Mintavételes átvételi ellenőrzés

Hasonló dokumentumok
10-6. ábra. Az áttérési szabályok rendszere (Papp L., Róth P., Németh L., 1992)

MINİSÉGBIZTOSÍTÁS 12. ELİADÁS Május 9. Összeállította: Dr. Kovács Zsolt egyetemi tanár

10. Mintavételi tervek minısítéses ellenırzéshez

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Kockázatalapú szabályozó kártyák tervezése, kiválasztása és folyamatra illesztése

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Minőségellenőrzés. Miről lesz szó? STATISZTIKAI FOLYAMATSZABÁLYOZÁS (SPC) Minőségszabályozás. Mikor jó egy folyamat? Ellenőrzés Szabályozás

17. Folyamatszabályozás módszerei

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

Gépipari minıségellenırzés

Sorozatban gyártott termékek minőségellenőrzése

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

Elemszám becslés. Kaszaki József Ph.D. SZTE ÁOK Sebészeti Műtéttani Intézet

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Matematika III. 9. Statisztikai hipotézisek Prof. Dr. Závoti, József

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef.

Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok

STATISZTIKAI MÓDSZEREK ALKALMAZÁSA SZABVÁNYOK ÁTTEKINTÉSE (ISO TC 69)

Pl.: Galton deszka ( vagy link innen:

Tájékoztató. A Minőség-ellenőrzés című tárgy oktatásához

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Statisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31

Minőségirányítási rendszerek 8. előadás

Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája

NÉBIH-WESSLING Szakmai nap május 9. Mintavétel elmélete és gyakorlata NÉBIH-WESSLING szakmai nap

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

3. A mintavételi kockázat elfogadható szintjének meghatározása (pl. 5 vagy 10%)

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

STATISZTIKAI ALAPOK. Statisztikai alapok_eloszlások_becslések 1

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

STATISZTIKAI ALAPOK. Statisztikai alapok_eloszlások_becslések 1

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Statisztika elméleti összefoglaló

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Azaz 56 7 = 49 darab 8 jegyű szám készíthető a megadott számjegyekből.

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Projektek minőségbiztosítása: Hogyan előzhetők meg / fedezhetők fel időben a garanciális problémák? Nyiri Szabolcs Szakértői Iroda vezető

2011. ÓE BGK Galla Jánosné,

Környezeti elemek védelme II. Talajvédelem

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

Minőség-képességi index (Process capability)

Mintavételi eljárások

Nagy méretű projektekhez kapcsolódó kockázatok felmérése és kezelése a KKV szektor szemszögéből

Hanthy László Tel.:

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

4. A méréses ellenırzı kártyák szerkesztése

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

MUNKAANYAG. Barcsay Andrea. A kézműves alkotások útja az előkészítéstől a csomagolásig II. A követelménymodul megnevezése:

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

KOCKÁZATALAPÚ DÖNTÉSEK TÁMOGATÁSA A MÉRÉSI BIZONYTALANSÁG FIGYELEMBEVÉTELÉVEL HEGEDŰS CSABA 1

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Beton-nyomószilárdság nyomószilárdság értékelésének alulmaradási tényezője

Minőségelmélet kommunikációs dosszié MINŐSÉGELMÉLET. Anyagmérnök mesterképzés (MsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

A., ALAPELVEK VÁLTOZÁSAI

STATISZTIKA I. Mintavétel fogalmai. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik. (b) Mit nevezünk másodfajú hibának?

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Kosztyán Zsolt Tibor Katona Attila Imre

Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök, akkreditált EOQ-minőségügyi rendszermenedzser, regisztrált vezető felülvizsgáló

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Hipotézisvizsgálat az Excel adatelemző eljárásaival. Dr. Nyéki Lajos 2018

A megújult NAH tevékenységének tapasztalatai, eredményei

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Gyakorló feladatok_alapok

JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ. Gyógyszertári asszisztens szakképesítés Gyógyszertári asszisztens adminisztratív és ügyviteli feladatai modul

Állami minőségbiztosítás a védelmi beszerzésekben

Minőségbiztosítás gyógyszer és növényvédő szer vizsgáló laboratóriumokban

Elektromechanikai műszerész Elektromechanikai műszerész

MINŐSÉGÜGY A JÁRMŰTECHNIKÁBAN MINŐSÉGÜGY A KÖZLEKEDÉSBEN

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

5. Témakör TARTALOMJEGYZÉK

5. Egyszerre feldobunk egy-egy szabályos hat-, nyolc-, és tizenkét oldalú dobókockát.

Tárgyszavak: minőségbiztosítás; hibalehetőség; hibamódelemzés; egészségügy.

