План проверок единый: План проверок — Межрегиональное управление №52 ФМБА России

Разработана простая методика для определения «наилучших» планов инспекций с единичной выборкой при фиксированном размере выборки. Рассмотрены два случая: (1) планы единичного выборочного контроля для помещения партии в одну из двух категорий и (2) планы одиночного выборочного контроля для помещения партии в одну из трех категорий. Для случая (1) «лучшие» планы основаны на критерии минимизации сумм рисков производителя и потребителя.Аналогичный критерий используется как основа для выбора «лучших» планов для случая (2). Дан также более общий результат для m категорий. Таблицы с 1 по 8 представлены для того, чтобы пользователь мог выбрать соответствующие планы выборочного контроля.

Журнал Американской статистической ассоциации (JASA) издавна считается ведущим журналом статистической науки. Научное цитирование Index сообщил, что JASA был самым цитируемым журналом в области математики. наук в 1991-2001 гг., было цитировано 16 457 раз, что более чем на 50% больше, чем следующие по цитируемости журналы.Статьи в JASA посвящены статистическим приложения, теория и методы в экономической, социальной, физической, инженерии и медицинских наук, а также о новых методах статистической образование.

Основываясь на двухвековом опыте, Taylor & Francis быстро выросла за последние два десятилетия и стала ведущим международным академическим издателем. Группа издает более 800 журналов и более 1800 новых книг каждый год, охватывая широкий спектр предметных областей и включая журнал. отпечатки Routledge, Carfax, Spon Press, Psychology Press, Martin Dunitz и Taylor & Francis. Taylor & Francis полностью привержена публикации и распространению научной информации высочайшего качества, и сегодня это остается основной целью.

Разработка подхода к плану контроля с однократной выборкой с помощью математического программирования и метода линейных назначений

Тип документа: Исследование

Автор

Кафедра промышленной инженерии, Университет Йезд, Йезд, Иран

10.22070 / jqepo.2020.5080.1122

Абстракция

В этом исследовании предлагается новый подход к плану единичной выборки путем определения размера выборки и приемочного числа. Предлагаемый подход основан на двухэтапной методологии. На первом этапе: этапе управления качеством, были созданы различные планы инспекций с единичной выборкой путем запуска модели оптимизации для различных возможных приемочных чисел.На втором этапе: этапе принятия решения по множеству атрибутов (MADM) для ранжирования планов проверок, созданных на предыдущем этапе, и выбора подходящего плана применялись энтропийный подход Шеннона (SEA) и метод линейного присвоения (LAM). На этапе MADM планы проверки с одной выборкой, определенные как альтернативы, и ожидаемые несоответствующие затраты (ENC), затраты на проверку (IC) и среднее исходящее качество (AOQ) были введены в качестве основных критериев. Предлагаемый подход позволяет определять приемочное число или максимально допустимое количество дефектов, помимо размера выборки для контрольной партии на производственных линиях.Пример приведен для иллюстрации. Результаты показывают, что предлагаемый подход может иметь важные последствия для управления качеством.

Ключевые слова

Глава 2 Концепции отбора проб

В процедурном руководстве Кодекса «Общие инструкции по выбору методов отбора проб» говорится, что методы отбора проб, описанные в GL 50 или разработанные соответствующими международными организациями, являются предпочтительными, и в качестве руководства предлагаются различные типы планов отбора проб. и процедуры.

В Руководстве по процедурам Кодекса также говорится, что «комитет по товарам должен, когда это возможно, предоставлять в CCMAS информацию по каждому плану выборочного контроля, относящемуся к сфере или области применения, типу выборки (например, партия или единица), размерам выборки, решению. правила, детали планов (например, кривые рабочих характеристик), выводы, которые необходимо сделать для партий или процессов, уровни риска, которые должны быть приняты, и соответствующие подтверждающие данные ‘

Одобрение CCMAS планов выборочного контроля основано на предоставленной информации и опыте судить об истинности плана. Составление плана выборочного контроля товарным комитетом также основано на критериях разработки, а также на опыте применения критериев к подходящему плану выборочного контроля, чтобы продемонстрировать «справедливые и действительные процедуры отбора образцов используются, когда пищевые продукты проверяются на соответствие конкретным требованиям. Товарный стандарт Кодекса ‘.

Чтобы помочь в разработке плана выборочного контроля товарным комитетом и помочь с обеспечением основы для плана выборочного контроля, можно использовать кривую OC. Разработанный нами инструмент плана выборочного контроля дает возможность товарным комитетам сравнивать различные критерии плана выборочного контроля, исходя из того, что требуется в товарном стандарте.

CCMAS сможет одобрить представленный план выборочного контроля, независимо от того, получен ли план из GL50, ISO или другого источника, при условии, что ключевые параметры являются статистически обоснованными, и предоставит план выборочного контроля, который будет соответствовать требованиям комитет по товарам для демонстрации : «справедливые и действительные процедуры отбора проб используются, когда пищевые продукты тестируются на соответствие определенному стандарту Кодекса на товары» .

Приложения для демонстрации приемочной выборки

В недавно разработанном пакете R доступно 14 приложений под названием nzcodex .Этот пакет R можно запустить в среде RStudio.

Пакет nzcodex R , содержащий все приложения и документацию по инструменту выборочной проверки, можно загрузить по следующей ссылке.

nzcodex

Пакет запустит блестящие приложения (приложения) или инструменты. Некоторые приложения предназначены для демонстрации принципов оценки рисков, в то время как другие приложения предназначены для разработки планов выборочной проверки на основе принципов статистической оценки рисков.

Приложение 1 касается разработки и оценки планов выборочного контроля. Это приложение можно использовать для изучения кривых OC перед созданием и использованием плана выборочного контроля, поскольку можно сравнивать различные кривые. Он сравнивает планы выборки атрибутов и переменных. В плане выборки атрибутов есть возможность изменить размер выборки и приемочное число для плана 1 (целевой план). Для плана 2 (разработанный план) необходимо указать AQL, LQL, риск производителя и риск потребителя.После выбора параметров можно сравнить две кривые OC. То же самое и для плана выборочного контроля переменных, за исключением того, что вместо приемочного числа используется постоянная \ (k \). Существует также дополнительный параметр, который определяет, известно ли стандартное отклонение или нет. Две кривые OC можно снова сравнить для плана выборки переменных.

App2 о влиянии размера пакета. Это приложение позволяет увидеть влияние размера выборки и размера партии на кривые разгона.Есть две кривые, принадлежащие конечной и бесконечной партиям. Бесконечная партия не меняется, но кривая разгона конечной партии изменяется в зависимости от параметров плана. Каждый из размеров выборки, приемочного числа, размера партии, а также рисков производителя и потребителя может быть изменен, чтобы увидеть, как эти изменения влияют на кривые OC.

