Sprejemljiva raven kakovosti (AQL) je koncept nadzora kakovosti. Najmanjša stopnja napak, ki je sprejemljiva v vzorcu proizvedenega izdelka za celotno serijo izdelka, je sprejemljiva. Če je število napak večje od AQL, je celotna serija zavrnjena.
Postopek vzorčenja
Postopek vzorčenja zahteva nekatere predhodne parametre Parameter A je koristen sestavni del statistične analize. Nanaša se na značilnosti, ki se uporabljajo za opredelitev določene populacije. Uporablja se za določitev, vključno z AQL, ki bo vključeval končno odločitev o sprejemu ali zavrnitvi serije izdelka. Parametri so:
1. Inšpekcijski nivo
Tri ravni preverjanja so običajne, poostrene in znižane. Običajno se običajna raven uporablja za oceno vzorcev na napake. Raven je odvisna od uspešnosti dobavitelja. Stalno slaba uspešnost vodi do poostrenega nadzora, kar je strožji postopek. Dober dosežek po drugi strani vodi do zmanjšane ravni nadzora.
2. Sprejemljiva raven kakovosti
Sprejemljiva raven kakovosti je število dovoljenih napak v seriji. Kupec in dobavitelj se dogovorita za AQL glede na pomembnost izdelka. Na primer, AQL za serijo majic je lahko 1 na 1.000, medtem ko je za serijo baterij mobilnega telefona veliko nižji, na primer 0,001 na 1.000 ali 1 na 1.000.000 napak.
3. Metoda vzorčenja
Za zagotovitev kakovosti na podlagi zahtevane stopnje prefinjenosti in strogosti lahko uporabimo nekaj vzorčnih metod. Ključne metode so naslednje:
Posamezno vzorčenje je najpogostejša metoda. Zahteva le en vzorec velikosti n in število privzetih vrednosti c. Zato se imenuje tudi (n, c) -vzorčenje. Če je v vzorcu n privzetih vrednosti večjih od c, se celotna serija zavrne.
Dvojno vzorčenje je razširitev metode enojnega vzorčenja. V takem primeru, če je prvi vzorec neodločen, se za odločitev vzame drugi vzorec.
Zaporedno vzorčenje je izpopolnjena metoda, pri kateri se preskusi vsak predmet iz vzorca, odločitev o sprejetju, zavrnitvi ali nadaljevanju testiranja pa se sprejme po preskusu vsakega predmeta.
Druge metode so večkratno vzorčenje in preskušanje lota .
Povezovanje sprejemljive ravni kakovosti z vzorčenjem
Preden povežete vse pike, je treba razumeti še nekaj konceptov. Koncepti so:
Proizvajalčevo tveganje
Verjetnost je, da je v vzorcu (n, c) število privzetih vrednosti večje ali enako AQL. Zato je verjetnost zavrnitve lota. Običajno ga označujemo z grško črko α (alfa).
OC krivulja
Krivulja delovanja (krivulja OC) nariše odstotek privzetih vrednosti ali AQL (os x) za en sam ali (n, c) -vzorec glede na verjetnost sprejema serije (os y). Krivulja je prikazana spodaj. Kot kaže krivulja, s povečevanjem števila napak verjetnost sprejema hitro pada.
Za tiste, ki poznajo statistiko, kaže krivulja OC znano obliko - to je funkcija preživetja. Tako lahko točke na krivulji razumemo kot verjetnost, da bo serija preživela (sprejeta) glede na odstotek privzetih vrednosti za določeno metodo vzorčenja.
Povezava
Pri načrtovanju postopka vzorčenja želi proizvajalec ali proizvajalec čim bolj zmanjšati verjetnost zavrnitve - to pomeni, da želi zmanjšati vrednost α, kot je določeno zgoraj. Enako je maksimiranju (1-α) ali verjetnosti sprejetja za določeno metodo vzorčenja.
Proizvajalec izbere AQL z uporabo krivulje OC v povezavi s svojim znanjem o drugih dejavnikih, kot so kakovost strojev in delavcev, vključenih v postopek, kakovost surovin, kakovost, ki jo zahtevajo stranke, in kateri koli drugi dejavniki, ki vplivajo na kakovost.
Denimo, da je navedena metoda vzorčenja en sam vzorec (60, 4) z velikostjo 60 in stopnja zavrnitve c enaka 4. Če proizvajalec nastavi svoj AQL na 5% (3 na 60), je verjetnost vzorec je približno 80%. Če se na tej stopnji proizvajalec zdi preveč tvegan, lahko naredi potrebne spremembe, tako da znaša AQL 2% (1,2 na 60). Glede na zgornjo krivuljo OC daje verjetnost sprejetja približno 99%.
