TL; DR: To zależy, ale prawdopodobnie nie

Możesz argumentować, że „wszystkie 15 próbek jest zgodnych ze specyfikacją, więc dostawca powinien zostać zatwierdzony”. Nie tak szybko: w zależności od parametrów całej serii produkcyjnej, 15 próbek może być statystycznie znaczących lub nie.

Istnieje wiele kalkulatorów online do wykonywania tych obliczeń; Użyłem tego. Dobre źródło aktualnych wzorów jest dostępne online w Podręczniku statystyk inżynierskich NIST lub w dowolnym podręczniku do statystyki dla studentów studiów licencjackich.

Ze specyfikacji wiemy, że nasz przedział ufności wynosi 10% (dwa jednostronne). Oznacza to, że wszystkie części mieszczące się w granicach 10% wartości nominalnej są dopuszczalne.

Następnie musimy określić poziom ufności. Zwykle jest to 95%, ale czasami 99% i oznacza to, „jak pewni” jesteśmy wyniku.

Ostatnią informacją, jaką możemy podać, jeśli jest znana, jest wielkość populacji. W tym scenariuszu jest to całkowita liczba części, które należy zamówić od dostawcy w całym okresie eksploatacji produktu / procesu. Większość kalkulatorów pozwala na pozostawienie tego pola pustego, a jeśli go nie ma, przyjmuje dużą wartość, ponieważ wpływ wielkości populacji maleje wraz ze wzrostem w stosunku do wielkości próby.

Zakładając 95% poziom ufności i nasz 10% przedział ufności, z populacją pozostawioną pustą, potrzebujemy wielkości próbki 96 części , aby otrzymać wynik istotny statystycznie. Zwiększenie poziomu ufności do 99% wymaga próbki o wielkości 166 części .

Zatem w przypadku poziomów ufności zgodnych ze standardami branżowymi nie możemy stwierdzić, że dostawca został zatwierdzony w oparciu o początkową próbkę złożoną z samych 15 części .

Poczekaj chwilę - cały przebieg FAIR był zgodny ze specyfikacją! No tak, ale co powiedzieć, że następne 15 będzie poza specyfikacją? Nie wiemy - dlatego mamy statystyki! :-)

Cóż, w jakich okolicznościach czy nasza próbka jest znacząca?

Dla przykładu, wprowadzałem wartości populacji, dopóki nie znalazłem statystycznie istotnego wyniku na poziomie $ n = 15 $: dla 95% poziomu ufności, $ n = 15 $ próbki byłyby istotne tylko wtedy, gdyby populacja (całkowita produkcja) to 18 części! Dla poziomu ufności 99% sytuacja jest jeszcze gorsza: znaczenie tylko wtedy, gdy seria produkcyjna obejmuje 16 części!

Inne uwagi:

Powyższe obliczenia zakładają, że proces przebiega zgodnie z rozkładem normalnym i że próbka jest reprezentatywna dla populacji. W praktyce oba te założenia mogą być niedokładne.

Średnia i odchylenie standardowe z powyższego zestawu próbek to:

• Średnia ($ \ mu $): 4,754V
• Odchylenie standardowe ($ \ sigma $): 0,142368
• Średnia : 4,74
• USL : 5,5
• LSL : 4.5
• C $ _ {p} $ : 1.1706
• C $ _ {pl} $ : 0,5947
• C $ _ {pu} $ : 1,7466
• C $ _ { pk} $ : 0,5947

$ \ text {Pr} (\ mu - \ sigma \ leq x \ leq \ mu + \ sigma) \ około 0,6827 $

$ \ text {Pr} (\ mu - 2 \ sigma \ leq x \ leq \ mu + 2 \ sigma) \ około 0,9545 $

$ \ text {Pr} (\ mu - 3 \ sigma \ leq x \ leq \ mu + 3 \ sigma) \ około 0,9973 $

$ C_ {p} = \ frac {(USL - LSL)} {6 \ sigma} $

$ C_ {pu} = \ frac {USL- \ mu} {3 * \ sigma} $

$ C_ {pl} = \ frac {\ mu-LSL} {3 * \ sigma} $

$ C_ {pk} = min (C_ {pu} , C_ {pl}) $

Na podstawie powyższych danych wydaje się, że proces może mieć wartość od 1 sigma do 2 sigma. Około 10% produktu może nie spełniać wymagań.

