Промышленный лизинг Промышленный лизинг  Методички 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 [ 158 ] 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304

N = 5000, п = 80, с = 2

Избранные значения р

ti=np

Рдд[Р(х <, 2) из таблицы С в приложении]

0,01

80(0,01 )=0,8

0,953

>

0,02

80(0,02)=1,6

0,783

0,03

80(0,03)=2,4

0,570

0,04

80(0,04)=3,2

0,380

0,05

80(0,05)=4,0

0,238

0,06

80(0,06)=4,8

0,143

0,07

80(0,07)=5,6

0,082

0,08

80(0,08)=6,4

0,046

Кривые рабочих характеристик можно построить для планов выборки исходных данных и расчетных данных. Подробное рассмотрение этой темы не входит в задачи данной книги. Наша цель-просто познакомить читателя с понятием кривой рабочих характеристик и показать, как эта кривая строится на основе распределения партии.

Средний уровень качества проверяемых партий

Интересной чертой выборочного контроля является то, что уровень проверки автоматически регулируется качеством партии, причем забракованная партия подвергается 100%-ной проверке. Кривая рабочих характеристик показывает: чем выше доля дефектных изделий в партии, тем меньше вероятность ее приема. Короче говоря, вероятность приема партии хорошего качества высока, а вероятность приема партии низкого качества очень невелика. Если проверяемые партии в большинстве своем имеют хороший уровень качества, лишь немногие из них будут подвергнуты 100%-ной проверке. Чем хуже качество партий, тем большее их число будет досконально исследовано. Исключение дефектных изделий позволяет улучшить обший уровень качества. Таким образом, уровень проверки определяется качеством партии.

Если все партии характеризуются определенной долей дефектных изделий (р), то средний выходной уровень качества партий (average outgoing quality - AOQ) может быть рассчитан по следующей формуле - принимая, что дефектные изделия заменяются на годные:

AOQ =РсХР

(9п-2)

где Рас - вероятность приема партии р - доля дефектных изделий N -размер партии п - размер выборки

На практике последним множителем часто пренебрегают, так как он обычно приближается к единице и потому слабо влияет на результат. Формула принимает следующий вид:

I Средний выходной уро- OQ = Рас Хр

I вень кечестве - среднее i д д расчета величин AOQ можно пользоваться

I °т%!яверка Тн7- Данной формулой вместо формулы 9п-2. I проверенных партий (р).



Пример 2

Построить кривую рабочих характеристик по следующим данным: N = 500, п = 10, с=1

Решение:

Пусть значения р изменяются от 0,05 до 0,40 через интервал 0,05. Вероятность приемки Рас может быть взята из таблицы D в приложении.

0,05

0,9139

0,046

0,10

0,7361

0,074

0,15

0,5443

0,082

0,20

0,3758

0,075

0,25

0,2440

0,061

0,30

0,1493

0,045

0,35

0,0860

0,030

0,40

0,0464

0,019


0,00

0,10 0,20 0,30 0,40

Доля поступления дефектных изделий

Граница среднего выходного уровня качества (AOQL) приблизительно равна 8%.

Изменяя долю р, можно изобразить кривую, подобную кривой из примера 2, зким же образом, как кривую рабочих характеристик. Кривая иллюстрирует тот пакт, что в случае очень высокого или очень низкого качества партий средний выход-юй уровень качества будет высоким. В процессе расчета значений для кривой ясно видна ее максимальная точка.

Существует несколько практических применений графика из примера 2. Во-пер-зых, менеджер может определить наименьший возможный выходной уровень качества. Во-вторых, менеджер может рассчитать число проверок, которое необходимо для юлучения оценки уровня качества. Кроме того, менеджер может использовать эту ин-оормацию для установления связи между стоимостью проверки и долей дефектных изделий, тем самым оценивая выгоду от снижения числа дефектных изделий путем со-зершенстования процесса - вместо выявления их с помощью проверки.

Ключевые термины

Допустимый уровень дефектов в партии Кривая рабочих характеристик План выборки

Приемлемый уровень качества Приемочный контроль

lot tolerance percent defective (LTPD) operating characteristic curve (ОС) sampling plan

acceptance quality level (AQL) acceptance sampling



Риск потребителя Риск производителя Среднее выходное качество

consumers risk producers risk

average outgoing quality (AOQ)

Решение задач

Задача 1

Проверка. Процесс производства амортизаторов для легких грузовиков дает 5% дефектов. Стоимость проверки одного амортизатора составляет $0,4. 100%-ная проверка выявляет все дефекты. Дефектные детали, установленные на грузовики, должны быть заменены. Стоимость замены $12 на единицу. Оправдано ли введение 100%-ной проверки?

Решение:

Пять процентов выхода составляют дефектные изделия. Таким образом, затраты на замену дефектных изделий составят 0,05 х $12 = 60 центов. Эта величина превышает стоимость проверки (40 центов). Следовательно, 100%-ная проверка оправдана.

Задача 2

Приемочный контроль. На склад крупного магазина поступило 300 ящиков изделий из стекла. Были взяты произвольные выборки из 5 ящиков. Партия бракуется, если более одного ящика содержит бой. Построить кривую рабочих характеристик для данного плана выборки.

Решение:

Когда размер выборки составляет менее 5% от размера партии, то для получения значения Рас для партий с различной долей дефектных изделий можно использовать биномиальное распределение. В данном случае, n/N = 5/300 = 0,017, т.е. биномиальное распределение применимо. Часть биномиальной таблицы представлена ниже. Принято значение с = 1.

Совокупные биномиальные вероятности

р = доля дефектов

0,05

0,10

0,15

0,20

0,25

0,30

.7738

.5905

.4437

.3277

.2373

.1681

.9974

.9185

.8352

.7373

.6328

.5282

.9988

.9914

.9734

.9421

.8965

.8369

1.0000

.9995

.9978

.9933

.9844

.9692

1.0000

1.0000

.9999

.9997

.9990

.9976

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1,0000

0,35

0,40

0,45

0,50

0,55

0,60

0,65

0,70

0,75

.1160

.0778

.0503

.0313

.0185

.0102

.0053

.0024

.0010

.4284

.3370

.2562

.1875

.1312

.0870

.0540

.0308

.0156

.7648

.6826

.5931

.5000

.4069

.3174

.2352

.1631

.1035

.9460

.9130

.8688

.8125

.7438

.6630

.5716

.4718

.3672

.9947

.9898

.9815

.9688

.9497

.9222

.8840

.8319

.7627

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

1.0000

Таблица показывает, что при доле дефектов в партии 5% Рас = 0,9974; при доле дефектов 10% Рас = 0,9185; при доле дефектов 15%> Рас = 0,8352 и т.д. Кривая имеет следующий вид:



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 [ 158 ] 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304