抜き取り検査による部品の品質推測方法
- 工場で製作した部品の品質推測方法について検討します。
- 部品の抜き取り検査結果から、NG品の割合を推測する方法について説明します。
- 抜き取り数を減らしたい場合、工程能力を求める方法ではなく統計学的手法を活用する必要があります。
- 締切済み
抜き取り検査について
- みんなの回答 (5)
- 専門家の回答
みんなの回答
- supinyothachan
- ベストアンサー率0% (0/2)
推定不良率ならCpkを算出しこれから正規分布表で算出する。 如何でしょうか。 実不良率はJIG,Gauge 等を作り1000個全数検査、 測定箇所が1000か所ならできる範囲ですね。
- ohkawa3
- ベストアンサー率59% (1347/2273)
母集団(1000個)の平均値が、サンプルの平均値と等しいならば、回答(3)に記載されたの答え(0.22%)でいいと思いますが、サンプル数が少ないので母集団の平均値の推定に誤差が生じる可能性があります。 母集団の平均値は、95%の信頼区間で考えたとき、次式の範囲でばらつく可能性があります。 ±1.96×σ÷sqrt(n) ここで、σ:標準偏差 n:サンプル数 1.96:信頼区間95%に対応する係数 具体値で表すと、99.66~99.81程度の範囲でばらつく可能性があるということになります。 99.66になった場合、不良率は2.5%まで拡大する可能性があると推定されます。 母集団の平均値の推定については、次のQ&Aをご参照ください。 https://mori.nc-net.or.jp/qa9548561.html
- yamada82
- ベストアンサー率28% (15/53)
あ、ごめん。No.1です。 両側の不良率の式になってました。 下限側のみで 1-NORMSDIST(Cpk*3) の式になると思います。 0.22%かな。
- hahaha8635
- ベストアンサー率22% (800/3609)
平均99.736 σ=0.02772 3σ=0.08316 6σ=0.16632 0.0000001973%以下 https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83 抜き取りの時系列・狙い値がわからないが おk 99.63 を抜くと 平均値が上がるので 狙い値が0.8 なら もう少し n数が欲しい 工程にもよる(削り工程だとして考えてる)
- yamada82
- ベストアンサー率28% (15/53)
どう頑張っても推測になるのですから、Cpkから不良率を逆算すればよいのではないでしょうか。 エクセルだと約4600ppmくらいになりそうです。 (1-NORMSDIST(Cpk*3))*2*1000000 最初に正規分布と安定した工程であることを確認できているなら、 普段の抜き取り数5個での推測も根拠が強くなりますし。
関連するQ&A
- 工業製品の抜き取り検査のN数の決め方
実際に今起きている話ですが、例えばあるロットの一部を1箇所切り出して測定し、規格10以下に対して9であったため合格として納入したところ、客先で同じロットの別の場所からサンプリングし、検査した所、11であったらしく、このロットはNG扱いとなってしまいました。流出防止策として、安易な考えで”ロットの一部を1箇所切り出して測定し、8以上の場合は再サンプリングして判定する”としましたが、統計的に、再度サンプリングするための閾値の決め方やN数の決め方はどのようにすべきでしょうか?検査の工数増をできるだけ避けたいので、むやみやたらとN増しは行いたくなく、かといって仮に数十箇所測定して1箇所だけ規格外があっても、工場としては納品したいのが本音です。工場、客先双方が納得できる落としどころがあればよいのですが。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 検査時の抜き取りサンプル数
こんにちは。弊社の顧客(プレス専業)からの相談なのですが、 検査基準が厳しくなってきたため不良率が激増しているとのこと。 単発の金型を使った4工程、これを2000ケ(1ロット)製造、とします。 まず初工程 ・仕掛始めに4ヶ・ロット中程で4ヶ・仕掛終わりに4ヶ 2工程目に ・仕掛始めに4ヶ・ロット中程で4ヶ・仕掛終わりに4ヶ 3工程目に ・仕掛始めに4ヶ・ロット中程で4ヶ・仕掛終わりに4ヶ 最終工程で ・仕掛始めに4ヶ・ロット中程で4ヶ・仕掛終わりに4ヶ 上記のようにランダムに抜き取り検査をしています。 次に出荷前に10ヶの検査を行っております。 1-3工程目は加工箇所が狙い寸法が出ているかどうかであり完成形では ないので除外するとして完成形は14ヶ検査をしているわけです。 納入先へ納入しますと言葉は悪いですが「規格外寸法が出るまで検査」 しているとしか思えない結果を連絡されてくることがあるようです。 「187個の中で1個ありました」とかって感じらしいです。 当然不良件数としてカウントされてしまうわけです。 弊社は部品製造をしておりませんので詳しくはわからないのですが 2000ヶ中14ヶの検査では検査サンプル数として不足なのでしょうか? 元図面の公差が、納入先の社内規格で60%にされ(±0.5なら±0.3) 14ヶのサンプルでは最大+0.2程度だったから納入 →納入先検査で187個目に+0.35の製品が発見される →不良 これではいくらなんでもプレス屋さんが可哀想だと思うのですが・・・
- 締切済み
- その他(品質管理)
- 工程中に全数目視検査をする部品の受入時の抜取検査について
