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
______________
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:
Примечание -
Примечание -
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
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
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
Математическое обоснование
b) если доступны данные серии партий, уровень качества процесса в несоответствующих единицах продукции на миллион оценивают, используя выражение
где
5.4 Требования и рекомендации
Требования и рекомендации включают в себя следующее:
a) объем выборки
b) во всех случаях должны быть использованы данные всех выборок для всех партий (с 1-й до
c) несмотря на то, что повторную оценку уровня качества
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)
5.5.2 Пример для нескольких источников данных
Известны выборочные данные из
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
0 | 1 | 0 | 0 | 1 | |
1000 | 1500 | 1000 | 1500 | 1500 |
При этом
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
Если оценка уровня качества процесса
Для контроля партии в таблице 1 приведены одноступенчатые планы контроля по альтернативному признаку, индексированные
a) объемы выборки согласованы с ИСО 2859-1, но приведены с меньшим шагом и с большим диапазоном;
b) если фактический уровень качества партии равен
c) если фактический уровень качества партии лежит между
Для каждого плана выборочного контроля таблица 1 дает следующую дополнительную информацию:
d) уровень качества риска изготовителя
e) уровень качества риска потребителя
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
c) определение объема выборки
Если оцененный (или предполагаемый) уровень качества процесса не попал в данный интервал (
d) случайный отбор из партии выборки размера
Если число несоответствующих единиц продукции в выборке менее или равно
Если
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
Примечание - В соответствии с таблицей 1 план выборочного контроля (
a) 1064 (т.е.
b) 711 (т.е.
c) 7757 (т.е.
d) 6500 (т.е.
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
Контроль 5000 единиц продукции выявил шесть несоответствующих единиц продукции, что не превышает приемочное число
Примечание - В соответствии с таблицей 1 план выборочного контроля (
a) 931 (т.е.
b) 796 (т.е.
c) 2353 (т.е.
d) 2500 (т.е.
7 Одноступенчатые планы, индексированные
Предостережение - Для
В таблице 1 приведены одноступенчатые планы, индексированные
Примечание - Если требуемый объем выборки больше объема партии, для контроля соответствия
Таблица 1 - Одноступенчатые планы контроля, индексированные
Объем выборки | Приемочное число | Уровень качества риска изготовителя | Уровень качества риска потребителя | Вероятность приемки | |||
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
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 - |
A.3 Вероятность превышения порогового числа
Если предварительно оцененный уровень качества процесса
A.4 Теоретическое обоснование таблицы A.1
Ниже показано, что независимо от того, где находится
Пример - Для верхнего предела
Для выборки объема 10000 среднее число несоответствующих единиц продукции составляет
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
Это значение меньше 0,02.
Самое большое значение
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.
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
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
Это выражение можно записать с помощью
где
Удобным на практике приближением
Можно показать, подставляя выражение из (В.3) в выражение (В.1), что в широком диапазоне условий (для
B.2 Пример оценки
Подстановка
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
Для максимального риска изготовителя 10% должно быть выполнено следующее неравенство
Для максимального риска потребителя 21% должно быть выполнено следующее неравенство:
Из этих неравенств были найдены
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
c) Предпочтительный объем выборки был определен из условия, что левая часть неравенства (C.2) для данных
d) Для заданных
Тогда для
e) Вероятность приемки для
f) Вероятность приемки для любого заданного
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: |
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