สมมติว่าคุณวางแผนที่จะจัดหาชิ้นส่วนหรือส่วนประกอบย่อยจำนวนมากจากซัพพลายเออร์รายใหม่ เพื่อให้แน่ใจว่าระดับคุณภาพเป็นที่ยอมรับตามเกณฑ์ของคุณ คุณอาจต้องการประเมินระดับความสามารถ (ดัชนี Ppk and Cpk) ของกระบวนการผลิตและตรวจสอบว่าพารามิเตอร์ของกระบวนการที่สำคัญอยู่ภายใต้การควบคุมถูกต้องสมบูรณ์หรือไม่ (โดยใช้ control charts) หากคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับประสิทธิภาพของระบบคุณภาพซัพพลายเออร์ หรือหากคุณไม่สามารถประเมินค่าดัชนีความสามารถที่เชื่อถือได้ คุณอาจต้องตรวจสอบชิ้นส่วนที่เข้ามาจากผู้ขายรายนี้จริงๆ ซึ่งการตรวจสอบชิ้นส่วนทั้งหมดนั้นมีราคาแพงและใช้เวลานาน นอกจากนั้น การตรวจสอบชิ้นส่วนทั้งหมดด้วยสายตา 100% ไม่ได้หมายความว่าจะตรวจจับชิ้นส่วนที่บกพร่องได้เสมอไป (พนักงานจะรู้สึกเหนื่อยหน่ายกับการตรวจสอบด้วยสายตาซ้ำๆในที่สุด)
การสุ่มตัวอย่างเพื่อการยอมรับ(Acceptance Sampling) เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพมาก: เพื่อลดต้นทุน จำนวนตัวอย่างที่สุ่มจะน้อยลง (เป็นไปอย่างสุ่มเพื่อหลีกเลี่ยงอคติเชิงระบบ) จากชิ้นส่วนทั้งแบตซ์ที่เข้ามาจำนวนมาก จากนั้นจึงตรวจสอบชิ้นส่วนตัวอย่างที่สุ่มมาเหล่านั้น
การสุ่มตัวอย่างเพื่อการยอมรับ(Acceptance Sampling)-ข้อมูลคุณลักษณะ(Attribute)
ระดับคุณภาพที่ยอมรับได้ (Acceptable Quality Level (AQL))ของซัพพลายเออร์ของคุณคือระดับคุณภาพที่คุณคาดหวังจากพวกเขา (สัดส่วนของผลิตภัณฑ์บกพร่องที่ยังถือว่ายอมรับได้) หากสัดส่วนของผลิตภัณฑ์บกพร่องเสียหายมากกว่านั้น ควรถูกปฏิเสธทั้งแบตซ์ (โดยมีบทลงโทษทางการเงิน(ค่าปรับ)จากซัพพลายเออร์) (RQL-Rejectable Quality Level) คือระดับคุณภาพที่ปฏิเสธได้ (สัดส่วนของผลิตภัณฑ์ข้อบกพร่องที่ไม่สามารถพิจารณายอมรับได้ ซึ่งในกรณีนี้ควรปฏิเสธทั้งแบตซ์)
กราฟด้านล่างแสดงถึงความน่าจะเป็นที่จะยอมรับแบตซ์ตามสัดส่วนของผลิตภัณฑ์บกพร่องที่กำหนด ความน่าจะเป็นที่จะยอมรับทั้งแบตซ์เมื่อเปอร์เซ็นต์ที่แท้จริงของผลิตภัณฑ์บกพร่องในแบตซ์คือ 1% (ในกรณีนี้ 1% คือ AQL) เท่ากับ 98.5% แต่ถ้าเปอร์เซ็นต์ที่แท้จริงของผลิตภัณฑ์บกพร่องเพิ่มขึ้นเป็น 10% (10% คือ RQL ) ความน่าจะเป็นที่จะยอมรับทั้งแบตซ์จะเป็น 9.7%
ในกรณีนี้ เกณฑ์การตรวจสอบควรเป็นดังนี้ ตรวจสอบชิ้นส่วน 52 ชิ้น และหากมีชิ้นส่วนที่บกพร่องมากกว่า 2 ชิ้น ให้ปฏิเสธทั้งแบตซ์ หากมีชิ้นส่วนบกพร่องสองชิ้นส่วนหรือน้อยกว่านั้นไม่ปฏิเสธ จำเป็นต้องมีการเจรจาค่า AQL และ RQL กับซัพพลายเออร์ของคุณ ในขณะที่ Minitab คำนวณเกณฑ์การยอมรับ
กราฟนี้แสดงถึงความน่าจะเป็นที่จะยอมรับแบตซ์สำหรับสัดส่วนของชื้นส่วนบกพร่องที่กำหนด