Приложение 3 создано для демонстрации плана переменных для средних значений. Можно выбрать разные параметры. К ним относятся: известно ли стандартное отклонение, верхний или нижний предел спецификации и каков конкретный предел спецификации.Кроме того, значение вводится, если известно стандартное отклонение. Размер выборки и константа \ (k \) также выбираются вместе с рисками производителя и потребителя. Кривые OC будут разными в зависимости от того, было ли известно стандартное отклонение, и эти кривые можно сравнивать.

App4 — это повторное тестирование. Он разработан для того, чтобы пользователи могли исследовать повторное тестирование. Повторному тестированию подлежат только элементы, классифицированные как несоответствующие. Есть две кривые разгона, одна для повторного тестирования, а другая для одиночного тестирования.Когда параметры плана: размер выборки, приемочное число, максимальное количество испытаний и вероятность ошибочной классификации (процент соответствия как несоответствующий и процент несоответствия как соответствующий) изменяются, эти кривые OC изменяются, и их можно сравнивать. Также можно выбрать риски производителя и потребителя. Можно увидеть, какое влияние повторное тестирование оказывает на уровни AQL и LQL, чтобы определить его влияние.

Приложение 5 посвящено изучению влияния неоднородности партии.Размер выборки, приемочное число и параметр корреляции выбираются. Кроме того, можно принять решение о рисках производителя и потребителя. После изменения этих деталей график кривых OC изменится. Существуют отдельные кривые для однородных и неоднородных случаев, которые можно сравнивать. Чтобы компенсировать отсутствие однородности, размер выборки можно увеличить, чтобы снизить риск потребителя в целом.

App6 про повторную выборку. Это приложение позволяет выбрать план атрибутов или переменных.Параметры, которые необходимо выбрать для плана атрибутов, — это размер выборки, количество проводимых повторных проверок и приемочное число. Параметрами для плана переменных являются размер выборки, количество повторных проверок и константа \ (k \), а также то, известно ли стандартное отклонение или нет. Как только они будут приняты, кривая OC изменится. График кривой OC показывает разницу между одной проверкой и тем, как будет выглядеть схема передискретизации, заданная двумя разными кривыми на графике.Также подробно описываются риски производителя и потребителя. Таким образом, это приложение можно использовать для изучения влияния схемы повторной выборки.

Приложение 7 посвящено влиянию ошибок проверки на риски. Размер выборки и приемочное число выбираются для плана атрибутов вместе с рисками производителя и потребителя. Затем также выбирается вероятность ошибочной классификации соответствия как несоответствующего и несоответствия как соответствующего. Кривая OC дается в зависимости от того, что выбрано для этих переменных.Имеются две кривые OC: одна для ошибки проверки, а другая — без ошибки проверки. Обе эти кривые можно сравнивать по мере изменения значений параметров, чтобы увидеть, как ошибка проверки влияет на риски.

App8 способствует реализации планов FNC. FNC означает частичное несоответствие. Качественные характеристики, наблюдаемые в промышленных процессах, не всегда свободны от ошибок измерения, поэтому были разработаны графики FNC. FNC относится к вероятности подверженного ошибкам наблюдения, выходящего за пределы спецификации.Они оценивают вероятность соответствия, когда измерения подвержены ошибкам. Это приложение позволяет пользователю вводить набор данных для работы. Пользователь может выбрать дробное приемочное число и просмотреть соответствующие значения FNC для данного стандартного отклонения повторяемости и коэффициента отклонения ошибок. Приложение вычисляет сумму вероятностей FNC и сравнивает ее с установленным числом приемки, чтобы можно было принять решение о приемке или отклонении партии.

Приложение 9 касается проверки на соответствие.Это приложение проверяет вероятность подтверждения соответствия для методов FNC и ISO. Необходимо выбрать размер выборки, уровни значимости для предельного значения (LV) и FNC, а также коэффициент дисперсии. Затем отображаются графики, которые показывают вероятность соответствия и несоответствия для двухэтапных процедур тестирования ISO и FNC для сравнения. Предполагается, что в обеих этих процедурах проверки соответствия используются одинаковые образцы, которые проверяются.

Приложение 10 касается планов выборочного контроля композиционных пропорций.Это приложение позволяет пользователю изменять AQL и LQL, а также \ (U \) или \ (L \) (верхний или нижний предел спецификации) и значения тета, чтобы увидеть, что произойдет с кривой OC (которая это способ описания поведения плана выборочного контроля). Показаны как бета-версии, так и обычные планы, и их можно сравнивать.

Приложение 11 — это сжатые планы контроля предельного выборочного контроля. Это приложение представляет собой инструмент для сопоставления сжатых планов предельных выборочных проверок. Базовое распределение может быть выбрано из нормального, гамма-распределения и распределения Вейбулла. Размер выборки и приемочное число также выбираются для эталонного плана единичного выборочного контроля. Затем будет предоставлен согласованный сжатый план пределов на основе различных значений. Сжатая константа дается для того, чтобы узнать, на какой коэффициент были сжаты размер образца и приемочное число.

App12 демонстрирует оптимальную аналитику защитных полос для набора пользовательских данных, который может быть загружен. Можно указать верхний или нижний предел спецификации. Используемая модель выбирается из стандартной, бета-версии и минимальной стоимости.Затем данные обрабатываются для отображения графика FNC, плана карты приемочного контроля и оптимальных уровней защитных полос.

App13 — это инструмент, который сопоставляет одно- и двухэтапные планы микробиологического отбора проб на основе сжатых пределов. Существует основное распределение, которое выбирается из Пуассона, логнормального Пуассона, гамма Пуассона и логнормального. В едином плане необходимо выбрать размер образца, приемочное число и микробиологический предел. Затем это дорабатывается с помощью двухэтапного плана, в котором используется метод согласования двух различных подходов.Эти два плана этапов включают размеры выборки, приемочные числа, числа отклоненных и сжатый предел. Затем создаются графики, которые меняются в зависимости от выбранных параметров.

Приложение 14 касается компонентов следового состава, таких как планы отбора проб витаминов. Это приложение, основанное на бета-распределении, позволяет вам изменять AQL, LQL, верхний или нижний предел спецификации и тета, а также демонстрирует, какие планы с различными переменными будут результатом для бета или нормальной модели.

App15 позволяет пользователю разработать план проверки выборки переменных, который корректируется с учетом повторяемости SD ошибок измерения. Это приложение особенно показывает, что постоянная приемлемости \ (k \) должна быть меньше в зависимости от размера SD повторяемости.

Приложение 16 сравнивает планы проверки на основе FNC с планами переменных, скорректированными с учетом стандартного отклонения повторяемости. Планы проверок FNC особенно полезны, когда нормальное распределение не соответствует основной характеристике качества.

App17 — это участки FNC. Это приложение позволяет пользователю вводить набор данных для работы с диаграммами FNC, которые могут быть полезны для мониторинга краткосрочного производственного процесса. Частота ложных тревог и постоянная \ (k \) выбираются вместе с верхним или нижним пределом спецификации. Затем необходимо указать либо бета-версию, либо нормальную модель со значением стандартного отклонения процесса и AQL. После того, как все они будут включены, данные нанесены на график, и можно будет просмотреть контрольную диаграмму.

