لماذا لا يكون صالحًا بنسبة 100 بالمائة لاختبار FPC بنسبة 100 بالمائة

من الممارسات الشائعة إجراء فحص بنسبة 100 في المائة لتجنب شحن المنتجات غير المطابقة. يتم فحص كل منتج يتم إنتاجه والحكم عليه بالنجاح أو الفشل. سيتم شحن البضائع وسيتم ترك العناصر غير المطابقة للإصلاح أو الخردة. كل شيء بسيط ومباشر. يبدو أن التفتيش بنسبة 100 في المائة طريقة فعالة للغاية ، بغض النظر عن أخطاء المفتشين.

نفترض أن القيم المميزة للمنتج يتم توزيعها بشكل طبيعي ، يتم الإشارة إليها بواسطة Y ، كما هو موضح في الشكل أدناه.

معيار التأهيل للمنتج معروف ، كما تم تحديد قيم المواصفات للحدود العليا والسفلى ، مثل LSL و USL في الشكل أعلاه. ستكون المنتجات بين LSL و USL منتجات مؤهلة. لكننا لا نعرف قيمة Y الفعلية ، نحتاج إلى استخدام نظام قياس لقياسها ، وتسمى القيمة المقاسة لـ Y X.

لا تساوي قيمة X المقاسة Y ، نظرًا لوجود خطأ في القياس ، وهو ما نسميه E. نظرًا لأن خطأ القياس يتم توزيعه بشكل طبيعي أيضًا ، نحصل على توزيع قيمة القياس كما هو موضح في الشكل أدناه ، والذي يشبه شكل توزيع Y ، لكن تباين X أكبر ، يساوي تباين Y بالإضافة إلى تباين خطأ القياس E.

بعد ذلك ، نستخدم التوزيع الطبيعي ثنائي المتغير لإظهار العلاقة بين Y و X.

يمكن تمثيل النموذج الاحتمالي لهذا التوزيع بسلسلة من الحذف في مستوى إحداثيات XY. يوضح الشكل أدناه ملامح انحراف معياري واحد واثنان وثلاثة لتوزيعين عاديين ثنائي المتغير ، حيث يتم تعيين معاملات الارتباط داخل الفئة على أنها {{0}. 95 و 0.80.

كما يتضح من الشكل أعلاه ، كلما زاد خطأ القياس ، يصبح القطع الناقص للتوزيع الطبيعي ثنائي المتغير أكثر بدانة ويكون المحور الرئيسي منحرفًا. ما يهمنا هو: أي نطاق من القياسات X يتوافق مع Y المؤهل.

يشير النطاق الأبيض في الشكل أدناه إلى مجموعة المنتجات المؤهلة

يوضح الرمز أدناه نطاق المنتجات المشحونة بعد فحص بنسبة 100 بالمائة.

في هذه المرحلة ، رأينا بوضوح أن مجموعة المنتجات التي يتم شحنها بعد فحص بنسبة 100 بالمائة تختلف عن مجموعة المنتجات المؤهلة الفعلية.

مجموعة المنتجات التي اجتازت فحصًا بنسبة 100 بالمائة - مجموعة المنتجات المؤهلة

نقوم بتصنيف جميع المنتجات إلى أربع فئات بناءً على جودة المنتجات وما إذا تم شحنها أم لا:

منتجات الفحص المؤهلة (GS: جيدة ومشحونة)

المنتج المرفوض للفحص المؤهل (GR: جيد ومرفوض)

اجتازت المنتجات غير المؤهلة الفحص (BS: سيئة ومشحونة)

المنتج المرفوض للفحص غير المؤهل (BR: تالف ومرفوض)

GS vs BR هي النتيجة التي نريد رؤيتها ، وستسبب BS مشاكل للعملاء وستسبب GR مشكلة لنفسها.

يوضح الشكل التالي موضع كل فئة في التوزيع العادي ثنائي المتغير.

بالنسبة للمنتج ، يأمل أن تكون نسبة المنتجات المؤهلة التي يتم شحنها (PGS: نسبة المنتج الجيد الذي يتم شحنه) عالية قدر الإمكان:

PGS=GS / (GS plus GR1 plus GR2)

بالنسبة للعميل ، ما يريده هو أن تكون نسبة المنتجات السيئة المرفوضة (PBR: نسبة المنتج السيئ المرفوض) عالية قدر الإمكان:

PBR=(BR1 بالإضافة إلى BR2) / (BR1 بالإضافة إلى BR2 بالإضافة إلى BS1 بالإضافة إلى BS2)

لسوء الحظ ، لا ترتبط PGS و PBR ارتباطًا خطيًا.

يوجد أدناه جدول تقييم يعرض قيم PGS و PBR لمستويات مختلفة من أخطاء القياس ونسبة إجمالي المنتج غير المطابق.

فسر مجموعة البيانات الموجودة في الركن الأيمن السفلي من الجدول أعلاه: عندما يكون معدل فشل المنتج الإجمالي 1 بالمائة ويكون خطأ القياس كبيرًا (ICC=0. 8) ، سيكون لدى المنتج احتمال 98.6 بالمائة شحن المنتجات المؤهلة ، لكن نسبة المنتجات المعيبة المرفوضة هي 70 بالمائة فقط ، وسيتدفق عدد كبير من المنتجات المعيبة إلى العملاء.

كيفية حل هذه المشكلة؟ يبدو أن هناك طريقتان فقط.

الطريقة الأولى: الالتزام باختبار 100 بالمائة ، ثم تحسين نظام القياس ، بحيث يتم تسوية القطع الناقص في التوزيع الطبيعي ثنائي المتغير مثل خط مستقيم ، ثم يكون كل من PGS و PBR مرتفعًا جدًا.

السعر هو: أنت بحاجة إلى نظام قياس شبه مثالي ، والذي يتطلب غالبًا استثمارًا ضخمًا لا يحل المشكلة ، بل يتركها وراءك.

الطريقة الثانية: تحسين قدرة العملية بحيث يكون ناتج العملية ضمن الحدود العليا والسفلى للمواصفات. في هذا الوقت ، لم تعد هناك حاجة إلى فحص بنسبة 100 في المائة ، والذي لا يوفر فقط الاستثمار في ترقية نظام الاختبار ، ولكن أيضًا يوفر تكلفة الفحص ، وأكثر من ذلك. الهدف هو حل المشكلة بالفعل.

حتى الآن ، استنتاجاتنا واضحة جدًا:

إن وجود خطأ في نظام القياس يجعل التفتيش بنسبة 100 في المائة غير قادر على الحصول على صلاحية بنسبة 100 في المائة ؛

لا يمكن أن يحل الفحص بنسبة 100 في المائة مشاكل الجودة ، وسيتطلب أيضًا استثمارًا غير ضروري في المعدات وتكاليف فحص الموظفين ؛

يجب استخدام نظام القياس لتحسين جودة واتساق عملية الإنتاج بشكل كبير ، وليس لأغراض الفحص