《品保教材抽样计划》PPT课件

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1、品管幹部訓練教材抽樣計劃亞源科技楊明制品廠ASIANPOWERDEVICESINC.一.基本概念分批驗收抽樣:事先確定一個從每批中抽出來檢驗的件數(樣本).如果不良品數小於設定的值,則收下這一批.如果超出設定的值,則拒收這一批.事先確定的這一標準就是抽樣計劃,它由三個參數決定,即批量N,樣本大小n,允收數c.一.基本概念抽樣的優點更為經濟減少搬運的損壞使用較少的檢驗人員,人員訓練與監督較簡單逐批做決定比單調的逐件檢驗,工作的興趣更高可應用於破壞性實驗加強了改進的意願一.基本概念抽樣的缺點會有冒險率存

2、在會用較多的時間與精力來計劃與統計,報表有時會收集不到完整的產品資訊抽樣計劃的種類:單次,雙次與多次單次抽樣只抽一次,只有兩種結果:允收或拒收雙次抽樣,第一次可能有三種結果:允收,拒收,第二次抽樣一.基本概念多次抽樣是雙次的延伸,可以抽三次,四次甚至更多.但樣本數量會小很多.批:構成批的要點如相下各批應該均勻.即同一批內的產品是在相同條件下生產的.如同一批原料,同一批作業員,同一臺機器等.各批應盡可能的大.一.基本概念批中的每一件,都有同等被選取為樣本的機會.即隨機抽樣.抽樣技巧:1.每一件產品編號

3、,由電腦產生亂碼.分層分區法,將產品按位置分成層與塊,再從每一塊中抽取樣本.一.基本概念拒收批的處理生產線挑選 破壞了抽樣檢驗的目的,使生產延緩.在急需時不得不使用.由收貨方代為挑選 可以節省運輸費用.但會造成不良心理影響,使收貨方的所有人員都知道某一家的產品被拒收過,將來會被解釋成不良績效的理由.一.基本概念拒收批的處理退回生產者自行挑選 最合適的辦法.可作為改進品質的激勵因素.二.統計概念冒險率:關於不良批次的冒險率可以通過泊鬆分佈來求得.假定制程一直不變的情況,可以認人產品是無限的,不良的分佈

4、服從二項分佈.近似可以用泊鬆分佈來表示.請看下面的例子. 以楊明的外殼檢驗AQL為0.65/1.0,假設今天送交的5000外殼主缺點不良率p=5%.二.統計概念冒險率的計算 那麼這一批材料有多大的可能會被IQC放行呢? 5000臺抽樣數為n=200,允收數c=3,則np=200*0.05=10,查泊鬆分佈圖可得不良數小於等於3的機率為0.009=0.9% 如果批量是400,再算一遍試試?(9.1%) 這可以用來解釋為什麼批量要盡量大.二.統計概念將各種可能的不良率對應的允收機率描成點連成線就成了OC

5、曲線,從上面可以找出各種不良率可能的允收機率,即冒險率.如圖是成品檢驗次要缺點的OC曲線.三.關於冒險率的討論生產者希望能允收所有好批,消費者希望拒收所有壞批.這只有100%全檢可以做到.生產者冒險率:好批的拒收率.通常定義為0.05,可以是0.01~0.10,可轉化成允收率表現在OC曲線上.表現生產者冒險率的數字是AQL值(允收品質水準).即認為滿意的最高不良率.如AQL=0.7,即表示0.7%不良率的產品,拒收的機率為5%.三.關於冒險率的討論消費者冒險率:壞批的允收機率,用數字LQL(界限

6、品質水準)來表示.即消費者所願意的最低允收機率.通常規定為0.10.四.MIL-STD-105D(單次)AQL(允收品質水準) 用於不良率時,AQL範圍為0.01%~10% 用於每單位內缺點數時,AQL為每100單位0.01個缺點到每100單們1000個缺點AQL按幾何級數遞增,每一級是前一級的1.585倍.四.MIL-STD-105D樣本大小 樣本大小由批量與檢驗水準決定. 三種檢驗水準對生產者的保護是一樣的,但對消費者卻不一樣. 水準II是正常標準,I的檢驗件數只有II的一半,III的檢驗件數則

7、是II的一倍. 特殊檢驗水準則在需要樣本大小較小,容許較大抽樣冒險率時使用.四.MIL-STD-105D(單次)樣本大小代字表四.MIL-STD-105D抽樣計劃 由批量與檢驗水準確定樣本大小,根據AQL值確定允/拒收數.四.MIL-STD-105D正常,加嚴與減量加嚴檢驗樣本大小不變,但允收條件加嚴減量檢驗的樣本大小代字代表的樣本數減少了,而且允/拒收之間差值不再是1.轉換條件正常到加嚴:原始檢驗(即不包含重工后檢驗)連續5批有2批拒收.加嚴到正常:原始檢驗連續5批允收四.MIL-STD-105D

8、轉換條件正常到減量:以下四個條件都符合時 1.連續10批允收,且樣本數達到界限數,和; 2.10批樣本中不良品總數等於或小於界限數,和; 3.生產穩定,無品質異常,機器故障,和; 4.管理者(或客戶)同意.減量到正常:以下四個條件任何一個 1.一批被拒收,或; 2.達不到允收標準,也達不到拒收標準,允收此批,恢復正常,或: 3.生產不正常,如品質異常,設備故障,重要人員變動,或; 4.其他情況認為要求恢復.五.零缺點的抽樣計劃市場競爭對品質的要求越來越高,客戶的挑剔要

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