Дополнительные технические примечания и примеры также приведены в приложениях.

Top 5 — Что нужно знать об инспекционном отборе (AQL)

От группы обеспечения качества Pro QC

Неважно, участвуете ли вы в цепочке поставок какое-то время или только начинаете, один из самых важных вопросов — как убедиться, что ваши товары соответствуют вашим критериям качества? Проверка каждой позиции слишком затратна и требует много времени, поэтому проверка случайных образцов из производственных партий стала нормой.

1. Что такое AQL

AQL определяется ISO 2859-1 и представляет собой допустимый предел качества. Отмеченный как «наихудший допустимый уровень качества», он устанавливает стандарт того, сколько и в какой степени дефекты считаются допустимыми на основе проверок случайных образцов товаров, взятых из всей производственной партии.

Есть три типа дефектов: незначительные, серьезные и критические.

Незначительный: дефект, который не влияет на функциональность продукта или необходимость его возврата конечному потребителю.Например, небольшая царапина на ножке стула, которую невозможно увидеть, будет считаться незначительным дефектом.

Major: примеры включают потрескавшуюся поверхность планшета, этикетку пары льняных брюк, на которой указано, что их следует стирать в горячей воде, а не в холодной, или калькулятор с двумя одинаковыми кнопками.

Критично: примеры включают все, что может представлять опасность для здоровья или жизни как для потребителя, так и для любого человека, находящегося поблизости от продукта. Критический дефект может стать источником юридической ответственности для вас, импортера или продавца.Неподвижный предмет мебели, носимая одежда с острыми булавками или отрезанный большой палец в консервной банке, как правило, представляют собой серьезный дефект.

Выборочное тестирование образцов из произведенных партий перед отправкой упрощает выявление любых дефектов и позволяет быстро и эффективно справиться с ситуацией.

2. Каков общий подход к AQL?

Pro QC использует в качестве стандарта единичную нормальную диаграмму выборки ANSI ZI.4-2013. На основе таблиц есть несколько возможных сценариев.

Во-первых, необходимо определить уровень проверки. Наиболее распространенным является уровень общего осмотра II (см. Таблицу ниже). Рекомендации по выбору уровней контроля изложены ниже.

После того, как вы выбрали уровень проверки, пора ввести некоторые числа. Если производство состоит из 1000 виджетов, сколько мы проверяем? Следуя приведенной ниже таблице, вы увидите, что рекомендуется случайным образом извлекать из партии 80 виджетов для проверки.

Наконец, вам необходимо выбрать приемлемые уровни качества для критических, серьезных и мелких дефектов. Сколько дефектов приведет к тому, что товар останется приемлемым для отправки?

3. Какие важные вещи следует учитывать при работе с AQL?

Нет четкого подхода к вашей производственной партии. Как только вы начнете процесс, вам станет легче настроить свою стратегию. По мере того, как вы налаживаете отношения с вашим производителем и работаете с ним над отзывами о проверках, процесс должен быть более плавным.

При определении уровней контроля необходимо учитывать размер партии для отбора проб, доступное время и стоимость.

В игру вступают и другие факторы, например, были ли условия производства для этой конкретной партии одинаковыми — то есть одинаковая смена, команда и сырье. Если да, то потребность в большем размере выборки уменьшится. Если он был произведен на разных линиях с разным сырьем, то может потребоваться больший размер выборки.

4. Каковы риски уменьшения размера выборки?

Как уже отмечалось, самый большой вопрос для клиентов заключается в том, как уравновесить риск и стоимость и, следовательно, размер партии с размером выборки и количеством времени, которое потребуется, не вызывая слишком больших задержек в доставке продуктов там, где они должны быть.

Для тех, кто производит небольшие партии, всегда вызывает беспокойство вопрос о том, сколько времени, денег и усилий можно потратить на получение образцов, произвольно проверенных на AQL.Однако уменьшение размера выборки также может привести к юридическим последствиям, поэтому важно рассмотреть практические и юридические аспекты, прежде чем принимать решение о том, сколько произведений будет оцениваться.

5. Почему важно следовать плану выборочного контроля AQL?

В приведенной ниже таблице показан риск, связанный с уменьшением размера контрольной выборки в определенных ситуациях. В нашем примере размер партии клиента составляет 12 000 штук с AQL 1,5.На этом уровне AQL допускается 5% дефектов (т. Е. Комбинация основных и второстепенных дефектов составляет 5%).

Рекомендуемый размер выборки — 315 штук, и при этой частоте выборки шансы получить «ложный результат» чуть более 8% (см. Синюю кривую ниже). Ложный проход означает, что процент брака образца меньше допустимого уровня (5% в нашем примере), но уровень брака партии, по сути, больше допустимого уровня.

При уменьшении размеров выборки увеличивается вероятность ложного прохождения.Уменьшение размера выборки до 200 и далее до 125 увеличивает процент «ложных результатов» до 21% и 40% соответственно. Конечно, отсутствие плана выборочного контроля сводит потребительский риск к нулю, а полагаться на 100% -ные проверки непомерно дорого. Тем не менее, выборка AQL является общепринятым подходом к уравновешиванию затрат и рисков. Рекомендуемый план отбора проб следует придерживаться, если только не существуют особые обстоятельства, такие как упомянутые в предыдущем разделе.

Примечание относительно ответственности компании по контролю качества : приведенный выше пример показывает, что потребительский риск никогда не равен нулю, даже при соблюдении предписанного плана выборочного контроля.Даже несмотря на то, что это может быть очень маловероятно, покупатель все же может получить партию с более высоким, чем ожидалось, уровнем дефектов, если в отчете о проверке будет обнаружено, что образцы товаров находятся в допустимых пределах. Инспекционная компания может быть привлечена к ответственности только в том случае, если они проявили халатность при оказании услуги. В целом, инспекции контроля качества имеют большое значение для снижения риска, но риск никогда не устраняется.

Итак, как начать работу с AQL?

Поговорите со специалистами.Pro QC — это сторонний поставщик услуг по обеспечению качества, который помогает как направить вас к нужному уровню для вашего производства, так и проводить проверки на основе случайной выборки. Свяжитесь с нами, чтобы задать вопросы или обсудить ваши конкретные требования к качеству.

Выбор статистически достоверных планов выборочного контроля

ВВЕДЕНИЕ

Форма 483 используется Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) для сообщения о неблагоприятных результатах одной из проверок.Многочисленные 483 респондента указали, что планы выборочного контроля не являются «статистически достоверными» или не имеют статистического обоснования. Итак, что нужно для того, чтобы план выборочного контроля был статистически достоверным? Выбор статистически достоверных планов выборочного контроля — это процесс, состоящий из двух частей. Во-первых, нужно четко определить цель проверки. Во-вторых, необходимо продемонстрировать, что план выборочного контроля позволяет достичь этой цели. Этот процесс будет продемонстрирован на ряде примеров.

