カテゴリー: 抜取検査

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４つのファイルをダウンロードしてお使いいただけます。

★本物の「抜取検査」問題集を販売します！

【QC検定®合格】「抜取検査」問題集を販売！①二項分布・ポアソン分布、OC曲線、➁多回抜取検査、➂選別型抜取検査、➃計量抜取検査、⑤逐次抜取検査、⑥調整型抜取検査、⑦抜取検査まとめ　の７章全４７題!

【リンク】●プログラム(ダウンロード)

ダウンロードすると、４つのファイルがあります。確認ください。
●1_oc-curve1.xlsm
●2_oc-curve2.xlsm
●3_aoql.xlsm
●4_oc-curve_ad.xlsm

インターネットからダウンロードしたマクロファイルなので、保護ビューのままを勧めることがありますので、一旦フォルダーに移動して保存してください。

★ 1.代入

ここで、
不良率の間隔pの値により、計算する行数が変化します。
例えば、
・p=1%の時は、 100/p=100/1=100行計算します。
・p=2%の時は、 100/p=100/2=50行計算します。

★ 2.計算

黄色枠をダブルクリックしてください。自動計算が開始します。

★ 3.計算結果

緑枠に計算結果が出ます。
●各不良率pにおけるロット合格率
●不良率100-α(%)におけるロット合格率p0
●不良率β(%)におけるロット合格率p1
p0とp1は主抜取表の値を求めるときに使います。

二項分布、ポアソン分布と２つのシートがありますが、使い方は共通です。
ただし、ポアソン分布においては、
●不良率100-α(%)におけるロット合格率p0
●不良率β(%)におけるロット合格率p1
はありませんので、ご注意ください。

★ 1.代入

ここで、
不良率の間隔pの値により、計算する行数が変化します。
例えば、
・p=1%の時は、 100/p=100/1=100行計算します。
・p=2%の時は、 100/p=100/2=50行計算します。

★ 2.計算

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★ 3.計算結果

緑枠に計算結果が出ます。
●各不良率pにおけるロット合格率
●不良率100-α(%)におけるロット合格率p0
●不良率β(%)におけるロット合格率p1
p0とp1は主抜取表の値を求めるときに使います。

二項分布、ポアソン分布と２つのシートがありますが、使い方は共通です。
ただし、ポアソン分布においては、
●不良率100-α(%)におけるロット合格率p0
●不良率β(%)におけるロット合格率p1
はありませんので、ご注意ください。

★ 1.代入

ここで、
不良率の間隔pの値により、計算する行数が変化します。
例えば、
・p=1%の時は、 100/p=100/1=100行計算します。
・p=2%の時は、 100/p=100/2=50行計算します。

★ 2.計算

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★ 3.計算結果

緑枠に計算結果が出ます。
●各不良率pにおけるロット合格率
●不良率100-α(%)におけるロット合格率p0
●不良率β(%)におけるロット合格率p1
p0とp1は主抜取表の値を求めるときに使います。

二項分布、ポアソン分布と２つのシートがありますが、使い方は共通です。

★ 1.代入

ここで、
不良率の間隔pの値により、計算する行数が変化します。
例えば、
・p=1%の時は、 100/p=100/1=100行計算します。
・p=2%の時は、 100/p=100/2=50行計算します。

また、
調整の選択として、なみ、ゆるい、きついは
●なみ　： m=1

●ゆるい： m=1.584
●きつい： m=0.631
として計算しています。

ｍの値については、関連記事をもとに計算していますので、ご確認ください。

【簡単】AQL(合格品質水準)がすぐわかる AQL(合格品質水準)はOC曲線上でどの値なのかが説明できますか？JISや教科書の説明ではわからないため、本記事で解説します。

★ 2.計算

黄色枠をダブルクリックしてください。自動計算が開始します。

★ 3.計算結果

緑枠に計算結果が出ます。
●各不良率pにおけるロット合格率
●不良率100-α(%)におけるロット合格率p0
●不良率β(%)におけるロット合格率p1
p0とp1は主抜取表の値を求めるときに使います。

調整型抜取検査は二項分布のみです。

自動計算結果から、
(n,c)=(20,0)のとき、p0=0.174%,p1=6.87%ですから、
●p0=0.174の行と
●p1=6.87の列に
(n,c)=(20,0)が主抜取表に来るということです。

さまざまな(n,c)のパターンによるOC曲線を自動で描いて、p0,p1を計算して、その結果から主抜取表を作ればＪＩＳの調整型抜取検査の主抜取表ができます。

「OC曲線の自動作成プログラムの使い方」を解説しました。

★ 本記事のテーマ

抜取検査の使い方が理解でき、試験も合格できた！というあなたへ。抜取検査の個々の手法や値がどのように求めるのかは説明できますか？

抜取検査は使い方より、理論を理解してほしいです。なぜなら、JISに頼るしかなく、業務の検査を自分で考えることができないからです。なぜ、個々の手法があり、サンプル数や合格判定数がある決まった値になっているのか？を考えることが重要です。

昔は計算が大変だったので、使い方重視でした。今は、計算機があるので、理論が重要です。

数値より理論が重要である現在に、ぴったりな抜取検査の教材がありません。

品質は日本の強みの要です。品質を決めるのは検査です。その検査の理論がどこにも書いていないのは、大変まずいと危機感を感じたため、QCプラネッツでは、古書を研究し理論を解説しています。