ในโปรแกรม Minitab ไปยังเมนู Stat > Quality Tools > Acceptance Sampling by Attributes... และป้อนค่า AQL และ RQL ตามที่แสดงในไดอะลอกบ๊อกซ์ข้างใต้เพื่อได้ค่าเกณฑ์การยอมรับ
C = 0 แผนการตรวจสอบ (จำนวนการยอมรับ 0):
จากมุมมองของการประกันคุณภาพ อย่างไรก็ตาม ในหลายอุตสาหกรรม ระดับคุณภาพที่เผยแพร่ที่ยอมรับได้มีเพียงค่าเดียวคือชิ้นส่วนบกพร่องเท่ากับ 0% เห็นได้ชัดว่า AQL ในอุดมคติควรเป็น 0 คุณอาจมีช่วงเวลาที่ยากลำบากในการอธิบายลูกค้าขั้นสุดท้ายของคุณว่ายังมีชิ้นส่วนบกพร่องเพียงเล็กน้อยที่ยังอยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้ ดังนั้นเราควรมามุ่งไปที่แผนควบคุมที่มีชิ้น่ส่วนบกพร่องเท่ากับ 0 เมื่อค่าการยอมรับเป็น 0 และแบตซ์จะถูกปฏิเสธทันทีที่พบชิ้นส่วนบกพร่องเพียงรายการเดียวจากตัวอย่างสุ่ม
โปรดทราบว่า Minitab จะไม่อนุญาตให้คุณป้อน AQL ที่เป็น 0 อย่างแน่นอน (ควรมากกว่า 0) เสมอ
ความเสี่ยงของผู้ผลิต(Producer’s Risk)
ถ้าค่าเกณฑ์การยอมรับถูกตั้งเป็น 0 เงื่อนไขการรับล็อตจะเข้มงวดมากขึ้น ผลที่ตามมาอย่างหนึ่งของการกำหนดมาตรฐานที่เข้มงวดมากสำหรับการยอมรับแบตช์คือหากคุณภาพไม่สมบูรณ์แบบ 100% และถึงแม้จะมีชิ้นส่วนบกพร่องเพียงเล็กน้อย ความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธแบตช์จะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว
Alpha Risk (ความเสี่ยงของผู้ผลิต) คือความน่าจะเป็นที่จะปฏิเสธแบตช์แม้ว่าสัดส่วนของชิ้นส่วนบกพร่องจะน้อยมาก สิ่งนี้ส่งผลกระทบต่อผู้ผลิตเนื่องจากมีแบตซ์จำนวนมากที่พวกเขาส่งมอบจะถูกปฏิเสธหากสัดส่วนที่แท้จริงของชิ้นส่นบกพร่องไม่ใช่ 0 อย่างแท้จริง
ในกราฟด้านล่างความน่าจะเป็นที่จะยอมรับแบตซ์ที่มีอัตราชิ้นส่วนบกพร่อง 1% ในขณะนี้คือ 80% (เกือบ 20% ของแบตซ์จะถูกปฏิเสธหากสัดส่วนที่แท้จริงของชิ้นส่วนบกพร่องคือ 1%)! อัตราการปฏิเสธที่สูงนี้เป็นราคาที่เราต้องจ่ายสำหรับค่าเกณฑ์การยอมรับ 0 ที่เข้มงวดมาก
บทสรุป
จำนวนตัวอย่างที่จะตรวจสอบมีขนาดเล็กลงโดยมีค่าเกณฑ์การยอมรับเป็น 0 (มีการตรวจสอบชิ้นส่วนทั้งหมด 22 ในกราฟที่สองเทียบกับจำนวน 52 ในกราฟแรก) อย่างไรก็ตาม นี่เป็นเป้าหมายที่ทำได้ยากมาก หากเปอร์เซ็นต์ที่แท้จริงของชิ้นส่วนบกพร่องคือ 0.5% ในแบตซ์ (หาก AQL ตั้งไว้ที่ 0.5%) จากนั้นจะได้ว่า 10,4% ของแบตซ์ทั้งหมดจะถูกปฏิเสธ
เพื่อให้ได้สัดส่วนที่สมจริงและสมจริงมากขึ้นของแบตช์ที่ถูกปฏิเสธ ระดับคุณภาพจากซัพพลายเออร์ของคุณควรสมบูรณ์แบบเกือบ 100% (ชิ้นส่วนที่ดีเกือบ 100%) นั่นเอง
บทความต้นฉบับ : Attribute Acceptance Sampling for an Acceptance Number of 0
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog, แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จำรัสพร
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