Tahap Kualiti Yang Diterima (AQL) adalah konsep kawalan kualiti. Ini adalah tahap minimum kesalahan yang boleh diterima dalam sampel produk yang dihasilkan untuk keseluruhan kumpulan produk yang diterima. Sekiranya bilangan kesalahan lebih tinggi daripada AQL, maka keseluruhan kumpulan ditolak.
Proses Persampelan
Proses pensampelan memerlukan bahawa beberapa parameter awal Parameter Parameter A adalah komponen berguna dalam analisis statistik. Ia merujuk kepada ciri-ciri yang digunakan untuk menentukan populasi tertentu. Ini digunakan untuk diperbaiki, termasuk AQL yang akan memasukkan keputusan akhir tentang menerima atau menolak sekumpulan produk. Parameternya adalah:
1. Tahap Pemeriksaan
Ketiga tahap pemeriksaan adalah normal, diketatkan, dan dikurangkan. Biasanya, tahap normal digunakan untuk menilai sampel untuk kesalahan. Tahapnya bergantung pada prestasi pembekal. Prestasi yang tidak betul secara konsisten menyebabkan pemeriksaan lebih ketat, yang merupakan proses yang lebih ketat. Sebaliknya, rekod prestasi yang baik membawa kepada pengurangan tahap pemeriksaan.
2. Tahap Kualiti yang Boleh Diterima
Tahap kualiti yang boleh diterima adalah jumlah kecacatan yang dibenarkan dalam kumpulan. AQL dipersetujui antara pembeli dan pembekal berdasarkan kepentingan produk. Sebagai contoh, AQL untuk kumpulan t-shirt boleh menjadi 1 per 1,000, sedangkan, untuk sekumpulan bateri telefon bimbit, jauh lebih rendah, seperti 0,001 per 1,000 atau 1 per 1,000,000 kesalahan.
3. Kaedah Persampelan
Beberapa kaedah persampelan dapat digunakan untuk mencapai jaminan kualiti berdasarkan tahap kecanggihan dan ketelitian yang diperlukan. Kaedah utama adalah seperti berikut:
Persampelan tunggal adalah kaedah yang paling biasa. Ia hanya memerlukan satu sampel berukuran n dan bilangan lalai c. Oleh itu, ia juga disebut (n, c) -sampel. Sekiranya dalam sampel n default lebih besar daripada c, keseluruhan kumpulan ditolak.
Persampelan berganda adalah lanjutan dari kaedah persampelan tunggal. Dalam kes sedemikian, jika sampel pertama tidak pasti, maka sampel kedua diambil untuk membuat keputusan.
Sequential sampling adalah kaedah yang terperinci di mana setiap item dari sampel diuji, dan keputusan untuk menerima, menolak, atau meneruskan pengujian dibuat setelah setiap item diuji.
Kaedah lain adalah persampelan berganda dan persampelan langkau .
Menghubungkan Tahap Kualiti yang Diterima ke Persampelan
Sebelum menghubungkan semua titik, beberapa konsep lagi perlu difahami. Konsepnya adalah:
Risiko Pengeluar
Kebarangkalian dalam (n, c) -sampel bilangan lalai lebih besar daripada atau sama dengan AQL. Oleh itu, kemungkinan besar penolakan itu ditolak. Ini biasanya dilambangkan dengan huruf Yunani α (alpha).
Keluk OC
Kurva Karakteristik Operasi (OC Curve) memplot peratus lalai atau AQL (paksi-x) untuk satu atau (n, c) -sampel terhadap kebarangkalian untuk menerima kumpulan (paksi-y). Lengkung digambarkan di bawah. Seperti yang ditunjukkan oleh keluk, ketika jumlah kesalahan meningkat, kebarangkalian penerimaannya menurun dengan cepat.
Bagi mereka yang mempunyai pengetahuan tentang statistik, OC Curve menunjukkan bentuk yang tidak asing - ia adalah fungsi bertahan. Oleh itu, titik-titik pada lengkung dapat dianggap sebagai kebarangkalian kumpulan bertahan (diterima) mengingat peratusan lalai untuk kaedah persampelan tertentu.
Sambungan
Semasa merancang proses pensampelan, pengeluar atau pengeluar ingin meminimumkan kemungkinan penolakan - iaitu, mereka ingin meminimumkan α seperti yang ditentukan di atas. Ia sama dengan memaksimumkan (1-α) atau kebarangkalian penerimaan untuk kaedah persampelan tertentu.
Pengeluar memilih AQL menggunakan OC Curve bersama dengan pengetahuan mereka mengenai faktor lain seperti kualiti mesin dan pekerja yang terlibat dalam proses tersebut, kualiti bahan mentah, kualiti yang dituntut oleh pelanggan, dan faktor lain yang mempengaruhi kualiti.
