There are three basic areas in sampling inspection plan, the location of the inspection performed, the sample size, and the acceptance number.
Conventionally, various types of the sampling plans have been developed by the statisticians, but these plans do not consider the cost due to inspection and also the cost arised from the decision based on the result of the inspection.
Modern quality control engineer design the sampling plan with thorough consideration of these costs since the cost effects determine the efficiency and economy of any industry.
With this cost as a decision criteria, total quality control system is studied in order to solve the problem of the location of the inspection, and Bayesian sampling procedure is applied in order to determine the single sampling plan composed of the sample size and the acceptance number.
The costs are classified in 6 types with respect to accepting, rejecting, inspecting, and the quality of an item.
A method of estimation of these cost parameters is studied.
The prior distribution on fraction defective is assumed to be one of the following; arbitrary probability distribution function when discrete case and Beta probability density function when continuous case.
For Beta prior distribution, a method of the estimation of the parameters and a computer program for the calculation of the sample size and the acceptance number are developed.
The results of this study is applied to the electronic industry and analyzed compared with the coventional sampling plan.
統計的 품질관리分野의 技法은 管理圖와 샘플링 檢査計劃으로 兩分된다. 샘플링 檢査계획을 실시하는 경우, 다음 세가지의 意思決定을 내려야 한다. 卽, 檢査의 位置, 샘플의 크기, 合格判定個數가 그것이다.
現在 일반적으로 사용되고 있는 샘플링 검사 계획들은 이미 表로 만들어져 있으며, 特定된 파라메타의 값만 주어지면 간단하게 샘플수와, 合格판정개수를 求할 수 있다. 그러나 이를 샘플링검사 계획들은 검사 결과 발생하는 코스트에 對해 直接的인 고려를 않하고 있다.
Q.C의 의사결정문제는 利潤을 極大化시키는 接近보다 損失 卽 코스트를 極小化 시키는 接近에 依해 解決하는 경우가 大部分이다. 그 理由는 어느 企業이든지 품질 코스트의 영향이 점점 심각하게 台頭되고 있기 때문이다. 이러한 관점에서 샘플링 검사계획 역시 코스트를 직접 고려하여 設計되어야 한다는 생각을 가져야 할 것이다.
이 코스트를 意思決定 기준으로 하여, 위에서 提示한 세가지의 問題解決을 爲해서 다음과 같이 硏究했다.
全社品質管理體系(TQC)를 품질써어클, 예방, 臨床, 測定評價, 機能 等의 面에서 品質코스트를 고려하여 연구함으로써, 檢査位置를 包含하는 品質管理體制(Q.C.System)에 對한 해답을 求하려고 試圖했다.
1回 샘플링 검사 계획에서의 샘플수와 合格判定 個數를 求하기 爲해 연구된 절차는 다음과 같다.
샘플링 검사 계획에서 발생될 수 있는 코스트를, 檢査品을 合格시킬때, 不合格시킬때, 檢査할때로 分類한 後, 各各에 對해 品質에 關係없이 발생되는 코스트 및 不良品일때 일어나는 초과비 용으로 나누어 6個의 形態로 區分하였다.
이 6個의 코스트 파라메터를 가지고 Bayesian샘플링 절차를 應用하여, 意思決定을 내리기 爲한 수학적 모델을 전개한후, 최적 샘플수와 합격판정 개수를 求했다. 불량율에 對한 prior distribution은 離散形일때는 任意의 確率 分布를 따를 경우 및 連續形일때는 Beta 確率밀도 함수를 따를경우의 2가지에 關해서 연구되었다.
Beta分布의 경우에 對해서는 두개 파라메타의 推定方法 및 샘플수와 합격判定개수를 구하기 위한 Computer Program을 開發하였다.
코스트가 意思決定 基準이 되는 限, 최적 샘플링 검사 계획을 求하기 爲해서는 코스트의 正確한 算出이 前提되어야 한다.
이 6개코스트의 산출 방법에 對한 연구를 하였다.
연구 결과를 利用하여 실제 전자제품 생산공장의 샘플링 검사계획에 應用한후, 古典的인 검사계획과 비교해서 分析하였다.
