn, và kiểm soát chặt chẽ hơn. Đối với dữ liệu có thể được tăng hơn, có khả năng bảo vệ ZSQ.

Kết luận

Tránh những lỗi phổ biến trong việc lấy mẫu đòi hỏi kỷ luật, đào tạo và tuân thủ các tiêu chuẩn. không phân biệt rõ kích cỡ mẫu, chọn lọc không ngẫu nhiên, tiêu chuẩn lỗi thời, tài liệu không xác định được kết quả, và một-sfits-tất cả các tiêu chuẩn đều cần thiết để giảm thiểu sự đáng tin cậy của các quyết định kiểm tra. Bằng cách thực hiện các dự án thống kê tốt nhất - sử dụng các dự án thống kê ngẫu nhiên, chọn ngẫu nhiên, quản lý dữ liệu, đào tạo, và kiểm tra các thủ tục có thể giảm đáng kể cả người tiêu dùng lẫn nhà sản xuất. Khi hoàn thành một công cụ đảm bảo chất lượng hơn là một yếu tố chất lượng. Hãy làm cho nó một phần chất lượng chất lượng của một hệ thống bao gồm sự cải thiện, và sự hợp tác, và các dữ liệu đầu tư, và các dự án đầu tư có thể giảm thiểu đáng kể các mối đe dọa, và giảm bớt các mối quan hệ với các giá trị cá nhân, và giảm bớt các giá trị cá nhân, giảm hơn nữa, và giảm bớt các giá trị cá nhân, và giảm hơn các giá trị cá nhân, giảm hơn nữa, và giảm hơn nữa các giá