통계의 도움이 조금 필요합니다. 나는 샘플링을 기반으로 결정적이지 않은 결과를 산출한 프로젝트를 진행해 왔습니다. 그럼에도 불구하고 우리 리더십 팀은 앞으로 나아가기를 원하며 내가 스스로 할 수 없는 것을 "확인"하기 위해 설정된 빈도로 라인에서 샘플링을 할 계획입니다. 증가된 빈도를 기반으로 내가 찾을 수 없는 것을 그들이 찾을 확률을 추정하는 데 도움이 필요합니다.
다음은 몇 가지 구체적인 내용입니다.
- 그들이 찾고 있는 것 –
- 허위 승인 제품(저체중 식품)
- 사양을 벗어난 제품의 범위 - >0 및 <36.4g
- 샘플링 빈도 - 30분마다 12바
- 채우기 빈도 - 30분마다 10,500바
- 안정적인 정규 분포를 기반으로 해당 기간 동안 약 1.03751%, 즉 10,500개 막대 중 109개 막대가 사양 범위를 벗어나는 것으로 이론화되었습니다.
사양 막대에서 아무것도 찾을 수 없는 경우 생산이 선택한 빈도로 샘플링하여 희망하는 것입니다. 그러면 제가 노력하고 있는 개선 사항이 측정 시스템을 통해 잘못 승인된 제품의 위험을 증가시키지 않았다는 것을 보여줄 것입니다. 내 생각에는 이 연구를 진행하고 결함이 있는 막대를 찾지 못한 후에도 샘플링 크기만으로는 결함이 있는 제품을 발견하지 못했을 수도 있다는 것입니다.
결함이 있는 제품을 찾기 위해 얼마나 많은 샘플을 수집해야 하는지 예측하는 데 도움이 되는 통계가 있다고 상상해야 합니다.
안녕하세요, mmeewes!
나는 조지아의 의견에 전적으로 동의합니다. 통계학자의 도움을 받아야 합니다.
내 경험에 따르면 경영진은 확률보다 비용을 더 잘 이해합니다.
따라서 다음 기사를 확인하세요. 사양의 최소 제조 비용에 대한 품질 수준
바 대신 빵 한 덩어리에 관한 것이지만 아이디어를 얻을 수 있습니다 ...
행운을 빌어요
귀하의 질문은 통계학자가 가장 자주 묻는 질문입니다. 어떤 n을 사용해야 합니까?
가장 빈번하게 나오는 대답은 "상황에 따라 다릅니다."입니다.
N에 대한 공식이나 표를 사용하기 전에 AQL, 허용 가능한 품질 수준 및 기타 세부 사항을 정의해야 하는 무실패 승인 계획을 갖춘 수많은 웹 사이트가 있습니다.아주 간단한 것은 http://asq.org/quality-progress/2007/11/basic-quality/zero-defect-sampling.html .
하지만 회사 통계 전문가를 찾거나 지역 대학 통계 교수와 협력하는 것이 좋습니다.답변을 제공하기 전에 논의해야 할 세부 사항이 많이 있습니다(상황에 따라 다름).예를 들어 샘플은 어떻게 수집됩니까? 즉, 여러 생산 라인의 라인 끝 부분에서 수집됩니까? 30분마다 12개의 샘플을 수집한다면 12개 샘플을 모두 한 번에 수집했다는 뜻인가요?귀하의 계획에는 여러 소스 도구가 포함됩니까? 바 무게는 하나의 도구 세트 또는 일련의 도구에만 의존합니까? [바라고 하셔서 코팅 그래놀라바를 생각하고 있었는데 냠냠! 이와 같은 시나리오의 경우 무게 문제는 바 "프레스" 또는 코터로 인한 것입니다.]
각 도구 프로세스에 대한 관리 차트/모니터가 있습니까? 그렇다면 안정성은 어떻습니까? 무작위 정규분포를 가정할 때, 시간과 도구별로 데이터를 살펴보았는가? 그것이 합리적인 가정인가? 누드 쥐를 대상으로 한 암 연구와 마찬가지로, 실패할 가능성이 가장 높은 대상의 테스트/샘플링이 정보를 제공할 수도 있고 귀중한 정보를 놓칠 수도 있습니다. 도구가 많은 경우 시뮬레이션을 사용하여 로우 엔드, 로우 엔드, 로우 엔드의 일련의 도구에서 막대가 생성되면 "만약"할 수 있습니다.
이전에 실패를 본 적이 있다면 정말 무작위였습니까, 아니면 제 시간에 클러스터되어 있었습니까?
많은 샘플링 계획, 특히 무언가가 변경되어 실제 기준이 없는 경우 이중 샘플링 방법을 사용합니다. 예를 들어, 샘플 중 하나가 사양 한계(평균 및 샘플 표준 편차 모두)에서 멀리 떨어져 있는 경우 평소와 같이 샘플링하고, 샘플이 사양 한계에 "근처"인 경우 샘플링 및 테스트를 늘립니다.
좀 더 구체적으로 설명하고 싶지만 수년간의 통계와 제조 라인 지원을 통해 N만으로는 결코 완전한 답이 될 수 없습니다.내 질문을 검토해 보면 알려진 내용, 샘플링 계획에 영향을 미치는 요소에 대한 세부 정보를 요구하고 있음을 알 수 있습니다.
나에게는 단일 크기의 공식이 없지만 아마도 이러한 질문 중 일부는 추구할 수 있는 몇 가지 아이디어와 방법을 제공할 수 있습니다. 링크에 제공된 간단한 ASQC 경험 법칙을 사용합니다.
행운을 빌어요!