●You tube動画でも解説しています。ご覧ください。

QCプラネッツが解説する抜取検査は全パターンです。紹介します。全部知っていますか？

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下の教科書を勉強すれば、抜取検査のやり方は十分理解できます。他のサイトもやり方を詳細に解説しています。

QC入門講座（9）新版 サンプリングと抜取検査 [ 鉄健司 ] 価格：1,430円（税込、送料無料) (2024/12/27時点) 楽天で購入

試験問題は解けますが、解き方だけ理解しているだけで、抜取検査を論理的に説明することはできませんでした。手法をたくさん覚えたくらいでした。それでは、検査がわかるとは言えません。

関連記事に、良書を紹介します。ただし、良書ほど絶版で、現在購入できる本は、抜取検査の使い方まで理解できるものです。

★ 抜取検査の本を紹介します。【良書ほど絶版で困る】

●You tube動画でも解説しています。

私がなぜ？と思った疑問をリストにまとめます。答えられるか確認ください。

すべて本質的な疑問ですが、試験勉強やJISを勉強しても、上の①～⑨が全く答えられませんでした。

泣き面に蜂で、上の疑問を説明してくれる本はありませんでした。なので、自分で考えて研究しました。

困りました。

QCプラネッツでは抜取検査をわかりやすく解説できるように研究し、
抜取検査の理論をわかりやすく網羅し、
複雑な計算はツールやプログラムで処理して、
理論を考える記事を豊富に用意しています。

抜取検査のなぜ？が最もわかるサイトと自信もって提供できます!

先ほどの疑問の解答を先に教えます。抜取検査の理論の理解を早める効果があります。

OC曲線描くと本質的な理解につながることがわかります。

私が出した回答で、少し理解できた点と、さらに疑問になった点があるでしょう。関連記事をご紹介し、理解を深めてください。

でも、その前に！

抜取検査全般でおさえておきたいポイントを列挙します。

では、関連記事を紹介します。

曲線が抜取検査の根幹です。二項分布もポアソン分布もＯＣ曲線が描けます！作成プログラムもあります！　抜取検査を勉強して、苦手なポアソン分布の式も慣れましょう。

【まとめ】抜取検査(1回抜取)の基礎がわかる ●抜取検査はすべてOC曲線をベースに考える ●OC曲線(二項分布、ポアソン分布)を描こう ●OC曲線を作る超幾

以前は、ブログ記事でまとめていましたが、PDFとしてまとめました。ダウンロードして学習ください。

2回抜取検査の流れが理解できる関連記事を紹介します。上から下に沿って、それぞれの関連記事を読んでいってください。

【QCプラネッツ２回抜取検査プレミアム勉強プリント】リンク

一緒に勉強しましょう。

つまり、検査後の不良率であるAOQは、検査対象の不良率pより小さいため、検査後の不良率を低減することができます。

検査後の不良率を低減するための変数として、
平均出検品質(AOQ)
平均出検品質限界(AOQL)
があります。

詳細は、関連記事で解説しています。

選別型抜取検査（JISZ9015）の平均出検品質AOQがわかる 本記事では、選別型抜取検査の基本である平均出検品質AOQや平均出検品質限界(AOQL)をわかりやすく解説しました。

さらに

平均出検品質AOQと平均出検品質限界AOQLについて、不良率pとの関係をプロットすることができます。

また、そのプロットには、サンプル数nによってさまざまな曲線が描けます。サンプル数と検査後の不良率であるAOQの関係がわかります。

ロット合格率L(p)は二項分布とポアソン分を使います。QCプラネッツでは二項分布の場合もポアソン分布の場合も解説します。

以前は、ブログ記事でまとめていましたが、PDFとしてまとめました。ダウンロードして学習ください。

【QCプラネッツ選別型抜取検査プレミアム勉強プリント】リンク

一緒に勉強しましょう。

計量抜取検査を解説している本やサイトがほぼ皆無です。しっかり解説します。

計量抜取検査の理論は、検出力の考え方と同じです。また、解法パターンが１つなのでマスターしやすいです。また、ＯＣ曲線への反映が難しいですが、わかりやすく解説します。

計量抜取検査がすべてわかる【まとめ】 計量抜取検査のエッセンスをすべて解説します。サンプル数n、合格判定係数k、合格判定値の導出、OC曲線の描き方をベースに、標準偏差σの既知、未知や規格値・合格判定値についてそれぞれ詳細に解説します。

ブログ記事でまとめていましたが、PDFとしてまとめました。ダウンロードして学習ください。

逐次抜取検査の流れが理解できる関連記事を紹介します。上から下に沿って、それぞれの関連記事を読んでいってください。

以前、ブログ記事としていましたが、まとめて冊子にしました。
どれも重要なテーマなので勉強しましょう!

