작가
David Trindade, 박사, 펠로우 및 Bloom Energy의 최고 관행 책임자
많은 회사에서는 지정된 수의 단위를 검사하고 각 단위를 단면 또는 양면 사양 한계에 따라 적합 또는 비적합으로 분류하는 속성 샘플링을 수행합니다. 승인 번호는 승인 또는 거부에 대한 로트 처리를 결정합니다. 속성 계획은 불량 단위의 수만 관련되므로 개념적으로 간단합니다. 반면 변수 샘플링 계획은 품질 특성을 측정하고 사양 한계와 관련된 기준을 사용해야 합니다. 이러한 계획은 속성 검사와 동일하거나 더 나은 판별 능력, 더 작은 샘플 크기, 시간 및 측정 비용 절감, 회사 리소스 사용 효율성 향상 등 많은 이점을 제공합니다. 그러나 변수 샘플링에서 측정 분포와 관련된 몇 가지 중요한 가정을 검증해야 하며 배치 간 변동성이 있는 경우 추가 고려 사항이 적용됩니다. 이 프레젠테이션에서는 제조 환경에서 변수 샘플링을 성공적으로 구현하는 방법을 설명합니다. 가정의 유효성을 확인하고 배치 간 데이터를 분석하기 위한 JMP의 많은 기능을 보여줍니다. 변수 샘플링은 검사 요구 사항을 극적으로 줄이고 생산성을 높이는 결과를 가져왔습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=jGq3I4UXZ8M
