ГОСТ Р ИСО 14560-2007 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Уровни качества в несоответствующих единицах продукции на миллион

Обложка ГОСТ Р ИСО 14560-2007 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Уровни качества в несоответствующих единицах продукции на миллион
Обозначение
ГОСТ Р ИСО 14560-2007
Наименование
Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Уровни качества в несоответствующих единицах продукции на миллион
Статус
Заменен
Дата введения
2008.01.06
Дата отмены
-
Заменен на
ГОСТ Р ИСО 28597-2020
Код ОКС
03.120.30

ГОСТ Р ИСО 14560-2007

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Статистические методы

ПРОЦЕДУРЫ ВЫБОРОЧНОГО КОНТРОЛЯ ПО АЛЬТЕРНАТИВНОМУ ПРИЗНАКУ

Уровни качества в несоответствующих единицах продукции на миллион

Statistical methods. Acceptance sampling procedures by attributes. Specifi ed quality levels in nonconforming items per million

ОКС 03.120.30

Дата введения 2008-06-01

Предисловие

1 ПОДГОТОВЛЕН Открытым акционерным обществом "Научно-исследовательский центр контроля и диагностики технических систем" (ОАО "НИЦ КД") и Техническим комитетом по стандартизации ТК 125 "Статистические методы в управлении качеством продукции" на основе собственного перевода на русский язык англоязычной версии стандарта, указанного в пункте 4

2 ВНЕСЕН Управлением развития, информационного обеспечения и аккредитации Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 12 декабря 2007 г. N 359-ст

4 Настоящий стандарт идентичен международному стандарту ИСО 14560:2004* "Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Уровни качества в несоответствующих единицах продукции на миллион" (ISO 14560:2004 "Acceptance sampling procedures by attributes - Specified quality levels in nonconforming items per million", IDT).

________________

* Доступ к международным и зарубежным документам, упомянутым в тексте, можно получить, обратившись в Службу поддержки пользователей. - .

Наименование настоящего стандарта изменено относительно наименования указанного международного стандарта для приведения в соответствие с ГОСТ Р 1.5-2012 (пункт 3.5).

При применении настоящего стандарта рекомендуется использовать вместо ссылочных международных стандартов соответствующие им национальные стандарты, сведения о которых приведены в дополнительном приложении ДА

5 ВВЕДЕН ВПЕРВЫЕ

6 ПЕРЕИЗДАНИЕ. Март 2020 г.

Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.gost.ru)

Введение

Для процессов, в которых несоответствующие единицы продукции появляются достаточно редко, выгодно заменить традиционные методы оценки и регистрации уровней качества на более подходящие. Например, оценка выходного уровня качества, составляющая 10 несоответствующих единиц продукции на миллион, является для этих процессов более понятной, чем значение этой оценки, составляющее 0,00001 несоответствующих единиц продукции или 0,001 несоответствующих единиц продукции на 100 единиц продукции. Настоящий стандарт устанавливает методы, использующие оценки и уровни качества, выраженные в долях несоответствующих единиц продукции на миллион.

Указанные методы позволяют проверить на основе последовательных партий требования к качеству продукции, сформулированные как непревышение установленного значения. Приведены также процедуры оценки уровня качества процесса на основе данных предыдущего аудита и/или статистического приемочного контроля партии. Дополнительно представлено руководство по выбору уровня качества процесса для применения процедуры верификации, когда предшествующие выборочные данные неадекватны или недоступны.

1 Область применения

Настоящий стандарт устанавливает для уровней качества, выраженных в несоответствующих единицах продукции на миллион, процедуры оценки уровня качества единственного объекта (например, партии) и оценки уровня качества процесса на основе данных нескольких выборок, если процесс производства находится в состоянии статистической управляемости. В настоящем стандарте установлены процедуры выбора плана контроля, позволяющего проверить то, что уровень качества партии) не превышает заявленный предельный уровень качества (LQL). Для случая, когда предыдущие выборочные данные недоступны, представлено руководство по выбору уровня качества процесса при выборе плана контроля.

______________

Уровень несоответствий партии.

2 Нормативные ссылки

В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты. Для датированных ссылок применяют только указанное издание ссылочного стандарта, для недатированных - последнее издание (включая все изменения):

ISO 2859-1:1999, Sampling procedures for inspection by attributes - Part 1: Sampling schemes indexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection (Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 1. Планы выборочного контроля последовательных партий на основе приемлемого уровня качества AQL)

ISO 3534-1:2006, Statistics - Vocabulary and symbols - Part 1: General statistical terms and terms used in probability (Статистика. Словарь и условные обозначения. Часть 1. Общие статистические термины и термины, используемые в вероятностных задачах)

ISO 3534-2:2006, Statistics - Vocabulary and symbols - Part 2: Applied statistics (Статистика. Словарь и условные обозначения. Часть 2. Прикладная статистика)

3 Термины, определения и обозначения

В настоящем стандарте применены термины с соответствующими определениями по ИСО 3534-1 и ИСО 3534-2 и следующие обозначения:

- приемочное число, представляющее собой наибольшее число несоответствующих единиц продукции, допускающее приемку партии в соответствии с планом выборочного контроля;

- число несоответствующих единиц продукции;

- число несоответствующих единиц продукции, обнаруженных в -ной партии;

- предельный уровень качества в несоответствующих единицах продукции на миллион (т.е. фактический уровень качества партии, который соответствует вероятности приемки партии, не превышающей 21% или менее, для используемого плана выборочного контроля);

- нижняя граница оцениваемого уровня качества процесса для заданных и , используемых при выборе плана по таблице 1.

