受入検査
受入検査は、製品ロット全体を受け入れるべきか、それとも拒否すべきかを示します。これにより、生産者と消費者の両方が、製品バッチが合格品であるかどうか、つまり仕様を満たしているかどうかをテストできます。属性については、多くの場合、カテゴリカルな反応、つまり部品の視覚的な特徴の観点から考えます。通常は、変色、傷、裂け目、傷などの欠陥を検査し、欠陥の数または不良部品の数を記録します。上の写真に示すように、レモンとライムの傷を数えることで、欠陥の数を判断できます。
ただし、受入抜取検査はプロセスの品質を全く向上させるものではなく、優れた品質管理プロセスの代替となることも決してありません。品質プロセスの詳細と例については、品質とプロセスの学習ライブラリをご覧ください。 受入抜取検査は、大規模な製造品や資源の合否を判断するためのツールとして有用です。特に、サプライヤーの工程品質が不明な場合、全数検査ではなく受入抜取検査が適切な選択肢となる場合があります。
受け入れサンプリングのいくつかの理由（2017年、品質管理における受け入れサンプリング第3版、Schilling、EG、Neubauer、DV）
- 検査は破壊的なので、サンプリングが必要となる
- 製品を評価するためのサンプリングを含む、管理されていないプロセス
- 100%のサンプリングは非効率的であり、0%では保証がない。
- 工程検査後（管理図作成後）に特殊原因が発生する場合があります。
- 顧客はサンプリング計画を必要としている
簡単な歴史
1924 年にベル研究所から生まれた受け入れ抜取検査の科学は、HF ドッジ、RB ミラー、WA シューハートなど、同研究所の一部のメンバーに関係しています。同研究所のメンバーとなったその他の著名人には、HG ロミッグなどがいます。ドッジ ロミッグ曲線で有名で、文献で見つかるドッジ ロミッグ表は、同研究所の偉大な頭脳によるものとされています。1925 ～ 1926 年には、動作特性曲線、平均総検査、タイプ A リスクとタイプ B リスクなどを含む受け入れ抜取検査の用語が、ウェスタン エレクトリック ベル研究所の努力の直接的な結果のもう 1 つの例となりました。受け入れ抜取検査と受け入れ品質管理の区別は、第二次世界大戦中の軍の基準から生まれました。後者はプロセス品質管理と比較できますが、前者は、現在検査されているロットの受け入れまたは拒否に関する一連の特定の条件をアドバイスします。
簡単に言えば、品質プロセス管理は品質システムの側面です。最も基本的なレベル、あるいは最も単純な受入抜取計画は、以下のように記述できます。
- 製品ロットの単一サンプルを検査またはテストします。
- サンプル品が良品であれば、ロット全体を受け入れます。
- サンプル品に欠陥がある場合は、ロット全体を不合格にします。
したがって、ロットから 1 つのサンプルを取り出し、そのサンプルから外挿して、バッチ全体が許容可能かどうかを推測します。
これが品質確保に役立つ理由がわかったところで、例を挙げてみましょう。例えば、15,000個のコーヒーマグを受け取ったとします。受入抜取検査では、検査に必要なコーヒーマグの数（サンプルサイズ）と、サンプル内で許容される欠陥数（受入数）を決定する計画を立てます。すべてのコーヒーマグを検査・試験するには時間がかかりすぎ、おそらく費用も高額になります。そのため、前述のように、出荷された全マグが使用可能かどうかを判断するために、少数のコーヒーマグだけを検査する方がはるかに効率的です。もちろん、熟練の職人が作ったマグを購入する場合を除き、ロット全体をサプライヤーに返送する必要があるかもしれません。
しかし、一体いくつのマグカップを検査すべきでしょうか？ 受入抜取検査を行うことで、検査すべきコーヒーマグの数や、出荷品の受け取りが可能でありながら不良品を許容できるマグカップの数を判断するのに役立ちます。
どれを選ぶべきでしょうか?
受け入れ検査は属性別ですか、それとも変数別ですか?
