零缺陷抽样计划课程

零缺陷抽样计划课程课程内容简介及说明排列及组合说明超几何分布二项分布卜氏分布抽样名词、概念说明AQL，LTPD的设定OC曲线说明GB2828抽样表的使用MIL-STD-105表的使用零缺陷抽样计划表的使用如何将GB2828,105E表转换成零缺陷抽样表简介及说明组织IQCSTEP1STEP2STEP3OQCIPQC各项检验的趋势(IQC)IQC目前的趋势倾向由供货商负责，进来时免检方式，但前提是你能相信供货商的制造能力以及供货商OQC的情形，这样可以避免供货商和组织的重复检验以及人员的投资供货商OQC组织IQC各项检验的趋势(IPQC)IPQC目前的一般做法是进行过程参数控制，以及进行半成品的抽检，重点是在控制制程的稳定，所以可以用SPC的方式来进行控制，了解制程参数是否稳定，半成品是否稳定。组织IQCSTEP1STEP2STEP3OQCIPQC各项检验的趋势(OQC)OQC目前的趋势倾向由组织负责，要能以顾客的角色来思考问题，以往是以AQL来设定抽样方式，但是顾客更关心LTPD，是否有接收不良品的风险，所以由此导致了零缺陷抽样计划的产生，但是采用零缺陷抽样会增加生产者的冒险率。组织OQC顾客IQC排列法则从n个可用事物(不能重复)中取出r个的排列方法有，式中n=可用事物总数，且r=取出事物数。利用上述排列法则，须有n个事物，且由n个中取出r个，另应考虑相同事物重作安排是不同的。)!(!rnnPrn排列例题一位财务编辑须在一本杂志中安排5篇文章，现有8篇文章可用，试问有多少种可能的不同安排。6720!3!8)!58(!858P因为有8篇文可用但却仅能容纳5篇，第一篇时有8种选择，第二篇时有7种选择，第三篇有6种选择，第四篇有5种选择，第五篇有4种选择，共有8*7*6*5*4=6720种不同的可能安排，但8*7*6*5*4恰为8!/3!。一般上，从n件可用事物中取出r件，即共有n!/(n-r)!种不同的可能安排数，这即排列法则。组合法则从n个可用事物中取出r件组合数为如下式子；式中n=可用事物总数，且r=取出事物数。利用上述组合法则，须有n个事物，且由n个中取出r个做组合，另应考虑相同事物重作安排是相同的。!)!(!rrnnCrn组合例子纽约州彩券，由一人得头奖，因其由1至54中选出6种不同组合数，而恰与头将号码完全一样。现若有一人填了一张6组组合彩券，试问赢得头奖的概率165,827,25!6!48!54!6)!654(!54654C因其中仅有一种组合为头奖，故此人赢得头奖的概率为1/25,827,165。超几何分布（hypergeometricdistribution）有限产品指的批量为N，批中不合格品数为D，抽样检查样本量为n，若样本中抽到不合格品数为x(x=1,2,3….D)的概率遵循下式，称为超几何分布。)....2,1,0()()....2,1,0()(DxCCCxPxXPxDxCCCxPnNxnDNxDanNxnDNxDa為一隨機變量，若超几何分布例题设某一检验批，其批量为1,000，己知其不良率为3.0%，试问从其中随机抽取100个样品检验，得到不良品数为0，1个的机率分别为多少04036.0!1000!870!970!900!900!100!1000!870!100!970!30!0!30)1001000()100970)(030(00Pd13895.0!1000!870!970!900)100)(30(!900!100!1000!871!99!970!29!1!30)1001000()99970)(130(10Pd二项分布(BinomialDistribution)特征一个简单的实验重复独立做n次。每次实验结果均分为成功、失败两种互斥的结果。若成功的概率以p表示，则该概率在各次实验中维持不变，而失败概率则可表示成q=1-p。1每次試行概率總和成功p概率失敗q=1-p概率。即可利用二項分配來求保持不變，時，且的比小於與根據經驗若表示式：變異數：期望值：隨機變數每次實驗的成功機率次實驗中成功次數在實驗次數概率函數：pNnpnXBXpnpXVarnpXEXpnknppknkXfknk1.0),;(~)1()()(::::)1()(二项分布二项分布例题设有一检验批，其批量为100,000个，其不良率已知为3%，试问从其中随机抽取100个样品检验，其中含有0个以及1个不良品的概率分别为多少？1479.0)03.0()97.0)(1100(104787.0)03.0()97.0)(0100(097.01,03.01.0001.0/,100,000,100199101000PdPdpqpNnnN則己知解。故可利用二項分佈來求則以上的计算结果与用超几何分布计算所得极为近以，故在实用时，若批量相当大时，可用二项分布来代替超几何分布的复杂计算。泊松分布(PoissionDistribution)特征发生于一特定区域内成功次数X的期望值E(X)=u为已知。它并非是一个离散的概率形式，而是在一已知量的时间、距离等特定区域内连续运作。成功次的期望值u与所选择的特定区域大小成正比。注意事项泊松分布的应用是假定群体N相当大，而不良品的发现很少时(即批中之不良品个数很少，或不良率很低时)，因为在此种情形下，其分配曲线将呈右偏形态，故不能以正态分布或二项分布来计算。泊松分布(PoissionDistribution)一个系统，在运行过程中由于负载超出了它所能允许的范围造成失效，在一段运行时间内失效发生的次数X是一随机变量，当这随机变量有如下特点时，X服从泊松分布。特点1：当时间间隔取得极短时，智能有0个或1个失效发生；特点2：出现一次失效的概率大小与时间间隔大小成正比，而与从哪个时刻开始算起无关；特点3：各段时间出现失效与否，是相互独立的。