Tingkat Kualitas yang Dapat Diterima (AQL) adalah konsep kendali mutu. Ini adalah tingkat kesalahan minimum yang dapat diterima dalam sampel produk yang diproduksi agar seluruh batch produk dapat diterima. Jika jumlah kesalahan lebih tinggi dari AQL, maka seluruh batch akan ditolak.
Proses Pengambilan Sampel
Proses pengambilan sampel membutuhkan beberapa parameter pendahuluan. Parameter A Parameter adalah komponen yang berguna dalam analisis statistik. Ini mengacu pada karakteristik yang digunakan untuk menentukan populasi tertentu. Ini digunakan untuk diperbaiki, termasuk AQL yang akan dimasukkan ke dalam keputusan akhir tentang menerima atau menolak sekumpulan produk. Parameternya adalah:
1. Tingkat Pemeriksaan
Tiga tingkat tingkat pemeriksaan adalah normal, diperketat, dan dikurangi. Biasanya, level normal digunakan untuk menilai sampel untuk kesalahan. Levelnya tergantung pada kinerja pemasok. Kinerja yang buruk secara terus-menerus menyebabkan pemeriksaan yang ketat, yang merupakan proses yang lebih ketat. Di sisi lain, rekam jejak yang baik dapat mengurangi tingkat inspeksi.
2. Tingkat Kualitas yang Dapat Diterima
Tingkat kualitas yang dapat diterima adalah jumlah cacat yang diperbolehkan dalam satu kelompok. AQL disepakati antara pembeli dan pemasok berdasarkan pentingnya produk. Misalnya, AQL untuk sekumpulan kaos bisa 1 per 1.000, sedangkan untuk sekumpulan baterai ponsel, jauh lebih rendah, seperti 0,001 per 1.000 atau 1 per 1.000.000 kesalahan.
3. Metode Pengambilan Sampel
Beberapa metode pengambilan sampel dapat digunakan untuk mencapai jaminan kualitas berdasarkan tingkat kecanggihan dan ketelitian yang diperlukan. Metode utamanya adalah sebagai berikut:
Pengambilan sampel tunggal adalah metode yang paling umum. Ini hanya membutuhkan satu sampel berukuran n dan jumlah default c. Oleh karena itu, ini juga disebut (n, c) -sampling. Jika dalam sampel n default lebih besar dari c, seluruh batch ditolak.
Pengambilan sampel ganda merupakan perluasan dari metode pengambilan sampel tunggal. Dalam kasus seperti itu, jika sampel pertama ragu-ragu, maka sampel kedua diambil untuk membuat keputusan.
Sampling sekuensial adalah metode yang rumit di mana setiap item dari sampel diuji, dan keputusan untuk menerima, menolak, atau melanjutkan pengujian dibuat setelah setiap item diuji.
Metode lainnya adalah multiple sampling dan skip lot sampling .
Menghubungkan Tingkat Kualitas yang Dapat Diterima ke Sampling
Sebelum menghubungkan semua titik, beberapa konsep lagi perlu dipahami. Konsepnya adalah:
Risiko Produsen
Ini adalah probabilitas bahwa dalam sampel (n, c) jumlah default lebih besar dari atau sama dengan AQL. Oleh karena itu, kemungkinan lot ditolak. Ini biasanya dilambangkan dengan huruf Yunani α (alfa).
Kurva OC
Kurva Karakteristik Operasi (Kurva OC) memplot persentase default atau AQL (sumbu x) untuk satu atau (n, c) -sampel terhadap probabilitas menerima batch (sumbu y). Kurva diilustrasikan di bawah ini. Seperti yang ditunjukkan kurva, saat jumlah kesalahan meningkat, probabilitas penerimaan turun dengan cepat.
Bagi mereka yang memiliki pengetahuan tentang statistik, Kurva OC menunjukkan bentuk yang sudah dikenal - ini adalah fungsi bertahan hidup. Dengan demikian, titik-titik pada kurva dapat dianggap sebagai probabilitas suatu batch bertahan (diterima) dengan persentase default untuk metode pengambilan sampel tertentu.
Koneksi
Saat merancang proses pengambilan sampel, produsen atau produsen ingin meminimalkan kemungkinan penolakan - yaitu, mereka ingin meminimalkan α seperti yang didefinisikan di atas. Ini sama dengan memaksimalkan (1-α) atau probabilitas penerimaan untuk metode pengambilan sampel tertentu.
Produsen memilih AQL menggunakan Kurva OC sehubungan dengan pengetahuan mereka tentang faktor-faktor lain seperti kualitas mesin dan pekerja yang terlibat dalam proses, kualitas bahan baku, kualitas yang diminta oleh pelanggan, dan faktor lain yang memengaruhi kualitas.