Üzemi gyártásellenőrzés a kavics- és kőbányákban Kő- és kavicsbányász nap Budapest 2008

p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik

Átírás:

Mintavételes átvételi ellenőrzés öntés a tétel átvételéről vagy visszautasításáról beszállítótól érkezett tétel másik részlegből érkezett tétel kiszállítandó tétel Nem paraméterbecslés, hanem hipotézisvizsgálat gyártási folyamatra csak közvetett a befolyása tételt darabokból állónak (pl. 1000 csapágy) tekintjük Mintavételes átvételes ellenőrzés 111 ellenőrzés nélküli elfogadás teljes átvizsgálás mintavételes ellenőrzés teljes átvizsgálás sem hibamentes! Mintavételes átvételes ellenőrzés 112 1

mintavételes ellenőrzés igen indokolt, ha a vizsgálat roncsolásos; amikor a 100%-os ellenőrzés nagyon drága lenne, vagy a gyártási és értékesítési folyamatot súlyosan késleltetné; ha a 100%-os ellenőrzés hiba-aránya az emberi tévedések lehetősége miatt elég magas ahhoz, hogy a sokelemű tételnél a hibás elem átengedésének kockázata nagyobb legyen, mint a mintavételes ellenőrzésnél; ha a beszállító minőség-története jó, ezért a korábbi 100%-os ellenőrzést enyhíteni akarjuk, de az ellenőrzés teljes mellőzése nem lenne megnyugtató; ha a termékfelelősség súlyos (pl. gyógyszer, egészségügyi eszköz), a mégoly kiváló képességű beszállítói folyamat ellenére a termék folytonos figyelemmel kísérése elengedhetetlen Mintavételes átvételes ellenőrzés 113 100%-os ellenőrzéssel összehasonlítva a mintavételes ellenőrzés előnyei: rendszerint kevésbé költséges, mivel kevesebb elemet kell megvizsgálni; a terméket kevésbé bolygatják, ezért kisebb a sérülés veszélye; roncsolásos vizsgálatnál is alkalmazható; kisebb erőforrás-igénnyel elvégezhető; gyakran lényegesen csökkenti az ellenőrzési hiba arányát; az egész tétel visszautasítása (ahelyett, hogy a kiválogatott hibás elemeket küldenénk vissza) a szállítót jobban rászorítja a minőség javítására. Mintavételes átvételes ellenőrzés 114 2

mintavételes ellenőrzés hátrányai a 100%-os átvételi ellenőrzéssel szemben: a mintavételi véletlen következtében van esélye annak, hogy jó tételt visszautasítsunk (elsőfajú hiba) és rossz tételt átvegyünk (másodfajú hiba); kevesebb információhoz jutunk a termék (illetve az azt előállító gyártási folyamat) statisztikai tulajdonságairól; tervezést és gondos dokumentálást igényel. Mintavételes átvételes ellenőrzés 115 mintavételes ellenőrzési eljárás hipotézisvizsgálat: a tételre (a sokaságra) vonatkozó feltételezés elfogadásáról vagy elutasításáról döntünk a minta alapján. nullhipotézis a sokaság (tétel) valamely paraméterére vonatkozik, pl. a selejtes egyedek p arányára. lsőfajú hiba: ha egy tételt visszautasítunk, pedig megfelelő (a szállító kockázata: producer's risk). Másodfajú hiba: ha a tételt átvesszük, pedig nem megfelelő (a vevő kockázata: consumer's risk). minősítéses méréses Mintavételes átvételes ellenőrzés 116 3

19. példa N=1000 elemű tétel, benne a selejtes elemek aránya p=0.01 (1%). tételből 80 elemű mintát veszünk. Átvételi előírás: fogadjuk el a tételt, ha a selejtes darabok száma 2 vagy kisebb (elfogadási határ vagy átvételi szám, c ill. c), és utasítsuk vissza, ha annál nagyobb (visszautasítási határ, r ill. Re). Mi a valószínűsége annak, hogy visszautasítsunk egy tételt, amelyben p=0.01, vagyis mekkora az elsőfajú hiba α valószínűsége? Mintavételes átvételes ellenőrzés 117 p=0.01 k P( = k ) 0 1 2 3 4 F( k ) = = P( k) 0 80 0. 01 0. 99 = 0. 4475 0 0.4475 1 79 0. 01 0. 99 = 0. 3616 1 0.8091 2 78 0. 01 0. 99 = 01443. 2 0.9534 3 77 0. 01 0. 99 = 0. 0379 3 0.9913 4 76 0. 01 0. 99 = 0. 0074 4 0.9987 α = P P = ( Re ) p 0 ( 3) = 1 P( 2) 1 F( 2) = 0. 0466 = Mintavételes átvételes ellenőrzés 118 4