OC krivuljo lahko uporabimo tudi za izbiro metode vzorčenja. Proizvajalec lahko izbere metodo vzorčenja, ki poveča verjetnost sprejetja za dani AQL.
Recimo, da se proizvajalec zaveda, da nikakor ne more zmanjšati števila napak pod 5%. Zdaj, če bi uporabili zgornjo (60, 4) metodo vzorčenja, bi bila njihova verjetnost zavrnitve 20%, kot jo daje krivulja OC, ki je zelo velika. Da bi rešili težavo, lahko uporabijo drugačno metodo vzorčenja, tako da narišejo različne krivulje in izberejo takšno, ki je sprejemljiva zanje in tudi za njihove stranke. Na spodnji sliki se na primer proizvajalci lahko pogajajo z uporabo (80, 6) namesto (60, 4), da povečajo verjetnost sprejetja na 90%.
AQL v praksi
Zgornji primeri obravnavajo samo eno metodo vzorčenja - enokratno metodo vzorčenja. V praksi bi bili izračuni bolj zapleteni od zgoraj prikazanih. Za poenostavitev naloge izvajanja standardov kakovosti se uporabljajo grafikoni AQL.
Število sprejemljivih napak v vzorcu - odvisno od velikosti serije, stopnje pregleda in AQL - lahko zlahka preberemo s grafikonov. Grafikon vsebuje pragove za sprejem in zavrnitev serije, ki se lahko uporabijo za končno odločitev.
Uporaba grafikonov AQL
Grafikon AQL je sestavljen iz dveh delov - prvi je tabela ravni nadzora. Uporablja se za izbiro stopnje pregleda na podlagi velikosti serije in zahtevane stopnje nadzora. Na primer, predpostavimo, da je treba serijo 5000 srajc zašiti in da je raven pregleda nastavljena na Normal II. Stopnja pregleda je v skladu s predpisano tabelo na presečišču vrstice velikosti serije in stolpca ravni preverjanja. Kot je prikazano v spodnji tabeli, gre za inšpekcijski nivo „L.“
Naslednji korak v postopku je določitev ustrezne velikosti vzorca, izbira AQL in odločitev na podlagi pragov, ki jih določa grafikon. Pragovi se podobno določijo na presečišču vrstice nivoja in stolpca AQL.
Ker proizvajalec opravlja običajen pregled, izberemo običajno tabelo. Upoštevajte, da obstajajo različne tabele za poostreno in zmanjšano vzorčenje. Ob predpostavki, da je AQL 4 na 1000 kosov, dobimo, da mora biti velikost vzorca 200 majic. Če je okvarjenih srajc 15 ali več, mora proizvajalec zavrniti celotno serijo.
Dodatni viri
Finance ponujajo pooblaščenega bančnega in kreditnega analitika (CBCA) ™ Certifikat CBCA ™. Akreditacija pooblaščenega bančnega in kreditnega analitika (CBCA) ™ je globalni standard za kreditne analitike, ki zajema finance, računovodstvo, kreditno analizo, analizo denarnega toka, modeliranje zavez, posojila odplačila in še več. certifikacijski program za tiste, ki želijo svojo kariero dvigniti na višjo raven. Za nadaljnje učenje in napredovanje v karieri vam bodo v pomoč naslednji viri:
- Raven merjenja Raven merjenja V statistiki je raven merjenja klasifikacija, ki med seboj povezuje vrednosti, ki so dodeljene spremenljivkam. Z drugimi besedami, raven
- Nevzorčna napaka Nevzorčna napaka Nevzorčna napaka se nanaša na napako, ki izhaja iz rezultata zbiranja podatkov, zaradi česar se podatki razlikujejo od dejanskih vrednosti. Drugače je
- Nepristranskost izbire vzorca Nepristranskost izbire vzorca pristranskost izbire vzorca je pristranskost, ki je posledica neuspeha pri zagotavljanju ustrezne randomizacije vzorca populacije. Pomanjkljivosti pri izbiri vzorca
- Pravilo skupne verjetnosti Pravilo skupne verjetnosti Pravilo skupne verjetnosti (znano tudi kot zakon popolne verjetnosti) je temeljno pravilo v statistiki, ki se nanaša na pogojno in mejno
