単一属性サンプリング計画または MIL-STD-105E は、検査が 2 つの結果にしか分類できない場合に使用されます。このタイプの計画は、合否または仕様内と仕様外と考えることができます。サンプルで見つかった欠陥の数を数えるか、プロセスでの不良品の割合を評価するだけでよいため、広く使用されています。大きなロットを使用する場合は、二項分布が使用されます。一方、欠陥が単一のロットから発生した場合は、超幾何分布が使用されます。検査したロットの不良品の割合に対して合格確率をプロットする場合、タイプ A とタイプ B の 2 つの曲線が考えられます。タイプ A の場合、曲線はロットが合格する確率とロット内の不良品の割合を表します。一方、タイプ B の場合、曲線は製造者のプロセスでの不良品の割合に対して合格するロットの割合をプロットします。
このプロセスは、サイズ N のロットからサイズ n のランダム サンプルを採取するものです。サンプルがロット自体となることを意図している場合、このプロセスを使用してロットを生産するときには、タイプ A サンプリングまたはタイプ B サンプリングと見なされます。
Procedure for Single Attributes Sampling単一属性サンプリングの手順
2点法を用いて、属性別に単一のサンプリング計画を作成する方法を説明します。2点法では、点として(p1,α)と(p2,β)を使用します。ここで、p1は許容品質限界（AQL）、p2は不合格品質限界（RQL）、αは生産者リスク、βは消費者リスクです。JMPのサンプリング計画アドインでは、二項分布（タイプB）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」メニューから「JMPサンプリング計画」を選択してアドインを起動します。「属性」→「単一」を選択します。
Single Attributes Sampling Plan単一属性サンプリング計画
ロット受入れサンプリング計画の 3 つのオプションが表示されます。
- 属性計画の評価
- 属性プランの生成または作成
- 属性プランを比較する
2 ポイント法を使用して属性サンプリング プランを生成するオプションを使用します。
Generate Single Attributes Sampling Plan単一属性サンプリングプランの生成
「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ます。また、ロットサイズを指定する際に、タイプAまたはタイプBの分析オプションを選択することもできます。測定単位を選択すると、ドロップダウンメニューからpのオプションを「不良率」、「不良率」、「100万個あたりの不良数」から選択できます。プランを指定する際には、生産者と消費者の両方に提供される保護を最優先に考慮してください。
ダイアログに次の値を入力します。
AQL = 0.018
RQL = 0.18
AQLでのロット合格確率（1-α）= 0.95
RQL（β）= 0.10でのロット合格確率
ロットサイズはオプションです。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には、作成された計画に関する詳細情報が記載されています。各アウトラインボックスを順に確認しながら、出力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ーが表示されます。
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、作成された計画では、サンプルサイズ (n) は 28、合格数 (c) は 2 です。28 個のサンプルのうち、不良品または不適合品の数が 2 以下であれば、ロットは合格となります。不適合品の数が 2 を超える場合、ロットは不合格となります。この計画では、不適合品が 1.8% 含まれるロットは不合格となる確率が 1.37% に抑えられますが、不適合品が 18% 含まれるロットは合格となる確率が 9.795% になります。
2番目のアウトラインノードからの出力には、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曲線が表示されます。左側の曲線は、指定された品質レベル（AQL = 0.018、RQL = 0.18）と、それに関連する（計算された）合格確率を使用して表示されています。一方、右側のOC曲線は、指定された合格確率（Pa@AQL = 0.95、Pa@RQL = 0.1）と、計算された品質レベルを使用して表示されています。
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、作成されたプランの概要が表形式で表示されます。出力には、必要な品質が表示されます。
表は色分けされており、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します。AQL ( 0.98635 > 0.95 ) での合格確率が要求よりも優れている場合は青いフォントと上向き矢印、RQL で 0.097937 < 0.1 で下向き矢印と同じ青いフォントで表示されることで、計算された合格確率と、要求されたものよりも優れているか劣っているかを一目で確認できます。同様に、指定された合格確率ごとの関連品質レベルが表示されます。上向き矢印と赤いフォントで示される AQL ( 0.029800 > 0.018000 ) での関連品質レベルの増加は、指定されたものよりも品質が悪いことを示します。RQL ( 0.17910 < 0.18000 ) での関連品質レベルを見ると、下向き矢印と青いフォントで示されるように予想よりも良い結果が示されています。
Tabular Plan Summary表形式の計画概要
では、分析を再実行してみましょう。今回はロットサイズを10,000とします。「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「分析の再起動」を選択してください。すると、前回の入力内容が初期値として設定された分析が表示されます。「連続サンプリング タイプB（二項分布）」から「ロットサンプリング タイプA（超幾何分布）」に変更し、「OK」をクリックして続行します。
レポートの「計画概要」アウトラインボックスの下に、追加のパフォーマンス指標が計算され、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、出力は以前のものと若干異なります。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）、平均合計検査（ATI）、AQOLでの平均合計検査、およびAQLとRQLの両方における指定品質での実際のリスクのパフォーマンス指標が提供されます。
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表示されます。ASN曲線は、削減なしと削減ありの両方で表示されます。その他のオプションとして、すべての曲線を1つのプロットに表示したり、予測プロファイラーを表示したりすることもできます。
平均出荷品質（AOQ）プロットは、不良率の可能性のある値に対してAOQをプロットしたものです。曲線の最大値におけるAOQはAOQLと呼ばれます。
不良率が発生するポイントはPmと表記されます。AOQ曲線は、不合格ロットの全数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度を評価する際に役立ちます。
Performance graphs with optional ASN CurveオプションのASNカーブを使用したパフォーマンスグラフ
出力を保存したり、プラン概要出力の 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 ノードの下にある他の赤い三角形のメニュー オプションを調べるオプションを読者に残しておきます。
次回は、ゼロ属性ロット受入れ抜取計画 (Squeglia 計画とも呼ばれる) の作成について説明します。
JMP 受入抜取計画アドイン
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参考文献
国防総省、1989年、 「属性別検査のためのサンプリング手順および表」 、 MIL-STD-105E、 https://archive.org/details/MIL-STD-105E_1/mode/2up、2021年4月取得
Schilling, EG, & Neubauer, DV, 2017, 『品質管理における受入検査』第3版、フロリダ州ボカラトン、CRC Press
Montgomery, DC, 2013,統計的品質管理入門、第7版、米国、John Wiley & Sons
Grant, EL、Leavenworth, RS、 「統計的品質管理」、第 5 版、1980 年、McGraw-Hill Book Co.
SAS/QC® 15.2 ユーザーズガイド、2020年、ノースカロライナ州キャリー
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 ASNPerformance Graph--Red Triangle Select ASNPerformance Graph--Red Triangle Select ASNPerformance Graph--Red Triangle Select ASNPerformance Graph--Red Triangle Select ASNPerformance Graph--Red Triangle Select ASNPerformance Graph--Red Triangle Select ASNPerformance 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@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
