統計学的に信頼できる検査数とは？

回答(2)再出
ロットの合否判定のための抜き取り検査のことに重点をおいて回答しましたが、製品（母集団）の寸法バラツキの傾向を調べることが目的であれば、まずは20個程度のサンプルについて測定を行えば概略は把握できると思います。
結果をグラフ化して、正規分布に近い状態であり、その平均値、標準偏差から、寸法検査を求められる原因の不良を合理的に説明できれば、一応「信頼できる」と言っていいかもしれません。
グラフの形状が正規分布から外れていたり、平均値、標準偏差から合理的な説明ができなければ、100個、500個・・・のようにサンプル数を増やしていく必要があります。
1000個のサンプルを測定したらOKというように、前提条件なしに信頼できる検査数が存在するのではなく、不具合現象を合理的に説明できるか否かが判断基準と思います。　

お礼

2021/08/29 09:24

レーザー加工機なので正規分布になると仮定して
公差が±0.4なので、ばらつき0.4で正規分布で
逆計算できないのかと単純に考えてました。
大変参考になりました、ありがとうございます。

質問者

＞信頼できる検査数は統計学的にはどのように
回答(1)さんのご指摘と重複しますが、寸法不良の品物の流出をゼロにしたいなら、全数検査をするしかありません。

抜き取り検査の場合は、許容できる「不良率」を客先と協議して（例えば0.1%のように）設定して、はじめて検査数を決めることができます。
また、抜き取り検査では、確率的現象として、設定した不良率を超えてしまう可能性があり、設定した不良率を担保できる割合を「信頼度」という数値で表します。この信頼度を100％にしたい場合は、必然的に全数検査を行う必要があります。

測定器を使って全数検査を行い、測定結果を数値データとして記録するのは大変手間がかかるでしょうから、検査ゲージを作って、勘合に不具合のある品物をリジェクトするなど、検査の方法を工夫したほうがよさそうに思います。

補足

2021/08/28 11:38

3σの合格率98％ぐらいが希望ですが
逆算の仕方がわかりません。

質問者

　とりあえずご参考に
https://www.keyence.co.jp/ss/products/measure-sys/measurement-selection/process/sampling-inspection.jsp
https://www.vectrix.co.jp/download/pdf/paper_qcpro3.pdf

　品質管理的に言うと、基本的には一度全数を検査し、どの程度の工程能力があるかを把握しなければなりません。
　なので「公差が±0.2程度」「ワークの寸法は幅5cm長さ70cm厚み2mm程度」という数字だけでは何とも言えない部分です。ロットサイズなどでも変わりますしね。

　また検査というのは製造側だけで一方的に決定できる物ではありません。抜き取り検査をするなら、許容される不良率を含めて客先との合意が必要になります。
　この辺りは統計的な信頼性云々、という部分とはまた別個になりますのでご注意ください。