Misalnya, asumsikan metode pengambilan sampel yang dinyatakan adalah sampel tunggal (60, 4) dengan ukuran 60 dan tingkat penolakan c sama dengan 4. Jika produsen menetapkan AQL mereka menjadi 5% (3 per 60), probabilitas sampel yang diterima sekitar 80%. Pada tahap ini, jika produsen menganggapnya terlalu berisiko, mereka dapat membuat perubahan yang diperlukan agar AQL-nya menjadi 2% (1.2 per 60). Ini menghasilkan probabilitas penerimaan sekitar 99% berdasarkan kurva OC di atas.
Kurva OC juga dapat digunakan untuk memilih metode pengambilan sampel. Produsen dapat memilih metode pengambilan sampel yang memaksimalkan kemungkinan penerimaan untuk AQL tertentu.
Katakanlah seorang produsen menyadari bahwa mereka tidak dapat mengurangi jumlah cacat di bawah 5%. Sekarang, jika mereka menggunakan metode sampling di atas (60, 4), kemungkinan penolakan mereka adalah 20%, seperti yang diberikan oleh kurva OC, yang sangat tinggi. Untuk mengatasi masalah tersebut, mereka dapat menggunakan metode pengambilan sampel yang berbeda dengan memplot kurva yang berbeda dan memilih kurva yang dapat diterima oleh mereka serta pelanggan mereka. Misalnya, pada gambar di bawah ini, produsen dapat bernegosiasi menggunakan (80, 6) daripada (60, 4) untuk meningkatkan kemungkinan menerima hingga 90%.
AQL dalam Praktek
Contoh di atas hanya membahas satu metode pengambilan sampel - metode pengambilan sampel tunggal. Dalam praktiknya, penghitungannya akan lebih kompleks daripada yang diilustrasikan di atas. Untuk membuat tugas penerapan standar kualitas lebih sederhana, grafik AQL digunakan.
Jumlah kesalahan yang dapat diterima dalam sampel - bergantung pada ukuran batch, tingkat inspeksi, dan AQL - dapat dengan mudah dibaca dari bagan. Bagan memberikan ambang batas untuk penerimaan dan penolakan batch, yang dapat digunakan untuk membuat keputusan akhir.
Menggunakan AQL Charts
Bagan AQL terdiri dari dua bagian - yang pertama adalah bagan tingkat pemeriksaan. Ini digunakan untuk memilih level inspeksi berdasarkan ukuran batch dan level pengawasan yang diperlukan. Misalnya, anggaplah satu kelompok berisi 5.000 kemeja perlu dijahit, dan tingkat pemeriksaan disetel pada Normal II. Tingkat inspeksi, menurut tabel yang ditentukan, berada di persimpangan baris ukuran batch dan kolom level inspeksi. Seperti yang ditunjukkan pada tabel di bawah, ini adalah tingkat inspeksi "L."
Langkah selanjutnya dalam proses ini adalah menentukan ukuran sampel yang sesuai, memilih AQL, dan membuat keputusan berdasarkan ambang batas yang diberikan oleh grafik. Ambang batas ditentukan dengan cara yang sama di persimpangan baris tingkat inspeksi dan kolom AQL.
Karena pabrikan melakukan pemeriksaan normal, kami memilih tabel normal. Perhatikan bahwa ada tabel berbeda untuk pengambilan sampel diperketat dan dikurangi. Dengan asumsi AQL menjadi 4 per 1000 lembar, kami mendapatkan bahwa ukuran sampel harus 200 kemeja. Jika ada 15 atau lebih kemeja yang rusak, pabrik harus menolak seluruh kelompok.
Sumber daya tambahan
Finance menawarkan Sertifikasi Perbankan & Analis Kredit (CBCA) ™ CBCA ™ Akreditasi Perbankan & Analis Kredit Bersertifikat (CBCA) ™ adalah standar global untuk analis kredit yang mencakup keuangan, akuntansi, analisis kredit, analisis arus kas, pemodelan perjanjian, pinjaman pembayaran kembali, dan banyak lagi. program sertifikasi bagi mereka yang ingin meningkatkan karir mereka ke tingkat berikutnya. Untuk terus belajar dan memajukan karier Anda, sumber daya berikut akan membantu:
- Tingkat Pengukuran Tingkat Pengukuran Dalam statistik, tingkat pengukuran adalah klasifikasi yang menghubungkan nilai-nilai yang ditetapkan ke variabel satu sama lain. Dengan kata lain, level
- Kesalahan Non-Sampling Kesalahan Non-Sampling Kesalahan non-pengambilan sampel mengacu pada kesalahan yang muncul dari hasil pengumpulan data, yang menyebabkan data berbeda dari nilai sebenarnya. Ini berbeda
- Bias Pemilihan Sampel Bias Pemilihan Sampel Bias pemilihan sampel adalah bias yang dihasilkan dari kegagalan untuk memastikan pengacakan yang tepat dari sampel populasi. Kelemahan pemilihan sampel
- Aturan Total Probabilitas Aturan Total Probabilitas Aturan Total Probabilitas (juga dikenal sebagai hukum probabilitas total) adalah aturan fundamental dalam statistik yang berkaitan dengan kondisional dan marginal.
