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      關(guān)于庫(kù)存產(chǎn)品質(zhì)量水平評(píng)估的一種快速算法

      2021-03-17 08:41:32
      關(guān)鍵詞:二項(xiàng)分布不良率母本

      (蘇州華旃航天電器有限公司,江蘇蘇州 215000)

      質(zhì)量管理幾乎貫穿于人類的所有活動(dòng),當(dāng)人們對(duì)事物的認(rèn)識(shí)從數(shù)量的多少上升到質(zhì)量的優(yōu)劣,學(xué)會(huì)判斷和選擇“質(zhì)量更好”的事物時(shí),人類就開啟了追求質(zhì)量甚至創(chuàng)造質(zhì)量的漫漫長(zhǎng)路,可以說人類發(fā)展史在某種意義上講也是一部質(zhì)量管理的發(fā)展史。在實(shí)際生產(chǎn)生活中,為了達(dá)到更好的質(zhì)量,人們做了大量的研究和探索,總的來說,在國(guó)際上大體的發(fā)展脈絡(luò)可以分為4 個(gè)階段:20 世紀(jì)30 年代之前,質(zhì)量保證以自發(fā)檢驗(yàn)或?qū)B殭z驗(yàn)為主;20 世紀(jì)30 年代到60 年代開始全面引入“統(tǒng)計(jì)質(zhì)量控制”;20 世紀(jì)60 年代到20 世紀(jì)末,TQM(全面質(zhì)量管理)和質(zhì)量管理體系交映生輝,發(fā)展出了直到現(xiàn)在依舊耳熟能詳?shù)囊幌盗匈|(zhì)量管理手段和方法,例如:ISO 質(zhì)量體系認(rèn)證,TS16949(現(xiàn)稱為IATF16949),VDA 等汽車產(chǎn)品獨(dú)有的質(zhì)量管理體系認(rèn)證,Six-Sigma(六西格瑪)管理,Lean-Six-Sigma(精益六西格瑪)管理,QCC 活動(dòng)等等;在進(jìn)入21 世紀(jì)后,質(zhì)量管理又從全面質(zhì)量管理上升到質(zhì)量哲學(xué)時(shí)代。隨著人們對(duì)質(zhì)量的要求越來越高,質(zhì)量管控的節(jié)點(diǎn)也越來越前移,當(dāng)發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題時(shí),往往都會(huì)對(duì)庫(kù)存產(chǎn)品做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,但是在面對(duì)庫(kù)存品或在制品做質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估這樣經(jīng)典且常見的問題時(shí),卻一直沒有行之有效的快速算法。

      在我國(guó),早在春秋時(shí)期就已經(jīng)有了“物勒工名”的管理制度,從現(xiàn)代質(zhì)量管理的角度看,“物勒工名”就是追溯制度,以便于管理者檢驗(yàn)產(chǎn)品質(zhì)量,甚至能更進(jìn)一步追究不良產(chǎn)生時(shí)的人員責(zé)任。在現(xiàn)代,隨著國(guó)家的改革開放,經(jīng)濟(jì)活動(dòng)急劇活躍、快速發(fā)展,我國(guó)的質(zhì)量管理在吸收大量的國(guó)外管理經(jīng)驗(yàn)的同時(shí),也在結(jié)合自身的特點(diǎn)不斷的迭代。由于發(fā)展速度快,管理水平參差不齊,總的來說現(xiàn)在處于一種“混合”狀態(tài):大量的企業(yè)在申報(bào)ISO9000 系列質(zhì)量管理體系,也有很多企業(yè)在推行全面質(zhì)量管理,更有優(yōu)秀的企業(yè)在推行自身的質(zhì)量管理標(biāo)準(zhǔn);但從另一個(gè)角度看,也存在部分企業(yè),在基本的產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)和質(zhì)量把關(guān)上沒有清晰的定位,在遇到問題時(shí),沒有明確的庫(kù)存產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。從這個(gè)角度講,企業(yè)的質(zhì)量管理就是夾生飯,是一種“混合”的管理。在“混合”管理模式下,出現(xiàn)質(zhì)量問題時(shí),對(duì)庫(kù)存產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估更多是靠管理員的經(jīng)驗(yàn)或者客戶的直接要求,全檢還是抽樣檢驗(yàn),抽樣多少是管理員說了算還是客戶說了算。

