Miks ei kehti 100 protsenti FPC 100 protsenti testi jaoks?

Tavapärane on 100-protsendiline kontroll, et vältida nõuetele mittevastavate toodete saatmist. Iga toodetud toodet kontrollitakse ja hinnatakse, et see on läbinud või ebaõnnestunud. Kaup saadetakse teele ja nõuetele mittevastavad esemed jäetakse parandamiseks või vanarauaks. Kõik on lihtne ja arusaadav. Tundub, et 100 protsenti kontroll on väga tõhus meetod, olenemata inspektorite vigadest.

Eeldame, et korrutise iseloomulikud väärtused on normaalselt jaotatud, tähistatud Y-ga, nagu on näidatud alloleval joonisel.

Toote kvalifikatsioonistandard on teada ning antud on ka ülemise ja alumise piiri spetsifikatsiooni väärtused, näiteks LSL ja USL ülaloleval joonisel. LSL-i ja USL-i vahelised tooted on sobilikud. Kuid me ei tea tegelikku Y väärtust, selle mõõtmiseks peame kasutama mõõtmissüsteemi, Y mõõdetud väärtust nimetatakse X-ks.

Mõõdetud X väärtus ei võrdu Y-ga, kuna on mõõtmisviga, mida me nimetame E. Kuna ka mõõtmisviga on normaalselt jaotatud, saame mõõtmisväärtuse jaotuse, nagu on näidatud alloleval joonisel, mis on sarnane Y jaotuse kuju, kuid X dispersioon on suurem, võrdne Y dispersiooniga pluss mõõtevea E dispersioon.

Järgmisena kasutame kahe muutujaga normaaljaotust, et näidata korrelatsiooni Y ja X vahel.

Selle jaotuse tõenäosusmudelit saab esitada XY koordinaattasandil asuvate ellipside seeriaga. Alloleval joonisel on kujutatud kahe kahemõõtmelise normaaljaotuse üks, kaks ja kolm standardhälbe kontuuri, kus klassisisesed korrelatsioonikordajad on seatud {{0}},95 ja 0,80.

Nagu ülaltoodud jooniselt näha, muutub mõõtmisvea suurenedes kahemõõtmelise normaaljaotuse ellips rasvamaks ja peatelg on viltu. Meid huvitab: milline mõõtevahemik X vastab kvalifitseeritud Y-le.

Valge vahemik alloleval joonisel näitab kvalifitseeritud toodete valikut

Allolev ikoon näitab pärast 100-protsendilist kontrolli tarnitud toodete valikut.

Siinkohal oleme selgelt näinud, et pärast 100-protsendilist kontrolli tarnitud toodete valik erineb tegelike kvalifitseeritud toodete hulgast.

Tootevalik, mis läbib 100-protsendilise kontrolli ≠ kvalifitseeritud toodete valik

Klassifitseerime kõik tooted nelja kategooriasse, lähtudes toodete kvaliteedist ja sellest, kas need on tarnitud või mitte:

Kvalifitseeritud kontrollitooted (GS: hea ja tarnitud)

Kvalifitseeritud kontrolliga tagasilükatud toode (GR: hea ja tagasi lükatud)

Kvalifitseerimata tooted läbisid kontrolli (BS: halb ja tarnitud)

Kvalifitseerimata ülevaatus tagasi lükatud toode (BR: halb ja tagasi lükatud)

GS vs BR on tulemus, mida tahame näha, BS tekitab probleeme klientidele ja GR tekitab probleeme endale.

Järgmisel joonisel on näidatud iga kategooria positsioon kahemõõtmelises normaaljaotuses.

Tootja jaoks loodab ta, et tarnitud kvalifitseeritud toodete osakaal (PGS: Proportion of good product that isped) on võimalikult suur:

PGS=GS / (GS pluss GR1 pluss GR2)

Kliendi jaoks soovib ta, et tagasilükatud halbade toodete osakaal (PBR: Proportion of bad product that is rejected) oleks võimalikult kõrge:

PBR=(BR1 pluss BR2) / (BR1 pluss BR2 pluss BS1 plus BS2)

Kahjuks ei ole PGS ja PBR lineaarselt seotud.

Allpool on hindamistabel, mis esitab PGS-i ja PBR-i väärtused erinevate mõõtmisvea tasemete ja üldise mittevastava toote osakaalu kohta.

Tõlgendage ülaltoodud tabeli paremas alanurgas olevat andmete kogumit: kui toote üldine rikete määr on 1 protsent ja mõõtmisviga suur (ICC=0.8), on tootjal 98,6-protsendiline tõenäosus kvalifitseeritud toodete tarnimine, kuid tagasilükatud defektsete toodete osakaal on vaid 70 protsenti ja suur hulk defektseid tooteid jõuab klientideni.

Kuidas seda probleemi lahendada? Näib, et on ainult kaks võimalust.

Esimene meetod: järgige 100-protsendilist testi, seejärel täiustage mõõtmissüsteemi, nii et kahe muutujaga normaaljaotuse ellips oleks tasandatud nagu sirgjoon, siis on nii PGS kui ka PBR väga kõrged.

Hind on järgmine: vajate peaaegu täiuslikku mõõtmissüsteemi, mis nõuab sageli tohutut investeeringut, mis ei lahenda probleemi, vaid jätab selle lihtsalt maha.

Teine meetod: täiustage protsessi võimekust nii, et protsessi väljund oleks spetsifikatsiooni ülemises ja alumises piirides. Praegu pole enam vaja 100-protsendilist kontrolli, mis ei säästa mitte ainult investeeringuid testimissüsteemi uuendamisse, vaid ka kontrolli kulusid ja palju muud. Eesmärk on probleem tegelikult lahendada.

Siiani on meie järeldused väga selged:

Mõõtesüsteemi vea olemasolu muudab 100-protsendilise kontrolli 100-protsendilise kehtivuse võimatuks;

100-protsendiline kontroll ei suuda lahendada kvaliteediprobleeme ning see nõuab ka tarbetuid investeeringuid seadmetesse ja personalikontrolli kulusid;

Mõõtesüsteemi tuleks kasutada tootmisprotsessi kvaliteedi ja järjepidevuse oluliseks parandamiseks, mitte kontrollimise eesmärgil