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文档简介

1、名词解释合格质量水平AQLAQL意义AQL是计数调整抽样检验批质量标准。当批质量等于或优于AQL时,抽样方案以高概率判批合格,当批质劣于AQL时,抽样方案高概率判批不合格。AQL数值AQL以每百单位产品不合格品数或不合格数表示。在数值上它等于过程平均不合格品率上限值Pmax,它是允许不能再坏批质量平均值。主要名词LTPD (Lot Tolerance Percent Defective):指消费者不满意送验批所含有最少不良率。通常定为10% (=CR)PR (Producers Risk):生产者冒险率指生产者产品相当好,但因抽样关系而误判为拒收。又称为型I错误,普通订5%CR (Consum

2、ers Risk):消费者冒险率指生产者产品相当差,但因抽样关系而误判为允收。又称为型II错误,普通订10%第1页名词解释接收概率依据要求抽样方案(n,Ac),去验收批量N和批质量p已知连续检验批时,把检验批判为接收概率称为接收概率。接收概率Pa是用给定抽样方案验收某交检批,结果为接收概率。OC曲线依据计算可知抽样方案接收概率Pa依赖于批质量水平p,当p改变时Pa是p函数,通常也记为L(p)。L(p)随批质量p改变曲线称为抽检特征曲线或OC曲线。用以表示含各种不良率制品批,能被允收机率。横坐标表示送验批之不良率p,纵坐标表示允收之机率Pa抽样检验目标,无非是要确保产品质量。抽检特征曲线能够表示

3、出一个抽样方案对一个产品批质量区分能力。第2页Pa不良率AQLLTPD95%10%AQL:能够接收批最高不合格率其允收机率,普通设定允收机率为95%,又称为生产者冒险率。LTPD:乃指消费者认为质量恶劣送验批所含有最低不合格率,通常订定允收机率为10%时之不合格率为LTPD。第3页接收概率Pa计算超几何分布有限产品批量为N,批不合格率为p批中不合格品数为D(D=Np),抽样检验样本量为n,若样本中抽到不合格品数为d(d=1,2,3.D)概率遵照下式,称为超几何分布。第4页超几何分布例题设某一检验批,其批量为1,000,已知其不良率为3.0%,试问从其中随机抽取100个样品检验,得到不良品数为0

4、,1个机率分别为多少?第5页超几何分布例题_Minitab不合格品数D批量N样本数nd=0d=1第6页特征一个简单试验重复独立做n次。每次试验结果均分为成功、失败两种互斥结果。若成功概率以p表示,则该概率在各次试验中维持不变,而失败概率则可表示成q=1-p。概率1每次试行概率总和成功p失败q=1-pOC函数计算二项分布第7页二项分布公式依据经验,若n和N之比小于0.1,且p保持不变,即可考虑用二项分布来求概率第8页设有一检验批,其批量为100,000个,其不良率已知为3%,试问从其中随机抽取100个样品检验,其中含有0个以及1个不良品概率分别为多少?二项分布例题若批量相当大时可 用二项分布来代

5、替超 几何分布复杂计算N=100,100 , n=100,则n/N=0.001 p0)=0。理想OC曲线pPa1.0po第22页实际OC曲线理想OC曲线即使全检也不易得到,有实用价值是实际OC曲线。批品质愈好接收概率愈高;批品质不好时(p1=LTPD)接收概率愈低。批品质合格时(p0=AQL)高接收概率。01.0Pap0p1第23页OC曲线特征OC曲线愈陡,抽样方法愈严格;OC曲线愈平,抽样方法愈松。N=1000N=100Ac=0N=1000N=100Ac=5N=1000N=100Ac=10第24页OC曲线特征样本量n和合格判定数Ac不变时,批量N对OC曲线改变影响不大123N10002001

6、00n202020Ac000第25页OC曲线特征123N100010001000n75015075Ac222批量N和合格判定数不变时,样本量n愈大,OC曲线愈陡, 区分好坏批能力越强。第26页OC曲线特征123N100010001000n500500500Ac01050批量N和样本量n不变时,合格判定数Ac愈小,OC曲线愈陡。第27页OC曲线用途选择好抽样方法:依据OC曲线陡平程度和合格机率,选择对应抽样方法。评价选定抽样方法:选定抽样方法是否合理,可查找其对应OC曲线,分析评价抽样方法优劣。预计制程不合格品率:取得质量信息,据OC曲线纵坐标Pa可从横坐标查得制程不合格品率p,从而取得生产质量信息。第28页OC曲线计算例题试利用泊松分布计算,n=100,Ac=0OC曲线。备注:利用泊松分布表。pnpPa0010.0110.3678790.0220.1353350.0330.0497870.0440.0183160.0550.0067380.0660.0024790.0770.0009120.0880.0003350.0990.0001230.10104.54E-05Pa计算第29页OC曲线1.00.80.60.40.2Pap0.

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