例如：飞机被击中的炮弹数，大量螺钉中不合格品出现的次数，数字通讯中传输数字中发生的误码个数等随机变数，就相当近似地服从泊松分布。)(.~)()(71828.20!)(!)(DPXXVarXEettXteXeXfXtX表示式：變異數：期望值：單位數，單位平均數概率函數：泊松分布例题设有一检验批，其批量为100,000个，其不良率已知为3%，试问从其中随机抽取100个样品检验，其中含有0个以及1个不良品的概率分别为多少？14937.0!13104979.0!030303.0100,1.003.01.0001.0/,100,000,100311300ePdePdnppNnnN己知解。故可利用泊松分佈來求則一般应用上的经验，使用泊松分布求近似值时除了与二项分布相同N/n要小于0.1外，样本数n要大于16以上，以及不良率要小于10%，方可求得正确结果。抽样概念的说明母体样本抽样数据测试结论分析管理何时需要使用抽样检验生产技术水平较低，不合格品率超标且漏检会造成重大后果时，必须采用逐个检查（全检）。生产技术水平较高，确信不合格品能够杜绝时，可以采用无试验检查。允许一定数量的不合格存在，生产过程不稳定，有时会出现坏批；或间断交易，批质量信息不充分时，需要采用抽样检查，判断质量合格还是不合格。何时需要采用全检生产过程不能保证达到预先规定的质量水平，不合格品率大时。不合格品漏检有可能造成人身事故或对下道工序或消费者带来重大损失时。检查效果比检查费用大时，多采用全检，例如能用效率高、精度稳定的“过─止〞量规检查时。全检花费的时间和费用高并限制在非破坏性检查项目的检查。全检时，很少有产品的性能指针全部检查，一般只对特定检查项目进行检查，所以即使全检，也不一定确保一个不合格品也没有。全检是在有限期间内检查大量产品，难免误检，因此尽量使用样板和自动检验，完善管理和作业合理化。何时需要采用抽样检验破坏性检查全检不允许时间断交易，以往批质量情报不充分时。质量水平达不到，全检又没有必要，只对坏批进行全检，希望改善平均质量时。根据检查结果选择供方时，批间质量不稳定或批数不多，转入间接检查不充分时。抽样检查与全检相比，受检单位产品数少，检查项可多些，但是同一质量的产品批有可能判合格，也有可能判不合格。而且，当不合格品率很小时，很难抽出不合格品。何时无需抽样检验生产稳定，对后续生产无影响，质量控制图无异常的有限批的试验省略时。国家批准的免检产品，质量认证产品无试验买入检查时。长期检查质量优良，使用信誉高的产品的接收检查和认可生产方的检查结果，不再作抽样检查时。采用无试验检查的场合，有时生产过程发生变化，若不做完全试验，得不到质量情报，一旦出现异常，拿不出统一的解决办法。间接检查的场合，若不作定期复查，得不到产品质量和生产过程的联系。因此，无试验检查不是说完全放弃检查，复检和生产过程监督检查要做，以此获得必要的质量情报。检验一般的工作程序准备阶段决定检查单位决定检查项目决定试验方法决定质量判定标准决定在生产过程那个阶段检查决定全检、抽检还是无试验检查决定质量指针选择抽样表(计数、计量和抽样类型)实施阶段决定批的构成决定抽样方法决定批处理方法整理阶段决定检查结果的记录方法。决定检查结果的处理方法。批的构成原则不同原料、零件制造的产品不得归在一起。用不同制造机械、制造方法制造的产品，不能归在一起。不同时间或交替轮番制造的产品，不能归在一起。样本的选择样本的选择原则：抽样检查是通过样本来判断整批产品是否合格。因此，样本要能够代表批的质量方可进行抽样检查，为此进行随机抽样至为重要。一般可以采用整群随机抽样分层随机抽样分段随机抽样系统随机抽样整群随机抽样示意图⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙⊙抽样利用简单随机抽样法，通常的情况正需将个体一一编号然后利用随机数表或其它随机方法，作放回或不放回抽样，抽取特定号码的个体，因此当总体容量不大时，简单随机抽样确实是一种有效的抽样方法。分层随机抽样++++++++++++++++**********************################$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$+++***###$$$分层随机抽样说明在分层随机抽样时必须满足总体中的任一个体都必定属于且也只属某一层。每一层的个体数目是确切。在任何两层进行的抽样都是相互独立的。当获得的资料分布不均匀，或呈偏态分布时，分层抽样是一种有效的抽样方法。分段随机抽样在做分段时，要求每个区域内部的差异大些，区域之间的差异要小些，这样的效果才会比较好。@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*抽样@#$*$*@#$$*@#$@#$*分段随机抽样─二段抽样先从总体中选出一个或几个区域，然后再从这些区域中随机抽取几个组成样本，称为二段分析随机抽样。@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$*@#$**@#$*@$*@#$**@$#分段随机抽样的注意事项分段随机抽样的精度一般没有分层抽样的精度高，但当抽样方法受到存放地点，或产品形状的限制，以及在抽样费用较高的情况下，采用分段随机抽样所获得的效果最好。系统抽样系统抽样是一种从总体中每隔k个个体抽取一个个体的抽样方法，见下表，其中k值是抽样比值。比值是总容量N与样本容量n之比，即k=N/n。当比值k已知时，利用随机数表或其它随机方法，选取一个随机数或随机号码确定随机起点。于是，应当从总体中抽取那些个体来组成样本就可以知道了。系统抽样例子今有总