不良の検証

基本的にはまず、工程能力（ＣＰ，ＣＰＫ）を知る必要があります。
１０００個であれば１００～２００個ぐらいのデーターで良いでしょう。
ＣＰ、あるいはＣＰＫが１．３３以上（４σ）であれば不良予測数は
63.3PPMなので数個の確認でロット保証ができるでしょう。
もし、１～１．３３ならば（仮にＣＰ，ＣＰＫが１．００）不良予測数は
0.27％となるので、抜き取り検査を実施することが望ましいです。

詳しくは以下のURLの工程能力、抜き取り検査で貴社に合った抜き取り
検査方法を確認し、実施されるとよいでしょう。

http://homepage1.nifty.com/QCC/index.html

成型をやったことがないので、ばらつきがわかないですが、

統計分析としては、１５０個ぐらいのデータがあるとヒストグラムも正規分布に近い形がでるので、工程能力として結構使える結果が得られると思います。
しかし、条件を振ってデータ取りとなると、条件数ｎ＊150個データのデータ取りをしたら、大変です。

1条件で10～20個のデータを取って、傾向分析して良さそうな条件が決まったら、最終的に150個のデータで工程能力を確認するのが、良いとは思います。が、但し月産１０００個では、手間を考えると適切とも言い難いですね。

回答1の
600/1000＝６０％　なので意味ないと思ってみてました
しかし反論で切るソースが見つからなかったので


回答２をみて思いました
>>成形条件を変えながら製造するのですが
この一文を忘れていた

頻度によって変りますが
変った時点で抜き取りをやらないとイケないので　下手すると全検査しないとイケないです


時系列で管理
打ち始めに検査　10（ぐらい推奨）　工程が安定するか
定時間に検査　時間毎または数　安定していたか検査
条件を変える　前に検査　今まで安定していたか検査

実際こんな形で抜き取りやってる企業が多いと思いますが
これを上に当てはめると
下手すると全検になります

条件が多すぎて、サンプリングで検証するのは無理があると思います。

外気温や湿度等の環境が変化しても、成型材料のばらつきがあっても、安定して生産できる成型条件を求めることが目的だと思うのですが、いかがですか。
もしそうであるなら、タグチメソッドを試してみたらいかがですか。

品質工学、タグチメソッドで検索すればたくさん出てきます。
本もたくさん出版されています。

下記URLによると600個ぐらいですね。もっとも、この計算式にこの計算式に信頼性があるかどうか検証する必要がありますが･･･。