      為解決這個(gè)問題,我們需要把問題回歸到原點(diǎn)—當(dāng)發(fā)現(xiàn)問題時(shí),如何快速的對(duì)現(xiàn)有庫(kù)存或在制品做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。沒有交付的質(zhì)量沒有意義,沒有質(zhì)量的交付同樣沒有意義。只有對(duì)庫(kù)存和在制品快速評(píng)估,快速處置,才能爭(zhēng)取到寶貴的時(shí)間對(duì)根因做進(jìn)一步分析,并加以改善。

      1 現(xiàn)行抽樣檢驗(yàn)方法的歷史及其局限性

      為了確認(rèn)產(chǎn)品或服務(wù)的各個(gè)特性是否合格,測(cè)量、檢查、測(cè)試、量測(cè)產(chǎn)品或服務(wù)的一種或多種特性,并且與規(guī)定要求進(jìn)行比較的活動(dòng)稱為檢驗(yàn)[1]。只有對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行檢驗(yàn),才能發(fā)現(xiàn)差異,當(dāng)產(chǎn)品或服務(wù)同規(guī)定要求的差異超過規(guī)定要求的極限時(shí),就稱之為不合格??梢哉f不經(jīng)過檢驗(yàn),合格或不合格也就無從談起。

      為確認(rèn)一批產(chǎn)品是否符合規(guī)定的要求,最保險(xiǎn)的做法是對(duì)照規(guī)定的要求,對(duì)逐一條款的逐一產(chǎn)品進(jìn)行100%的比對(duì),區(qū)分合格品或不合格品。在20 世紀(jì)30 年代前,大部分質(zhì)量工作都是依此進(jìn)行。但隨著經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的發(fā)展,產(chǎn)品的數(shù)量呈幾何性上升,數(shù)量急劇膨脹,在實(shí)際生產(chǎn)中,尤其在出現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量異常,需要對(duì)庫(kù)存產(chǎn)品和在制品的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)做評(píng)估時(shí),100%檢驗(yàn)已經(jīng)難以嚴(yán)格遵循。而評(píng)估產(chǎn)品的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)又是在實(shí)際生產(chǎn)中時(shí)常要面對(duì)的環(huán)節(jié)。為了解決這個(gè)問題,人們引入了抽樣檢驗(yàn)的概念—從一批待判斷質(zhì)量是否合格的產(chǎn)品中,基于數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方式隨機(jī)抽取部分產(chǎn)品進(jìn)行判斷,并以抽取產(chǎn)品的質(zhì)量情況來代表整體產(chǎn)品的質(zhì)量狀況。由此可見,抽樣檢驗(yàn)是一種以數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的科學(xué)的檢驗(yàn)方法,是質(zhì)量監(jiān)控的最重要、最基礎(chǔ)的技術(shù)手段。

      我國(guó)制造業(yè)現(xiàn)行的,最廣泛采用的抽樣方式為GB/T 2828.1-2012《計(jì)數(shù)抽樣檢驗(yàn)程序 第一部分:按接收質(zhì)量限(AQL)檢索的逐批檢驗(yàn)抽樣計(jì)劃》,以下簡(jiǎn)稱為GB/T 2828.1。此標(biāo)準(zhǔn)為我國(guó)參考ISO 2859-1:1999 Sampling procedures for inspection by attributes 制訂的,即同等采用。這意味著兩者在內(nèi)容和結(jié)構(gòu)上完全一樣。而ISO 2859 的原始標(biāo)準(zhǔn)是參考了美國(guó)軍標(biāo)MILSTD-105D:Sampling procedures and tables for inspection by attributes.Version:D 調(diào)整型抽樣標(biāo)準(zhǔn)。這份標(biāo)準(zhǔn)最初稱之為JAN-STD-l05(Joint Army-Navy Standard l05),于1949年設(shè)計(jì)完成,在1950 年JAN-STD-l05 被修訂為MIL-STDl05A。隨后在1958 年、1961 年、1963 年和1989 年分別推出了MIL-STD-l05B、MIL-STD-l05C、MIL-STD-l05D 和MILSTD-l05E,特別注意的是E 版本和D 版本基本類似,只是在文字部分加以修訂并另行編排。MIL-STD-105D 的民間版于1971年推出,美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)局ANSI 隨之將其列入美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn),稱之為ANSI/ASQCZ1.4。國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織于1974 年將ANSI/ASQCZ1.4 稍作修正,并頒布了ISO 2859。美國(guó)軍方已于1996年用新的美軍標(biāo)MIL-STD-1916 取代MIL-STD-l05E,即MILSTD-l05E 在美軍方已經(jīng)廢止。

