수용 샘플링
합격 샘플링은 제품 로트 전체를 합격 또는 불합격으로 판정하는 것입니다. 생산자와 소비자 모두 제품 배치가 합격인지, 즉 규격을 충족하는지 테스트할 수 있습니다. 속성은 일반적으로 부품의 시각적 특성과 같은 범주형 응답으로 생각하게 됩니다. 일반적으로 변색, 흠집, 찢어짐 또는 긁힘과 같은 결함을 검사하고 결함 수 또는 불량 부품 수를 기록합니다. 위 사진에서 볼 수 있듯이 레몬과 라임의 흠집 수를 세어 결함 수를 확인할 수 있습니다.
그러나 인수 샘플링은 프로세스 품질을 어떤 식으로든 개선하지 않으며, 우수한 품질 관리 프로세스를 대체할 수 없다는 점에 유의해야 합니다. 품질 프로세스에 대한 자세한 내용과 예시는 품질 및 프로세스 학습 라이브러리를 참조하십시오. 인수 샘플링은 대규모 제조 상품 및 자원의 승인 또는 거부를 위한 의사 결정 도구로 유용합니다. 특히 공급업체의 공정 품질을 알 수 없는 경우, 100% 검사 대신 인수 샘플링이 좋은 선택이 될 수 있습니다.
수용 샘플링의 몇 가지 이유(2017, 품질 관리에서의 수용 샘플링 3판, Schilling, EG, & Neubauer, DV)
- 테스트는 파괴적이므로 샘플링이 필요합니다.
- 제품 평가를 위한 샘플링을 포함하는 제어되지 않는 프로세스
- 100% 샘플링은 비효율적이며 0%는 보장되지 않습니다.
- 공정 검사 후(관리도가 작성된 후) 특별한 원인이 발생할 수 있습니다.
- 고객에게 샘플링 계획이 필요합니다.
약력
1924년 Bell 연구소에서 나온 수용 샘플링 과학은 HF Dodge, RB Miller, WA Shewhart 등을 포함한 일부 부서 구성원과 연결될 수 있습니다. 이 부서의 구성원이 된 다른 유명인사로는 HG Romig가 있습니다. Dodge-Romig 곡선으로 유명하기 때문에 문헌에서 발견되는 Dodge-Romig 표는 이 부서의 위대한 지성에게 기인합니다. 1925-1926년에 작동 특성 곡선, 평균 총 검사, 유형 A 및 유형 B 위험 등을 포함한 수용 샘플링의 용어는 Western Electric Bell 연구소의 노력의 또 다른 예 또는 직접적인 결과입니다. 수용 샘플링과 수용 품질 관리의 구분은 제2차 세계 대전 중 군사 표준에서 비롯되었습니다. 후자는 공정 품질 관리와 비교할 수 있는 반면, 전자는 현재 검사된 로트의 수용 또는 거부에 대한 특정 조건 집합을 조언합니다.
간단히 말해 , 품질 공정 관리는 품질 시스템의 한 측면입니다. 가장 기본적인 수준, 즉 가장 간단한 샘플링 검사 계획은 다음과 같습니다.
- 우리는 제품 로트의 단일 샘플을 검사하거나 테스트합니다.
- 샘플링한 품목이 좋으면 전체 품목을 수락하게 됩니다.
- 샘플링한 품목에 결함이 있는 경우 전체 로트를 거부합니다.
그래서 우리는 한 개의 샘플을 채취한 다음, 그 샘플을 토대로 전체 배치가 허용 가능한지 여부를 추론합니다.
이제 이것이 품질 관리에 어떻게 유용한지 이해했으니, 예를 들어 보겠습니다. 예를 들어, 커피 머그잔 15,000개를 배송받았다고 가정해 보겠습니다. 합격 샘플링을 통해 검사해야 할 커피 머그잔의 수(샘플 크기)와 샘플 내 허용되는 결함 수(합격 개수)를 결정하는 계획을 수립합니다. 모든 커피 머그잔을 검사하고 테스트하는 데는 너무 많은 시간과 비용이 소요될 가능성이 높습니다. 따라서 위에서 언급했듯이, 전체 배송물이 사용 가능한지, 아니면 숙련된 장인이 만든 머그잔을 구매하는 경우가 아니라면 공급업체에 반품해야 하는지 판단하기 위해 몇 개의 커피 머그잔만 검사하는 것이 훨씬 효율적입니다.
하지만 몇 개를 살펴봐야 할까요? 수락 샘플링을 사용하면 검사할 커피 머그잔의 수와, 배송 중 불량 커피 머그잔을 몇 개나 허용하고 배송을 수락할 수 있는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
어떤 것을 선택해야 할까?
속성에 따른 수용 샘플링인가, 변수에 따른 수용 샘플링인가?
