単一属性のサンプリング計画または MIL-STD-105E は、検査が 2 つの結果としてのみ分類できる場合に使用されます。 このタイプの計画は、ゴー/ノーゴー、または仕様内か仕様外であると考えることができます。 サンプル内で見つかった欠陥の数を数えたり、プロセス内の欠陥の割合を評価したりするだけでよいため、広く使用されています。 大きなロットが使用される場合は、二項分布が使用されます。 一方、超幾何分布は、欠陥が単一のロットから発生する場合に使用されます。 検査されたロットの不良率に対する合格確率をプロットする場合、タイプ A とタイプ B の 2 つの曲線が可能です。タイプ A では、曲線はロット内の不良率に対するロットの合格確率を表します。 、タイプ B では、曲線は、合格するロットの割合と生産者のプロセスでの不良品の割合をプロットします。
このプロセスでは、サイズ N のロットからサイズ n のランダムなサンプルを抽出します。 サンプルがロット自体であることを目的としている場合、ロットの生産にプロセスが使用される場合、タイプ A サンプリングまたはタイプ B サンプリングとみなされます。
Procedure for Single Attributes Sampling単一属性のサンプリング手順
2 点アプローチを使用して、属性ごとに単一のサンプリング計画を生成する方法を示します。 2 点サンプリング計画アプローチでは、点に ( p1, α ) と ( p2, β ) を使用します。 ここで、p1 は許容品質限界または AQL として知られ、p2 は不合格品質限界または RQL として知られ、α は生産者のリスク、β は消費者のリスクです。 JMP サンプリング プラン アドインを使用すると、二項分布 (タイプ 
または超幾何分布 (タイプ A) のいずれかを使用できます。
アドインを起動する[アドイン] メニューから [JMP サンプリング プラン] を選択します。 「属性」-->「単一」を選択します。
Single Attributes Sampling Plan単一属性のサンプリング計画
ロット受け入れサンプリング計画について 3 つのオプションが表示されます。
- 属性の評価計画
- 属性計画の生成または作成
- 属性プランの比較
2 点法を使用して属性サンプリング計画を生成するオプションを使用します。
Generate Single Attributes Sampling Plan単一属性のサンプリング計画の生成
[OK] をクリックすると、AQL、RQL、α、β を入力するダイアログが表示され、ロットサイズを指定するときにタイプ A またはタイプ B 分析のオプションを選択します。 測定単位を使用すると、p のオプションを不良品の割合、不良品の割合、または 100 万件あたりの不良品数から変更できます。経由ドロップダウンメニュー。 プランを指定する場合、主に考慮するのは、プロデューサーとコンシューマーの両方に提供される保護です。
ダイアログに次の値を入力します。
AQL = 0.018
RQL = 0.18
AQL でロットを受け入れる確率 (1- α ) = 0.95
RQL でロットを受け入れる確率 ( β ) = 0.10
ロットサイズはオプションであることに注意してください。 ロットサイズが指定されていない場合、パフォーマンスグラフは表示されません。
Specifying two points for single attribute sampling plan単一属性のサンプリング計画に 2 つのポイントを指定する
JMP サンプリング計画レポート作成された計画に関する詳細が記載されたものが作成されます。 各アウトライン ボックスを順に見て、出力の内容を確認してみましょう。
最初のアウトライン ノードを展開すると、プランを生成するために指定されたパラメータが表示されます。
Detail Report for Single Attribute Sampling Plan単一属性サンプリング計画の詳細レポート
さらに、作成された計画はサンプル サイズ (n) = 28、合格数 ( c ) が 2 です。28 個のサンプル内の欠陥品または不適合品目の数が 2 以下の場合、ロットを合格することになります。 不適合品目の数が 2 を超える場合、そのロットは拒否されます。この計画では、1.8% の不適合品目を含むロットは 1.37% の確率でのみ拒否されます。一方、18% の不適合品目を含むロットの場合は、適合品は 9.795 まで受け付けられます。
2 番目のアウトライン ノードからの出力を表示すると、動作特性曲線 ( OC ) が表示されます。 OC 曲線は、プランによって消費者と生産者の両方に提供される保険を評価するために使用されます。 2 つの OC カーブが表示されます。 左側の曲線は、指定された品質レベル (AQL = 0.018 および RQL =0.18) と、関連する (計算された) 合格確率を使用して示されています。 一方、右側の OC 曲線は、指定された合格確率 ( Pa@AQL = 0.95 および Pa@RQL = 0.1 ) と計算された品質レベルを使用して示されています。