Примечание - - наименьший фактический уровень качества партии, для которого вероятность приемки партии составляет 90% или более для плана выборочного контроля с заданным приемочным числом, но менее 90% для плана выборочного контроля со следующим меньшим по значению приемочным числом для того же самого ;

- общее количество партий, подвергнутых контролю;

- число единиц продукции, отобранных из партии (объем выборки);

- число единиц продукции, отобранных из -ной партии (объем выборки из -ной партии );

- уровень качества (уровень несоответствий) в несоответствующих единицах продукции;

- оценка ;

- уровень качества (уровень несоответствий) в несоответствующих единицах продукции на миллион ;

- оценка ;

- уровень качества риска изготовителя в несоответствующих единицах продукции на миллион (т.е. уровень качества, который соответствует вероятности отклонения партии 5%);

- уровень качества риска потребителя в несоответствующих единицах продукции на миллион (т.е. уровень качества, который соответствует вероятности приемки партии 10%);

- верхняя граница оцениваемого уровня качества процесса для заданных и , используемая для выбора плана по таблице 1.

Примечание - - самый высокий фактический уровень качества партии, для которого вероятность приемки партии составляет 90% или более для используемого плана выборочного контроля.

4 Общие принципы

4.1 Цель

Целями настоящего стандарта являются оценка качества продукции и статистический приемочный контроль партии в условиях, когда качество продукции выражается в несоответствующих единицах продукции на миллион.

4.2 Оценка качества продукции

Предполагается, что продукция прошла процедуры изготовления, технического контроля, испытаний и заключительной приемки, в том числе процедуры устранения нетипичных партий.

При отборе выборки из последовательной серии партий процедуры оценки в соответствии с настоящим стандартом применимы, когда:

a) процесс производства находится в состоянии статистической управляемости;

b) совокупное число проконтролированных единиц продукции (аудит и/или приемка партии) составляет 400 или более.

4.3 Статистический приемочный контроль

Процедуры выборочного контроля предназначены для проверки, позволяющей установить, что качество продукции не хуже, чем предельный уровень качества . Оценку уровня качества процесса в несоответствующих единицах продукции на миллион, основанную на предыдущих данных, используют для выбора соответствующего плана контроля. Использование предположений (не оценки) относительно уровня качества процесса допустимо при определении планов выборочного контроля для первых нескольких партий в серии или отдельных партий, пока недостаточно данных для формирования оценки. Рекомендуется начинать оценку уровня качества процесса, когда общее количество проконтролированных единиц продукции (аудит и/или приемка партии) из одной или более последовательной партии достигнет 400 или более. В противном случае рекомендуется использовать предполагаемый уровень качества процесса (см. 6.1). Планы выборочного контроля в настоящем стандарте индексированы по и оцененному (или предполагаемому) уровню качества процесса.

Процедура поощряет поставщика не только к введению своих процессов в состояние статистической управляемости, но также и к применению процедуры постоянного улучшения для повышения качества продукции. При улучшении уровня качества (снижении уровня несоответствий) поставщики могут, применяя требования настоящего стандарта, сократить объем выборки.

Процедуры статистического приемочного контроля, установленные настоящим стандартом, могут быть использованы, когда процесс имеет фактический уровень качества до 37606 несоответствующих единиц продукции на миллион. Однако выбор низкого может привести к очень большим объемам выборки (см. таблицу 1). В зависимости от требований для большого могут быть более подходящими планы выборочного контроля, приведенные в других стандартах (например, ИСО 2859-1).

5 Оценка уровня качества в несоответствующих единицах продукции на миллион

5.1 Предположения

При использовании настоящего стандарта необходимо убедиться в выполнении следующих требований:

a) для процесса справедливы предположения 4.2;

b) для контроля характеристики качества готовой продукции проводят выборочный контроль по альтернативному признаку;

c) для продукции, изготовленной на нескольких линиях или производствах, продукцию каждой линии или производства рассматривают по отдельности.

5.2 Источники данных

В качестве исходных данных для оценки уровня качества процесса используют:

a) данные проводимых ранее аудитов на основе случайных выборок;

b) данные проводимого ранее приемочного контроля партий.

