在批次间存在差异的情况下使用变量数据减少抽样检验作者
David Trindade 博士，Bloom Energy 研究员兼最佳实践首席官
许多公司都执行属性抽样，即检查指定数量的单元，并根据单侧或双侧规格限将每个单元归类为合格或不合格。验收数决定了批次的验收或拒收处理。属性计划的概念很简单，因为只涉及缺陷单元的数量。相比之下，变量抽样计划需要测量质量特性并使用与规格限相关的标准。此类计划具有许多优势，包括：与属性检查具有相同或更好的鉴别能力；样本量更小；减少时间和测量成本；提高公司资源的使用效率。但是，需要验证变量抽样中涉及测量分布的几个关键假设，并且在存在批次间差异的情况下还需要考虑其他因素。在本演示中，我们描述了在制造环境中成功实施变量抽样的过程。我们展示了 JMP 中的许多功能，用于检查假设的有效性和分析批次间数据。变量抽样大大减少了检查要求并提高了生产率。
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