Выборочный контроль качества

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 14: Строка 14:
:В ряде случаев вся партия может быть ошибочно забракована, и это считается '''ошибкой первого рода''', или риском поставщика. Ошибка противоположного свойства называется '''ошибкой второго рода''' или риском заказчика. Обе ошибки выражаются в процентах и оговариваются при совершении торговых сделок.
:В ряде случаев вся партия может быть ошибочно забракована, и это считается '''ошибкой первого рода''', или риском поставщика. Ошибка противоположного свойства называется '''ошибкой второго рода''' или риском заказчика. Обе ошибки выражаются в процентах и оговариваются при совершении торговых сделок.
-
== Одноступенчатый план ==
+
== Одноступенчатый и двухступенчатый планы ВКК ==
 +
<tex>d(X^n)</tex> - количество дефектных деталей в выборке <tex>X^n</tex>.
 +
 
'''Одноступенчатый план (n,c)''':
'''Одноступенчатый план (n,c)''':
:'''1'''. Взять <tex>X^n\subset X^N</tex> методом простого случайного выбора;
:'''1'''. Взять <tex>X^n\subset X^N</tex> методом простого случайного выбора;
-
:'''2'''. Если количество дефектных деталей в выборке <tex>X^n</tex> меньше числа <tex>c</tex>, то принимаем всю партию, иначе не принимаем.
+
:'''2'''. Если <tex>d(X^n)\le c</tex>, то принимаем всю партию, иначе не принимаем.
-
 
+
 +
'''Двухступенчатый план <tex>(n,a,b)+(m,c),\ a\le b</tex>''':
 +
:'''1'''. Взять <tex>X^n\subset X^N</tex> методом простого случайного выбора;
 +
:'''2'''. Если <tex>d(X^n)\le a</tex>, то принимаем партию, иначе: если <tex>d(X^n)\ge b</tex>, то бракуем патрию, иначе
 +
:'''3'''. Взять <tex>X^m\subset X^N</tex>; если <tex>d(X^m)\le c</tex>, то принимаем, иначе нет.
{{Задание|Аманжолов Рустем|Vokov|6 января 2010}}
{{Задание|Аманжолов Рустем|Vokov|6 января 2010}}

Версия 12:57, 7 января 2010

Введение

Статистический контроль качества продукции широко применяется в промышленности индустриально развитых стран. Большая роль статистических методов в управлении производством и в первую очередь качества продукции объясняется целым рядом моментов, из которых выделим два.
Во-первых, статистический контроль – база научно обоснованного получения, накопления и обработки информации о качестве продукции, состоянии технических процессов и производства.
Во-вторых, статистический контроль позволяет построить конкретные производственные отношения между изготовителями и потребителями продукции, обеспечивая достоверность и доказательность принимаемых решений, затрагивающих интересы обоих сторон.
По способу отбора изделий, подвергаемых контролю качества, различают тотальный (стопроцентный) и выборочный контроль.
Для сокращения затрат на контроль в крупносерийном и массовом производстве больших партий изделий (генеральной совокупности) контролю подвергают только часть партии - выборку. Очевидно, что выборка должно производиться случайным образом.
Если уровень качества изделий в выборке соответствует установленным требованиям, то считают, что всю партию можно принять как годную. В противном случае партия бракуется.
В ряде случаев вся партия может быть ошибочно забракована, и это считается ошибкой первого рода, или риском поставщика. Ошибка противоположного свойства называется ошибкой второго рода или риском заказчика. Обе ошибки выражаются в процентах и оговариваются при совершении торговых сделок.

Одноступенчатый и двухступенчатый планы ВКК

d(X^n) - количество дефектных деталей в выборке X^n.

Одноступенчатый план (n,c):

1. Взять X^n\subset X^N методом простого случайного выбора;
2. Если d(X^n)\le c, то принимаем всю партию, иначе не принимаем.

Двухступенчатый план (n,a,b)+(m,c),\ a\le b:

1. Взять X^n\subset X^N методом простого случайного выбора;
2. Если d(X^n)\le a, то принимаем партию, иначе: если d(X^n)\ge b, то бракуем патрию, иначе
3. Взять X^m\subset X^N; если d(X^m)\le c, то принимаем, иначе нет.
Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Аманжолов Рустем
Преподаватель: Участник:Vokov
Срок: 6 января 2010

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.


Личные инструменты