文档介绍：抽样风险及抽样方案质量部Prepareby:Chasteli李凤设抽样风险案例出货10000PCS至客户X公司,客户依照检验规则抽样尺寸10PCS,发现1PCS尺寸不良,于是整批判退,我司派人前往X公司全检返工,10000PCS终于返工完毕,总共发现2PCS不良,%,%良率99%以上的批次为什么被判退?好的产品为什么判退?抽样风险1、样本容量/抽样数:影响抽样误差2、检测工具:设备未校准,设备偏差等等,设备误测误判,影响检测能力、准确程度3、抽样方法:取样未能代表批质量状况;一般重复抽样误差比不重复抽样误差要大一些。4、总体各单位标志值的差异程度:如制程能力,标准偏差,制程波动较大抽样风险抽样风险的计算批量N=3000PCS,p=5%,按AQL=,则抽样n=125PCS,AC=2,抽到3PCS或3PCS以上不良的概率是多少?抽到0PCS不良的概率P(0)=%抽到1PCS不良的概率P(1)=%抽到2PCS不良的概率P(2)=%抽到3PCS或3PCS以上不良的概率P=%,表明采用AQL=,这批产品被拒收的概率很高,GB2828给出的抽样方案是可行的抽到不良品的概率:P=1-%=%抽到2PCS或2PCS以上不良的概率:P=%没有抽到不良品的概率:P=%抽到1PCS或1PCS以上不良的概率:P=%,表明10%不良率的批次,我们抽检5PCS,抽检到不良的概率很低例1、电镀外观良率95%,来料3000PCS,抽检100PCS,抽检到不良品的概率是多少?抽到2PCS不良品的概率是多少?例2、孔径良率90%,来料2000PCS,孔径抽检5PCS,抽检到0PCS不良品,抽到1PCS以上不良品的概率分别是多少??抽样误判的风险供应商的一批来料有“红”有“蓝”,有大有小,我们怎么才能抽到“大奖”?抽到的样品,有“大”有“小”抽到的样品,全部是“大”的,没有抽到“小”的尺寸不良率为10%的总体的批次,尺寸我们抽检5PCS,%,风险极大情形2:要么不良率极高情形1:要么发生了小概率事件中奖尺寸抽检5PCS,发现1PCS尺寸不良尺寸抽检5PCS,发现1PCS尺寸不良总体分布样本分布产生抽样风险的原因供应商的来料,有好有坏,每次抽样结果都不同,可能抽检到,也可能抽检不到,产生抽样风险全是红豆,谁抽样都是红豆,每次都能抽检到,抽样多少次都是一样的结果两个模具,四个穴号都要抽检到抽样风险/抽样偏差原因一:制程能力差,CPK达不到要求,产品差异较大抽样风险/抽样偏差原因二:检验数量太少;抽样数量越多,抽样越准确;抽样数量越少,抽样偏差越大抽样风险/抽样偏差原因三:未进行系统分层随机抽样每个设备制造的产品抽检到每个时段生产的产品抽检到不同人员生产的产品抽检到什么时候质量产生变化?☆更换作业人员☆机器经过调整☆更换新的一批物料☆更换了新的夹具☆开了新的模具☆模具经过修理☆设备经过改造☆新的生产工艺☆新的设计☆管理方法流程变化☆更换生产地点质量变差的来源☆不同模具的差异☆不同穴号的差异☆不同原材料导致差异☆不同生产工艺技术的差异☆不同制程参数的差异:压力、温度、时间等☆不同作业人员的差异☆不同测量工具的差异☆人员疲劳、机器磨损、夹具松动、夹具移位选择优质供应商须提供质量担保IQC合理抽检如何管控这些风险供应商辅导/推动减少不良品流入抽样误差样本量抽样误差50±%100±%150±%250±%350±%1000±%小批量试产验证制程能力验证物料、制程能力,应该使用多少数量的物料、成品试验,可以反映批质量状况?20个数据可以计算CPK吗?TS16949一般是连续8小时生产的数量,或者300PCS样品来验证过程最小抽样量的计算公式:抽样量需要>30个才算足够多,可以用以下近似的误差/样本量估算公式;  n:为样本量;:方差,抽样个体值和整体均值之间的偏离程度,抽样数值分布越分散方差越大,需要的采样量越多;E:为抽样误差(可以根据均值的百分比设定),由于是倒数平方关系,抽样误差减小为1/2,抽样量需要增加为4倍; :为可靠性系数,即置信度,置信度为95%时,Z=,置信度为90%时,=,置信度越高需要的样本量越多;95%置信度比90%置信度需要的采样量多40%;讨论:传统抽样方案的弊端出货批量5000PCS,按照外观AQL=,抽样数n=200,3收4退,代表意义:抽样发现3PCS或3PCS以下不良,则这批会放行出货,但是根据我们抽样结果,%的不良,