Mi a valószínűsége annak, hogy átvegyünk egy tételt, amelyben p=0.05, vagyis mekkora a másodfajú hiba β valószínűsége? p=0.05 k P( = k) 0 1 2 3 4 F( k ) = = P( k) 0 80 0. 05 0. 95 = 0.01652 0 0.01652 1 79 0. 05 0. 95 = 0.06954 1 0.08606 2 78 0. 05 0. 95 = 0.14457 2 0.23063 3 77 0. 05 0. 95 = 0.19783 3 0.42846 4 76 0. 05 0. 95 = 0. 20043 4 0.62889 β = P P ( c ) p 1 ( 2 p = 0.05) = F ( 2) = 0. 2306 = Mintavételes átvételes ellenőrzés 119 Számoljuk ki a tétel elfogadásának P a valószínűségét különböző p értékekre (c=2), és rajzoljuk meg belőle a működési jelleggörbét! p P P( ) a = 2 0.00 1.00000.01.95345.02.78442.03.56812.04.37497.05.23062.06.13445.07.07503.08.04038.09.02106.10.01068.11.00529.12.00256 Mintavételes átvételes ellenőrzés 120 5

P( 2) 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 p Működési jelleggörbe Mintavételes átvételes ellenőrzés 121 P a α 1-α β QL LTP p Példánkban QL=1%, LQ=5% Mintavételes átvételes ellenőrzés 122 6

működési jelleggörbe menete függ az n mintaelemszámtól és a c elfogadási határtól. P( c) 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 (ha p=0.01) c=2 c=0 c=3 0.0 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 0.12 p c=0 kedvezőtlen Mintavételes átvételes ellenőrzés 123 Ha a tétel minden elemét megvizsgálnánk (n=n), α=0, β =0 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 p Mintavételes átvételes ellenőrzés 124 7

P a 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 szigorított normális enyhített 0.3 0.2 0.1 0.0 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 p szigorúság ellenőrzési fokozat P a 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 I. fokozat 0.4 II. fokozat 0.3 III. fokozat 0.2 0.1 0.0 0.00 0.01 0.02 Mintavételes átvételes ellenőrzés 0.03 0.04 0.05 125 0.06 p 19. példa gy 1500 darabos tételt beltartalmi érték alapján minősítünk MSZ KGST 548 (ISO 2859-1, MIL-ST-105) N (normális), II (ellenőrzési fokozat), e (egylépcsős), QL = 1.0% (névleges hibaszázalék). Mintavételes átvételes ellenőrzés 126 8

z ISO 2859-1 (MIL-ST-105) szabvány kulcsjeltáblázata Tételnagyság Különleges Általános N ellenőrzési fokozat kulcsjele S-1 S-2 S-3 S-4 I II III 2-től 8-ig 9 15 16 25 26 50 51 90 F 91 150 F G 151 280 G H 281 500 F H J 501 1 200 F G J K 1 201 3 200 G H K L 3 201 10 000 F G J L M 10 001 35 000 F H K M N 35 001 150 000 G J L N P 150 001 500 000 G J M P Q Mintavételes átvételes ellenőrzés 127 nyhített ellenőrzés z alábbi feltételek együttes teljesülésekor: - z átváltási pontszám legalább 30 - z ellenőrzött termék előállítási folyamata szabályozott, stabil. ármelyik feltétel teljesülése esetén: - z enyhített vizsgálat során tételt utasítottunk vissza. - Ha más ok indokolja az átváltást - z ellenőrzött termék előállítási folyamata szabályozatlanná, instabillá vált. Normális ellenőrzés STRT szigorított ellenőrzés során 5 egymást követő tételt elfogadtunk. normális ellenőrzés során 5 egymást követő tételből 2-t visszautasítottunk. Szigorított ellenőrzés szállító javítja a termék minőségét. 5 egymás után szigorított vizsgálattal ellenőrzött tétel nem felel meg. Mintavételes z átvételes ellenőrzés 128 megszüntetése 9