Sebagai contoh, anggap kaedah persampelan yang dinyatakan adalah sampel tunggal (60, 4) dengan ukuran 60 dan tahap penolakan c sama dengan 4. Sekiranya pengeluar menetapkan AQL mereka menjadi 5% (3 per 60), kebarangkalian sampel yang diterima adalah sekitar 80%. Pada tahap ini, jika pengeluar menganggapnya terlalu berisiko, mereka dapat membuat perubahan yang diperlukan sehingga AQL adalah 2% (1.2 per 60). Ini menghasilkan kebarangkalian penerimaan sekitar 99% berdasarkan keluk OC di atas.
OC Curve juga dapat digunakan untuk memilih kaedah persampelan. Pengeluar dapat memilih kaedah persampelan yang memaksimumkan kebarangkalian penerimaan untuk AQL tertentu.
Katakan pengeluar menyedari bahawa tidak mungkin mereka dapat mengurangkan jumlah kecacatan di bawah 5%. Sekarang, jika mereka menggunakan metode persampelan (60, 4) di atas, kemungkinan penolakan mereka adalah 20%, seperti yang diberikan oleh kurva OC, yang sangat tinggi. Untuk mengatasi masalah tersebut, mereka dapat menggunakan metode persampelan yang berbeda dengan merancang kurva yang berbeda dan memilih yang dapat diterima oleh mereka dan juga pelanggan mereka. Sebagai contoh, dalam gambar di bawah, pengeluar boleh melakukan rundingan menggunakan (80, 6) dan bukan (60, 4) untuk meningkatkan kebarangkalian untuk menerima hingga 90%.
AQL dalam Amalan
Contoh di atas hanya membincangkan satu kaedah persampelan - kaedah persampelan tunggal. Dalam praktiknya, pengiraannya akan lebih kompleks daripada yang digambarkan di atas. Untuk menjadikan tugas melaksanakan standard kualiti lebih mudah, carta AQL digunakan.
Jumlah kesalahan yang boleh diterima dalam sampel - bergantung pada ukuran kumpulan, tahap pemeriksaan, dan AQL - dapat dibaca dengan mudah dari carta. Carta memberikan ambang untuk penerimaan dan penolakan kumpulan, yang dapat digunakan untuk membuat keputusan akhir.
Menggunakan Carta AQL
Carta AQL merangkumi dua bahagian - yang pertama adalah carta tahap pemeriksaan. Ini digunakan untuk memilih tahap pemeriksaan berdasarkan ukuran batch dan tahap pemeriksaan yang diperlukan. Sebagai contoh, anggap sebilangan 5,000 baju perlu dijahit, dan tahap pemeriksaan ditetapkan pada Normal II. Tahap pemeriksaan, mengikut jadual yang ditentukan, berada di persimpangan baris ukuran kumpulan dan lajur tahap pemeriksaan. Seperti yang ditunjukkan dalam jadual di bawah, ini adalah tahap pemeriksaan "L."
Langkah selanjutnya dalam proses ini adalah menentukan ukuran sampel yang sesuai, memilih AQL, dan membuat keputusan berdasarkan ambang yang diberikan oleh carta. Ambang ditentukan sama di persimpangan baris tahap pemeriksaan dan lajur AQL.
Oleh kerana pengeluar melakukan pemeriksaan biasa, kami memilih jadual biasa. Perhatikan terdapat jadual yang berbeza untuk persampelan yang diperketat dan dikurangkan. Dengan andaian AQL menjadi 4 per 1000 keping, kita dapati ukuran sampel harus 200 kemeja. Sekiranya terdapat 15 atau lebih baju yang cacat, pengeluar harus menolak keseluruhan kumpulan.
Sumber tambahan
Kewangan menawarkan perakuan Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ The Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ akreditasi adalah standard global untuk penganalisis kredit yang merangkumi kewangan, perakaunan, analisis kredit, analisis aliran tunai, pemodelan perjanjian, pinjaman pembayaran balik, dan lain-lain. program pensijilan bagi mereka yang ingin mengambil kerjaya ke peringkat seterusnya. Untuk terus belajar dan memajukan kerjaya anda, sumber berikut akan sangat berguna:
- Tahap Pengukuran Tahap Pengukuran Dalam statistik, tahap pengukuran adalah klasifikasi yang mengaitkan nilai-nilai yang diberikan kepada pemboleh ubah antara satu sama lain. Dengan kata lain, tahap
- Ralat Bukan Pensampelan Ralat Bukan Pensampelan Ralat bukan pensampelan merujuk kepada ralat yang timbul dari hasil pengumpulan data, yang menyebabkan data berbeza dari nilai sebenarnya. Ia berbeza
- Bias Pemilihan Sampel Bias Pemilihan Sampel Bias pemilihan sampel adalah bias yang disebabkan oleh kegagalan untuk memastikan pengacakan sampel populasi yang tepat. Kelemahan pemilihan sampel
- Keseluruhan Peraturan Kebarangkalian Peraturan Keseluruhan Kebarangkalian Peraturan Keseluruhan Kebarangkalian (juga dikenal sebagai hukum kemungkinan besar) adalah peraturan asas dalam statistik yang berkaitan dengan bersyarat dan marginal
