Plans d'échantillonnage à attributs uniques ou MIL-STD-105E sont utilisés lorsque les inspections ne peuvent être classées que comme deux résultats. On peut considérer ce type de plan comme un plan "go/no-go" ou "dans les spécifications" ou "hors spécifications". Largement utilisé car il suffit de compter le nombre de défauts trouvés dans l'échantillon ou d'évaluer la proportion de défauts dans un processus. Si de grands lots sont utilisés, la distribution binomiale est utilisée. En revanche, la distribution hypergéométrique est utilisée lorsque les défauts proviennent d’un seul lot. Lors du tracé de la probabilité d'acceptation par rapport à la proportion défectueuse dans le lot inspecté, deux courbes sont possibles, Type A et Type B. Avec le type A, la courbe représente la probabilité qu'un lot soit accepté par rapport à la proportion défectueuse dans le lot, où comme , avec le type B, la courbe trace la proportion de lots qui seront acceptés par rapport à la proportion défectueuse dans le processus du producteur.
Le processus consiste à prélever un échantillon aléatoire de taille n à partir d’un lot de taille N. Si l'échantillon est destiné à être le lot lui-même, il est considéré comme un échantillonnage de type A ou un échantillonnage de type B lorsque le processus est utilisé pour produire le lot.
Procedure for Single Attributes SamplingProcédure d'échantillonnage d'attributs uniques
Je vais montrer comment générer un plan d'échantillonnage unique par attributs en utilisant l'approche en deux points. Avec l'approche du plan d'échantillonnage à deux points, on utilise ( p1, α ) et ( p2, β ) pour les points. Où p1 est connu sous le nom de limite de qualité acceptable ou AQL, p2 est la limite de qualité rejetable ou RQL, α est le risque du producteur et β est le risque du consommateur. Avec le complément de plan d'échantillonnage JMP, vous pouvez utiliser soit une distribution binomiale (Type 
, soit une distribution hypergéométrique (Type A).
Lancez le complément en sélectionnant Plans d'échantillonnage JMP dans le menu Compléments. Sélectionnez Attributs-->Unique.
Single Attributes Sampling PlanPlan d'échantillonnage à attributs uniques
Trois (3) options vous sont maintenant proposées pour les plans d'échantillonnage pour acceptation des lots.
- Évaluer le plan des attributs
- Générer ou créer un plan d'attributs
- Comparez les plans d'attributs
J'utiliserai l'option pour générer un plan d'échantillonnage par attributs en utilisant la méthode à deux points.
Generate Single Attributes Sampling PlanGénérer un plan d'échantillonnage à attributs uniques
En cliquant sur OK, une boîte de dialogue apparaîtra pour saisir les valeurs AQL, RQL, α et β, ainsi que pour sélectionner une option pour les analyses de type A ou de type B lors de la spécification d'une taille de lot. Les unités de mesure permettront de modifier les options pour p de Proportion de produits défectueux, Pourcentage de produits défectueux ou Défectueux par million. via un menu déroulant. Lors de la spécification d'un plan, la principale considération est la protection fournie à la fois au producteur et au consommateur.
Entrez les valeurs suivantes dans la boîte de dialogue :
NQA = 0,018
QRL = 0,18
Probabilité d’accepter un lot au NQA (1- α ) = 0,95
Probabilité d'accepter un lot au RQL ( β ) = 0,10
Notez que la taille du lot est facultative. Si aucune taille de lot n’est spécifiée, les graphiques de performances ne seront pas affichés.
Specifying two points for single attribute sampling planSpécification de deux points pour un plan d'échantillonnage à attribut unique
Le rapport du plan d'échantillonnage JMP est produit avec des détails concernant le plan qui a été créé. Passons en revue chaque zone de plan pour examiner le contenu de la sortie.
Le développement du premier nœud de plan affiche les paramètres spécifiés pour générer le plan.
Detail Report for Single Attribute Sampling PlanRapport détaillé pour le plan d'échantillonnage par attribut unique
De plus, le plan créé est une taille d'échantillon (n) = 28 et un numéro d'acceptation ( c ) de 2. Si le nombre d'articles défectueux ou non conformes dans l'échantillon 28 est <= 2, vous accepterez le lot. On rejetterait le lot si le nombre d'articles non conformes est > 2. Avec ce plan et un lot contenant 1,8% d'articles non conformes ne serait rejeté que 1,37% du temps, alors qu'un lot contenant 18% d'articles non conformes les articles conformes seront acceptés 9,795 fois.
L'affichage de la sortie du deuxième nœud de plan affiche les courbes des caractéristiques de fonctionnement (OC). Les courbes OC sont utilisées pour évaluer l'assurance offerte au consommateur et au producteur par le régime. Deux courbes OC sont affichées. La courbe de gauche est représentée en utilisant les niveaux de qualité spécifiés (AQL = 0,018 et RQL =0,18) et les probabilités d'acceptation (calculées) associées. Alors que la courbe OC de droite est représentée en utilisant les probabilités d'acceptation spécifiées ( Pa@AQL = 0,95 et Pa@RQL = 0,1 ) et les niveaux de qualité calculés.
Operating Characteristic CurvesCourbes caractéristiques de fonctionnement
Le développement ou l'affichage du dernier nœud de plan affiche un résumé tabulaire du plan créé. La sortie s'affiche avec la qualité souhaitée.