      可以看出,由于此標(biāo)準(zhǔn)在推出時(shí)代上有天生的局限性,其采用了接收質(zhì)量限AQL,并用AQL 來規(guī)定樣本中的最大不合格品率,這也就意味著接受抽樣中的不合格品出現(xiàn)。例如:一批產(chǎn)品的數(shù)量為5000 只,假設(shè)AQL=0.15%(即良品率為99.85%),按照GB/T 2828.1 的要求,樣本量字碼為“L”,在“正常抽樣一次抽樣方案”表中,查詢得到結(jié)果為:抽樣數(shù)量=200,Ac=1,Rc=2,這意味著在200 個(gè)樣品中,發(fā)現(xiàn)1 個(gè)不良,此批5000 個(gè)產(chǎn)品同樣認(rèn)為是合格的。這個(gè)抽樣方案會(huì)帶來以下兩個(gè)問題。

      問題1:抽樣的200 個(gè)樣品中,出現(xiàn)一個(gè)不良,也可以認(rèn)為總體5000 個(gè)產(chǎn)品滿足良率99.85%的質(zhì)量水平,可是200 個(gè)樣品中出現(xiàn)一個(gè)不良,在不考慮不良品分布的情況下(即假設(shè)不良品平均分布在總體中),不良率是不是應(yīng)該為1/200=0.5%呢?

      問題2:在“正常抽樣一次抽樣方案”表中,樣本量字碼為“L”,Ac=1,Rc=2,抽樣方案同樣滿足AQL=0.25%(即良品率為99.75%)的要求,那么總體的不良率(或良率)到底是多少呢?

      2 抽樣的數(shù)學(xué)模型

      為解決這個(gè)問題,需要重新看抽樣的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理。一般的抽樣方法為兩種,一種是不放回抽樣,即完成每一次對(duì)樣品的檢驗(yàn)后,樣品均不放回本體中,下一次抽樣永遠(yuǎn)不會(huì)抽到已經(jīng)檢驗(yàn)過的樣品,其每一次抽出的樣品,每一次檢驗(yàn)的結(jié)果,均為獨(dú)立事件,不管是否合格均不會(huì)對(duì)下一次抽樣帶來影響;另一種是放回抽樣,即完成每一次對(duì)樣品的抽樣后,樣品均放回本體中,下一次抽樣有可能還會(huì)抽到已經(jīng)檢驗(yàn)過的樣品[2]。這兩種抽樣方式,在數(shù)學(xué)上嚴(yán)格遵從以下兩種分布。

      2.1 超幾何分布

      檢驗(yàn)后的樣品不放回整體母本中,這樣整體N中抽樣n件產(chǎn)品的組合數(shù)為,在所有不良品中,抽樣出現(xiàn)k件不良品的組合數(shù)為,同樣的,抽樣n件產(chǎn)品在出現(xiàn)k件不良品后,剩余的應(yīng)該均為良品,其出現(xiàn)組合數(shù)為。

      綜合以上,可得出發(fā)現(xiàn)k件不良的不合格品概率為:

      記作X~H(n,M,N)。

      其中,當(dāng)k=0 時(shí),即意味著所有的抽樣中沒有發(fā)現(xiàn)不良品,由此可得[3]:

      2.2 二項(xiàng)分布

      檢驗(yàn)后的樣品需要放回整體母本中,這樣抽樣n件產(chǎn)品,出現(xiàn)k次不良的組合數(shù)為,由于每次抽樣后,產(chǎn)品均放回整體母本中,這樣出現(xiàn)k件不良品的概率為pk,同樣的,剩余的良品出現(xiàn)的概率為(1-p)n-k。綜合以上可以發(fā)現(xiàn)k 件不良的不合格品概率為:

      記作X~B(n,p)。

      其中,當(dāng)k=0 時(shí),即意味著所有的抽樣中沒有發(fā)現(xiàn)不良品,由此可得[3]:

      特別的,當(dāng)a=0 時(shí),=1。

      由以上公式可以得出一個(gè)重要推論:

      證明如下:

      當(dāng)N無限大時(shí),不良品率,

      由于n和k確定,所以:

      利用數(shù)學(xué)我們證明了當(dāng)N→∞時(shí),超幾何分布和二項(xiàng)分布相同;也就是說當(dāng)總體數(shù)量N足夠大時(shí),無論是否為放回抽樣,在抽樣中出現(xiàn)不良品個(gè)數(shù)的概率是相同的。對(duì)于這個(gè)結(jié)論,我們也可以這樣理解,當(dāng)總體母本數(shù)量足夠大時(shí),從中抽選幾個(gè)樣品,無論是否放回,抽樣出來的樣品數(shù)量和原始總體母本的數(shù)量相比微乎其微,所以其抽樣的結(jié)果對(duì)最終的結(jié)果影響也微乎其微了。下文借助Excel 的制表和制圖,用兩個(gè)具體的例子來作說明。

      3 超幾何分布和二項(xiàng)分布的比較

      借助Excel 表格中的超幾何分布函數(shù)HYPGEOM.DIST和二項(xiàng)分布函數(shù)BINOMDIST,可以非常方便的得出數(shù)據(jù)進(jìn)行比較,下文只針對(duì)固定不良率和固定抽樣數(shù)量這兩種情況,各舉一個(gè)例子來做示范。

      示例一:假設(shè)母本N=1000,不良品M=10,不良率=1%,假設(shè)抽樣中沒有發(fā)現(xiàn)不良品,不同的樣本數(shù)量對(duì)應(yīng)的超幾何分布和二項(xiàng)分布的數(shù)據(jù)如表1 所示。

      基于這些數(shù)據(jù),以抽樣數(shù)為X 軸,以分布函數(shù)的或然率為Y 軸,可以得出如圖1 所示的對(duì)比圖。由圖1 可以看出,在此條件下,超幾何分布和二項(xiàng)分布的差異不大。

      圖1 固定不良率下兩種概率分布的或然率對(duì)比圖

      示例二:假設(shè)母本N=1000,抽樣數(shù)量為10,假設(shè)抽樣中沒有發(fā)現(xiàn)不良品,不同的不良率對(duì)應(yīng)的超幾何分布和二項(xiàng)分布的數(shù)據(jù)如表2 所示。

      基于這些數(shù)據(jù),以不良率為X 軸,以分布函數(shù)的或然率為Y 軸,可以得出如圖2 所示的對(duì)比圖。

      表1 固定不良率下兩種概率分布的或然率

      表2 固定抽樣數(shù)量下兩種概率分布的或然率

      從上述的實(shí)例可以看出,當(dāng)母本數(shù)量N遠(yuǎn)大于抽樣數(shù)量M時(shí),超幾何分布和二項(xiàng)分布的結(jié)果可以視為在工程上無差異。在實(shí)際中,一般認(rèn)為當(dāng)N>100M 時(shí),超幾何分布和二項(xiàng)分布幾乎沒有差異,在滿足這個(gè)條件時(shí),一般會(huì)使用二項(xiàng)分布來代替超幾何分布。

      4 快速算法的引出

      從二項(xiàng)分布的公式:

      可以看出,二項(xiàng)分布在實(shí)際計(jì)算中,概率密度僅和抽樣中的不良數(shù)量(或良品數(shù)量)、抽樣的數(shù)量、不良率(或良率)相關(guān),而同總體母本無關(guān),這樣就使得我們可以將母本做切分,從而給快速評(píng)估母本總體質(zhì)量水平帶來可能。