【QCプラネッツ逐次抜取検査プレミアム勉強プリント】リンク

一緒に勉強しましょう。

基本的な使い方は、すでにわかっているでしょう。しかし、<br?
「なみ、ゆるい、きついの違い」、「AQL」って何？、「検査水準はなぜ7つもあるのか？」、「主抜取表の合格判定個数の求め方」、「切替えルールの基準」は説明できますか？　教科書に書いていない内容をＱＣプラネッツが研究し、わかりやすく内容をまとめました。

【まとめ】調整型抜取検査がわかる 本記事では、調整型抜取検査の理論を解説します。検査水準、検査のきびしさの定義、主抜取表の値の求め方など、調整型抜取検査をマスターしたい方は必見です。

実際に自動作成してみて、OC曲線の特徴や式に慣れましょう。

OC曲線の自動作成プログラムの使い方を解説します！

ここまでわかれば、抜取検査を最もわかっている人になっているはずです。

全部で50以上の記事とテキストPDFがありますが、じっくり読んで検査の達人を目指してください。検査は経験が重要といいますが、理論はもっと重要です。経験と勘だけではなく、統計的・数学的な知見も技術者には必要なスキルです。

こういう疑問に答えます。

●You tube動画でも解説しています。

アマゾン、大きな県立図書館を検索して、推薦したい本を下表にまとめます。

②抜取検査の理論はQCプラネッツのブログを見て！

まとめると、

「【まとめ】究める！抜取検査」について解説しました。OC曲線があれば、抜取検査のすべてがわかります。豊富な関連記事を紹介しました。是非勉強してください。ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

★ 本記事のテーマ

★本物の「抜取検査」問題集を販売します！

【QC検定®合格】「抜取検査」問題集を販売！①二項分布・ポアソン分布、OC曲線、➁多回抜取検査、➂選別型抜取検査、➃計量抜取検査、⑤逐次抜取検査、⑥調整型抜取検査、⑦抜取検査まとめ　の７章全４７題!

抜取検査の初歩ですが、とても重要です。なぜなら、この記事の内容が抜取検査のベースだからです。

関連記事とテキストにまとめたPDFの内容をご紹介します。

★抜取検査(1回抜取)の関連記事

抜取検査の前に、検査とは何で、どんな検査があるかを理解しましょう。抜取検査の特性や適用場面が理解できます。最初に確認してほしい関連記事です。

全数検査と抜取検査と無検査の違いがわかる 抜取検査を学ぶ前に、無検査、全数検査、抜取検査の違いを理解しましょう。また、検査の違いを不良率とコストの観点からまとめました。さらに臨界不良率の導出も説明します。

OC曲線の描き方を解説した関連記事です。ロット合格率の立式、OC曲線で重要な値の読み方を理解しましょう。

抜取検査はすべてOC曲線をベースに考える 抜取検査はすべて、OC曲線をベースに考えていきます。OC曲線を構成する二項分布の導出や式の意味、OC曲線の描き方や描くために必要な制約条件について解説します。教科書のように表面的な理解しかできない本当のOC曲線がわかり、自分で抜取検査が設計・計画できるようになります。

ぜひ、OC曲線の描くプログラムを活用ください。このプログラムがあれば、サンプル数nと合格判定数cを入れるだけでOC曲線が一瞬で描けます。OC曲線をいっぱい描かないと抜取検査の全容が理解できません。関連記事からプログラムを活用しましょう。二項分布も苦手なポアソン分布もあります。

OC曲線の自動作成プログラムの使い方を解説します！

OC曲線をマスターするには、二項分布、ポアソン分布、超幾何分布を理解する必要があります。3つの確率分布関数についてわかりやすく解説しています。ポアソン分布は、抜取検査とOC曲線に慣れると理解は早まります。

【QCプラネッツ抜取検査(1回抜取)プレミアム勉強プリント】リンク

「【1】OC曲線を作る超幾何分布、二項分布、ポアソン分布をマスターする」をご覧下さい。

抜取検査の要である、OC曲線と描くプログラムが入手できたところまで来ました。

抜取検査でよく使う表や変数について、関連記事で解説します。

抜取検査の最も基本である、計数規準型一回抜取検査の抜取表を解説します。単に抜取表の読み方だけ理解して終わるのではなく、抜取表の値を導出する過程を解説します。自分で計算できてはじめて、抜取表が習得できます。

【QCプラネッツ抜取検査(1回抜取)プレミアム勉強プリント】リンク

「【3】【重要】計数規準型一回抜取検査表(JISZ9002)はOC曲線から作れる」をご覧下さい。

その他、たくさんの抜取検査を解説しますが、すべて抜取表の中の値を実際に計算していきます。

合格品質水準(AQL)は抜取検査の重要な変数です。JISや教科書も詳しくAQLの定義が解説しています。しかし、実際にどの値がAQLかがはっきり書いていません。関連記事でAQLの定義について、白黒はっきりさせました。

【簡単】AQL(合格品質水準)がすぐわかる AQL(合格品質水準)はOC曲線上でどの値なのかが説明できますか？JISや教科書の説明ではよくわからないはずです。本記事では、AQLの定義をわかりやすく解説します。

主抜取表のAQLと不良率の間隔がある一定の倍数になっています。これは何か？「標準数」です。なじみのない標準数について解説します。

【重要】抜取検査に欠かせない標準数がわかる 規準型抜取検査や調整型抜取検査の抜取表の範囲や区分はどのように決めているかご存じですか？本記事は、抜取表の範囲や区分や、抜取表を自分で作る方法を解説します。抜取表の作り方が知りたい方は必見です。

抜取検査に慣れると、目にするのが抜取検査設計補助表です。この表と値の精度が高いので驚きました。計算機が未発達な時代でも近似式を使って正確な値を求める昔の先輩方に脱帽です。JIS規格の値とExcelから計算した値を比較しました。

