估计发现缺陷产品的概率我需要一点统计帮助。 我一直在从事一个项目，根据我的采样，该项目产生了不确定的结果。 尽管如此，我的领导团队仍希望继续前进，并计划以设定的频率从生产线上进行采样，以“验证”我自己无法做到的事情。 我需要帮助根据他们增加的频率来估计他们找到我找不到的东西的概率。
以下是一些具体细节。
- 他们在寻找什么——
- 错误接受的产品（重量过轻的食品）
- 不合格产品范围 - >0 且 <36.4 克
- 采样频率 - 每 30 分钟 12 个小节
- 人口频率 - 每 30 分钟 10,500 条
- 根据稳定的正态分布，我推测该时间段内 10,500 个柱中大约有 1.03751% 或 109 个柱将属于不合格类别。
希望是，如果他们无法找到任何超出规格的条，可以按照生产所选择的频率进行采样。 这将表明我一直在努力的改进并没有增加通过测量系统错误接受产品的风险。 我的感觉是，即使在完成这项研究之后，也许没有发现任何有缺陷的金条，但仅由于抽样尺寸，他们可能也没有发现任何有缺陷的产品。
我必须想象有一个统计数据可以帮助我预测需要收集多少样本才能找到有缺陷的产品。
回复：估计发现缺陷产品的概率嗨，嗯！
我完全同意乔治亚州的观点：你应该聘请一名统计学家。
根据我的经验，管理层比概率更了解成本。
因此，请查看这篇文章：最低制造成本规格的质量水平
它是关于面包而不是酒吧，但你明白了......
祝你好运
回复：估计发现缺陷产品的概率你的问题是统计学家最常问的问题：我应该使用什么n？
最常见的回答是“视情况而定”。
有许多网站都有零故障验收计划，要求在使用 N 的公式或表格之前定义 AQL、可接受的质量水平和其他详细信息。一个非常简单的就是http://asq.org/quality-progress/2007/11/basic-quality/zero-defect-sampling.html 。
但是，我建议您找到您公司的统计学家，或者与当地大学的统计学教授合作。在提供答案之前，需要讨论许多细节（视情况而定）。例如，样品是如何采集的：多条生产线的末端？ 如果每 30 分钟收集 12 个样本，是否意味着所有 12 个样本都是一次性收集的？您的计划会捕获多个源工具吗？ 杆重量仅取决于一套工具还是一系列工具？ [既然你说棒，我就想到了涂层格兰诺拉麦片棒，好吃！ 对于这样的情况，重量问题是由于棒“压力机”或涂布机造成的。]
您是否有每个工具流程的控制图/监视器？ 如果是，它们的稳定性如何？ 当您假设随机正态分布时，您是否按时间和工具查看了数据，这是一个合理的假设吗？ 就像裸鼠的癌症研究一样，有时从最有可能失败的小鼠身上进行测试/采样可以提供信息，而有时它可能会错过有价值的信息。 如果您有很多工具，您可以使用模拟来“如果”从低端、低端、低端的一系列工具创建一个条形会怎样。
当您以前见过故障时，它们是真正随机的还是及时聚集的？
许多抽样计划，特别是如果某些事情发生了变化并且没有真正的基线，则使用双重抽样方法。 例如，如果您的一个样品远离规格限制（均值和样品标准差），则照常采样，但如果样品“接近”规格限制，则增加采样和测试。
我希望我能更具体，但经过多年的统计和支持生产线，仅 N 永远不是完整的答案。如果您查看我的问题，您会发现他们询问的是已知信息以及影响任何抽样计划的因素的详细信息。
我没有统一的公式，但也许其中一些问题会给你一些想法和追求的途径。 使用链接中提供的简单 ASQC 经验法则。
祝你好运！