КАК РАБОТАЮТ ПЛАНЫ ОТБОРА ПРОБ

Планы отбора проб используются для принятия решений о размещении продукции. Они решают, какие партии продукта принять и выпустить, а какие — отклонить и либо переработать, либо выбросить. В идеале план выборочного контроля должен отклонять все «плохие» партии, но принимать все «хорошие» партии. Однако, поскольку план выборочного контроля основывает свое решение на выборке из партии, а не на всей партии, всегда есть шанс принять неверное решение. Поведение плана выборочного контроля описывается кривой рабочих характеристик (ОС) плана выборочного контроля. На рисунке 1 показана кривая OC для единого плана выборочного контроля с размером выборки n = 50 и приемочным числом a = 1.На нижней оси указан разный процент брака. На левой оси отложена соответствующая вероятность принятия. Например, найдите 3% на нижней оси. Затем проведите линию вверх к кривой, а затем к левой оси. Соответствующая вероятность принятия составляет 0,56. Аналогичным образом, вероятность принятия 1% дефектных лотов составляет 0,91, а вероятность принятия 7% дефектных лотов составляет 0,13.

Кривые OC обычно обозначаются двумя числами: приемлемый уровень качества (AQL) и процент отклонения партии дефектных изделий (LTPD). AQL — это процент брака с вероятностью принятия 95%. Из рисунка 1 видно, что AQL неисправен на 0,72%. На AQL принимаются 95% лотов. LTPD — это процент брака с 10% вероятностью приемки. Его значение составляет 7,6%. На LTPD отклоняется 90% лотов.

Какую защиту обеспечивает единый план выборочного контроля n = 50 и a = 1? Поскольку в планах выборочного контроля принимаются решения о принятии / отклонении, на этот вопрос лучше всего ответить с точки зрения того, что план выборочного контроля принимает, а что отвергает.AQL описывает, что будет принимать план выборочного контроля. Обычно принимаются партии с дефектом 0,72% или ниже. Обычно в этом случае означает не менее 95% времени. LTPD описывает то, что отвергается планом выборочного контроля. Партии дефектных изделий на 7,6% и более обычно отбраковываются. Обычно в этом случае означает не менее 90% времени. Лоты между AQL и LTPD иногда принимаются, а иногда отклоняются.

Вы должны задокументировать AQL и LTPD всех ваших планов выборочного контроля. Уровни AQL и LTPD для Mil-Std-105E и ANSI / ASQC Z1.С помощью Таблицы X этих стандартов можно определить 4 плана выборочного контроля. Программный пакет «Анализатор плана выборки» можно использовать для получения AQL и LTPD любого плана выборочного контроля.

ОБОСНОВАНИЕ ПЛАНОВ ОТБОРА ПРОБ

Документирование защиты, обеспечиваемой вашими планами отбора проб, — половина работы. Вы также должны предоставить обоснование для этих AQL и LTPD. Для этого необходимо четко определить цель каждой проверки. Планы выборочного контроля можно использовать для различных целей в зависимости от прошлой истории и других обстоятельств.Давайте посмотрим на пару примеров. Все эти примеры предполагают, что вы проверяете наличие серьезных дефектов. Обычно такой группе дефектов присваивается AQL. AQL, указанный в спецификации, не обязательно равен AQL плана выборочного контроля. Чтобы прояснить это различие, AQL, указанный в спецификации, будет называться Spec-AQL. Неформальные стандарты были разработаны в различных отраслях промышленности в отношении соответствующих Spec-AQL. В индустрии медицинского оборудования основным дефектам обычно присваивается AQL, равный 0.4%, 0,65% и 1,0% неисправны. В фармацевтической промышленности распространены AQL 0,25%, 0,4% и 0,65%. В каждой отрасли есть свои практики. Во всех следующих примерах предполагается, что Spec-AQL неисправен на 1,0%.

Обычно интерпретируются Spec-AQL так, что партии до Spec-AQL должны быть освобождены, а партии выше Spec-AQL должны быть отклонены. Следовательно, Spec-AQL представляет собой качество безубыточности между принятием лота и отклонением лота. Лучше всего отклонять объекты, превышающие Spec-AQL.Лучше всего выпускать пакеты ниже Spec-AQL. Для партий ниже Spec-AQL стоимость 100% проверки превышает ее преимущества с точки зрения меньшего количества дефектов, передаваемых заказчику. Не в интересах вашего клиента тратить от 1000 до 100% на проверку партии, если обнаружен только 1 дефект, который в противном случае стоил бы покупателю 100 долларов. В конечном итоге заказчик оплачивает стоимость.

Spec-AQL не следует интерпретировать как разрешение на создание дефектов. Если образец содержит единственный дефект, лучше всего выпустить партию.Однако лучше вообще не делать дефект. Производство должно стремиться к отсутствию дефектов. Однако после того, как произведена партия продукта, Spec-AQL предоставляет руководство по принятию решений о размещении продукта.

В рамках отрасли Spec-AQL в целом согласованы. Однако то же самое нельзя сказать о LTPD используемых планов выборочного контроля. Как показывают следующие примеры, выбор LTPD зависит от множества факторов, включая прошлые показатели, другие имеющиеся средства контроля и типы потенциальных сбоев.Разные производители и даже заводы одного производителя могут иметь совершенно разные LTPD.

Пример 1: Если в процессе постоянно получаются партии, превышающие Spec-AQL, все партии должны быть проинспектированы на 100%. Если хотя бы некоторые из партий находятся ниже Spec-AQL, можно использовать план выборочного контроля, чтобы определить, какие партии следует проверять на 100%. Чтобы гарантировать, что плохие партии обычно отклоняются, можно потребовать, чтобы LTPD плана выборочного контроля было равно Spec-AQL.Это гарантирует, что партии, превышающие Spec-AQL, обычно отклоняются. Однако приравнивание LTPD к Spec-AQL рискует отклонить некоторые лоты ниже Spec-AQL. Для Spec-AQL 1,0% можно использовать единый план выборочного контроля n = 230 и a = 0. Этот план имеет LTPD 1,0% и AQL 0,025%. Этот план имеет значительную вероятность отклонения лота с дефектом 0,5% (вероятность 68%), даже если лот ниже Spec-AQL, равного 1%.

Пример 2: Тот же план выборочного контроля может также использоваться для проверки исходных партий нового процесса, для которого нет предшествующей истории.Перед внедрением пониженных уровней контроля следует продемонстрировать, что в процессе регулярно получаются партии ниже Spec-AQL. Это может быть выполнено с помощью плана выборочного контроля, LTPD которого равен Spec-AQL для первых трех партий. Если все три лота пройдены, одна продемонстрировала, что в процессе постоянно получаются партии ниже LTPD. С 90% уверенностью можно утверждать, что уровень дефекта каждой партии ниже Spec-AQL, равного 1%.