일괄 처리, 로트 또는 제품 배송물을 평가하기 위해 수용 샘플링을 사용 하려면 먼저 상황에 가장 적합한 방법, 즉 속성별 수용 샘플링과 변수별 수용 샘플링 중 어느 것이 적합한지 결정해야 합니다.
속성별 표본 추출은 표본 내 결함 수 또는 불량품 수를 평가합니다. 총 결함 수를 계산할 수도 있는데, 이 경우 여러 개의 결함이 있는 단일 품목의 각 결함을 계산합니다. 또는 불량품 수를 계산할 수도 있는데, 이 경우 첫 번째 문제가 품목에 결함을 발생시키고 표본의 다음 품목을 평가합니다.
속성 계획은 일반적으로 수행하기 쉽습니다. N개의 단위가 있는 집합(로트)에서 n개의 단위 샘플을 무작위로 추출합니다. 불량품의 수를 세어 보세요. 불량품이 합격 개수 c보다 적으면 로트를 합격으로 처리합니다. 불량품이 합격 개수 c보다 많으면 불합격으로 처리합니다.
예를 들어 , 커피 머그잔 10,000개를 받았다고 가정해 보겠습니다. 그중 28개를 검사할 것입니다. 불량품이 0개, 1개 또는 2개이면 배송을 수락할 수 있습니다. 하지만 샘플에 불량품이 2개 이상 포함되어 있으면 해당 로트를 불합격 처리합니다.
변수별 표본 추출은 측정 가능한 품질 특성을 기반으로 합니다. 예를 들어, 머그컵의 무게, 손잡이 길이, 두께 등을 측정할 수 있습니다.
JMP 샘플링 계획
JMP에서 추가 기능 > JMP 샘플링 계획을 선택합니다.
JMP 수용 샘플링
변수별 샘플링을 선택하면 세 가지 옵션이 허용됩니다.
생성(생성)/비교 기능을 사용하면 새로운 샘플링 계획을 개발하거나 여러 가지 가능한 샘플링 계획을 구분하고 비교할 수 있습니다. 빨간색 삼각형 메뉴 옵션에서 '수집 테이블 생성'을 선택하면 변수 계획에 따라 데이터를 수집한 후 해당 측정값을 사용하여 통계량을 산출할 수 있습니다. 수집 테이블은 데이터 테이블에 적절한 수의 관측치 또는 행을 포함하여 생성됩니다.
JMP 컬렉션 데이터 테이블에서 수락 거부 로트 결정
컬렉션 JMP 데이터 테이블에서 녹색 수락/거부 아이콘을 눌러 필요한 계산을 수행하고 샘플이 나온 배치에 대한 결정을 내리세요.
변수 표본 추출 계획에 대해 기억해야 할 한 가지는 표본 추출 계획당 하나의 측정값만 검토할 수 있다는 것입니다. 따라서 커피 머그잔의 샘플 손잡이 길이와 성능(열 유지력 또는 음료 차가움 유지력)을 평가해야 하는 경우, 두 개의 별도 표본 추출 계획이 필요합니다. 그러나 변수 표본 추출 계획은 속성 표본 추출 계획보다 훨씬 작은 표본 크기를 필요로 합니다.
수용 샘플링의 위험
우리는 전체 샘플을 샘플링하지 않기 때문에 고려해야 할 두 가지 위험이 있습니다.
- "좋은" 로트 또는 배치를 거부할 확률(생산자 위험이라고도 함) = α.
- "불량" 로트 또는 배치를 수락할 확률, 즉 소비자 위험 = β.
샘플링 계획 유형 1 및 유형 2 오류
JMP를 사용하여 합격 샘플링을 수행 하면 소프트웨어에서 여러 그래프가 생성됩니다. 생성된 그래프 중 하나는 이러한 위험을 정량화하는 운영 특성 곡선(OC 곡선)입니다. OC 곡선은 특정 비율의 불량품 또는 불량 품목을 포함하는 로트가 합격될 확률을 보여줍니다. JMP 샘플링 계획의 OC 곡선은 지정된 품질 수준과 지정된 합격 확률을 기반으로 표시됩니다.
작동 특성(OC) 곡선
왼쪽 그래프 는 지정된 품질 수준과 28개 품목의 샘플 크기를 기반으로 하며, 십자선 도구를 사용하면 불량품이 9.43%일 때 배치를 승인할 확률이 50%임을 시각화할 수 있습니다.
50%의 승인 확률을 보여주는 조준선 도구
마찬가지로 , 불량률이 18% 또는 (RQL)인 경우 배치를 승인할 확률은 9.79%에 불과합니다.
다음 게시물에서는 속성별 수용 표본 추출, 제로 수용 표본 추출 계획 또는 스퀘글리아 계획, 변수 표본 추출 계획 및 이중 표본 추출 속성 계획의 예를 살펴보겠습니다.
JMP 수용 샘플링 계획 추가 기능
