Estamos realizando una inspección manual y eliminando los rechazos encontrados (por ejemplo, alambre dañado) en cada paso del proceso de fabricación. Dado que la inspección manual no es 100% efectiva, ¿qué métodos estadísticos se pueden usar para los datos de ATRIBUTOS para predecir la cantidad de rechazos que podría recibir un cliente?
Esta pregunta no se responde tan fácilmente ya que afirma que '... la inspección manual no es 100% efectiva'. está reconociendo que algunos rechazos pasan a los clientes. Y quieres predecir ese número. La única forma que conozco de hacer esto es tener algún tipo de plan de muestreo de clientes AT... o lo haces tú... o ellos lo hacen y te informan a ti. Entonces, un gráfico de control simple es una forma de 'predecir' el número de rechazos que los clientes 'podrían ver'. Ninguno de estos métodos le dará la verdad... pero pueden brindarle información y datos sobre los cuales evaluar el volumen de rechazos y la estabilidad de ese volumen a lo largo del tiempo.
Primero, bienvenido a la comunidad.
Además de los comentarios de Pete, aquí están mis pensamientos:
1. ¿Por qué recibe rechazos en cada paso del proceso de fabricación? ¿No serían mejores sus esfuerzos para comprender qué está causando los rechazos y trabajar para administrar esas entradas para evitar los rechazos?
2. Creo que quiere decir inspección visual en lugar de manual (aunque su punto puede ser que no se trata de una inspección visual automatizada). Sería beneficioso (tanto en eficiencia como en eficacia) poder cuantificar los defectos con una medida continua en lugar de criterios de aprobación/rechazo. Es posible que deba ser creativo (por ejemplo, pregúntese cómo medir el daño del cable, las métricas de ubicación también pueden ser útiles, a veces las densidades de defectos pueden arrojar luz). Los defectos o defectuosos como respuesta plantean múltiples problemas. La inspección visual no solo tiene los desafíos de la efectividad, sino que también puede sesgarse fácilmente y agrega posibles mecanismos de falla que dificultan determinar las relaciones causales.
3. Puede usar gráficos P/NP (Defectuosos) o gráficos C/U (Defectos) para evaluar la consistencia, pero de nuevo, realmente no desea generar defectos de manera consistente.
