How to use operating characteristic curves to optimize sampling plans?

Чтобы использовать кривые операционных характеристик (OC) для оптимизации планов отбора проб, можно следовать некоторым рекомендациям:

• Ясно определить требования к продукту или процессу и приемлемый уровень качества (AQL) перед выбором плана отбора проб. www.6sigma.us
• Учитывать риски производителя (альфа) и потребителя (бета) при выборе OC-кривой и плана отбора проб. www.6sigma.us
• Использовать подходящее статистическое распределение (биномиальное, гипергеометрическое, Пуассона) при генерации OC-кривой. www.6sigma.us
• Дополнять анализ OC-кривых другими инструментами контроля качества, например контрольными картами для мониторинга процесса. www.6sigma.us
• Периодически пересматривать планы отбора проб и обновлять OC-кривые, если значительно меняются условия процесса. www.6sigma.us
• Использовать статистическое программное обеспечение или онлайн-калькуляторы, чтобы упростить генерацию OC-кривых. www.6sigma.us

OC-кривая графически представляет производительность плана отбора проб, показывая вероятность принятия партии против фактической доли дефектных предметов в ней. beads.co Форма кривой раскрывает, как план разделяет хорошие и плохие партии. beads.co

Некоторые примеры использования OC-кривых для оптимизации планов отбора проб:

• Снижение нагрузки на проверку при сохранении приемлемых уровней риска. beads.co Это особенно полезно в стабильных процессах, где исторические данные показывают, что уровень дефектов постоянно низкий. beads.co
• Поддержка динамических решений в управлении качеством. beads.co Например, когда партия продукции не проходит первоначальный осмотр, организация может рассмотреть применение второго плана отбора проб для повторного осмотра. beads.co С помощью OC-кривых инженеры по качеству могут оценить вероятность ошибочного принятия дефектной партии по новому плану и взвесить это против затрат и времени на дальнейшее тестирование или переработку. beads.co