Данные о партиях, которые прошли процедуру приемки или аудит, а также данные приемочного выборочного контроля могут быть исключены из расчетов, только если выполнены условия приложения A. Контролируемые партии продукции, которые не удовлетворяют критерию приемки, должны пройти сплошной контроль с удалением всех несоответствующих единиц продукции из партии или быть изъяты из отгрузки и отклонены.

5.3 Оценка уровня качества процесса

Оценка уровня качества процесса включает в себя следующее:

a) если доступны только данные выборки объема из единственной партии, в которой обнаружено несоответствующих единиц продукции, оценивают, используя выражение

. (1)

Математическое обоснование в соответствии с выражением (1) приведено в приложении B;

b) если доступны данные серии партий, уровень качества процесса в несоответствующих единицах продукции на миллион оценивают, используя выражение

, (2)

где - общее количество несоответствующих единиц продукции, обнаруженных в партиях;

- сумма объемов выборок из партий.

5.4 Требования и рекомендации

Требования и рекомендации включают в себя следующее:

a) объем выборки и число наблюдаемых несоответствующих единиц продукции должны быть определены до выполнения аудита или приемки партии. Единицы продукции должны быть отобраны случайным образом;

b) во всех случаях должны быть использованы данные всех выборок для всех партий (с 1-й до -ной), кроме ситуаций, предусмотренных 5.1, 5.2, 5.4, перечисление d) и 5.6.4;

c) несмотря на то, что повторную оценку уровня качества процесса всегда проводят при появлении выборочных данных, обычно достаточна периодическая оценка . Эту периодическую оценку следует проводить всякий раз, когда общее количество единиц продукции, по которым была определена оценка уровня качества процесса, увеличилось на 20%;

d) хотя обычно полезно иметь много значений средних партий, допустимо отказаться от старых (по мнению поставщика) данных при появлении изменений процесса [см. 5.6.4, перечисление b)].

5.5 Примеры оценки уровня качества

5.5.1 Пример для единственного источника данных

В выборках с общим объемом в 100000 единиц продукции обнаружено восемь несоответствующих единиц продукции. Необходимо определить оценку уровня качества процесса. В соответствии с выражением (1)

(единиц продукции на миллион).

5.5.2 Пример для нескольких источников данных

Известны выборочные данные из 5 партий:

1

2

3

4

5

0

1

0

0

1

1000

1500

1000

1500

1500

При этом ; ; (несоответствующих единиц продукции на миллион).

5.6 Отчет о результатах

5.6.1 Отчет о несоответствующих единицах продукции на миллион

Отчет о результатах контроля должен соответствовать 5.3.

5.6.2 Период накопления данных

Поставщику рекомендуется хранить такое количество данных, какое необходимо для оценки уровня качества процесса. Период, за который собирают данные для оценки уровня качества процесса, должен быть определен изготовителем, но не должен превышать двух лет. При заявлении оцененного уровня качества процесса изготовитель должен указать период времени, за который были использованы данные.

5.6.3 Требования к отчетам об оценке уровня качества

Потребители могут требовать периодического составления отчета об оценке уровней качества, включающего в себя данные выборки. Отчет должен включать в себя следующее:

a) общее количество контролируемых единиц продукции;

b) общее количество обнаруженных несоответствующих единиц продукции.

5.6.4 Исключение данных

Пользователь настоящего стандарта может исключить предыдущие данные при оценке уровня качества процесса в следующих случаях:

a) результаты контролируемой партии удовлетворяют требованиям приложения A, т.е. имеются веские основания считать, что изготовлена нерепрезентативная (ограниченная, существенно отличающаяся от других) по сравнению с предыдущими партия процесса;

b) произошло изменение процесса (например, улучшились статистические методы управления процессом, установлено новое лучшее оборудование и/или усовершенствована технология, использовано лучшее сырье, которое, как ожидается, значительно повысит качество);

c) процесс приостановлен на время, в течение которого уровень качества процесса может измениться;

d) данным больше двух лет.

6 Требования и процедуры статистического приемочного контроля партий

6.1 Краткий обзор

Если доступна объективная оценка текущего уровня качества процесса, например недавно полученная оценка, возможно использовать настоящий стандарт для верификации непревышения для конкретной партии.

Если оценка уровня качества процесса не может быть рекомендована из-за недостатка предшествующих выборочных данных (см. 4.3), вместо нее при выборе плана контроля в соответствии с настоящим стандартом может быть использован предполагаемый уровень качества процесса. При выборе предполагаемого уровня качества пользователю следует рассмотреть вероятность приемки партии, значение которой приведено в таблице 1 для соответствующего плана выборочного контроля. Для каждого чем лучше предполагаемый уровень качества, тем выше вероятность приемки партии с фактическим уровнем качества, равным . Наоборот, чем хуже предполагаемый уровень качества, тем ниже вероятность приемки партии с фактическим уровнем качества, равным , но при этом увеличивается объем выборки. Пользователь должен выбирать предполагаемый уровень качества на основе практических требований, а не из соображений, связанных с выгодами или потерями изготовителя при меньших или больших объемах выборки. Это предполагаемое значение может также быть основано на знании уровня качества аналогичной продукции, изготовленной в аналогичных условиях.