Két- és többlépcsős ellenőrzési tervek (ha p<<p 0 vagy p>>p 0 ) n 1, az első minta elemszáma; c 1, (c 1 ) az első minta elfogadási határa (átvételi száma); r 1, (Re 1 ) az első minta elutasítási határa (visszautasítási száma); n 2, a második minta elemszáma; c 2, (c 2 ) a második minta elfogadási határa (átvételi száma); r 2, (Re 2 ) a második minta elutasítási határa (visszautasítási száma); 1, az első mintában talált selejtes elemek száma; 2, a második mintában talált selejtes elemek száma. Mintavételes átvételes ellenőrzés 129 n 1 1 c 1 Igen Átvesszük Nem 1 Re 1 Igen Visszautasítjuk Nem n 2 1 + 2 Re 2 Igen Visszautasítjuk, ill. áttérünk az enyhítettrõl a normális ellenõrzésre Nem Átvesszük Mintavételes átvételes ellenőrzés 130 10

z átlagos mintaelemszám n 1 =n 2 =80 c 1 =1, Re 1 = c 2 =4 p 0 =0.01 P I 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 P I SN 120 110 100 90 80 SN 0.4 70 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 p Mintavételes átvételes ellenőrzés 131 z ISO 2859 rendszer (Sampling procedures for inspection by attributes) 2859-0 Introduction to the ISO 2859 attribute sampling system 2859-1 Sampling plans indexed by acceptable quality level (QL) for lot-by-lot inspection 2859-2 Sampling plans indexed by limiting quality (LQ) for isolated lot inspection 2859-3 Skip-lot sampling procedures 8422 Sequential sampling plans for inspection by attributes ISO/TR 8550 Guide for the selection of an acceptance sampling system, scheme or plan for inspection of discrete items in lots ISO 3951Sampling procedures and charts for inspection by variables for percent nonconforming Mintavételes átvételes ellenőrzés 132 11

sampling plan: n, c, Re sampling scheme: sampling plan+switching rules sampling system: a collection of sampling schemes (2859-1, -2, -3, 8422) (2859-0, p. 25) Mintavételes átvételes ellenőrzés 133 gyakorlati kivitelezés elvi kérdései tétel fogalma és nagysága a mintavétel módja QL megválasztása nem-megfelelőség (hiba) és nem-megfelelő egyed Mintavételes átvételes ellenőrzés 134 12

Tétel (lot) és nagysága tétel, amennyire lehetséges, lényegében azonos körülmények között egy időszakban gyártott egyedekből álljon. mintavételes átvételi ellenőrzés szempontjából a nagyobb tételek előnyösebbek, mivel a döntéshez minél nagyobb minta a jó, és ez a minél nagyobb minta a nagyobb tételnél kisebb arányt jelent. tétel nagysága a gyártási folyamattól függ. Ha két vagy több forrást összekevernek, az egyik forrásból származó nagy számú nem megfelelő egyed miatt előfordulhat, hogy az egész tételt nem fogadjuk el. Ha feltehető, hogy a kisebb tételek között lényeges különbség van, ne egyesítsük őket. Mintavételes átvételes ellenőrzés 135 Tételek sorozata Minden egyes tételről külön hozunk döntést (átvesszük vagy visszautasítjuk), mégis egymást követő tételekben gondolkodunk az ISO 2859-1 szerint. z teszi lehetővé az áttérési eljárásokat, és valamelyes visszahatással van a folyamatra. gyedi tételekre az ISO 2859-2 vonatkozik. Mintavételes átvételes ellenőrzés 136 13

mintavétel módja Véletlenszerűség (nehéz biztosítani): minden egyednek egyforma esélye legyen a mintába kerülésre. Rétegezett mintavétel Mintavételes átvételes ellenőrzés 137 QL (cceptable Quality Level) szabvány olyan terveket kínál, amelyeket alkalmazva az QL ill. annál kisebb nem-megfelelőségi százalékkal jellemzett tételeket legtöbbször elfogadják. z QL nem azt jelenti, hogy ez a selejtarány kívánatos vagy teljesen elfogadható. Ha a selejtarány kisebb, nagyobb valószínűséggel átveszik. z QL a vevő igénye, de a beszállító szempontjából is reálisnak kell lennie. Ha a termék nagy számú, és a nemmegfelelőség pl. a szereléskor súlyos következmények nélkül kiderül, és könnyen helyettesíthető, a vevő nagyvonalú lehet. llenkező esetben Mintavételes átvételes ellenőrzés 138 14

Nem-megfelelőség és hiba (nonconforming items and nonconformity) gy nem-megfelelő (selejtes) egyeden több hiba is lehet selejt % és a hibák száma 100 egyedre súlyos nem-megfelelőség kevésbé jelentős nem-megfelelőség kritikus nem-megfelelőség Mintavételes átvételes ellenőrzés 139 LQ (Limiting Quality) (onsumer s risk quality) (azelőtt LTP) z ISO 2859-2 szabványban használatos (egyedi tételek). z ilyen vagy rosszabb tételeket nagy valószínűséggel vissza kell utasítani. Tipikusan ¼-e lehet ennek az értéknek a tételbeli selejtarány. Mintavételes átvételes ellenőrzés 140 15