JISの表は魔法の表ではなく、自分で計算して確かめる習慣をつけましょう。

抜取検査設計補助表(JISZ9002)はすごい！ 抜取検査にある抜取検査設計補助表の式やサンプル数の求め方を説明できますか？本記事では、サンプル数を導出する近似式とExcelを使ってOC曲線からサンプル数を導出する方法の2つを解説します。抜取検査をマスターしたい方は必見です。

検査の誤りによるOC曲線に与える影響を解説します。検査対象以外で検査ミスがある場合のOC曲線に与える影響を考えます。実務向きな関連記事です。

【QCプラネッツ抜取検査(1回抜取)プレミアム勉強プリント】リンク

「【2】【重要】検査の誤りがOC曲線へ与える影響がわかる」をご覧下さい。

抜取検査(1回抜取)の基礎について解説しました。

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なので、QCプラネッツでは、JISでも教科書にも書いていない、抜取検査の理論をしっかり解説します。

調整型抜取検査についての関連記事を紹介します。併せて読んでください。個別に内容紹介をしていきます。

すべての抜取検査は、OC曲線で設計できます。

–

●計数抜取検査、
●計量抜取検査、
●選別型抜取検査、
●逐次抜取検査、
●調整型抜取検査
すべて共通です。

OC曲線は抜取検査の母です。

OC曲線から必要なデータが読めたら、検査のきびしさを考えましょう。

最初に、OC曲線から、なみ検査の主抜取表が作れることを関連記事で解説します。

OC曲線(二項分布とポアソン分布)を使って、合格品質水準AQLが0～1000における、合格判定個数Acと合格品質水準AQLの関係を解説しました。主抜取表を作る過程は是非知っておいてください。魔法の表でもなく、あなたも作ることができます。

調整型抜取検査(1回方式）の主抜取表の作り方がわかる 本記事では、OC曲線を描きながら調整型抜取検査の重要な値(抜取表のAc,Reの値など)の導出方法を解説します。

自分で作ると、主抜取表が身近な存在になります。

調整型抜取検査の主抜取表を見ると、サンプル数nとAQLの値の間隔がある一定の法則であることや、合格判定個数Ac,不合格判定個数Reが主抜取表の対角線上に同じ値となり、きれいにまとまっていることがわかります。これ、なぜそうなるのか？を次の関連記事で解説しています。

調整型抜取検査のなみ検査の主抜取表がわかる 本記事では、主抜取表の値(AQLサンプルサイズ、合格判定数Ac,不合格判定数Re)をOC曲線から導出し、自力で主抜取表が 作れることを解説します。

以上の2つの関連記事から、なみ検査の場合の主抜取表の作り方が理解できます。

どこにも主抜取表の作り方が書いていないので、研究して調べたら自分でも作れることがわかりました。

OC曲線を使って、なみ検査、ゆるい検査、きつい検査の違いの定義を明らかにし、3つの検査共通の合格品質水準AQLが何であるかもはっきりさせました。調整型抜取検査でわからないことはすべてOC曲線が解決してくれます。

なみ検査、ゆるい検査、きつい検査の主抜取表(一回抜取方式)の作り方がわかる 本記事ではJISの抜取表に頼らずに、自分で考えて調整型抜取検査(なみ検査、ゆるい検査、きつい検査の主抜取表(一回抜取方式))を設計できるように解説!

1回抜取検査だけでは物足りないので、2回抜取検査についても、なみ検査、ゆるい検査、きつい検査の主抜取表をOC曲線から求めた結果を解説しています。手計算ではきびしく、Excelなどの解析ツールが必須です。

【QCプラネッツ調整型抜取検査プレミアム勉強プリント】リンク

ここまで、来れば、JIS規格が定義する、なみ検査、ゆるい検査、きびしい検査がマスターできます。

しかし、１つ問題があります。

検査は、顧客への説明責任を負います。
自分で考えて抜取検査を設計することが重要です。
これについても、関連記事で詳しく解説します。

検査の選択する考え方をまとめました。基本はJIS,教科書ですが、あなたが担当する製品やシステム、顧客要求に合わせて抜取検査を実施することが重要です。関連記事で詳しく解説します。

【QCプラネッツ調整型抜取検査プレミアム勉強プリント】リンク

検査のきびしさの切替え方法は、JISにあります。しかし、このルールの根拠は数学的に解けませんし、
あなたが担当する製品やシステム、顧客要求によって、切替え方法は変わります。よく吟味すべきであることを関連記事で詳しく解説します。

検査のきびしさの切替え方法はJISに頼るな!（調整型抜取検査） 本記事では、JISZ9015にある検査を切り替える基準と実務での注意点について解説します。

検査水準(特別検査水準、通常検査水準)とロットサイズとサンプル数の関係もJISに規定されています。しかし、そのまま使うべきかどうかは、あなたが担当する製品やシステム、顧客要求を考慮するべきです。よく考えて、抜取検査を設計してほしいことを、関連記事で詳しく解説します。