Również próbka składająca się z 30 jest uważana za ogólnie akceptowaną wielkość próbki. Przykładowy zestaw w tym problemie to 15, co jest zaniżone.

Sugestie:

• Zapytaj dostawcę, czy posortował części próbki
• Zasilacz nie dostarcza wymaganego 1A prądu przy pełnym obciążeniu
• Prąd przewodzący może nie być w stanie dostarczyć prądu przy pełnym obciążeniu
• Zasilacz może mieć również drobne problemy projektowe
• Sprawdź także system testowy

Rozkład wygląda jak normalna krzywa dzwonowa. Inżynieria jakości dostawcy może pomóc w rozwiązaniu tego problemu.

Zgadzam się z tym, co powiedział Trevor w komentarzu. Podałeś 5V ± 10% (4,5-5,5 V) i to właśnie masz. Nie widzę tutaj problemu. Wszystkie próbki, które otrzymałeś, są zgodne ze specyfikacją. Mogą istnieć inne powody, aby nie korzystać z usług tego dostawcy, ale próbki niespełniające specyfikacji nie są jednym z nich.

Jednak próbki pierwszego artykułu nie mówią, że sprzedawca jest w porządku, mówią tylko o tym czy sprzedawca na pewno nie jest OK. W prawdziwym świecie nie tylko kwalifikujesz sprzedawcę, a potem na ślepo kupujesz od niego. To trwały związek. Wszystkie próbki były zgodne ze specyfikacją, ale z drugiej strony, chyba że sprzedawca jest naprawdę głupi, oczywiście, że tak. Mogą sobie pozwolić na ręczne sprawdzenie i ręczne wybranie 15 elementów do wysłania.

Zwłaszcza, że ​​jeden na 15 był dość blisko krawędzi, powinieneś poprosić sprzedawcę, aby wyjaśnił ci, w jaki sposób jego projekt lub procedura kalibracji gwarantuje, że wszystkie jednostki będą zgodne ze specyfikacją, skąd wiesz, że pozostaną w specyfikacji przez oczekiwany okres użytkowania itp. Krótko mówiąc, nadal Twoim zadaniem jest mieć pewność, że te próbki są reprezentatywne i że Ty wiedz, że istnieje system, w który wierzysz, aby dostarczyć przyszły produkt zgodnie ze specyfikacją.

Jeśli naprawdę się tym martwisz, skonfiguruj własną inspekcję przychodzącą. Możesz to zrobić, pobierając losowo próbki z każdej otrzymanej partii lub każdej jednostki, w zależności od tego, jak bardzo jest to dla Ciebie ważne.

Oczywiście, jeśli naprawdę się tym martwisz, to prawdopodobnie Twoje oryginalne specyfikacje są zbyt luźny. Dopuszczenie, aby sam zasilacz był na poziomie ± 10%, brzmi w pierwszej kolejności niepotrzebnie wysoko. To nie przesuwa żadnych ograniczeń, więc bardziej rygorystyczne wymagania, takie jak ± 5%, nie powinny kosztować dużo więcej, jeśli w ogóle. Niektóre części elektroniczne są przeznaczone na 5 V ± 10%, więc nie można pozwolić, aby nagi zapas pochłonął cały budżet błędu. Napięcie ostatecznie dostarczone tam, gdzie jest używane, będzie miało szerszą tolerancję niż cokolwiek, co jest na zasilaniu.