Существует простая формула для определения размера выборки для таких валидационных исследований.Предполагая, что используется допустимое число 0, размер выборки будет: n = 230 / Spec-AQL. Подстановка 1% на Spec-AQL в этой формуле дает n = 230/1% = 230. План выборки n = 230 и a = 0 был исследован в примере 1. Он имеет LTPD 1,0% и AQL 0,025%. Несмотря на то, что прохождение этого плана демонстрирует, что лот ниже Spec-AQL, невыполнение этого плана не обязательно означает, что лот плохой. Партия с дефектом 0,5% при соблюдении Spec-AQL, скорее всего, не приведет к выполнению этого плана выборочного контроля. Во многих случаях более подходящими являются другие планы выборочного контроля.Предположим, что процесс, как ожидается, даст около 0,2% брака. В этом случае более подходящим будет план выборочного контроля с AQL 0,2% и LTPD 1%. При использовании анализатора планов выборки получается план n = 667 и a = 3. Этот план имеет фактический LTPD 1,0% и AQL 0,21%.

Пример 3: Убедившись, что процесс постоянно находится ниже Spec-AQL, будущие партии могут быть проверены, чтобы гарантировать, что партии с большим дефектом не будут выпущены. Было решено, что план выборочного контроля должен гарантировать, что партии с дефектом менее 5% не будут выпущены.Для этого требуется план выборочного контроля с LTPD 5%. План выборочного контроля также должен обеспечивать выпуск партий ниже Spec-AQL (1%), то есть AQL планов выборочного контроля должен быть равен Spec-AQL. В таблице 1, воспроизведенной из работы Тейлора (1992), приведены различные планы выборочного контроля, проиндексированные по их AQL и LTPD. Планы представлены в виде «n / (a, a + 1)», где «n» — это размер выборки, а «a» — число приемлемых. Единый план выборочного контроля n = 125 и a = 3 является наиболее близким соответствием. Он имеет LTPD 5,27% и AQL 1.10%. Это делает выпуск партий с дефектом хуже 5% маловероятным. Этот план статистически действителен для этой цели.

Пример 4: Теперь предположим, что у нас есть процесс, который выполняется в течение шести месяцев. За это время было осмотрено 10 000 единиц и обнаружено всего 3 дефекта. Основываясь на этих результатах, можно утверждать, что с доверительной вероятностью 95% уровень дефектов ниже 780 дефектов на миллион или 0,078% дефектов. Достаточно ли этих данных, чтобы оправдать прекращение проверки? Хотя это хорошие данные, приведенное выше утверждение применимо только к предыдущим шести месяцам.А как насчет следующих шести месяцев? С точки зрения надежности, 6 месяцев без серьезных сбоев процесса позволяют с 95% уверенностью утверждать, что среднее время наработки на отказ (MTBF) превышает два месяца. Не исключено, что в течение следующих шести месяцев могут произойти 2 или 3 серьезных сбоя в технологическом процессе. Приемочный отбор может потребоваться. Но теперь акцент смещается на обнаружение серьезных сбоев процесса.

Предположим, что одним из видов отказа в процессе заполнения жидкостью является сломанный фильтр.Прошлый опыт показывает, что такой отказ приводит к дефектности 15% или больше. Единый план выборочного контроля n = 13 и a = 0, с LTPD 16,2% и AQL 0,4%, является статистически достоверным для этой цели. LTPD, равный 16,2% дефектных изделий, гарантирует, что в случае возникновения режима отказа 15% дефектных партий будут отбракованы.

Планы выборочного контроля не требуются для всех видов отказа. Вместо этого для обнаружения сломанного фильтра можно использовать манометры с обеих сторон фильтра. Возможные режимы отказа можно определить с помощью инструмента, называемого анализом режимов и последствий отказа (FMEA).Затем следует задать вопрос: «Для каких видов отказа план выборочного контроля является единственным средством обнаружения отказа?» Для этих видов отказа следует выбирать планы приемочного контроля, которые обеспечивают высокую вероятность обнаружения такого отказа в случае его возникновения.

Пример 5: При стирке хирургических халатов одним из возможных видов отказа является отсутствие добавления моющего средства. Отдельный блок можно проверить на наличие остатков моющего средства. Это равносильно использованию единого плана выборочного контроля n = 1 и a = 0 с AQL 5% и LTPD 90%.Однако, поскольку этот режим отказа приводит к 100% дефектному продукту, это статистически обоснованный план выборки для этого режима отказа.

Пример 6: Наконец, у кого-то может быть проверенный процесс, для которого реализованы обширная проверка ошибок и другие средства контроля, так что вероятность того, что сбой процесса останется незамеченным, мала. На этом этапе можно было бы вообще отказаться от приемочного контроля. Тем не менее, кто-то может пожелать продолжить сбор хотя бы некоторых данных на регулярной основе, чтобы можно было рассчитать среднее значение процесса.Всякий раз, когда данные собираются в процессе, независимо от причины, должна существовать формальная процедура для принятия и отклонения продукта.

Предположим, у нас есть такой процесс, и основная причина, по которой он работает так хорошо, заключается в том, что он составляется в контрольную диаграмму с использованием пяти выборок каждый час. Предположим, что однажды была собрана выборка из пяти единиц, в которой пять единиц неисправны. Очевидно, от этой партии стоит отказаться. Несмотря на хорошую историю процесса, защиту от ошибок и другие средства контроля, этот образец предоставляет убедительные доказательства того, что процесс не удался.Требование формальной процедуры приема и отклонения партий при сборе данных в процессе гарантирует, что партия не будет выпущена, когда есть убедительные доказательства того, что она плохая. Для этой цели действителен единый план выборочного контроля n = 5 и a = 0 с AQL 1,0% и LTPD 37%. Выполнение этого плана не гарантирует, что лот будет хорошим. Однако несоблюдение этого плана является убедительным доказательством того, что процесс неисправен более чем на 1% и что произошел сбой. Обосновывая этот план, следует признать, что принятие этого плана не гарантирует, что лот хороший. Прошлая производительность, проверка ошибок и другие средства контроля обеспечивают хорошее качество. Задача плана выборочного контроля — обеспечить отбраковку явно плохих партий. С этой целью n = 5 и a = 0 — действительный план.

Другие примеры использования приемочного отбора образцов включают проверку 3 единиц на партию поставщика и функциональные испытания одной единицы на партию. Такие планы выборочного контроля могут обнаружить проблему. Однако принятие партии не гарантирует ее хорошего качества. Их, вероятно, лучше всего рассматривать как аудит процесса.Однако такие процедуры могут быть оправданы на основе прошлых результатов, других имеющихся средств контроля и других видов использования данных, включая анализ тенденций.