調整型抜取検査の検査水準がわかる 本記事では、検査水準の中身を解説し、JIS規格の活用と、自分で抜取検査を設計するポイントを解説します。

QCプラネッツは自分で研究して、仮説を立てながら、抜取検査の理論をほぼ解明しました。その結果は、すべてOC曲線で抜取検査は設計できることです。

調整型抜取検査の関連記事をぜひご覧ください。

調整型抜取検査について解説しました。自分で設計できるレベルになっていますよ。

★ 本記事のテーマ

●You tube動画でも確認ください。

★本物の「抜取検査」問題集を販売します！

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試験に頻出である抜取検査設計補助表を解説します。

★抜取検査設計補助表のモデル式

サンプル数n,合格判定数c、係数\(a_0\),\(a_1\)を使って、
\(n=\frac{a_0}{p_0}+\frac{a_1}{p_1}\)
と計算でき、係数\(a_0\),\(a_1\)が表の通りとなっています。

古書や論文を調査しましたが、次の2点がわかりません。

もし、知っている方は教えてください。どの文献見ても、式と値の引用だけで、式の導出は書いていません。

抜取検査設計補助表を使わないとしたら、どうするか？

自分でOC曲線を描いて、(n,c)を求めたらOKです。

OC曲線の描き方については、関連記事があります。Excel VBAでOC曲線が作れます。

OC曲線の自動作成プログラムの使い方を解説します！

計算機がないのに、精度が出せる！
昔の先輩方はすごいと思いませんか？

なので、QCプラネッツは研究して理論を解説しています。

では、どれくらい精度がよいか調べてみましょう。

抜取検査設計補助表を再掲します。

★抜取検査設計補助表のモデル式

サンプル数n,合格判定数c、係数\(a_0\),\(a_1\)を使って、
\(n=\frac{a_0}{p_0}+\frac{a_1}{p_1}\)
と計算でき、係数\(a_0\),\(a_1\)が表の通りとなっています。

Excelで計算するOC曲線も再掲します。

では、個々のcの値に対して、Excelと抜取検査設計補助表のそれぞれから求めたサンプル数nを比較します。

★ c=0の場合

●近似式　2.56/\(p_0\)+115/\(p_1\)

★ c=1の場合

●近似式　17.8/\(p_0\)+194/\(p_1\)

★ c=2の場合

●近似式　40.9/\(p_0\)+266/\(p_1\)

★ c=3の場合

●近似式　68.3/\(p_0\)+334/\(p_1\)

★ c=4の場合

●近似式　98.5/\(p_0\)+400/\(p_1\)

★ c=6の場合

●近似式　164/\(p_0\)+527/\(p_1\)

★ c=10の場合

●近似式　308/\(p_0\)+770/\(p_1\)

★ c=15の場合

●近似式　502/\(p_0\)+1065/\(p_1\)

★ c=20の場合

●近似式　704/\(p_0\)+1350/\(p_1\)

調べてわかりますが

公式や解法の暗記だけではなく、実際に計算して比較することが重要です。

抜取検査設計補助表(JISZ9002)の式の意味がわからないけど、ExcelからOC曲線を描くと、抜取検査設計補助表の精度が高く、すごい表であることを解説しました。

★ 本記事のテーマ

自分で抜取検査の理論を理解して、抜取検査を先に自分で設計して、必要な値をJISや教科書を使うようにしたいです。

●You tubeでも解説しています。ご確認ください。

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JISZ9015を読むと、検査のきびしさ（なみ検査、ゆるい検査、きつい検査）の切替え方法が下図のように書いています。

試験にも頻出です。検査回数と不良品の数でどのタイミングで検査のきびしさを切り替えるかを勉強する必要があります。

ところが、よく考えると、この検査のきびしさの切替える基準の根拠がどこから決まっているのか？疑問に思うはずです。

切替えスコアが30以上なら、ゆるい検査でよい。
⇒30ってどこから決まっているの？

連続5ロット以内に2ロットが不合格ならきつい検査に切り替える。
⇒5ロットと2ロットはどこから求めた値なのか？

連続5ロットが合格ならなみ検査に切り替える。
⇒連続、5ロットの根拠は？

わからないことをまとめると、次の２つです。

★切替える基準のここがわからない！

QCプラネッツでは、研究中ですが、知っている方は教えてください。

検査結果で最も重要なことは、

関連記事にあるように、品質は顧客が満足する期待値です。

5分でわかる品質用語 品質管理に急に関わるようになったあなた。難しい品質管理用語を丸暗記しても理解できず困っていませんか？本記事では、品質管理用語をわかりやすく解説します。

顧客要求レベルを上回る結果を出すように検査を設計しなければなりません。

抜取検査が調整型だからとして、JISZ9015の切替え基準そのまま準拠しても、顧客は満足しない可能性もあります。

自分でゼロベースで考えてみましょう。

以下は、QCプラネッツの１つの考え方を紹介します。

★検査のきびしさを自分で定義

次のように2つだけでよいと考えます。
●なみ検査：　顧客要求レベルを満たすきびしさ
●きつい検査：初期流動管理の場合、不良品が見つかりトラブル発生した場合

ゆるい検査は、不要としてもよいでしょう。ゆるくしてよい理由が無いからです。ゆるい検査は手抜き検査であってはなりません。

★ゆるい検査のきびしさを入れたい場合

検査のきびしさを3段階にしたければ、次のように考えます。
●ゆるい検査：顧客要求レベルを満たすきびしさ
●なみ検査：　重要顧客の要求レベルを満たすきびしさ
●きつい検査：初期流動管理の場合、不良品が見つかりトラブル発生した場合

●ゆるい検査≡なみ検査
●なみ検査≡ちょっときびしい検査
●きつい検査≡最悪の条件以上に厳しくした場合の検査
と、なみ検査ときつい検査がきびしくした条件にした方がよいでしょう。