Le tableau est codé par couleur pour indiquer une augmentation ou une diminution des probabilités d'acceptation associées aux niveaux AQL et RQL spécifiés. De meilleures performances que celles demandées pour la probabilité d'acceptation au RQL (0,98635 > 0,95) avec la police bleue et la flèche vers le haut ou 0,097937 < 0,1 et la flèche vers le bas au RQL et la même police bleue fournissent des visuels rapides des probabilités d'acceptation calculées et s'ils sont ou non meilleurs ou pires que ceux demandés. De même, le niveau de qualité associé pour chaque probabilité d'acceptation spécifiée est affiché. Une augmentation du niveau de qualité associé au niveau AQL (0,029800 > 0,018000) indiquée par la flèche vers le haut et la couleur de police rouge indique une qualité pire que celle spécifiée. L'examen du niveau de qualité associé au RQL (0,17910 < 0,18000) montre des résultats meilleurs que prévu, comme indiqué par la flèche vers le bas et la police bleue.
Tabular Plan SummaryRésumé du plan tabulaire
Maintenant, réexécutons l'analyse, mais cette fois, nous fournirons un lot de 10 000 personnes. Dans l'option de menu du triangle rouge sous Courbes des caractéristiques de fonctionnement, sélectionnez Relancer l'analyse. Cela fera apparaître l'analyse avec les options renseignées avec nos entrées précédentes comme point de départ. Modifiez la sélection d'échantillonnage continu de type B (binomial) à Échantillonnage par lots - Type A (hypergéométrique) et cliquez sur OK pour continuer.
Remarquez sous la boîte de présentation du résumé du plan du rapport que des mesures de performance supplémentaires ont été calculées et résumées sous forme de tableau. Le résultat est légèrement différent de ce qui a été présenté précédemment car nous avons incorporé une grande taille de lot dans nos calculs et nous utilisons désormais la distribution hypergéométrique. Alors qu’auparavant, nous utilisions une distribution binomiale. Mesures de performance pour Pm, le nombre moyen d'échantillons (ASN), le nombre moyen d'échantillons (entièrement réduit), la qualité sortante moyenne (AOQ), la limite de qualité sortante moyenne (AOQL), l'inspection totale moyenne (ATI), l'inspection totale moyenne à AQOL et Le risque réel à une qualité spécifiée pour AQL et RQL est fourni.
Le développement du nœud de plan pour les graphiques de performances affiche des tracés pour AOQ et ATI. Cliquer sur l'option de menu triangle rouge sous le nœud de contour permettra d'afficher un graphique supplémentaire, y compris l'ASN. La courbe ASN est affichée avec un effacement total et un effacement total. D'autres options incluent l'affichage de toutes les courbes dans un seul tracé ou un profileur de prédiction.
Le tracé de la qualité sortante moyenne (AOQ) montre l'AOQ comparé aux valeurs possibles de proportion défectueuse. L'AOQ au maximum des courbes est désigné par AOQL.
Et le point auquel la proportion défectueuse apparaît est étiqueté Pm. La courbe AOQ est utile pour évaluer l'effet sur la qualité moyenne transmise au consommateur après une inspection à 100 % des lots rejetés afin d'évaluer le niveau de confiance accordé au consommateur une fois la rectification terminée.
Performance graphs with optional ASN CurveGraphiques de performances avec courbe ASN en option
Je laisse au lecteur la possibilité d'explorer les autres options de menu du triangle rouge disponibles sous les autres nœuds de plan pour enregistrer la sortie ou pour créer un tableau de données JMP de la sortie récapitulative du plan.
La prochaine fois, nous examinerons la création de plans d'échantillonnage pour acceptation de lot à attribut zéro, c'est-à-dire : Plans de Squeglia.
Complément JMP Acceptance Sampling Plan
Laissez-moi un commentaire ci-dessous.
Les références
Ministère de la Défense, 1989, Procédures d'échantillonnage et tableaux pour l'inspection par attributs , MIL-STD-105E, https://archive.org/details/MIL-STD-105E_1/mode/2up, Récupéré en avril 2021
Schilling, EG, & Neubauer, DV, 2017, Échantillonnage pour acceptation dans le contrôle qualité , 3e éd., Boca Raton, FL, CRC Press
Montgomery, DC, 2013, Introduction au contrôle de qualité statistique , 7e éd., États-Unis, John Wiley & Sons
Grant, EL, & Leavenworth, RS, Contrôle de qualité statistique , 5e éd., 1980, McGraw-Hill Book Co.
Guide de l'utilisateur SAS/QC® 15.2, 2020, Cary, Caroline du Nord
Salut @stan_koprowski ,
J'ai un client qui est intéressé par ce complément et qui souhaite poser une question. Malheureusement, je ne suis pas un expert dans ce sujet pour vous aider. J'apprécierais vraiment votre réponse à ce sujet :
"Pour un ASP donné
Si vous connaissez l'AQL et le RQL et connaissez le numéro d'acceptation (a), comment déterminez-vous le nombre minimum d'échantillons (N) requis pour cet ASP ?"
Cordialement,
Owen
EDIT : Merci Stan pour la réponse !
"Si je comprends bien votre question, il faudrait générer un plan d'échantillonnage à attribut unique.
Plans d'échantillonnage JMP > Attributs > Unique, puis cliquez sur Générer/Créer un plan d'attributs.
Deux points sont nécessaires pour générer un plan,
(P1, 1-Alpha) et (p2, Bêta)
p1 = aql
p2= rql
valeurs typiques pour alpha = 0,05 et bêta = 0,1
Une fois que vous avez fourni les valeurs des deux points, le complément calculera la taille de l'échantillon requise et le numéro d'acceptation.