Пример 7: Предположим, что после 100% проверки используется план единого выборочного контроля n = 13 и a = 0. Этот план выборочного контроля имеет LTPD на 16,2% дефектных. Тот факт, что проводится 100% проверка, указывает на то, что на этот процесс нельзя положиться. Достаточно ли LTPD 16,2%? Важно понимать, что 100% проверка — критическая операция.Последующие 13 образцов служат в первую очередь для проверки эффективности 100% проверки. Хотя в идеале 100% проверка должна устранить все дефектные блоки, на практике многие 100% проверки устраняют только 90% и даже 80% дефектов. Кроме того, количество пропущенных дефектных единиц может увеличиваться из-за усталости, линейной скорости и других факторов. Поскольку план выборочного контроля не обеспечивает достаточной защиты, чтобы продемонстрировать, что 100% работает должным образом для каждой партии, это, по сути, аудит процесса 100% проверки.Полученные результаты следует систематизировать или накапливать с течением времени, чтобы определить эффективность 100% проверки. Кроме того, прежде чем полагаться на 100% проверку, необходимо собрать исходные данные для определения эффективности 100% проверки. Эти данные помогут оправдать низкий уровень проверки после 100% проверки.

После того, как цель плана выборочного контроля n = 13 и a = 0 прояснена, следует также подумать, есть ли лучший способ обеспечить достижение нашей цели. Например, оспаривание 100% проверки с известными дефектами на почасовой основе может быть более эффективным для обеспечения эффективности 100% проверки.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование плана выборочного контроля из признанного источника, такого как Mil-Std-105E, не гарантирует, что план выборочного контроля является статистически достоверным. Один из планов отбора проб в Mil-Std-105E требует 2 пробы и допускает 30 дефектов. Этот план выборочного контроля не годится для проверки критических дефектов медицинского изделия.Такие стандарты содержат большое количество планов выборочного контроля, поскольку они пытаются охватить широкий спектр отраслей и продуктов. Пользователь этих стандартов должен убедиться, что они используют соответствующий план. В разных стандартах используются разные стратегии индексации планов выборочного контроля. Но, независимо от источника плана выборочного контроля и того, как он индексируется, именно фактический AQL и LTPD плана выборочного контроля описывает его защиту и определяет, является ли он действительным.

Для выбора статистически достоверного плана выборочного контроля, во-первых, необходимо определить цель проверки на основе прошлых показателей, других имеющихся средств контроля, возможных видов отказов и так далее.Затем следует задокументировать AQL и LTPD плана выборочного контроля, чтобы продемонстрировать, что план выборочного контроля соответствует этой цели. Кроме того, поскольку разные планы выборочного контроля могут быть статистически достоверными в разное время в течение жизненного цикла процесса, все планы выборочного контроля следует периодически пересматривать. Если вы не знаете, какую защиту обеспечивают ваши планы выборочного контроля, первым делом рекомендуется задокументировать все уровни AQL и LTPD для ваших планов выборки. Затем для каждого плана выборочного контроля вы должны спросить: «Соответствует ли защита прошлым характеристикам и текущим мерам контроля?»

СПРАВОЧНИК

ANSI / ASQC Z1.4 (1981). Процедуры отбора проб и таблицы для проверки по признакам. Милуоки: Пресса качества ASQC. (Дополнительную информацию см. На странице «Стандарты приемочного отбора».)

Mil-Std-105E (1989). Процедуры отбора проб и таблицы для проверки по признакам. Вашингтон, округ Колумбия: Типография правительства США.

Тейлор, Уэйн А. (1992). Руководство по приемочному отбору. Либертивилль, Иллинойс: Taylor Enterprises, Inc.

Анализатор плана выборочного контроля, Taylor Enterrises Inc. Вариация.com / spa.

Таблица 1: Планы единичной выборки, проиндексированные AQL и LTPD

Представлено на Ежегодном конгрессе по качеству 1996 г., Американское общество качества

Появилось в «Инженерии качества», том 10, номер 2, с. 365-370, 1997, ASQ и Марсель Деккер

Авторские права © 1996,1997 Taylor Enterprises, Inc.

3 уровня общего контроля для отбора проб для контроля качества с AQL

В таблице AQL представлены несколько различных размеров выборки, которые незначительно различаются по размеру и риску. Понимание этих вариантов отбора проб для контроля качества поможет вам выбрать объем проверки, который лучше всего подходит для вас и вашего продукта.

Заблуждения об индустрии контроля качества распространены, особенно когда речь идет об управлении качеством продукции в Китае. Многие импортеры считают, что перед отправкой заказа им необходимо проверить каждую единицу товара в партии.

Определенным покупателям и дорогостоящим товарам иногда необходима 100-процентная проверка заказа. Но проверка случайной выборки заказа имеет тенденцию быть более рентабельной для многих импортеров потребительских товаров.

Большинство импортеров не имеют формального обучения необходимым статистическим моделям, необходимым для определения подходящего размера выборки. Но есть одна структура выборки для контроля качества, которая проста в использовании и не требует особых предварительных знаний — приемлемые уровни качества, также называемые допустимыми пределами качества (AQL).

Выборка AQL помогает определить, принять или отклонить заказ на основе количества дефектов, обнаруженных в размере выборки (, относящиеся к : Руководство импортера по управлению качеством продукции с помощью AQL [электронная книга] ).

Давайте разберемся, как определить подходящий размер выборки для вашего заказа, используя три различных уровня проверки AQL.

Как отбор проб зависит от приемлемых уровней качества

AQL основан на приемочной выборке, методе статистической выборки контроля качества для определения того, следует ли принять или отклонить производственную партию на основе репрезентативного размера выборки.

AQL в основном определяется как самый низкий или худший уровень или предел качества, приемлемый для заказа товаров.Обычно это измеряется в обнаруженных дефектах качества или обнаруженных деталях с дефектами качества в проверяемой выборке. И это соотношение обнаруженных дефектов к общему размеру выборки помогает определить, прошел ли заказ проверку или нет.

Две потенциальные проблемы могут возникнуть из-за использования неправильного размера выборки для проверки:

1. Проверка слишком мало штук для точной оценки общего заказа. Вы рискуете обнаружить только после получения всей партии товара на ваш склад, что дефектов больше, чем вы ожидали по результатам проверки.
2. Проверка слишком большого количества штук, чем необходимо для точной оценки всего заказа . Это может увеличить ваши затраты на контроль качества и задержать производство или отгрузку.

Какой стандарт AQL вам лучше всего подходит?

Наиболее распространенным стандартом AQL для индустрии потребительских товаров является ANSI-ASQ Z.14. ANSI-ASQ Z.14 был разработан Американским национальным институтом стандартов (ANSI) и Американским обществом качества (ASQ).

Таблица ANSI-ASQ Z.14 AQL поможет вам определить:

• Соответствующий размер выборки, необходимый для проверки , определяется размером вашей партии
• Максимальное количество дефектов, которые вы примете в порядке , иногда называемое «точкой принятия», как определено вашим допуском на дефекты, или AQL

Знание этого дает вам возможность принять осознанное решение принять или отклонить всю партию на основе результатов проверки образца (, связанный с : Как отбор образцов AQL влияет на результаты проверки вашего продукта, ).

