Pieņemamais kvalitātes līmenis (AQL) ir kvalitātes kontroles jēdziens. Tas ir minimālais pieļaujamais kļūdu līmenis, kas pieņemams izgatavota produkta paraugā visai produkta partijai. Ja kļūdu skaits ir lielāks nekā AQL, visa sērija tiek noraidīta.
Paraugu ņemšanas process
Paraugu ņemšanas process prasa, lai daži sākotnējie parametri Parametrs A parametrs ir noderīga statistiskās analīzes sastāvdaļa. Tas attiecas uz raksturlielumiem, kas tiek izmantoti, lai definētu noteiktu populāciju. Tas tiek izmantots kā fiksēts, ieskaitot AQL, kas ņemtu vērā galīgo lēmumu par produkta partijas pieņemšanu vai noraidīšanu. Parametri ir:
1. Pārbaudes līmenis
Trīs pārbaudes līmeņi ir normāli, stingrāki un pazemināti. Parasti, lai novērtētu paraugus par kļūdām, tiek izmantots normālais līmenis. Līmenis ir atkarīgs no piegādātāja veiktspējas. Pastāvīgi slikta darbība noved pie pastiprinātas pārbaudes, kas ir stingrāks process. No otras puses, laba pieredze nodrošina pazeminātu pārbaudes līmeni.
2. Pieņemams kvalitātes līmenis
Pieņemamais kvalitātes līmenis ir pieļaujamo defektu skaits partijā. AQL pircējs un piegādātājs vienojas, pamatojoties uz produkta nozīmi. Piemēram, T-kreklu partijas AQL var būt 1 uz 1000, savukārt mobilo tālruņu bateriju partijai tas ir daudz zemāks, piemēram, 0,001 uz 1000 vai 1 uz 1 000 000 defektu.
3. Paraugu ņemšanas metode
Lai sasniegtu kvalitātes nodrošināšanu, pamatojoties uz nepieciešamo izsmalcinātības līmeni un stingrību, var izmantot dažas paraugu ņemšanas metodes. Galvenās metodes ir šādas:
Viena parauga ņemšana ir visizplatītākā metode. Tam nepieciešams tikai viens lieluma n paraugs un noklusējumu skaits c. Tādējādi to sauc arī par (n, c) paraugu ņemšanu. Ja n paraugā noklusējumi ir lielāki par c, visa partija tiek noraidīta.
Divkārša paraugu ņemšana ir vienas izlases metodes paplašinājums. Šādā gadījumā, ja pirmais paraugs ir neizlēmīgs, lēmuma pieņemšanai tiek ņemts otrais paraugs.
Secīga paraugu ņemšana ir sarežģīta metode, kurā tiek pārbaudīts katrs vienums no parauga, un lēmums par testa pieņemšanu, noraidīšanu vai turpināšanu tiek pieņemts pēc katra priekšmeta testēšanas.
Pārējās metodes ir vairāku paraugu ņemšana un izlaist partijas paraugu ņemšanu.
Pieņemama kvalitātes līmeņa saistīšana ar paraugu ņemšanu
Pirms visu punktu savienošanas ir jāsaprot vēl daži jēdzieni. Jēdzieni ir:
Ražotāja risks
Tā ir varbūtība, ka (n, c) izlasē noklusējuma gadījumu skaits ir lielāks vai vienāds ar AQL. Tādējādi ir varbūtība, ka partija tiek noraidīta. To parasti apzīmē ar grieķu burtu α (alfa).
OC līkne
Darbības raksturlīkne (OC līkne) uzrāda noklusējuma procentuālo vērtību vai AQL (x ass) procentus vienam vai (n, c) paraugam pret partijas (y ass) pieņemšanas varbūtību. Līkne ir ilustrēta zemāk. Kā liecina līkne, pieaugot bojājumu skaitam, pieņemšanas varbūtība strauji samazinās.
Tiem, kuriem ir zināšanas par statistiku, OC līkne parāda pazīstamu formu - tā ir izdzīvošanas funkcija. Tādējādi līknes punktus var uzskatīt par partijas izdzīvošanas (pieņemšanas) varbūtību, ņemot vērā noteiktas paraugu ņemšanas metodes noklusējuma procentuālo daudzumu.
Savienojums
Izstrādājot paraugu ņemšanas procesu, ražotājs vai ražotājs vēlas samazināt noraidīšanas varbūtību, tas ir, viņi vēlas samazināt α, kā noteikts iepriekš. Tas ir tas pats, kas maksimizēt (1-α) vai pieņemšanas varbūtību noteiktai paraugu ņemšanas metodei.
Ražotājs izvēlas AQL, izmantojot OC līkni kopā ar viņu zināšanām par citiem faktoriem, piemēram, procesā iesaistīto mašīnu un strādnieku kvalitāti, izejvielu kvalitāti, klientu pieprasīto kvalitāti un visiem citiem faktoriem, kas ietekmē kvalitāti.