Operating Characteristic Curves動作特性曲線
最後のアウトライン ノードを展開または表示すると、作成された計画の概要が表形式で表示されます。 出力が表示され、希望の品質が示されます。
この表は、指定された AQL レベルと RQL レベルの両方で関連する合格確率の増加または減少を示すために色分けされています。 AQL での合格確率の要求よりも優れたパフォーマンス (0.98635 > 0.95) は青いフォントと上向き矢印、または 0.097937 < 0.1 と RQL と同じ青いフォントでの下向き矢印は、計算された合格確率を簡単に視覚的に示し、要求されたものより良いか悪いか。 同様に、指定された合格確率ごとに関連する品質レベルが表示されます。 上向き矢印と赤色のフォント色で示される、AQL での関連品質レベルの増加 (0.029800 > 0.018000 ) は、品質が指定よりも低いことを示します。 RQL で関連する品質レベル ( 0.17910 < 0.18000 ) を見ると、下向き矢印と青色のフォントで示されているように、予想よりも良い結果が示されています。
Tabular Plan Summary表形式の計画の概要
ここで、分析を再実行してみましょう。今回は 10,000 のロット サイズを提供します。 「動作特性曲線」の下にある赤い三角形のメニュー オプションから、「解析の再起動」を選択します。 これにより、開始点として以前のエントリが入力されたオプションを使用した分析が表示されます。 選択を連続サンプリング タイプ B (二項) からロット サンプリング - タイプ A (超幾何) に変更し、[OK] をクリックして続行します。
レポートの「計画の概要」アウトラインボックスの下に、追加のパフォーマンス測定値が計算され、表形式で要約されていることに注意してください。 ロットサイズを計算に組み込み、超幾何分布を使用しているため、出力は以前に提示したものとは若干異なります。 一方、以前は二項分布を使用していました。 Pm、平均サンプル数 (ASN)、平均サンプル数 (完全削減)、平均出荷品質 (AOQ)、平均出荷品質限界 (AOQL)、平均総検査 (ATI)、AQOL での平均総検査、およびAQL と RQL の両方について、指定された品質での実際のリスクが提供されます。
パフォーマンス グラフのアウトライン ノードを展開すると、AOQ と ATI のプロットが表示されます。 アウトライン ノードの下にある赤い三角形のメニュー オプションをクリックすると、ASN を含む追加のグラフが 1 つ表示されます。 ASN 曲線は、削減なしおよび完全削減で表示されます。 その他のオプションには、単一のプロットまたは予測プロファイラーにすべての曲線を表示することが含まれます。
平均出荷品質 (AOQ) プロットは、不良率の考えられる値に対してプロットされた AOQ を示します。 曲線の最大値における AOQ は AOQL として指定されます。
そして、不良率が発生する点をＰｍとする。 AOQ 曲線は、不合格ロットの 100% 検査後に消費者に届く平均品質への影響を評価し、是正完了後に消費者に与えられる信頼レベルを評価する場合に役立ちます。
Performance graphs with optional ASN Curveオプションの ASN 曲線を使用したパフォーマンス グラフ
出力を保存したり、計画サマリー出力の JMP データ テーブルを作成したりするために、他のアウトライン ノードの下で利用可能な他の赤い三角形のメニュー オプションを探索するオプションを読者に残しておきます。
次回は、ゼロ属性ロット受け入れサンプリング計画、別名、の作成について見ていきます。 スクェリアの計画。
JMP 受け入れサンプリング計画アドイン
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参考文献
国防総省、1989 年、サンプリング手順と属性による検査のための表、 MIL-STD-105E、 https://archive.org/details/MIL-STD-105E_1/mode/2up、 2021 年 4 月取得
シリング、EG、 & ノイバウアー、DV、 2017年、品質管理における受け入れサンプリング、第 3 版、フロリダ州ボカラトン、CRC Press
モンゴメリー、DC、 2013年、統計的品質管理の概要、第 7 版、米国、ジョン ワイリー & サンズ
グラント、エル、 & レブンワース、RS、 統計的品質管理、第 5 版、1980 年、McGraw-Hill Book Co.