Но насколько большим должен быть размер вашей выборки? В таблице AQL указаны несколько различных размеров выборки, которые незначительно различаются по размеру и риску. Хотя все размеры выборки статистически достоверны, некоторые из них позволят лучше понять качество заказа, чем другие. Вам решать, выбирать желаемый размер выборки, исходя из вашего аппетита к риску.

Как узнать, какой размер выборки лучше всего соответствует вашему заказу, бюджету и склонности к риску? Давайте подробнее рассмотрим уровни проверки AQL.

Каковы три общих уровня проверки AQL?

Существует три общих уровня проверки AQL: «GI», «GII» и «GIII». Каждый указывает размер выборки для неразрушающего контроля.

Инспектор обычно проверяет весь размер выборки на предмет вопросов качества, связанных с производительностью, функциями и внешним видом . Любые дефекты качества, обнаруженные во время проверки, вносят вклад в общий результат «прошел» или «не прошел».

Вы можете найти размеры выборки GI, GII и GIII для вашего размера партии в таблице AQL.Эта первая часть таблицы AQL помогает определить уровень проверки AQL и размер выборки. Позже мы объясним, как вторая часть таблицы помогает определить, сколько дефектов следует принять в выборке.

Более высокие уровни проверки обычно соответствуют более крупным размерам выборки , где GIII является наивысшим.

Например, давайте рассмотрим партию в 5000 штук, представленную в таблице ниже в диапазоне от 3 201 до 10 000.Каждый из трех уровней проверки приводит к разному размеру выборки, обозначенному разными буквами — «J», «L» и «M» в данном случае.

Эти буквы соответствуют трем разным размерам выборки — 80, 200 и 315 штук, соответственно, как показано во второй части таблицы AQL ниже.

Если вы работаете со сторонней инспекционной компанией, они, вероятно, могут предложить вам несколько различных вариантов инспекции на основе этих общих уровней инспекции. Например, они могут предоставить таблицу, подобную приведенной ниже.

Как видите, выбранный вами общий уровень проверки может повлиять на время и ресурсы, необходимые для проверки. Давайте подробнее рассмотрим каждый из этих уровней проверки, чтобы помочь вам определить наиболее подходящий для вашего заказа.

Уровень контроля GI

Уровень проверки

GI предлагает наименьшие размеры выборки из трех общих уровней проверки. GI, рассматриваемый как «бюджетный вариант», может быть вашим лучшим вариантом, если у вас особенно мало времени или денег.

GI может быть адекватным в случаях, когда:

• У вас строгие бюджетные ограничения , и вы не можете позволить себе отправить инспектора для проверки на срок более одного дня
• Товары имеют низкую стоимость , например рекламные товары, или представляют минимальную угрозу безопасности
• Поставщики имеют сильную систему менеджмента качества , основанную на ISO 9001, и долгую и последовательную историю выполнения ваших требований

Используя размер партии 5000 штук, указанный выше, допустим, вы выбрали размер выборки GI, равный J, или 80 штук. Этот размер выборки также влияет на количество дефектов, которые вы можете принять в свой заказ.

Чтобы определить точки принятия и отклонения, вы должны сначала установить приемлемые уровни качества для каждого типа дефекта ( связанных : 3 типа дефектов качества в различных продуктах ). Как ваша терпимость к дефектам может варьироваться в зависимости от серьезности каждого дефекта, так и ваш приемлемый уровень качества для каждого дефекта.

Многие импортеры устанавливают приемлемый уровень качества 4 или ниже для «незначительных» дефектов потребительских товаров.Аналогичным образом вы можете выбрать AQL 2,5 для «основных» и 0 для «критических» дефектов, что указывает на более низкий допуск для этих более серьезных дефектов.

Допустим, вы выбрали AQL 2,5 для основных дефектов в нашем текущем примере. Тогда у вас будет точка приема 5 дефектов и точка брака 6 дефектов в проверенной выборке из 80 штук.

Вы можете повысить или понизить приемлемый уровень качества в зависимости от вашей терпимости к дефектам качества. Помните, что чем выше ваш приемлемый уровень качества, тем выше ваша терпимость к дефектам качества в вашем заказе.

Уровень контроля GII

Инспекционные компании иногда называют уровень проверки GII AQL «нормальным» размером выборки. GII — это , импортеры уровня инспекции чаще всего выбирают , поскольку GII обеспечивает более широкий охват при относительно низкой стоимости.

Уровень контроля

GII часто особенно подходит для первого контроля партии. Эти первые результаты могут помочь вам определить, подходит ли GII в будущем, или вам следует повысить или понизить уровень проверки.

Теперь давайте посмотрим, как размер выборки GII, равный L, или 200 штук, повлияет на количество баллов для принятия и отклонения вашего заказа на 5000 штук.

Точки принятия и отклонения обычно увеличиваются с размером выборки , при условии, что приемлемые уровни качества останутся прежними. Таким образом, при AQL 2,5 ваша точка принятия увеличивается до 10 дефектов, а точка отказа увеличивается до 11 дефектов.

GIII уровень проверки

Уровень контроля GIII обеспечивает самый большой размер выборки для вашей партии из трех уровней контроля AQL.По сравнению с размером выборки GI в 80 единиц для партии размером 5000 штук, размер выборки GIII почти в четыре раза больше — 315 штук.

Этот общий уровень контроля предлагает самый большой объем и наибольшую гарантию статуса и качества заказа с приемочным отбором. Таким образом, GIII сводит к минимуму ваш риск неосознанно принять партию с большей долей дефектных деталей, чем было обнаружено во время проверки.

Возвращаясь к вашему размеру партии 5000 штук, размер выборки GIII в 315 штук приведет к точке принятия 14 дефектов и точке брака 15 дефектов.

Вы можете рассмотреть возможность использования уровня проверки GIII AQL, если:

• Плохое качество вашего поставщика
• Это ваш первый заказ у поставщика
• Это первый заказ на новую разработку; или
• Товар имеет особо высокую стоимость (например, предметы роскоши) или представляет особенно высокий риск (например, медицинские устройства)

Некоторым импортерам этот уровень проверки может показаться недопустимым, так как инспектору потребуется больше времени, чтобы проверить больше товаров.

Внимательно изучите историю качества завода, имеющуюся рабочую силу и бюджет контроля качества, решая, следует ли использовать уровень контроля GIII для вашего заказа.

Как уровни проверки AQL соотносятся со 100-процентной проверкой?

Некоторые импортеры идут даже дальше уровня проверки GIII и вместо этого проводят 100-процентную проверку.

100-процентная проверка может быть непозволительно дорогостоящей для импортеров, особенно для тех, кто нанимает для проверки третье лицо.Учитывая размер партии в 5000 штук, указанный выше, нескольким инспекторам может потребоваться несколько дней, чтобы проверить весь заказ на соответствие вашим требованиям.