Piemēram, pieņemsim, ka norādītā paraugu ņemšanas metode ir viens paraugs (60, 4) ar izmēru 60 un noraidījuma līmenis c ir vienāds ar 4. Ja ražotājs nosaka savu AQL uz 5% (3 uz 60), pieņemtais paraugs ir aptuveni 80%. Šajā posmā, ja ražotājs uzskata, ka tas ir pārāk riskanti, viņš var veikt nepieciešamās izmaiņas, lai AQL būtu 2% (1,2 uz 60). Tas dod pieņemšanas varbūtību aptuveni 99%, pamatojoties uz iepriekš minēto OC līkni.
OC līkni var izmantot arī, lai izvēlētos paraugu ņemšanas metodi. Ražotājs var izvēlēties izlases metodi, kas maksimizē pieņemšanas varbūtību konkrētam AQL.
Pieņemsim, ka ražotājs saprot, ka nekādi nevar samazināt defektu skaitu zem 5%. Tagad, ja viņi izmantotu iepriekšminēto (60, 4) paraugu ņemšanas metodi, viņu noraidīšanas varbūtība būtu 20%, kā to nosaka OC līkne, kas ir ļoti augsta. Lai pārvarētu problēmu, viņi var izmantot citu paraugu ņemšanas metodi, uzzīmējot dažādas līknes un izvēloties tādu, kas ir pieņemama gan viņiem, gan klientiem. Piemēram, zemāk redzamajā attēlā ražotāji var vienoties, izmantojot (80, 6), nevis (60, 4), lai palielinātu pieņemšanas varbūtību līdz 90%.
AQL praksē
Iepriekšminētajos piemēros aplūkota tikai viena paraugu ņemšanas metode - viena paraugu ņemšanas metode. Praksē aprēķini būtu sarežģītāki nekā iepriekš ilustrētie. Lai vienkāršotu kvalitātes standartu ieviešanas uzdevumu, tiek izmantotas AQL diagrammas.
Pieņemamo kļūdu skaitu izlasē - atkarībā no partijas lieluma, pārbaudes līmeņa un AQL - var viegli nolasīt no diagrammām. Diagrammā ir noteikti sliekšņi partijas pieņemšanai un noraidīšanai, ko var izmantot, lai pieņemtu galīgo lēmumu.
Izmantojot AQL diagrammas
AQL diagramma sastāv no divām daļām - pirmā ir pārbaudes līmeņa diagramma. To izmanto, lai izvēlētos pārbaudes līmeni, pamatojoties uz partijas lielumu un nepieciešamo pārbaudes līmeni. Piemēram, pieņemsim, ka ir jāšūst 5000 kreklu partija, un pārbaudes līmenis ir noteikts Normal II. Pārbaudes līmenis saskaņā ar noteikto tabulu ir partijas lieluma rindas un pārbaudes līmeņa kolonnas krustpunktā. Kā parādīts zemāk esošajā tabulā, tas ir pārbaudes līmenis “L.”
Nākamais procesa solis ir noteikt piemērotu izlases lielumu, izvēlēties AQL un pieņemt lēmumu, pamatojoties uz diagrammas dotajiem sliekšņiem. Sliekšņi tiek noteikti līdzīgi pārbaudes līmeņa rindas un AQL kolonnas krustojumā.
Tā kā ražotājs veic normālu pārbaudi, mēs izvēlamies parasto tabulu. Ņemiet vērā, ka stingrākas un samazinātas paraugu ņemšanai ir dažādas tabulas. Pieņemot, ka AQL ir 4 uz 1000 gabaliem, mēs iegūstam, ka izlases lielumam jābūt 200 krekliem. Ja kreklu ar defektu ir 15 vai vairāk, ražotājam ir jānoraida visa partija.
Papildu resursi
Finanses piedāvā sertificētu banku un kredītu analītiķu (CBCA) ™ CBCA ™ sertifikātu sertificēto banku un kredītu analītiķu (CBCA) ™ akreditācija ir globāls kredītiķu analītiķu standarts, kas aptver finanses, grāmatvedību, kredītu analīzi, naudas plūsmas analīzi, paktu modelēšanu, aizdevumu atmaksas un vairāk. sertifikācijas programma tiem, kas vēlas karjeru pārcelt uz nākamo līmeni. Lai turpinātu mācīties un virzīt savu karjeru, noderēs šādi resursi:
- Mērīšanas līmenis Mērīšanas līmenis Statistikā mērījumu līmenis ir klasifikācija, kas savstarpēji saista vērtības, kas mainīgajiem tiek piešķirtas. Citiem vārdiem sakot,
- Neatlases kļūda Neatlasīšanas kļūda Neatlasīšanas kļūda attiecas uz kļūdu, kas rodas datu vākšanas rezultātā, kuras dēļ dati atšķiras no patiesajām vērtībām. Tas ir savādāk
- Paraugu atlases aizspriedumi Paraugu atlases aizspriedumi Paraugu atlases neobjektivitāte ir neobjektivitāte, kas rodas no nespējas nodrošināt pareizu populācijas izlases nejaušināšanu. Paraugu atlases trūkumi
- Kopējās varbūtības noteikums Kopējās varbūtības noteikums Kopējās varbūtības noteikums (pazīstams arī kā kopējās varbūtības likums) ir pamatnoteikums statistikā attiecībā uz nosacīto un marginālo