<製造工程の組み立て中>に、構成部品(ケース)に対して全数目視検査を実施してから、当該構成部品を製品に組み込んでいます。 当該構成部品に対して、受入時に受入数1,000個に対して10個抜き取り検査をしています。 そこでISO9001の審査において、JIS Z 9015等の抜取検査基準に則って抜取数を決めるのが望ましいという指摘を受けました。 弊社では、工程内で全数目視検査を実施するのだから、JISに則った厳格な抜取検査は必要ではないのか?という意見も目立ちます。 ロット不良の恐れもあり、受入時の抜取検査を省くことには抵抗があります。 当該構成部品は成型品ということもあり、受入数1,000個に対して10個抜き取って確認で現在、問題ないのですが、やはり指摘の通り、JIS規格に則った抜取検査をしなくてはいけないのでしょうか? 何か良い方法がありましたらご教授願いたいと思います。
- 締切済み
- コンサルティング
- 抜き取り検査した製品への不良品の混入数の推定につ…
抜き取り検査した製品への不良品の混入数の推定について 御世話になります。統計に関して初歩的かも知れませんが宜しく御願いします。 ある製品を、100万個単位(20万個の袋入り)を20回以上納めてきました。 今までトラブルはなかったのですが、今回20万個の袋の中から1本の不良品が見つかりました。 今まで、20万個/ロットの内1万個を抜き取り検査を行い、不良が「0」であるものを納めてきましたが、顧客より1万個の抜き取りで不良0であれば、20万個のロットに不良が0である保証はあるのかを問われました。 この件に付き、是非お教え願います。 (また抜き取り検査である故に、全く「0」であるとは思えませんが、 顧客に説明するのに、不良が含まれている可能性があるとは直接的に表現できません。) 以上よろしく御願いいたします。
- 締切済み
- その他(FA・自動化)
- 抜き取り数の設定について
統計?の質問です。 製造現場で働いています。 1ロットあたり50の樽に粉体を充てんしました。 樽には番号がついていて充てん初めから1,2,3...と番号を付けました。 1から50の樽の中の成分が均一であることを証明するには全数抜き取りが理想だと思いますが、少なくともどの位の樽数を分析すれば良いでしょうか。 また、100樽ならどうでしょうか。 何樽に対して何樽検査すれば良いと言った世間一般に使われている公式?!みたいなものはありませんか。 宜しくお願いします。
- 締切済み
- 数学・算数
- 品質管理(QC)と統計学にまたがる質問です
品質管理と統計学の両方にまたがる質問ですが、 「時間支給にもとづき部品が投入されるときに、員数の誤差を取り除いてくれ」 の意味がわかりませんでした。工場のロットごとを多分サンプル調査すると思うのですが、専門用語らしきものが多すぎて理解ができません。解説をお願いします。 員数は単に「数字」でいいのでしょうか?「誤差をとりのぞく」とはサンプル数をロットごと一定にして比較する、という意味でしょうか?
- ベストアンサー
- 数学・算数
- JISの計数抜取検査は特殊なのでしょうか?
JISの計数抜取検査は特殊なのでしょうか? ISOとの整合性により、いくつかの規格が廃止されました。 Z9009、Z9015は改正されましたが、Z9002はそのままです。 Z9015はロットサイズによって、サンプル数が変化します。 Z9002は要求品質を決めたあとは、サンプル数が固定となります。 Z9002のようなロットサイズが変化してもサンプル数が固定の検査は 特殊なのでしょうか? いまのところZ9002は改正の予定もなさそうですし、いきなり廃止ってことも あるでしょうか? 個人的にはZ9015-1などは、管理が複雑で現実的な気がしません。 ISOとの整合性の改訂で理解できないほど複雑になりましたし・・・ 頭が悪いだけ? 愚痴なようなことですいません。 今後の改正、ほかの国の一般的な抜き取りなどの情報、また意見などありましたら、 書き込んでください。
- 締切済み
- ISO
- 製造工程毎の品質予測(訂正)
すいません。先程の質問で間違えがありましたので訂正します。何卒ご回答ください。 製造工程毎の品質予測をしたいと思ってます。製造工程は、A工程から始まり次のB工程で製品が完成します。 A工程で、標本数Na=1000を抜き取り調査しました。頻度分布を見ると正規分布になっています。 次の工程のB工程で、標本数Nb=10を抜き取り調査しました。 ある特性値(たとえばある部位の寸法など)の平均値を求めたところA工程とB工程のそれは異なっていました。 抜き取り数の少ないB工程のDATAを基に、抜き取り数の多いA工程で得た標本数1000の測定DATAがB工程でどのように変化するのか、その平均値、ばらつきなどを推定する方法を教えていただけませんか? 具体的な計算方法なども記載いただけると助かります。
- 締切済み
- 数学・算数
- アセンブル商品の不良管理
部品点数:8点、主要工程:12工程のアセンブル商品の統計的な品質管理をPCで管理したいと考えています。製品アイテム別・部材ロット別・工程別・材料別・作業者別・設備別で不良管理したいと考えています。各部材のトレーサビリティを含め、何か良い方法はないでしょうか?又、任せられるメーカー等はご存じないでしょうか?宜しくお願い致します。
- 締切済み
- ISO
- ポアソン分布の場合の工程能力、公差の決め方
金属部品の寸法を10個測定しました。 やりたいことは、 ・工程能力1.33以上か確認すること ・1.33を確保できない場合は、1.33以上になる寸法公差を提案すること です。 規格値は7±0.2mm 測定データは、 7.18~7.20 6個 7.20~7.22 4個 結果、極端に偏っており、4個が規格外れです。しかし、工程能力は2.0以上出ています。 ポアソン分布になり、正規分布でないため、工程能力は使えないと思います。 規格外れのため、公差を変更を提案したいと思います。公差は、どのようにして決めたら良いのでしょうか。 なお、公差は、広げることは可能ですが、狭めたくはありません。 また、サンプルは本当は30個必要なのは承知ですが、10個しかありません。 よろしくお願い致します。
- 締切済み
- その他(品質管理)