100-процентная проверка более разумна для небольших заказов . Фактически, стандарт ANSI / ASQ Z.14 указывает на выполнение 100-процентной проверки, если размер выборки AQL равен или превышает размер вашей партии.

Ваш поставщик также должен всегда проводить 100-процентную проверку самостоятельно, прежде чем независимый инспектор проверит товары во второй раз. Эта 100-процентная проверка позволяет поставщику заранее обнаруживать и устранять любые дефекты до даты отгрузки.

Но заводской персонал по контролю качества редко применяет статистические методы отбора проб и обычно не предоставляет вам подробный отчет о проверке. Вот почему многие импортеры предпочитают использовать собственные или сторонние группы контроля качества для проведения проверки с использованием выборки AQL перед отправкой.

Когда следует использовать специальные уровни контроля?

Специальные уровни контроля организованы аналогично общим уровням контроля в таблице AQL.И, как и общие уровни контроля, размеры их выборки определяются размером партии и варьируются от малых («S1») до крупных («S4»).

Основное различие между общим и специальным уровнями проверки заключается в том, что специальные уровни проверки обычно указывают на гораздо меньшие размеры выборки. Типичный размер выборки для специального уровня контроля составляет всего несколько штук.

Эти размеры выборки меньше, поскольку для испытаний продукции на месте обычно зарезервированы специальные уровни инспекции:

• Разрушает продукт, делая его недоступным для продажи
• Дорого или утомительно выполнять; или
• Вероятно, даст аналогичные результаты для всех деталей в заказе

Многие импортеры смешивают и сопоставляют общие уровни проверки, специальные уровни проверки и 100-процентную проверку при определении объема проверки.Например, вы можете установить разные уровни проверки для следующих проверок, как показано в вашем контрольном списке QC:

• Проверка работоспособности позиции: GII
• Проверка сканирования штрих-кода: S1
• Повторный контроль переработанных товаров: 100-процентный контроль

Другие инспекционные проверки, которые оцениваются на основе простого «соответствия» или «несоответствия», такие как требования к упаковке и измерения, также имеют тенденцию влиять на общий результат проверки. Всегда учитывайте эти проверки в дополнение к результату AQL при принятии решения об утверждении отгрузки.

Если вы не уверены, какой уровень проверки использовать для вашего заказа, проконсультируйтесь с профессиональным сторонним поставщиком услуг инспекции. Они должны быть в состоянии помочь вам определить наиболее эффективный, но ценный объем проверки для вашего заказа, исходя из того, какие контрольные точки и вопросы качества наиболее важны для вас.

Заключение

Некоторые покупатели ошибочно полагают, что им необходимо проверять качество каждой части партии перед отгрузкой. А проверка большего количества товаров может обеспечить большую прозрачность.Но часто вы можете собрать достаточно информации из небольшой случайной выборки, чтобы принять обоснованное решение по всему заказу.

Ваше решение использовать для проверки один метод отбора проб или размер образца вместо другого будет зависеть от ваших уникальных обстоятельств. При определении наиболее подходящих уровней проверки AQL для вашего заказа внимательно учитывайте свой бюджет, тип продукта и историю сотрудничества с поставщиком.

И помните, что управление качеством продукции — это непрерывный процесс. Не бойтесь корректировать приемлемые уровни качества на всех этапах взаимоотношений с поставщиком, чтобы они лучше соответствовали вашим меняющимся потребностям и обстоятельствам.

---

Узнайте больше о том, как выбрать подходящий размер выборки для контроля качества, в нашей электронной книге ниже!

Уровни контроля качества (Глава 3) 21D

Вы можете определять уровни на основе таких факторов, как как частота проверок, сложность, стоимость товара, надежность поставщик, история приемки и т. д.

Сценарий

Например, у вас может быть три разных уровня: пониженный, нормальный и усиленный уровни контроля:

• Пониженный уровень проверки: где требуется меньше образцов и реже из-за высокого уровня достоверности.

• Нормальный уровень проверки: будет уровень проверки по умолчанию, который будет широко использоваться.

• Уровень усиленного контроля: где требуется больше образцов и чаще из-за проблемных поставщиков или дорогостоящие предметы.

Анализ

Inspection Levels обеспечивает соблюдение качества стандартов и помогает вам принимать обоснованные решения о приемке.

Пропуск партии включен: вы можете контролировать частоту проверок в зависимости от партий, которые нужно быть проверенным из всех полученных лотов. Например, вы можете выберите проверку одной из каждых пяти строк квитанции.

Выборка включена: вы можете выбрать один из следующих типов плана выборочного контроля.

• В процентах

• Фиксированный счет

• ANSI / ASQC Z1.4 Стандарт

Количество на образец: вы можете указать количество материала, необходимое для выполнения всех тестов. по единственной пробе, включая единицу измерения количества пробы.

Пример процентной выборки тип плана

Рассмотрим сценарий, в котором уровень проверки определено для 2% выборки. Если получено 1000 единиц, то 20 проб проверяются.

Пример фиксированного счета план выборочного контроля типа

Рассмотрим сценарий, в котором уровень проверки определяется как фиксированное количество 10. Если получено 1000 единиц, то только Проверено 10 образцов.

Пример для ANSI / ASQC Z1.4 Стандартный план выборочного контроля типа

При определении уровня контроля вы можете выбрать следующая информация как часть допустимого предельного отбора проб план:

• Выберите предопределенный стандарт ANSI как тип плана выборочного контроля

• Выберите код выборки и уровень

• Укажите приемлемое качество предел, который представляет собой процент от образца, который может быть отклонен, пока все еще принимаю образец

Например, если вы получите по 20 штук для проверки качества, иметь единый план отбора проб для нормального контроля с общим осмотром уровень II и приемлемый предел качества 2. 5, образец размер 5 каждый. Количество отклоненных единиц должно быть равно или меньше чем число приемки, равное нулю, чтобы принять количество строки поступления. Если отклоненные единицы равны или больше числа брака одного, количество строки поступления отклоняется.

Пример количества на образец и количество образцов UOM

Рассмотрим сценарий, в котором необходимо собрать пол-литра на образец против задачи смешивания в непрерывном производстве заказ на работу, при котором производство измеряется в галлонах.Включить В этой настройке выборки определите уровень контроля с помощью параметра Количество на образец установлено значение 0,5, а Единица измерения количества образца — литр. Если вы использовали этот уровень проверки в плане проверки, и этот план используется для специальной инспекции незавершенного производства, как количество на образец и общие значения количества отображаются при создании проверки. Общее количество пробы отображается как в единицах измерения транзакции. и количество пробы ЕД.Вы также можете просмотреть эти детали в Инспекции Страница с подробностями.

Примечание: при создании проверки, если транзакция количество не может быть преобразовано в единицы измерения количества пробы или общую количество пробы превышает количество транзакции, вы получаете сообщение об ошибке сообщение.

.