Для контроля партии в таблице 1 приведены одноступенчатые планы контроля по альтернативному признаку, индексированные с диапазонами, включающими в себя оцененные или предполагаемые уровни качества процесса в несоответствующих единицах продукции на миллион. Эти планы выборочного контроля имеют следующие свойства:

a) объемы выборки согласованы с ИСО 2859-1, но приведены с меньшим шагом и с большим диапазоном;

b) если фактический уровень качества партии равен , вероятность приемки партии не превышает 21%;

c) если фактический уровень качества партии лежит между и включительно, то вероятность приемки партии составляет 90% или более.

Для каждого плана выборочного контроля таблица 1 дает следующую дополнительную информацию:

d) уровень качества риска изготовителя , т.е. фактический уровень качества партии, для которого вероятность неприемки партии составляет 5%;

e) уровень качества риска потребителя , т.е. фактический уровень качества партии, для которого вероятность приемки партии составляет 10%;

f) вероятность приемки партии, когда фактический уровень качества партии равен .

6.2 Требования и рекомендации

Статистический приемочный контроль партии должен быть проведен на стадии, когда изготовление продукции завершено.

Если уровень качества процесса был оценен, пользователи настоящего стандарта должны учитывать следующее:

a) при определении числа несоответствующих единиц продукции в выборке вся выборка должна быть проверена, даже если приемочное число плана выборочного контроля и/или соответствующее пороговое число, определенное по таблице А.1, было превышено;

b) несмотря на то, что обычно выгодно иметь столько партий, сколько можно использовать для оценки среднего процесса (см. 5.6.2), допустимо не использовать очень старые данные, если поставщик считает это целесообразным (см. 5.6.4).

6.3 Процедура приемки партии

Процедура приемки партии включает в себя следующее:

а) определение оценки уровня качества процесса по предыдущим данным в соответствии с разделом 5 или определение предполагаемого уровня качества процесса в соответствии с 6.1;

b) выбор желательного в соответствии с 6.1;

c) определение объема выборки и приемочного числа в соответствии с интервалом (, ) по таблице 1, для которых оцененный (или предполагаемый) уровень качества процесса равен .

Если оцененный (или предполагаемый) уровень качества процесса не попал в данный интервал (, ), для этого должен быть использован план выборочного контроля с 7. По сравнению с другими планами выборочного контроля этот план обеспечит максимальную защиту потребителя от приемки партии, фактический уровень качества которой превышает [см. таблицу 1 вместе с примером 6.4.2, когда уровень качества не попадает в интервал (,)];

d) случайный отбор из партии выборки размера и контроль каждой единицы продукции в выборке для определения числа несоответствующих единиц продукции.

Если число несоответствующих единиц продукции в выборке менее или равно , выборка является свидетельством того, что число несоответствующих единиц продукции на миллион не превышает и партию следует считать приемлемой.

Если превышен, выборка не может являться свидетельством того, что качество партии лучше и партию следует считать неприемлемой.

6.4 Пояснения к использованию таблицы 1

6.4.1 Оценка уровня качества процесса попадает в интервал для выбранного

Оцененный (или предполагаемый) уровень качества процесса равен 575 несоответствующих единиц продукции на миллион, а выбранный равен 6500 несоответствующих единиц продукции на миллион. Для этого значение 575 попадает в интервал (, )=(422, 1064). План выборочного контроля: 500, 1. Контроль 500 единиц продукции обнаружил три несоответствующие единицы продукции. Поскольку 3 больше 1, выборка не может подтвердить, что качество выше 6500 и партию следует считать неприемлемой.

Примечание - В соответствии с таблицей 1 план выборочного контроля (500, 1) имеет следующие свойства. Если число несоответствующих единиц продукции на миллион во всей партии равно:

a) 1064 (т.е. ) или ниже, вероятность приемки партии приблизительно равна 90% или более;

b) 711 (т.е. ), вероятность приемки партии приблизительно равна 95%;

c) 7757 (т.е. ), вероятность приемки партии приблизительно равна 10%;

d) 6500 (т.е. ), вероятность приемки партии приблизительно равна 16,4%.

6.4.2 Оценка уровня качества процесса не попадает в интервал для выбранного

Оцененный (или предполагаемый) уровень качества процесса равен 1250 несоответствующих единиц продукции на миллион и желателен 2500. Для этого значение 1250 не попадает в интервал (, ), поскольку 931. В соответствии с рекомендациями 6.3, перечисление c) план выборочного контроля: 5000, 7.