受入検査を使用して製品のバッチ、ロット、または出荷を評価する場合は、まず、属性による受入検査と変数による受入検査のどちらの方法が状況に最適かを判断する必要があります。
属性によるサンプリングでは、サンプル内の欠陥数または不良品数を評価します。欠陥の総数を集計する場合は、複数の欠陥がある単一の製品内の各欠陥をカウントします。あるいは、不良品をカウントする場合は、最初の問題によって製品が不良品となり、サンプル内の次の製品の評価に進みます。
属性計画は一般的に簡単に実行できます。まず、N個のユニットの集合（ロット）からn個のユニットをランダムに抽出します。そして、不良品の数を数えます。不良品の数が合格数cより少ない場合は、ロットを合格とします。不良品の数が合格数cより多い場合は、ロットを不合格とします。
例えば、コーヒーマグ10,000個を入荷したとします。そのうち28個を検査します。不良品が0個、1個、または2個であれば、出荷品を受領できます。しかし、サンプルに不良品が2個以上含まれている場合は、ロットを不合格とします。
変数によるサンプリングは、 測定可能な品質特性に基づいています。例えば、マグカップの重さ、取っ手の長さ、マグカップの厚さなどを測定できます。
JMPサンプリングプラン
JMP では、アドイン > JMP サンプリング計画を選択します。
JMP 受け入れ抜取検査
変数によるサンプリングを選択すると、3つのオプションが利用可能になります。
作成（生成）/比較は、新しいサンプリング計画を作成するか、複数の異なるサンプリング計画を区別・比較するために使用します。赤い三角のメニューオプションから「収集表の生成」を選択し、変数計画に従ってデータを収集した後、それらの測定値を用いて統計量を決定します。収集表は、データテーブルに適切な数の観測値または行を含むように生成され、使用できます。
JMPコレクションデータテーブルからの受け入れ/不合格ロットの決定
コレクション JMP データ テーブルから緑色の承認/拒否アイコンを押すだけで、必要な計算が実行され、サンプルがどのバッチからのものであるかが判断されます。
変数サンプリングプランについて覚えておくべきことの一つは、1つのサンプリングプランにつき1つの測定しか検査できないということです。つまり、コーヒーマグのサンプルハンドルの長さと、その性能（保温性や保冷性）を評価する必要がある場合は、2つの別々のサンプリングプランが必要になります。ただし、変数サンプリングプランでは、属性サンプリングプランよりもサンプルサイズがはるかに小さくなります。
受入抜取検査のリスク
ロット全体をサンプリングするわけではないので、考慮しなければならないリスクが 2 種類あります。
- 「良品」ロットまたはバッチを不合格にする確率（生産者リスクとも呼ばれる）= α.
- 「不良」ロットまたはバッチを受け入れる確率（消費者リスクとも呼ばれる）= β.
サンプリング計画のタイプ1およびタイプ2のエラー
JMPを受入抜取検査に使用すると、ソフトウェアは多くのグラフを生成します。生成されるグラフの一つは、これらのリスクを定量化するための動作特性曲線（OC曲線）です。OC曲線は、特定の割合の欠陥または不良品を含むロットが合格となる確率を示します。JMPの抜取検査計画におけるOC曲線は、指定された品質水準と指定された合格確率の両方に基づいて表示されます。
動作特性曲線（OC曲線）
左側のグラフは、指定された品質レベルと 28 個のサンプル サイズに基づいていますが、十字線ツールを使用して、9.43% が不良品である場合でもバッチを合格する確率は 50% であることを視覚化できます。
クロスヘアツールは50％の承認確率を示しています
同様に、不良率が 18% または (RQL) の場合、バッチを合格できる確率はわずか 9.79% になります。
次のシリーズの投稿では、属性による受入抜取検査、ゼロ受入抜取検査計画またはスクエイリア計画、変数抜取検査計画、および二重抜取属性計画の例について説明します。
JMP 受入抜取計画アドイン
