Por que 100 por cento não é válido para o teste FPC 100 por cento

É uma prática comum conduzir uma inspeção de 100% para evitar o envio de produtos não conformes. Cada produto produzido é inspecionado e julgado como aprovado ou reprovado. As mercadorias serão enviadas e os itens não conformes serão deixados para reparo ou descarte. É tudo simples e direto. Parece que a inspeção 100% é um método muito eficaz, independentemente dos erros dos inspetores.

Assumimos que os valores característicos do produto são normalmente distribuídos, denotados por Y, conforme mostrado na figura abaixo.

O padrão de qualificação do produto é conhecido e os valores de especificação dos limites superior e inferior também foram fornecidos, como LSL e USL na figura acima. Os produtos entre LSL e USL serão elegíveis. Mas não sabemos o valor real de Y, precisamos usar um sistema de medição para medi-lo, o valor medido de Y é chamado de X.

O valor medido de X não é igual a Y, porque há um erro de medição, que chamamos de E. Como o erro de medição também é distribuído normalmente, obtemos a distribuição do valor de medição conforme mostrado na figura abaixo, que é semelhante a a forma de distribuição de Y, mas a variância de X é maior, igual à variância de Y mais a variância do erro de medição E.

Em seguida, usamos a distribuição normal bivariada para mostrar a correlação entre Y e X.

O modelo probabilístico desta distribuição pode ser representado por uma série de elipses no plano de coordenadas XY. A figura abaixo mostra um, dois e três contornos de desvio padrão de duas distribuições normais bivariadas, onde os coeficientes de correlação intraclasse são definidos como {{0}},95 e 0,80.

Como pode ser visto na figura acima, à medida que o erro de medição aumenta, a elipse da distribuição normal bivariada torna-se mais larga e o eixo principal é assimétrico. O que nos interessa é: qual intervalo de medições X corresponde a um Y qualificado.

A faixa branca na figura abaixo indica a gama de produtos qualificados

O ícone abaixo mostra a gama de produtos enviados após 100% de inspeção.

Neste ponto, vimos claramente que a gama de produtos enviados após 100 por cento de inspeção é diferente da gama de produtos qualificados reais.

A gama de produtos que passam 100% na inspeção ≠ a gama de produtos qualificados

Classificamos todos os produtos em quatro categorias com base na qualidade dos produtos e se são enviados ou não:

Produtos de inspeção qualificados (GS: Good and Shipped)

Produto rejeitado por inspeção qualificada (GR: Bom e Rejeitado)

Produtos não qualificados passaram na inspeção (BS: Bad and Shipped)

Produto rejeitado por inspeção não qualificada (BR: ruim e rejeitado)

GS x BR é o resultado que queremos ver, BS vai causar problemas para os clientes e GR vai causar problemas para si mesmo.

A figura a seguir mostra a posição de cada categoria na distribuição normal bivariada.

Para o produtor, ele espera que a proporção de produtos qualificados embarcados (PGS: Proporção de produto bom que é embarcado) seja a maior possível:

PGS=GS / (GS mais GR1 mais GR2)

Para o cliente, o que ele quer é que a proporção de produtos ruins que são rejeitados (PBR: Proporção de produtos ruins que são rejeitados) seja a maior possível:

PBR=(BR1 mais BR2) / (BR1 mais BR2 mais BS1 mais BS2)

Infelizmente, PGS e PBR não são linearmente relacionados.

Abaixo está uma tabela de avaliação apresentando os valores de PGS e PBR para diferentes níveis de erro de medição e a proporção de produto não conforme geral.

Interprete o conjunto de dados no canto inferior direito da tabela acima: quando a taxa geral de falha do produto é de 1 por cento e o erro de medição é grande (ICC=0.8), o produtor terá uma probabilidade de 98,6 por cento de envio de produtos qualificados, mas a proporção de produtos defeituosos rejeitados é de apenas 70%, e um grande número de produtos defeituosos fluirá para os clientes.

Como resolver este problema? Parece haver apenas duas maneiras.

O primeiro método: aderir ao teste de 100% e, em seguida, melhorar o sistema de medição, de modo que a elipse na distribuição normal bivariada seja achatada como uma linha reta, então tanto o PGS quanto o PBR serão muito altos.

O preço é: você precisa de um sistema de medição quase perfeito, que muitas vezes exige um grande investimento que não resolve o problema, apenas o deixa para trás.

O segundo método: melhorar a capacidade do processo para que a saída do processo esteja dentro dos limites superior e inferior da especificação. Neste momento, a inspeção de 100 por cento não é mais necessária, o que pode não apenas economizar o investimento na atualização do sistema de teste, mas também economizar o custo de inspeção e muito mais. O objetivo é realmente resolver o problema.

Até agora, nossas conclusões são muito claras:

A existência de erro no sistema de medição torna a inspeção de 100% incapaz de ter 100% de validade;

A inspeção 100% não pode resolver problemas de qualidade e também exigirá investimentos desnecessários em equipamentos e custos de inspeção de pessoal;

O sistema de medição deve ser usado para melhorar substancialmente a qualidade e a consistência do processo de produção, não para fins de inspeção