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OC曲線oc curve


(目次)

 1. OC曲線とは
 2. OC曲線の作成
 3. QC曲線の見方
 4. QC曲線の危険率(α、β)

1. OC曲線とは

01 OC曲線とは(解説)
 1.OC曲線について、説明して行きます。
 2.OC曲線(Operating Characteristic Curve)は、
  抜取検査で不良率pのロットが合格する確率
  L(p)を示した曲線です。
 3.OC曲線は、二項分布と3つの変数で決まります。
  ・サンプル数   : n
  ・合格判定個数  : c
  ・ロットの不良率 : p
 4.抜取検査で、不良率pのロットが合格する確率
  L(p)の目安が得られます。


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2. OC曲線の作成

02 OC曲線の作成(解説)
 1.OC曲線の作成について、説明して行きます。
 2.OC曲線は、エクセル関数BINOM.DISTを使用して
  作成します。
  ・サンプル数   : n
  ・合格判定個数  : c
  ・ロットの不良率 : p
  ・ロットが合格する確率L(p)
   =BINOM.DIST(c,n,p,TRUE)
 3.横軸にロットの不良率p、縦軸にロットが合格する
  確率L(p)を取ります。


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4.上図は、下記の条件にて作成しています。
 ・サンプル数   : n=100
 ・合格判定個数  : c=1


3. QC曲線の見方

03 QC曲線の見方(解説)
 1.OC曲線の見方について、説明して行きます。
 2.OC曲線では、不良率pのロットが合格する確率
  L(p)の目安が得られます。
 3.ロットの不良率p=1%の場合
  ・左図より、p=1%のL(p)を読み取ります。
  ・結果、L(1%)=74%となります
  ・正確な値は、エクセル関数BINOM.DISTで求め
   られます。




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4.ロット不良率が5%の場合
 ・上図より、p=5%のL(p)を読み取ります。
 ・結果、L(5%)=4%となります
 ・正確な値は、エクセル関数BINOM.DISTで求められます。


4. QC曲線の危険率(α、β)

04 QC曲線の危険率(α、β)(解説)
 1.QC曲線の危険率(α、β)について、説明して行き
  ます。
 2.OC曲線の使い方として、もう一つ生産者危険α、
  消費者危険βを適用する方法が有ります。
 3.生産者危険α、消費者危険βを決めて、良いロット
  不良率p、悪いロット不良率pを求めます。






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4.生産者危険α→良いロット不良率p
 ・生産者危険αは、良いロット(不良率p)が不合格となる確率です。通常は、α=5%とします。
 ・左図より、α=5%:L(95%)のpを読み取ります。
 ・結果、p=0.36%となります。
 ・正確な値は、エクセル関数BINOM.DISTで求められます。
5.消費者危険β→悪いロット不良p
 ・消費者危険βは、悪いロット(不良率p)が合格となる確率です。通常は、β=10%とします。
 ・左図より、β=10%:L(10%)のpを読み取ります。
 ・結果、p=3.84%となります。
 ・正確な値は、エクセル関数BINOM.DISTで求められます。


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