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100%檢驗(yàn)為什么不是100%有效?

放大字體  縮小字體 發(fā)布日期:2023-02-13
核心提示: 為了避免不合格產(chǎn)品被發(fā)貨,進(jìn)行100%的檢驗(yàn)是一種常見的做法。生產(chǎn)的每個(gè)產(chǎn)品均經(jīng)過檢驗(yàn)并判斷為合格或不合格。合格品將出
 為了避免不合格產(chǎn)品被發(fā)貨,進(jìn)行100%的檢驗(yàn)是一種常見的做法。生產(chǎn)的每個(gè)產(chǎn)品均經(jīng)過檢驗(yàn)并判斷為合格或不合格。合格品將出貨,而不合格品將被留下來,維修或者報(bào)廢。

 

這一切很簡單、很直接。不考慮檢驗(yàn)人員的失誤的話,似乎100%檢驗(yàn)是一種非常有效的方法。
本文的目的是用數(shù)學(xué)來證明為什么進(jìn)行100%的篩選檢查不會(huì)100%有效。
我們假設(shè)產(chǎn)品的特性值是正態(tài)分布的,用Y表示,如下圖所示。


 

產(chǎn)品的合格標(biāo)準(zhǔn)已知,上下限的規(guī)格值也已經(jīng)給出,如上圖的LSL與USL。在LSL與USL之間的產(chǎn)品將是合格產(chǎn)品。

但是實(shí)際的Y值我們是不知道的,需要用測量系統(tǒng)去測量它,Y的測量值我們稱之為X。

測量出來的X值是不等于Y的,因?yàn)橛袦y量誤差的存在,這個(gè)誤差我們稱之為E。因?yàn)闇y量誤差也是正態(tài)分布,因此我們得出測量值的分布如下圖,與Y的分布形狀類似,但是X的方差要大一些,等于Y的方差加上測量誤差E的方差。

 


 

接下來我們用雙變量正態(tài)分布來顯示Y與X的相關(guān)性。

該分布的概率模型可以在XY坐標(biāo)平面中由一系列橢圓表示,下圖顯示了兩個(gè)雙變量正態(tài)分布的一,二和三標(biāo)準(zhǔn)偏差等值線,其中組內(nèi)相關(guān)系數(shù)分別為設(shè)定為0.95和0.80。

 


 

從上圖可以看到,隨著測量誤差的增加,雙變量正態(tài)分布的橢圓變得更胖,主軸線偏斜。

我們感興趣的是:哪個(gè)范圍內(nèi)的測量值X對(duì)應(yīng)的是合格的Y。

下圖白色范圍標(biāo)示出了合格產(chǎn)品的范圍。

 


 

而下面這張圖標(biāo)示出來了100%檢驗(yàn)后出貨的產(chǎn)品的范圍。

 

 

到此,我們已經(jīng)很清楚地看到,100%檢驗(yàn)后出貨產(chǎn)品的范圍與實(shí)際合格產(chǎn)品的范圍是不同的。

100%檢驗(yàn)通過的產(chǎn)品范圍 ≠ 合格產(chǎn)品的范圍

我們用產(chǎn)品的合格好壞與出貨與否將所有產(chǎn)品分為四個(gè)類別:

合格的檢驗(yàn)通過的產(chǎn)品(GS:Good and Shipped)

合格的檢驗(yàn)拒收的產(chǎn)品(GR:Good and Rejected)

不合格的檢驗(yàn)通過的產(chǎn)品(BS:Bad and Shipped)

不合格的檢驗(yàn)拒收的產(chǎn)品(BR:Bad and Rejected)

GS與BR是我們想看到的結(jié)果,BS將給客戶帶來麻煩,而GR將給自己帶來麻煩。

下圖顯示了各個(gè)類別在雙變量正態(tài)分布中的位置。

 


 

對(duì)于生產(chǎn)者來說,他希望的是合格產(chǎn)品的出貨比例(PGS: Proportion of good product that is shipped)盡可能的高:

PGS = GS / (GS + GR1 + GR2)

對(duì)于客戶來說,他希望的則是不良產(chǎn)品被拒收的比例(PBR: Proportion of bad product that is rejected)盡可能的高:

PBR = (BR1 + BR2) / (BR1 + BR2 + BS1 + BS2)

糟糕的是,PGS與PBR二者并不是線性相關(guān)的。

下面是一個(gè)評(píng)估表,呈現(xiàn)了在不同的測量誤差水平,總體不合格產(chǎn)品比例情況下,PGS與PBR的值。

 


 

就以上表中最右下角的一組數(shù)據(jù)來做解讀:當(dāng)整體產(chǎn)品的不合格率在1%,測量誤差較大(ICC = 0.8)時(shí),生產(chǎn)者將有98.6%的概率將合格品出貨,但是不良產(chǎn)品拒收的比例只有70%,大量的不良品將流向客戶。

怎么解決這個(gè)問題呢?似乎只有兩種辦法。

第一種辦法:堅(jiān)持100%檢驗(yàn),那么就要改進(jìn)測量系統(tǒng),使得雙變量正態(tài)分布中的橢圓扁到像一條直線一樣,這時(shí)PGS與PBR都會(huì)非常高。

 


 

代價(jià)是:你需要一個(gè)趨近完美的測量系統(tǒng),這往往需要巨大的投資,同時(shí)巨大的投資并沒有解決問題,而只是把問題留了下來。

第二種辦法:提升過程能力,使得過程的產(chǎn)出都在規(guī)格上下限范圍內(nèi),這時(shí)候已經(jīng)不需要100%檢驗(yàn)了,既可以節(jié)省升級(jí)測試系統(tǒng)的投資,又可以省去檢驗(yàn)的花費(fèi),更關(guān)鍵的是真正解決了問題。

 


 

至此,我們的結(jié)論已經(jīng)非常清晰:

測量系統(tǒng)誤差的存在,使得100%檢驗(yàn)無法具備100%的有效性;

100%檢驗(yàn)解決不了質(zhì)量問題,還會(huì)需要不必要的設(shè)備投資與人員檢驗(yàn)費(fèi)用;

測量系統(tǒng)應(yīng)該被用來實(shí)質(zhì)上改善生產(chǎn)過程的質(zhì)量和一致性,而不是用來做檢驗(yàn)。

編輯:songjiajie2010

 
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