Контроль 5000 единиц продукции выявил шесть несоответствующих единиц продукции, что не превышает приемочное число 7. Таким образом, выборка подтверждает, что не превышен и партию можно считать приемлемой.

Примечание - В соответствии с таблицей 1 план выборочного контроля (5000, 7) имеет следующие свойства. Когда фактическое число несоответствующих единиц продукции на миллион во всей партии равно:

a) 931 (т.е. ) или менее, вероятность приемки партии равна 90% или более [для оцененного или предполагаемого уровня качества 1250 можно показать, что вероятность приемки партии только приблизительно равна 71% (см. приложение C)];

b) 796 (т.е. ), вероятность приемки партии приблизительно равна 95%;

c) 2353 (т.е. ) вероятность приемки партии приблизительно равна 10%;

d) 2500 (т.е. ), вероятность приемки партии приблизительно равна 7%.

7 Одноступенчатые планы, индексированные

Предостережение - Для и выбранного плана контроля, если фактическое число несоответствующих единиц продукции на миллион во всей партии и соответствующие вероятности приемки, приведенные в таблице 1, являются недопустимыми, то процедуры настоящего стандарта не должны быть применены.

В таблице 1 приведены одноступенчатые планы, индексированные и основанные на предшествующей оценке уровня качества процесса в случае непрерывной серии партий или индексированные и основанные на предполагаемом уровне качества процесса в случае отдельной партии или первых нескольких партий серии (см. 4.3). Все уровни качества, приведенные в таблице, указаны в несоответствующих единицах продукции на миллион. Инструкции по использованию этой таблицы приведены в разделе 6.

Примечание - Если требуемый объем выборки больше объема партии, для контроля соответствия необходимо применять сплошной контроль партии.

Таблица 1 - Одноступенчатые планы контроля, индексированные в несоответствующих единицах продукции на миллион

