檢査者 過誤 變動을 고려한 計數型 샘플링 檢査의 平均出檢 品質에 관한 硏究

Abstract

Quality control techniques in most manufacture companies has practiced for control of quality level, especially statistical quality control furnishes a standard which is practicing quality control concretely. In the midst of them, sampling inspection play important role in verdicting quality character whether it is fitness or not, and then selects good units in the event that inspection task costs a gerat deal of money or requires destructive testing. However, inspector error, which come from inspection process inevitability, brings up issues of whether or not fitness of quality characters. In addition, existing studies on sampling inspection were assumed to be free of inspection error or its constant that ignore inspection error variation. For the reason, it is natural that we can't achieve an object, which gains get through a sampling inspection, due to the fact that inspector has error variation. In this study, assuming inspector error in the form of normal distribution in place of constant error and evaluating inspection characteristics in order to reconsider necessity of train and education for inspector in sampling inspection moreover to achieve foundation for economic acceptance sampling inspection. For this purpose, this study implemented both of literature review and empirical analysis on computer simulation. In computer simulation, we calculated average outgoing quality under the three conditions being inspector's error variation, because AOQ is used a consequential performance measure in acceptance sampling by attributes. And generate normal random numbers and then transform it with BASIC computer program and then calculated the AOQ with FORTRAN computer program. The results of this study, little variation of inspection error under small fraction defective affects AOQ. The contrast, under large fraction defective more affects AOQ. especially, variation of inspection error fraction defective around AOQL the most affects AOQ. therefore inspector inquires carefully into fraction defective around AOQL, reduces inspector error variation due to train and education continually.;품질관리 기법은 제조기업에서 품질수준의 통제라는 관점에서 실시되며 특히 통계적품질관리는 품질관리 실시에 따른 구체적인 기준을 제공해 주고있다. 그중에서도 샘플링검사는 검사에 막대한 검사비용을 필요로 하거나 파괴검살일 경우에 품질특성의 적합성여부를 판정하여 제품을 선별하는 역할을 수행한다. 그러나 검사과정에서 필연적으로 발생하는 검사자과오때문에 품질특성의 적합성 여부에 의문이 제기될 수 있다. 더구나 샘플링검사에 대한 기존연구는 검사자과오를 무시하거나 검사자과오에 대하여 오차를 고려하지 않은 일정상수로 가정하였기때문에 샘플링검사를 통하여 얻고자한 원래 목적을 달성할 수 없음은 자명하다. 본 연구는 기존연구에서 가정되어온 일정상수의 검사자과오를 정규분포형의 변동을 갖는 검사자과오로 가정하여 검사특성을 살펴 봄으로써 샘플링 검사시 검사자 훈련의 필요성을 재고 시키고, 나아가 경제적인 샘플링검사의 기저를 마련하는데 그 목적을 둔다. 이를위한 연구방법으로 문헌연구와 컴퓨터 시뮬레이션에 대한 실증분석을 실행하였다. 컴퓨터 시뮬레이션에서는 평균출검품질이 계수형검사에서 중요한 성과 측정치의 하나로 사용되고 있기때문에 검사자과오의 오차가 존재하는 (0.0,0.15) (0.01,0.0) (0.01,0.15) 3가지경우에 대하여 평균출검품질을 계산하였다. 정규난수 발생과 변환은 BASIC 프로그램을 이용하였으며 평균출검품질 계산은 FORTRAN 프로그램을 이용하였다. 연구결과 불량률이 작을때는 검사자과오 변동이 평균출검품질에 거의 영향을 미치지않고 있으나, 불량률이 클때는 상당한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 특히 불량률이 평균출검품질한계(AOQL) 주변일때 가장 많은 영향을 미치고 있었다. 그러므로 AOQL 주변의 불량률 로트에 대해서는 검사자의 면밀한 검사태도가 요구되며, 지속적인 검사자의 교육 및 훈련으로 검사자의 과오 오차를 줄일 수 있을 것으로 본다.