      同時(shí),本文做如下假定:不良品在母本中“均勻”分布。這是因?yàn)樵谌粘Ia(chǎn)中,庫(kù)存品的管控一般都是以Lot/批量為基礎(chǔ)的,如果不良在一個(gè)批次中以隨機(jī)的形式出現(xiàn),我們可以認(rèn)為在同一批次中不良是平均分布的;如果出現(xiàn)特殊情況,我們同樣可以用切分的形式,把同一Lot 切分成多個(gè)子Lot,從子Lot 的角度看,不良是均布的;或者將相鄰的Lot 合拼成一個(gè)Lot 組,從Lot 組的角度看,不良品同樣是均布的。

      圖2 固定抽樣數(shù)量下兩種概率分布的或然率對(duì)比圖

      在這樣的假定下,結(jié)合上文的推導(dǎo),我們使用二項(xiàng)分布來評(píng)估,同時(shí)由上文可知:

      這意味著,抽樣n個(gè)產(chǎn)品,出現(xiàn)所有k次不良的概率應(yīng)為1 減去沒有出現(xiàn)不良的概率。

      一般的,當(dāng)我們抽到不良時(shí),無論不良品數(shù)量多少,我們都會(huì)對(duì)整體的質(zhì)量水平產(chǎn)生疑問。基于此得出我們的結(jié)論:在快速計(jì)算抽樣數(shù)量時(shí),抽樣方案中出現(xiàn)不良品的概率為:

      這個(gè)公式說明,在已知不良率的情況下,在抽樣中抽到不良品的概率只同不良率和抽樣數(shù)量相關(guān),同樣的這也符合一般的認(rèn)知:不良率越高,抽到不良品的概率越大;抽樣數(shù)量越多,抽樣的結(jié)果越可信。

      如果不良率為10%,我們抽樣10 個(gè),其結(jié)果為多少呢?通過計(jì)算可以得出有65.13%的概率可以抽到不良品;如果不良率為1%,我們抽樣100 個(gè),其結(jié)果為多少呢?通過計(jì)算可以得出有63.40%的概率可以抽到不良品。從這兩個(gè)例子中可以看出,我們能夠通過不良率,在比較高的置信率下快速計(jì)算出抽樣數(shù)量,而1-p的本質(zhì)其實(shí)就是良率,在固定良率的基礎(chǔ)上,抽樣的數(shù)量就是良率的抽樣次方,也就是一個(gè)底小于1 的指數(shù)函數(shù)。

      基于以上分析,如果我們已知不良率為p,那我們的抽樣數(shù)量N一般可以用以下公式快速得到:,也就是2 到5 倍的不良率的倒數(shù)。

      我們同樣用上邊的例子來說明,當(dāng)不良率為10%時(shí),選α=2,則抽樣數(shù)量為20,在這個(gè)抽樣數(shù)量下我們抽到不良品的概率為1-(1-10%)20=87.84%。同樣,我們也可以計(jì)算出當(dāng)不良率為1%時(shí),選取1%倒數(shù)的2 倍,則抽到不良品的概率為86.6%。

      已知不良率,用不良率倒數(shù)的2 到5 倍作為抽樣數(shù),可以在一個(gè)比較高的概率下確認(rèn)庫(kù)存的不良率是否和已知不良率相同。當(dāng)發(fā)現(xiàn)有不良時(shí),即確認(rèn)庫(kù)存中不良情況等于或大于已知的不良率;當(dāng)沒有發(fā)現(xiàn)不良時(shí),可以判斷庫(kù)存中不良情況在一個(gè)比較高的概率下小于已知的不良率。

      5 結(jié)束語(yǔ)

      在實(shí)際生活中,已知產(chǎn)品不良率(或由歷史數(shù)據(jù)得出,或由客戶處反饋),利用不良率的倒數(shù)的2 到5 倍,快速算出抽樣數(shù)量,以這個(gè)抽樣數(shù)量對(duì)庫(kù)存做檢驗(yàn),可以有效的確認(rèn)庫(kù)存品的不良率是否大于或等于已知的不良率,靈活應(yīng)用這種算法,合理劃分庫(kù)存品的批次,可以在降低檢驗(yàn)成本的同時(shí),有效的對(duì)庫(kù)存的質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

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