Объем выборки

Приемочное число

Уровень качества риска изготовителя

Уровень качества риска потребителя

Вероятность приемки
в , %

500

0

32

3200

0

16

719

20,2

33

81

6500

1

55

598

16,5

82

110

10000

2

82

532

12,5

111

152

16000

4

123

500

10,0

153

186

25000

7

159

471

7,0

650

0

42

2500

0

21

921

19,7

43

106

5000

1

71

778

16,5

107

137

8000

2

102

665

10,9

138

194

12500

4

158

639

9,3

195

232

20000

7

199

588

5,4

800

0

52

2000

0

26

1151

20,2

53

132

4000

1

89

972

17,1

133

169

6500

2

126

819

10,9

170

243

10000

4

197

799

10,0

244

291

16000

7

249

736

6,0

1000

0

65

1600

0

32

1438

20,2

66

166

3200

1

111

1215

17,1

167

220

5000

2

164

1064

12,5

221

304

8000

4

246

999

10,0

305

372

12500

7

319

941

7,0

1250

0

84

1250

0

41

1840

20,9

85

212

2500

1

142

1555

18,1

213

275

4000

2

204

1330

12,4

276

374

6500

4

303

1229

9,3

375

465

10000

7

398

1177

7,0

1600

0

105

1000

0

51

2300

20,2

106

265

2000

1

178

1943

17,1

266

344

3200

2

256

1662

11,5

345

486

5000

4

394

1598

9,9

487

582

8000

7

498

1471

6,0

2000

0

131

800

0

64

2874

20,2

132

332

1600

1

222

2429

17,1

333

440

2500

2

327

2128

12,4

441

608

4000

4

493

1997

9,9

609

716

6500

7

613

1810

5,4

2500

0

162

650

0

79

3536

19,7

163

425

1250

1

284

3108

18,1

426

551

2000

2

409

2659

12,4

552

760

3200

4

616

2496

9,9

761

931

5000

7

796

2353

7,0

3200

0

210

500

0

103

4595

20,1

211

531

1000

1

355

3884

17,1

532

688

1600

2

511

3323

11,5

689

973

2500

4

788

3195

9,9

974

1164

4000

7

996

2941

6,0

4000

0

263

400

0

128

5740

20,1

264

664

800

1

444

4853

17,1

665

881

1250

2

654

4252

12,4

882

1216

2000

4

986

3993

9,9

1217

1455

3200

7

1245

3676

6,0

5000

0

329

320

0

160

7170

20,1

330

818

650

1

547

5971

16,4

819

1102

1000

2

818

5313

12,4

1103

1521

1600

4

1232

4990

9,9

1522

1863

2500

7

1593

4704

6,9

6500

0

421

250

0

205

9168

19,6

422

1064

500

1

711

7757

16,4

1065

1378

800

2

1023

6639

10,8

1379

1947

1250

4

1577

6385

9,2

1948

2329

2000

7

1992

5878

5,3

8000

0

526

200

0

256

11447

20,1

527

1330

400

1

889

9689

17,0

1331

1696

650

2

1259

8167

10,8

1697

2434

1000

4

1972

7978

9,9

2435

2912

1600

7

2490

7346

5,9

10000

0

658

160

0

321

14288

20,0

659

1663

320

1

1112

12101

17,0

1664

2206

500

2

1637

10609

12,3

2207

3043

800

4

2466

9967

9,8

3044

3728

1250

7

3189

9399

6,9

12500

0

842

125

0

410

18252

20,8

843

2129

250

1

1423

15469

17,9

2130

2758

400

2

2047

13251

12,3

2759

3746

650

4

3036

12260

9,1

3747

4661

1000

7

3987

11743

6,9

16000

0

1053

100

0

513

22763

19,9

1054

2662

200

1

1780

19309

16,9

2663

3448

320

2

2560

16546

11,3

3449

4872

500

4

3948

15923

9,8

4873

5828

800

7

4985

14670

5,8

20000

0

1316

80

0

641

28372

19,9

1317

3328

160

1

2226

24092

16,8

3329

4416

250

2

3279

21148

12,2

4417

6093

400

4

4938

19884

9,7

6094

7176

650

7

6139

18043

5,2

25000

0

1619

65

0

789

34804

19,3

1620

4262

125

1

2850

30760

17,8

4263

5522

200

2

4101

26391

12,1

5523

7620

320

4

6176

24824

9,7

7621

9334

500

7

7986

23430

6,7

32000

0

2104

50

0

1025

45007

19,7

2105

5330

100

1

3565

38339

16,7

5331

6907

160

2

5130

32921

11,1

6908

9761

250

4

7913

31719

9,6

9762

11674

400

7

9990

29252

5,7

40000

0

2630

40

0

1282

55939

19,5

2631

6667

80

1

4460

47752

16,5

6668

8848

125

2

6573

42016

12,0

8849

12211

200

4

9901

39570

9,5

12212

14604

320

7

12499

36510

5,6

50000

0

3287

32

0

1602

69428

19,4

3288

8211

65

1

5495

58527

15,8

8212

11070

100

2

8226

52345

11,8

11071

15279

160

4

12393

49338

9,4

15280

18712

250

7

16021

46635

6,5

65000

0

4205

25

0

2050

87989

18,6

4206

10686

50

1

7154

75581

15,5

10687

13854

80

2

10298

65160

10,1

13855

19584

125

4

15891

62931

8,5

19585

23419

200

7

20057

58153

4,9

80000

0

5254

20

0

2561

108749

18,9

5255

13374

40

1

8957

93797

15,9

13375

17704

65

2

12696

79812

9,9

17075

24520

100

4

19906

78348

9,0

24521

29318

160

7

25120

72472

5,3

100000

0

6563

16

0

3201

134036

18,5

6564

16743

32

1

11219

116195

15,6

16744

22243

50

2

16552

102959

11,2

22244

30712

80

4

24947

97441

8,8

30713

37606

125

7

32241

92371

6,0

Приложение A
(обязательное)


Исключение данных

A.1 Пороговое число

Пороговое число приведено в таблице А.1. Если число несоответствующих единиц продукции в выборке превышает пороговое число, это является сигналом пользователю, что может присутствовать неслучайная причина ухудшения качества продукции или продукция, представленная выборкой, взята из другой генеральной совокупности.

Примечание - Превышение порогового числа является одним из условий, необходимых для применения правил исключения данных выборки при оценке уровня качества процесса в несоответствующих единицах продукции на миллион.

A.2 Условия исключения данных

Все несоответствующие единицы продукции, признанные таковыми при первом предъявлении на заключительный приемочный контроль, должны быть использованы при вычислении . Однако после того как определена предыдущая оценка уровня качества процесса в несоответствующих единицах продукции на миллион, данные аудита или статистического приемочного контроля партии могут быть исключены из накопления данных при условии, что выполнены все следующие условия:

a) число несоответствующих единиц продукции в выборке должно быть больше соответствующего порогового числа, указанного в таблице А.1, согласно А.3;

b) неслучайная причина должна быть идентифицирована, а соответствующие корректирующие действия выполнены;

c) продукция, представленная выборкой, не должна быть принята;

d) потребитель должен быть согласен с исключением данных;

e) для предыдущих десяти партий пороговые пределы не должны быть превышены;

f) регистрационные записи должны быть в рабочем состоянии для всех исключенных партий и в состав этих записей должны, как минимум, входить:

1) исключенные выборочные данные (объем выборки, число обнаруженных несоответствующих единиц продукции и объем партии),

2) указание определенной неслучайной причины,

3) указание о выполненных корректирующих действиях.

Таблица А.1 - Пороговые числа для исключения данных

Нижний предел для

Верхний предел для

Пороговое число

0

0,21469

1

0,21470

0,56720

2

0,56721

1,01623

3

1,01624

1,52952

4

1,52953

2,08914

5

2,08915

2,68409

6

2,68410

3,30711

7

3,30712

3,95311

8

3,95312

4,61834

9

4,61835

5,30001

10

Примечание - - предварительно оцененный уровень качества процесса.