★切替え基準も自分で定義

なみ検査、きつい検査のみで考えた場合に話を戻します。
●なみ検査：　顧客要求レベルを満たすきびしさ
●きつい検査：初期流動管理の場合、不良品が見つかりトラブル発生した場合

新しい製品を出荷するときは、
きつい検査で始めるでしょう。

その後、
●ある一定期間(半年、年のスパンですが)経過して、製造工程が安定、成熟した場合
●納品後、目立ったトラブルや不良が出ていないことが確認した場合
の条件がそろったら、きつい検査⇒なみの検査へ切り替えてもOKでしょう。

ただし、工場のある部門だけの判断ではなく、営業、技術、工場と顧客との調整で決める必要があります。

不良確率が一定以下だからといって、きつい検査からなみ検査に一方的に変えても、NGとなる場合があります。関係者間の調整が重要となります。

抜取検査では、検査しない製品の不良はそのまま外部に流れてしまいます。そのリスク評価と不良・事故発生の対応も関係者間で調整しておく必要があります。

品質を決める検査だけに、慎重に考える必要があります。

検査のきびしさ(調整型抜取検査)を切り替える方法について解説しました。

★ 本記事のテーマ

自分で抜取検査の理論を理解して、抜取検査を先に自分で設計して、必要な値をJISや教科書を使うようにしたいです。

●You tube動画でも解説しています。ご確認ください。

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調整型抜取検査で、サンプルサイズを決めるために、必須な表が、検査水準表です。

4つの特別検査水準(S-1,S-2,S-3,S-4)と通常検査水準(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ)の7つに区分され、
ロットサイズごとにサンプルサイズ(文字)が決まっています。

でも、この表に対して、いろいろ疑問に思いませんか？

つっこみどころ満載です。学校の試験や資格試験では、素直に表を使って合格しましょう。でも、それじゃ、抜取検査がわかるとは十分言えません。

なぜ、JIS・教科書・論文を調査しても、わからないのかを次に解説します。

QCプラネッツは知見が少ないため、抜取検査の理論のすべてを理解はできていません。その代わり、自分で仮説を立てて、論理に矛盾がない説明をしっかりブログで解説しています。

品質管理の歴史と重なりますが、簡単に紹介します。

★抜取検査の歴史

よくある教科書では、
●日米友好のために、デミング博士が来日、
●日本の品質レベルが向上し、経済発展
と優しめに書いています。正しいけど、そんな理由で、簡単に変革が起こるかは疑問です。

もともと対戦国に対して、米国の秘伝のタレである「科学管理」、「品質管理」を教えるはずがありません。でも、「そうは言っていられない緊急事態が起きた」ため、早く日本に品質管理を教えなければならなくなった。とするのが自然です。

また、日本側も、焦土化された相手の要求に簡単には乗りません。本来は反発活動が増えて荒れるはずです。しかし、経済が冷え切っており、失業者が多い暗い時代に、突如爆買いする相手がいれば、ハングリー精神で、何でも吸収しますよね。生活が楽になるなら、何でも頑張る状況だったのです。

その後、日本は戦後復興・経済発展して落ち着いてくると、
「いろいろ米国から伝わったものって、本当に正しいの？　ルールの背景や理由が知りたい」
と本質的な研究が深まるようになります。

調整型抜取検査は、
1940年代に米軍規格としてスタートし、
1950年にMIL-STD-105Aが日本に直輸入されます。

その後、しばらく米軍の規格の改定が進み、
1971年に日本規格であるJISZ9015 1971が制定されます。

品質管理は世界史・地政学、経済・経営など幅広く俯瞰するとさらに面白さが広がります。

調整型抜取検査に話を戻します。,

★抜取検査の設計ポイント

この基本ができていれば、抜取検査は、検査対象の許容不良率から設計できるので、説明責任が十分果たせます。数値を早く求めるときに、JISの規格表を活用すればよいのです。

サンプル数nと合格判定数cが異なっていても、OC曲線がぴったりであれば、合否判定基準は同じなので、サンプル数nを小さい方を選んでも、合否結果は同じです。

検査コストも考慮すれば、サンプル数nは小さくしたいですよね。

実際に近いOC曲線を描いてみましょう。
●n=50,c=2
●n=200,c=11
●n=2000,c=125

不良率の軸を拡大しているので、3本はややずれてはいますが、不良率1%,2%前後は許容範囲とすれば、
サンプル数をn=2000からn=50と1/40にサンプル数を減らしても
合否判定結果精度は変わらないといえます。

このように、OC曲線カーブと不良率を見て、検査コストも考慮しながら、サンプル数を決定してもよいです。

調整型抜取検査の検査水準と、自分で抜取検査を設計することの重要さを解説しました。

★なみ検査、ゆるい検査、きつい検査の主抜取表(一回抜取方式)の作り方がわかる

自分で抜取検査の理論を理解して、抜取検査を先に自分で設計して、必要な値をJISや教科書を使うようにしたいです。

●You tube動画でも解説しています。

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★ 結論

１つずつずらしたものと定義しただけです。どんな抜取検査でも、なみ検査、ゆるい検査、きつい検査の違いはJISの定義と同一にする必要はありません。

同じ色を見ると、対角線に１つずつずれているのがわかりますね。

OC曲線の式で、なみ検査、ゆるい検査、きつい検査の違いを比較します。
詳細は関連記事に解説しています。
●【簡単】AQL(合格品質水準)がすぐわかる

検査のきびしさを変えても同じAQLにするために、ゆるい検査ときつい検査では、OC曲線の式を一部補正しています。

補正変数mは、主抜取表のAQLの1列のずれを考慮して、標準数\(10^{0.2}\)を入れます。
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (なみ検査) (m=1)
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (ゆるい検査) (m=\(10^{-0.2}\))
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (きつい検査) (m=\(10^{0.2}\))

