Stiamo eseguendo l'ispezione manuale e rimuovendo gli scarti trovati (ad es. filo danneggiato) in ogni fase del processo di produzione. Poiché l'ispezione manuale non è efficace al 100%, quali metodi statistici possono essere utilizzati per i dati ATTRIBUTE per prevedere il numero di scarti che un cliente potrebbe ricevere?
Questa domanda non ha una risposta così facile poiché affermi che '...l'ispezione manuale non è efficace al 100%.' stai riconoscendo che alcuni scarti passano ai clienti. E vuoi pronosticare quel numero. L'unico modo in cui so come farlo è avere una sorta di piano di campionamento per i clienti AT... o lo fai tu... o loro lo fanno e ti riferiscono. Quindi un semplice diagramma di controllo è un modo per "prevedere" il numero di scarti che i clienti "potrebbero vedere". Nessuno di questi metodi ti darà la verità... ma possono darti alcune informazioni e dati su cui valutare il volume degli scarti e la stabilità di quel volume nel tempo.
Innanzitutto, benvenuto nella comunità.
Oltre ai commenti di Pete, ecco i miei pensieri:
1. Perché ricevi scarti in ogni fase del processo di produzione? I tuoi sforzi non sarebbero serviti meglio per capire cosa sta causando gli scarti e lavorare per gestire quegli input per prevenire gli scarti.
2. Credo che tu intenda ispezione visiva piuttosto che manuale (anche se il tuo punto potrebbe essere che non è un'ispezione visiva automatizzata). Sarebbe vantaggioso (sia in termini di efficienza che di efficacia) poter quantificare i difetti con una misura continua piuttosto che con criteri pass-fail. Potrebbe essere necessario essere creativi (ad esempio, chiediti come misurare il danno del filo, anche le metriche di localizzazione possono essere utili, a volte le densità dei difetti possono far luce). Difetti o difetti come risposta pongono molteplici problemi. Non solo l'ispezione visiva presenta sfide di efficacia, ma può anche essere facilmente distorta e aggrega i possibili meccanismi di guasto che rendono difficile accertare le relazioni causali.
3. Puoi usare i grafici P/NP (difetti) o i grafici C/U (difetti) per valutare la coerenza, ma ancora una volta non vuoi davvero creare difetti in modo coerente.
