估計發現缺陷產品的機率我需要一點統計幫助。 我一直在從事一個項目，根據我的採樣，該項目產生了不確定的結果。 儘管如此，我的領導團隊仍希望繼續前進，並計劃以設定的頻率從生產線上進行採樣，以「驗證」我自己無法做到的事情。 我需要幫助根據他們增加的頻率來估計他們找到我找不到的東西的機率。
以下是一些具體細節。
- 他們在尋找什麼——
- 錯誤接受的產品（重量過輕的食品）
- 不合格品範圍 - >0 且 <36.4 克
- 取樣頻率 - 每 30 分鐘 12 個小節
- 人口頻率 - 每 30 分鐘 10,500 條
- 根據穩定的常態分佈，我推測該時間段內 10,500 個柱子中大約有 1.03751% 或 109 個柱將屬於不合格類別。
希望是，如果他們無法找到任何超出規格的條，可以按照生產所選的頻率進行採樣。 這將表明我一直在努力的改進並沒有增加透過測量系統錯誤接受產品的風險。 我的感覺是，即使在完成這項研究之後，也許沒有發現任何有缺陷的金條，但僅由於抽樣尺寸，他們可能也沒有發現任何有缺陷的產品。
我必須想像有一個統計數據可以幫助我預測需要收集多少樣本才能找到有缺陷的產品。
回覆：估計發現缺陷產品的機率嗨，嗯！
我完全同意喬治亞州的觀點：你應該聘請一名統計學家。
根據我的經驗，管理層比機率更了解成本。
因此，請查看這篇文章：最低製造成本規格的品質水平
它是關於麵包而不是酒吧，但你明白了...
祝你好運
回覆：估計發現缺陷產品的機率你的問題是統計學家最常問的問題：我該使用什麼n？
最常見的答案是「視情況而定」。
有許多網站都有零故障驗收計劃，要求在使用 N 的公式或表格之前定義 AQL、可接受的品質水準和其他詳細資訊。一個非常簡單的就是http://asq.org/quality-progress/2007/11/basic-quality/zero-defect-sampling.html 。
但是，我建議您找到您公司的統計學家，或與當地大學的統計學教授合作。在提供答案之前，需要討論許多細節（視情況而定）。例如，樣品是如何收集的：多條生產線的末端？ 如果每 30 分鐘收集 12 個樣本，是否表示所有 12 個樣本都是一次性收集的？您的計劃會捕獲多個來源工具嗎？ 桿重量僅取決於一套工具還是一系列工具？ [既然你說棒，我就想到了塗層格蘭諾拉麥片棒，好吃！ 對於這樣的情況，重量問題是由於棒“壓力機”或塗佈機造成的。]
您是否有每個工具流程的控製圖/監視器？ 如果是，它們的穩定性如何？ 當您假設隨機常態分佈時，您是否按時間和工具查看了數據，這是一個合理的假設嗎？ 就像裸鼠癌症研究一樣，有時從最有可能失敗的小鼠身上進行測試/採樣可以提供信息，有時可能會錯過有價值的信息。 如果您有很多工具，您可以使用模擬來「如果」從低端、低端、低端的一系列工具創建一個條形會怎麼樣。
當您以前見過故障時，它們是真正隨機的還是及時聚集的？
許多抽樣計劃，特別是如果某些事情發生了變化並且沒有真正的基線，則使用雙重抽樣方法。 例如，如果您的一個樣品遠離規格限制（平均值和樣品標準差），則照常採樣，但如果樣品“接近”規格限制，則增加採樣和測試。
我希望我能更具體，但經過多年的統計和支援生產線，僅 N 永遠不是完整的答案。如果您查看我的問題，您會發現他們詢問的是已知資訊以及影響任何抽樣計劃的因素的詳細資訊。
我沒有統一的公式，但也許其中一些問題會給你一些想法和追求的途徑。 使用連結中提供的簡單 ASQC 經驗法則。
祝你好運！