A.3 Вероятность превышения порогового числа

Если предварительно оцененный уровень качества процесса совпадает с фактическим уровнем качества партии, то вероятность того, что число несоответствующих единиц продукции в выборке размера превысит пороговое число, меньше или равна 0,02. Поэтому, если для данной выборки пороговое число превышено, можно предполагать, что выборка представляет собой генеральную совокупность, значительно отличающуюся от основной генеральной совокупности. Если условия А.2 выполнены, данные этой выборки должны быть исключены из последующих оценок уровня качества процесса.

A.4 Теоретическое обоснование таблицы A.1

Ниже показано, что независимо от того, где находится - около верхнего или нижнего предела порогового числа, - вероятность превышения порогового числа будет не более 0,02.

Пример - Для верхнего предела был оценен в соответствии с разделом 5 и 208 несоответствующих единиц продукции на миллион. Таким образом, 0,000208 несоответствующих единиц продукции.

Для выборки объема 10000 среднее число несоответствующих единиц продукции составляет
, а соответствующее пороговое число равно пяти. Вероятность обнаружения в выборке шести или более несоответствующих единиц продукции (при использовании приближения Пуассона со средним 2,08) равна 1,0 минус вероятность обнаружения пяти или менее несоответствующих единиц продукции или

,

,

.


Это значение меньше 0,02. Приведенные результаты вычислений показывают, что на правом конце интервала вероятность превышения порогового числа менее 0,02.

Для нижнего предела оценка
составила 153 несоответствующие единицы продукции на миллион. Для выборки размера 10000 и 0,000153 среднее число несоответствующих единиц продукции в выборке равно 1,53. Вероятность шести или более несоответствующих единиц продукции в выборке теперь



Это значение меньше 0,02.

Самое большое значение
в данном интервале всегда будет иметь самую высокую вероятность превышения порогового числа для любого значения из этого интервала. Кроме того, эта вероятность никогда не будет выше 0,02.

А.5 Примеры использования таблицы А.1

А.5.1 Пример, когда данные выборки не могут быть исключены

Оценка уровня качества процесса по адекватным предшествующим данным равна 1000 несоответствующих единиц продукции на миллион (т.е. 1000 или 0,001). План выборочного контроля устанавливает объем выборки 250 для следующей партии, и в процессе контроля выборки обнаружены две несоответствующие единицы продукции. Для объема выборки 250 и расчетного значения 0,001 значение равно 0,250. В соответствии с таблицей А.1 пороговое число равно двум, когда 0,250. Поскольку пороговое число не превышено, данные контроля не могут быть исключены и их следует использовать в вычислениях при применении метода, приведенного в разделе 5, путем прибавления 2 к числителю и 250 к знаменателю. Новое значение должно быть использовано для вычисления нового значения при последующих расчетах [см. 5.4, перечисление c)].

А.5.2 Пример, когда данные выборки могут быть исключены

Для оценки уровня качества процесса в несоответствующих единицах продукции использовано достаточно много предшествующих данных и применен метод, приведенный в разделе 5. Оценка равна 1000 несоответствующих единиц продукции на миллион или 0,001. План выборочного контроля устанавливает объем выборки 160. В результате контроля обнаружены две несоответствующие единицы продукции. При этом . Для этого значения таблица А.1 дает пороговое число 1. Поскольку пороговое число превышено, данные могут быть исключены из последующих оценок уровня качества процесса, если все условия А.2 выполнены.

Приложение B
(справочное)


Теоретическое обоснование

B.1 Оценка доли несоответствующих единиц продукции процесса

Когда объемы выборок меньше 10% объема партии, биномиальное распределение является приемлемой аппроксимацией гипергеометрического распределения для определения вероятностей контроля. Однако в противном случае значения риска изготовителя и потребителя будут меньше, чем приведенные в настоящем стандарте, и, таким образом, меньшие объемы выборки (по сравнению с приведенными в настоящем стандарте) необходимы для достижения этих значений риска изготовителя и потребителя.

Если число несоответствующих единиц продукции в выборке из элементов подчиняется биномиальному распределению, верхняя доверительная граница Клоппера-Пуассона (см. [1]) для имеет вид

. (В.1)

Это выражение можно записать с помощью -распределения. Задавая 50%, получают выражение для

, (В.2)

где - квантиль уровня 0,5 для -распределения с () степенями свободы в числителе и () степенями свободы в знаменателе.

Удобным на практике приближением является выражение

. (B.3)

Можно показать, подставляя выражение из (В.3) в выражение (В.1), что в широком диапазоне условий (для при и для при ) это приближение находится между верхними 50%-ными и 51%-ными доверительными границами.

B.2 Пример оценки

Подстановка 500, 2, в выражение (В.2), дает

.