上の図では、
●なみ検査　(n,Ac)=(20,3)
●ゆるい検査　(n,Ac)=(13,3)
●きつい検査　(n,Ac)=(32,3)
について、ゆるい検査ときつい検査の曲線を補正し、なみ検査　(n,Ac)=(20,3)のOC曲線に近づけて、AQL=6.5%と求めました。

なお、サンプル数どおしを比較すると
32/20=1.6≒\(10^{0.2}\)
20/13=1.53≒\(10^{0.2}\)
の関係があります。不思議ですが、そうなるように主抜取表を作ったのでしょう。すごいですね。

もう一度書きますが、下の3つの式からOC曲線を描いて、合格判定個数を求めます。
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (なみ検査) (m=1)
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (ゆるい検査) (m=\(10^{-0.2}\))
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (きつい検査) (m=\(10^{0.2}\))

OC曲線を描いて合格判定個数を求めます。

サンプル数n=20を固定し、合格判定個数c=Acを0から20まで変化させます。
なみ検査、ゆるい検査、きつい検査でそれぞれ
c=Acを0から20まで変化させた場合のOC曲線を描きます。

AQLとAcの関係をまとめてみましょう。

OC曲線からAcを導出して抜取表を作ると、なみ検査、ゆるい検査、きつい検査では合格判定個数Acが１つずつずれていることがわかります。

JISには明記していない点が、わかりにくくしていますが、
JISの定義は、AQLを１つずらしたもので定義しているようです。

また、AQLは公比が標準数\(10^{0.2}\)=1.58の等比数列として、JISの主抜取表があります。

一方、あなたが検査する対象では、検査対象によって、「なみ、ゆるい、きつい」の程度が変わるはずです。

次の3点に注意しましょう。

まとめると、

★あなたの「なみ検査」の合否判定基準を設計する

検査の合否判定基準を、製品出荷後の品質コストや経営リスクを考慮して、決める必要があります。そこから、消費者危険(p0,1-α)、生産者危険(p1,β)をいくらにすべきか？がわかります。

消費者危険(p0,1-α)、生産者危険(p1,β)が決まると、そこを通るOC曲線を引くと、サンプル数n,合格判定個数cの候補がいくつか出てきます。(n,c)によって、同じ点を通るOC曲線が複数描けるからです。

サンプル数n、合格判定個数cを１つに絞ります。

★あなたの抜取検査の調整の幅(ゆるさ、きつさ)を自分で定義して設計する

調整型抜取検査を実施したいならば、調整の幅をJISの表を見る前に、自分で考える必要があります。

出荷実績が少なく、初期流動管理が必要なら、最初は、きつい検査とし、半年経過して、品質に問題がなければ、なみ検査とするなど考えます。

初期流動管理の場合の、製品不良率が、工程管理が成熟した場合の不良率と比較して、どの程度違うのか？を検討します。それをカバーできる、きつい条件を設定して、きつい検査と定義します。

品質はどの工程でも、「なぜそうしたか？」を自分で説明できる責任があります。自分で考えて設計し、それがＯＫならそのままでも良く、ＮＧなら改善していけばよいです。そして、自分で改善案を考えることができます。

JISに頼ると、なぜかもわからず、検査し続けることになってしまいます。

JISの調整型抜取検査の主抜取表を使う前に、抜取検査を自分で考える力を身につけましょう。

調整型抜取検査(1回方式）の主抜取表(なみ検査、ゆるい検査、きつい検査)の作り方について解説しました。

★ 本記事のテーマ

自分で抜取検査の理論を理解して、抜取検査を先に自分で設計して、必要な値をJISや教科書を使うようにしたいです。

●You tube動画でも確認ができます。

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★結論

OC曲線を描きましょう。

OC曲線の描き方については、関連記事があります。Excel VBAでOC曲線が作れます。

OC曲線の自動作成プログラムの使い方を解説します！

サンプル数n,合格判定個数AcとAQL(合格品質水準)を決めます。
サンプル数nとAQLについて、主抜取表では標準数を使って値をふっています。

標準数については、関連記事で確認ください。

【重要】抜取検査に欠かせない標準数がわかる 抜取検査に必須な標準数についてわかりやすく解説！

★サンプル数n,合格判定個数AcとAQL(合格品質水準)を決め方

AQLについては、関連記事で確認ください。

AQL(合格品質水準)とは何かを はっきり解説します！

と不思議ですよね。

主抜取表は下表のように書いています。色枠部はAQLが100以上の箇所です。

ポアソン分布でAQLを個数と定義するから、100以上もあるのです。

と、主抜取表には書いていますが、実際に計算して確認しましょう。

ポアソン分布を使ってOC曲線の導出方法は、関連記事にあります。

OC曲線の自動作成プログラムの使い方を解説します！

二項分布、ポアソン分布からOC曲線を求める式を描きます。

●二項分布
L(p)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nC_r p^r (1-p)^{n-r}\)
●ポアソン分布
L(p)=\(\sum_{r=0}^{c} exp(-np) \frac{(np)^r}{r!}\)

