驗收抽樣
驗收抽樣顯示是否應該接受或拒絕整批產品。它使生產者和消費者能夠測試一批產品是否可以接受，即它們是否符合規格。對於屬性，人們通常從分類反應的角度來思考，通常是部分的視覺特徵。您通常會檢查是否有缺陷，例如變色、瑕疵、撕裂或刮痕，並記錄缺陷數量或缺陷組件的數量。如上圖所示，人們可以計算檸檬和酸橙上的瑕疵數量，以確定存在多少個缺陷。
然而，應該注意的是，驗收抽樣不會以任何方式改善流程的質量，也不能取代良好的品質控制流程。有關品質流程的詳細資訊和範例，請參閱品質和流程學習庫。 驗收抽樣是用來接受或拒絕大規模製成品和資源的有用決策工具。特別是在供應商流程品質未知的情況下，與 100% 檢查相比，驗收抽樣可能是個不錯的選擇。
驗收抽樣的一些原因（2017，《品質管制中的驗收抽樣》第 3 版，Schilling, EG, & Neubauer, DV）
- 測試具有破壞性，因此需要取樣
- 流程不受控制，需要抽樣來評估產品
- 100% 採樣效率低，而 0% 採樣無法提供保證
- 過程檢驗後（繪製控制圖後）可能會出現特殊原因
- 客戶要求抽樣計劃
簡史
驗收抽樣科學於 1924 年誕生於貝爾實驗室，與該部門的一些成員有關，包括 HF Dodge、RB Miller、WA Shewhart 等。加入該部門的其他知名人士包括 HG Romig。由於道奇-羅米格曲線而引人注目，人們在文獻中發現的道奇-羅米格表歸功於該部門的偉大思想。 1925-1926 年，驗收抽樣的術語，包括工作特性曲線、平均總檢查、A 類和 B 類風險等，也是西方電氣貝爾實驗室努力的另一個例子或直接成果。驗收抽樣和驗收品質控制之間的區別源於第二次世界大戰期間的軍事標準。雖然後者可以與製程品質控制進行比較，但前者為接受或拒絕目前檢查的批次提出了一組具體條件。
簡而言之，品質過程控制是品質系統的一個面向。在最基本的層面上，或最簡單的驗收抽樣計畫可以表示為：
- 我們檢查或測試一批產品中的單一樣品。
- 如果抽樣產品良好，則可接受整批產品。
- 若抽樣產品有缺陷，則拒收整批產品。
因此，我們從批次中取出一個樣本，然後根據該樣本推斷整個批次是否可以接受。
現在我們了解了為什麼這對於保障品質有用，我們可以討論一個例子。例如，您收到一批 15,000 個咖啡杯。透過驗收抽樣，您可以製定計劃來確定需要檢查多少個咖啡杯（樣本大小）以及樣本中允許有多少缺陷（驗收數）。檢查和測試每個咖啡杯會花費太多時間，而且很可能花費太多錢。因此，正如我們上面提到的，只檢查幾個咖啡杯來確定整批貨物是否可以使用，或者是否應該將其全部退回給供應商，效率要高得多，除非您購買的是熟練工匠製作的杯子。
但是你該看多少呢？透過使用驗收抽樣，它可以幫助您確定要檢查多少個咖啡杯，以及可以允許多少個有缺陷的咖啡杯並仍然接受貨物的交付。
我該選擇哪一個？
按屬性還是依變數進行抽樣驗收？
如果您想使用驗收抽樣來評估一批、一批或一批產品，您首先需要確定哪種方法最適合您的情況：按屬性還是按變數進行驗收抽樣。
依屬性抽樣評估樣本中的缺陷數量或缺陷品數量。您可能會統計缺陷的總數，在這種情況下，單個具有多個缺陷的物品中的每個缺陷都會被計算在內。或者，您可以計算缺陷品，在這種情況下，第一個問題會導致產品有缺陷，然後您可以繼續評估樣本中的下一個產品。
屬性計劃通常很容易執行：從 N 個單位的集合（批次）中隨機選擇 n 個單位的樣本。計算缺陷品的數量。若缺陷品數量少於驗收數 c，則驗收該批。若缺陷品數量超過接受數量 c，則拒絕該品。
例如，假設您收到 10,000 個咖啡杯。您將檢查其中的 28 個。如果有 0 個、1 個或 2 個有缺陷的咖啡杯，您可以接受該批貨物。但如果樣品含有 2 個以上的缺陷品，您將拒收該批。
試驗收按變數抽樣是基於您可以測量的品質特性。例如，您可以測量杯子的重量、手柄的長度、杯子的厚度。
JMP 抽樣計劃
在 JMP 中，選擇插件 > JMP 抽樣計劃。
JMP 驗收抽樣
選擇按變數抽樣將允許三個選項--
建立（產生）/比較以製定新的抽樣計劃或對幾種不同的可能抽樣計劃進行區分和比較。從紅色三角形選單選項中選擇產生收集表，然後根據變數計劃收集資料後，您將使用這些測量值確定統計資料。將產生包含資料表中適當數量的觀測值或行的收集表供您使用。
JMP 收集資料表中的“接受拒絕批次確定”
只需按下 JMP 資料表中的綠色「接受/拒絕」圖示即可執行必要的計算並確定樣本來自哪個批次。
關於變數抽樣計劃需要記住的一件事是，每個抽樣計劃只能檢查一次測量。因此，如果您需要評估咖啡杯樣品手柄的長度及其性能（它們保溫或保持飲料冷的效果如何），則需要兩個單獨的採樣計劃。但是，變數抽樣計劃所需的樣本量比屬性抽樣計劃小得多。
驗收抽樣的風險
因為我們沒有對整個批次進行抽樣，所以我們必須考慮兩種風險：
- 拒絕「好」批次的機率，也稱為生產者風險 = α.
- 接受「不良」批次或批次的機率，也稱為消費者風險 = β.
抽樣計劃 1 類錯誤與 2 類錯誤
當您使用 JMP 進行抽樣驗收時，軟體會產生許多圖表。產生的圖表之一是操作特性曲線（OC 曲線），用於量化這些風險。 OC 曲線說明了包含一定比例缺陷或缺陷品的批次被接受的機率。 JMP 抽樣計劃中的 OC 曲線是根據指定的品質等級和指定的接受機率顯示的。
工作特性 (OC) 曲線
在左側的圖表中，圖表是基於指定的品質等級和 28 個項目的樣本量，使用十字線工具，我們可以看到，當 9.43% 的產品有缺陷時，接受該批次的機率為 50%。
十字準線工具顯示接受機率為 50%
類似地，如果缺陷率是 18% 或 (RQL)，那麼接受該批次的可能性只有 9.79%。
在接下來的一系列文章中，我將介紹按屬性驗收抽樣、零驗收抽樣計劃或 Squeglia 計劃、變數抽樣計劃和雙重抽樣屬性計劃的範例。
JMP驗收抽樣計劃插件