Таким образом, с 50%-ной доверительной вероятностью можно утверждать, что фактическое качество партии в долях несоответствующих единиц продукции составляет не более 0,00535.

Приближение выражения (В.3) дает

.

Примечание - С помощью уравнения (В.1) можно показать, что эта оценка соответствует уровню доверия от 50% до 51%, а именно:

.

Таким образом, с доверительной вероятностью 50,7% можно утверждать, что фактическое качество партии в долях несоответствующих единиц продукции составляет не более 0,0054.

Приложение C
(справочное)


Статистическая теория для таблицы 1

Приведенные в таблице 1 значения , , и получены для риска изготовителя 10% и риска потребителя 21%, поскольку значения риска изготовителя 5% и риска потребителя 10% требуют слишком больших для практических целей объемов выборки. Однако обычно при представлении плана контроля основываются на значениях уровня качества риска изготовителя и уровня качества риска потребителя 5% и 10% соответственно. Таблица 1 позволяет сопоставить параметры плана для указанных значений уровня риска изготовителя и потребителя.

Для максимального риска изготовителя 10% должно быть выполнено следующее неравенство

. (C.1)

Для максимального риска потребителя 21% должно быть выполнено следующее неравенство:

. (C.2)

Из этих неравенств были найдены и и минимальный объем выборки для данных значений , и .

a) Объемы выборок были ограничены набором следующих предпочтительных значений: 16, 20, 25, 32, 40, 50, 65, 80, 100, 125, 160, 200, 250, 320, 400, 500, 650, 800, 1000, 1250, 1600, 2000, 2500, 3200, 4000, 5000, 6500, 8000, 10000, 12500, 16000, 20000, 25000. Представленный набор объемов выборок соответствует ИСО 2859-1, но вдвое плотнее и шире.

Примечание - Каждый объем выборки получен умножением предыдущего объема выборки на приближенное значение .

b) Приемочные числа были ограничены набором предпочтительных значений 0, 1, 2, 4 и 7.

c) Предпочтительный объем выборки был определен из условия, что левая часть неравенства (C.2) для данных и меньше или равна 21%. Кроме того, вероятность приемки партии с фактическим уровнем качества монотонно уменьшается с увеличением уровня качества (уровня несоответствий). Предпочтительно уменьшение риска потребителя при ухудшении предполагаемого уровня качества (увеличении уровня несоответствий). Фактическая вероятность приемки с указанием для каждого плана приведена в таблице 1.

d) Для заданных , и известного неравенство (C.1) решено для худшего уровня качества (наибольшего уровня несоответствий) так, чтобы левая часть неравенства была больше или равна 90%. Следовательно, для худшего уровня качества вероятность наблюдения или меньшего числа несоответствующих единиц продукции в выборке объема больше или равна 90%. Этот худший уровень качества затем преобразован в путем умножения на 10.

Тогда для 0 значение 0, а для значение на единицу больше значения в предыдущей строке таблицы 1.

e) Вероятность приемки для вычислена с использованием биномиального распределения с , и затем ее значение выражено в процентах.

- вероятность приемки.

f) Вероятность приемки для любого заданного можно найти, используя биномиальное распределение [см. перечисление e)]. В примере 6.4.2 равняется 2500 и оценка уровня качества процесса составляет 1250 несоответствующих единиц продукции на миллион. Таблица 1 дает план выборочного контроля: 5000, 7. Вероятность приемки партии, когда 1250, равна биномиальной сумме по от 0 до 7, для 5000, , т.е.

,

Приложение ДА
(справочное)


Сведения о соответствии ссылочных международных стандартов национальным стандартам

Таблица ДА.1

Обозначение ссылочного международного стандарта

Степень соответствия

Обозначение и наименование соответствующего национального стандарта

ISO 2859-1

IDT

ГОСТ Р ИСО 2859-1-2007 "Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 1. Планы выборочного контроля последовательных партий на основе приемлемого уровня качества"

ISO 3534-1:2006

IDT

ГОСТ Р ИСО 3534-1-2019 "Статистические методы. Словарь и условные обозначения. Часть 1. Общие статистические термины и термины, используемые в теории вероятностей"

ISO 3534-2:2006

IDT

ГОСТ Р ИСО 3534-2-2019 "Статистические методы. Словарь и условные обозначения. Часть 2. Прикпадная статистика"

Примечание - В настоящей таблице использовано следующее условное обозначение степени соответствия стандартов:

- IDT - идентичные стандарты.

Библиография

[1] Clopper C.J. and Pearson E.S., The use of Confidence or Fiducial Limits, Illustrated in the Case of the Binomial, Biometrika, 26, 1934, pp.404-413

УДК 658.562.012.7:65.012.122:006.354

ОКС 03.120.30

Ключевые слова: выборочный контроль по альтернативному признаку, число несоответствующих единиц продукции на миллион, уровень качества, приемочное число, предельный уровень качества

Электронный текст документа

и сверен по:

, 2020