SAS/QC® 15.2 ユーザーガイド、2020 年、ノースカロライナ州ケアリー
こんにちは@stan_koprowski 、
このアドインに興味を持っている顧客がいて、質問したいと考えています。 残念ながら、私はこのトピックの専門家ではありません。 これについてはぜひご回答いただければ幸いです。
「特定の ASP の場合」
AQL と RQL がわかっていて、受け入れ番号 (a) がわかっている場合、この ASP に必要なサンプルの最小数 (N) をどのように決定しますか?
敬具、
オーウェン
編集: スタンさん、答えてくれてありがとう！
「あなたの質問を正しく理解できれば、単一の属性サンプリング計画を作成する必要があります。
[JMP サンプリング プラン] > [属性] > [単一] をクリックし、[属性プランの生成/作成] をクリックします。
計画を立てるには2つのポイントが必要です。
(P1、1-アルファ) および (p2、ベータ)
p1=aql
p2=rql
アルファ = 0.05 およびベータ = 0.1 の一般的な値
2 つのポイントの値を指定すると、アドインは必要なサンプル サイズと受け入れ数を計算します。」
こんにちは@ベヘルーズ、
ここに更新を投稿するのが遅れてしまい、大変申し訳ありません。
前述の UI 変更を加えましたが、変更の結果として単体テスト ケースが失敗しました。
単体テスト ケースが合格したら、数日以内にアドインの更新が投稿される予定です。
乾杯、
スタン
こんにちは@minh93VN 、
サンプル自体の削減または処理は、3 つの状態のいずれかになります。
- 完全な検査。サンプリング計画によって定義された n 個のサンプル内のすべての項目が検査されます
- 検査の半縮小。発見された不良品の数がサンプリング計画の受け入れ数を超えた場合、検査は中止されます
- 検査の完全な削減。サンプルについて判断ができると検査は終了します
平均サンプル数をグラフで表示するには、パフォーマンス グラフの赤い三角形から ASN を選択します。
Performance Graph--Red Triangle Select ASNパフォーマンス グラフ -- 赤い三角形の ASN の選択
こんにちは、スタン
もう一つ質問があります。
異なるサンプリング計画を比較するために「属性計画の比較」機能を使用すると、タイプ B サンプリング計画 (双正規) を選択したにもかかわらず、比較のために N=10000 のロットサイズが選択されます (この場合)。
こんにちは@ベヘルーズ、
エラーによると、地域の書式設定が原因で、指定された数値が適切に処理されていないようです。
つまり、数値は 1.8 対 1.8 として入力されます。
確認するには、(US)「.」を使用して入力を再試行してください。数値の小数部分の「,」(EU) の代わりに「,」(EU) を使用して、エラーが解決したかどうかをお知らせください。
乾杯、
スタン
スタンさん
さまざまなサンプリング計画を作成するためにアドインをインストールしましたが、エラー メッセージが表示され続けます。 JMP16を実行しています。 この問題を解決する方法について何か提案はありますか?
Br.
ベロウズ