●ポアソン分布
L(p)=\(\sum_{r=0}^{c} exp(-np) \frac{(np)^r}{r!}\)
で、サンプル数n,合格判定個数cを与えます。

AQLが100超過する場合ですから、主抜取表を見て、以下の値でOC曲線を描きます。

明らかに サンプル数nより、合格判定個数Acが大きいですね。
すると、OC曲線を描くと、AQLが100以上になることが下図からわかります。

ポアソン分布から導出したAQLの値と、主抜取表のAQLの値を比較すると、大体あっていることがわかります。

作り方の基本は、関連記事にも解説しています。

主抜取表の値をOC曲線から導出し、自力で主抜取表が 作れることを解説します。

主抜取表のサイズと合格判定個数を用意してOC曲線を求めて、AQLに該当するAcを算出し、それを主抜取表に埋めていけば完成します。

実際に、主抜取表にある(n,Ac)をOC曲線で描きます。

この各曲線からAQLをそれぞれ求めて、その値と主抜取表にあるAQLを比較して、近ければ、そのときの合格判定個数を主抜取表に代入します。

実際にn=20の場合で、自力で計算した場合と主抜取表の値を比較します。

全体的は大体合っている結果ですが、大きくずれるところもあります。

実際に計算すると、主抜取表の特徴やすごさがわかります。

調整型抜取検査(1回方式）の主抜取表の作り方について解説しました。

★ 本記事のテーマ

だから、困るはずです！

●You tube動画でも解説しています。ご確認ください。

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断言します!

その理由を、詳細に解説します！

確かに、AQLの定義が詳細に書いています。けど、

自分の理論でAQLを定義したい！ですよね。

★結論

断言します!

実際に計算して、JISの主抜取表と比較してみればわかりますので、計算してみましょう。

なみ検査の1回抜取方式で、実際にOC曲線から、AQLと合格判定個数を求めてみましょう。

★ OC曲線から抜取表を作る方法

①サンプル数n,合格判定数c、からOC曲線を描いて、
ロットの合格率L(p)が1-α(α：第１種の誤り =0.05)となるp0を求めます。

②次に合格品質水準AQLとp0の大小を下図のように比較します。
●p0 ≤ AQL なら、合格判定個数c⇒c+1に増やす。
●p0 > AQL なら、合格判定個数cは変えない

この方法で、各AQLにおける、合格判定数c(これが合格判定個数Acになります)を求め、この結果を抜取表と比較します。

OC曲線の描き方については、関連記事があります。Excel VBAでOC曲線が作れます。

OC曲線の自動作成プログラムの使い方を解説します！

サンプル数n=20において、各AQLとAcの関係について、
●自分で作った結果
●JISZ9015-1の主抜取表
を比較します。

関連記事にも同じ表を載せています。

調整型抜取検査のなみ検査の主抜取表がわかる 本記事では、主抜取表の値(AQLサンプルサイズ、合格判定数Ac,不合格判定数Re)をOC曲線から導出し、自力で主抜取表が 作れることを解説します。

自分で求めた値と、JISZ9015-1 なみ検査（１回抜取方式）を比較します。結構、一致しています。

★結論

断言します!

ゆるい検査、きつい検査も、なみ検査と同じ結論になりますが、1点注意が必要です。

同じAQL,同じ合格判定個数Acで、なみ検査、ゆるい検査、きつい検査のOC曲線を描いてみます。

同じAQL,同じ合格判定個数Acでは、サンプル数nがなみ検査、ゆるい検査、きつい検査で異なります。

OC曲線では、合格判定数cを固定して、サンプル数nが変わると曲線の形は変わります。OC曲線の基本です。

つまり、グラフの左側にあった、きつい検査を右側にずらし、
グラフの右側にあった、ゆるい検査を左側にずらすと、
なみ検査の曲線に近づきます。

補正した3つの曲線が１つに集まったときの、p0をAQLとすればよいのです。下図にイメージ図を描きます。

図はわかりやすいのですが、数学的には問題ないのか？が気になりますので、式でも追跡します。

ロット合格率L(p)の公式を書きます。
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr p^r (1-p)^{n-r}\) (なみ検査)

JISの主抜取表をよく見ると、ゆるい検査ときつい検査は、なみ検査に比べて、AQLの列が１つずれています。つまり、これを補正式として代入します。

ロット合格率L(p)
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr p^r (1-p)^{n-r}\) (なみ検査)
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (ゆるい検査) (0 < m < 1)
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (きつい検査) (m > 1)

補正変数mは、主抜取表のAQLの1列のずれを考慮して、標準数\(10^{0.2}\)を入れてみます。
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (なみ検査) (m=1)
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (ゆるい検査) (m=\(10^{-0.2}\))
●\(L(p)\)=\(\sum_{r=0}^{c} {}_nCr (pm)^r (1-pm)^{n-r}\) (きつい検査) (m=\(10^{0.2}\))

すると、補正した3つの曲線が１つに集まります。

★結論

断言します!

以上から、自信もって、AQL=p0でOKとして活用ください。

AQL(合格品質水準)の定義について明快に解説しました。